Внутри Automat - его руководство по масштабированию стартапов ИИ на AWS

      Бум ИИ кардинально изменил подход стартапов к инфраструктуре. То, что когда-то было относительно простым процессом масштабирования облака, стало гораздо более сложным, поскольку компании теперь балансируют между нагрузками, требующими интенсивного использования GPU, быстро развивающимися моделями ИИ, требованиями соблюдения норм и растущими операционными расходами. Для многих стартапов задача больше не заключается просто в выводе продукта на рынок. Это поддержание устойчивости облачных операций при достаточно быстром масштабировании для конкуренции.

      В то же время AWS превратился в нечто большее, чем просто хостинг-платформа. Для стартапов, создающих продукты на основе ИИ, он стал слоем оркестрации для всего — от конвейеров развертывания до управления генеративным ИИ. По словам генерального директора Automat-it Зива Каштана, стартапы, которые наиболее успешно масштабируются, — это те, кто рассматривает облачную архитектуру как стратегическое преимущество, а не как второстепенный вопрос.

      Скрытая цена слишком быстрого масштабирования

      «С самого начала мы заметили, что быстрорастущие стартапы часто позволяют своим расходам на облачные услуги превышать доходы», — говорит Каштан. Это наблюдение сформировало сильный акцент Automat-it на непрерывной оптимизации FinOps как части их подхода к управляемым услугам AWS.

      Компания, являющаяся премиум-партнером AWS и специализирующейся на стартапах, поддержала тысячи компаний в переходе от MVP к производству. То, что начиналось как бизнес, ориентированный на DevOps, превратилось в компанию по предоставлению услуг ИИ, помогающую стартапам операционализировать все более сложные рабочие процессы ИИ на AWS.

      💜 технологий ЕС Последние события на сцене технологий ЕС, история от нашего мудрого основателя Бориса и немного сомнительного ИИ-арта. Это бесплатно, каждую неделю, в вашем почтовом ящике. Подпишитесь сейчас! Каштан говорит, что одним из самых больших заблуждений основателей является вера в то, что миграция на AWS сама по себе гарантирует эффективность.

      «Lift and shift достаточно хорошо», — говорит он, описывая распространенное мышление среди стартапов. «AWS как Lego. Вы можете построить на нем что угодно. Но вы также можете легко упустить все хорошее».

      Еще одно заблуждение заключается в том, что управляемые услуги по своей сути дороже, чем создание всего внутри компании. По словам Каштана, стартапы часто недооценивают скрытые расходы на обслуживание, патчинг, простои и неэффективное управление ресурсами.

      Боль обычно возникает, когда стартапы переходят от раннего выполнения к настоящему режиму масштабирования. Внезапно расходы на вывод ИИ резко возрастают, развертывания становятся все более хрупкими, а инженерные команды тратят больше времени на устранение сбоев, чем на создание продуктов.

      «На практике это может выглядеть как стремительный рост расходов на ИИ и GPU, когда стартапы испытывают трудности с поддержанием устойчивой юнит-экономики», — объясняет Каштан.

      Почему зрелость DevOps имеет значение

      Одной из самых распространенных архитектурных ошибок, которые видит Automat-it, является задержка стартапов с операционной дисциплиной до более поздних этапов роста. Команды часто пропускают многоаккаунтные зоны приземления AWS, полагаются на ручное предоставление через консоль AWS или развертывают монолитные системы, которые становятся трудными для масштабирования.

      «Мы часто видим, как команды вручную предоставляют ресурсы через веб-интерфейс AWS, а не полагаются на инфраструктуру как код», — говорит Каштан.

      Для стартапов с высоким ростом зрелость DevOps напрямую связана со скоростью и устойчивостью. Зрелые конвейеры CI/CD, автоматизированное тестирование и инфраструктура как код позволяют стартапам развертывать быстрее, снижая операционные трения.

      Каштан утверждает, что самые эффективные стартапы принимают «результат важнее выхода», аутсорсинг недифференцированного управления инфраструктурой, чтобы внутренние команды могли сосредоточиться исключительно на собственных инновациях.

      «Когда DevOps зрел, инженерные команды освобождаются, чтобы сосредоточиться исключительно на своем основном продукте», — говорит он.

      Эта операционная зрелость также все больше применяется к рабочим нагрузкам ИИ. Многие стартапы спешат к производству с впечатляющими демонстрациями ИИ, только чтобы обнаружить, что наблюдаемость, управление и контроль затрат на уровне производства являются значительно более сложными задачами для решения.

      Как выглядит хорошо оптимизированная среда AWS

      По словам Каштана, хорошо оптимизированные стартап-среды на AWS имеют несколько общих характеристик.

      Они придают приоритет инфраструктуре как коду с первого дня, используя такие инструменты, как Terraform или AWS CDK. Они реализуют многоаккаунтные стратегии для обеспечения безопасности и готовности к соблюдению норм. Они принимают эластичные вычислительные среды, такие как Amazon EKS Auto Mode или Amazon ECS на Fargate, чтобы снизить операционную нагрузку и оптимизировать затраты.

      В средах ИИ в частности Automat-it выступает за многоуровневые модели, используя Amazon Bedrock, где более простые задачи направляются к моделям с более низкими затратами, в то время как премиум-модели резервируются для более сложных задач рассуждения.

      «Команды совершают ошибку, используя одну премиум LLM для всего», — говорит Каштан. «Многоуровневая модельная стратегия значительно улучшает эффективность».

      Автоматизация также играет растущую роль в снижении операционных накладных расходов. Каштан указывает на управление затратами на облако, конвейеры CI/CD, сбор доказательств соблюдения норм и оркестрацию агентов как области, где нативная автоматизация AWS может значительно снизить нагрузку на инженеров.

      Двенадцатикратное снижение затрат на инфраструктуру ИИ

      Одним из примеров, которые подчеркивает Automat-it, является его работа с mokSa.ai, стартапом в области видеоинтеллекта, сталкивающимся с несостоятельными затратами на инфраструктуру.

      Исходная архитектура компании полагалась на одну модель ИИ на выделенный экземпляр GPU, что привело к затратам в $353 на камеру в месяц. Automat-it переработал платформу, используя Amazon EKS, и внедрил временное деление GPU от NVIDIA, чтобы позволить нескольким моделям ИИ одновременно делить виртуальные ресурсы GPU.

      «Результатом стало невероятное двенадцатикратное снижение затрат, до всего лишь $27 на камеру в месяц, при этом время вывода оставалось значительно ниже требуемого порога в 500 мс», — говорит Каштан.

      Ландшафт AWS в 2026 году

      Смотря в будущее, Каштан считает, что AWS продолжит развиваться в управляемый слой оркестрации для систем агентного ИИ, абстрагируя большую часть инфраструктурной сложности, с которой стартапы в настоящее время сталкиваются.

      «С введением строгих норм, таких как Закон ЕС о ИИ, вступающего в силу в августе 2026 года, встроенные инструменты управления и отслеживания AWS станут жизненно важными механизмами выживания для стартапов с высоким риском», — говорит он.

      Для основателей, строящих на AWS сегодня, его совет в конечном итоге прост: «Сосредоточьтесь на вашем основном продукте и сотрудничайте для остального».