ИИ-инференс в VK Cloud как альтернатива собственному GPU-парку
Сократите TCO на ИИ-инфраструктуру. Управляемые мощности под любые нагрузки с гарантией скорости, гибким масштабированием и поддержкой гибридного контура.
Скрытые издержки и проблемы собственного GPU-парка
Низкая утилизация и простаивающее железо
- Собственные и арендованные GPU загружены на 15–25%, но серверы требуют оплаты и обслуживания 24/7.
- Сложность балансировки ресурсов между дневными пиками и ночными провалами спроса.
Высокие эксплуатационные расходы (TCO)
- Расходы на электроэнергию, охлаждение, замену комплектующих и аренду стоек в ЦОД.
- Необходимость содержать штатную MLOps-команду для администрирования драйверов, vLLM и отказоустойчивости.
Ограниченная гибкость и медленный рост
- Закупка нового оборудования требует месяцев на поставку и согласование бюджетов.
- Сложность быстрой проверки новых моделей из-за нехватки видеопамяти на текущих картах.
Работайте в VK Cloud вместо инвестиций в свой GPU-парк
Вызовы, стоящие перед бизнесом
Решение VK Cloud
Простой серверов и низкая утилизация собственных GPU
Оплата за результат: платите только за реальную нагрузку или выделенный ресурс
Высокие расходы на MLOps-инженеров и эксплуатацию
Управляемый сервис: администрирование и поддержка 24/7 на стороне VK Tech
Долгая закупка и обновление оборудования
Мгновенное масштабирование: доступ к современным вычислительным кластерам за минуты
Жесткая привязка к локальной инфраструктуре
Гибридный контур: плавное распределение задач между вашим ЦОД и облаком
Оцените экономию и гибкость с VK Cloud
Сокращение расходов
Вы платите только за фактически обработанный объем токенов или гибко арендуете управляемые выделенные инстансы.
Промышленная утилизация и масштабирование
Мгновенное выделение мощности под пиковые нагрузки без необходимости держать простаивающие резервные серверы.
Поддержка гибридной архитектуры
Возможность сохранить базовые задачи в вашем контуре, вынося в облако VK Cloud пиковые всплески, батч-обработку и тяжелые модели.
Прозрачный аудит расходов
Детализированная аналитика потребления по проектам и командам с полным комплектом закрывающих документов.
<span style="font-size:14px; line-height:14px; display:block;">_VK Cloud — ВК Клауд, GPU (Graphics Processing Unit) — графический процессор, TCO (Total Cost of Ownership) — совокупная стоимость владения, MLOps (Machine Learning Operations) — операции с машинным обучением, vLLM (Virtual Large Language Model) — виртуальная большая языковая модель, VK Tech — ВК Тех._</span>