On-premise AI: бизнеске өзүнүн AI-инфраструктурасы эмне үчүн керек

Тандоо алдында эки мамиленин принципиалдуу эмнеси менен айырмаланарын түшүнүү керек:

Cloud AI (булуттук):

• Модель: моделдерди API аркылуу колдоносуз (OpenAI, Anthropic, Google, Yandex). Ар бир сурам же жазылуу үчүн төлөйсүз.
• Инфраструктура: провайдердин тарабында. Сизге серверлер, GPU, системалык администраторлор кажет эмес.
• Баштоо: заматта. APIны туташтырдыңыз — иштейсиз.
• Масштаб: чексиз, бирок наркы көлөм менен сызыктуу өсөт.

On-premise AI (өз инфраструктурасы):

• Модель: open-source моделдерди (Llama, Mistral, Qwen) өз серверлериңизде жайгаштырасыз.
• Инфраструктура: сиздин GPU менен серверлериңиз, сиздин тармагыңыз, сиздин тейлөөңүз.
• Баштоо: жайгаштырууга 2–6 жума.
• Масштаб: жабдууларыңыз менен чектелген, бирок жабдуу сатып алынгандан кийин сурам наркы нөлгө умтулат.

Салыштыруу таблицасы:

• Аз көлөмдөгү наркы: Cloud арзаныраак (колдонуу үчүн гана төлөйсүз) | On-premise кымбатыраак (капиталдык чыгымдар).
• Масштабдагы наркы: Cloud сызыктуу кымбаттайт (активдүү колдонууда $10–50K+/ай) | On-premise — жабдуунун туруктуу наркы, сурамдын маржиналдык наркы нөлгө жакын.
• Маалыматтарды көзөмөлдөө: Cloud — маалыматтар сиздин контурдан чыгат | On-premise — толук көзөмөл, маалыматтар компаниянын ичинде.
• Latency: Cloud — интернет байланышына жараша (50–200ms) | On-premise — ички тармакта минималдуу кечиктирүү (5–20ms).
• Моделдердин ийкемдүүлүгү: Cloud — провайдердин моделдери менен чектелген | On-premise — каалаган open-source моделдер, fine-tuning, кастомизация.
• Көз карандылык: Cloud — vendor lock-in, провайдер бааларды же шарттарды өзгөртүшү мүмкүн | On-premise — толук көз карандысыздык.

Булуттук AI-кызматтар көпчүлүк компанияларга баштапкы этапта ылайык. Бирок on-premise — бирден-бир туура тандоо болгон жагдайлар бар:

• 1. Купуя маалыматтар жана compliance. Каржы компаниялары, банктар, медициналык мекемелер, мамлекеттик структуралар — алардын бардыгы уюмдун контурунан чыга албай турган маалыматтар менен иштешет. Жөнгө салуучу талаптар (Россиядагы ФЗ-152, Казакстан менен Өзбекстандагы аналогдору) белгилүү маалыматтарды булутта иштетүүгө түз тыюу салышы мүмкүн. On-premise бул маселени толугу менен чечет: маалыматтар сиздин серверлериңизден эч качан чыкпайт.
• 2. Жогорку жүктөм — өзүнүкү арзан. Күнүнө миңдеген AI-сурамдарды иштетсеңиз (мисалы, колл-борбордогу AI-агенттер, документтерди автоматтык анализ, өнөр жай масштабында контент генерациясы), булуттук API наркы тез эле $10 000–50 000/айга жетет. GPUлуу өз серверлери 6–12 айда акталат жана андан кийин дээрлик акысыз иштейт.
• 3. Fine-tuning зарылдыгы. Сиздин маалыматтарыңызда — документтериңизде, терминологияңызда, стилиңизде — окутулган модел керек болсо, булуттук провайдерлер чектелген fine-tuning мүмкүнчүлүктөрүн сунуштайт. On-premise толук көзөмөлдү берет: модел тандоо, датасет, окутуу параметрлери, итерациялар.
• 4. Интернеттен обочолонуу. Өндүрүштүк объекттер, аскердик жана критикалык маанилүү инфраструктуралар AIнын интернетсиз иштөөсүн талап кылышы мүмкүн. On-premise толугу менен автономдуу иштейт.
• 5. Стратегиялык көз карандысыздык. Бир булуттук провайдерге көз карандылык — тобокелчилик. Баалар өсүшү мүмкүн, API өзгөрүшү мүмкүн, модел кайтарылып алынышы мүмкүн. Өз инфраструктурасы — толугу менен сиз көзөмөлдөгөн стратегиялык актив.

On-premise AI жайгаштыруу — видеокартасы бар оюн компьютерин сатып алуу эмес. Бул 24/7 ишенимдүү иштеши керек болгон өнөр жай инфраструктурасы. Сунушталган стек:

Серверлер:

• Dell PowerEdge R760xa / R770xa — AI-жүктөмдөр үчүн долбоорлонгон серверлер. Стандарттык конфигурацияда 4 GPUга чейин колдоо.
• GPU: Бюджеттик конфигурациялар үчүн NVIDIA A100 (80GB), максималдуу өндүрүмдүүлүк үчүн NVIDIA H100. Бир H100 кабыл алынуучу ылдамдыкта 70B параметрлүү моделди иштете алат.
• Эстутум: Чоң контексттик терезелер жана батч иштетүү үчүн 512GB–2TB RAM.
• Сактоо: Модел салмактарына жана маалыматтарга тез жетүү үчүн NVMe SSD массивдери.

Тармак:

• Cisco Catalyst / Nexus — серверлер ортосунда low-latency менен ишенимдүү ички тармак куруу үчүн.
• InfiniBand / NVIDIA ConnectX-7 — бир нече серверлер бир катары иштеген кластердик конфигурациялар үчүн (200B+ параметрлүү моделдер үчүн зарыл).
• Cisco Secure Firewall — AI-инфраструктураны тышкы коркунучтардан коргоо үчүн.

AI-фреймворктор:

• vLLM — жогорку өндүрүмдүүлүктөгү inference-сервер. PagedAttention, continuous batching колдоосу менен оптимизацияланган сурам иштетүү.
• Text Generation Inference (TGI) Hugging Faceтан — Hugging Face экосистемасы менен жакшы интеграцияланган vLLM альтернативасы.
• Ollama — моделдерди жөнөкөй жайгаштыруу жана сыноо үчүн. Иштеп чыгуу жана кичине жүктөмдөр үчүн ылайык.
• LangChain / LlamaIndex — базалык моделдердин үстүнө AI-агенттер жана RAG-системаларын куруу үчүн фреймворктор.

EffectOn Dell жана Cisco менен өнөктөштүктө иштейт жана AI-инфраструктураны долбоорлоодон жайгаштырууга жана жөнгө салууга чейинки толук циклди сунуштайт.

Өз AI-инфраструктурасы булуттук APIларда ишке ашыруу кыйын же кымбат мүмкүнчүлүктөрдү ачат. Бизнес үчүн AI-агенттердин конкреттүү мисалдары:

Маркетинг үчүн AI-агенттер:

• Жарнама кампанияларын анализдөө. AI-агент Google Ads, Яндекс.Директ, Meta Adsтан маалыматтарды автоматтык чогултат, ар бир жарнаманын натыйжалуулугун анализдейт жана оптимизация боюнча сунуштамаларды түзөт. Үнөмдөө: жумасына аналитиктин 15–20 сааты.
• Контент генерациясы. AI-агент сиздин tone of voiceто, стратегияңызды эске алуу менен соцтармактар үчүн посттордун, email-жөнөтүүлөрдүн, товар сүрөттөмөлөрүнүн долбоорлорун түзөт. Сиздин эң жакшы тексттериңизде fine-tuning универсалдуу моделдер менен жеткиликсиз сапатты берет.
• Атаандаштарды мониторинг. AI-агент атаандаштардын сайттарындагы өзгөрүүлөрдү, алардын жарнамалык активдүүлүктөрүн, ММКда жарыялоолорду көзөмөлдөйт жана жумалык дайджест түзөт. AI маркетингде колдонуу жөнүндө кенен — биздин практикалык макалабызда.

Сатуу үчүн AI-агенттер:

• CRM-байытуу. AI-агент ачык булактардан лиддер жөнүндө маалыматты автоматтык чогултат: компаниянын сайты, LinkedIn, жаңылыктар, каржы отчеттору. Менеджер чалуу алдында даяр досье алат.
• Lead scoring. AI-агент сайттагы жүрүм-турумга, контент менен өз ара аракеттенүүгө, компаниянын мүнөздөмөлөрүнө негизделип ар бир лиддин конверсия ыктымалдуулугун баалайт. Менеджерлер ысык лиддер менен гана иштешет.
• Follow-up автоматташтыруу. AI-агент сүйлөшүү контекстине негизделген персоналдаштырылган follow-up каттарды түзөт жана аларды оптималдуу убакытта жөнөтөт.

Операциялар үчүн AI-агенттер:

• Документ жүгүртүүнү автоматташтыруу. AI-агент кирүүчү документтерди (келишимдер, эсептер, актылар) анализдеп, негизги маалыматтарды чыгарып, эсепке алуу системасына киргизет. Үнөмдөө: биринчи документтерди иштетүү боюнча бухгалтериянын убакытынын 80%га чейин.
• Ички билим базасы. AI-агент ички жардамчы катары иштейт: кызматкерлердин суроолоруна жооп берет, корпоративдик документтерден маалымат табат, жаңы кызматкерлерге кирүүгө жардам берет.

On-premise AI — капиталдык инвестиция. Конкреттүү сандарды талдайлы.

Баштапкы конфигурация ($30 000–50 000):

• 1–2 GPU (NVIDIA A100 же L40S) менен 1 Dell PowerEdge сервер.
• Ылайык: чакан жана орто бизнес, 1–3 AI-агент, 30B параметрге чейинки моделдер.
• Өндүрүмдүүлүк: мүнөтүнө 50–200 сурам (моделге жана контекст узундугуна жараша).
• Операциялык чыгымдар: электр энергиясы ($100–200/ай), тейлөө ($200–500/ай).

Production-конфигурация ($100 000–300 000):

• 4–8 GPU (NVIDIA H100) менен 2–4 сервер.
• Ылайык: орто жана ири бизнес, 5–15 AI-агент, 200B+ параметрлүү моделдер, fine-tuning.
• Өндүрүмдүүлүк: мүнөтүнө 500–2000 сурам.
• Операциялык чыгымдар: электр энергиясы ($300–800/ай), тейлөө ($500–2 000/ай).

ROI модели:

• API үнөмдөө: булуттук AI APIларга $10 000/ай жумшаган компания баштапкы конфигурацияны 3–5 айда актайт. API чыгымдары $30 000–50 000/ай болгон production-конфигурация 3–6 айда акталат.
• Жаңы мүмкүнчүлүктөр: on-premise булутта мүмкүн эмес же өтө кымбат тапшырмаларды иштетүүгө мүмкүндүк берет — толук fine-tuning, терабайттаган маалыматтарды иштетүү, AI-агенттердин түнү-күнү иштеши.
• Стратегиялык мааниси: провайдерден көз карандысыздык, маалыматтарды көзөмөлдөө, кастомдук AI-чечимдер түрүндөгү атаандаштык артыкчылык.

Толук акталуунун типтүү мөөнөтү: 12–18 ай. Андан кийин ар бир AI-сурамдын маржиналдык наркы нөлгө умтулат — бул on-premiseтин негизги экономикалык артыкчылыгы.