Как оптимизировать расходы на инфраструктуру для искусственного интеллекта. Выбираем железо и модели под разные задачи
В отчете The State of AI 2025 агентство McKinsey заявляет, что 88% компаний уже используют ИИ хотя бы в одном бизнес-процессе. Grand View Research отмечает, что по их прогнозам глобальный рынок вырастет до 3,5 триллионов долларов к 2033. Уже сейчас мы можем отследить эту динамику. Однако AI-сервисы не бесплатны. Компании, которые начали с токенизированных API, часто обнаруживают, что при реальной нагрузке их счета растут быстрее, чем польза от ИИ. Поэтому возникает вопрос: как развернуть искусственный интеллект на собственной инфраструктуре и не переплатить. Привет! Привет! Меня зовут Сергей Ковалёв, я менеджер продукта в Selectel. В статье отвечу на этот вопрос, сравню токенизированные API с on-premise и разберу, когда собственное железо будет выгоднее арендованного. Подскажу, как выбрать модель в зависимости от задачи и GPU под разные сценарии: от простого чат-бота на L4 до многоагентных систем на HGX B300. А в конце дам пошаговый план, как перейти с токенов на собственную инфраструктуру и посчитать реальную стоимость запроса. Читать далее