Статья посвящена критически важному вопросу развертывания вычислительных мощностей для работы современных моделей искусственного интеллекта. Автор анализирует три основные стратегии: создание собственной локальной инфраструктуры (on-premise), использование облачных решений (cloud) и внедрение гибридных моделей. В тексте отмечается, что около 70% российских компаний уже интегрируют ИИ в свои бизнес-процессы, что создает колоссальный спрос на специализированное оборудование. Основной акцент сделан на поиске баланса между стоимостью владения (CapEx) и гибкостью масштабирования (OpEx). Выбор между арендой GPU-кластеров и покупкой собственных серверов напрямую влияет на скорость вывода ИИ-продуктов на рынок и безопасность данных. Материал будет полезен техническим директорам и архитекторам систем, планирующим внедрение глубокого обучения в корпоративный сектор.