Перед каждым техлидом, начинающим AI-проект, встает фундаментальный вопрос: использовать облачные API (OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini) или развернуть open-source модель (Llama, Mistral, Qwen) у себя? Это не технический каприз, а стратегический выбор, определяющий бюджет, безопасность и гибкость вашего решения.  

Проприетарные API (GPT, Claude): Быстрый старт с ограничениями  

Плюсы:  

• State-of-the-Art качество: Лидеры по способностям к рассуждению и креативу.  

• Нулевые операционные расходы (OpEx): Не нужно покупать GPU, настраивать кластеры. Платишь только за токены.  

• Простота масштабирования: Провайдер берет на себя всю инфраструктуру, доступность 99.9%.  

• Постоянные обновления: Вы всегда получаете доступ к самой свежей и улучшенной версии модели.  

Минусы (критичные для enterprise):  

• Выходные данные — ваши, входные — их? Политика использования данных. Ваши промпты и данные могут использоваться для улучшения моделей (если явно не отключено, как в Azure OpenAI). Юридически неприемлемо для медицины, финансов, госсектора.  

• «Черный ящик»: Вы не контролируете, что происходит внутри модели. Сложно гарантировать полное отсутствие backdoor или соблюдение специфичных требований.  

• Зависимость от API: Рост цен, изменение правил, простои у провайдера — ваши риски.  

• Латентность: Запрос всегда уходит во внешнюю сеть.  

Open-Source LLM (Llama, Mistral): Полный контроль с головной болью  

Плюсы:  

• Полный суверенитет данных: Модель работает внутри вашего периметра. Данные никуда не уходят. Это главный аргумент.  

• Прозрачность и возможность аудита: Можете исследовать архитектуру, дообучать под любые, даже самые экзотические нужды.  

• Предсказуемая стоимость (CapEx): Разовые затраты на железо или аренду GPU. При высоких объемах трафика — дешевле в долгосрочной перспективе.  

• Независимость: Нет рисков, связанных с внешним провайдером.  

Минусы:  

• Высокий порог входа: Требуются экспертиза в ML Ops, инфраструктура (GPU-серверы, orchestration), команда для поддержки.  

• Качество может отставать: Хотя лидеры OSS (Llama 3, Mixtral) догоняют GPT-4 по многим задачам, в сложных рассуждениях разрыв еще есть.  

• Операционные расходы на инфраструктуру: Покупка/аренда GPU, электричество, охлаждение, администрирование.  

• Ответственность за обновления и безопасность модели лежит на вас.  

Гибридная стратегия — путь прагматика  

1. Прототипирование и MVP: Используйте проприетарные API. Быстро, дешево, чтобы доказать ценность и набрать данные.  

2. Пилот для некритичных задач: Для внутренних задач (суммаризация встреч, генерация идей) можно остаться на API.  

3. Промышленное внедрение с sensitive-данными: Для работы с персональными данными клиентов, финансовой отчетностью, медицинскими записями — развертывайте OSS-модель в своем контуре.  

4. Смешанная архитектура (Hybrid Cloud): Используйте легкую локальную OSS-модель для обработки входящих запросов и фильтрации. Сложные запросы, не содержащие конфиденциальных данных, отправляйте в мощный облачный API.  

Технический чек-лист для выбора OSS:  

• Размер модели: 7B параметров (для чата на CPU/слабом GPU), 70B (для сложных задач, требует мощных GPU).  

• Формат и фреймворк: Поддержка GGUF (для эффективного запуска на CPU через llama.cpp), PyTorch, Hugging Face Transformers.  

• Инструменты для инференса: vLLM (для максимальной скорости на GPU), Ollama (для простого локального развертывания), TensorRT-LLM (оптимизация от NVIDIA).  

Вывод для CISO и CTO:    
Выбор между облаком и локальным развертыванием — это баланс между скоростью/качеством и контролем/безопасностью. Нет универсального ответа. Но есть правило: если ваши данные регулируются GDPR, ФЗ-152, HIPAA или являются коммерческой тайной — стратегия должна склоняться в сторону open-source решений внутри защищенного контура. Инвестируйте в экспертизу MLOps, она окупится независимостью и безопасностью.