ИИ дорого не создавать. ИИ дорого эксплуатировать.
Wize AI помогает компаниям внедрять ИИ, сохраняя контроль над интеллектуальной собственностью и снижая стоимость инференса на 40–60%. Фундаментальные исследования, продуктовая линейка и проекты оптимизации — в едином суверенном стеке.
Дата-центры
Оптимизация загрузки GPU-кластеров, снижение TCO инфраструктуры ИИ
Корпорации
Внедрение ИИ с сохранением IP-прав и полным контролем над данными
Гибридные облака
Балансировка нагрузки между on-premise и облачными GPU-ресурсами
Подбор за минуту
Что вы ищете?
Ответьте на пару вопросов — подскажем подходящее ИИ-решение и куда смотреть дальше.
Что вы хотите оптимизировать?
Выберите главное направление — это займёт меньше минуты.
Стек Wize AI
Четыре направления
Продукты, платформа, отраслевые кейсы и запатентованные технологии — собраны под единым суверенным ИИ-стеком.
Исследования
Фундаментальные исследования
Собственная исследовательская команда публикует работы в ведущих ML-конференциях и переводит результаты в коммерческие продукты.
Оптимизация инференса
Снижение стоимости вывода моделей на 40–60% через дистилляцию знаний, квантизацию и спекулятивное декодирование.
Архитектура обучения
Разработка новых оптимизаторов (1-bit SGD, Zero-Order методы), снижающих требования к памяти в десятки раз.
Безопасность LLM
Исследование атак на языковые модели и построение многоуровневых систем защиты корпоративного класса.
Автономные агенты
Мультиагентные системы с самообучением, снижающие потребность в ручной аннотации данных на 70%.
Линейка продуктов
11 специализированных решений
Каждое основано на собственных исследованиях и прошло проверку в production-среде.
Защита и гарантии безопасности ИИ-систем
Обнаружение угроз в реальном времени для LLM
Ускорение обучения моделей в 2–3 раза
Экономия памяти GPU до 99%
Дообучение без обратного распространения
Снижение галлюцинаций на 40%
Графы знаний как сигнал обучения
Автономная трёхагентная система обучения
Динамический выбор LoRA-адаптеров
Прозрачный ИИ через управление вниманием
RL-оптимизация цепочки поставок
Оптимизация инференса
От пайплайна до продакшена
Комплексная оптимизация AI-инфраструктуры: от анализа пайплайна до развёртывания в продакшене.
Анализ RAG-пайплайна
Определяем, какие знания модель реально использует при инференсе. Устраняем избыточные обращения к базе данных.
Дистилляция через PEFT
LoRA и QLoRA fine-tuning — обновляем менее 1% параметров. Знания из RAG переносятся прямо в веса модели.
Снижение стоимости инференса
Модель больше не нуждается в векторной базе для частых запросов. Сокращение GPU-памяти и стоимости за токен.
Развёртывание в продакшене
Квантизация INT4/INT8, спекулятивное декодирование, динамический батчинг — максимальная пропускная способность.
Сохранение интеллектуальной собственности
Все модели, адаптеры и оптимизации остаются собственностью клиента. Развёртывание на вашей инфраструктуре — on-premise или в частном облаке.
Готовы внедрить суверенный ИИ?
Покажем, как Wize AI снижает стоимость инференса и защищает данные вашей компании. Бесплатный proof of concept за 2 недели.