В эпоху доминирования высокопроизводительных облачных моделей ИИ предприятия всё чаще переходят к локальному развертыванию и открытым весаммоделей. Этот переход является стратегической необходимостью, обусловленной тремя ключевыми факторами.

1. Мандат конфиденциальности

Жёсткие корпоративные ограничения по конфиденциальности и риск утечки данных делают облачную обработку рискованной для чувствительной информации.локальное развертываниегарантирует, что собственная информация никогда не покидает внутреннюю инфраструктуру.

2. Барьер стоимости

Хотя облачные API легко начать использовать, масштабирование на «этапе 5» часто приводит к чрезмерным накопленным счетам за токены. Локальные модели позволяют фиксировать затраты на инфраструктуру независимо от количества запросов.

3. Устойчивость и потребность в работе без подключения

Промышленный уровень ИИ требует 100% доступности и способности работать без внешнего интернет-соединения. Локальное развертывание предоставляет полный контроль над доступностью и задержками.

Ключевое различие: нюансы лицензирования

• Открытое программное обеспечение (определение OSI):Включает код обучения, наборы данных и неограниченные права.
• Открытые веса:Параметры модели являются общедоступными, но код обучения или коммерческое использование могут быть ограничены.