AI-Контур
Защищённая инфраструктура для генеративного ИИ на серверах заказчика
-
-
AI‑Контур — комплексное решение, объединяющее поставку GPU‑серверов, развёртывание больших языковых моделей (LLM) и системы поиска по корпоративным данным (RAG) в закрытом периметре организации, а также полный пакет работ по аттестации сегмента под требования ФСТЭК России.
Продукт ориентирован на организации, в которых передача данных во внешние облака запрещена: объекты критической информационной инфраструктуры (далее — КИИ), государственные системы, обработка персональных данных повышенных категорий, коммерческая тайна и производственные данные.
Заказчик получает полностью функционирующий сегмент: модель уже развёрнута, индекс построен, доступ разграничен, журналы ведутся, а комплект документов для аттестационных испытаний подготовлен. Все работы выполняются одним исполнителем — компанией ООО «Азон», которая несёт ответственность за конечный результат.
-
Почему компании выбирают закрытый контур
Внедрение генеративного ИИ в корпоративную среду часто упирается не в технологии, а в ограничения:
- Данные нельзя передавать вовне — работа с конфиденциальной информацией, коммерческой тайной или персональными данными исключает использование облачных сервисов.
- Нет команды, способной собрать и настроить всё самостоятельно — GPU, инференс, RAG, интеграции, безопасность — это компетенции разных специалистов, которых сложно найти и объединить.
- Служба информационной безопасности (далее — ИБ) не утверждает решение — без встроенного разграничения доступа, аудита и журналирования проект не соответствует внутренним регламентам.
- Пилотные проекты не масштабируются — временные стенды часто строятся без учёта промышленных требований, и их невозможно переиспользовать.
AI‑Контур решает эти задачи системно:
- Все компоненты (GPU, модель, векторная база, логи) работают на серверах заказчика (on-premise LLM) — данные физически не покидают периметр организации.
- Поставка и настройка всего стека выполняются как единый проект: от оборудования до интерфейсов доступа.
- Разграничение прав через AD/Keycloak и полное журналирование запросов удовлетворяют требованиям ИБ.
- Конфигурации S, M и L спроектированы как масштабируемые сегменты — переход от пилота к промышленной эксплуатации не требует перестройки архитектуры.
-
Что входит в решение
В поставку включены все компоненты, необходимые для промышленной эксплуатации корпоративного ИИ в закрытом контуре:
- GPU-серверы — установка и пусконаладка в периметре заказчика. Оборудование обеспечивает производительность для инференса (быстрых ответов) и периодического дообучения на корпоративных данных.
- Одна или несколько LLM — российские генеративные ИИ или с открытым исходным кодом (Llama, Qwen, DeepSeek) с локальным инференсом. Конкретная модель выбирается под задачи заказчика.
- Корпоративный RAG-конвейер с векторной базой данных для семантического поиска по документам — индексация и поиск выполняются локально, без вызовов внешних API.
- Шлюз доступа с журналированием всех запросов и ролевой моделью на базе AD или Keycloak — сотрудники получают удобный ИИ-чат для бизнеса с разграничением прав.
- Интеграции с корпоративными системами — 1С, SAP, Directum, ELMA, файловые хранилища (по согласованному перечню).
- Полный пакет документов и организационных мер для аттестации сегмента по ФСТЭК России, включая объекты КИИ.
- Годовая поддержка — техническое сопровождение, обновление модели, дообучение LLM, расширение числа пользователей и коннекторов, а также переаттестация при изменениях контура (для КИИ).
Важно: все компоненты работают внутри периметра заказчика. Промпты, индексы, логи не покидают контур — обращения к внешним API и передача в облачные сервисы отсутствуют.
Стоимость проекта прозрачно делится на четыре составляющие: оборудование (CAPEX) + проектные работы + аттестационные мероприятия + годовая поддержка. Это позволяет видеть, за что осуществляется оплата, и отдельно согласовывать капитальные затраты на серверы и GPU.
-
Конфигурации под разные задачи
Предлагаются три типовых профиля. Цена «от» — стартовая точка. Итоговая стоимость внедрения ИИ определяется после технического обследования инфраструктуры заказчика.
Оборудование (GPU‑серверы, сетевое и стоечное оснащение) не входит в указанные нижние границы и рассчитывается отдельно под конкретную инфраструктуру.
Контур S
Пилот с подготовкой к аттестации
- Для кого: Рабочая группа или подразделение
- Пользователи: 5–20
- Модель: 13B–34B (FP16)
- Оборудование: 1 GPU‑узел (A6000-класс или сервер заказчика)
- Уровень ИБ: Корпоративный (аудит, разграничение)
- Интеграции: 1–2 источника (файлы, AD)
- Аттестация: Подготовка к аттестации
- Первый год: от 4,6 млн ₽
- Срок реализации: 4–8 недель
Контур M
Контур КИИ с аттестацией сегмента
- Для кого: Промышленный холдинг, предприятие с объектами КИИ
- Пользователи: 20–100
- Модель: 13B–34B + дообучение
- Оборудование: GPU‑кластер с резервированием (A100 80GB)
- Уровень ИБ: Регулируемый (ФСТЭК / КИИ / аттестация)
- Интеграции: 3–5 источников (СЭД, 1С, портал)
- Аттестация: Полная аттестация сегмента
- Первый год: от 11,8 млн ₽
- Срок реализации: 2–4 месяца
Контур L
Защищённый контур под регулятора
- Для кого: Госсектор, крупные объекты КИИ с повышенными требованиями
- Пользователи: 100+
- Модель: 70B+ или несколько моделей
- Оборудование: Отказоустойчивый кластер (A100 / H-класс)
- Уровень ИБ: Регулируемый + сопровождение при взаимодействии с регулятором
- Интеграции: Полный набор источников
- Аттестация: Аттестация и сопровождение
- Первый год: от 22,7 млн ₽
- Срок реализации: 4–8 месяцев
Стоимость первого года включает проектные работы, аттестацию и годовую поддержку. Окончательная цена фиксируется после обследования и согласования спецификации. По истечении первого года поддержка продлевается по отдельному договору.
- Где обрабатываются данные: В периметре провайдера
- Кто управляет моделью и индексом: Провайдер
- Развёртывание LLM и RAG: Как сервис провайдера
- Интеграция с системами заказчика: Ограничена периметром
- Аттестация под ФСТЭК: Аттестован периметр провайдера, но не сегмент заказчика
- Какие компетенции нужны вам: Минимальные
- Ответственный за конечный результат: Разделён с провайдером
- Где обрабатываются данные: В периметре заказчика
- Кто управляет моделью и индексом: Заказчик (если сможет развернуть)
- Развёртывание LLM и RAG: Не входит
- Интеграция с системами заказчика: Не входит
- Аттестация под ФСТЭК: Не входит
- Какие компетенции нужны вам: GPU, инференс, ИБ, аттестация
- Ответственный за конечный результат: Только за поставку оборудования
- Где обрабатываются данные: В периметре заказчика
- Кто управляет моделью и индексом: Заказчик
- Развёртывание LLM и RAG: Своими силами, 3–9 месяцев
- Интеграция с системами заказчика: Своими силами
- Аттестация под ФСТЭК: Требуется отдельный лицензиат
- Какие компетенции нужны вам: GPU, инференс, ИБ, аттестация
- Ответственный за конечный результат: Заказчик (самостоятельно)
- Где обрабатываются данные: В периметре заказчика (on-premise)
- Кто управляет моделью и индексом: Заказчик
- Развёртывание LLM и RAG: В составе проекта
- Интеграция с системами заказчика: По согласованному перечню
- Аттестация под ФСТЭК: Сегмент заказчика аттестуется силами лицензиата
- Какие компетенции нужны вам: Не требуются
- Ответственный за конечный результат: Один исполнитель
-
Почему закрытый контур принципиально отличается от облака
Аттестованное облако решает формальное соответствие требованиям, но документы, промпты и индекс заказчика всё равно обрабатываются в чужом периметре и подпадают под модель угроз провайдера.
AI‑Контур оставляет данные, модель и журналы внутри инфраструктуры организации — аттестацию проходит собственный сегмент заказчика, а не арендованная среда. Это решение создано для организаций, которым нужна изолированная среда ИИ, где контроль над данными важнее формального отчёта.
-
Технологический стек и совместимость
Используются проверенные российские и открытые решения, обеспечивающие совместимость с ИТ средой заказчика.
Операционные системы Astra Linux, РЕД ОССУБД Postgres ProЯзыковые модели Российские LLM и open‑source с лицензией на локальный инференс: Llama, Qwen, DeepSeek. Конкретная модель фиксируется на этапе обследования.Аутентификация и управление доступом AD / Keycloak, ролевая модель, журналирование запросовИнтеграции с источниками 1С, SAP, Directum, ELMA, файловые архивы – по согласованному перечнюТочный перечень поддерживаемых версий операционных систем и СУБД уточняется на этапе проектирования под конкретную инфраструктуру с чтобы гарантировать совместимость и избежать невыполнимых обязательств.
-
Почему компания «Азон»
ООО «Азон» с 2003 года работает в сфере проектов для регулируемых отраслей. Компания имеет лицензии ФСТЭК, ФСБ и Минобороны России, что позволяет вести полный цикл работ: от поставки оборудования до проведения аттестационных испытаний и подготовки полного пакета документов для получения аттестата соответствия на сегмент заказчика. Финальное решение о выдаче аттестата принимает уполномоченный орган по результатам испытаний, но вся подготовительная и организационная часть выполняется командой «Азон» без привлечения сторонних подрядчиков.
Сопровождение охватывает проектирование, развёртывание, интеграции, аттестационные испытания и последующее сервисное обслуживание — контур остаётся под контролем заказчика, а «Азон» берёт на себя техническую и регуляторную экспертизу.
Сравнение с альтернативными подходами
Прежде чем выбрать AI‑Контур, заказчики часто рассматривают три других пути. Ниже приведено сравнение по ключевым критериям.
Аттестованное облако
Покупка серверов у поставщика
Самостоятельная разработка
AI‑Контур
-
Часто задаваемые вопросы
Чем AI‑Контур отличается от покупки серверов?
Поставщик оборудования передаёт серверы, а дальнейшая настройка софта, обеспечение безопасности и прохождение аттестации ложатся на заказчика. Мы же поставляем полностью работающий сегмент с развёрнутым ИИ-стеком, интеграциями и готовым пакетом для аттестации — вы получаете объект, который можно сразу эксплуатировать, а не набор компонентов.
Покидают ли данные периметр заказчика?
Нет. Все вычисления, хранение индексов и журналирование происходят на ваших серверах. Модель не обращается к внешним API, данные не передаются в облака — это главное условие закрытого контура.
Чем это лучше аренды аттестованного облака?
Облако даёт формальный аттестат, но ваши данные обрабатываются на мощностях провайдера и подчиняются его модели угроз. В AI‑Контуре аттестуется ваш собственный сегмент, а контроль над данными остаётся у вас. Если для вас важна не просто справка, а реальная безопасность, выбор очевиден.
Можно ли использовать уже имеющиеся серверы?
Да, если их конфигурация (объём видеопамяти, вычислительные мощности) подходит под выбранную модель. Мы проводим оценку на этапе обследования — при достаточных ресурсах капитальные затраты сокращаются.
Какие модели можно развернуть?
Мы работаем с российскими LLM и open‑source моделями, допускающими локальный инференс (Llama, Qwen, DeepSeek и другие). Конкретный выбор определяется совместно с вами на этапе проектирования.
Входит ли в продукт обработка гостайны?
Нет. Работы по аттестации сегмента под КИИ — в составе поставки. Обработка сведений, составляющих государственную тайну, — это отдельный режим, требующий дополнительных лицензий и мер, и не входит в стандартную комплектацию AI‑Контура.
Что покрывает годовая поддержка?
Техническая поддержка ПАК, обновление модели, дообучение LLM на ваших данных, расширение числа пользователей и подключаемых источников, а также переаттестация при изменениях контура (для объектов КИИ).
Сколько времени занимает внедрение?
От 4–8 недель для пилотного контура и 4–8 месяцев для крупных защищённых сегментов. Основное время уходит не на установку, а на согласование архитектуры с вашей службой ИБ, интеграции и прохождение аттестационных процедур — эти этапы мы проходим вместе с вами.
Можно ли начать с малого и расширяться?
Да, конфигурация S спроектирована как масштабируемый сегмент. Переход к конфигурации M или L не требует пересборки архитектуры — вы наращиваете мощность и функционал без потери инвестиций.
Как контролируется доступ сотрудников к документам?
Разграничение прав наследуется от корпоративного каталога (AD/Keycloak). RAG-поиск возвращает только те документы, к которым у пользователя есть доступ. Все запросы журналируются для последующего аудита.
Нужно ли переобучать модель под нашу отрасль?
В большинстве случаев достаточно RAG — модель отвечает на основе ваших документов без изменения весов. Дообучение имеет смысл при узкой терминологии и предусмотрено в конфигурациях M и L.
Что происходит, если выходит более совершенная модель?
Модель — заменяемый компонент. Её обновление входит в годовую поддержку. Инфраструктура, интеграции и система безопасности при смене модели сохраняются.
Спасибо за обращение!
Мы скоро с Вами свяжемся.
Получить консультацию
Отправьте описание задачи, в решении которой нуждается ваш бизнес. Мы предложим возможные варианты её решения и рассчитаем стоимость выполнения