Почему облачные нейросети — проблема

ChatGPT, Claude, Gemini — ваши данные уходят на серверы в США. Samsung, Apple, JPMorgan уже запретили их использование. Не из паранойи — были реальные утечки исходного кода.

OpenAI использует ваши данные для обучения моделей (User Agreement, Section 3). Ваш конфиденциальный договор или коммерческое предложение может «всплыть» в ответе другому пользователю.

Для регулируемых отраслей (медицина, финансы, гособоронка) использование облачных нейросетей — прямое нарушение 152-ФЗ и NDA с клиентами.

Облако vs On-Premise

Данные уходят вовне ChatGPT / Claude 0101 On-Premise

Абонентская плата $20-200/чел/мес 0 ₽ (единоразово)

Кастомизация Невозможна Дообучение на ваших данных

152-ФЗ / 242-ФЗ Нарушение Соответствует

Работа без интернета Нет Да (Air-Gapped)

Архитектура Второго Мозга

Слой 1: Железо

Сервер с GPU (RTX 4090 / A6000). Все модели работают локально, данные не покидают контур.

Слой 2: Модели

DeepSeek-R1, Llama 3.2 Vision, Qwen — оркестрация через Ollama/vLLM. Ансамбль, а не одна модель.

Слой 3: Данные

RAG на Qdrant: индексация CRM, почты, документов. Семантический поиск по терабайтам за секунды.

Слой 4: Безопасность

Zero-Knowledge: ключи шифрования только у вас. Air-Gapped режим для 152-ФЗ.

Что умеет система

Поиск по базе знаний

Сотрудник спрашивает: «какой срок поставки по последнему договору с X?» — ИИ находит ответ за 2 секунды, просканировав 21 000 писем и договоры в CRM.

Авто-документы

Генерация КП, договоров, отчётов на основе данных из CRM. Не «нейросеть придумала» — а «нейросеть собрала из реальных цифр».

Предиктивная аналитика

Прогноз LTV клиента, вероятность оттока, аномалии в продажах. Pandas + DeepSeek-R1 = математика, а не гадание.

Что вас интересует?

Отметьте нужные услуги — калькулятор покажет примерную стоимость в панели внизу

Аудит AI-готовности от 120 000 ₽

Оценка процессов, данных и инфраструктуры. Roadmap внедрения за 5 дней.

AI-стратегия и дорожная карта от 300 000 ₽

Стратегия внедрения AI в компании, дорожная карта на 12–24 месяца, расчёт ROI.

On-Premise LLM (Пилот / OPTIMUM / Enterprise) от 85 000 ₽

Развёртывание нейросетей на вашем сервере. DeepSeek, Llama, Qwen — под ключ.

RPA-конвейеры от 250 000 ₽

Автоматизация рутинных процессов: отчёты, выгрузки, проверки — без участия человека.

Второй Мозг компании (RAG) от 400 000 ₽

Семантический поиск по CRM, почте, документам. ИИ отвечает за 2 секунды на любой вопрос.

Компьютерное зрение от 500 000 ₽

Распознавание, классификация, OCR. Контроль качества, безопасность, учёт.

AI-обучение команд от 80 000 ₽

Обучение сотрудников работе с AI-инструментами: промпт-инжиниринг, RAG, автоматизация.

Технический аудит AI от 150 000 ₽

Аудит существующего AI-решения: код, архитектура, безопасность, производительность.

AI-финансовый аудит от 15 000 ₽

AI-агент загружает пакет документов и за 10 минут находит скрытые долги, переплаты, риски.

Инвестиции в интеллектуальный капитал

Единоразово. Без подписок. Модель-независимая архитектура.

Пилот

85 000 ₽

единоразово

Мини-ПК с GPU (RTX 4060)
DeepSeek-R1 8B
Веб-чат для сотрудников
1 канал данных

Начать пилот

Популярный

Optimum

250 000 ₽

единоразово

Сервер RTX 4090, 64 ГБ RAM
Ансамбль из 2 моделей
RAG на Qdrant + RPA
2-3 канала данных

Заказать

Enterprise

от 500 000 ₽

единоразово

Кластер 2×A6000, 128+ ГБ
Каскадная RAG-система
4+ каналов данных
Air-Gapped режим

Обсудить

Локальный ИИ —
ваш Второй Мозг

Почему облачные нейросети — проблема

Облако vs On-Premise

Архитектура Второго Мозга

Слой 1: Железо

Слой 2: Модели

Слой 3: Данные

Слой 4: Безопасность

Что умеет система

Поиск по базе знаний

Авто-документы

Предиктивная аналитика

Что вас интересует?

Инвестиции в интеллектуальный капитал

Готовы попробовать ИИ на своих данных?

Из блога

DeepSeek для бизнеса: что умеет, сколько стоит и как внедрить

On-Premise vs облачный ИИ: что выбрать бизнесу в 2026

Как выбрать языковую модель: Qwen, Llama или DeepSeek

RAG-системы для бизнеса: как ИИ находит ответы в документах компании

Бесплатный аудит

Заявка принята!