Для большинства компаний облачный ИИ (OpenAI, Anthropic, Google) по корпоративному договору достаточно безопасен и наиболее экономически эффективен. Но иногда данные просто не могут покинуть компанию. Тогда ответ: локальный ИИ.
Когда это имеет смысл
- юридические или договорные обязательства (здравоохранение, финансы, госсектор, оборонная отрасль),
- особо чувствительные документы (договоры, патенты, персональные данные),
- очень большие объёмы запросов, когда затраты на облако становятся значительными,
- офлайн-среды или изолированные сети.
Какие модели
Открытые модели (Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek, Gemma и другие) сегодня очень хорошо справляются с:
- ответами по документам (RAG),
- суммаризацией и извлечением данных,
- классификацией и маршрутизацией,
- внутренними чат-ассистентами.
В сложных рассуждениях и программировании ведущие облачные модели по-прежнему впереди, поэтому мы часто комбинируем: чувствительные данные локально, всё остальное через облако.
Сколько нужно оборудования
Примерно, для моделей с 4-битным квантованием:
- 7 до 8 млрд параметров: 6 до 8 ГБ видеопамяти,
- 14 млрд: около 10 до 12 ГБ,
- 30 до 32 млрд: около 20 до 24 ГБ,
- 70 млрд: около 40 до 48 ГБ (две видеокарты или сервер).
Одновременным пользователям нужна дополнительная память для контекста. Проверьте свою машину с помощью Может ли мой компьютер запустить локальную модель ИИ.
Облако или локально: стоимость
У локального ИИ есть первоначальные затраты (сервер, GPU, настройка) и низкие ежемесячные расходы (электроэнергия, обслуживание). У облака нет первоначальных затрат, но вы платите за токен. Точка безубыточности зависит от объёма; для компаний с сотнями пользователей в день локальный ИИ часто окупается за 12 до 24 месяцев. Оцените стоимость облака с помощью Калькулятора стоимости LLM API.
Как мы внедряем локальный ИИ
Мы подбираем модель под задачу и язык, настраиваем сервер с vLLM или Ollama, подключаем его к RAG-системе и рабочему пространству Intrascope, добавляем мониторинг. Смотрите наши услуги ИИ-ассистент по документам и Обслуживание ИТ-инфраструктуры, или отправьте запрос.
Частые вопросы
Локальный ИИ так же хорош, как ChatGPT?
Лучшие облачные модели по-прежнему сильнее в сложных рассуждениях, но открытых моделей среднего размера более чем достаточно для RAG, классификации, суммаризации и внутренних ассистентов.
Какой сервер нужен для локального ИИ?
Для моделей с 7 до 14 миллиардов параметров достаточно одной видеокарты с 16 до 24 ГБ видеопамяти. Для более крупных моделей и большого числа пользователей нужны серверы с несколькими GPU.
Расскажите, что тормозит ваш бизнес
Отвечаем в течение одного рабочего дня. Первый созвон и оценка бесплатны.
Отправить запрос
