Как не переплатить за ИИ: выбираем GPU и модели под свои задачи

По данным McKinsey, 88% компаний уже внедрили ИИ хотя бы в один процесс, а рынок, по прогнозам Grand View Research, вырастет до 3,5 трлн долларов к 2033 году. Однако с ростом нагрузки счета за токенизированные API растут быстрее пользы, поэтому всё больше бизнесов задумываются о собственной инфраструктуре.

В статье сравниваются два подхода: аренда GPU в облаке и покупка собственного железа. On-premise оказывается выгоднее при высоких и стабильных нагрузках, а API — для экспериментов и низких объёмов. Автор разбирает, как выбрать модель под задачу — от простого чат-бота до многоагентной системы, и подбирает GPU: от L4 до HGX B300.

Также приводится пошаговый план перехода с токенов на собственную инфраструктуру: от оценки текущих затрат до расчёта стоимости одного запроса. Рекомендации помогут компаниям избежать переплат и выбрать оптимальное железо под конкретные бизнес-сценарии.