Private AI on-prem: когда нельзя в облако
Облачный чат удобен, но для части компаний это сразу стоп: данные, регуляторика, периметр, подрядчики.
Типичные причины «нельзя в публичное облако»
Речь не только про паранойю. Часто есть формальные ограничения: политика ИБ, требования заказчиков, отраслевые нормы, работа с ПДн или секретами.
- Данные не должны покидать периметр компании
- Нужен air-gapped или изолированный контур
- Нельзя передавать промпты и документы внешнему провайдеру
- Требуются аудит, контроль модели и понятная ответственность
Какие варианты развёртывания бывают
Private AI — не один способ. Обычно выбирают между on-prem, private cloud и гибридом.
- On-prem: максимум контроля, выше требования к инфраструктуре и MLOps
- Private cloud: быстрее старт, контур всё ещё выделенный
- Гибрид: чувствительное — внутри, остальное — во внешнем контуре с политиками
Что ещё важно кроме «поставить модель»
Модель — только часть. Нужны коннекторы к данным, права доступа, мониторинг качества, обновление индекса и процесс поддержки. Semantix как раз этот слой: модель на ваш выбор, сценарии не переписываются.
Иначе получится «локальный чат», который по-прежнему не знает ваши документы и не встроен в работу команд.
Как принять решение
Начните не с выбора GPU, а с карты данных и рисков: какие источники критичны, кто ими пользуется, что нельзя выносить, какой сценарий даст быстрый эффект.
Дальше по теме