- Стратегия cloud-first (преимущественное использование облака) доминировала более десяти лет, но бум ИИ заставляет бизнес пересматривать роли облака и локальных решений (on-premises).
- Согласно анализу Deloitte, инфраструктура, созданная для cloud-first, больше не подходит для «экономики ИИ», поскольку количество моделей, агентов и объемы инференса резко возрастают.
- Рост расходов на облако — самая большая проблема: хотя стоимость токенов ИИ упала в 280 раз за два года, многие компании по-прежнему оплачивают ежемесячные счета за облако, достигающие десятков миллионов долларов.
- Deloitte указывает на «переломный момент», когда расходы на облако превышают 60–70% от общей стоимости аналогичной локальной системы, что делает капитальные вложения (CAPEX) более привлекательными, чем операционные расходы (OPEX).
- Задержка (latency) является серьезным барьером: приложения ИИ, требующие отклика менее 10 миллисекунд, вряд ли могут полностью обрабатываться в облаке.
- Устойчивость и защита от сбоев делают локальные решения предпочтительными для критически важных задач ИИ, которые не могут остановиться при потере соединения с облаком.
- Суверенитет данных побуждает многие предприятия «репатриировать» инфраструктуру, избегая полной зависимости от поставщиков за пределами их юрисдикции.
- Deloitte предлагает трехуровневую модель: облако для гибкости, on-premises для стоимости и стабильной производительности, edge (граничные вычисления) для решений в реальном времени.
- Системные архитекторы считают, что гибридный подход позволяет использовать облако для тестирования, сохраняя при этом конфиденциальные данные и рабочие нагрузки с низкой задержкой на месте.
📌 ИИ переворачивает мышление cloud-first, которое когда-то считалось стандартом. Из-за роста затрат, требований к низкой задержке, суверенитета данных и надежности систем гибридная модель становится сбалансированным решением. Облако по-прежнему важно для тестирования и масштабирования, но локальные решения и edge возвращаются в центр внимания для масштабного производственного ИИ. Если бизнес хочет оптимизировать возврат инвестиций, ИИ вынуждает проектировать гибкую инфраструктуру, а не полагаться на единственный вариант.
