SOVEREIGN AI · استقرار خصوصی · کنترل عملیاتی

Sovereign AI عملیاتی. داخل مرز خودتان.

Dropp Cortex مدل‌های خصوصی، Agentهای کنترل‌شده، سیستم‌های دانش امن و عملیات هوش مصنوعی رو داخل Cloud یا دیتاسنتر شما مستقر می‌کنه — تا داده‌ی شما همیشه داده‌ی خودتون بمونه و هوش مصنوعی نتایج عملیاتی قابل‌اندازه‌گیری بده.

On-premiseCloud خصوصیAir-gappedمتن‌بازقابل ممیزی

زیرساخت به‌تنهایی نتیجه نیست

زیرساخت Sovereign AI فقط وقتی به‌درد می‌خوره که بخشی از عملیات واقعی کسب‌وکار بشه. Cortex زیرساخت هوش مصنوعی خصوصی رو به Agentهای کنترل‌شده، فرایندها، دانش سازمانی، مانیتورینگ و نتایج قابل‌اندازه‌گیری وصل می‌کنه.

چهار لایه‌ی Sovereignty

«Sovereign AI» یعنی چیزی بیشتر از این‌که مدل کجا اجرا می‌شه. ما کنترل روی هر لایه رو طراحی می‌کنیم.

حاکمیت داده (Data Sovereignty)

اسناد، Promptها و خروجی‌های شما داخل مرزی که خودتون تعیین می‌کنید می‌مونه — و هیچ‌وقت به آموزش یک مدل مشترک یا شخص‌ثالث نمی‌ره.

حاکمیت مدل (Model Sovereignty)

مدل‌های متن‌باز یا اختصاصی که می‌تونید بررسی، fine-tune، نسخه‌بندی و جایگزین کنید — بدون وابستگی به یک vendor خارجی خاص.

حاکمیت استقرار (Deployment Sovereignty)

روی حساب Cloud شما، دیتاسنتر شما یا محیط air-gapped اجرا می‌شه — مرز زیرساخت رو خودتون تعیین می‌کنید.

حاکمیت عملیاتی (Operational Sovereignty)

تیم شما می‌تونه پس از تحویل، پلتفرم رو خودش اجرا، ممیزی و توسعه بده — بدون وابستگی مداوم به یک جعبه‌ی سیاه.

برای سازمان‌هایی که نمی‌تونن با هوش مصنوعی مثل یک API عمومی رفتار کنن

وقتی کنترل داده، قابلیت ممیزی یا محدودیت‌های قانونی/جغرافیایی غیرقابل‌مذاکره‌ست، Sovereign AI مسیر درسته.

سازمان‌های بزرگدولتیصنایع تحت مقرراتمخابراتمالیسلامتمجموعه‌های صنعتیالزامات اقامت داده و امنیت

مشکلاتی که این مسیر برای حل‌شون طراحی شده

محدودیت‌های کسب‌وکاری و قانونی‌ای که از روز اول طراحی ما حولشون شکل می‌گیره.

  • قوانین اقامت یا حاکمیت داده اجازه نمی‌ده داده‌ی تحت‌مقررات به یک API عمومی هوش مصنوعی فرستاده بشه.
  • تیم‌های تدارکات و امنیت هر معماری‌ای که مسیر داده به شخص ثالث توش شفاف نباشه رو رد می‌کنن.
  • APIهای عمومی مدل باعث وابستگی به یک vendor می‌شن و هیچ شفافیتی درباره‌ی نسخه‌بندی یا تغییر مدل نمی‌دن.
  • تیم‌های حقوقی، Compliance یا ممیزی نیاز دارن دقیقاً بدونن مدل چی دیده و چرا اون خروجی رو تولید کرده.
  • IP حساس، داده‌ی مالی یا پرونده‌ی سلامت رو نمی‌شه به یک endpoint استنتاج بیرونی expose کرد.

معماری مرجع

یک پلتفرم لایه‌ای، نه یک endpoint تکی از مدل — هر لایه داخل مرز شما مستقر می‌شه.

01

لایه‌ی داده و دانش

دریافت اسناد، ذخیره‌سازی برداری امن و بازیابی — همه ایندکس‌شده داخل محیط شما.

02

لایه‌ی مدل

سرویس‌دهی و fine-tune مدل زبانی خصوصی، با کنترل نسخه روی هر مدل مستقرشده.

03

لایه‌ی Agent و فرایند

Agentهای کنترل‌شده که با مجوز مشخص روی سیستم‌های شما عمل می‌کنن، با guardrail تعریف‌شده.

04

لایه‌ی رصدپذیری و حاکمیت

لاگ‌گیری، ارزیابی، کنترل دسترسی و ردپای ممیزی روی تمام درخواست‌ها.

به‌صورت مجموعه‌ای از سرویس‌ها داخل زیرساخت شما مستقر می‌شه — نه یک فراخوانی به یک جعبه‌ی سیاه بیرونی.

مدل‌های استقرار

مرز درست به محدودیت‌های شما بستگی داره، نه یک راه‌حل یکسان برای همه. هر مدل جریان داده‌ی خودش رو داره — هیچ‌وقت ترکیبی از «کاملاً on-premise» و «فراخوانی یک API بیرونی» نیست.

محیط مدیریت‌شده توسط Dropp

  • جریان داده: روی زیرساختی که Dropp از طرف شما اداره می‌کنه اجرا می‌شه؛ داده از هیچ API شخص‌ثالثی عبور نمی‌کنه
  • مالکیت: داده و خروجی‌ها مال شماست؛ Dropp محیط رو طبق قرارداد اداره می‌کنه
  • میزبانی مدل: نمونه‌های مدل خصوصی، ایزوله برای هر مشتری
  • وابستگی بیرونی: به‌طور پیش‌فرض هیچ — بدون فراخوانی API عمومی مدل
  • مسئولیت عملیاتی: Dropp Technologies پلتفرم رو اجرا و نگهداری می‌کنه
  • مناسب برای: تیم‌هایی که استقرار خصوصی می‌خوان بدون اجرای زیرساخت خودشون

Cloud خصوصی مشتری

  • جریان داده: داخل حساب Cloud شما (AWS، Azure، GCP یا Cloud خصوصی) مستقر می‌شه؛ ترافیک هیچ‌وقت از tenancy شما خارج نمی‌شه
  • مالکیت: زیرساخت، داده و کنترل دسترسی مال شماست
  • میزبانی مدل: نمونه‌های مدل خصوصی روی compute ابری خودتون
  • وابستگی بیرونی: نیازی نیست؛ دسترسی خروجی اختیاری قابل محدود یا غیرفعال‌سازی‌ست
  • مسئولیت عملیاتی: مشترک — Cortex مستقر و tune می‌کنه، زیرساخت و دسترسی مال تیم شماست
  • مناسب برای: سازمان‌هایی با حضور ابری موجود و الزامات امنیتی داخلی

زیرساخت on-premise مشتری

  • جریان داده: تمام inference، ذخیره‌سازی و orchestration روی سخت‌افزار داخل مجموعه‌ی شما اجرا می‌شه
  • مالکیت: سخت‌افزار، داده و شبکه مال شماست
  • میزبانی مدل: مدل‌ها روی زیرساخت GPU/سرور خودتون سرویس‌دهی می‌شن
  • وابستگی بیرونی: هیچ — inference به هیچ اتصال اینترنتی نیاز نداره
  • مسئولیت عملیاتی: تیم زیرساخت شما، با پشتیبانی MLOps از سوی Cortex
  • مناسب برای: صنایع تحت مقررات، دولتی و سازمان‌های با الزام سخت‌گیرانه‌ی حضور در محل

استقرار Air-Gapped

  • جریان داده: در هیچ لحظه‌ای مسیر شبکه به اینترنت عمومی وجود نداره؛ به‌روزرسانی‌ها از طریق انتقال فیزیکی یا آفلاین کنترل‌شده انجام می‌شه
  • مالکیت: کل محیط رو خودتون مالک و فیزیکاً کنترل می‌کنید
  • میزبانی مدل: مدل‌ها، vector store و Agentهای کاملاً ایزوله داخل air gap
  • وابستگی بیرونی: کاملاً هیچ — بدون اتصال بیرونی، از پایه طراحی‌شده
  • مسئولیت عملیاتی: تیم امنیت و زیرساخت شما؛ Cortex تیم شما رو برای اداره‌ی مستقل آموزش می‌ده
  • مناسب برای: محیط‌های طبقه‌بندی‌شده، دفاعی یا با بالاترین سطح حساسیت

استقرار ترکیبی (Hybrid)

  • جریان داده: داده و مدل‌های حساس داخل مرز شما می‌مونن؛ فقط وظایف غیرحساس و صراحتاً تأییدشده ممکنه به یک API بیرونی برسن
  • مالکیت: شما دقیقاً تعیین می‌کنید چی، وظیفه به وظیفه، اجازه‌ی خروج از مرز رو داره
  • میزبانی مدل: مدل‌های خصوصی برای بارهای حساس، APIهای بیرونی فقط جایی که صراحتاً مجازه
  • وابستگی بیرونی: محدود و صریح — مختص هر workflow، هیچ‌وقت اتصال کلی
  • مسئولیت عملیاتی: مشترک بین Cortex و تیم شما، تحت یک سیاست جریان داده‌ی توافق‌شده
  • مناسب برای: سازمان‌هایی که برای بیشتر بارها Sovereignty می‌خوان ولی برای چندتاشون انعطاف

چی داخل مرز اجرا می‌شه

همون قابلیت‌های پلتفرم، هرجا که مرز شما ترسیم بشه.

سرویس‌دهی مدل زبانی خصوصی

استقرار و fine-tune مدل‌های متن‌باز یا اختصاصی، با کنترل نسخه‌ی کامل و بدون inference چندمستأجری مشترک.

RAG امن و Air-Gapped

جست‌وجو و بازیابی سازمانی روی اسناد خودتون، در صورت نیاز کاملاً ایزوله از شبکه‌های عمومی.

Agentهای کنترل‌شده

Agentهایی که با مجوزهای صریح، مراحل تأیید و لاگ ممیزی روی سیستم‌های شما عمل می‌کنن — نه استقلال بی‌حد‌ومرز.

MLOps و بهینه‌سازی GPU

مقیاس‌پذیری inference، مدیریت حافظه و مانیتورینگ مدل، ساخته‌شده روی تجربه‌ی زیرساخت Dropp Technologies.

هویت، دسترسی و قابلیت ممیزی

دسترسی مبتنی بر نقش، یکپارچگی SSO و ردپای ممیزی کامل در سطح هر درخواست روی مدل‌ها و Agentها.

رصدپذیری و ارزیابی

ارزیابی مداوم خروجی مدل، تشخیص drift و لاگ‌گیری ساخته‌شده برای Compliance و بازبینی کیفیت.

بعد از تحویل، مالکش شمایید

هر پروژه شامل مستندسازی و انتقال دانش عملی به تیم شماست — تا پلتفرم بدون وابستگی مداوم به Cortex قابل اجرا، ممیزی و توسعه بمونه.

از پایلوت تا Production

یک مسیر مرحله‌ای که قبل از تعهد به استقرار کامل، ارزش رو اثبات می‌کنه.

01

Scope

مرز، جریان داده و معیارهای موفقیت رو برای یک پایلوت محدود تعریف می‌کنیم.

هفته‌ی ۱ تا ۲
02

پایلوت

یک استقرار واقعی روی یک use case واقعی، داخل مرزی که انتخاب کردید.

هفته‌ی ۳ تا ۸
03

Production

سخت‌سازی، کنترل دسترسی و مانیتورینگ برای استفاده‌ی کامل عملیاتی.

هفته‌ی ۹ تا ۱۴
04

بهره‌برداری

پشتیبانی مداوم، یا انتقال کامل دانش به تیم داخلی شما.

مستمر
سؤالات متداول

سؤالاتی که معمولاً درباره‌ی Sovereign AI پرسیده می‌شه

«Sovereign» اینجا واقعاً یعنی چی؟

یعنی کنترل داده، مدل، استقرار و عملیات، همه داخل مرزی که خودتون تعریف می‌کنید می‌مونه — نه فقط اینکه سرور کجا فیزیکاً قرار داره.

می‌شه کاملاً air-gapped اجرا بشه؟

بله. در استقرار air-gapped، در هیچ لحظه‌ای مسیر شبکه به اینترنت عمومی وجود نداره — به‌روزرسانی‌ها از طریق یک فرایند آفلاین کنترل‌شده انجام می‌شه.

آیا مجبوریم مدل متن‌باز انتخاب کنیم؟

نه. معمولاً مدل‌های متن‌باز رو برای کنترل و قابلیت بازرسی کامل مستقر می‌کنیم، ولی معماری از مدل‌های Licensed یا اختصاصی هم پشتیبانی می‌کنه، هر جا با نیازتون سازگار باشه.

یک پایلوت چقدر طول می‌کشه؟

بیشتر پایلوت‌ها برای ۶ تا ۸ هفته روی یک use case مشخص طراحی می‌شن، تا قبل از تعهد به Production بتونید نتایج واقعی رو ارزیابی کنید.

در طول پروژه چه اتفاقی برای داده‌ی ما می‌افته؟

قبل از شروع کار، جریان داده برای مدل استقرار انتخابی شما دقیقاً تعریف می‌شه — به بخش مدل‌های استقرار بالا نگاه کنید تا دقیقاً ببینید چی از مرز شما خارج می‌شه و چی نه.

در پایان پروژه چی مال ماست؟

مدل‌های مستقرشده، داده و زیرساخت مال شماست. مستندسازی و انتقال دانش بخشی از هر پروژه‌ست تا تیم شما بتونه مستقل کار کنه.

شروع یک پایلوت

درباره‌ی داده، مرز و محدودیت‌هاتون بهمون بگید.

بدون پیشنهاد کلی و عمومی — یک پایلوت متناسب با همون مدل استقراری که واقعاً با نیازتون جور در میاد تعریف می‌کنیم.

یا مستقیم باهامون در ارتباط باشید