Каждый второй проект по внедрению ИИ на заводе умирает еще до первой демки. И дело не в кривых руках дата-сайентистов или плохой модели. Причина банальна: железо не тянет. Выбрали Mistral Large — а сервера задохнулись от нагрузки. Решили запустить real-time контроль качества — сеть режет пакеты, и инференс тормозит. В 2026 году, когда границы моделей упираются в скорость и стоимость, инфраструктура становится узким горлышком. Но менеджеры продолжают делать одну и ту же ошибку: сначала модель, потом железо. А надо наоборот.
11 Июн 2026
•
Новости
AI-Ready инфраструктура: почему промышленным предприятиям нужно думать о железе до выбора модели
Почему заводы и фабрики терпят крах, начиная с выбора AI-модели? Разбираемся, как инфраструктура GPU, сети и хранения определяет успех промышленного ИИ. Без хай
Реклама
