Компании могут работать с языковыми моделями по-разному: обращаться к внешнему провайдеру через API, запускать модель локально или сочетать внутреннюю инфраструктуру с облачными сервисами. От этого зависит, где выполняются вычисления, куда передаются данные и кто контролирует инфраструктуру.
Термины локальная LLM, on-premise ИИ, ИИ в закрытом контуре и гибридный ИИ связаны, но описывают разные свойства системы. On-premise при этом можно рассматривать как корпоративный вариант локального развертывания.
Что такое локальная LLM и локальное развертывание ИИ
Локальная LLM — языковая модель, которая запускается в локальной вычислительной среде без обязательного обращения к внешнему ИИ-провайдеру.
При работе с облачной моделью запрос уходит на инфраструктуру стороннего сервиса. При локальном запуске вычисления выполняются на компьютере, рабочей станции, локальном сервере или другом оборудовании под контролем пользователя или организации.
Например, разработчик может установить Ollama, загрузить совместимую модель и подключить ее к IDE. В таком случае локальный запуск LLM происходит прямо на его машине.
Подробнее об устройстве больших языковых моделей мы рассказывали в отдельной статье.
Масштаб при этом может быть разным. Локальная LLM модель способна работать на ноутбуке одного человека или на нескольких GPU-серверах и обслуживать целую команду. Поэтому локальное развертывание ИИ — широкое понятие: главное, что модель выполняется в среде, которую контролирует пользователь или организация.
Локальная LLM, on-premise и закрытый контур: разница
Локальную и on-premise LLM не стоит противопоставлять. On-premise — частный корпоративный случай локального развертывания.
- Локальная LLM отвечает на вопрос, где выполняется модель.
- On-premise описывает корпоративную эксплуатацию: инфраструктурой, доступом и обновлениями управляет организация.
- Закрытый контур показывает, насколько система изолирована от внешней среды.
Модель на ноутбуке разработчика локальна, но не обязательно относится к on-premise. Модель на корпоративных GPU-серверах — одновременно локальная и on-premise. При этом корпоративная система может иметь контролируемые внешние подключения или работать полностью изолированно.
Что такое on-premise ИИ / on-premise LLM
On-premise ИИ предполагает развертывание ИИ-компонентов в корпоративной инфраструктуре под контролем компании.
Для on-premise LLM организация определяет, где работают модели, кто получает к ним доступ, как устроены авторизация, мониторинг, обновления и распределение нагрузки. К одной такой системе могут обращаться внутренний чат, база знаний, ИИ-агенты и инструменты разработки.
On-premise выбирают, когда нужно контролировать обработку корпоративных данных, работать с внутренними системами, централизованно управлять моделями или обслуживать несколько команд и приложений.
При этом ИИ на своем сервере может быть и простым локальным запуском, и частью полноценной on-premise-инфраструктуры. Любая on-premise LLM является локально развернутой относительно инфраструктуры компании, но не каждый локальный запуск — on-premise.
Что такое ИИ в закрытом контуре
ИИ в закрытом контуре — система, в которой обмен данными с внешними сервисами ограничен или полностью исключен.
Локальная модель сама по себе этого не гарантирует. Например, LLM может работать на внутреннем сервере, а ИИ-агент — обращаться к внешнему поиску, стороннему API или облачной аналитике.
Поэтому учитывать нужно всю цепочку:
пользователь → ИИ-приложение → контекст → LLM → инструменты → интеграции → логи и мониторинг
При строгой изоляции внутри компании размещают не только модель, но и связанные компоненты: базы знаний, векторные хранилища, модели эмбеддингов, авторизацию и мониторинг.
Что такое гибридный ИИ
Гибридный ИИ сочетает локальные или on-premise-компоненты с внешними ИИ-моделями и сервисами. В англоязычных материалах используется термин hybrid AI.
Например, внутренние документы можно обрабатывать локально, а запросы без конфиденциального контекста отправлять облачной LLM. Возможны и другие схемы: локальная модель для корпоративной базы знаний, внешняя — для общих задач; локальная модель как резервная; разные модели для разных приложений.
ИИ-системы могут также подключаться к данным и инструментам через MCP. Поэтому в гибридной архитектуре важно заранее определить, какие источники доступны каждой модели и какие данные разрешено передавать между внутренней и внешней средой.
Чем отличаются облачный, локальный, on-premise и гибридный подходы
| Критерий | Облачный ИИ | Локальный ИИ | On-premise ИИ | Гибридный ИИ |
|---|---|---|---|---|
| Где работает модель | У внешнего провайдера | На локальном устройстве или сервере | В корпоративной инфраструктуре | Внутри компании и у внешних провайдеров |
| Кто контролирует инфраструктуру | Провайдер | Пользователь или организация | Организация | Компания и внешние провайдеры |
| Обработка данных | Запрос передается внешнему сервису | Может выполняться локально | Может полностью оставаться внутри компании | Зависит от задачи и правил |
| Поддержка | В основном у провайдера | У пользователя или команды | У корпоративной IT-команды | Разделена между сторонами |
| Типичный сценарий | Быстрое подключение готовых моделей | Индивидуальное или командное использование | Корпоративные ИИ-системы | Разные требования к разным данным и задачам |
Главное различие — в том, где работает модель, где обрабатываются данные и кто контролирует инфраструктуру. On-premise при этом является не альтернативой локальному подходу, а его корпоративной формой.
Что такое LLM Router и AI Gateway
Когда приложение работает с одной моделью, схема проста:
приложение → модель → ответ
Если моделей несколько, нужно выбирать подходящую для задачи, учитывать доступность, стоимость, тип данных и правила доступа. Для этого используют промежуточный инфраструктурный слой.
Как работает LLM Router
LLM Router маршрутизирует запросы между доступными языковыми моделями по заданным правилам:
ИИ-приложение → LLM Router → локальная LLM / модель A / модель B
Правила могут учитывать тип задачи, наличие конфиденциальных данных, размер контекста, стоимость, требуемое качество, нагрузку и доступность провайдера.
Например:
- внутренний код → on-premise-модель
- обычный запрос → быстрая облачная модель
- сложный анализ без закрытых данных → более мощная внешняя модель
Так LLM роутер отделяет приложение от конкретного провайдера. В гибридной архитектуре он помогает выбирать не только модель, но и среду обработки запроса.
Зачем нужен AI Gateway / LLM Gateway
AI Gateway — более широкий слой, который централизует доступ приложений к моделям и связанным сервисам.
В зависимости от реализации LLM Gateway может обеспечивать единый API, авторизацию, управление API-ключами, лимиты, логирование, мониторинг, маршрутизацию и переключение на резервные модели. LLM Router при этом может быть частью gateway и отвечать непосредственно за выбор модели.
Где локальные LLM и гибридный ИИ используют в компаниях
Корпоративные документы и внутренние системы
Локальные модели ИИ используют для работы с регламентами, договорами, инструкциями, технической документацией и базами знаний, если эти данные нежелательно передавать внешнему провайдеру.
ИИ-агенты в разработке и других процессах могут получать доступ к файлам, API, базам данных, документации и внутренним инструментам. Поэтому важно контролировать, какой контекст доступен агенту и в какую среду он может его передавать.
Чувствительные данные можно полностью обрабатывать локально, маскировать перед отправкой наружу или разделять обработку между внутренними и внешними компонентами. Гибридная архитектура не означает, что все корпоративные данные уходят в облако.
Локальная модель может также использоваться как резервная: если внешний API недоступен, часть запросов можно перенаправить на другой вариант.
Локальный ИИ для программирования и работы с кодом
Современные AI-IDE используют LLM для анализа репозитория, изменения файлов, рефакторинга, тестирования и поиска ошибок.
Локальный ИИ для программирования полезен командам, которым важно обрабатывать кодовую базу внутри собственной инфраструктуры. Локальная LLM для кодинга может работать с репозиторием и внутренней документацией без обязательной передачи каждого запроса внешнему провайдеру.
В крупной компании такой сценарий обычно становится on-premise: вместо отдельной модели на каждом компьютере появляется централизованная инфраструктура. При необходимости ее дополняют внешними моделями и получают гибридную схему.
Как компании выбрать вариант развертывания ИИ
Выбор удобно строить по пяти вопросам.
1. Какие данные получит ИИ?
Нужно учитывать не только промпт, но и документы, код, историю диалога, результаты поиска и данные из корпоративных систем. Для каждого типа информации стоит определить уровень чувствительности.
2. Где их разрешено обрабатывать?
Если данные нельзя передавать внешнему провайдеру, соответствующие операции выполняют локально или в on-premise-инфраструктуре. Если внешняя обработка допустима, можно использовать облачные сервисы или гибридную схему.
3. Какие модели нужны?
Часть open-weight моделей можно развернуть самостоятельно, некоторые проприетарные модели доступны только как внешний сервис. Если компании нужны оба типа, появляется естественный сценарий для hybrid AI.
4. Хватит ли инфраструктуры?
Локальное корпоративное развертывание требует вычислительных ресурсов: серверов и GPU, системы инференса, хранения моделей, резервирования и масштабирования. Нужно учитывать число одновременных пользователей, размер контекста и требуемую скорость ответа.
5. Кто будет поддерживать систему?
On-premise требует управлять версиями моделей, безопасностью, правами доступа, логированием, обновлениями и доступностью. Поэтому сравнивать его с облаком только по стоимости одного запроса некорректно.
Итоговый выбор зависит от требований к данным и безопасности, доступных моделей, нагрузки и ресурсов компании.
Ограничения и риски локального и on-premise ИИ
Локальное выполнение дает больше контроля, но требует собственной инфраструктуры и поддержки.
Вычислительные ресурсы. Размер модели влияет на требования к памяти и GPU. Для корпоративного использования важны также скорость генерации, число одновременных запросов и размер контекста.
Поддержка. В облаке значительную часть эксплуатации берет на себя провайдер. В on-premise компания сама обновляет модели, следит за серверами, логами, доступностью и масштабированием.
Права доступа. Модель внутри корпоративной сети не должна автоматически получать доступ ко всем данным. Для ИИ-приложений действует тот же принцип минимально необходимых прав, что и для других внутренних систем.
Внешние подключения. Даже при локальном инференсе приложение может обращаться к внешним API или мониторингу. Поэтому закрытый контур требует контроля всей цепочки взаимодействий.
Если часть запросов отправляется в облако, KodikShield может локально обнаруживать и маскировать секреты, ключи и другие чувствительные значения до передачи контекста внешней LLM.
Обновления. В on-premise-среде компания сама решает, когда менять модель: новую версию нужно проверить на внутренних задачах и оценить ее требования к инфраструктуре.
Как эти сценарии реализуются в Kodik
Kodik поддерживает несколько вариантов работы с LLM.
Локальные модели
В Kodik можно подключать локальные модели через Ollama и использовать их рядом с облачными провайдерами. Также поддерживаются OpenAI-совместимые сервисы.
Корпоративное on-premise-развертывание
Для компаний доступен Kodik Enterprise с возможностью развертывания в частном облаке или на собственных серверах. Серверная часть работает в инфраструктуре заказчика, а подключение к ИИ может быть настроено на локальные или внешние модели.
Защита данных при работе с облачными моделями
KodikShield локально обнаруживает API-ключи, пароли, токены и другие чувствительные значения и маскирует их до передачи контекста внешней LLM. Так локальную обработку чувствительных данных можно сочетать с облачным инференсом.
KodikRouter как AI Gateway
KodikRouter — OpenAI-совместимый API-шлюз для доступа к нескольким ИИ-моделям через единый API.
Он централизует подключение приложений к моделям, API-ключи и лимиты, а также позволяет настраивать фолбэки. В такой архитектуре KodikRouter выполняет функции AI Gateway / LLM Gateway и слоя маршрутизации:
AI-IDE / агент / внутреннее приложение → KodikRouter → доступные модели
Таким образом, локальные LLM, on-premise и внешние сервисы можно сочетать в одной корпоративной архитектуре в зависимости от требований к данным и задачам.
