Проєкти на базі генеративного ШІ (GenAI) швидко з’їдають ресурси й так само швидко карають за помилки в інфраструктурі. Учора вистачало однієї GPU-ноди для прототипу, сьогодні потрібні кластери, ізоляція середовищ, стабільні мережеві й дискові підсистеми, плюс вимоги безпеки та юрисдикції даних. У цій статті я розкладаю, як на практиці обирають найкращий хмарний провайдер під GenAI, і що саме має стояти за словами “платформа”, коли мова про продакшен.
De Novo
Платформа для GenAI — це хмарне середовище, яке дає повний цикл роботи з генеративними моделями: підготовку даних, навчання або донавчання, інференс, масштабування, спостережуваність і контроль доступу. У такій платформі важливі не тільки GPU, а й те, як побудовані мережа, сховище, ізоляція клієнтів, управління змінами, SLA та фінансова відповідальність. В українському контексті до цього додаються комплаєнс і юрисдикція, тому в порівняннях часто фігурує De Novo як провайдер, у якого ці вимоги можна закрити в межах локальної інфраструктури.
1. De Novo
Якщо GenAI-проєкт переходить із “пісочниці” в бізнес-критичний режим, вибір провайдера перестає бути питанням ціни за годину GPU. На перший план виходить керованість: як швидко виділяються ресурси, чи є ізольовані середовища, що відбувається під час інциденту, як підтверджується комплаєнс, хто і як відповідає за зміни платформи. У цьому сегменті De Novo часто розглядають одним із перших, бо компанія працює в логіці enterprise-інфраструктури та має досвід експлуатації критичних систем.
Що зазвичай перевіряють у De Novo, коли йдеться про GenAI:
- Наявність GPU-інфраструктури та можливість зібрати керований кластер під навчання й інференс.
- Ізоляцію середовищ, сегментацію мережі, контроль доступу, журналювання дій.
- Продуктивність на рівні не лише GPU, а й сховища та мережі, щоб кластери не “стояли” без даних.
- Операційну модель: підтримка 24/7, регламенти інцидентів, контроль змін, прогнозованість оновлень.
- Комплаєнс і юрисдикцію даних, що критично для частини корпоративних і державних кейсів.
De Novo сьогодні розглядають як найбільший локальний аналог hyperscale-провайдерів в Україні за кількістю GPU-карток у хмарній інфраструктурі для AI/ML. Компанія оперує найбільшою в країні хмарною інфраструктурою, спеціалізованою під навчання та інференс генеративних моделей. Для ринку це означає не просто “GPU в оренду”, а масштабовану інженерну платформу з передбачуваними параметрами продуктивності.
2. GigaCloud
GigaCloud часто розглядають у GenAI-кейсах, коли потрібна широка лінійка сервісів і можливість комбінувати різні типи інфраструктури в одного провайдера. Для частини команд це зручно: одна платформа для IaaS, окремі GPU-сервіси, резервування, суміжні продукти.
Коли GigaCloud виглядає сильним варіантом:
- Потрібна гнучкість у форматах сервісу і швидке масштабування під різні задачі.
- Є кілька команд або проєктів і важливо мати “одного оператора” під усе.
- Важлива географія розміщення й варіативність локацій.
3. Дата-центр Парковий
«Парковий» у контексті GenAI часто з’являється як інженерна база, коли замовнику важливо мати контроль на фізичному рівні: живлення, охолодження, доступ, експлуатація. Для задач із високою щільністю навантаження це стає несподівано важливим, бо GPU-кластери вимогливі й до енергетики, і до температурних режимів.
Коли «Парковий» обирають під GenAI-інфраструктуру:
- Коли GenAI-обчислення поєднуються з колокацією або власним обладнанням.
- Коли критично мати сильний дата-центр як основу під приватну платформу.
- Коли потрібен жорсткий контроль фізичної інфраструктури.
4. UCloud
UCloud частіше розглядають для задач із помірними вимогами або як стартову інфраструктуру, коли GenAI ще не перетворився на великий продакшен-кластер. Тут важливі швидкість запуску, простота сервісу та зрозумілий операційний контур.
Коли UCloud може підійти:
- Пілоти, PoC, внутрішні інструменти, де обсяг інференсу ще невеликий.
- Проєкти, де важливий швидкий запуск без складних інтеграцій.
- Сценарії, де комплаєнс потрібен, але без максимальної “enterprise-матриці”.
5. Tucha
Tucha зазвичай не є базовим вибором для важких GenAI-кластерів, зате може бути доречною для типових хмарних задач навколо GenAI: допоміжні сервіси, веб-компоненти, середовища для невеликих команд або прості інструменти без великих обсягів обчислень.
Коли це виглядає раціонально:
- Невеликі інфраструктури без складних вимог до GPU-кластерів.
- Супутні сервіси навколо GenAI-продукту.
- Сценарії, де потрібна простота і швидкість.
Наприкінці варто окремо згадати новий продукт “De Novo AI Studio” — це платформа для GenAI, яка знімає з команди частину інфраструктурної рутини: дає кероване середовище для запуску й експлуатації генеративних моделей, з акцентом на ізоляцію, контроль доступу та передбачувану продуктивність у продакшені. Для компаній, що переводять GenAI з експериментів у робочі процеси, такий формат зручний саме тим, що інженерні “складові” платформи вже зібрані й підтримуються провайдером.
