אמיל סלאבין - ייעוץ ופיתוח תוכנה

ב-2025, כל ענק ענן מציע פלטפורמה "מוכנה לשימוש" להפעלת LLM בסביבה ארגונית. אך בחירת ענן איננה החלטה טכנית — אלא אסטרטגית. טעות היום תוביל לתלות בספק, עלות כוללת גבוהה וסיכון לתאום רגולטורי מחר.

אני אדריכל עצמאי — לא קשור ל-AWS, Google או Microsoft. להלן השוואה כנה, המבוססת על פרויקטים אמיתיים בפינטק, בריאות ומגזר ציבורי.

🔍 קריטריוני בחירה: מעבר להיפרbole שיווקי

רוב ההשוואות מתמקדות במודלים. אך מה שבאמת חשוב לעסק:

• אבטחה ותאימות רגולטורית (GDPR, HIPAA, חוק הגנת הפרטיות בישראל, חוק FZ-152 ברוסיה);
• שליטה על הנתונים — האם הקלטים נשארים בתוך ההיקף הארגוני או דולגים למחוץ?
• גמישות אדריכלית — האם ניתן להחליף מודלים, להוסיף מודלים מותאמים או לשלב עם MS SQL ו-API פנימיים?
• עלויות נסתרות — לא רק עלות ל-token, אלא גם עלויות הנדסה, ניטור ותחזוקה.

⚖️ השוואת פלטפורמות לפי פרמטרים מרכזיים (2025)

☁️ AWS Bedrock

• מודלים: Anthropic, Meta‏ (Llama), Cohere, Amazon Titan — מגוון רחב ללא תלות בספק יחיד.
• נתונים: לעולם לא עוזבים את חשבון AWS שלכם. שליטה מלאה דרך VPC ומדיניות IAM.
• תאימות: תמיכה חזקה ב-HIPAA/GDPR. גמיש מספיק לישראל ורוסיה עם הגדרה נכונה.
• אינטגרציה: אינטגרציה חלקה עם RDS, S3, Lambda. מתאים לסביבות היברידיות.
• תמחור: תשלום רק על שימוש. ללא חיובים על זמן השבתה או שמירה על משאבים.

🟣 Google Vertex AI

• מודלים: PaLM 2, Gemma, Mistral, גישה חלקית ל-Llama — אך גישה לחלק מהמודלים מוגבלת.
• נתונים: מעובדים בתוך Google Cloud, אך עלולים לשמש לאנליזה כברירת מחדל — פרטיות דורשת הגדרה ידנית מתקדמת.
• תאימות: מצוין ל-GDPR, חלש יותר ל-HIPAA. מאתגר לדרישות רגולטוריות בישראל וברוסיה.
• אינטגרציה: אופטימלי בתוך מערכת האקוסистемה של Google. אינטגרציה עם MS SQL או מערכות legacy דורשת שכבות נוספות.
• תמחור: עלות כוללת גבוהה: אימון, פרוס, ניסויים וניטור — כולם בתשלום נפרד.

🔵 Azure OpenAI

• מודלים: רק GPT-4 Turbo, GPT-4o וכו' של OpenAI. אין גישה ל-Llama, Mistral או מודלים פתוחים אחרים.
• נתונים: ⚠️ כברירת מחדל, הקלטים עלולים לשמש לשיפור המודלים של OpenAI (מבוסס בארה"ב). אפשר לבטל — אך זה לא ברור מראש.
• תאימות: מאושר ל-GDPR/HIPAA, אך נותר תחת שיפוט אמריקאי ומדיניות OpenAI.
• אינטגרציה: מושלם לארגונים המשתמשים באקו-סיסטמה של Microsoft (Azure AD, Azure SQL). מחוץ לכך — קומפרסיות רבות.
• תמחור: עלות ל-token הגבוהה ביותר. הסכמים עסקיים לרוב מחייבים שמירה על קיבולת ("תשלום על השבתה").

💡 מה הספקים לא מספרים לכם

• Azure OpenAI הוא API — לא פלטפורמה. אי אפשר לבצע fine-tune ל-GPT-4, אי אפשר להחליף מודל, ואתם תלויים לחלוטין בהחלטות של OpenAI בסן פרנציסקו.
• Vertex AI נראה חזק בהדגמות, אך בידוד נתונים אמיתי דורש מומחיות עמוקה ב-IAM, VPC ו-DLP.많ות פעמים צוותים מפרים בטעות מדיניות פרטיות.
• AWS Bedrock מציע את הגמישות הרבה ביותר — אך דורש תשתית ענן בוגרת. אם התשתית שלכם מפורדרת, ההטמעה תארך זמן.

✅ איך לבחור — שלב אחר שלב

1. מיפו איפה הנתונים שלכם חיים. אם אתם כבר בענן Azure, Azure OpenAI עשוי להיות הגיוני. לסביבות היברידיות — Bedrock בטוח יותר.
2. בדקו דרישות רגולטוריות. בישראל, רוסיה או בריאות — הימנעו מפלטפורמות שמעבירות נתונים מחוץ לתחום השיפוט שלכם.
3. שקללו את הבשלות של הצוות שלכם. Bedrock ו-Vertex דורשים DevOps. Azure OpenAI קל יותר להתחלה, אך קשה יותר להרחבה בצורה מאובטחת.
4. חישבו עלות כוללת לשנתיים. כללו שעות הנדסה, ניטור, אימון וסיכוני השבתה — לא רק עלות ל-token.

📬 למה אני ממליץ על גישה היברידית

ברוב הפרויקטים אני מייעץ למנוע תלות בפלטפורמה אחת. למשל:

• להשתמש ב-Bedrock לעיבוד מסמכים רגישים (שליטה מלאה בנתונים);
• לנצל את Vertex AI למשימות מולטימודליות (PDF, ניתוח תמונות);
• להימנע מ-Azure OpenAI אם נדרשת עצמאות מספקי AI אמריקאים.

גישה זו דורשת מעט יותר השקעה בהתחלה — אך מספקת גמישות, תאימות ועמידות ארוכת טווח.

📬 איך אני יכול לעזור

אני אמיל סלאבין, אדריכל IT עצמאי עם נסיון של יותר מ-20 שנה במערכות ארגוניות. אני עוזר ל-CTO ול-CIO:

• לבצע אודיט נייטרלי לפלטפורמות AI;
• לעיצוב אדריכלות AI היברידית תומכת שפות (עברית/אנגלית/רוסית);
• לאינטגרציה עם MS SQL, WebForms ומערכות legacy — ללא תלות בספק.

אל תקנו פתרון ענן בגלל שיווק רועש. בחרו אדריכלות לפי אסטרטגיה.