Prywatna inferencja · infrastruktura europejska

Prywatna inferencja AI na dedykowanej europejskiej infrastrukturze.

Uruchamiaj modele open source za prywatnym API, na fizycznie dedykowanej mocy GPU, ze znanym operatorem, kontrolowaną lokalizacją danych i bez zależności od współdzielonych API modeli.

Porozmawiaj o wdrożeniu Poznaj technologię→

TRL 5Aktualny prototyp laboratoryjny

Ścieżka inferencjiKontrolowana

01Systemy przedsiębiorstwa

02Prywatne API

03Dedykowane środowisko inferencji

04Dedykowana infrastruktura GPU

05Wskazane europejskie centrum danych

UwierzytelnionaJeden tenantZnana lokalizacja

01 · Modele infrastruktury

Enterprise AI nie powinno wymagać oddania kontroli.

Każdy model infrastruktury oznacza inne kompromisy. INFERENC powstaje dla organizacji, które potrzebują praktycznej drogi do dedykowanej mocy bez budowania własnego zespołu GPU.

Współdzielone API modeli

Przetwarzanie zewnętrzne
Ograniczona widoczność infrastruktury
Współdzielony model usługi
Zmienne ceny i zależność od platformy

Dedykowana infrastruktura hyperscale

Dojrzałe mechanizmy kontroli
Wysoki koszt
Złożona konfiguracja
Znaczący vendor lock-in

Wewnętrzny klaster GPU

Pełna kontrola
Wysoki CAPEX
Specjalistyczny zespół
Ryzyko wykorzystania i utrzymania

INFERENC

Dedykowane i zarządzane
Znany operator
Modele open source
Prywatne API
Plan europejskiej infrastruktury

Aktualny prototyp laboratoryjny

Działający fundament prywatnej inferencji multi-GPU.

Aktualny system laboratoryjny potwierdza podstawową ścieżkę techniczną. Nie jest przedstawiany jako produkcyjne centrum danych ani usługa z SLA.

TRL5

Konfiguracja GPU2× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell

Łączna pamięć GPU≈192 GB

Zweryfikowany modelMoE ≈284 mld parametrów

Zweryfikowane obecnie

✓Inferencja multi-GPU

✓Prywatne lokalne API

✓Lokalnie kontrolowany serwer inferencji

✓Bez zewnętrznego API modelu

02 · Kontrola operacyjna

Zaprojektowane dla kontroli

Model wdrożenia, który czyni łańcuch operacyjny widocznym i możliwym do przeglądu.

Dedykowana moc GPU

Prywatny endpoint modelu

Znany operator infrastruktury

Retencja definiowana przez klienta

Kontrolowany dostęp administracyjny

Przenośność modeli open source

Przewidywalna moc

Plan dowodów enterprise

03 · R&D

Efektywność oparta na badaniach

Badamy kwantyzację, continuous batching, zarządzanie KV cache, podział multi-GPU, długi kontekst, speculative decoding i optymalizację energetyczną.

Badania→

Celem nie jest uruchomienie modelu za wszelką cenę. Celem jest znalezienie najtańszej konfiguracji, która spełnia wymagania klienta dotyczące jakości, opóźnień, długości kontekstu i bezpieczeństwa.

Prywatne wdrożenie

Planujesz prywatne wdrożenie AI?

Opowiedz o modelu, obciążeniu, wrażliwości danych i oczekiwanym ruchu. Ocenimy wymaganą konfigurację GPU i model wdrożenia.

Rozpocznij rozmowę techniczną