Cirrascale предлагает частную модель Gemini AI

Cirrascale Cloud Services объявила о расширении партнерства с Google Cloud с целью предоставления модели Gemini в локальной инфраструктуре (on-premises) через Google Distributed Cloud. Таким образом, компания стала первым провайдером «необлака» (neocloud), предлагающим передовую модель искусственного интеллекта от Google в качестве полностью автономного и изолированного аппаратно-программного комплекса. Это объявление, приуроченное к конференции Google Cloud Next 2026 в Лас-Вегасе, решает давнюю проблему, которая беспокоила регулируемые отраслями организации с самого начала бурного развития генеративного ИИ: как получить доступ к передовым ИИ-моделям, не утрачивая контроль над своими данными.

Новое предложение упаковывает Gemini в аппаратное решение производства Dell, сертифицированное Google, оснащенное восемью графическими процессорами Nvidia и защищенное средствами конфиденциальных вычислений. Предприятия и государственные ведомства могут развертывать эту систему в дата-центрах Cirrascale или на собственных объектах, полностью отключив ее от интернета и облачной инфраструктуры Google. Продукт переходит в фазу предварительного тестирования (preview) незамедлительно, а его полноценный выход на рынок ожидается в июне или июле.

В эксклюзивном интервью VentureBeat в преддверии анонса Дейв Дриггерс (Dave Driggers), генеральный директор Cirrascale Cloud Services, охарактеризовал это развертывание как «следующий шаг в партнерстве» и возможность «предложить их самую важную модель, которая у них есть, — Gemini». Он подчеркнул, что именно получат клиенты: «Это полноценный Gemini. Ничего не урезано, — заявил он VentureBeat. — Ничего не пропадет, и он будет доступен в приватном сценарии, так что мы сможем гарантировать клиентам безопасность их данных, безопасность их входных и выходных данных».

Этот шаг свидетельствует о глубоких изменениях на корпоративном рынке ИИ, где самые мощные модели мигрируют из дата-центров гиперскейлеров в собственные стойки клиентов — это противоречит устоявшимся канонам облачных вычислений последнего десятилетия.

Неразрешимая дилемма, из-за которой банки и государственные структуры оставались в стороне от ИИ

Годами организации из сферы финансовых услуг, здравоохранения, оборонного сектора и госуправления сталкивались с жестким выбором: либо получить доступ к самым мощным ИИ-моделям через публичные облачные API, подвергая конфиденциальные данные рискам сторонней инфраструктуры, либо довольствоваться менее способными моделями с открытым исходным кодом, которые они могли бы разместить у себя. Новое предложение Cirrascale призвано полностью устранить этот компромисс.

Дриггерс рассказал, как проблема доверия нарастала поэтапно. Сначала компании переживали из-за передачи своих проприетарных данных гиперскейлерам. Затем пришло более глубокое осознание. «Они начали понимать: черт побери, когда мои пользователи что-то вводят, они отдают частную информацию — и ответ тоже конфиденциален, — сказал Дриггерс изданию VentureBeat. — А потом гиперскейлеры заявили: «Ваши промпты и ответы на них? Это наше. Они нужны нам, чтобы отвечать на ваши вопросы»». По его словам, именно в тот момент спрос на полностью конфиденциальный ИИ стал непреодолимым.

В отличие от Google Distributed Cloud, которое Google уже предлагает в качестве собственного расширения облака для локальной инфраструктуры, решение Cirrascale выносит саму модель — со всеми весами — полностью за пределы инфраструктуры Google. «Google не владеет этим оборудованием. Оборудование принадлежит нам или клиенту, — отметил Дриггерс. — Оно полностью автономно от Google».

Дриггерс провел четкую границу между этим предложением и решениями конкурентов. Отвечая на вопросы о локальных развертываниях моделей OpenAI на базе Microsoft Azure on-premises и AWS Outposts, он высказался прямо: «Это совсем другое. Здесь происходит развертывание реальной модели локально, за пределами их облака. Это не урезанная версия. Это настоящая модель».

Выдерни штекер — и модель исчезнет: как конфиденциальные вычисления защищают главную ценность Google

Техническая основа этого решения показывает, насколько серьезно Google и Cirrascale подходят к вопросу безопасности. Модель Gemini целиком размещается в энергозависимой памяти, а не на постоянном накопителе. «Как только питание отключается, модель исчезает», — пояснил Дриггерс. Сеансы пользователей работают через кэш-память, которая автоматически стирается по завершении сессии. «Вводные данные пользователя компании по окончании сеанса уничтожаются. Их можно сохранить, но по умолчанию они удаляются», — добавил он.

Пожалуй, самой поразительной функцией безопасности является реакция системы на попытку несанкционированного доступа к устройству. Дриггерс описал механизм, который фактически выводит машину из строя: «Если вы делаете что-то, что противоречит концепции конфиденциальных вычислений, модель исчезает. Мало того что устройство выключается (и, следовательно, стирается модель), оно еще и фиксирует метку: «Вы нарушили правила конфиденциальных вычислений». Такую машину необходимо вернуть нам, в Dell или в Google».

Такой уровень защиты отражает опасения самой Google по поводу передачи весов своей флагманской модели в среды, которые она не контролирует. По сути, устройство представляет собой сейф: модель работает внутри него, но никто — даже сам клиент — не может извлечь или просмотреть ее веса. Оболочка конфиденциальных вычислений гарантирует, что даже физическое обладание оборудованием не дает доступа к интеллектуальной собственности модели.

Когда Google выпускает новую версию Gemini, устройству требуется подключение к сети — но лишь кратковременное и через защищенный канал. «Ей действительно нужно подключиться обратно к Google, чтобы загрузить новую модель. Но это можно сделать через приватное соединение», — пояснил Дриггерс. Для наиболее чувствительных к безопасности клиентов, которым категорически запрещено подключать оборудование к внешней сети, Cirrascale предлагает физическую замену: «Сервер отключается, очищается, все данные гарантированно удаляются, после чего прибывает новый сервер с новой версией модели».

От Уолл-стрит до фармацевтических лабораторий: спрос на изолированный от интернета ИИ стремительно растет

Дриггерс выделил три основных фактора спроса: доверие, безопасность и гарантированная производительность. Список возглавляют финансовые институты. «У них есть регуляторные ограничения, из-за которых они не могут допустить нахождение систем вне зоны своего контроля. Они должны сами определять, где и что находится. Это должен быть изолированный контур (air-gapped)», — подчеркнул Дриггерс. Минимальная конфигурация для развертывания — всего один сервер с восемью графическими процессорами — делает продукт доступным способом, которым не обладают собственные частные предложения Google. Запуск Gemini на инфраструктуре Google на базе чипов TPU, по словам Дриггерса, требует гораздо больших масштабов. «Если вы хотите получить приватный [экземпляр] от Google, они требуют гораздо более крупных вложений, потому что для создания чего-то персонального Google нужны гигантские мощности. Здесь же мы можем обойтись одной машиной».

Помимо финансового сектора, Дриггерс указал на сферу разработки лекарств, медицинские данные, государственные исследования и любые направления бизнеса, работающие с персональными данными. Он также отметил критически важный вариант использования: суверенность данных. «А как насчет бизнеса, который работает за пределами США и сталкивается с законами о суверенности данных в регионах, где нет GCP? Мы можем предоставить приватный Gemini в таких небольших странах, откуда данные не имеют права вывозиться».

Государственный сектор — еще одна ключевая цель. В марте Cirrascale запустила специализированное подразделение правительственных услуг в рамках своего предыдущего партнерства с Google Public Sector вокруг инициативы GPAR (Google Public Sector Program for Accelerated Research). Эта программа предоставляет высшим учебным заведениям и исследовательским организациям доступ к инструментам ИИ, включая AlphaFold, ИИ-со-исследователя (AI Co-Scientist) и Gemini Enterprise for Education. Сегодняшнее объявление расширяет это партнерство с уровня исследовательских инструментов до самой модели.

Гарантия производительности — третий столп. Дриггерс отметил, что передовые модели, к которым обращаются через публичные API, обеспечивают непостоянное время отклика, что является проблемой для критически важных бизнес-приложений. Частное развертывание исключает эту вариативность. Cirrascale надстраивает над аппаратным комплексом Gemini управляющее программное обеспечение, которое позволяет администраторам расставлять приоритеты для пользователей, распределять токены по ролям, настраивать размеры контекстного окна и балансировать нагрузку между несколькими устройствами и регионами. «Вашим ключевым дата-саентистам или программистам могут потребоваться очень большие контекстные окна и приоритет, особенно в рабочие часы, — пояснил Дриггерс, — но в остальное время они могут разделить ресурсы Gemini с более широкой группой сотрудников».

Лицензии на рабочие места, тарификация по токенам и безлимитное ценообразование: модель, созданная для гибкости бизнеса

Ценовая модель отражает общую философию Cirrascale — идти навстречу потребностям клиентов. Дриггерс описал несколько вариантов потребления: лицензирование на основе рабочих мест (с корпоративным и стандартным уровнями), тарификация за токены и фиксированная цена «все включено» (all-you-can-eat) за устройство. Минимальные требования — один выделенный сервер; оборудование ни при каких конфигурациях не делится между разными клиентами. «Мы подстроимся под то, к чему привык клиент, — заявил Дриггерс. — Если они привыкли к лицензиям на рабочие места, мы создадим для них лицензии на рабочие места».

Клиенты также могут приобрести оборудование в полную собственность, продолжая использовать Gemini как управляемый сервис — схему, которую Cirrascale предлагает с самых ранних дней бума искусственного интеллекта. Дриггерс сообщил, что OpenAI является их клиентом с 2016 или 2017 года: тогда OpenAI приобрела собственные GPU, а Cirrascale «интегрировала их в свои серверы, системы хранения и сетевую инфраструктуру, после чего предоставила им все это в виде облачного сервиса, чтобы им не приходилось ничем управлять».

Такая гибкая модель владения особенно актуальна для университетов и финансируемых государством исследовательских институтов, где требования часто предписывают определенное соотношение капитальных затрат (CapEx), операционных расходов (OpEx) и инвестиций в персонал. «Многие государственные гранты требуют сочетания CapEx, OPEX и кадрового развития, — пояснил Дриггерс. — Так что мы поддерживаем и такой подход».

Внутри «необлака», которое построило первый в мире сервер с восемью GPU и получило главную ИИ-модель от Google

Анонс Cirrascale происходит на фоне взрывного роста <могут рассматриваться как>сектора необлаковмогут рассматриваться как> (neocloud sector) — прослойки специализированных ИИ-провайдеров, занимающих нишу между гиперскейлерами и традиционными хостинг-компаниями. Согласно данным Mordor Intelligence, к 2026 году объем рынка необлаков оценивается в 35,22 млрд долларов и растет со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 46,37%. К ведущим провайдерам необлаков относятся CoreWeave, Crusoe Cloud, Lambda, Nebius и Vultr, специализирующиеся на предоставлении инфраструктуры графических процессоров как услуги (GPU-as-a-Service) для задач искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.

Однако Cirrascale занимает особую нишу в этой бурно развивающейся категории. В то время как такие компании, как CoreWeave, сосредоточены прежде всего на предоставлении сырых вычислительных мощностей GPU в больших масштабах (портфель заказов CoreWeave составляет 55,6 млрд долларов), Cirrascale позиционирует себя вокруг частного ИИ, управляемых сервисов и долгосрочных контрактов, а не эластичных вычислений по требованию. Дриггерс охарактеризовал компанию как «не место для работы по требованию», а скорее как провайдера, ориентированного на «долгосрочные рабочие нагрузки, где мы по-настоящему конкурируем с теми, кто разворачивает системы локально».

История компании подтверждает это утверждение. Своими корнями Cirrascale уходит в аппаратную компанию, которая «сконструировала первый в мире сервер с восемью графическими процессорами в 2012 году, еще до того, как кто-либо подумал, что в одной коробке вообще может понадобиться восемь GPU», как выразился Дриггерс. Примерно восемь лет назад компания переключилась на чисто облачные сервисы и с тех пор сформировала клиентскую базу, в которую входит Алсеновский институт искусственного интеллекта (Allen Institute for AI). В августе 2025 года он выбрал Cirrascale в качестве провайдера управляемых услуг для масштабной инициативы в области открытого ИИ стоимостью 152 миллиона долларов, финансируемой Национальным научным фондом США и Nvidia. Ранее в этом месяце Cirrascale объявила о трехстороннем альянсе с компаниями Rafay Systems и Cisco с целью предоставления комплексных корпоративных ИИ-решений, объединяющих платформу инференса Cirrascale, оркестрацию GPU от Rafay, а также сетевое и аппаратное обеспечение от Cisco.

Эпоха частного ИИ наступает быстрее, чем кто-либо ожидал

Партнерство с Google по проекту Gemini — это самый громкий шаг компании на сегодняшний день, отражающий более широкие тенденции в отрасли. Стремление перенести передовой ИИ из публичного облака в частную инфраструктуру перестало быть нишевым запросом. Отраслевые аналитики прогнозируют, что к 2027 году 40% процессов обучения и инференса ИИ-моделей будут происходить вне среды публичных облаков. Этот прогноз помогает объяснить, почему Google готова разрешить запуск своей флагманской модели на оборудовании, которым она не владеет, в дата-центрах, которые она не эксплуатирует, под управлением компании из Сан-Диего. Альтернативный вариант — наблюдать за тем, как регулируемые предприятия массово переходят на модели с открытым исходным1-м кодом или на службу Azure OpenAI Service от Microsoft — судя по всему, кажется ей худшим исходом.

Этот анонс также имеет серьезные последствия для конкурентных позиций Google. Microsoft выстроила свою корпоративную стратегию в области ИИ вокруг Azure OpenAI Service и тесного партнерства с OpenAI, в то время как AWS инвестировала в Amazon Bedrock и собственные локальные решения через Outposts. Платформа Google Cloud Platform по-прежнему уступает обоим конкурентам по доле рынка, хотя ее облачная выручка в четвертом квартале выросла на 48% в годовом исчислении. Предоставление возможности запускать Gemini на сторонней инфраструктуре через таких партнеров, как Cirrascale, расширяет географию распространения ровно в тех сегментах — государственном управлении, финансах, здравоохранении, — где у Microsoft и Amazon исторически были преимущества. Для Cirrascale это партнерство — шанс резко выделиться на рынке, где большинство необлаков конкурируют лишь по цене и доступности графических процессоров.

Дриггерс ожидает быстрого роста внедрения во второй половине 2026 года. «К концу этого года здесь будет жарко, — сказал он. — Крупные банки наконец займутся подобными вещами, потому что они могут обеспечить безопасность. Они смогут делать это глобально. Крупные исследовательские институты, у которых есть лаборатории по всему миру, будут использовать именно такие подходы». Он прогнозирует, что другие разработчики передовых моделей вскоре представят аналогичные предложения, и не считает Gemini концом этой истории. «Мы искренне верим, что корпоративный сектор ждал частный ИИ — не только Gemini, но и самые разные форматы приватного ИИ», — резюмировал Дриггерс.

Пожалуй, это самая показательная фраза из всех. На протяжении трех лет революция в сфере ИИ определялась простой сделкой: отправь свои данные в облако и получи взамен интеллект. Ставка Cirrascale — и все больше Google — заключается в том, что крупнейшие мировые заказчики больше не согласны на такие условия. Самый мощный искусственный интеллект на планете теперь доступен в виде запертого в сейф устройства, которое может стоять в банковском хранилище, подвале университета или на государственном объекте в стране, где у Google нет дата-центра. Облака, судя по всему, наконец-то готовы вернуться на землю.