Чому AI-стартапи обирають bare metal замість хмари у 2025 році

Вступ: нова ера інфраструктури для AI

2025 рік став роком прискорення та зрілості для індустрії штучного інтелекту. Генеративні моделі, мовні асистенти, системи комп’ютерного зору та платформи для обробки даних уже давно вийшли за межі лабораторних експериментів і перетворилися на продукти, якими щодня користуються мільйони людей. За останні два роки ринок AI пережив справжній інвестиційний бум: лише у 2024 році венчурні фонди вклали понад 70 мільярдів доларів у компанії цього сегмента, і у 2025 році ця цифра продовжує зростати.

Для стартапів, які створюють продукти на базі AI, ключовим викликом стає інфраструктура:

• Навчання моделей потребує GPU-кластерів з десятками карт.

• Обслуговування користувачів вимагає стабільності та низької затримки.

• Масштабування потребує гнучкої архітектури.

Майже всі команди починають із хмари. Це природний вибір: можна швидко розгорнути прототип, протестувати гіпотези, показати інвесторам MVP і не витрачати час на закупівлю обладнання. Але із зростанням навантаження хмара перестає бути універсальним рішенням. Вартість GPU-інстансів стає непосильною, затримки заважають роботі сервісів, а контроль над середовищем обмежений. На цьому етапі все більше стартапів обирають bare metal — виділені фізичні сервери, які забезпечують повний контроль і передбачувані витрати.

Хмара: сильні сторони та реальні обмеження

Облачні платформи, такі як AWS, Google Cloud та Azure, відіграли величезну роль у розвитку AI. Вони стали стандартною точкою входу й дали змогу тисячам стартапів швидко масштабуватися.

Переваги хмари:

• Миттєвий запуск — сервери та бази даних за хвилини.

• Еластичне масштабування — додайте інстанси, коли зростає навантаження.

• Екосистема сервісів — сховища, бази даних, CI/CD, аналітика.

• Модель оплати — плати лише за використане, зручно для прототипування.

Обмеження для AI-стартапів:

• Висока вартість GPU — оренда одного NVIDIA H100 у 2025 році коштує 12–15 тис.$/міс. Кластер із 8 карт = понад 100 тис.$.

• Дефіцит ресурсів — популярні GPU бронюють наперед; команди можуть чекати тижнями.

• Непередбачувані рахунки — збори за трафік і сховище здатні подвоїти витрати.

• Vendor lock-in — перенесення даних і моделей в іншу хмару коштує сотні тисяч і триває місяцями.

• Обмежений контроль — неможливо вільно ставити драйвери, версії CUDA чи експериментальні бібліотеки.

👉 Для ранніх стартапів хмара ідеальна. Але коли зростають навантаження та обсяги даних, вона перетворюється з «рятівника» на фактор обмеження.

Bare Metal: альтернатива без компромісів

Bare metal — це виділений фізичний сервер, повністю переданий одному клієнту. Жодної віртуалізації, жодних «шумних сусідів», жодного спільного використання ресурсів.

Ключові переваги:

• Виділені ресурси — стабільна продуктивність без просідань.

• Повний контроль — root-доступ, кастомна ОС, будь-які драйвери.

• Прозоре ціноутворення — жодних прихованих витрат на трафік чи зберігання.

• Максимальна продуктивність — на 10–20% швидше порівняно з віртуалізованими інстансами.

• Зручність для комплаєнсу — легше відповідати вимогам щодо локалізації та безпеки даних.

Ключові причини вибору bare metal

Економія бюджету

• Хмара: кластер із 8 GPU коштує 80–120 тис.$/міс.

• Bare metal: такий самий кластер — 20–30 тис.$/міс фіксовано.

Доступність GPU

• Хмара: H100/A100 часто зарезервовані корпораціями.

• Bare metal: GPU гарантовані, якщо сервер укомплектований.

Продуктивність і низька затримка

• Відсутність віртуалізації = +10–20% швидкості навчання й inference.

Контроль і кастомізація

• Root-доступ: власні CUDA, фреймворки (PyTorch, JAX, TensorRT), експериментальні збірки.

Комплаєнс і безпека

• Фінансові компанії, медтех і державні проєкти потребують виділених серверів. Bare metal робить це простим.

Прогнозовані витрати

• У хмарі рахунки завжди більші через трафік і сховища.

• Bare metal = фіксована щомісячна ціна, зручно для інвесторів.

Як стартапи використовують bare metal

• Навчання моделей — LLM та CV тренуються тижнями; bare metal зменшує витрати на 50%.

• Продакшн-сервіси — генеративні стартапи з мільйонами користувачів цінують стабільність без «сусідів».

• Дата-пайплайни — петабайти даних дешевше обробляти на локальних дисках bare metal.

• Регульовані ринки — фінтех, медтех, держсектор вимагають виділені сервери.

Приклади за галузями:

1. NLP і LLM — тижні навчання → удвічі дешевше, ніж у хмарі.

2. Computer Vision (медтех) — аналіз МРТ/КТ → висока продуктивність + комплаєнс.

3. Фінтех antifraud — мільйони транзакцій у реальному часі → мінімальні затримки.

4. Генеративні SaaS — відео/аудіо/зображення → зменшення витрат на трафік.

5. EdTech — адаптивне навчання для тисяч студентів → передбачуване масштабування.

6. Робототехніка й автономний транспорт — рішення в реальному часі → сервери ближче до edge.

7. Біотех і геноміка — сотні ТБ даних → дешевші локальні обчислення.

Порівняння: хмара vs bare metal

Тренди 2025–2030

• Дефіцит GPU — H100/A100 залишаються рідкістю → bare metal-провайдери виграють.

• Green AI — енергоефективність стає обов’язковою → bare metal зменшує навантаження.

• Локалізація даних — GDPR і локальні закони вимагають зберігання в регіоні → bare metal можна розгорнути там, де потрібно.

• Гібридні стратегії — старт у хмарі, довготривалі навантаження на bare metal.

• Зростання ринку — за прогнозами McKinsey, до 2030 року AI додасть світовій економіці 13 трлн$, і bare metal стане ключовим елементом.

Висновок

У 2025 році AI-стартапи все частіше обирають bare metal. Причини очевидні: це дешевше, прогнозованіше, швидше й безпечніше. Хмара залишається корисним інструментом для прототипів, але bare metal стає основою масштабування й розвитку.

Unihost пропонує виділені GPU bare metal-сервери з кастомними конфігураціями та підтримкою 24/7. Ми допомагаємо AI-командам будувати інфраструктуру, яка пришвидшує розвиток бізнесу й знижує витрати.

Зберіть свій bare metal-сервер вже сьогодні і переконайтеся: правильна інфраструктура може стати вашим головним конкурентним перевагою.