+7 (495) 137-70-99
Инфраструктура для ИИ
Инфраструктура для ИИ — надёжная основа для вашей AI-трансформации
Проектируем, строим и защищаем ИИ-инфраструктуру: от GPU-кластеров до безопасности данных и MLOps. Под ключ.
Инфраструктура прежде алгоритмов
—60% времени ИИ-проекта уходит на подготовку данных. Мы строим фундамент правильно с первого дня
Безопасность на уровне архитектуры
—Защита ИИ-активов проектируется одновременно с инфраструктурой, а не добавляется после
Поставка и ввод в эксплуатацию
— Полный цикл: от аудита и проектирования до поставки оборудования и сопровождения под SLA
Наш подход
Получить консультацию архитектора
Наши услуги
⚡
ИИ работает
Инфраструктура не падает в production
🔒
Данные защищены
Модели и датасеты под защитой
📈
GPU загружен
Вы платите за мощность, которую используете
👁
Всё под контролем
Вы знаете что происходит с моделями в любой момент
Мы не пишем алгоритмы —
мы гарантируем, что ваш ИИ работает
Наша позиция
60%
рост рынка ИИ в год
5%
средняя утилизация GPU по AI/ML
71%
компаний уже внедряют ИИ
32%
рост AI-внедрений Q2 2025 YoY
60%
времени ИИ-проекта — подготовка данных
Рынок растёт, но большинство ИИ-проектов не доходит до промышленной эксплуатации — из-за инфраструктурных и кадровых барьеров.
Вызовы ИИ-трансформации 2025–2026
Контекст рынка
Тренды
Инвестиции в качество данных и надёжность инфраструктуры — фундамент, без которого ИИ-трансформация невозможна
Барьеры и вызовы
01
ИИ как производственный инструмент
Переход от пилотов к production. Агентные системы, RAG, LLM-ассистенты встраиваются в бизнес-процессы. Финтех, e-com и госсектор — лидеры.
02
Агентский ИИ
ИИ-агенты начали выполнять цепочки задач автономно. Компании делегируют агентам отдельные бизнес-процессы, в т.ч. финансовые решения.
03
Регуляторное ужесточение
С 2025 года — обязательная сертификация ИИ-решений (ГОСТ Р 71657-2024 и ФЗ-233). Особые требования на обработку персональных данных при использовании ИИ.
!01
Дефицит кадров и компетенций
Дефицит экспертов по ИИ-технологиям. Ограничение доступа к технологическим платформам. Нехватка компетенций в построении ИИ-инфраструктуры.
!02
Данные: качество, доступность и защита
До 60% срока ИИ-проекта — подготовка данных. 85%+ пилотов не доходят до промышленной эксплуатации. Ошибки в проектировании инфраструктуры приводят к простою GPU.
!03
Аппаратный дефицит и рост стоимости вычислений
Компании платят за мощность, которую рабочие нагрузки не используют. Средний показатель утилизации GPU — 5% по AI/ML.
Большинство ИИ-проектов проваливаются не из-за алгоритмов — а из-за того, что инфраструктура не была готова с самого начала.
Сколько стоит неправильная ИИ-инфраструктура
Цена ошибки
Аудит инфраструктуры до начала проекта экономит от 30% бюджета и сокращает время запуска вдвое
Заказать аудит
Потери
85%
пилотных проектов не доходят до продакшена
Обученная модель остается экспериментом, потому что инфраструктура не выдерживает реальную нагрузку или данные не подготовлены.
Потери
5%
средняя утилизация GPU в сфере ИИ/МО
Компании платят за 100% мощности и используют 5%. Правильная архитектура повышает этот показатель в 5–10 раз без покупки нового оборудования.
Потери
60%
бюджета — подготовка данных
Если КХД, хранилище и пайплайны не готовы к запуску ИИ-проекта, дата-инженеры тратят месяцы на то, что можно было решить заранее.
Одна и та же инфраструктурная задача — разные приоритеты в зависимости от отрасли. Мы знаем специфику.
ИИ-инфраструктура под вашу отрасль
Отраслевые сценарии
Ритейл
Финансы
Промышленность
Здравоохранение
Госсектор / КИИ
Ритейл и e-commerce
Что мы строим для ритейла
Рекомендательные системы, прогнозирование спроса, динамическое ценообразование — всё это требует инфраструктуры, которая не падает в пиковый сезон.
✓
Отказоустойчивая инфраструктура инференса с автомасштабированием под пиковую нагрузку
✓
КХД как единый слой данных для ИИ: CRM, транзакции, поведение на сайт
✓
Защита клиентских данных: шифрование, разграничение доступа, immutable-копии
✓
Мониторинг GPU-утилизации и оптимизация стоимости вычислений
Проблема
Модель рекомендаций обучена, но инференс не справляется с нагрузкой в «Чёрную пятницу» — простой стоит миллионы в час
Проблема
Данные о клиентах в разных системах — CRM, кассы, сайт, лояльность. ИИ не может работать без единого слоя данных
Проблема
Утечка клиентской базы через ИИ-систему — репутационный и регуляторный удар по 152-ФЗ
Финансы и банки
Что мы строим для ритейла
Скоринг, антифрод, управление рисками — ИИ в финансах требует максимальной надёжности, аудируемости и соответствия требованиям ЦБ.
✓
Высокодоступная инфраструктура для ИИ-сервисов реального времени (RTO < 1 ч)
✓
Защищённое хранение обучающих данных с полным аудит-треилом
✓
Соответствие ГОСТ Р 57580, 152-ФЗ, требованиям ЦБ по ИБ
✓
Immutable-копии моделей и данных с версионированием
Проблема
Модель скоринга принимает решения, но нет возможности объяснить регулятору логику — требования к interpretability и аудит-треилу
Проблема
Простой антифрод-системы на 2 часа = сотни непроверенных транзакций и прямые потери
Проблема
Обучающие данные содержат финансовую историю клиентов — требования ГОСТ Р 57580 и 152-ФЗ
Промышленность и производство
Что мы строим для ритейла
Предиктивное обслуживание, компьютерное зрение на конвейере, оптимизация производства — задачи с жёсткими требованиями к латентности и надёжности.
✓
Edge AI инфраструктура для работы в условиях производства
✓
Изоляция ИИ-систем от АСУ ТП согласно требованиям 187-ФЗ / КИИ
✓
Масштабируемое хранилище IoT-данных (S3, объектное хранение)
✓
Отечественное оборудование и ПО для соответствия требованиям импортозамещения
Проблема
Edge-инференс на производственных линиях — обычные серверы не подходят, нужна специализированная инфраструктура
Проблема
АСУ ТП и ИИ-системы в одной сети — риск кибератаки на критическую инфраструктуру, требования 187-ФЗ
Проблема
Данные с датчиков IoT в петабайтах — нет инфраструктуры для их хранения и обработки
Здравоохранение
Что мы строим для ритейла
Медицинские ИИ-системы — диагностика по изображениям, клинические рекомендации, анализ историй болезней — работают с особо чувствительными данными.
✓
Защищённое хранилище медицинских данных с immutable-копиями и air-gap
✓
GPU-инфраструктура для анализа медицинских изображений
✓
Соответствие 152-ФЗ и требованиям Минздрава к обработке ПДн пациентов
✓
Гарантированное восстановление при атаке (RTO/RPO под SLA)
Проблема
Медицинские данные — цель №1 для ransomware. Атака на ИИ-систему = недоступность критических сервисов
Проблема
DICOM-файлы и снимки КТ/МРТ — петабайты данных без правильного хранилища
Проблема
Строгие требования к локализации и защите ПДн пациентов — 152-ФЗ, приказы Минздрава
Госсектор и КИИ
Что мы строим для ритейла
ИИ в государственных системах работает под жёстким регуляторным давлением — отечественный стек, сертификация, КИИ, ФСБ и ФСТЭК.
✓
ИИ-инфраструктура на отечественном стеке: Arenadata, Postgres Pro, отечественные GPU
✓
Сертифицированные СЗИ, аттестация по требованиям ФСТЭК
✓
Выполнение требований 187-ФЗ: категорирование КИИ, подключение к ГосСОПКА
✓
Полный комплект организационно-распорядительной документации
Проблема
Обязательный переход на отечественное ПО и оборудование — без потери функциональности ИИ-систем
Проблема
Сертификация ИИ-решений по ГОСТ Р 71 657−2024 и ФЗ-233 — требования к архитектуре и документации
Проблема
Подключение к ГосСОПКА и выполнение требований 187-ФЗ для объектов КИИ
Ответьте на 8 вопросов — получите мгновенную оценку и рекомендации.
Проблемы с инфраструктурой обнаруживаются в самый неудобный момент — когда модель обучена и пора запускать.
Готова ли ваша инфраструктура к ИИ?
Почему это важно проверить до старта?
⚡
Вычислительная мощность
Недостаток GPU-ресурсов удлиняет обучение в 10 раз. Избыток — деньги на ветер. Правильный размер — результат аудита.
🗄
Качество данных
«Мусор на входе — мусор на выходе». 60% времени ИИ-проекта — подготовка данных. Готовое КХД сокращает это до 20%.
🔒
Безопасность моделей
Обученная модель — актив стоимостью в месяцы работы и миллионы рублей. Без резервной копии она уязвима так же, как и данные.
Получить полный аудит
🔄
MLOps и операции
Без MLOps-платформы каждое обновление модели — ручная работа на несколько дней. С платформой — автоматизированный пайплайн.
Закрываем полный цикл: от оценки готовности и проектирования до поставки оборудования, запуска и сопровождения.
Инфраструктура для ИИ — наш портфель
услуги
🔍
Оценка готовности инфраструктуры к внедрению ИИ
Архитектурные рекомендации и оценка бюджета
Аудит графических процессоров, сети и хранилища
Оценка мер защиты данных
Выявление узких мест и рисков
📊
Аудит инфраструктуры / оценка данных для ИИ
Резервирование и защита ИИ-активов
Безопасность и управление доступом
Хранение и перемещение данных
Инфраструктура и доступность данных
⚙️
Создание инфраструктуры для ИИ
MLOps и платформы логического вывода
Высокоскоростные сети (InfiniBand / RoCE)
Облачная инфраструктура ИИ
GPU-кластеры и хранилища (NVIDIA, отечественные)
📊
Сервис и поддержка
Сопровождение и мониторинг
Доступ к репозиториям и дистрибутивам
Миграция на актуальные версии ПО
Поддержка аппаратного и программного обеспечения
ИИ-системы концентрируют чувствительные корпоративные данные и модели — они становятся приоритетной целью для атак. Защита проектируется одновременно с инфраструктурой.
Защита данных в ИИ-инфраструктуре
Безопасность
🔒
Защита ИИ-активов и моделей
Защита обучающих датасетов
Контроль версий и целостности моделей
Шифрование данных at-rest и in-transit
Изоляция и разграничение доступа к моделям
🛡
Резервное копирование и восстановление
Clean room recovery при атаке
Гарантированное восстановление (RTO/RPO)
Air-gap изоляция резервных копий
Immutable-копии обучающих данных и моделей
👁
Мониторинг и обнаружение аномалий
Алертинг при подозрительной активности
Аудит операций с данными
Обнаружение аномалий в паттернах запросов
Контроль доступа к GPU и данным
📋
Соответствие регуляторным требованиям
Интеграция с DLP-системами
Аудит на соответствие КИИ и ФСТЭК
Соответствие 152-ФЗ при обработке ПДн в ИИ
Сертификация ИИ-решений (ГОСТ Р 71657-2024, ФЗ-233)
От аудита текущего состояния до запуска в промышленную эксплуатацию.
Этапы внедрения
Как мы работаем
Аудит инфраструктуры и данных
Оцениваем текущее состояние: GPU, сеть, хранилище, качество данных, меры защиты. Выявляем узкие места и риски до начала проекта.
Проектирование архитектуры
Логическая и физическая архитектура ИИ-инфраструктуры, выбор технологического стека, бюджетная оценка, план защиты данных.
Поставка и развёртывание
Поставка оборудования (GPU, сеть, СХД), развёртывание инфраструктурного стека, настройка MLOps-платформы и защитного контура.
Интеграция с данными и системами
Подключение источников данных, настройка пайплайнов, интеграция с корпоративными системами и существующей ИТ-инфраструктурой.
Тестирование и проверка безопасности
Нагрузочное тестирование, проверка DR-сценариев, тестирование восстановления из резервных копий, аудит защиты данных.
Запуск и сопровождение (SLA)
Ввод в промышленную эксплуатацию, документация, передача на сопровождение с фиксированным SLA.
Что вы получаете?
Какой результат
Готовая к production ИИ-инфраструктура с правильно спроектированной архитектурой
Высокая утилизация GPU — платите за мощность, которую реально используете
Защищённые ИИ-активы: модели, данные, обучающие датасеты
Соответствие регуляторным требованиям — ГОСТ Р 71657-2024, ФЗ-233, 152-ФЗ
Инфраструктура для ИИ — это не только покупка GPU-серверов, но и создание среды, поддерживающей эффективную работу.
Внешняя экспертиза снимает риски ошибок при подборе и интеграции компонентов
Поставка и ввод в эксплуатацию «под ключ» с SLA на сопровождение
Частые вопросы
Вопросы и ответы
Обсудим архитектуру вашей ИИ-инфраструктуры
обсудить проект
Расскажите о задаче — предложим оптимальный стек, оценим бюджет и риски. Без обязательств.
Или напишите напрямую: sales@a-sys.one · +7 (495) 137-70-99