AITEQ · Суверенный блог
Локальный ИИ для отдела: что реально тянет станция Build 01 и из чего складывается экономика
Один профессионал — идеально. Отдел из 5 сотрудников — рутина уходит. Разбираемся
25 сентября 2026 г.
1. Введение
Начнём с главного: Build 01 — это станция одного профессионала, который работает с ИИ весь день. И в этой роли она отличная. Не «неплохая за свои деньги», а честно отличная.
Если вы один ведёте проекты, пишете, анализируете, отвечаете клиентам — Build 01 закрывает вашу потребность в ИИ полностью, локально и без подписок. Вы получаете две модели одновременно, контекст до 64k токенов, скорость, при которой работа идёт без пауз, и полный контроль над данными.
Но есть и вторая, неочевидная правда: даже отдел из 5 человек получает от Build 01 реальную пользу — станция снимает рутину: черновики, суммаризацию, поиск по документам, однотипные ответы. Это не «замена отдела». Это его надёжный помощник.
И честно с самого начала: локальная станция — это проект, а не покупка готового устройства. Железо — только фундамент. Работа начинается после включения: понять задачи, настроить модели, собрать базу знаний, написать агентов, обучить команду. Именно об этом — дальше.
2. Что такое Build 01
Стартовая аппаратная станция AITEQ для локального запуска LLM внутри вашего бизнеса.
- Процессор: AMD Ryzen 7 7700
- Видеокарты: 2× RTX 5060 Ti 16 ГБ = 32 ГБ VRAM суммарно
- Оперативная память: 64 ГБ DDR5
- Цена станции: от 450 000 ₽
- Стек моделей: Qwen-3.8:27b_Q4 + Gemma-4:12B_Q4 — работают локально одновременно
32 ГБ VRAM — ключевая цифра. Именно она определяет, какие модели помещаются в память, какой длины контекст держится и сколько пользователей можно обслуживать комфортно. И здесь Build 01 удивляет приятно: обе модели живут в памяти вместе, и для одного пользователя остаётся солидный запас под контекст.
3. Что Build 01 реально может
| Сценарий | Как справляется |
|---|---|
| Один пользователь, весь день в работе | ✅ Это его стихия. Полный контекст до 64k, две модели одновременно, 25–40 ток/с — работаешь без пауз и ожиданий |
| 2–3 пользователя параллельно | ✅ Комфортно. Каждый получает ответ за разумное время |
| Отдел из 5 — снять рутину | ✅ ~60% типовых задач закрывает: черновики, суммаризация, поиск по базе, однотипные ответы |
| 5 человек одновременно в тяжёлом режиме | ⚠️ Только с MoE-моделью и батчингом — это отдельная настройка на этапе внедрения |
| Длинный контекст > 64k | ⚠️ Упор в VRAM: 64k — это потолок одного пользователя |
| Многошаговые агенты, tool-calling | ⚠️ Работает, но требует инженерии — это часть услуги внедрения |
| Замена GPT-4/Claude на сложных reasoning | ❌ Не тот класс. Для самых сложных задач облако остаётся дополнением |
| Vision, batch-обработка тысяч запросов | ❌ Не тянет. Для этого есть Build 02/03 или облако |
Что важно понять из этой таблицы:
- Для одного — идеально. Это главный сценарий, и Build 01 в нём раскрывается полностью.
- Для отдела — реальный помощник. ~60% рутины уходит, и это не «когда-нибудь», а сразу после внедрения.
- Границы есть, и мы их знаем. Там, где нужен контекст 128k или batch-обработка тысяч запросов, — это следующий класс, и мы это скажем прямо.
4. Честные цифры производительности
Без завышения — то, что вы реально получите:
- Контекст: до 64k токенов при одном пользователе. При 2–3 одновременных — комфортно работает на ~32k.
- Скорость: 25–40 токенов/сек на одного пользователя. Зависит от длины контекста: чем длиннее диалог, тем медленнее. Решается дополнительными инструментами и методами работы с моделями.
- Комфортно: 2–3 параллельных пользователя; при настройке MoE + батчинг — и больше.
- Эффект для отдела: снимает ~60% типовой рутины отдела из 5 человек.
Эти цифры — не потолок на бумаге, а реальный рабочий режим. Если нужен контекст 128k и 5 человек одновременно на тяжёлых моделях — это уже класс Build 02, и мы честно переведём вас туда.
5. Про «бесплатно» — честная сноска
Локальная станция действительно не требует подписки. Но называть её «бесплатной» без оговорок — вводить в заблуждение. Есть постоянные издержки:
- Электричество: ~150–250 Вт под нагрузкой.
- Амортизация железа: 5+ лет, железо изнашивается и морально устаревает с одной стороны, но реалии показывают что цены на оборудование только растут. С мая 2026 по сентябрь 2026 прибавили 50% и это не предел.
- Обслуживание: обновления, мониторинг, расширение спектра задач.
Слово «бесплатно» без этих оговорок — маркетинг, а не экономика. Но и без них очевидно: против ежемесячных облачных счетов это несопоставимо дешевле.
6. Экономика по-честному
| Статья | Диапазон |
|---|---|
| Железо Build 01 | от 450 000 ₽ |
| Базовая установка моделей | от 5 000 ₽ |
| Разработка агентов/скриптов под задачи | от 5 000 ₽ (простые) до 100 000 ₽+ (сложные) |
| RAG-база знаний | от 5 000 ₽ (1 документ) до 150 000 ₽+ (векторная БД, права доступа) |
| Интеграция с 1С/CRM/Telegram | от 5 000 ₽ до 80 000 ₽+ |
| Обучение команды | включено/отдельно |
| Поддержка | от 10 000 ₽/мес |
Итог: реальный чек проекта — не 450 000 ₽, а от 700 000 до 1 500 000 ₽ под ключ (в зависимости от задач). Но в Build 01 вы по умолчанию получаете предустановленные Ubuntu + Qwen + Gemma + чат с моделью + инструкции по использованию
Окупаемость с учётом внедрения: 8–14 месяцев против облачных подписок. Для сравнения: сопоставимая нагрузка на API OpenAI/Anthropic обходится в десятки тысяч рублей в месяц и растёт вместе с числом сотрудников — а своя станция после окупаемости работает годами.
7. Цены на услуги внедрения
| Услуга | Простая | Средняя | Сложная |
|---|---|---|---|
| Агент / скрипт | от 5 000 ₽ | от 25 000 ₽ | от 100 000 ₽ |
| RAG-база (1 документ) | от 5 000 ₽ | — | — |
| RAG-база (векторная БД, 100+ док., права доступа) | — | от 50 000 ₽ | от 150 000 ₽ |
| Telegram-бот на модели | от 5 000 ₽ | от 20 000 ₽ | от 60 000 ₽ |
| Интеграция с 1С/CRM | — | — | от 50 000 ₽ |
| Внедрение под ключ | — | — | от 250 000 ₽ |
Точную стоимость считаем после короткого брифа: простой случай — это честные 5 000 ₽, сложный — диапазон, который мы называем заранее. Никаких сюрпризов в счёте.
8. Когда своя станция НЕ нужна
Мы честные, поэтому скажем и это:
- Если задач 1–2 в день — облако дешевле. Своя станция окупается на объёме, а не на редких запросах.
- Если нужен GPT-4-класс на сложных reasoning-задачах — Build 01 не тот класс железа, и мы это признаем.
- Если нет сотрудника/подрядчика, кто будет поддерживать — станция без обслуживания быстро превращается в дорогую игрушку.
Но если вы работаете с ИИ каждый день или у вас отдел, который тонет в рутине, — своя станция почти всегда выигрывает.
9. Вывод
Build 01 — это станция, которая делает две вещи отлично:
- Даёт одному профессионалу полноценный локальный ИИ — без подписок, без лимитов, с полным контролем данных. Это её стихия, и здесь она на своём месте.
- Снимает ~60% рутины отдела из 5 человек — не заменяет людей, а освобождает их от однообразной работы.
⚙️ Экономика поддержки: ИИ-оркестрация как сервис Внедрить железо — 50% успеха. Настоящая эффективность достигается за счет умной маршрутизации задач. Наш абонентский сервис берет на себя ежемесячную оптимизацию ваших процессов: мы настраиваем локальные смарт-роутеры, которые автоматически делят потоки данных. Легкие задачи (сортировка, парсинг, извлечение данных) уходят на сверхбыстрые микро-модели, а тяжелый контур генерации документов — на флагманские локальные движки. Это экономит ресурс видеокарт, защищает систему от перегрузок и гарантирует аптайм вашей сети 24/7. Подписка на обслуживание окупается в первую неделю.
Правильный следующий шаг — бесплатная консультация и расчёт под ваши задачи. Мы честно скажем, если для вашего объёма облако окажется выгоднее, и не будем продавать станцию ради станции.