Локальный ИИ в компании - когда это оправдано

Читал недавно материал про то что локальный ИИ в 2026 году становится нормой для многих компаний. Хочу добавить продуктовый угол к этой теме.

Запускал несколько проектов где вопрос «облачная модель или локальная» стоял всерьёз. Вот когда локальный вариант действительно оправдан.

Работа с персональными данными. 152-ФЗ не оставляет выбора если у вас данные российских пользователей и вы хотите их гонять через LLM. Либо обезличиваешь до потери смысла, либо поднимаешь локально. Третьего нет.

Предсказуемые затраты при больших объёмах. Облачные API дешёвые пока объём маленький. При тысячах запросов в день считать токены становится болезненно. Локальная модель это капитальные затраты один раз.

Специфический домен. Если задача очень узкая - юридические документы конкретной компании, внутренняя документация, корпоративный стиль - дообученная локальная модель часто бьёт универсальную облачную по качеству на этой задаче.

Когда локальный вариант не оправдан: когда хочется попробовать и посмотреть. Разворачивать инфраструктуру под гипотезу которую ещё не проверили - дорого и медленно. Для экспериментов облако лучше.

Кто уже пробовал локальные модели в продакшене - какие задачи закрываете?