Свои модели вместо публичных: подводные камни AI‑инфраструктуры. Радио РБК

Радио РБК: Отрасли · May 28, 2026 · 5m

Почему даже при наличии идей и бюджета компании застревают на этапе внедрения ИИ? Какие технические сложности возникают у IT-отделов и чем инфраструктура для машинного обучения принципиально отличается от привычной «офисной»? Эксперты Selectel отмечают, что ключевые барьеры внедрения ИИ — дефицит и долгие поставки специализированного оборудования, а также нехватка экспертизы по сборке и запуску ML‑кластеров, из‑за чего техника простаивает и успевает устареть. Инфраструктура для ИИ опирается на GPU, без которых модели работают на порядки медленнее и фактически непригодны для масштабных задач…