Почему стоит разбираться в собственном железе, локальном AI и децентрализованных вычислениях

Мои наблюдения

Всё чаще люди рассказывают о том, как они забирают часть своей цифровой жизни под собственный контроль: уходят из облаков в NAS, запускают автоматизации на Mac mini, превращают свои устройства в небольшие личные серверы и даже мини-фермы. Кто-то запускает AI-агентов на своих Mac mini, несёт их в дата-центры, чтобы получить хороший интернет, стабильное питание и более надёжную инфраструктуру, чем дома.

Сначала меня это удивило. В голове появилась мысль: как будто наступает цифровая анархия. Кибернетическая анархия. Но потом я подумал: а что в этом, собственно, странного? Все более-менее крупные структуры так и делают. Компании стараются держать данные у себя, контролировать свои серверы и инфраструктуру. Государства тоже стараются хранить данные у себя и не зависеть полностью от чужих систем. Для компаний и государств это нормально, а для обычного человека почему-то до сих пор выглядит как что-то необычное. И вот эта мысль меня зацепила.

Мои опасения

Ещё меня заинтересовал вопрос: что будет, если Big Tech-компании начнут всё сильнее поднимать цены на свои услуги? С облачным хранилищем всё более-менее понятно: если условный iCloud, Google Drive, Dropbox или другой сервис станет слишком дорогим, человек теоретически может купить NAS и поднять своё хранилище. Но что, если искусственный интеллект, большие языковые модели и сильные AI-инструменты со временем уйдут всё глубже в закрытую часть? Это же не наше. Нам это не гарантировано.

Большие компании могут закрывать модели, менять правила доступа, ограничивать регионы, отключать функции, поднимать цены или оставлять самые сильные возможности только для корпоративных клиентов. Особенно это заметно на AI-агентах. Если хочется не просто чат, а настоящего агента, который будет долго работать, ходить по инструментам, анализировать данные, читать документы, делать много шагов и выполнять сложные задачи, он начинает потреблять много токенов. А это уже может стоить очень дорого. И тогда возникает вопрос: на что реально можно рассчитывать? Нельзя просто исходить из того, что мы всегда будем получать максимально мощные модели за разумные деньги, на удобных условиях и для любых задач.

Мне стало интересно разобраться, что действительно может быть моим. Что можно запускать самостоятельно? Какие модели можно использовать локально? Насколько они умные и тяжёлые? Сколько стоит их запускать? Какое железо для этого нужно? Что можно поднять на Mac mini, Mac Studio, mini-PC, NAS, домашнем сервере или в дата-центре? Не хочется строить иллюзию, что один человек может заменить себе всю инфраструктуру OpenAI, Google или Anthropic. Но важно понимать другое: какую часть данных, инструментов и AI-процессов реально держать у себя.

Мои надежды

Ещё одна часть, которая меня заинтересовала, это проекты децентрализованных и распределённых вычислений. В последнее время начали появляться платформы, где люди могут предоставлять своё оборудование удалённо для вычислений.

Идея выглядит так: если у тебя есть оборудование, оно не обязательно должно простаивать. Теоретически его можно подключить к сети, отдавать часть вычислительной мощности, получать за это оплату или токены, а потом использовать их тогда, когда они понадобятся. Кажется, такие проекты могут быть одним из возможных ответов на угрозу того, что большие компании взвинтят цены, закроют модели или сделают сильный AI доступным только для ограниченного круга клиентов.

Мои планы

Хочется не просто наблюдать за этим со стороны, а разбираться по шагам: что возможно, что дорого, что бессмысленно, а что действительно может дать больше свободы. Начать собираюсь с малого: летом в отпуске настроить NAS, а дальше смотреть, что из этого получится.

А что вы думаете на этот счёт? Интересна ли вам такая тема? Есть ли у вас свой NAS, домашний сервер, Mac mini, mini-PC или другое железо, которое вы используете не просто как обычный компьютер? Или пока всё это кажется лишней сложностью?