# AZONE-AI

> AZONE-AI (ООО «Азон») — российский системный интегратор: внедряет большие языковые модели (LLM), RAG и ИИ-агентов on-premise в закрытом контуре заказчика, без передачи данных во внешние облака. Работает с объектами КИИ, госсектором, банками, ТЭК и промышленностью; имеет лицензии ФСТЭК и ФСБ России, учитывает требования 152-ФЗ, 187-ФЗ и 243-ФЗ об искусственном интеллекте.

Пилот — 4–8 недель на 1–3 сценариях; промышленное внедрение — от 3 до 6 месяцев. Используем открытые модели (GigaChat 3.x с открытыми весами, Qwen, DeepSeek, YandexGPT Lite и др.) на серверах заказчика или поставляем ПАК с GPU.

Полная версия с описанием услуг, сценариев, цен и FAQ: https://azoneai.ru/llms-full.txt

## О компании

- Юрлицо: ООО «Азон», бренд AZONE-AI; работает с 2003 года.
- ИНН 7723340837. Адрес: Москва, ул. Прянишникова, д. 23А.
- Телефон: +7 (495) 902-66-36, email: order@azone-it.ru.
- Заявка на пилот или консультацию: https://azoneai.ru/contact/
- Подробнее: https://azoneai.ru/about/
- Специализация: внедрение LLM и RAG on-premise в закрытом контуре, ИИ для объектов КИИ, информационная безопасность, аттестация объектов информатизации, поставка ПАК с GPU.
- Клиенты: госсектор, банки и финтех, ТЭК, промышленные холдинги, строительство.

### Действующие лицензии

- ФСТЭК России: Разработка и производство средств защиты конфиденциальной информации (КИ 0137 / № 006817, № 1495 от 29.12.2015; бессрочно)
- ФСБ России: Работы по лицензированию, сертификации и защите государственной тайны (пп. 2, 3, 7–9, 11–14, 17–18, 20–26) (ЛСЗ / № 0014927, № 16171 Н от 17.08.2017; бессрочно)
- ФСТЭК России: Техническая защита конфиденциальной информации (КИ 0289 / № 014538, № 3409 от 31.10.2017; бессрочно)
- МЧС России: Монтаж, техническое обслуживание и ремонт средств пожарной безопасности зданий и сооружений (77-Б / 07463, № 154749 от 19.09.2019; бессрочно)
- ФСТЭК России: Мероприятия и услуги в области защиты государственной тайны (техническая защита информации) (ГТ 0283 / № 014240, № 3772 от 02.09.2024; до 02.09.2029)
- ФСТЭК России: Работы, связанные с созданием средств защиты информации (ГТ 0283 / № 014241, № 3773 от 02.09.2024; до 02.09.2029)
- УФСБ по г. Москве и МО: Работы, связанные с использованием сведений, составляющих государственную тайну (ГТ / № 0135147, № 39143 от 27.10.2023; до 27.10.2028)
- ФСБ России: Мероприятия и услуги в области защиты государственной тайны (ГТ № 0147215, № 19852/М от 16.10.2024; до 16.10.2029)
- Министерство обороны РФ: Работы, связанные с созданием средств защиты информации (СК № 0001155, № 2654 от 09.06.2026; до 30.10.2029)

## Продукты

- [ContentGuard](https://azoneai.ru/products/contentguard/): On-premise платформа интеллектуальной аналитики событий ИБ: интеграция NGFW, DLP, EDR и SIEM, корреляция инцидентов, снижение ложных срабатываний, LLM-обогащение без передачи данных во внешние облака.
- [AzoneDoc](https://azoneai.ru/products/azonedoc/): Семантический поиск по корпоративному архиву за минуты вместо часов. On-premise LLM, интеграция с 1С, SAP, ELMA. Пилот за 4-8 недель.
- [ConstructionEye](https://azoneai.ru/products/constructioneye/): Автоматический контроль техники безопасности и СИЗ на стройплощадках. Edge-ИИ on-premise без передачи данных в облако. Отчёты и прогноз задержек.
- [PredictMaintain](https://azoneai.ru/products/predictmaintain/): Прогноз отказов промышленного оборудования по данным SCADA. Не требует замены техники. ROI - один предотвращенный простой окупает проект.
- [ContractGuard](https://azoneai.ru/products/contractguard/): Автоматизируйте проверку, сравнение и подготовку договоров с помощью on-premise LLM. Безопасный ИИ-ассистент для юридических департаментов без передачи данных в облако. Интеграция с СЭД.
- [AI-Контур](https://azoneai.ru/products/ai-kontur/): ИИ-контур под ключ: GPU-серверы и LLM в закрытом контуре заказчика. Работы по аттестации сегмента по ФСТЭК — в проекте. Линейка S / M / L.

## Услуги

- [Внедрение LLM on-premise: ИИ в закрытом контуре](https://azoneai.ru/services/on-premise-llm/): Внедрение LLM и ИИ on-premise в закрытом контуре: архитектура, ПАК, интеграция, пилот 4–8 недель. Данные не покидают периметр. Опыт ФСТЭК, ФСБ, МО РФ.
- [Пилотный проект ИИ за 4–8 недель](https://azoneai.ru/services/ai-pilot/): Пилот ИИ on-premise за 4–8 недель: discovery, тестовый контур, метрики, отчёт. Закрытый контур, без облака. Подготовка к промышленному запуску.
- [Внедрение RAG-системы для корпоративных знаний](https://azoneai.ru/services/rag-vnedrenie/): Внедрение RAG on-premise: поиск по СЭД, 1С, SAP, архивам. ИИ в закрытом контуре. Пилот 4–8 недель. Лицензии ФСТЭК, ФСБ.
- [ИИ для объектов КИИ: внедрение в закрытом контуре](https://azoneai.ru/services/ii-dlya-kii/): ИИ для объектов КИИ on-premise: закрытый контур, ФСТЭК, отечественные ОС и СУБД. Аналитика ИБ, документы, телеметрия. Пилот по опросному листу.

## Отрасли

- [ИИ для банков и финтеха on-premise](https://azoneai.ru/industries/banki/): ИИ on-premise для банков: RAG по регламентам, compliance договоров, антифрод, AML/KYC. Закрытый контур, 152-ФЗ, банковская тайна. Пилот 4–8 недель.
- [ИИ для ТЭК и объектов КИИ on-premise](https://azoneai.ru/industries/tek/): ИИ on-premise для ТЭК: предиктивная аналитика по SCADA, видеоаналитика на объектах, RAG по нормативке. Закрытый контур, ФСТЭК, КИИ.
- [ИИ для госсектора on-premise](https://azoneai.ru/industries/gossektor/): ИИ on-premise для госсектора: RAG по НПА, ИБ-аналитика, договоры. Реестр ПО, импортозамещение, закрытый контур, 152-ФЗ, ФСТЭК.
- [ИИ для промышленных холдингов on-premise](https://azoneai.ru/industries/promyshlennost/): ИИ on-premise для промышленного холдинга: контроль СИЗ, предиктивное обслуживание, поиск по документации, ИБ-аналитика и RAG. Закрытый контур, КИИ.

## Документы и чек-листы (бесплатно)

- [Документ: Архитектура LLM в закрытом контуре КИИ](https://azoneai.ru/whitepaper/): Технический документ для CISO и архитекторов: приказ ФСТЭК 117, реестровая обязанность, 243-ФЗ, эталонная архитектура, методология пилота. PDF, 24 страницы.
- [Чек-лист готовности к ФЗ об ИИ 2027](https://azoneai.ru/checklist-ai-2027/): Практический рабочий документ для ИТ, ИБ и юристов: инвентаризация ИИ-сценариев, классификация данных, матрица рисков, дорожная карта на 12 месяцев. PDF, 14 страниц, бесплатно.
- [Обзор: ИИ в энергетике 2026 — сценарии и ограничения](https://azoneai.ru/obzor-ai-energetika/): Отраслевой обзор для руководителей энергообъектов: 10 сценариев применения ИИ с требованиями к данным и ограничениями, сравнение облако / on-premise, дорожная карта пилота. PDF, 6 страниц, бесплатно.
- [Сравнительная таблица LLM для on-premise 2026](https://azoneai.ru/sravnenie-llm-2026/): Таблица LLM для on-premise: лицензии, веса, расчёт видеопамяти для GigaChat 3.5 Ultra, DeepSeek V4 и Qwen3.8, конфигурации железа и чек-лист. PDF, 10 страниц.
- [Технический документ: ROI on-premise LLM в крупной компании](https://azoneai.ru/roi-on-premise-llm/): Технический документ для CFO и CEO: как посчитать окупаемость и стоимость бездействия проекта on-premise ИИ. Методология ROI и cost of inaction, трёхлетняя модель, отраслевые сценарии, рабочий лист расчёта. PDF, 4 страницы, бесплатно.
- [Чек-лист: 15 пунктов выбора ИИ-подрядчика + 7 красных флагов](https://azoneai.ru/vybor-ii-podryadchika/): Рабочий чек-лист для ИТ-директора и закупки: 15 критериев проверки ИИ-подрядчика, 7 красных флагов, вопросы и документы по каждому пункту, шпаргалка по договору на пилот. PDF, 4–5 страниц, бесплатно.
- [Чек-лист: 10 проверок безопасности LLM-системы](https://azoneai.ru/bezopasnost-llm/): Рабочий чек-лист для CISO и архитекторов ИБ: 10 проверок LLM-системы перед запуском в закрытом контуре — данные, доступы, RAG, prompt injection, агенты, логи, eval. Три принципа защиты. PDF, 3 страницы, бесплатно.
- [Карта: 10 точек применения ИИ в промышленном холдинге](https://azoneai.ru/ii-v-promyshlennyh-holdingah/): Отраслевая карта для руководителей крупного производства: 10 сценариев применения ИИ, выбор стратегии и дорожная карта на 12 месяцев. PDF, 8 страниц, бесплатно.
- [Отечественный стек для ИИ 2026: обзор GPU, серверов, ПО](https://azoneai.ru/otechestvennyj-stek-ii/): Технический документ для ИТ-директоров КИИ и госсектора: альтернативы NVIDIA, российские серверы из реестра Минпромторга, программный стек, гибридные сценарии, матрица проверки и чек-лист перед закупкой. PDF, 8 страниц, бесплатно.
- [Гид: агентные системы в закрытом контуре — архитектура](https://azoneai.ru/ii-agenty-zakrytyj-kontur/): Архитектурный гид для CTO и ИТ-архитекторов: схема агентной системы, классификация инструментов read/write/irreversible, модель угроз и чек-лист готовности контура. PDF, 6 страниц, бесплатно.
- [Разбор 243-ФЗ: постатейная карта закона об ИИ](https://azoneai.ru/razbor-243-fz/): Постатейная карта закона 243-ФЗ об ИИ: сроки вступления норм, суверенная и национальная модель, переходный период до 2032 года. PDF, 9 страниц.
- [Самопроверка ИИ-контура по 243-ФЗ: пять шагов](https://azoneai.ru/samoproverka-243-fz/): Процедура самопроверки для ИТ-директора и руководителя ИБ: инвентаризация моделей, классификация БФМ, роль организации, переходный период. PDF, 14 страниц.
- [Оценка корпоративного архива перед RAG-проектом](https://azoneai.ru/ocenka-arhiva-rag/): Рабочая тетрадь: формы инвентаризации архива, проверка качества сканов, замер точки отсчёта и метрики пилота RAG. PDF, 13 страниц.
- [Договор с ИИ-подрядчиком: что проверить перед подписанием](https://azoneai.ru/dogovor-s-ii-podryadchikom/): Чек-лист для юрслужбы, ИБ и ИТ: восемь блоков проверки договора с ИИ-вендором, три готовые формулировки, переговорные позиции и заготовка протокола разногласий. PDF, 14 страниц.
- [Готовность SOC к ИИ-аналитике: чек-лист перед пилотом](https://azoneai.ru/gotovnost-soc/): Чек-лист для руководителя SOC и CISO: что измерить до пилота ИИ-аналитики, проверка журнала инцидентов, вопросы вендору, критерии успеха. PDF, 14 страниц.
- [Правовой аудит данных перед обучением ИИ и RAG](https://azoneai.ru/pravovoy-audit-dannyh/): Чек-лист для юриста, ИБ и владельца данных: происхождение корпуса, лицензии, персональные данные и права доступа до индексации. PDF, 16 страниц.
- [Шаблон ТЗ на локальную LLM: формулировки и самопроверка](https://azoneai.ru/shablon-tz-llm/): Шаблон технического задания на языковую модель в своём контуре: готовые формулировки, поля для заполнения и самопроверка перед закупкой. PDF, 15 страниц.

## Статьи и аналитика

- [Сколько видеопамяти нужно LLM в своём контуре: расчёт](https://azoneai.ru/blog/35-skolko-vram-nuzhno-llm-v-svoem-konture/): Как считать видеопамять под GigaChat 3.5 Ultra и DeepSeek V4 в своём контуре, почему MoE считают по всем весам и когда хватит одного сервера. (2026-09-28)
- [ИИ-аналитика в SOC: что ломается в первые три месяца](https://azoneai.ru/blog/34-ii-analitika-v-soc-pervye-tri-mesyaca/): Как проходит внедрение ИИ-аналитики поверх SIEM, DLP и EDR: что мерить до старта, почему первый месяц хуже исходного и что меняется к концу квартала. (2026-09-21)
- [Кто отвечает за ошибку ИИ: ответственность в 243-ФЗ](https://azoneai.ru/blog/33-otvetstvennost-za-oshibku-ii/): Статья 11 закона об ИИ — отсылочная норма без разделения ролей. Что это значит для оператора системы и как распределить ответственность в договоре. (2026-09-14)
- [Как оценить корпоративный архив перед RAG-проектом](https://azoneai.ru/blog/32-ocenka-arhiva-pered-rag/): Методика оценки корпуса до пилота: что считать, как замерить точку отсчёта и по каким признакам видно, что архив к RAG не готов. (2026-09-07)
- [243-ФЗ вступил в силу: что изменилось и о чём спрашивают](https://azoneai.ru/blog/31-1-sentyabrya-chto-vstupilo-v-silu/): Что в законе об ИИ заработало 1 сентября 2026 года, что отложено до марта 2027 и какие четыре запроса приходят от ИТ-директоров после публикации закона. (2026-08-31)
- [243-ФЗ и банки: право Правительства ограничить выбор ИИ](https://azoneai.ru/blog/30-243-fz-banki-finansovyj-rynok/): Банки и финрынок прямо названы в 243-ФЗ: Правительство может потребовать суверенные модели. Три сценария и как готовиться до выхода перечня. (2026-08-24)
- [Обучение ИИ на данных: кому 243-ФЗ разрешил, а кому нет](https://azoneai.ru/blog/29-obuchenie-ii-dannye-avtorskoe-pravo/): Исключение из авторского права в 243-ФЗ работает только для суверенных и национальных моделей. Что это значит для RAG, дообучения и корпоративного архива. (2026-08-17)
- [Подпадает ли ваша LLM под 243-ФЗ: порог 1 млрд параметров](https://azoneai.ru/blog/28-porog-1-mlrd-parametrov/): Три признака большой фундаментальной модели по 243-ФЗ, почему порога параметров мало и что под закон не подпадает. Алгоритм самопроверки для ИТ-директора. (2026-08-10)
- [Национальная модель ИИ: почему всё решает лицензия](https://azoneai.ru/blog/27-suverennaya-nacionalnaya-model-licenziya/): Критерии национальной и суверенной модели по 243-ФЗ. Почему Llama не проходит фильтр открытой лицензии, что с Qwen и DeepSeek и кому этот статус вообще не нужен. (2026-08-03)
- [243-ФЗ об искусственном интеллекте: разбор для бизнеса](https://azoneai.ru/blog/26-243-fz-razbor-po-tekstu/): Закон об ИИ подписан 26 июля 2026. Разбор 243-ФЗ по статьям: кого он не касается, суверенная и национальная модель, окно до марта 2027 и отсрочка до 2032. (2026-07-27)
- [ИИ-агенты в закрытом контуре: автономные системы без облака](https://azoneai.ru/blog/25-ii-agenty-zakrytyj-kontur/): Чем ИИ-агент отличается от чатбота, как устроена агентная архитектура и какие риски контролировать при работе в закрытом контуре. (2026-07-20)
- [Импортозамещение в ИИ-инфраструктуре: GPU и серверы 2026](https://azoneai.ru/blog/24-importozameshchenie-ii-infrastruktura/): Что реально доступно для on-premise LLM в 2026: альтернативы NVIDIA, российские серверы из реестра, программный стек и гибридные сценарии для КИИ и госсектора. (2026-07-13)
- [ИИ в промышленности: 6 точек роста для холдинга](https://azoneai.ru/blog/23-ii-v-promyshlennyh-holdingah-tochki-rosta/): Где искусственный интеллект реально работает на крупном производстве: ТБ, обслуживание оборудования, документы, ИБ, договоры и RAG. Карта внедрения на год. (2026-07-06)
- [Защита LLM от атак: prompt injection, jailbreak и утечки данных в закрытом контуре](https://azoneai.ru/blog/22-zashchita-llm-ot-atak/): Prompt injection, jailbreak, утечки через RAG и атаки на ИИ-агентов. Как защитить LLM в закрытом контуре: архитектура, контроли, аудит. (2026-06-29)
- [Как выбрать ИИ-подрядчика в 2026: 15 пунктов проверки](https://azoneai.ru/blog/21-kak-vybrat-ii-podryadchika-2026/): Чек-лист выбора ИИ-подрядчика для B2B/B2G: лицензии, опыт on-premise, пилот, SLA, договор. 15 критериев и 7 красных флагов закупки. (2026-06-22)
- [Сколько стоит НЕ внедрять on-premise ИИ: расчёт упущенной выгоды](https://azoneai.ru/blog/20-skolko-stoit-ne-vnedryat-on-premise-ii/): Cost of inaction для крупного бизнеса: как CFO посчитать упущенную выгоду, ROI и окупаемость пилота on-premise LLM. Калькулятор и 3-летняя модель. (2026-06-15)
- [Open-source vs коммерческие LLM: что выбрать для on-premise](https://azoneai.ru/blog/19-open-source-vs-kommercheskie-llm-2026/): Сравнение open-source, коммерческих и российских LLM для закрытого контура: лицензии, доступность весов, требования к VRAM, качество на русском, RAG и fine-tuning. Критерии выбора, конфигурации железа и чек-лист. (2026-06-02)
- [ИИ в энергетике: предиктивное обслуживание оборудования](https://azoneai.ru/blog/18-ii-v-energetike-prediktivnoe-obsluzhivanie/): Как предиктивная аналитика снижает риск аварий и простоев на объектах ТЭК. On-premise ИИ, SCADA, КИИ, закрытый контур, четыре сценария применения и дорожная карта пилота за 6–8 недель. (2026-06-01)
- [Fine-tuning LLM: когда нужен и когда хватит RAG](https://azoneai.ru/blog/17-fine-tuning-llm-korporativnyh-dannyh/): Когда дообучение LLM действительно решает задачу, а когда хватит RAG: LoRA, QLoRA, PEFT, датасеты, риски, on-premise-стек и сравнение подходов. Практический разбор с чек-листом принятия решения. (2026-05-25)
- [ИИ в банках и финтехе: 6 рабочих сценариев on-premise](https://azoneai.ru/blog/16-ii-v-bankah-on-premise-scenarii/): Почему публичный ИИ в банке редко проходит согласование. Шесть сценариев on-premise: обращения, договоры, AML/KYC, скоринг, RAG и антифрод. (2026-05-18)
- [Сколько стоит LLM on-premise: разбор бюджета пилота](https://azoneai.ru/blog/15-stoimost-vnedreniya-llm-on-premise/): Из чего складывается бюджет LLM on-premise: железо, ПО, данные, интеграция, поддержка. Три сценария пилота с реалистичными диапазонами стоимости. (2026-05-08)
- [RAG-архитектура для корпоративных данных: как подключить LLM к документам](https://azoneai.ru/blog/14-rag-arhitektura/): Из чего собирается RAG, где он ломается на пилотах и почему чувствительные документы остаются в закрытом контуре. Embedding, Qdrant, reranker, on-premise LLM — практический разбор. (2026-05-04)
- [Закон об ИИ в России: как проект стал 243-ФЗ](https://azoneai.ru/blog/13-zakon-ob-ii-2027/): История законопроекта об ИИ от мартовской редакции до подписанного 243-ФЗ: что из спорных норм осталось, что убрали и что готовить компаниям КИИ к 1 марта 2027 года. (2026-04-30)
- [Открытые данные и ИИ: что изменилось в конкурентной разведке](https://azoneai.ru/blog/12-ii-dlya-osint/): Вакансии, тендеры, пресс-релизы, технологический стек — что машина уже читает хорошо, а что пока читать за ней. Практический разбор OSINT с ИИ и рабочего контура с верификацией. (2026-04-23)
- [Зашумить, чтобы защитить: можно ли маскировать персональные данные в запросах к нейросетям](https://azoneai.ru/blog/11-prompt-perturbation-privacy-llm/): Prompt perturbation, дифференциальная приватность и on-premise LLM — где проходит граница между реальной защитой данных и иллюзией безопасности. (2026-04-13)
- [Сравнение отечественных LLM: YandexGPT, GigaChat и альтернативы](https://azoneai.ru/blog/10-sravnenie-llm/): Объективное сравнение российских языковых моделей для корпоративного использования. Критерии выбора, цены, on-premise, RAG — практическое руководство. (2026-04-07)
- [ИИ в информационной безопасности: 7 практических сценариев — SIEM, DLP, SOAR](https://azoneai.ru/blog/09-ii-v-informacionnoy-bezopasnosti-7-scenariev/): Как нейросети усиливают SIEM, DLP и SOAR. 7 кейсов автоматизации ИБ: от приоритизации алертов до LLM-ассистентов аналитиков SOC. Ограничения, риски и принципы внедрения. (2026-03-04)
- [Реестр доверенных ИИ-моделей: что осталось после закона](https://azoneai.ru/blog/08-reestr-doverennyh-ii-modelej-rossiya-2026/): Из закона об ИИ доверенные модели исключили — но сертификация для КИИ готовится отдельно. Что действует, что отменилось, чек-лист для бизнеса. (2026-04-03)
- [Как развернуть LLM в закрытом контуре: пошаговое руководство](https://azoneai.ru/blog/07-llm-closed-circuit-guide/): Llama, Mistral или Qwen? Сравнение моделей, квантизация, vLLM vs TGI, требования к железу — полный гайд по развёртыванию LLM on-premise для ИБ-специалистов. (2026-04-03)
- [152-ФЗ и нейросети: как внедрить ИИ и не нарушить закон](https://azoneai.ru/blog/06-pdn-ai/): Юридические аспекты обработки персональных данных с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Практика обезличивания и защиты. (2025-08-05)
- [Предиктивная аналитика: предотвращение аварий до их возникновения](https://azoneai.ru/blog/05-predict-maintain/): Как машинное обучение анализирует данные SCADA-систем и помогает перейти от планово-предупредительного ремонта к обслуживанию по состоянию. (2025-08-21)
- [AI в строительстве: видеоаналитика для контроля безопасности](https://azoneai.ru/blog/04-construction-eye/): Использование компьютерного зрения для автоматического выявления нарушений техники безопасности и контроля использования СИЗ на стройплощадках. (2025-09-03)
- [Как ИИ сокращает время поиска документов с часов до минут](https://azoneai.ru/blog/03-azonedoc-case/): Разбор кейса внедрения нейросетевого архива в крупном промышленном холдинге. Семантический поиск по архиву из 5 миллионов скан-копий. (2025-09-15)
- [On-premise LLM: как развернуть языковую модель внутри периметра](https://azoneai.ru/blog/02-on-premise-llm/): Технический гайд по выбору open-source моделей, требованиям к железу (GPU) и процессу тонкой настройки (fine-tuning) на корпоративных данных. (2025-09-28)
- [Почему облачный ИИ не подходит для КИИ и объектов с гостайной](https://azoneai.ru/blog/01-cloud-ai-kii/): Анализируем риски утечки данных через API публичных моделей и рассказываем о требованиях регуляторов к внедрению ИИ на объектах критической инфраструктуры. (2025-10-12)

## Разделы сайта

- [Кейсы](https://azoneai.ru/cases/)
- [Блог](https://azoneai.ru/blog/)
- [Контакты](https://azoneai.ru/contact/)
- [Политика обработки персональных данных](https://azoneai.ru/privacy/)