Железо

Собрать, купить готовое или арендовать: три пути и их скрытые затраты

Михаил Мозг29 сентября 20262 минуты чтения

Собрать сервер для ИИ, купить готовую платформу или арендовать GPU: у каждого из трех способов есть слабые места, о которых продавцы пишут мало. Ниже все три с тем, что входит и не входит, по наблюдениям рынка на 29.09.2026.

Содержание

Собрать самим
Купить платформу у интегратора
Арендовать
Как делаем мы

Собрать самим

Карта за 749 990 ₽ на 30.09.2026, платформа, по нашей оценке, 300 000–350 000 ₽, программы для запуска моделей есть бесплатные. Плюс: дешевле всего, все под контролем. Минус: время инженера на сборку и настройку, никакой ответственности поставщика за результат, обновления на вас. Подходит компаниям с ИТ-командой и одной-двумя задачами.

Купить платформу у интегратора

Интеграторы продают платформу: интерфейс, конвейеры документов, доступы, журналирование, обновления, иногда свою дообученную модель. У одного из них кейсы с названиями компаний, но без числовых результатов, цена только по запросу. У другого на сайте нет ни цен, ни сроков, ни конфигураций железа. Плюс: ответственность и скорость. Минус: непрозрачная цена, привязка к платформе, железо все равно ваше или их аренда.

Арендовать

GPU в российском облаке от 43 ₽ в час за RTX 4090 и от 242 ₽ в час за H100, договор поручения на данные, можно вернуть. Плюс: без капитальных затрат, быстро. Минус: при постоянной нагрузке со временем дороже покупки, точку считает калькулятор; железо чужое.

Как делаем мы

Мы не продаем платформу. Собираем ИИ-агентов на вашей модели и вашем железе или на аренде, подбираем конфигурацию по калькулятору с открытыми ценами, отдаем настройки и документацию. Пилот 14 дней от 150 000 ₽ без стоимости оборудования, ИИ-отдел 4–6 недель от 450 000 ₽. Если облако выгоднее, скажем это на первом разговоре.

Вопросы и ответы

Что спросить у интегратора до договора?

Цену за первый год со всеми лицензиями, конфигурацию железа с ценами, что происходит при выходе новой модели, кто чинит сервер и за сколько, три кейса с числами.

Источники и даты

Что дальше

ИИ-агенты на локальной модели: что собираем

Написать в Telegram ИИ-агенты на локальной модели: что собираем

Михаил Мозг

Основатель MMOOZZGG, ИИ-директор

Подробнее о Михаиле @mmoozzggru

Кейсы по теме: 5

Кейс рынка · Россия
ИТ-холдинг Т1 согласование договоров за 3 дня вместо двух недель, затраты на сравнение документов ниже на 40%
Юридический департамент холдинга, более 70 юристов, больше года обучал собственную языковую модель на юридических данных компании. Согласование договоров сократилось с двух недель до трех дней, сравнение двух версий документа выполняется в пять раз быстрее, чем вручную.
ИТ-компании
источник: platforms.su
Читать кейс
Кейс рынка · Россия
НСИС, оператор АИС страхования обработка обращений в 20 раз быстрее на локальной LLM, рост обращений в 1,5 раза без найма
Оператор национальной страховой информационной системы развернул большую языковую модель локально и построил на ней три контура: автоматическую обработку обращений с множественными полями, RAG-сервис технической поддержки на документах компании и ИИ-агентов в процессе разработки, включая автоматический код-ревью.
ИТ-компании
2 сентября 2026 · источник: platforms.su
Читать кейс
Кейс рынка · Россия
Digital Sector и заказчик из ИТ-инфраструктуры ИИ-агент анализа договоров в закрытом контуре заказчика; во внутреннем тестировании интегратора агенты высвободили 20% времени команды
Интегратор реализовал ИИ-агента для первичного анализа договоров в закрытом контуре заказчика, который проектирует и поставляет ИТ-инфраструктуру: агент извлекает и сопоставляет данные, выявляет расхождения и готовит результат для специалиста. Агентов интегратор внедрил и в собственные процессы тестирования: высвобождено 20% рабочего времени команды за спринт.
ИТ-компании
2 сентября 2026 · источник: platforms.su
Читать кейс
Кейс рынка · Россия
VK Tech две модели уместились в 22,4 ГБ из 24 ГБ видеопамяти при контексте 65 536 токенов
Команда собрала локального ИИ-агента в закрытом контуре на связке Ollama и агентной обвязки на арендованном GPU-сервере с картой NVIDIA A30 на 24 ГБ. Модели: gpt-oss 20b (13 ГБ) для текста и инструментов и qwen3-vl 8b (6,1 ГБ) для изображений; вместе с KV-кэшем на контекст 65 536 токенов занято 22,4 ГБ.
ИТ-компании
2 сентября 2026 · источник: platforms.su
Читать кейс
Кейс рынка · Россия
ЛАНИТ сбор требований в 4 раза быстрее, время поиска документов на 66% меньше на платформе локальных LLM
Группа разработала платформу для локального развертывания больших языковых моделей на инфраструктуре заказчика: чат и сложные конвейеры обработки документов, аудио и изображений. Дочерняя компания создала собственную модель, дообученную на русскоязычных данных, и пилотирует ее в CRM-, SRM- и HRM-проектах и корпоративных чат-ботах.
ИТ-компании
источник: platforms.su
Читать кейс

Все кейсы: 18

Еще в разделе

Цены и замеры в разделе проверены 29.09.2026 по источникам внизу страниц. Мы собираем ИИ-агентов на облачных и локальных моделях и не продаем железо. Расчеты оценочные, юридические выводы по 152-ФЗ и 243-ФЗ дает ваш юрист.

Контакты

Разберем, где вашей компании нужен локальный ИИ, а где хватит облака

Посчитаем железо, токены и людей на ваших цифрах и скажем честно, что дешевле. Бесплатно, 30 минут.

@mmoozzggru

Ответим в течение рабочего дня. Все контакты

Написать в Telegram +7 925 289-92-55