Меню

Меню

Экспертиза

контакты

От GPU-серверов и архитектуры до моделей и обучения — всё, чтобы ваш бизнес получил собственный интеллект.

Меню

Экспертиза

контакты

Мы создаём полноценный
ИИ-контур, а не просто продаём железо.

2025

%

К 2030 году 9 из 10 компаний
будут иметь собственный локальный кластер ИИ.

ПРОГНОЗ 2030

это подтверждают тренды суверенности данных, рост стоимости облаков и переход бизнеса на частные LLM.

(⇣)

(⇣)

Локальный ИИ становится новой нормой корпоративной инфраструктуры.

3 уровня

01/

Железо:

1× A5000/A6000, 128–256 ГБ RAM

Инфраструктура:

CUDA, Docker, MLflow + MinIO

Интеллект:

Qwen/Llama, базовый RAG

Кому подходит:

компаниям, которым нужен быстрый запуск и документный поиск

Если вам
нужно:

RAG, чатбот или внутренний ассистент → выбирайте Lite

Lite Inference Kit

Для RAG,
ассистентов, документооборота

02/

Железо:

2–4× RTX 6000 Ada / L40S, 256–512 ГБ RAM

Инфраструктура:

Kubernetes, MLflow + MinIO, мониторинг

Интеллект:

Fine-tuning, создание RAG агентов

Кому подходит:

финтех, промышленность, юрфирмы, IT

Если вам
нужно:

обученная на ваших данных модель → выбирайте Pro LLM

Pro LLM Node

Для инференса и обучения моделей до ~14B

03/

Железо:

4–8× A100/H200, до 2 ТБ RAM

Инфраструктура:

многоузловой Kubernetes, TensorRT-LLM / DeepSpeed

Интеллект:

Ансамбль локальных LLM моделей

Кому подходит:

крупным корпорациям, R&D, банкам

Если вам
нужно:

собственная частная LLM → выбирайте Cluster

DC–Level Cluster

Для обучения моделей, частных LLM и тяжёлых ИИ-нагрузок

ОБЛАКО VS СОБСТВЕННЫЙ ИИ

параметры:

Облако:

Собственный ИИ:

дорого при постоянных нагрузках

в 3–6 раз дешевле на горизонте 12–18 месяцев

данные уходят на внешние сервера

данные и модели в вашем контуре

зависимость от тарифов и API

полный контроль над архитектурой

очереди, лимиты, падение скорости

стабильная работа 24/7

ограниченная кастомизация

обучение, донастройка, оптимизация

при постоянных нагрузках локальный ИИ становится корпоративным стандартом.

Вывод

При стабильно высоких нагрузках облачные API становятся непредсказуемо дорогими и медленными, тогда как локальный ИИ фиксирует затраты, исключает сетевые задержки и даёт полный контроль над данными.

(⇣)

(⇣)

Именно поэтому компании, вышедшие на промышленный объём использования ИИ, закономерно переходят на собственные инстансы — как раньше переходили с облачных CRM на локальные серверы.

finetuning моделей

Создание RAG-систем

Обучение по созданию и развитию собственного кластера ИИ

Адаптируем готовые языковые модели под ваши уникальные бизнес-задачи и данные, повышая точность и релевантность результатов.

(⇣)

Разрабатываем системы генерации, чтобы ИИ давал ответы только на основе актуальной и проверенной информации.

(⇣)

Обучим вашу команду проектировать, разворачивать и масштабировать собственный вычислительный кластер для задач машинного обучения.

(⇣)

и у вас работает
собственная автономная структура gen ai

и у вас работает
собственная автономная
структура gen
ai

наша ЭКСПЕРТИЗА

(⇣)

(⇣)

наш технологический стек

(↗)

Форма для заявки:

© «нейро кластер» 2026. Все права защищены.

Получите консультацию
инженера по ИИ-инфраструктуре

Отвечаем в течение 24 часов. Конфиденциально.

Укажите контакты и мы свяжемся свами в ближайшее время