Внедрение ИИ-моделей — это не только технологический, но и сложный экономический вызов. Эксперты сходятся во мнении: ключом к обоснованию инвестиций является расчёт полной стоимости владения (TCO) на горизонте от двух до пяти лет. Важно сравнивать локальную инфраструктуру, облачные и гибридные модели, учитывая не только прямые затраты на оборудование и энергию, но и операционные расходы, риски простоя, а также ценность безопасности данных и скорость внедрения.
Универсального решения нет. Выбор зависит от сценариев использования, стабильности нагрузки и требований к безопасности. При стабильной нагрузке локальное решение часто окупается за 12–18 месяцев, а для экспериментов или переменных задач выгоднее облако.
Как отмечает Авенир Воронов, руководитель лаборатории инноваций компании «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»), в российских условиях решающими часто становятся вопросы локализации и соответствия нормативам: «В российских реалиях акцент обычно делается на локализацию ресурсов и соответствие нормативам, что позволяет оптимизировать совокупную стоимость владения и увеличить надежность инфраструктуры».
Таким образом, экономическое обоснование должно быть комплексным, учитывать долгосрочную перспективу и конкретные бизнес-задачи, переводя все преимущества и риски в финансовые показатели.
Полную версию статьи читайте на сайте издательства «Открытые системы».
Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics
Now
