Локальный ИИ · On-premise · Данные в компании
Локальный ИИ для компаний: искусственный интеллект на ваших компьютерах
Мы устанавливаем частного ИИ-ассистента на сервер или Mac вашей компании, на месте по всей Италии. Он работает как ChatGPT, использует ваши документы, а данные никогда не покидают компанию. Мы берём на себя установку, обучение и обслуживание.
Что такое локальный ИИ? Это модель искусственного интеллекта (LLM, large language model), установленная на оборудовании компании, а не в облаке внешнего поставщика. Она отвечает на вопросы, делает выжимки из документов, пишет черновики и читает PDF, как ChatGPT, но каждый запрос обрабатывается внутри компании: ни тексты, ни файлы, ни данные не передаются третьим лицам.
Dabryx устанавливает локальный ИИ на серверы компании или на Mac с выездом по всей Италии, обучает сотрудников и берёт на себя обслуживание. Базовая установка — от 2 900 €, оборудование не входит, и система готова к работе через 15 рабочих дней; консультации — от 100 € в час.
Почему стоит выбрать локальный ИИ
Преимущества по сравнению с облачными ИИ-сервисами для тех, кто работает с важными данными.
Данные не покидают компанию
Договоры, данные клиентов, проекты и ноу-хау остаются на ваших компьютерах. Ни один внешний поставщик их не получает, не хранит и не использует.
Проще соблюдать GDPR
Без передачи данных в облачные сервисы за пределами ЕС у вас меньше поставщиков, которых нужно назначать, и меньше рисков для оценки.
Предсказуемые расходы
Никаких подписок за пользователя и оплаты за объём: оборудование остаётся вашей собственностью, и им пользуются все уполномоченные сотрудники.
Работает с вашими документами
Подключённый к руководствам, регламентам, прайс-листам и архивам, он отвечает на основе информации вашей компании.
Работает даже без интернета
Обработка происходит на месте: ассистент остаётся доступным, даже если связь медленная или отсутствует.
Никакой привязки к поставщику
Мы используем открытые модели (например, Qwen, Llama, Mistral и Gemma), которые можно обновлять или заменять, когда выходят более удачные версии.
Что локальный ИИ может делать в компании
Несколько конкретных примеров использования:
- Внутренний ассистент для сотрудников: чат наподобие ChatGPT с личными учётными записями, доступный с компьютера и смартфона через защищённое частное подключение.
- Вопросы по документам компании: «какова процедура возврата?», «что предусматривает договор с поставщиком X?». ИИ ищет по документам и отвечает со ссылками на источники.
- Чтение PDF и документов: извлечение данных из счетов, товарно-транспортных накладных, коммерческих предложений и договоров, выжимки из длинных документов.
- Тексты: черновики писем, коммерческих предложений, карточек товаров, протоколов и внутренних сообщений.
- Автоматизация: сортировка входящих писем, формирование отчётов, передача данных между программами с помощью автоматических сценариев на базе n8n.
- Помощь разработчикам: ассистент по программированию, который не отправляет исходный код наружу.
- Изображения: генерация изображений для соцсетей и каталогов — тоже локально.
ИИ on-premise, приватный ИИ, сервер для ИИ: в чём разница
Эти выражения почти всегда означают одно и то же, с разными оттенками:
- Локальный ИИ: модель работает на компьютере компании (Mac, сервер, иногда рабочая станция), а не на серверах поставщика.
- ИИ on-premise: технический термин для того же понятия. Оборудование находится в помещениях компании или в дата-центре, который компания выбирает и контролирует сама.
- Приватный ИИ: акцент на результате. Ни тексты, ни файлы, ни данные компании не отправляются во внешний ИИ-сервис и не используются для обучения чужих моделей.
- Сервер для локального ИИ: машина, на которой всё работает. Это может быть Mac на Apple Silicon с большим объёмом единой памяти или сервер с одним или несколькими GPU.
Во всех случаях основа одна: открытая модель, скачанная и установленная в компании, чат-интерфейс с личными аккаунтами и, при необходимости, подключение к документам компании. Меняется лишь мощность, которую мы подбираем по числу пользователей, задачам и бюджету.
Сервер или Mac: какое оборудование нужно
Единой конфигурации не существует: мы подбираем её исходя из того, сколько человек будут пользоваться ИИ, для каких задач и насколько быстрыми должны быть ответы.
| Решение | Когда это выгодно | Характеристики |
|---|---|---|
| Mac на Apple Silicon | Офисы и небольшие или средние команды | Бесшумный, с низким энергопотреблением и большим объёмом общей памяти: запускает крупные модели без серверной комнаты. |
| Сервер с GPU | Много одновременных пользователей, высокая нагрузка | Максимальная производительность, установка в серверную стойку компании или в надёжный дата-центр. |
| Уже имеющийся сервер | Узкие задачи (классификация, извлечение данных) | Более компактные и специализированные модели, без новых покупок. |
Конкретный пример: на Mac Studio со 128 ГБ памяти, который мы используем в Dabryx, работают модели на 35 и 122 миллиарда параметров — с чатом, чтением документов, генерацией изображений и автоматизациями, с безопасным доступом даже со смартфонов команды.
Как мы устанавливаем локальный ИИ
-
Анализ
Выясняем, какие задачи вы хотите ускорить, какие данные задействованы и сколько человек будут пользоваться ИИ.
-
Выбор оборудования и моделей
Предлагаем подходящую конфигурацию без избыточных мощностей и лучшие модели для итальянского языка и ваших задач.
-
Установка и безопасность
Настраиваем модели, интерфейс с личными учётными записями, удалённый доступ через частную сеть (никаких сервисов, открытых в интернет) и резервное копирование.
-
Подключение к документам и процессам
Подключаем ИИ к архивам компании и готовим первые автоматизации.
-
Обучение персонала
Мы учим команду эффективно и осознанно пользоваться ИИ, в том числе для выполнения требований по ИИ-грамотности, предусмотренных Законом ЕС об ИИ (AI Act).
-
Сопровождение
Обновляем ПО и модели, следим за работой системы и вмешиваемся при возникновении проблем.
Что входит в установку
Базовая установка — от 2 900 €, оборудование не входит, и через 15 рабочих дней ваш локальный ИИ готов к работе. Вот что вы получаете и как всё устроено.
Входит в базовую установку
- Выезд в компанию для осмотра: сеть, место для компьютера и выбор оборудования
- Установка моделей и чат-интерфейса с личной учётной записью для каждого пользователя
- Подключение к архиву документов компании, по которому отвечает ИИ
- Полдня обучения персонала на ваших примерах
- Две недели поддержки после запуска
Как она устроена
- Модели работают на вашем компьютере: всё работает и без интернета
- Документы, переписка и поисковый индекс остаются у вас
- Личные учётные записи и группы с разными правами
- Журнал входов: кто входил и когда
- Открытые модели: обновляются или заменяются без переустановки
- Никаких обязательных обращений к облачным сервисам и никакой абонентской платы за пользователя
- Доступ вне офиса только через частную сеть, без открытых в интернет портов
Наш технологический стек
Мы используем зрелые и распространённые open source инструменты, поэтому ваша компания не привязана к проприетарному продукту:
- Ollama для локального запуска моделей.
- Open WebUI как многопользовательский чат-интерфейс с учётными записями, историей и загрузкой документов.
- n8n для автоматизации, связывающей ИИ с почтой, системами управления и общими папками.
- Открытые модели (Qwen, Llama, Mistral, Gemma), подобранные по качеству работы с итальянским языком, скорости и задаче.
- Частная сеть (VPN) для удалённой работы с ИИ без открытия портов в интернет.
Локальный или облачный ИИ? Сравнение
| Локальный ИИ | Облачный ИИ (например, ChatGPT, Gemini) | |
|---|---|---|
| Куда попадают данные | Остаются в компании | Отправляются на серверы поставщика |
| Стоимость | Собственное оборудование и консультации: никакой платы за пользователя | Подписка за пользователя или оплата по объёму |
| Качество | Отлично подходит для большинства повседневных задач | Более крупные модели по-прежнему лучше справляются со сложными задачами |
| Подключение к интернету | Не требуется | Обязательно |
| Персонализация | Итого: модели, правила и интеграции | Ограничена возможностями поставщика |
Эти варианты не исключают друг друга: многие компании используют локальный ИИ для конфиденциальных данных, а облако — для задач без чувствительной информации. Мы поможем вам принять решение в каждом конкретном случае.
Три способа внедрить ИИ в компании
Под названием «локальный ИИ» предлагают очень разные решения. Вот три самых распространённых, с порядком цен, опубликованных в Италии на октябрь 2026 года:
| Лицензионный продукт | Проект на заказ | Установка Dabryx | |
|---|---|---|---|
| Стартовая стоимость | Примерно от 1 000 € за запуск | От 6 000 до 25 000 € | От 2 900 € |
| Абонентская плата | Годовая лицензия, примерно от 1 200 € | Обычно отсутствует | Никаких |
| Программы и модели | Поставщика | По ситуации | С открытым исходным кодом, остаются у компании |
| Оборудование | Отдельно | Отдельно или включено | Отдельно, в собственности компании |
| Сроки | Зависит от поставщика | От 6 до 10 недель | 15 рабочих дней |
| Кому подходит | Тем, кому нужен готовый продукт и кого устраивает абонентская плата | Тем, кому нужно связать много систем | Тем, кто хочет начать быстро и развивать систему постепенно |
Если вашей компании нужен более масштабный проект, мы начинаем с базовой установки и шаг за шагом добавляем архивы, интеграции и автоматизацию.
Сколько стоит установка локального ИИ
Базовая установка — от 2 900 €, оборудование не входит. В неё входят выезд на место, установка моделей и интерфейса с личными учётными записями, подключение одного архива документов, полдня обучения и две недели поддержки после запуска. Через 15 рабочих дней ИИ готов к работе.
Всё, что выходит за эти рамки, — другие архивы, подключение к системе управления, автоматизация и обслуживание — оценивается по смете или в формате консультаций, от 100 € в час. Выезды за пределы Лацио указываются в смете. Нет ни абонентской платы за пользователя, ни годовых лицензий.
Оборудование оплачивается отдельно: компания покупает его напрямую, и оно остаётся её собственностью. Оно зависит от числа пользователей, моделей и требуемой скорости; мы оцениваем его вместе на первой консультации, по возможности отталкиваясь от того, что у вас уже есть.
Обслуживание может оплачиваться почасово или входить в договор на поддержку с отдельными тикетами и ответом в течение 2 часов в рабочие дни.
Локальный ИИ, GDPR и Закон ЕС об ИИ (AI Act)
Обработка данных внутри компании сокращает их передачу третьим лицам и в страны за пределами ЕС и упрощает оценку рисков. Однако это не делает автоматически законным любое использование: нужно определить цели, уведомления для сотрудников и правила использования — это мы настраиваем вместе в ходе проекта.
Статья 4 Закона ЕС об ИИ (AI Act), применяемая с 2 февраля 2025 года, требует от компаний, использующих системы искусственного интеллекта, принимать меры для повышения ИИ-грамотности своего персонала. С Регламентом (ЕС) 2026/1744 (Digital Omnibus), вступившим в силу 27 июля 2026 года, это стало обязательством по средствам: не нужно гарантировать определённый уровень, но нужно принимать эффективные и соразмерные меры. Обучение, включённое в наши проекты, работает именно в этом направлении.
Хотите попробовать создать собственный локальный ИИ?
Мы считаем, что компания должна понимать, что покупает. Поэтому мы публикуем практические руководства с реальными командами и настройками для тех, кто хочет сначала попробовать сам:
- Как создать локальный ИИ в компании: пошаговое руководство (2026): Ollama, Open WebUI и открытая модель: реальные шаги к собственному закрытому ChatGPT в компании — с командами, требованиями и ошибками, которых стоит избегать.
- Какую локальную модель ИИ выбрать для итальянского языка (сентябрь 2026): Gemma 4, Qwen3.8, gpt-oss, Mistral и итальянские модели: размеры, требуемая память и лицензии — чтобы выбрать подходящую открытую модель для вашей компании.
- Как подключить локальный ИИ к корпоративным документам (RAG): Как научить локальный ИИ отвечать по руководствам, регламентам и договорам: как работает RAG, как настроить его в Open WebUI и какие ошибки приводят к неверным ответам.
- ИИ on-premise или в облаке: 7 вопросов, которые стоит задать перед выбором: Конфиденциальные данные, число пользователей, затраты, качество, внутренние компетенции: конкретные вопросы, которые помогут решить, нужен ли компании ИИ on-premise, облачный или оба варианта.
- Кто устанавливает локальный ИИ в компаниях в Италии: как выбрать: Семь проверок, которые помогут выбрать, кто установит локальный ИИ в компании, что делается на месте, у клиента, а что удалённо, и почему подрядчик не обязан находиться в вашем городе.
Хотите всё в одном документе? Скачайте бесплатное PDF-руководство с чек-листом из 20 пунктов.
Когда тест прошёл успешно и решение нужно запустить в работу (больше пользователей, безопасный удалённый доступ, резервное копирование, интеграция с учётными системами, обучение), мы можем сделать это за вас.
Реальная установка
Проект локального ИИ, который уже используется, — рассказ без названия клиента.
Частые вопросы
Сколько стоит установка локального ИИ в компании?
Базовая установка стоит от 2 900 €, оборудование не входит: выезд для осмотра, модели и интерфейс с личными учётными записями, подключение к архиву документов, полдня обучения и две недели поддержки. Остальное оценивается по смете или в формате консультаций, от 100 € в час. Оборудование (Mac с Apple Silicon или сервер с GPU) приобретается отдельно, остаётся в собственности компании и подбирается под число пользователей и задачи.
Что входит в базовую установку локального ИИ?
Выезд в компанию для осмотра, установка моделей и чат-интерфейса с учётной записью для каждого пользователя, подключение к архиву документов, полдня обучения и две недели поддержки после запуска. Стоимость — от 2 900 €, оборудование не входит. Другие архивы, подключение к системе управления, автоматизация и обслуживание добавляются по смете.
За какое время локальный ИИ будет готов к работе?
Через 15 рабочих дней ваш локальный ИИ готов к работе: выезд на место, установка моделей и интерфейса, подключение документов и обучение сотрудников.
Локальный ИИ работает и без интернета?
Да. Модели работают на компьютере компании и не обращаются к внешним сервисам: чат и поиск по документам работают и при отсутствии соединения. Интернет нужен только для обновлений и для доступа вне офиса, который идёт через частную сеть.
Что такое on-premise ИИ?
Это искусственный интеллект, установленный на оборудовании компании (в её помещениях или в контролируемом ею дата-центре), а не используемый как облачный сервис. Модель, документы и переписка остаются под контролем компании.
Какой сервер нужен для локального ИИ?
Зависит от объёма памяти, нужного модели, и от того, сколько человек будут пользоваться ею одновременно. Для офиса часто достаточно Mac на Apple Silicon с большим объёмом единой памяти; для многих одновременных пользователей лучше сервер с GPU. Для узких задач может хватить уже имеющегося оборудования.
Можно ли попробовать локальный ИИ до покупки оборудования?
Да, и именно это мы рекомендуем. Можно провести тест на уже имеющемся компьютере с небольшой моделью или пилот вместе с нами на ваших реальных документах, чтобы до покупки понять, какая конфигурация действительно нужна.
Чем локальный ИИ отличается от ChatGPT?
ChatGPT обрабатывает запросы на серверах OpenAI: тексты и файлы отправляются вовне. Локальный ИИ использует открытые модели, установленные на компьютерах компании, с похожим интерфейсом: данные остаются у вас, нет подписок за каждого пользователя, и он работает даже без интернета.
Безопасен ли локальный ИИ и соответствует ли он GDPR?
Обработка данных внутри компании исключает их передачу внешним поставщикам ИИ и снижает риски. Соответствие требованиям всё равно зависит от способа использования: вместе с вами мы определяем доступы, правила использования и уведомления, а ИИ не открывается в интернет — к нему можно подключиться только через частную сеть.
Нужен сервер с GPU или достаточно Mac?
Для офисов и небольших или средних команд Mac на Apple Silicon с большим объёмом памяти часто оказывается лучшим выбором: он тихий, потребляет мало энергии и запускает большие модели. При большом количестве одновременных пользователей или высокой нагрузке выгоднее сервер с GPU.
Хорошо ли локальный ИИ работает на итальянском?
Да. Новейшие открытые модели хорошо работают с итальянским; мы выбираем и тестируем наиболее подходящие под задачи компании, прежде чем запускать их в работу.
Можно ли подключить ИИ к документам компании?
Да. ИИ может работать с руководствами, регламентами, договорами и другими документами и отвечать со ссылками на источники. Мы определяем, какие архивы подключить и кто к какой информации имеет доступ.
Кто занимается обновлениями и обслуживанием?
Dabryx. Мы обновляем ПО и модели, следим за работой и вмешиваемся при проблемах — почасово или по договору поддержки с ответом в течение 2 часов в рабочие дни.
Устанавливаете ли вы локальный ИИ по всей Италии?
Да. Мы устанавливаем локальный ИИ с выездом по всей Италии: выезд для осмотра, установка и обучение проходят лично в вашей компании, где бы она ни находилась. Обновления и поддержка продолжаются удалённо через частную сеть. См. как выбрать, кто установит локальный ИИ.
Хотите внедрить ИИ в свою компанию?
Расскажите, что вы хотели бы автоматизировать: вместе оценим оборудование, модели и стоимость.
Сроки ответа
В течение 2 часов в рабочие дни (9:00–18:00) для клиентов с договором поддержки.
Консультации по ИИ
Базовая установка от 2 900 €, консультации от 100 € в час, на сервере или Mac вашей компании.
Где мы работаем
По всей Италии: приезжаем к клиенту на место и сопровождаем вас также удалённо.