AI-инфраструктура для бизнеса
в Центральной Азии
Разбираем на реальном тесте: на что в AI-инфраструктуре уходят деньги и как считать стоимость до того, как вы заплатили за железо.
PDF на 12 страницах
бесплатно
Премиальный GPU не всегда означает лучшую экономику
На старте AI-проекта легко переплатить: взять самую мощную карту «с запасом» и платить за ресурс, который не используется.
Мы запустили инференс одной и той же модели на двух конфигурациях GPU и посчитали реальную стоимость результата.
Разница в итоговом чеке —
3,6 раза
Разбор теста Qwen3-32B: параметры, использование VRAM, скорость генерации на двух конфигурациях GPU
Методику расчета стоимости обработки 1 млн токенов — можно применить к своим задачам
Когда премиальная карта оправдана, а когда переплата не дает результата
Как заморозка простаивающих ресурсов снижает расходы на инфраструктуру до 30%
Чек-лист оптимизации затрат на AI — от выбора модели до настройки пайплайна
Что вы найдете в материале
Кому будет полезно
Техническим директорам, ML-инженерам и руководителям AI-проектов на этапе пилота — всем, кто принимает решения о выборе и бюджете инфраструктуры под AI-задачи.
Получить материал
Получите материал на почту
Оставьте контакты — отправим PDF и будем делиться разборами по AI-инфраструктуре.
Нажимая «Оставить заявку», вы принимаете Правила проведения акции.
Политика конфиденциальности
Узбекистан

100015, Ташкент, Мирабадский район, улица Туркистан, 12А, офис №326
Казахстан

Z10K8H7, Астана, район Сарыарка, улица Бейбитшилик, дом 14, офис 910