Более 70% компаний используют гибридный подход
Как он помогает при запуске AI-проектов 🤔

Размещение на физических серверах и в облаке одновременно нередко оказывается оптимальным решением: AI-эксперименты требуют гибкости в масштабировании, соблюдения жёстких регуляторных и внутренних требований по безопасности, а также защиты чувствительных данных.

Основными препятствиями для экспериментов с AI в крупных компаниях остаются:

🔹 Необходимость сохранять полный физический контроль над «железом» и данными внутри собственного IT-контура для компаний со строгими требованиями безопасности.

🔹 Высокая стоимость и сложность создания собственной IT-инфраструктуры: закупка GPU-серверов, их доставка, размещение, настройка и обслуживание требуют значительных инвестиций и времени.

🔹 Сложность прогнозирования AI-нагрузок: риск нехватки ресурсов или недозагрузки.

🔹 Недостаток экспертизы: помимо инфраструктуры требуется компетенция в развертывании моделей, интеграции с корпоративными системами, обеспечении требований ИБ.

Чаще всего компании хотят получить не набор технологий, а готовую платформу для решения конкретных бизнес-задач.

Ставьте ❤️, чтобы узнать, как адаптировать гибридный подход под ваши цели