Затраты бизнеса на GPU-серверы возросли
"Рег.облако" (ООО "Рег.ру", входит в ГК "Рунити") изучило структуру спроса на выделенную инфраструктуру в сегменте крупного и среднего бизнеса. По данным аналитиков "Рег.облако", средняя стоимость GPU-конфигураций в 2025 г. выросла в два раза, а с начала 2026 г. - еще в два раза. При этом общее количество серверов с графическими ускорителями в парке клиентов существенно не изменилось - бизнес отказывается от бюджетных конфигураций в пользу высокопроизводительных GPU-серверов.
"По среднему месячному чеку на клиента в разрезе задач мы видим, что самый заметный рост приходится на сценарии, связанные с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением. В 2025 г. средний чек по таким задачам составлял около 1,4 млн руб. в месяц, в 2026 г. - уже около 2,3 млн руб., то есть рост составил 64%", - рассказал корреспонденту ComNews представитель пресс-службы ГК "Рунити".
"Для задач рендеринга средний чек практически не изменился: 236 тыс. руб. в месяц в 2025 г. против 239 тыс. руб. в 2026 г. Это говорит о более стабильном и зрелом спросе в этом сегменте. По задачам тестирования, разработки и обработки данных средний чек вырос с 40 тыс. руб. до 46 тыс. руб. в месяц (рост - 15%)", - добавил представитель пресс-службы ГК "Рунити".
"Рост стоимости связан с несколькими факторами: глобальным увеличением спроса на вычислительные мощности для ИИ-задач, ограниченной доступностью наиболее производительных ускорителей и удорожанием сопутствующей инфраструктуры. В результате дорожают не только сами GPU, но и вся платформа вокруг них. В ближайшей перспективе предпосылок для существенного снижения цен пока не наблюдается, однако темпы роста стоимости могут постепенно замедляться по мере расширения предложения на рынке", - объяснил руководитель направления "Пресейл" центра "Инфраструктура" ООО "Ланит-Интеграция" (входит в ГК "Ланит") Антон Прокошин.
Как рассказали аналитики "Рег.облако", сдвиг в структуре потребления связан с усложнением требований со стороны бизнеса. Крупным и средним компаниям все чаще нужны не просто ресурсы в облаке или сервере, а предсказуемая производительность, изоляция вычислительной среды и полный контроль над инфраструктурой. В общем объеме потребления 70% по-прежнему приходится на базовые выделенные серверы, а 30% - на системы хранения данных и дисковую инфраструктуру. Однако для проектов в сфере ИИ и машинного обучения заказчики меняют подход.
"Спрос на GPU-серверы в России существует уже довольно давно. Просто раньше организации приходили с запросом "дайте в тест то, что есть", а теперь им нужны конкретные конфигурации оборудования и модели карт, а также определенный формат предоставления. Запросы на виртуализированные GPU-мощности стали менее заметны на фоне запросов физических серверов с конкретными GPU-картами, когда клиент получает все мощности только под свои нужды", - отметил директор направления продаж облачных сервисов ООО "ДатаСпейс Партнерс" (DataSpace) Александр Чистяков.
По словам экспертов "Рег.облака", компании отказываются от отдельных выделенных хранилищ в пользу серверов с большим количеством NVMe-дисков. Это позволяет размещать ИИ-модели, наборы данных и промежуточные результаты вычислений внутри собственной инфраструктуры, без лишних задержек на внешний обмен. На одну компанию в среднем приходится от двух до восьми видеокарт - H200, H100, А6000, А4000 - в зависимости от масштаба проекта. Почти половина спроса на GPU-серверы (46%) приходится на конфигурации с объемом видеопамяти до 24 ГБ. Решения с 48 ГБ занимают 13,5%, а более четверти - около 27% - формируют высокопроизводительные конфигурации от 80 ГБ.
Эксперты "Рег.облака" связывают такую тенденцию с тем, что современные ИИ-модели требуют более сильные вычислительные мощности и объем памяти, а также высокую скорость обмена данными между ускорителями. По данным "Рег.облака", доля премиальных GPU-конфигураций в общем потреблении серверов выросла с 51% до 78%. Треть заказов на GPU-серверы (33%) связана с ИИ и машинным обучением, 30% - с рендерингом, 25% - с тестированием и разработкой, еще 12% - с обработкой данных. Этот портрет спроса принципиально отличается от классической модели аренды сервера под корпоративный портал или ИТ-систему.
"Компании больше не наращивают количество серверов, а переходят на более мощные конфигурации. Это говорит о взрослении спроса. Важна не доступность GPU как таковых, а гарантированная производительность под нагрузкой. В результате GPU-инфраструктура становится стратегическим ресурсом, особенно для среднего и крупного бизнеса", - отметил технический директор ООО "МД Аудит" (MD Audit, входит в ГК Softline) Юрий Тюрин.
По данным аналитиков "Рег.облака", компании предпочитают выделенную инфраструктуру для постоянных высоконагруженных систем, корпоративных приложений, обработки больших данных и специализированных вычислений, где критична стабильность и предсказуемость. Сложившийся тренд на удорожание GPU-конфигураций отражает не временную конъюнктуру, а структурный сдвиг в сторону задач с использованием технологий ИИ, который будет только усиливаться.
"На российском рынке спрос на GPU-серверы крайне высокий, и далее он будет только расти. Основные драйверы этого роста: развитие ИИ (обучение моделей), массовое внедрение и использование генеративного ИИ, обработка больших данных и промышленное моделирование. Дефицит ускорителей на фоне санкций только подогревает спрос, но из-за этого многие компании сталкиваются с их ограниченной доступностью", - рассказал руководитель направления облачных сервисов ООО "Онланта" (входит в ГК "Ланит") Анатолий Трифонов.
