Агентный ИИ требует новой инфраструктуры: снижение стоимости токена через фабрику ИИ

По данным The Register, корпоративный сектор перешел от вопроса о возможности создания чат-бота к задаче запуска агентного ИИ в масштабах всей организации с соблюдением правил управления и экономической эффективности. Ожидания пользователей, сформированные персональными цифровыми помощниками, теперь распространяются на бизнес-среду: системы должны не только отвечать на запросы, но и выполнять сложные многошаговые задачи. Успех внедрения зависит не столько от выбора конкретной модели, сколько от наличия инфраструктуры, способной безопасно управлять тысячами одновременно работающих агентов.

В отличие от одиночных рабочих нагрузок, флот корпоративных агентов представляет собой динамичную систему с резкими скачками спроса, постоянным обращением к данным и инструментам, а также множеством нестандартных ситуаций. Для бизнеса это означает необходимость создания операционной среды, где такие системы работают надежно и предсказуемо. Этот сдвиг совпадает с появлением концепции фабрики ИИ — специализированной среды для высокопроизводительного вывода, общих сервисов, контроля расходов и управления рисками.

Баланс между скоростью и контролем

Компании сталкиваются с двойным вызовом при масштабировании технологий. Разработчики сталкиваются с разрозненными инструментами, изолированными данными и отсутствием единого стандарта безопасного доступа к большим языковым моделям. Одновременно с этим команды платформенной поддержки вынуждены развертывать общую инфраструктуру, обеспечивая высокую производительность, безопасность и контроль затрат.

Решение от Nutanix предлагает целостную облачную операционную модель для таких фабрик. Оно обеспечивает единый подход к развертыванию, управлению, защите и мониторингу рабочих нагрузок как в локальных, так и в гибридных средах. Это позволяет сократить разрыв между разработчиками агентных систем и операторами инфраструктуры, упрощая процессы и ускоряя инновации. Компания помогает бизнесу перейти от простой установки оборудования к созданию регулируемой среды, готовой к масштабному выводу результатов ИИ.

Ключевым элементом становится единый шлюз Enterprise AI, который служит безопасным входом как для частных, так и для публичных моделей. Централизованная аутентификация, инструменты наблюдения, управление на основе токенов и детальный контроль расходов дают предприятиям прозрачность и предсказуемость потребления. Поддержка дообучения моделей и интеграция с протоколом контекста моделей позволяют агентам безопасно подключаться к корпоративным системам и выполнять сложные сценарии. Глубокая интеграция с NVIDIA AI Enterprise обеспечивает оптимизированные сервисы вывода, включая поддержку открытых моделей рассуждений NVIDIA Nemotron.

Платформа Nutanix Kubernetes Platform, соответствующая стандартам CNCF, предоставляет готовую к производству среду с каталогом ИИ-сервисов: от ноутбуков и векторных баз данных до конвейеров MLOps и фреймворков для агентов. Эти возможности позволяют разработчикам быстро переносить идеи в промышленную эксплуатацию без задержек, связанных с настройкой инфраструктуры.

Снижение операционной сложности

С переходом от моделей, ориентированных на обучение, к масштабному выводу, требования к инфраструктуре фундаментально меняются. Динамичные рабочие нагрузки, управляемые агентами, требуют безопасной изоляции, оптимизации ресурсов и эластичного масштабирования, что трудно достичь с помощью традиционных развертываний Kubernetes на «голом железе».

Nutanix решает эти задачи, оркестрируя ускоренные вычисления через модель Kubernetes на базе виртуальных машин, работающую на гипервизоре Nutanix AHV. Технология с учетом топологии автоматически распределяет рабочие нагрузки между серверами с высокой плотностью GPU, максимизируя эффективность оборудования и сокращая необходимость ручной настройки.

Критическую роль играют сетевые возможности и безопасность. Интенсивные процессы переносятся с центрального процессора с помощью Nutanix Flow и новых ускорителей NVIDIA BlueField DPU. Это сохраняет вычислительные циклы для задач вывода, обеспечивая скорость, сравнимую с «голым железом», при сохранении надежной изоляции виртуализированной среды. Результатом становится более высокая загрузка GPU, усиленная изоляция и существенное снижение стоимости за токен, что является ключевым показателем эффективности фабрики ИИ.

Эффективность систем ИИ напрямую зависит от качества и доступности данных. Как валидированное решение для хранения от NVIDIA и партнер по программе STX, решение Nutanix Unified Storage приближает трансформацию и векторизацию данных к ресурсам вычислений GPU. Поддержка NFS через RDMA обеспечивает доступ к данным с высокой пропускной способностью и низкой задержкой, предотвращая простои графических процессоров.

Экономика масштабирования

Внедрение агентного ИИ в корпоративном масштабе требует пересмотра экономических моделей. Оркестрация взаимодействия между вычислениями GPU, программно-определяемыми сетями и сервисами данных позволяет достичь более высоких показателей утилизации и значительно снизить стоимость обработки.

Партнерство с лидерами отрасли, такими как Cisco, Dell и Supermicro, позволяет Nutanix создавать фундаментальный слой, превращающий сложность ИИ в масштабируемое конкурентное преимущество. Рынок движется к тому, где агенты становятся стандартом операционной деятельности, а платформа обеспечивает необходимую стабильность и эффективность.

Переход к агентным системам меняет структуру затрат и операционные процессы, требуя от бизнеса глубокого анализа текущей инфраструктуры. Способность управлять тысячами агентов, обеспечивая при этом безопасность и экономическую целесообразность, становится определяющим фактором для компаний, стремящихся внедрить передовые технологии в реальном секторе.

За кулисами «фабрики ИИ»: цена перехода к агентным системам

Корпоративный мир совершает резкий маневр: фокус смещается с создания одиночных чат-ботов на развертывание целых флотов автономных агентов. Это не эволюция, а смена парадигмы управления бизнес-процессами. Если раньше ИИ отвечал на вопросы, то теперь он должен выполнять многошаговые задачи, принимать решения и взаимодействовать с корпоративными системами. Более 60% компаний уже внедрили такие системы, но их масштабирование тормозит не отсутствие идей, а фундаментальная неготовность инфраструктуры к управлению сложностью и рисками [!]. За громкими заявлениями о трансформации скрывается реальная проблема: агентная архитектура превращает ИИ из инструмента в непредсказуемую операционную среду, требующую новой экономики и инженерной дисциплины.

Рынок быстро осознал, что выбор модели искусственного интеллекта — лишь вершина айсберга. Настоящий вызов кроется в инфраструктуре, способной удерживать под контролем тысячи одновременно работающих агентов. Каждый агент — это динамическая сущность, генерирующая резкие скачки спроса на вычислительные ресурсы и требующая постоянного доступа к данным. Без специализированной среды, которую индустрия называет «фабрикой ИИ», попытка масштабирования превращается в хаос, где расходы выходят из-под контроля, а надежность падает.

Важный нюанс: Переход к агентным системам меняет саму природу затрат: бизнес платит не за время работы модели, а за способность инфраструктуры мгновенно масштабироваться под непредсказуемые сценарии поведения агентов.

Скрытая цена автономности и контроль рисков

Внедрение агентного ИИ сталкивает компании с новой реальностью: угроза исходит не столько от внешних хакеров, сколько от собственных процессов. Автономные агенты, наделенные избыточными правами доступа, уже наносят ущерб корпорациям в ходе обычной работы. Статистика показывает, что 64% компаний потеряли миллионы долларов из-за сбоев в защите, вызванных именно поведением агентов, а не внешними атаками [!]. В 80% организаций фиксируется рискованное поведение систем, что подтверждает: без жесткого контроля прав доступа даже самая продвинутая модель становится источником убытков.

Этот разрыв между скоростью инноваций и стабильностью инфраструктуры требует создания единого шлюза, который станет безопасным входом как для частных, так и для публичных моделей. Централизованная аутентификация и детальный контроль расходов позволяют предприятиям видеть реальную картину потребления ресурсов. Без такого механизма каждый агент становится потенциальной уязвимостью. Поддержка дообучения моделей и интеграция с протоколами контекста позволяют агентам безопасно подключаться к внутренним системам, но это требует глубокой перестройки сетевой архитектуры и перехода от декларативных политик к непрерывному автоматическому тестированию прав доступа [!].

Особое внимание уделяется оптимизации вычислений. Традиционные развертывания на «голом железе» не справляются с динамичными нагрузками агентов. Виртуализация на базе гипервизоров, сочетаемая с оркестрацией Kubernetes, позволяет автоматически распределять задачи между серверами с высокой плотностью GPU. Это не просто техническая деталь, а экономическая необходимость: автоматическая оптимизация с учетом топологии оборудования максимизирует загрузку дорогостоящих графических процессоров, снижая стоимость каждого сгенерированного токена.

Стоит учесть: Инфраструктура для агентного ИИ должна работать как единый организм, где сетевые ускорители и системы хранения данных синхронизированы с вычислительными мощностями, иначе простои GPU съедят всю экономию от автоматизации.

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Экономика эффективности и дефицит ресурсов

Экономика масштабирования агентных систем требует пересмотра всех устоявшихся моделей. Ключевым показателем становится не только скорость вывода, но и совокупная стоимость за токен. Оркестрация взаимодействия между вычислениями GPU, программно-определяемыми сетями и сервисами данных позволяет достичь высокой утилизации ресурсов. Однако здесь возникает новое «узкое горлышко»: дефицит памяти.

С ростом агентных систем растет и потребность в хранении контекста. По оценкам аналитиков, одна современная система нового поколения может потребовать до 1,15 ПБ NAND-памяти, что создает риск дефицита на рынке и влияет на доступность компонентов [!]. Решения для хранения приближают трансформацию и векторизацию данных к ресурсам вычислений GPU. Поддержка протоколов с высокой пропускной способностью предотвращает простои графических процессоров, которые часто становятся «узким горлышком» в цепочке создания ценности. Оптимизация использования памяти позволяет увеличивать окна контекста и степень параллелизма без потери производительности, что напрямую влияет на экономическую целесообразность внедрения.

Сетевые возможности и безопасность играют критическую роль. Интенсивные процессы переносятся с центрального процессора на специализированные ускорители, такие как NVIDIA BlueField DPU. Это освобождает вычислительные циклы для задач вывода, обеспечивая скорость, сравнимую с работой на «голом железе», при сохранении надежной изоляции виртуализированной среды. Результатом становится более высокая загрузка GPU и существенное снижение операционных расходов.

Рынок движется к тому, где агенты становятся стандартом операционной деятельности. Способность управлять тысячами агентов, обеспечивая при этом безопасность и экономическую эффективность, становится определяющим фактором для компаний. Те, кто не сможет выстроить такую инфраструктуру, рискуют остаться с разрозненными пилотными проектами, не приносящими реальной бизнес-выгоды.

На фоне этого: Победа в гонке агентного ИИ будет принадлежать не тем, у кого самая мощная модель, а тем, кто построит самую эффективную и дешевую в эксплуатации «фабрику» для их работы.

Перераспределение ролей и ответственности

Переход к агентным системам перераспределяет роли внутри корпоративного сектора. Компании, обладающие зрелой ИТ-инфраструктурой, получают доступ к новому уровню автоматизации. Однако для тех, кто полагается на устаревшие системы, внедрение агентов становится финансовым риском. Разработчики и команды платформенной поддержки вынуждены менять свои навыки. От них требуется не только знание алгоритмов, но и глубокое понимание архитектуры облачных и гибридных сред. Растет спрос на специалистов, способных управлять сложными экосистемами, где безопасность, производительность и стоимость находятся в постоянном балансе.

В долгосрочной перспективе «фабрика ИИ» становится новым стандартом. Компании, которые смогут интегрировать агентные системы в свои бизнес-процессы, получат значительное преимущество. Они смогут быстрее реагировать на изменения рынка, оптимизировать внутренние процессы и создавать новые продукты. Те, кто откладывает этот переход, рискуют потерять конкурентоспособность, так как их операционные модели станут слишком медленными и дорогими по сравнению с автоматизированными аналогами.

Важный вывод: Успех внедрения агентного ИИ зависит не от технологий самих по себе, а от способности бизнеса перестроить свою операционную модель вокруг принципов масштабируемости, безопасности и экономической эффективности.