Жасанды интеллект бизнес-процестерге дамы дамырып кірсе де, компанияларда бірінші сәтті пилоттармен бірге қиындарақ сұрақ туындайды: келесі не істеу керек? Өз инфрақұрылымын салу керек пе, бұлтқа бару керек пе, деректерді дайындау керек пе, не алдымен AI қандай тапсырманы шешу керектігін түсіну керек пе? Бұл туралы Астанада өткен AI & Digital Bridge 2026 форумының шеңберіндегі «GPU-инфрақұрылымнан қауіпсіз AI енгізуге» workshop-те QazCode / Beeline Қазақстан деректерді басқару директоры Фарух Бакиев, Huawei бұлттық бағыты директоры Ван Хуасинь, Cyberhaven аймақтық сату директоры және ел менеджері Мохаммед Карим, Check Point клиенттермен жұмыс істейтін менеджері Кирилл Ильганаев және басқа технологиялық компаниялардың өкілдері сөйледі. Талқылаудың ортасында инфрақұрылым, корпоративтік деректер және қауіпсіздік мәселелері болды — жасанды интеллектпен эксперимент өндірістік шешімге айналғанда олар критикалық маңыза ие болады.
Алдымен тапсырма, содан кейін AI QazCode-дан Фарух Бакиев бүгін бизнесненен келетін ең таратылған сұраулардың бірінің пределі қарапайым деп таныды: «AI қалаймыз». Дегенмен, оның пікірі бойынша, бастау модельді таңдаудан немесе есептеу қуаттарын сатып алудан емес, компанияға жасанды интеллект не үшін керектігін түсінуден керек. Мәселе үлкен компанияларда айқын көрінеді. Онда AI таза технологиялық ортаға емес, бар архитектураға — ескірген жүйелермен, қиын бизнес-процестермен және деректердің әртүрлі сапасымен — енгізілуі керек.
Фарух Бакиев, Chief Data Officer QazCode Фарух Бакиев, QazCode / Beeline Қазақстан деректерді басқару директоры Өзінің тапсырмасын түсінікті білетін кіші стартап үшін дайын инфрақұрылымды пайдалану, оның үстінде қолданба әзірленеді, оптималь шешім болуы мүмкін. Үлкен бизнесде тәсіл басқа: алдымен бизнес-тапсырмаларын анықтау және қандай технологиялар нақты қажеттігін түсіну маңызды, тек содан кейін GPU-қуаттарына ауыр инвестициялар туралы шешім қабылдау керек. GPU не графикалық процессорлар — бұл бір уақытта үлкен санда операцияларды орындауға қабілетті күшті есептеу чиптері. Сол себепті олар AI-модельдерін оқыту және жұмыс істету үшін пайдаланылады: жүйе қанша қиын және кеңейтілген болса, солай көп есептеу ресурстары қажет болуы мүмкін.
Деректерге келетінсе, ең заманауи модель де бастапқы ақпараттың төмен сапасын компенсациялай алмайды. Фарух Бакиев, QazCode / Beeline Қазақстан деректерді басқару директоры Нәтиже сапасы бастапқы деректер сапасына тікелей байланысты. Егер олар жаман құрылымдалған болса немесе қателерді қамтыса, шығуда біз солай сапасыз нәтиже аламыз — тек әдемі қаптамада.
Өз ЦОДы не бұлт Инфрақұрылым шеңберіндегі ең жарқыраулы даулардың бірі аяқталды. Компания өзінің деректер орталықтарына және GPU-ға инвестиция салуы керек пе, не бұлттық қуаттарды пайдалану оңайырақ па? Кіші компаниялар мен стартаптар үшін QazCode өкілінің жауабы анық. Салыстырмалы компактті инфрақұрылымды сатып алу да өте қымбат болуы мүмкін, әсіресе LLM және есептеу талаптары қалай жылдам өзгеретінін ескере отырып. Сүрет: Beeline Қазақстан Бұлттық қызметтер бастапқы үлкен инвестицияларсыз AI-мен эксперимент жүргізуге және қажеттілігіне қарай қуаттарды арттыруға мүмкіндік береді. Бұлттық инфрақұрылымды өз ЦОДының альтернативы ретінде қарастыратын компаниялар үшін Beeline Business HyperCloud бағытын дамытады — корпоративтік IT-жүйелер мен қызметтерін орналастыруға арналған бұлттық платформа, бизнес тапсырмаларына сәйкес ресурстарды маштабтау мүмкіндігімен.
Үлкен ұйымдар үшін, оның пікірі бойынша, таңдау қиынрақ. Егер локализация, инфрақұрылымды бақылау және сезімтал деректерді ел ішінде сақтау критикалық маңызы бар болса, өз қуаттары негізделген болуы мүмкін. Фарух Бакиев, QazCode / Beeline Қазақстан деректерді басқару директоры Ағымдағы кезеңде кіші компаниялар мен стартаптар үшін ең рационалды вариант бұлттық инфрақұрылымды пайдалану болуы мүмкін. Егер ресурстар шектеулі болмаса, компания өзінің ЦОДын салуға инвестиция сала алады. Дегенмен, деректерді локализациялау талаптары критикалық болмаса және сезімтал жеке деректер турасы емес болса, бұлттық инфрақұрылым AI-шешімдермен жұмысты айтарлықтай тез бастауға мүмкіндік береді.
Дискуссияға қатысушылардың қалғанысы жалпы алғанда, универсал жауап жоқ деп келісті. Huawei өкілі де шешімдерді тез іске қосу үшін бұлттық модельдің артықшылықтары туралы сөйледі, ал тұрақты үлкен нагрузкалар үшін жергілікті инфрақұрылым немесе жергілікті бұлттық қуаттар пайдаланылуы мүмкін. Check Point клиенттермен жұмыс істейтін менеджері Кирилл Ильганаев гибридты сценарийге назар аударуды талап етті: үлкен компаниялар жиі өз инфрақұрылымын және бұлтты біріктіреді. Дегенмен, бұл тәсіл есепте шарлау бетін арттырады — екі контурды да қорғау керек. Cyberhaven өкілі заманнауи қорғау құралдарының сыртқы қызметтерде және корпоративтік инфрақұрылымда құпия деректермен жұмысты бақылауға мүмкіндік беретінін ескере отырып, дискуссияны толықтырды.
AI жаңа тәуекелдерді тудырады, бірақ қауіпсіздік негіздері өзгермейді Арнайы тамақталған тақырып — ата-жөні Shadow AI — жұмыскерлер өзі-өзі қоғамдық AI-қызметтерін пайдаланады және компания бақылауысыз жұмыс ақпаратын жүктей алатын жағдай. Check Point өкілі AI-жүйелерге жаңа сыныптардағы шабуылдар туралы да ескерді: prompt injection, модельдерді poison-лау, деректер мен инфрақұрылымды құбылдату. Бір уақытта қатысушылар AI-ның пайда болуы ақпараттық қауіпсіздіктың дәстүрлі ережелерін болдырмайтынын келісті. Фарух Бакиев негізгі практикалардан бастауды ұсынды: кірулерді бөлу, firewall пайдалану, кодты ашықтары үшін талдау, логтарды жинау, SIEM-периметрін құру, тест, пре-дәріс және өндірістік орталарды бөлу, AI-агенттер үшін ізоляцияланған «құм ойыншықтарын» пайдалану.
Фарух Бакиев, QazCode / Beeline Қазақстан деректерді басқару директоры Қорғау құралдары қанша заманауи болса да, олар негізгі сандық гигиена мен ақпараттық қауіпсіздік негізгі принциптерін сақтауды алмастыра алмайды. Адамдар жүйемен өзара әрекеттесе жатқанша, кез-келген жүйе уязвимді қалады. AI-агенттермен де жағдай ұқсас: олардың автономиясына қарамастан, адамдар жүйе жұмысына ішкі және сыртқы тарапынан қатысады. Сол себепті ақпараттық қауіпсіздік негізгі практикалары қорғау негізі болып қалады — технологиялар қанша заманауи болса да.
Нәтижесінде дискуссия басталған сұраққа қайтылды: бизнес AI-трансформацияны ең көп GPU сатып алумен немесе өз ЦОДын салумен бастамауы керек. Алдымен тапсырманы анықтау, негіздегі деректер қайлар және олар қайда сақталуы мүмкін екенін түсіну, содан кейін нақты сценарийге сәйкес инфрақұрылым мен қорғау жүйесін таңдау керек. Онда жасанды интеллект технология үшін эксперименттен тоқтап, бизнеснің жұмыс құралына айналады. Хабарлама «AI GPU-дан басталмайды: бизнесге жасанды интеллектті енгізу үшін не керек» THE TECH-та алдымен пайда болды.
