Промышленный ИИ для производств.

Компания К2 Нейротех запустила промышленную облачную платформу для разработки и внедрения решений на основе искусственного интеллекта.

Предприятия получают возможность разворачивать ИИ-сервисы для промышленных нагрузок по модели AlaaS(AI as a Service, который позволяет испытывать задачи локально, используя облачную инфраструктуру ии). Предприятию не нужно разворачивать собственные серверы, ПО и разрабатывать отдельный агент, все это делается на базе платформы К2 с полной гарантией безопасности данных. Основой платформы стало российское ML-решение KageCore от вендора AIDA tech. Решение уже включено в Единый реестр отечественного ПО, что гарантирует его технологическую независимость и безопасность. Аппаратной базой послужили серверы и системы хранения данных российского производства.

Создание этого облачного хаба означает, что российская промышленность (от машиностроения до логистики) получает «кнопочный» доступ к самым современным технологиям ИИ без необходимости содержать собственную дорогостоящую IT-струтуру и дата-центры.

Архитектура платформы поддерживает одновременную работу более 500 виртуальных машин и контейнеров с гарантированным уровнем доступности свыше 99%. Система функционирует в изолированном сегменте сети, что полностью соответствует требованиям по защите информации, обеспечивая технологическую независимость.

Эксперты выделяют несколько ключевых преимуществ для промышленных предприятий, которые решат проблемы внедрения ИИ:

1. Экономия бюджета (CapEx -> OpEx)
   Раньше для запуска ИИ требовались миллионные капитальные вложения (CapEx) в покупку GPU-кластеров. Новая модель позволяет арендовать мощности («плати по мере использования»), переводя затраты в операционные (OpEx) и высвобождая бюджет для основных бизнес-процессов.
2. Скорость выхода на результат (Time-to-Value)
   Раньше развертывание рабочей среды для Data Science команд занимало недели. Теперь инженеру достаточно авторизоваться в личном кабинете, и рабочее место с предустановленными фреймворками (PyTorch, TensorFlow) будет готово менее чем за 15 минут.
3. Решение проблемы дефицита GPU
   Промышленность сталкивается с острым дефицитом графических ускорителей. Новая платформа решает эту проблему за счет гибкой утилизации ресурсов: система может выделять как целые GPU для тяжелого обучения, так и доли видеопамяти (vRAM) от 1 ГБ для легких задач (инференса), позволяя запускать десятки моделей параллельно на одном чипе.
4. Промышленная масштабируемость и надежность
   Архитектура выдержит серьезные нагрузки. Платформа поддерживает одновременную работу более 500 виртуальных машин и контейнеров. Гарантированный уровень доступности сервиса — выше 99%.
5. Безопасность и контроль данных
   Для промышленности и госкомпаний критично сохранение тайны. Система работает в изолированном сегменте сети (закрытый контур). Предприятия получают полный контроль над своими данными, при этом платформа соответствует строгим требованиям ФСТЭК по защите информации.
6. Технологический суверенитет
   В условиях ухода западных вендоров, платформа полностью построена на российском ПО (KageCore из реестра Минцифры) и российском «железе». Это снимает риски санкционных ограничений и зависимости от импорта.

«Создание и сопровождение собственной высокопроизводительной инфраструктуры остается одним из главных барьеров внедрения ИИ в промышленности. Наша платформа позволила консолидировать вычислительные ресурсы и экспертизу и ускорить внедрение ИИ-решений», — заявил Эдуард Шантаев, директор ФГАУ «ЦИТ».

Так же напомним, что компании могут получить гос.пожжержку на внедрение отечественного ПО.