Open-Source ШІ проти пропрієтарних хмарних сервісів: яку модель обрати?

Зробити вибір часом дуже непросто. З одного боку, відкриті моделі пропонують гнучкість та контроль, з іншого — пропрієтарні хмарні сервіси забезпечують зручність та масштабованість. Є також і гібридна концепція. Давайте розберемо основні переваги та недоліки основних підходів та розглянемо, де кожен з них виявиться найбільш ефективним.
 

Відкриті моделі ШІ: свобода та контроль

Однією з головних переваг підходу Open Source є те, що він дає розробникам значно більше свободи. Відкриті ML-моделі можна розгортати на власних серверах, навчати на закритих даних та адаптувати під конкретні бізнес-завдання. Такий підхід особливо актуальний для індустрій з підвищеними вимогами до безпеки та конфіденційності, таких як медицина, фінанси та державні установи. Наприклад, європейські банки, стурбовані витоками даних, почали активно впроваджувати Open Source рішення, відмовляючись від хмарних ШІ-сервісів, які можуть обробляти інформацію за межами ЄС. У якості вдалих новітніх прикладів Open Source можна навести такі великі мовні моделі (LLM) як Meta LlaMA2, Mistral AI та Falcon та ряд інших.

Однак основною проблемою у цьому випадку є те, що навчання великих мовних моделей вимагає значних обчислювальних ресурсів, потужних графічних прискорювачів (GPU) та спеціалізованих тензорних процесорів (TPU), доступ до яких може бути досить дорогим. Крім того, команди розробників повинні самостійно керувати оновленнями, забезпечувати безпеку системи та оптимізувати продуктивність моделі. Компанії, які не мають необхідних технічних можливостей, можуть зіштовхнутися з серйозними труднощами при впровадженні подібних рішень. Проте, є чимало компаній, які змогли успішно застосувати відкритий підхід при створенні AI/ML-моделей.

Пропрієтарні хмарні сервіси: зручність та масштабованість

Пропрієтарні хмарні сервіси, пропоновані, наприклад, OpenAI GPT, Google Gemini, AWS Anthropic Claude або AI21 Labs, пропонують більше зручності та масштабованості, порівняно з Open Source моделями. Користувач позбавляється необхідності розгортання та обслуговування складної інфраструктури. Бізнес у всьому світі активно використовує хмарні ШІ-рішення для автоматизації процесів, покращення клієнтського досвіду та підвищення продуктивності. 

Наприклад, компанія Coca-Cola інтегрувала GPT-моделі OpenAI для генерації маркетингового контенту та аналізу споживчих переваг. У галузі охорони здоров'я Mayo Clinic використовує Google Gemini для аналізу медичних даних, що дозволяє лікарям швидше ставити діагнози. Подібні приклади доводять ефективність хмарних ШІ-рішень, але їх використання пов'язане з певними ризиками. По-перше, користувачі залежать від політики хмарного провайдера. Оператор, особливо міжнародний, може, наприклад, раптово та різко збільшити ціну використання сервісу, в результаті багато проєктів, які вже запущені на платформі, можуть стати економічно невигідними. По-друге, конфіденційність даних залишається під питанням – багато компаній побоюються, що їхня інформація може бути використана, наприклад, для донавчання моделей самого провайдера.

Гібридні рішення: взяти лише найкраще

Чи можна поєднати переваги відкритих та закритих моделей, при цьому відмовившись від більшої частини недоліків кожної з них? Таку можливість забезпечують гібридні моделі. Сьогодні все більше компаній активно використовують комбінований підхід, при якому Open Source моделі застосовуються для первинної обробки даних, а потужні пропрієтарні платформи — для виконання складних та ресурсомістких обчислень. Такий підхід дозволяє знизити залежність від одного постачальника та одночасно використовувати найкращі технології з доступних на цей час. Наприклад, NVIDIA у співпраці з Hugging Face розробила хмарну платформу для розгортання Open Source моделей, що спрощує їх інтеграцію в бізнес-процеси.

Приклади гібридних рішень у різних галузях:

Логістика та транспорт: Компанії використовують локально розгорнуті моделі для оптимізації маршрутів та прогнозування часу доставлення, а потім звертаються до хмарних сервісів для аналізу великих обсягів даних про дорожній рух та погодні умови. Наприклад, міжнародні логістичні компанії, такі як DHL та FedEx, застосовують Open-Source моделі для обробки даних у реальному часі, а потім передають їх у хмарні сервіси для глибокого аналізу та передбачення затримок.

Сільське господарство: Фермери використовують Open Source моделі для аналізу супутникових знімків та визначення стану ґрунту, а потім звертаються до хмарних сервісів для прогнозування врожайності та оптимізації використання ресурсів. Так, у США стартапи, що працюють в агротеху, використовують моделі на базі AI для управління іригацією та автоматичного розпізнавання захворювань рослин.

Енергетика: Компанії використовують локально розгорнуті моделі для моніторингу стану енергетичних мереж та прогнозування споживання енергії, а потім звертаються до хмарних сервісів для аналізу великих обсягів даних про погодні умови та ринкові тенденції. Наприклад, оператори сонячних та вітрових електростанцій комбінують локальні ШІ-рішення з хмарними обчисленнями для балансування навантаження та оптимізації енергоспоживання.

Охорона здоров'я: Медичні установи застосовують локальні Open-Source моделі для аналізу медичних зображень (наприклад, рентгенівських знімків або МРТ), що дозволяє підвищити швидкість діагностики. При цьому хмарні ШІ-сервіси використовуються для агрегації та обробки даних пацієнтів на великих вибірках, виявляючи нові закономірності та створюючи персоналізовані рекомендації щодо лікування.

Фінансовий сектор: Банки та інвестиційні компанії використовують локально розгорнуті моделі для аналізу транзакцій та виявлення підозрілих операцій, що допомагає запобігати шахрайству. Одночасно вони підключаються до хмарних ШІ-рішень для проведення глибинного аналізу ринкових даних, прогнозування тенденцій та автоматизації інвестиційних стратегій.

Виробництво та промисловість: На виробничих підприємствах Open Source ШІ-моделі використовуються для прогнозування збоїв обладнання, управління запасами та оптимізації виробничих процесів. Одночасно хмарні сервіси дозволяють аналізувати дані в масштабі підприємства, порівнюючи показники з іншими заводами та передбачаючи попит на продукцію.

Ритейл та e-commerce: Великі ритейлери використовують гібридні ШІ-рішення для персоналізації пропозицій. Локальні моделі аналізують поведінку клієнтів у магазинах та на сайтах, а хмарні сервіси допомагають розробляти складні стратегії ціноутворення та передбачати попит на товари у різних регіонах.

Будівництво та нерухомість: Компанії у будівельній сфері застосовують Open моделі для автоматизованого аналізу креслень та проєктної документації. Хмарні сервіси використовуються для обробки даних про стан будівель, оцінки ризиків та моделювання майбутніх проєктів з урахуванням кліматичних та демографічних факторів.

Освіта та онлайн-навчання: Університети та онлайн-платформи, такі як Coursera та Udemy, використовують локальні ШІ-моделі для адаптації освітнього контенту під студентів. Хмарні сервіси допомагають аналізувати дані про успішність учнів, передбачати їх прогрес та рекомендувати персоналізовані навчальні курси.

Державне управління та безпека: Державні установи застосовують Open Source моделі для аналізу урядових даних, моніторингу громадської думки та виявлення загроз безпеці. Хмарні сервіси використовуються для масштабування аналітики, прогнозування кризових ситуацій та управління великими проєктами в галузі кібербезпеки.

Загалом, аналітики Gartner прогнозують, що до 2027 року понад 70% підприємств використовуватимуть гібридні рішення для ШІ, поєднуючи Open Source та пропрієтарні моделі, а вибір конкретного рішення багато в чому залежатиме від конкретних потреб та пріоритетів компаній. Open Source рішення пропонують гнучкість та контроль, тоді як пропрієтарні сервіси забезпечують зручність та масштабованість. Компанії прагнутимуть до балансу між цими підходами, враховуючи фактори безпеки, вартості та специфіки бізнес-завдань. Зазначимо також, що суттєвий вплив на вибір моделі має також законодавство в галузі ШІ, яке зараз активно формується у всіх технологічно розвинених країнах.

Тут можна відзначити такі основні групи законодавчих ініціатив:

• Закони про захист даних: GDPR в Європі та аналогічні закони в інших країнах встановлюють суворі вимоги до обробки персональних даних, що може обмежувати використання хмарних ШІ-сервісів, якщо дані обробляються за межами юрисдикції.
• Закони про відповідальність за використання ШІ: У деяких країнах розробляються закони, що встановлюють відповідальність за шкоду, завдану ШІ-системами. Це може стимулювати компанії до використання Open Source моделей, щоб мати повний контроль над їх роботою.
• Закони про інтелектуальну власність: Питання авторського права та ліцензування Open Source моделей стають все більш актуальними, особливо у зв'язку з розвитком генеративного ШІ.
• Акти про прозорість ШІ: Законодавство, спрямоване на підвищення прозорості алгоритмів ШІ, може схиляти компанії до використання Open-Source рішень, оскільки це дозволяє користувачам вивчити код та зрозуміти, як працює модель.

Як Європейський Союз, так і США сьогодні активно розробляють всебічне законодавство в галузі ШІ, яке, ймовірно, матиме значний вплив на розвиток галузі вже в найближчому майбутньому.

Таким чином, вибір між Open-Source та хмарними ШІ-сервісами залежить від конкретних завдань та пріоритетів. Компанії, які потребують повного контролю над даними та можливостями кастомізації, швидше за все, оберуть Open-Source. Ті, хто шукає зручність, швидкість розгортання та технічну підтримку, віддадуть перевагу хмарним рішенням. Однак у 2025 році все більше організацій приходить до висновку, що найкраще рішення – це гібридний підхід, що забезпечує баланс між гнучкістю та надійністю. Майбутнє ШІ – це не конкуренція відкритих та закритих моделей, а їх спільне використання для досягнення максимальної ефективності та гнучкої адаптації до цифрових технологій.