Как запустить ИИ в продакшене: советы CTO CoreWeave

26 мая 2026 года Stack Overflow опубликовал новый выпуск подкаста с Питером Саланки, сооснователем и CTO компании CoreWeave — одного из крупнейших провайдеров GPU-инфраструктуры для ИИ. Тема выпуска — «Do you have what it takes to run AI in production?» — затрагивает ключевой вопрос: почему большинство компаний, экспериментирующих с ИИ, так и не доводят проекты до продакшена. В этой статье разбираем основные тезисы подкаста и объясняем, что это значит для тех, кто использует AI-инструменты в России и СНГ.

Что произошло и почему это важно?

Подкаст был записан на конференции HumanX — одном из крупнейших отраслевых событий, посвящённых применению ИИ в бизнесе. Питер Саланки, возглавляющий техническую сторону CoreWeave, поделился опытом работы с десятками компаний, которые переводят свои AI-системы из лаборатории в реальный продакшен.

Ведущий подкаста Райан Донован из блога Stack Overflow задал ключевой вопрос: почему так много AI-проектов застревают на стадии прототипа? По данным различных отраслевых исследований, до 80% корпоративных AI-проектов не доходят до продакшена. Саланки выделил четыре критических направления, в которых компании чаще всего ошибаются:

• Observability — мониторинг и наблюдаемость AI-систем
• Utilization — эффективное использование вычислительных ресурсов
• Scheduling — планирование и оркестрация GPU-нагрузок
• Over-architecture — избыточная архитектурная сложность

Для пользователей в России и СНГ эта тема особенно актуальна: доступ к GPU-инфраструктуре ограничен, облачные сервисы дороже, а значит, ошибки на этапе внедрения обходятся дороже. Те, кто пользуется платформами вроде WebGPT, получают доступ к моделям без необходимости строить собственную инфраструктуру — но понимание продакшен-реалий помогает принимать более взвешенные решения.

Почему мониторинг AI-систем сложнее, чем обычный DevOps?

Первая тема, которую затронул Саланки, — observability, то есть наблюдаемость AI-систем. В отличие от классического бэкенда, где метрики понятны (время ответа, количество ошибок, нагрузка на CPU), AI-системы требуют принципиально другого подхода к мониторингу.

Проблема в том, что нейросеть может отвечать быстро и без технических ошибок — но при этом генерировать некачественный или даже опасный контент. Традиционные метрики не ловят такие сбои. Нужен мониторинг на нескольких уровнях:

1. Инфраструктурный — загрузка GPU, потребление VRAM, температура, пропускная способность сети
2. Модельный — латентность инференса, throughput (токены в секунду), размер батчей
3. Качественный — оценка выходов модели, детекция галлюцинаций, drift-мониторинг
4. Бизнес-метрики — конверсия, удовлетворённость пользователей, стоимость за запрос

По словам CTO CoreWeave, компании часто сосредотачиваются на первых двух уровнях и полностью игнорируют третий и четвёртый. А ведь именно они определяют, приносит ли AI реальную пользу бизнесу.

Если вы не можете измерить качество ответов вашей модели в продакшене, вы по сути летите вслепую. Мониторинг GPU utilization — это необходимость, но не достаточность.

Для тех, кто работает с AI через API и платформы (а не разворачивает модели самостоятельно), это тоже актуально. Понимание, как устроен мониторинг на стороне провайдера, помогает выбирать более надёжные сервисы и правильно настраивать собственные пайплайны обработки ответов.

Как не сжечь бюджет на GPU: проблема утилизации

Вторая ключевая тема подкаста — utilization, то есть эффективность использования дорогостоящих GPU-ресурсов. Саланки подчеркнул: большинство компаний, впервые выходящих в продакшен с AI, используют GPU на 20-30% мощности. Это всё равно что арендовать спорткар и ездить только первой передачей.

Причины низкой утилизации:

• Неоптимальный батчинг — запросы обрабатываются по одному, а не группами
• Простой между запросами — GPU ждёт новые данные, пока предыдущий результат уходит клиенту
• Избыточное резервирование — компании держат запас мощности «на всякий случай»
• Неправильный выбор железа — дорогие H100/H200 используются для задач, которые можно решить на более доступных картах

CoreWeave, как провайдер GPU-облака, видит эту проблему масштабно. Компания обслуживает крупнейших AI-разработчиков мира и наблюдает за паттернами использования тысяч GPU-кластеров.

Практический совет от Саланки: начинайте с continuous batching и правильного автоскейлинга. Современные фреймворки для инференса — такие как vLLM, TensorRT-LLM, Triton Inference Server — позволяют значительно повысить утилизацию GPU без изменения самой модели.

Вопрос не в том, «какой GPU купить», а в том, «как выжать максимум из того GPU, что у вас уже есть». Оптимизация утилизации — это самый быстрый способ снизить стоимость AI-инференса в 2-3 раза.

Оркестрация и планирование: почему Kubernetes недостаточно

Третий блок подкаста посвящён scheduling — планированию и распределению AI-нагрузок. Саланки отметил, что стандартный Kubernetes-шедулер, который отлично справляется с веб-сервисами, плохо подходит для AI-workloads.

Почему? Потому что AI-задачи имеют уникальные характеристики:

• Тяжеловесность — одна модель может занимать несколько GPU, иногда целый узел
• Неравномерность — пиковая нагрузка может в 10-50 раз превышать базовую
• Зависимость от топологии — NVLink, InfiniBand, расположение GPU в узле влияют на производительность
• Длительные задачи — тренировка модели может идти днями, и прерывание стоит дорого

CoreWeave разработала собственные расширения для Kubernetes, учитывающие специфику GPU-нагрузок. Но даже без кастомных решений компании могут улучшить планирование, используя:

1. GPU-aware scheduling — шедулер знает о типах GPU, доступной VRAM и текущей загрузке
2. Preemption policies — менее приоритетные задачи уступают ресурсы более важным
3. Multi-instance GPU (MIG) — разделение одного GPU на несколько виртуальных для мелких задач
4. Spot/preemptible instances — использование «спотовых» мощностей для некритичных задач

Этот опыт напрямую применим к российским реалиям, где GPU-ресурсы ещё дороже и дефицитнее. Отечественные облачные провайдеры (Яндекс Cloud, Selectel, VK Cloud) начинают предлагать GPU-инстансы, но их количество ограничено, а стоимость заставляет считать каждый час.

Ловушка избыточной архитектуры: когда меньше — это больше

Четвёртая и, возможно, самая неожиданная тема подкаста — предостережение от over-architecture, или избыточной архитектурной сложности. Саланки описал типичную ошибку: компания начинает AI-проект и сразу строит сложную систему из десятков микросервисов, нескольких моделей, RAG-пайплайнов, кэширования, A/B-тестирования и фоллбэков.

Результат? Проект становится настолько сложным, что его невозможно запустить, отладить и поддерживать. Саланки рекомендует противоположный подход:

• Начинайте с одной модели и одного use case
• Добавляйте сложность только когда простое решение доказало свою ценность
• Не оптимизируйте то, что ещё не работает
• Избегайте «resume-driven development» — не добавляйте технологии ради красивого резюме

Я видел десятки команд, которые потратили полгода на архитектуру «идеальной» AI-системы. А потом выяснялось, что простой API-вызов к облачной модели решает задачу на 90%. Начните с малого, докажите ценность, масштабируйте то, что работает.

Это совет, который особенно резонирует с подходом платформ вроде WebGPT: вместо того чтобы строить собственную инфраструктуру с нуля, можно использовать уже готовые модели (ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek) через единый интерфейс и сосредоточиться на бизнес-логике.

Что это значит для пользователей AI в России и СНГ?

Советы Саланки, хотя и адресованы в первую очередь инженерным командам крупных компаний, имеют прямое отношение к более широкой аудитории. Вот почему:

Для компаний, внедряющих ИИ:

• GPU-ресурсы в России ограничены санкциями — ошибки в утилизации стоят дороже
• Облачная GPU-инфраструктура менее развита, чем в США/ЕС — тем важнее грамотное планирование
• Российские AI-стартапы и интеграторы часто копируют западные архитектуры без адаптации — предостережение от over-architecture здесь как нельзя кстати

Для индивидуальных пользователей и небольших команд:

• Не нужно строить продакшен-инфраструктуру, чтобы использовать ИИ — платформы агрегаторы дают доступ к топовым моделям
• Понимание «кухни» AI-продакшена помогает выбирать более надёжные сервисы
• Принцип «начни с простого» работает и на уровне отдельного специалиста

Если вы только начинаете интегрировать ИИ в рабочие процессы, имеет смысл начать с готовых решений. Через WebGPT можно протестировать несколько моделей — Claude, GPT, Gemini, DeepSeek — в едином интерфейсе и определить, какая лучше подходит для вашей задачи, прежде чем инвестировать в собственную инфраструктуру.

Практические шаги: как подготовиться к AI в продакшене

На основе тезисов подкаста можно сформулировать конкретный чеклист для тех, кто планирует вывести AI-проект в продакшен:

Этап 1: Валидация (1-2 недели)

1. Определите одну конкретную бизнес-задачу, которую должен решать ИИ
2. Протестируйте 2-3 модели через API (не разворачивайте ничего на своём железе)
3. Измерьте качество ответов на реальных данных
4. Посчитайте экономику: стоимость за запрос × объём × 30 дней

Этап 2: Минимальный продакшен (2-4 недели)

1. Разверните простейший пайплайн: приложение → API модели → ответ пользователю
2. Добавьте базовый мониторинг: латентность, ошибки, стоимость
3. Настройте алерты на аномалии (резкий рост стоимости, падение качества)
4. Внедрите логирование запросов и ответов для анализа качества

Этап 3: Масштабирование (по мере необходимости)

1. Добавьте кэширование повторяющихся запросов
2. Внедрите A/B-тестирование моделей
3. Рассмотрите fine-tuning или RAG, если базовая модель не справляется
4. Только на этом этапе думайте о собственной GPU-инфраструктуре

Подробнее о выборе AI-моделей для бизнес-задач читайте в нашем обзоре актуальных моделей.

CoreWeave: кто стоит за советами

Стоит понимать контекст: CoreWeave — не просто ещё одна облачная компания. Это один из ключевых провайдеров GPU-инфраструктуры, который обеспечивает вычислительные мощности для крупнейших AI-лабораторий мира. Компания управляет десятками тысяч GPU NVIDIA и специализируется именно на AI-workloads.

Питер Саланки, CTO и сооснователь CoreWeave, наблюдает за паттернами использования AI-инфраструктуры из уникальной позиции — он видит, что делают (и что делают неправильно) сотни компаний одновременно. Это делает его выводы не теоретическими, а основанными на массивном практическом опыте.

Подкаст с его участием — часть серии Stack Overflow, посвящённой практическим аспектам работы с ИИ. Записанный на конференции HumanX и опубликованный в блоге Stack Overflow, он адресован разработчикам и техническим лидерам, которые переходят от экспериментов к реальному внедрению.

Тренд 2026 года: от экспериментов к внедрению

Подкаст Stack Overflow вписывается в более широкий тренд 2026 года. Если 2024-й был годом хайпа вокруг генеративного ИИ, а 2025-й — годом первых разочарований, то 2026-й становится годом прагматичного внедрения. Компании перестают спрашивать «нужен ли нам ИИ?» и начинают спрашивать «как запустить ИИ так, чтобы он работал надёжно и не разорил?».

Ключевые изменения в подходе индустрии:

• От «AI-first» к «AI-where-it-fits» — компании научились определять, где ИИ действительно даёт преимущество
• От собственных моделей к API — даже крупные компании предпочитают использовать модели через API, а не тренировать свои
• От одной модели к мультимодельности — разные задачи решаются разными моделями
• От «больше GPU» к «умнее GPU» — фокус на оптимизации, а не на наращивании мощности

Для пользователей в СНГ этот тренд означает хорошие новости: барьер входа в AI снижается. Не нужно покупать GPU-кластер, чтобы получить пользу от ИИ. Достаточно грамотно выбрать платформу и модель.

Читайте также наш материал о том, как выбрать AI-модель под конкретную задачу.

Часто задаваемые вопросы

Что такое AI в продакшене и чем это отличается от эксперимента?

AI в продакшене — это когда система на основе ИИ обслуживает реальных пользователей в режиме 24/7, с гарантиями качества, скорости и надёжности. В отличие от эксперимента, продакшен требует мониторинга, автоскейлинга, обработки ошибок и контроля затрат. По данным подкаста Stack Overflow с CTO CoreWeave, большинство компаний недооценивают эту разницу.

Нужны ли собственные GPU для использования ИИ в бизнесе?

Нет, для большинства бизнес-задач собственные GPU не нужны. Современные AI-платформы предоставляют доступ к моделям через API, что значительно дешевле и проще в управлении. Собственная GPU-инфраструктура оправдана только при больших объёмах (тысячи запросов в минуту) или при работе с конфиденциальными данными, которые нельзя отправлять во внешние сервисы.

Какие AI-модели доступны пользователям в России?

Несмотря на ограничения прямого доступа к некоторым сервисам, через платформы-агрегаторы вроде WebGPT доступны все ведущие модели: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), DeepSeek и другие. Это позволяет сравнивать модели и выбирать оптимальную для конкретной задачи без VPN и зарубежных карт.

С чего начать внедрение ИИ в компании?

CTO CoreWeave рекомендует начинать с одного конкретного use case и простейшей архитектуры. Определите задачу, протестируйте 2-3 модели через API, измерьте качество и экономику. Только после успешной валидации усложняйте систему. Избыточная архитектура на старте — главный убийца AI-проектов.

Сколько стоит запустить ИИ в продакшене?

Стоимость сильно зависит от объёма и модели. API-вызовы к облачным моделям начинаются от $0.001 за запрос. Для небольшой компании (1000 запросов в день) это $30-100 в месяц. Собственная GPU-инфраструктура обходится от $2000/месяц за один GPU-сервер. Ключевой совет из подкаста: оптимизируйте утилизацию прежде, чем наращивать мощность.