Подбираем серверы, GPU, storage, сеть и конфигурацию под нагрузку, контекстные окна, количество пользователей и SLA.
Локальный ИИ для бизнеса • Закрытый контур • Enterprise-инфраструктура
Локальный ИИ для бизнеса: внедряем OpenCloud, GLM и DeepSeek на инфраструктуре клиента
Поставляем железо, проектируем инфраструктуру, разворачиваем локальный ИИ внутри закрытого контура, интегрируем модели в процессы компании и сопровождаем решение под SLA.
Данные не уходят во внешние публичные облака
On-premise или выделенный private cluster под клиента
Полный цикл: аудит, железо, deployment, интеграция, support
Что именно мы делаем для внедрения локального ИИ
Не продаём только модель или API. Мы собираем рабочую enterprise-систему: от инфраструктуры и поставки GPU-серверов до интеграции локального ИИ в реальные процессы компании.
Проектируем локальную архитектуру: private cluster, контейнеризация, orchestration, мониторинг, резервирование и контуры безопасности.
Интегрируем доступы, журналирование, разграничение прав, сетевые политики и правила обработки корпоративных данных.
On-premise deployment
Выделенная private-инфраструктура
Интеграция с корпоративными системами
Поддержка и ежегодное развитие
Модельный стек локального ИИ под задачи бизнеса
Выбираем не одну модель, а комбинацию под сценарий: поиск, документы, ассистенты, аналитика, coding, reasoning и агентные процессы локального ИИ внутри корпоративного контура.
- База для частной AI-среды
- Контроль окружения и deployment
- Работа внутри периметра компании
- Reasoning и сложные рабочие цепочки
- Agentic use cases и инженерные сценарии
- Гибкая адаптация под enterprise-процессы
- Сильная база для корпоративных AI-ассистентов
- Подходит для поиска, анализа и генерации
- Эффективный стек для private deployment
Архитектура закрытого контура для локального ИИ
Вся логика локального ИИ строится так, чтобы данные, модели, права доступа и журналы аудита находились внутри контролируемой клиентом инфраструктуры.
- GPU-серверы и storage
- Сетевой контур и сегментация
- Контейнеризация и orchestration
- Резервирование и observability
- Модели OpenCloud / GLM / DeepSeek
- RAG и корпоративный поиск
- AI-ассистенты и документные пайплайны
- API для интеграции во внутренние системы
100%
Контроль данных внутри контура компании
0
Передачи данных во внешние публичные сервисы
4–8
Недель до первого пилота при типовом кейсе
24/7
Поддержка, мониторинг и развитие по SLA
Типовые сценарии внедрения локального ИИ
Начинаем с use case, который быстро даёт эффект, а затем расширяем контур локального ИИ на новые процессы и подразделения.
Документы, регламенты, базы знаний, внутренние порталы и служебные материалы в одном поисковом слое с доступом по ролям.
Ответы на внутренние вопросы, помощь по процедурам, доступ к регламентам, HR- и IT-support сценарии внутри компании.
Разбор договоров, извлечение сущностей, подготовка сводок, проверка требований и маршрутизация по процессам.
Кейсы внедрения локального ИИ
Реальные проекты локального ИИ в закрытом контуре заказчика. Конкретные сценарии, конкретные процессы, измеряемый эффект — без AI-хайпа.
Федеральная розничная сеть — система аналитики и автоматизация работы с браком
Развернули AI-контур для централизованной обработки данных по торговым точкам и автоматизации цепочки работы с бракованным товаром: классификация инцидентов, маршрутизация по ответственным, подготовка решений и контроль SLA.
×6скорость разбора инцидентов с браком
Производственная компания — цифровой отдел продаж
Построили закрытый AI-контур, который ведёт сделку от первичного запроса до отгрузки: квалифицирует лиды, готовит коммерческие предложения по прайсам и спецификациям, подсказывает менеджеру следующий шаг и подтягивает историю клиента.
+38%конверсия квалифицированных лидов в сделки
Образовательная организация — автоматизация внутренних процессов
Внедрили AI-ассистента для сотрудников: ответы по регламентам, академическим политикам и HR-процедурам, помощь с подготовкой документов, разбор обращений и маршрутизация по ответственным подразделениям.
−54%времени на обработку типовых внутренних обращений
Образовательная организация — система отчётов и дашбордов
Построили слой аналитики поверх учебных и операционных данных: автоматическая сборка управленческих отчётов, дашборды по ключевым метрикам, AI-комментарии к динамике показателей и генерация выгрузок под запрос руководства.
×10скорость подготовки управленческой отчётности
Сфера развлечений — автоматизация системы бронирования
Сделали закрытый AI-контур для обработки заявок на бронирование: разбор сообщений из всех каналов, проверка доступности, расчёт стоимости и формирование подтверждений, передача персонала на нестандартные кейсы.
92%заявок обрабатывается без участия оператора
Что общего у всех проектов
Данные клиентов и внутренние документы остаются внутри периметра. Все модели, индексы, журналы и интерфейсы развёрнуты на инфраструктуре заказчика. Ни один запрос не уходит во внешние публичные сервисы.
Как проходит внедрение локального ИИ
Структура проекта по внедрению локального ИИ выстроена так, чтобы быстро показать value и при этом сразу заложить безопасную enterprise-архитектуру.
Собираем требования, определяем use cases, оцениваем нагрузку, состав данных, требования к безопасности и интеграциям.
Разворачиваем железо, сеть, среды, контейнеризацию, модели и базовые сервисы управления AI-контуром.
Подключаем источники, реализуем роли и доступы, настраиваем интерфейсы, тестируем сценарии и запускаем пилот.
Расширяем кейсы, дорабатываем модельный стек, усиливаем качество ответов, мониторинг, SLA и governance.
Частые вопросы про локальный ИИ
Коротко отвечаем на вопросы, которые чаще всего возникают у CIO, CDO и владельцев бизнеса при обсуждении локального ИИ для бизнеса.
Что такое локальный ИИ и закрытый контур?
Локальный ИИ (он же on-premise AI или локальный искусственный интеллект) — это развертывание моделей и всей AI-инфраструктуры внутри периметра компании: на собственном железе или выделенной private-инфраструктуре. Данные не передаются во внешние публичные сервисы, а права доступа и журналы аудита остаются внутри контролируемой вами инфраструктуры.
Зачем бизнесу локальный ИИ вместо облачного?
Локальный ИИ для бизнеса нужен там, где данные нельзя выводить наружу: банки, промышленность, госсектор, ритейл с персональными данными клиентов, образование и здравоохранение. Локальный ИИ обеспечивает полный контроль над данными, моделями и журналами доступа, исключает зависимость от публичных API, упрощает прохождение compliance и снижает риски утечек.
Какие модели вы внедряете?
Основной стек: OpenCloud для частной AI-среды, GLM для reasoning и agent-based сценариев, DeepSeek для корпоративных ассистентов, поиска и анализа. Подбираем комбинацию под конкретный бизнес-сценарий и нагрузку.
Вы поставляете железо или только софт?
Поставляем полный стек: GPU-серверы, storage, сетевое оборудование и конфигурацию под контекстные окна, количество пользователей и SLA. При необходимости работаем с уже имеющейся инфраструктурой клиента.
Сколько занимает типовой запуск пилота?
От 4 до 8 недель на типовом use case: аудит, поставка, развертывание, подключение источников, настройка ролей и запуск. Дальше — масштабирование на новые процессы и сопровождение.
Подходит ли это для банков, промышленности и госсектора?
Да. Архитектура закрытого контура изначально проектируется под требования информационной безопасности, compliance и внутренних политик. On-premise deployment исключает передачу данных во внешние сервисы.
Готово для пилота и enterprise rollout
Поднимем локальный ИИ внутри вашей инфраструктуры без вывода данных во внешний контур
Соберём архитектуру локального ИИ под ваш периметр, поставим железо, развернём OpenCloud, GLM и DeepSeek, интегрируем решение в процессы и доведём до production.