Эксперты 🪵ITPOD (корпорация ITG) называют две типичные ошибки в расчётах, которые превращают экономичный пилот в финансовый кошмар.
❌ Ошибка №1. Забыли про место под солнцем (и охлаждение)
GPU-сервер - это не ноутбук. Восемь карт по 600 Вт выдают почти 5 кВт тепла. Это целая печка, которую нужно куда-то ставить и чем-то охлаждать.
А теперь честно: ваш ЦОД готов к такому? А серверная на заводе? Очень часто выясняется, что мощности по электричеству не хватает, а система кондиционирования рассчитана на обычные стоечные серверы. И вместо запуска ИИ компания начинает… перестраивать инженерную инфраструктуру. Это внезапные миллионы, о которых на старте даже не думали.
Вывод: стоимость владения = сервер + место + электричество + охлаждение. Не забывайте про последние три пункта.
❌ Ошибка №2. Не уследили за облачными подписками
Начали с малого: подключили пару сотрудников к внешнему API - вроде недорого. Но через месяц ИИ стал любимым инструментом отдела, количество запросов выросло в 10 раз, и счёт прилетел такой, что бухгалтерия в шоке.
Проблема в том, что рост потребления происходит постепенно и незаметно. Нет биллинга - нет контроля. Кто тратит? Какое подразделение? На что именно уходят деньги? Без ответов на эти вопросы бюджет утекает сквозь пальцы.
✅ Что делать?
Нужна единая точка управления, которая считает всё: и локальные GPU-фермы, и внешние облачные сервисы. Например, платформа Ainergy (входит в ПАК ИИ ITPOD) даёт дашборды с детализацией по пользователям и проектам. Вы видите, кто сколько потребляет, и можете оперативно ограничивать или перераспределять ресурсы.
И главное - вы перестаёте гадать, а начинаете управлять экономикой ИИ.
💬 А у вас в компании ведётся учёт ИИ-расходов или всё списывают на «цифровую трансформацию»? Напишите нам, и мы поможем подобрать оптимальное решение под ваши задачи.