Когда речь заходит о больших объемах данных и серьёзных вычислительных нагрузках, потребность в собственной инфраструктуре действительно возникает. Но вместе с ней появляются и серьёзные капитальные затраты. При этом основная сложность даже не в стоимости оборудования, а в том, что бюджеты нужно защищать и согласовывать сейчас, тогда как эффект от внедрения ИИ бизнес увидит в лучшем случае через год. И это при условии, что весь проект будет реализован без серьезных ошибок.

Поэтому мой первый совет – начинать с облака. Это позволяет быстро проверить жизнеспособность гипотезы, доказать бизнесу её эффективность и только после этого переходить к развертыванию собственной инфраструктуры. Такой подход значительно упрощает согласование расходов и снижает риски на ранних этапах проекта.

Есть и второй путь – не стоит пытаться сразу проектировать уникальную спецификацию ИИ-кластера под себя. Гораздо практичнее использовать распространённые модели серверов, которые уже находятся на складах в различных странах, например, в Гонконге или других крупных логистических хабах. Складские решения обычно обходятся заметно дешевле оборудования под заказ и позволяют существенно сократить сроки поставки.

При этом удивительно, что таким подходом пользуются немногие. У многих компаний существует убеждение, что для их задач обязательно нужен полностью индивидуальный проект. Хотя если провести аналогию с одеждой, большинство людей покупают готовые вещи в магазинах и лишь единицы заказывают пошив по индивидуальным меркам. В ИТ-инфраструктуре логика могла бы быть такой же: сначала использовать проверенные массовые решения и только потом, при необходимости, переходить к кастомизации.

На практике же часто происходит наоборот. Компании стремятся создать максимально уникальную конфигурацию ещё до того, как доказали эффективность самого проекта. В результате растут стоимость, сроки реализации и сложность внедрения, хотя для большинства задач вполне достаточно стандартных и широко доступных решений.