Вокруг корпоративного ИИ до сих пор много разговоров про модели.
Но этот спор всё чаще заканчивается ещё до сравнения характеристик.
Причина простая: для бизнеса важно не количество параметров модели, а предсказуемость результата в конкретном процессе.
Комментарий CEO CodeInside хорошо описывает текущий сдвиг на рынке.
«Бизнесу не нужна “самая умная” модель в вакууме.
Ему нужна модель, которая дешево и предсказуемо закрывает конкретный участок работы»
— Максим Семёнкин
Компании всё реже оценивают ИИ по возможностям модели и всё чаще — по архитектурным критериям:
- допустимому контуру обработки данных и требованиям комплаенса
- управляемости контекста и проверяемости источников
- риск-профилю сценариев и цене ошибки
- совокупной стоимости владения при масштабировании, а не на этапе пилота
В этой логике выбор между on-prem и облачными LLM перестаёт быть технологическим.
Это уже архитектурное и управленческое решение, зависящее от требований к безопасности, ответственности и устойчивости системы в эксплуатации.
В статье мы подробно разобрали, как на этот выбор смотрит рынок — через мнения интеграторов, разработчиков и компаний, которые уже прошли этап экспериментов и пилотов.
Прочитать полный материал.