Локальный ИИ на своём железе: внедрение от аудита до продуктива

Начнём с того, что обычно путают. Локальный ИИ не означает «нейросеть на ноутбуке у сотрудника». Речь о том, что инференс — сам процесс генерации ответов — происходит на оборудовании, которое вы контролируете. Пользователь может сидеть в браузере и не знать, где стоит сервер.

Приватность. В облачном API каждый запрос уходит наружу вместе с текстом промпта. Если через модель проходит внутренняя переписка, кадровые документы или клиентские базы, вы отправляете их на чужую сторону. При локальном запуске ничего никуда не уходит: модель и данные лежат на одном контуре. Это главная причина, по которой внутри корпоративных сетей вообще начинают смотреть в эту сторону.

Стоимость. Облако удобно ровно до того момента, пока запросов мало. Оплата там идёт за токены, и на объёме это становится заметно. Своё железо — разовые вложения, зато без счётчика за каждый вызов. Честная оговорка: разовость не означает дешевизну. Один сервер под модель 70B стоит как несколько лет аренды API для небольшой команды.

Контроль над версией. Внешний провайдер может обновить модель, изменить поведение, ограничить доступ. Ваши промпты и настройки после такого обновления могут начать работать иначе, и вы об этом узнаете по факту. Локально версия модели — это файл, который вы скачали и поставили. Ничего не поменяется, пока вы сами не замените веса.

Задержка. Здесь нет однозначного преимущества, и это как раз тот пункт, где обычно советуют обратное. Принято считать, что локальный запуск всегда быстрее облака — на практике всё зависит от модели и железа. Модель 7B на нормальной видеокарте отвечает быстрее, чем удалённый API с сетевой задержкой. А вот 70B на слабом сервере будет выдавать единицы токенов в секунду, и никакая экономия на подписке этого не компенсирует.