Более 70% компаний используют гибридный подход Как этот подход 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