Мощности для медицинского ИИ. Аукцион на 525 млн руб.
22 июля 2026 г. Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения Минздрава России (ФГБУ "ЦНИИОИЗ") разместил извещение о проведении тендера в форме электронного аукциона на поставку оборудования для создания инфраструктуры Центра развития искусственного интеллекта в здравоохранении (ЦОМД). Заявки принимаются до 13 августа 2026 г., итоги планируется подвести 17 августа.
Начальная (максимальная) цена контракта (НМЦК) составляет 525,5 млн руб. Финансирование происходит за счет внебюджетных средств учреждения по коду видов расходов 244.
Поставщик должен доставить оборудование на технологическую площадку заказчика по адресу: Москва, пр-т Мира, д. 105, стр. 6, пом. 305 (ЦОД "Гознак") и выполнить монтаж и пуско-наладку в срок до 20 ноября 2026 г. В состав комплекта входят (всего 10 позиций):
Серверы трех типов (всего 8 шт.) на сумму 268,3 млн руб.: один мощный сервер с восемью GPU-ускорителями (105,2 млн руб.), три сервера с четырьмя установленными GPU, но с возможностью расширения до восьми (по 46,5 млн руб.), и четыре сервера без дискретных графических контроллеров (по 5,9 млн руб.). Две системы хранения данных (СХД) - тип 1 и тип 2 на общую сумму более 201,4 млн руб. Два типа коммутаторов: четыре коммутатора уровня ядра/агрегации (НМЦК 8,56 млн руб.) и два коммутатора для сети доступа (3,7 млн руб.). Программное обеспечение - предустановленные на серверы лицензии на ПО виртуализации (защищенное, с сертификатом ФСТЭК) и ПО оркестрации контейнеризированных приложений. Комплект монтажных конструктивов, кабелей и материалов, а также сами монтажные и пуско-наладочные работы.
К участникам аукциона предъявляются требования по 44-ФЗ. На закупку распространяется национальный режим по ПП РФ №1875: на программное обеспечение установлен запрет на закупку иностранного ПО, а на серверы, СХД и коммутаторы - ограничение. Участники в заявке должны предоставить номера реестровых записей из реестра российской промышленной продукции или Евразийского реестра.
Для участия в аукционе необходимо внести обеспечение заявки в размере 5,25 млн руб. (1% от НМЦК). При заключении контракта потребуется обеспечение исполнения в размере 52,5 млн руб. (10% от цены контракта).
Как медицина стала цифровой
За последние пять лет ЦНИИОИЗ провел серию крупных закупок для развития Центра обработки медицинских данных (ЦОМД). В 2022 г. - на 400,9 млн руб. (поставка комплекта оборудования) и 132 млн руб. (программно-аппаратный комплекс информационной безопасности). В 2024 г. - поставка комплекта модернизации для развития центра хранения и обработки медицинских данных (ЦОМД) для учреждений, подведомственных Минздраву России, на 486,2 млн руб. В 2026 г. - на 105,1 млн руб. (импортозамещение иностранных серверов) и 410,7 млн руб. (модернизация репозитория данных). Параллельно институт создавал отраслевые системы: в 2022 году - санаторно-курортное обеспечение (115,8 млн руб.) и управление ИТ-активами подведомственных организаций (110,7 млн руб.). Теперь к этому добавляется новый аукцион на 525,5 млн руб. - уже для Центра развития искусственного интеллекта в здравоохранении. Таким образом, закупки ЦНИИОИЗ последних лет формируют единую инфраструктуру: от хранения и обработки медицинских данных до внедрения ИИ-решений и кибербезопасности.
Зачем мне все это
В техническом задании заложены серверы с GPU: один - с 8 ускорителями, три - с 4 (с возможностью расширения до 8). Руководитель направления Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1) Сергей Голицын отметил, что такая конфигурация позволяет создать мощный вычислительный полигон для разработки, тестирования и эксплуатации сразу нескольких классов медицинских ИИ-решений. "Речь может идти как об анализе КТ, МРТ и других медицинских изображений, так и о моделях, способных работать с большими массивами неструктурированных медицинских записей. В совокупности 20 установленных GPU - серьезный ресурс, который дает возможность параллельно обучать, проверять и запускать несколько прикладных моделей. Для отдельной научной группы такая мощность могла бы быть избыточной, однако для федерального центра, который потенциально будет вести несколько направлений развития медицинского искусственного интеллекта (ИИ), это скорее нижняя граница необходимой инфраструктуры. Основной риск здесь связан не с избытком вычислительных ресурсов, а с тем, насколько быстро под них появятся качественные датасеты, команды и реальные сценарии промышленной эксплуатации", - подчеркнул он.
В состав закупки входят две системы хранения данных (СХД) на общую сумму более 200 млн руб. Директор по развитию технологий ИИ FabricaONE.AI (акционер - ГК Softline) Николай Тржаскал отметил, что закупаются две разные по назначению СХД: "Первая - быстрая all-flash-система примерно на 207 ТБ сырой емкости для активных данных, виртуальных машин и задач обучения. Вторая - объектное S3-хранилище примерно на 1,15 ПБ для исходных датасетов, медицинских изображений, версий моделей и результатов экспериментов. Полезный объем будет меньше из-за резервирования и репликации".
Старший партнер ИТ-интегратора "Энсайн" Алексей Постригайло с хранением был бы еще внимательнее: "200 млн руб. сами по себе мало что говорят. Для обучения моделей важна скорость, с которой сервер получает данные. Особенно когда речь идет о больших массивах медицинских изображений. Мы в инфраструктурных проектах регулярно видим одну и ту же проблему. Можно поставить очень мощные серверы, а потом выяснить, что система хранения не успевает их загружать данными. В итоге самое дорогое оборудование часть времени просто ждет".
По мнению Алексея Постригайло, системы хранения здесь могут быть вполне оправданы разделением задач: "Например, на одной держат данные, с которыми работают модели, на другой - исходные массивы и результаты. Более экономичный подход тоже возможен. Быстрое дорогое хранилище оставить под текущую работу, остальное перенести на более дешевый уровень. Часть временных данных можно держать прямо на вычислительных серверах. Я бы начинал именно с расчета нагрузки. Сколько данных нужно читать одновременно, с какой скоростью и сколько времени система может быть недоступна. Уже после этого становится понятно, где действительно нужен дорогой класс оборудования".
Дело не в торгах
Директор HFLabs (ООО "ХФ Лабс") Александр Беслик дал оценку: "По характеристикам железа точно сказать, для каких целей оно будет использоваться, невозможно. Но если в целом посмотреть на информацию по серверам, то это небольшие мощности для запуска нейросетей. По сути, такое железо даст возможность запустить одну максимальную модель и три модели среднего размера".
Соучредитель и исполнительный директор технологического дистрибьютора ООО "Бергер" (ServerICT) Сергей Миневич не оценивал бы такую инфраструктуру только по принципу "много или мало видеокарт": "Восемь GPU в одном сервере - это стандартный строительный блок для серьезных задач искусственного интеллекта, когда модель или набор данных не помещаются в память одного ускорителя. При этом я не думаю, что основной сценарий здесь - обучение с нуля большой языковой модели на данных ЕГИСЗ. Для создания модели уровня крупнейших мировых больших языковых моделей (LLM) потребовался бы кластер совсем другого масштаба. Более реалистичные задачи - анализ КТ, МРТ, маммографии, эндоскопических исследований и цифровой патологии, обработка медицинских документов, построение прогнозных моделей, дообучение существующих LLM на отраслевых данных и создание мультимодальных систем, одновременно работающих с изображениями и текстом".
Основатель международного технологического холдинга Golgjaxe Enterprise Сергей Архангельский указал на конфигурацию закупки - вычислительное ядро полного цикла: восьмиускорительная машина под дообучение медицинских моделей, серверы с четырьмя GPU под эксперименты и промышленную эксплуатацию, обвязка без графики под данные и оркестрацию. "По меркам мировых центров медицинского ИИ параметры консервативны - там счет идет на сотни ускорителей. Почти 40% бюджета на системы хранения - обоснованная пропорция: в медицинском ИИ данные весят больше вычислений, а простаивающий из-за медленной подсистемы хранения GPU-кластер - самая дорогая ошибка проектирования. Главный риск проекта лежит за пределами железа: без подготовленных обезличенных датасетов и сильных команд ускорители будут простаивать, и именно низкая загрузка, а никакие исходные параметры, делает такую инфраструктуру избыточной", - отметил он.
Старший разработчик систем искусственного интеллекта Innostage (ООО "Инностейдж") Александр Лебедев подчеркнул, что за безопасность приходится платить цену: "Поставщиков ПО виртуализации с сертификатом ФСТЭК по 4-му уровню доверия (УД-4) немного. Такие версии защищенного программного обеспечения (ПО) могут отставать по функциональности от релизов, которые уделяют меньше внимания безопасности. Это может затруднить работу с современными GPU-стеками (драйверы NVIDIA, CUDA, контейнерные рантаймы) и быстрыми сетевыми интерфейсами. Особенно сильно эта специфика защищенного ПО может проявиться при работе с ИИ, который стремительно развивается, и ПО для современных моделей совершенствуется буквально каждый месяц. Предполагаю, что инженеры внедрения будут вынуждены идти на компромиссы между безопасностью и производительностью современных ИИ-моделей".
Председатель совета по противодействию технологическим правонарушениям КС НСБ России Игорь Бедеров отметил, что, если смотреть на этот тендер не как на бухгалтерский документ, а как на инфраструктурный маркер, то можно увидеть формирование высокопроизводительного ядра для обработки медицинских данных. "Когда мы говорим об ИИ в здравоохранении, классическая триада угроз информационной безопасности - конфиденциальность, целостность и доступность - приобретает совершенно новое, порой зловещее звучание", - подчеркнул он.
Заместитель директора управления продуктов и технологий ООО "Е-Флопс" Филипп Моднов сделал важное замечание: "Для версий решений виртуализации с сертификатом ФСТЭК потребитель имеет ограничения по обновлениям, зачастую не имея их годами, либо сильно отставая от коммерческих версий. Что это значит - решение с контролируемым контуром и защитой от уязвимостей (под контролем ФСТЭК), но без свежих обновлений функционала. Но ведь мы знаем, что ИИ развивается стремительно и тянет за собой всё остальное инфраструктурное ПО".
Регуляторное табу
Старший юрист регуляторной и коммерческой практики SL Legal Иван Зарайский считает, что запрет на поставку иностранного программного обеспечения в данном случае является обоснованным: "Вряд ли в этом можно усмотреть избыточный барьер или ограничение конкуренции, поскольку такой запрет обусловлен действующими правилами национального режима и по умолчанию распространяется на все закупки программного обеспечения в рамках ФЗ-44. Исключения возможны лишь в некоторых случаях, к примеру, когда заказчику необходимо программное обеспечение, у которого нет российских аналогов".
"Советник юридической компании Impravo Михаил Герман увидел, что в рассматриваемой ситуации, скорее всего, речь идет о реализации запрета на использование иностранного программного обеспечения для разработки критической информационной инфраструктуры, установленного указом президента РФ № 166 от 30.03.2022. Данный запрет напрямую касается в первую очередь госпредприятий, вследствие чего такое ограничение при проведении закупок будет являться законным и не нарушает антимонопольное законодательство", - сказал он.
