Вокруг корпоративного ИИ до сих пор много разговоров про модели.

Но этот спор всё чаще заканчивается ещё до сравнения характеристик.

Причина простая: для бизнеса важен не количество параметров модели, а предсказуемость результата в конкретном процессе.

Комментарий CEO CodeInside хорошо описывает текущий сдвиг на рынке.

«Бизнесу не нужна “самая умная” модель в вакууме. Ему нужна модель, которая дешево и предсказуемо закрывает конкретный участок работы» — Максим Семёнкин

Компании всё реже оценивают ИИ по возможностям модели и всё чаще — по архитектурным критериям:

• допустимому контуру обработки данных и требованиям комплаенса
• управляемости контекста и проверяемости источников
• риск-профилю сценариев и цене ошибки
• совокупной стоимости владения при масштабировании, а не на этапе пилота

В этой логике выбор между on-prem и облачными LLM перестаёт быть технологическим.

Это уже архитектурное и управленческое решение, зависящее от требований к безопасности, ответственности и устойчивости системы в эксплуатации.

В статье мы подробно разобрали, как на этот выбор смотрит рынок — через мнения интеграторов, разработчиков и компаний, которые уже прошли этап экспериментов и пилотов.

Прочитать полный материал: https://clc.to/_Ni8_g