Внедрение ИИ-бота: Что выбрать — коробку или облако?

В статье сделан сравнительный анализ внедрения ИИ-бота на базе коробочных решений (on-premise) и облачных технологий. Рассматриваются преимущества, недостатки, экономическая эффективность и производительность каждого подхода.

1. Коробочное решение (On-premise)

Преимущества:

• Максимальный контроль
  Вы владеете всей инфраструктурой и данными.
• Кастомизация
  Возможность глубокой настройки под конкретные задачи, при условии открытости исходного кода или возможности платформы к доработкам.
• Безопасность
  Данные хранятся локально, что снижает, но не исключает полностью, риски утечек.

Недостатки:

• Высокие начальные затраты
  Необходимость покупки серверов, лицензий и другого оборудования.
• Сложность масштабирования
  Для увеличения мощности требуется дополнительное оборудование, что может привести к простоям (downtime) во время замены или установки.
• Техническая поддержка и эксплуатация
  Необходимость содержания IT-специалистов для обслуживания, а также линейного руководителя для координации их работы.
• Время на внедрение
  Длительный процесс установки и настройки.
• Текущие локальные модели слабее облачных
  По объективным бенчмаркам и субъективным оценкам, лучшие локальные модели (например, Llama 70B, DeepSeek V2.5 или Qwen2.5) уступают облачным SOTA-моделям (State of the Art).

Внедрение коробочного решения от Wikibot обсуждается с каждой компанией отдельно.

2. Облачные технологии

Преимущества:

• Гибкость и масштабируемость
  Возможность быстро увеличивать или уменьшать ресурсы.
• Низкие начальные затраты
  Оплата только за используемые ресурсы, подписка по модели pay-as-you-go.
• Автоматические обновления
  Поставщик облачных услуг обеспечивает актуальность ПО.
• Доступность
  Возможность работы из любой точки мира.
• Интеграции
  Легкое подключение к других облачным сервисам, например, базам знаний, CRM, аналитике.
• Доступ к SOTA-моделям
  Облачные провайдеры предоставляют доступ к самым современным и мощным моделям (State of the Art), которые постоянно обновляются и улучшаются.

Недостатки:

• Зависимость от провайдера
  Риски, связанные с доступностью и политиками облачного провайдера.
• Регулярные расходы
  Оплата облака осуществляется по подписке или модели pay-as-you-go, что позволяет гибко управлять бюджетом, но требует постоянных затрат.
• Ограниченная кастомизация
  Возможности настройки могут быть ограничены платформой.
• Безопасность данных
  Данные хранятся на сторонних серверах, что увеличивает риск компрометации и снижает прозрачность их использования.

---

3. Сравнение по ключевым параметрам

Параметр	Коробка	Облако
Начальные затраты	Высокие	Низкие
Масштабируемость	Ограниченная	Высокая
Контроль над данными	Полный	Частичный
Время на внедрение	Длительное	Быстрое
Техническая поддержка	Требуется собственная команда	Предоставляется провайдером
Безопасность	Локальное хранение	Зависит от провайдера
Кастомизация	Высокая	Ограниченная

---

4. Экономическая эффективность

Облако:

• Стоимость Wikibot: 19 900 ₽/месяц.
• Итоговая стоимость за год: 19 900 ₽ × 12 = 238 800 ₽.
• Начальные затраты: от 0 до 50 000 ₽.
• Инфраструктура: 0 ₽.

On-Premise:

По предварительным расчётам, для запуска модели Llama 3.3 70B потребуется:

• Серверное оборудование:
  • 4 x NVIDIA A100 (40 ГБ) – около 2 000 000 ₽.
  • Сервер с поддержкой 4 GPU – от 1 000 000 ₽.
  • Дополнительные компоненты (охлаждение, блоки питания) – от 300 000 ₽.
• Лицензии на ПО (CUDA, драйверы, ОС): от 200 000 ₽.
• Настройка и внедрение: от 300 000 ₽.
• Техническая поддержка:
  • Зарплата IT-специалиста – от 150 000 ₽/месяц.

Итоговые затраты за первый год:
3 500 000 ₽ + 300 000 ₽ + (150 000 ₽ × 12) = 5 600 000 ₽.

---

5. Производительность

On-premise (4 x NVIDIA A100):

• Llama 70B:
  • Без оптимизации: 10–20 токенов в секунду.
  • С оптимизацией, например vLLM: 20–40 токенов в секунду.
• DeepSeek-V2.5:
  • Без оптимизации: 15–25 токенов в секунду.
  • С оптимизацией: 30–50 токенов в секунду.

Облачное решение:

• Производительность зависит от конкретного провайдера модели, но большинство имеют большую скорость (например, Groq даёт около 250 токенов в секунду).

---

6. Рекомендации

Облачное решение идеально подходит для начального этапа или этапа знакомства с ИИ-технологиями:

• Минимальные первоначальные затраты: 238 800 ₽ против 5 600 000 ₽ в год.
• Быстрый старт без необходимости поиска, покупки и настройки дорогостоящего оборудования.
• Простое и безболезненное масштабирование.

Коробочное решение стоит рассматривать только в случае, если:

• Критически важны полный контроль над данными и максимальная кастомизация.
• Есть достаточный бюджет и ресурсы для эксплуатации и поддержки.
• Масштаб проекта сопоставим с затратами.

---

7. Вывод

Облачное решение значительно выгоднее в следующих случаях:

• На начальном этапе или для знакомства с ИИ-технологиями.
• При ограниченном бюджете, особенно на начальном этапе проекта.
• Если требуется быстрое внедрение и тестирование.
• Когда важна гибкость и масштабируемость ресурсов.
• Если нет необходимости в полном контроле над инфраструктурой.
• При ограниченности штата или отсутствии специалистов для поддержки локальной инфраструктуры.

Использование облака позволяет:

• Значительно сократить стартовые вложения.
• Минимизировать риски необоснованных расходов.
• Быстрее выйти на этап тестирования и внедрения.
• Получить доступ к самым современным моделям (SOTA).
• Получить быстрое и целостное понимание применимости ИИ-технологий в вашей сфере для ваших задач.