Компании всё чаще переходят на подход Models-as-a-Service (MaaS), который позволяет использовать открытые ИИ-модели как общие ресурсы, снижая расходы и повышая безопасность данных.
С быстрым ростом внедрения искусственного интеллекта в бизнесе использование публичных моделей становится дорогостоящим и связано с рисками утечки корпоративных данных третьим лицам. Подход Models-as-a-Service (MaaS) предлагает предприятиям использовать открытые модели и необходимую ИИ-инфраструктуру в качестве общего ресурса для всей компании, что позволяет централизовать управление и снизить издержки.
Каждое подразделение компании нуждается в различных типах моделей — от генеративных для создания нового контента до предиктивных и тонко настроенных под конкретные задачи. При этом самостоятельное развертывание моделей в разных отделах приводит к дублированию усилий, росту затрат и усложнению поддержки.
Эксперты отмечают, что MaaS помогает решить эти проблемы за счёт:
- Снижения сложности инфраструктуры и унификации доступа к моделям;
- Сокращения затрат благодаря централизованному обслуживанию и оптимизации использования ресурсов;
- Повышения безопасности и соблюдения корпоративных политик, исключая передачу данных сторонним сервисам;
- Ускорения инноваций и вывода ИИ-приложений на рынок;
- Избежания дублирования ресурсов и потерь бюджета;
- Гибкости выбора моделей и отсутствия зависимости от одного поставщика.
Технологическая основа MaaS включает платформу для управления ИИ OpenShift AI, API-шлюз для контроля доступа и мониторинга, а также систему единого входа для обеспечения безопасности. Важной составляющей является сервер вывода vLLM, оптимизированный для масштабного и эффективного использования моделей.
По мнению аналитиков, переход на MaaS позволяет предприятиям перейти от разрозненных ИИ-инициатив к управляемой и масштабируемой стратегии, что существенно повышает эффективность и снижает риски.
