Корпоративные RAG-системы на Pinecone, Weaviate Cloud или AWS Kendra — не решение, а вектор утечки. Embedding API передаёт не только текст, но и структуру запроса, частоту обращений, семантические кластеры. Эти данные агрегируются в мультиклиентских индексах, где ML-модели гиперскейлеров обучают cross-tenant inference — ваш «приватный» документ становится сигналом для рекомендаций другим. Локальный bare-metal vLLM + self-hosted Qdrant на NVMe RAID0 даёт latency <12ms при 7B-модели и нулевой egress-стоимости. TCO 36 месяцев: $18K за сервер с 2×A10 против $140K/год на managed RAG с тем же QPS. Суверенный AI Gateway от @run_as_daemon.dev изолирует PII на границе контура, санирует промпты до отправки в модель и гарантирует /32 WireGuard mesh между агентами. Подробнее: https://run-as-daemon.dev/?utm_source=telegram&utm_medium=smm&utm_campaign=rad_ru&utm_content=pochemu-korporativnye-rag-sistemy-na