Доступ к современным чипам ограничен, а спрос на ИИ растет. Как Россия будет выкручиваться

Российский рынок аппаратных решений для ИИ в непростой ситуации: спрос на обучение больших языковых моделей взлетел, а доступ к современным чипам ограничен. По оценке российского разработчика и производителя ИТ-оборудования Delta Computers, более 70% аппаратных вендоров лишь дорабатывают чужие разработки. Но есть компании, которые развивают R&D-центры полного цикла и проектируют сложные системы. Основатель и глава Delta Computers Андрей Чернышев рассказал, реально ли создавать конкурентоспособное железо для ИИ, почему требования к реестру Минпромторга становятся строже, и какой путь ждет РФ без американо-тайваньских чипов.

Как вы оцениваете текущее состояние рынка аппаратных решений в России и какие тренды видите в этом году?

Рынок переживает серьезные изменения: несколько игроков ушли, но мы позитивно смотрим на появление новых и надеемся, что конкуренция будет честной. По нашей оценке, более 70% компаний не разрабатывают продукты с нуля, а используют идеи/дизайн азиатских коллег и вносят лишь незначительные изменения, чтобы соответствовать требованиям Минпромторга о российском происхождении продукции. Нам хотелось бы, чтобы в России появлялось больше команд, занимающихся разработкой конкурентоспособных серверных продуктов. Это повысит шансы отечественных решений выйти на международные рынки.

Что касается трендов, то заказчики стали экономить, особенно с конца 2025 г., когда изменились цены на широкодоступные на рынке компоненты: память, специализированные микросхемы, материалы для печатных плат (особенно в сегменте high-end). Это существенно повлияло на себестоимость продукции. Некоторые заказчики заняли выжидательную позицию и не готовы покупать решения по текущим ценам, даже от российских поставщиков, которые привозят западные решения по параллельному импорту.

Какие основные проблемы испытывают российские поставщики оборудования для искусственного интеллекта (ИИ)? Что изменилось за последний год?

Технологии ИИ в нашей стране серьезно продвигаются на государственном уровне. Российские разработчики и пользователи также активно внедряют ИИ в бизнес-процессы. Однако из-за экспортных ограничений доступ к самым современным технологиям ограничен.

Американский регулятор - Министерство торговли США (в лице Бюро промышленности и безопасности, BIS – прим. ComNews) - усиливает контроль за параллельным импортом оборудования, включая ИИ-устройства, такие как карты/системы на базе графических процессоров (ускоритель - он же GPU) Nvidia B200/B300. Это усложнило доступ крупных отечественных компаний разработчиков суверенных российских больших языковых моделей к оборудованию для обучения и Inference (Инференс - это процесс, в ходе которого обученная модель использует полученные при обучении данные для составления прогнозов или принятия решений на новых данных – прим. ComNews). Ситуация может сохраняться длительное время, но для российских разработчиков аппаратного обеспечения это и есть возможности.

Где тогда брать компонентную базу?

Она доступна через различные экспортные каналы, включая также и специализированные микросхемы для гражданского использования. Однако с радиационно-стойкими элементами для спутниковой и военной отраслей возникают сложности - это отдельная тема.

Кроме того, американская технологическая компания Nvidia, доминирующая на рынке компонентов для высокопроизводительных вычислений и ИИ, ограничивает доступ к современным технологиям. Поставки критически важных продуктов регулируются через систему проверки конечных пользователей KYC (Know Your Customer — "Знай своего клиента"). Это напрямую касается, например, систем на ускорителях B200 и B300.

Поэтому российским разработчикам приходится искать и разрабатывать технологические решения, чтобы не сильно отставать от тайваньских и китайских лидеров. И хотя задача выглядит сложной, мы в Delta Computers уверены: архитектурные подходы и инженерная мысль позволяют создавать инфраструктуру для обучения суверенных ИИ-моделей на основе уже доступных, не настолько сильно контролируемых компонентов.

В декабре 2025 г. Delta Computers представила аппаратную платформу Delta Sprut XL. Она может поддерживать до 20 графических ускорителей Nvidia H200 в одной системе с общей памятью. В России пока нет аналогов. Почему этот продукт важен именно сейчас?

Инфраструктура для обучения больших лингвистических моделей становится все более ресурсопотребляемой. Один из ключевых параметров - объем памяти, обычно HBM3, и память на графических ускорителях и акселераторах (ускоритель – специализированное устройство, которое берет на себя самые тяжелые вычисления, чтобы работать быстрее обычного процессора – прим. ComNews) объединяются в рамках одного хоста. Из них уже собираются большие кластеры для обучения моделей.

Новые серверы Nvidia на базе графических процессоров B200 и B300 предлагают больший объем быстрой памяти на хосте - это напрямую влияет на скорость обучения. Однако создать платформу под B200 или B300 без специализированного соглашения с Nvidia невозможно для большинства российских и китайских разработчиков (в отличие от некоторых тайваньских, американских и сингапурских компаний).

Мы нашли инженерное решение. Вместо того чтобы гнаться за недоступными B200/B300, мы сделали ставку на объединение множества доступных ускорителей H200, которые можно приобрести в Бразилии, Сингапуре, Южной Африке и других странах, а затем импортировать в Россию. Соединив их быстрым интерконнектом (это соединение или взаимосвязь между двумя или несколькими компонентами системы, обеспечивающая передачу данных, взаимодействие или обмен ресурсами - прим. ComNews), мы добились возможности установить до 20 таких ускорителей в одной платформе. По объему памяти и вычислительным мощностям такая конфигурация почти не уступает машине с восемью B300, энергопотребление немного больше, но зато доступность в любых объемах.

18-21 мая 2026 г., на XI конференции "Цифровая индустрия промышленной России" (ЦИПР), мы представим обновление для платформы Delta Sprut XL. Наше решение дает российским компаниям возможность обучать большие языковые модели, не упираясь в жесткий дефицит и ограничения на поставки B300.

Минпромторг недавно обновил требования для попадания в реестр разработчиков оборудования. Насколько сложен путь получения статуса отечественного продукта?

Для по-настоящему российского продукта, действительно разработанного российской командой инженеров, пройти требования вполне возможно. Регулятор явно стимулирует нас к углублению локализации - требования ужесточаются каждый год.

Но для передовых технологий (PCIe Gen5, DDR5, MCR) – это вызов. Отечественная элементная база и российские печатные платы на материалах с низкими потерями могут быть использованы для современных систем – это сложно, но возможно. Мы видим в этом интересную инженерную задачу – оптимизировать устройства и постепенно переходить на российские платы, пока, к сожалению, не везде, но производители печатных плат стараются.

Что касается российских чипов для высокопроизводительных вычислений - суперкомпьютеров и обучения больших ИИ-моделей - здесь я осторожен в оценках. Без международных компонентов, прежде всего американо-тайваньских, нам пока не обойтись.

Важна ли реестровая запись российского оборудования заказчику?

Минцифры и Минпромторг ищут способы стимулировать спрос на российскую электронику: просвещение, мягкое стимулирование, ориентация конкурсов на отечественное программное обеспечение (ПО) и оборудование. У многих заказчиков уже есть ключевые показатели эффективности (KPI) по проценту использования российского оборудования и софта. Мне кажется, регулятор занимает здесь объективную и разумную позицию.

Насколько приоритетно для российской ИТ-индустрии иметь команду инженеров, способных разрабатывать и адаптировать аппаратные решения под конкретные потребности заказчиков?

Разработка аппаратуры – это бизнес, как и другие отрасли: нефтехимия, автомобилестроение и т. д. Создание продукта с высокой добавленной ценностью требует профессионализма.

Как я успел отметить ранее, к сожалению, многие компании используют чужие разработки, выдавая их за свои. В первую очередь, это приводит к проблемам с технической поддержкой: в критический момент "разработчик" не может понять, как работает продукт и что с ним не так. Это огромные риски.

Минпромторг инициирует верификацию реестровых записей. Одно из предложений – проверять команды разработчиков и их компетенции. Это поможет убедиться, что продукт действительно создан российскими специалистами.

Пожалуй, любой бизнесмен, который ответственно относится к делу, считает критически важным, чтобы экспертиза была внутри компании, внутри страны. Мы разрабатываем промышленное оборудование с жизненным циклом от 3 до 10 лет. Зависимость от внешних команд и компетенций может быть опасной. Если такая внешняя команда по тем или иным причинам откажется сотрудничать, псевдоразработчик останется один на один с заказчиком, и отвечать он будет по российскому законодательству, в том числе за функционирование критической инфраструктуры. Это безответственно по отношению к бизнесу и заказчикам. Наличие сильной команды разработчиков критически важно.

Как устроен ваш R&D центр? Откуда вы берете инженеров?

R&D центр - Центр исследований и разработки - полного цикла требует высокой квалификации специалистов в каждой области: от управления продуктом до цикла эксплуатации в течение многих лет.

Мы опираемся на потенциал российских учебных заведений. Однако для создания высокотехнологичных продуктов необходим опыт и знания, которые зачастую не могут "дотащить" в вузах. Финальную квалификацию инженеры получают внутри компании. Это институт менторства. Базовые знания, которые дает российское образование, важны, но, к сожалению, недостаточны.

Некоторые вузы уже обращались к нам с предложениями о сотрудничестве, особенно в области моделирования высокоскоростных соединений. Мы взаимодействуем с ними, чтобы привлечь больше талантливых молодых специалистов к опыту работы с передовыми технологиями. Но это долгий процесс, который занимает не один год.

Насколько велика ваша команда R&D, и планируете ли вы ее расширять в этом году?

Сейчас наша команда R&D составляет 70% штата компании. В нее входят специалисты разного профиля: продакт-менеджеры, проектные менеджеры, топологи, схемотехники, конструкторы, промышленные дизайнеры, инженеры по тестированию, а также отдельные группы по разработке встроенного ПО. С ростом продуктовой линейки нам требуются новые сотрудники, но этот рост органический.

Какие аппаратные решения, кроме Delta Sprut XL, вы разрабатываете и планируете выпустить на рынок в ближайшее время?

Мы пока не готовы раскрыть все планы. Обычно, когда продукт готов к анонсу, у него уже определена политика и сроки выхода. После завершения многостадийного тестирования продукт готов к массовому производству. Мы очень щепетильно относимся к качеству, иногда в ущерб скорости вывода нового продукта на рынок.

Сейчас Delta Sprut XL занимает лидирующие позиции на российском рынке и не имеет конкурентов. Мы продолжаем работать над следующим поколением этого продукта, и к концу года, я надеюсь, мы уже представим его рынку.

Помимо Delta Sprut XL, мы активно наполняем дата-центры наших клиентов машинами Delta Serval на базе процессоров Intel 6-го поколения. Также пользуется популярностью Delta Spider - мощная восьмипроцессорная машина с поддержкой до 480 ядер и до 32 ТБ оперативной памяти. Этот продукт подходит для компаний, которые пока не могут полностью перейти на российские СУБД и нуждаются в работе с Oracle и SAP, имея беспрецедентную производительность на разработанном в России суперсервере.

Мы также работаем над новыми поколениями наших более ранних систем хранения данных, таких как Delta Guepard. На форуме ЦИПР мы представим несколько новинок, которые оживят российский рынок. Все эти продукты безусловно внесены в реестр Минпромторга, так как они разрабатываются российскими инженерами и создаются в России. Для нас процесс получения реестровой записи – процесс бюрократический.

Мы обсудили состояние рынка аппаратных решений. По вашему мнению, сколько игроков представлено на российском рынке?

Вопрос непростой. Все зависит от того, как классифицировать участников. Я бы разделил рынок на несколько групп. В нашей группе, которая занимается оборудованием для дата-центров, облачных сервисов, кластеров высокопроизводительных вычислений (HPC), конкурентов совсем немного.

В какие сроки реально, чтобы российские производители железа заменили ушедших с российского рынка западных производителей в сегменте высокопроизводительных вычислений для ИИ? Какие ниши остаются наиболее уязвимыми?

Я уверен, что нишу инференса можно полностью закрыть российскими разработками. Вероятнее всего, это будет не полный охват, но более 80%. Решение для обучения и дообучения больших языковых моделей на отечественном рынке присутствует только одно – наше, Delta Sprut XL. У нас нет информации, что кто-то работает над созданием второй такой же большой и столь мощной машины для рынка ИИ.

Если посмотреть на самые современные разработки Nvidia - например, на анонс платформы Rubin, ожидаемой в 2026 г. и оснащенной новейшими чипами, - видно, что компания плотно контролирует технологию. Несмотря на заявления о намерении привлекать тайваньских OEM-производителей как поставщиков решений для обучения больших моделей, Nvidia активно выходит на этот рынок самостоятельно. Рынок конвертируется в Direct Business.

Нам кажется, что у России будет свой путь в этом направлении. Он точно должен быть уникальным. Вопрос лишь в том, насколько сложным он окажется.

Кто такие OEM-производители?

OEM расшифровывается как Original Equipment Manufacturer - производитель оригинального оборудования. Это такие компании как Gigabyte, Asus, Supermicro, Dell, Hewlett Packard и др. Nvidia продвигает модульную архитектуру OCP и MGX - по сути, каталог рекомендованных решений для серверов и ИИ-стоек, который OEM-партнеры используют для фундамент решений. Таким образом, Nvidia передает им чертежи для выпуска оборудования по своим спецификациям, но с использованием компонентов компании. Однако это не совсем оригинальный продукт – в мире open-source ПО это называют Fork.

Недавно Минцифры опубликовало законопроект об искусственном интеллекте, где прописано, что ИИ должен быть суверенным. Как вы думаете, как это повлияет на российский рынок ИИ?

На мой взгляд, ничего не изменится. В России есть две компании, которые активно развивают большие модели ИИ: это, конечно, "Сбер" и "Яндекс".

Поддержка на уровне правительства, которую они получили, важна. Я не знаю других компаний в стране, которые обладали бы такими ресурсами, особенно финансовыми и человеческими.

Для государственных задач суверенные языковые модели важны, потому что вокруг них можно построить регуляторную базу. При этом бизнес с настороженностью относится к суверенным моделям, но, на мой взгляд, это напрасно. Мы видим, что российские компании тестируют и используют российские модели наравне с китайскими и американскими. Пока, к сожалению, наши немного уступают, но прогрессируют. Российские команды работают очень хорошо, и если государство обратит на это внимание и окажет поддержку, то многое может измениться.