---
id: "post-7951"
type: "post"
lang: "ru"
title: "Облачная или коробочная версия"
url: "https://binomai.com/ru/cloud-or-box-version-2/"
translation_group: "post-4361"
translations:
  en:
    url: "https://binomai.com/cloud-or_box-version/"
    markdown: "https://binomai.com/ai/en/blog/cloud-or_box-version.md"
  uk:
    url: "https://binomai.com/ua/cloud-or-box-version-3/"
    markdown: "https://binomai.com/ai/ua/blog/cloud-or-box-version-3.md"
categories: ["Главное об ИИ"]
image: "https://binomai.com/wp-content/uploads/2024/10/photo_2026-03-19_15-03-52.jpg"
published: "2024-10-19T13:41:00Z"
updated: "2026-07-29T09:48:23Z"
---

# Облачная или коробочная версия

*Обновлено: 29.07.2026, 09:48 UTC*


[Return to all articles](https://binomai.com/blog)

[![Vladimir Winner (Vladyslav Shchelchkov), CEO&Founder Binom AI, Inc.](https://binomai.com/wp-content/uploads/2024/10/404278637_197592180067386_4848545314864675261_n.jpg)](https://binomai.com/cloud-or_box-version/)

### [Владимир Виннер, CEO и основатель Binom AI](https://binomai.com/cloud-or_box-version/)

Основатель Binom AI Владимир Виннер делится своим опытом с основателями компаний и руководителями бизнеса по внедрению искусственного интеллекта в бизнес-процессы.

**Все чаще возникает вопрос:**

Можно ли создать коробочную версию, чтобы сделать ИИ-копию накопленного опыта и хранить ее локально? Я понимаю это стремление, ведь сохранение интеллектуального капитала компании или вашего личного опыта становится новой формой интеллектуальной собственности.

Моя цель — предоставить информацию руководителям компаний и лицам, принимающим решения, не углубляясь в технические детали. Я хочу помочь вам понять инновации, которые необходимо внедрить в вашей организации.

Суть коробочной версии заключается в том, что компания получает автономный сервер и процессор, а также программное обеспечение на основе векторной базы знаний. Эта база будет содержать различные вопросы, ответы и способы их формирования (принятия решений) на основе накопленного опыта. В настоящее время ваш Binom работает в облачной среде.

В чем разница между коробочной и облачной версиями?

**Облачная версия:**

**Преимущества:**

– Масштабируемость: при необходимости можно легко увеличить вычислительные ресурсы (серверы), что позволяет гибко адаптироваться к изменяющимся потребностям бизнеса.
– Доступность: данные и функции доступны с любого устройства, подключенного к интернету, что упрощает работу удаленных сотрудников.

– Обновления и обслуживание: все обновления программного обеспечения и его техническое обслуживание выполняются автоматически, снижая потребность в технической поддержке.

**Недостатки:**

– Зависимость от интернет-соединения: для доступа к данным и функциям требуется стабильное подключение к интернету.

**Коробочная версия:**

**Преимущества:**

– Контроль над данными: все данные хранятся локально, обеспечивая полный контроль над информацией и возможность защитить ее от внешних угроз.

– Собственная инфраструктура: позволяет работать без постоянного подключения к интернету, что может быть критически важно для некоторых компаний.

**Недостатки:**

– Высокие первоначальные затраты: потребуются значительные инвестиции в оборудование и программное обеспечение.

– Сложности с масштабированием: увеличение производительности требует дополнительных вложений и времени на настройку нового оборудования.

**Для создания коробочной версии необходимо учитывать следующие условия:**

– Два сервера с GPU: один основной и один резервный (примерно €20 000).

– Специализированное программное обеспечение: включая сам Binom с векторной базой данных (около €3 000 в год).

Чтобы ваша нейронная сеть эффективно обучалась, необходимо иметь достаточное количество обработанных запросов, включая различные сценарии и консультации. Это позволит локальной версии обучаться на актуальных данных. Облачный Binom значительно снижает затраты, поскольку отсутствует необходимость содержать команду для обучения локальной версии. Опыт накапливается в облаке и затем может постепенно переноситься в локальную версию.

***Мы движемся к созданию такого решения. Чтобы локальная версия имела практический смысл, необходимо накопить не менее 5 000 диалогов для поддержания динамики обучения. В настоящее время мы планируем следующие три этапа:***

1. Создание ИИ-копии в облачном Binom: мы будем работать в облаке, разрабатывать правила, проверять диалоги, исправлять ошибки и наполнять базу знаний.

1. Подключение локальной версии: параллельно с работой в облаке мы будем обучать локальную нейронную сеть.

1. Переход на локальную версию: как только она будет полностью готова к работе, мы начнем ее использовать.

Мы также планируем разработать гибридное решение: локальная версия будет работать еще эффективнее, если сможет интегрироваться с облачными сервисами, сохраняя при этом возможность полностью автономной работы.

Однако локальная версия должна постоянно обучаться и поддерживать подключение через API к источникам данных, CRM-системам и базам данных, чтобы оставаться актуальной даже при работе в локальном режиме.

**Немного о терминах, которые часто путают. Ваша локальная нейронная сеть состоит из:**

– **GPU (Graphics Processing Unit)** — графический процессор, отвечающий за выполнение сложных вычислений, связанных с графикой и машинным обучением. Он способен выполнять множество операций одновременно, что делает его идеальным для задач, требующих высокой производительности, таких как обучение нейронных сетей. Проще говоря, GPU — это «мозг» вашей системы, когда речь идет об обработке визуальной информации и аналитике.

– **CPU (Central Processing Unit)** — центральный процессор, который управляет всеми основными задачами компьютера. Он выполняет вычисления, принимает решения и координирует работу всех компонентов системы. Его можно представить как «директора», который организует и распределяет задачи между различными «исполнителями» вашего устройства.

– **VRAM (Video RAM)** — видеопамять, используемая графическим процессором для хранения временных данных, таких как текстуры и изображения, требующие быстрой обработки. Она позволяет GPU эффективно работать с графикой без постоянного обращения к основной оперативной памяти, тем самым повышая общую производительность. VRAM можно представить как «рабочий стол» GPU, на котором находятся все необходимые инструменты для обработки визуальной информации.

**А что насчет затрат?**

| **Облачная версия** | **Локальная версия** |
| --- | --- |
| Скорость внедрения (недели) | Скорость внедрения (месяцы) |
| Время обучения (недели) | Время обучения (зависит от объема данных и скорости обработки командой) |
| Стоимость внедрения (от €450, текущие расходы на использование — от €650 в год) | Стоимость внедрения (оборудование от €10 000, установка программного обеспечения от €3 000, стоимость программного обеспечения от €1 000 в год, зарплаты команды для обучения ИИ от €50 000) |

**Я считаю, что объяснил все основные моменты. Если у вас возникнут вопросы, пожалуйста, обращайтесь!**
**С уважением,**
**Владимир Виннер**

## Ready to take your business to the next level?

### Get in touch today and receive a complimentary consultation.

[Request a consultation >](https://calendly.com/binomai/30min)