💬 Чтобы внедрить корпоративный ИИ, нужны десятки миллионов рублей на инфраструктуру.

— один из самых распространённых мифов, с которым мы сталкиваемся ежедневно.

Качество работы ИИ действительно зависит от инфраструктуры: вычислительные мощности влияют на скорость обработки запросов, стабильность работы системы и возможность использовать современные языковые модели. Поэтому при локальном внедрении важно заранее продумать, на каких ресурсах будет работать решение.

Но! Зависимость между качественным ИИ и многомиллионными вложениями в инфраструктуру сильно преувеличена.

В команде Docora мы изначально проектировали платформу так, чтобы она эффективно работала на доступном оборудовании без ущерба для качества пользовательского опыта. Благодаря оптимизации архитектуры и используемых моделей для локального развёртывания достаточно сервера со следующими характеристиками:
• CPU уровня Intel Core i5-12400F;
• 32 ГБ оперативной памяти;
• SSD от 512 ГБ;
• GPU с 48 ГБ видеопамяти.

Стоимость такой конфигурации начинается от ₽500 тыс.
Для сравнения: бюджеты на внедрение некоторых корпоративных AI-платформ крупных игроков рынка могут начинаться от нескольких десятков миллионов рублей ещё на этапе старта проекта.

Именно поэтому сегодня корпоративный ИИ перестаёт быть инструментом исключительно для крупнейших компаний. С Docora пилотный проект можно запустить всего за 2 недели, проверить гипотезы на реальных бизнес-задачах и оценить эффект до принятия решения о дальнейшем масштабировании.
Корпоративный ИИ должен помогать бизнесу быстрее получать результат, а не становиться отдельным дорогостоящим инфраструктурным проектом.

➡️ Если хотите оценить, какая конфигурация подойдёт для ваших задач, напишите нам — getai@codeinside.ru. Поможем подобрать оптимальный вариант развёртывания и рассчитаем инфраструктуру под вашу нагрузку.