AI Box для бизнеса
Локальный искусственный интеллект внутри вашей компании. Готовые AI-системы с GPU, локальными моделями, корпоративной базой знаний и программным контуром.
От первого локального ИИ до enterprise-контура
Мы не продаём сервер с GPU. Мы собираем готовую инфраструктуру под конкретную AI-нагрузку: модели, пользователей, данные, безопасность и дальнейшее развитие.
AI Box Start
Локальный ИИ для небольшой команды и первого корпоративного AI-проекта.
- GPU24–32 GB class
- RAM64–128 GB
- Storage2–4 TB NVMe
- AILLM / RAG
- Users5–15
AI Box Business
Производственный AI-сервер для корпоративных знаний, RAG и AI-ассистентов.
- GPU48–96 GB aggregate
- RAM128–256 GB ECC
- Storage4–8 TB NVMe
- Network10 GbE
- Users15–50+
AI Box Enterprise
Частный AI-контур для нескольких подразделений, больших моделей и production inference.
- GPUMulti-GPU
- VRAM192 GB+
- RAM512 GB–1 TB+
- RuntimeMulti-model
- HAПо требованиям
Фактическое количество пользователей зависит от модели, размера контекста, характера запросов, требований к задержке и одновременной нагрузки. Конфигурация подбирается под задачу.
Мы выбираем железо из задачи
Вопрос не в том, какой GPU сейчас моднее. Вопрос в том, какую модель вы хотите запускать, сколько людей будет с ней работать, какие данные она должна понимать и какие действия выполнять. Поэтому AI Box проектируется от нагрузки, а не наоборот.
Какой AI Box вам нужен?
Выберите задачу — мы покажем типовую архитектуру. Финальная конфигурация определяется после анализа модели, данных и нагрузки.
Выберите сценарий
Это не калькулятор цены. Это отправная точка для архитектуры.
AI Box Business
Корпоративный AI-сервер для внутреннего ассистента, поиска по документам и работы с корпоративной базой знаний.
Найдите именно ту AI-инфраструктуру
Отдельные решения под конкретные модели, сценарии и классы оборудования. AI Box остаётся единой точкой входа — обсудим задачу и подберём конфигурацию.
AI Box на RTX 5090
Компактная AI-станция для разработки, локальных LLM, RAG и первых production-сценариев.
Обсудить →AI Server на RTX PRO
Профессиональная GPU-инфраструктура для enterprise inference и рабочих AI-нагрузок.
Обсудить →GPU Server на L40S
Серверная конфигурация для production AI, inference, RAG и нескольких пользователей.
Обсудить →Enterprise AI Server
Multi-GPU инфраструктура для больших моделей, интенсивного inference и масштабируемых AI-систем.
Обсудить →Сервер для локальной LLM
Подбор GPU, памяти и inference runtime под конкретную локальную модель и количество пользователей.
Обсудить →Сервер для корпоративного RAG
AI-инфраструктура для поиска и работы с корпоративными документами и базами знаний.
Обсудить →Сервер для Ollama
Локальный inference stack для быстрого запуска открытых моделей и корпоративных AI-приложений.
Обсудить →Сервер для Qwen
Конфигурации под Qwen и другие open-weight модели с учётом размера модели, контекста и concurrency.
Обсудить →Сервер для DeepSeek
Локальная инфраструктура для inference и enterprise-применения DeepSeek-класса моделей.
Обсудить →AI Server для агентов
Инфраструктура для AI agents, инструментов, API и подключения к корпоративным системам.
Обсудить →AI Server для Computer Vision
GPU-конфигурации для видеоаналитики, обработки изображений и специализированных моделей.
Обсудить →Private AI Infrastructure
Полный частный AI-контур: вычисления, модели, runtime, знания, безопасность и интеграции.
Обсудить →AI Box — только начало
Сервер даёт AI вычислительную мощность. Но сама enterprise intelligence возникает только тогда, когда вычисления соединяются с моделями, знаниями, структурой предприятия и его системами. Поэтому мы проектируем не только hardware, а весь интеллектуальный контур.
Сервер — это коробка. Модель — двигатель. Знания — память. Онтология — структура понимания.
Агенты становятся участниками бизнеса только тогда, когда всё это соединено с реальностью предприятия: его людьми, объектами, процессами, правилами и системами.
Что может работать на вашем AI Box
Мы выбираем модель и runtime в соответствии с задачей. AI Box может стать основой локального inference, корпоративного RAG или полноценного AI-приложения.
Qwen
Open-weight модели для локального inference, корпоративных ассистентов и reasoning-задач.
DeepSeek
Локальное выполнение подходящих моделей при соответствующей GPU-конфигурации.
Llama
Широкая экосистема открытых моделей и инструментов для enterprise AI.
Mistral
Open-model ecosystem для локального inference и специализированных задач.
gpt-oss
Open-weight модели для сценариев, где требуется controlled infrastructure.
Ollama / vLLM
Inference runtime и API-слой для запуска и интеграции локальных моделей.
Зачем компании локальный ИИ?
Когда AI работает с внутренними знаниями предприятия, вопрос инфраструктуры становится вопросом контроля.
Контроль данных
Корпоративные документы, договоры, техническая информация и другие данные могут обрабатываться внутри контролируемого контура.
Независимость от внешнего API
Компания самостоятельно управляет инфраструктурой, моделями, доступом, логированием и обновлениями.
Предсказуемая инфраструктура
Вы инвестируете в собственный вычислительный ресурс и можете строить поверх него несколько AI-сценариев.
Интеграция с бизнесом
AI может быть связан с ERP, CRM, ECM, 1С, файловыми хранилищами, базами данных и внутренними API.
AI может работать внутри вашего периметра
Мы не обещаем абстрактную «нулевую утечку». Мы проектируем контролируемую архитектуру, в которой понятно, где находятся данные, модели, логи и точки доступа.
Не знаете, какой AI Box нужен?
Начнём не с GPU, а с вашей задачи. Мы определим модель, нагрузку, требования к данным и архитектуре, а затем рассчитаем инфраструктуру.
Ориентировочная стоимость assessment: от ~90 тыс. ₽ в зависимости от масштаба.
Как AI попадает в предприятие
Private Enterprise Intelligence — больше, чем локальный сервер
Почему следующая инфраструктура предприятия — это не просто вычислительный кластер, а собственный интеллектуальный слой, соединяющий модели, знания, онтологию, людей и бизнес-системы.
Частые вопросы про AI Box
Что такое AI Box?+
AI Box — готовая вычислительная система для запуска локального ИИ. В отличие от обычного GPU-сервера, мы рассматриваем AI Box как основу полного AI-контура: GPU, модели, inference runtime, RAG, знания, безопасность и интеграции.
Можно ли запустить LLM полностью локально?+
Да, подходящие open-weight модели могут работать на инфраструктуре внутри предприятия. Конкретная конфигурация зависит от размера модели, квантования, контекста, количества пользователей и требуемой скорости.
Какой сервер нужен для локальной LLM?+
Универсального ответа нет. Для небольшой модели и нескольких пользователей может быть достаточно одной GPU. Более крупные модели и production-нагрузки требуют профессиональных GPU и иногда multi-GPU архитектуры.
Можно ли использовать Ollama?+
Да. Ollama может использоваться как один из вариантов локального model runtime. Для production-сценариев также рассматриваются специализированные inference stacks, включая vLLM и другие решения.
Можно ли использовать Qwen, DeepSeek или Llama?+
Да, при условии совместимости конкретной модели, лицензии, аппаратной конфигурации и выбранного inference runtime. Мы подбираем инфраструктуру под конкретную модель и задачу.
Что такое корпоративный RAG?+
RAG позволяет AI получать релевантную информацию из корпоративных источников в момент формирования ответа. Это позволяет использовать внутренние знания компании без необходимости помещать всю информацию внутрь параметров самой модели.
Нужна ли fine-tuning модель?+
Не всегда. Сначала мы определяем, должна ли задача решаться через retrieval и корпоративные знания, prompt engineering, tools и agents. Fine-tuning применяется там, где он действительно добавляет необходимую специализированную способность.
Можно ли подключить AI к 1С, ERP или CRM?+
Да. Private AI может быть связан с корпоративными системами через API, базы данных, коннекторы и специализированные инструменты. Архитектура зависит от конкретной системы и требований безопасности.
AI Box — это конечный продукт?+
Для небольшой задачи — может быть. Для крупного предприятия AI Box обычно становится первым уровнем Private Enterprise Intelligence: вычислительной основой, поверх которой появляются знания, онтология, агенты и интеграции.
Можно ли начать с небольшого решения?+
Да. Мы специально строим архитектуру так, чтобы предприятие могло начать с пилота, проверить экономический эффект и затем масштабировать инфраструктуру и интеллектуальный слой.
Скажите, что должен делать ваш AI
Мы определим подходящую модель, инфраструктуру, AI Box и следующий шаг — от первого пилота до Private Enterprise Intelligence.