13.10.2026 - Ум витает в облаках: экосистемы съедают мощности инфраструктурных сервисов для ИИ

По данным Apple Hills Digital (AHD), совокупное потребление облачных сервисов для ИИ стремительно растет: в 2025 году этот сегмент вырос на 61%, до 65,5 млрд рублей, однако на открытый рынок приходится лишь треть этой суммы. Крупные игроки одновременно выступают и как заказчики, и как поставщики мощностей: финансовые и телеком-группы все чаще закрывают потребности в ИИ-нагрузках внутри собственных облаков, а провайдерам приходится искать новые источники роста — от готовых моделей до аттестованных площадок под графические ускорители (GPU), указывают эксперты

Две трети на внутренние нужды

За несколько лет рынок облачных сервисов для ИИ из нишевого эксперимента превратился в заметную статью IT-бюджетов крупнейших компаний. В 2025 году совокупное потребление облачных сервисов для ИИ выросло на 61% и достигло 65,5 млрд рублей, однако структура этого рынка заметно отличается от классической облачной отрасли. Дело в том, что значительная часть потребления приходится не на внешних клиентов, а на внутренние нужды самих облачных провайдеров, входящих в крупные экосистемы, следует из данных отчета Apple Hills Digital (AHD), выполненного в партнерстве с технологической компанией, предоставляющей облачные инфраструктурные сервисы и услуги дата-центров Selectel.

Аналитики AHD, изучив данные провайдеров, их отчетность, опросы и интервью заказчиков, включили в исследование, с которым ознакомился Forbes, следующие сегменты:

виртуальные серверы с GPU (виртуальные машины с выделенным или разделяемым GPU из облака провайдера с оплатой за время использования);

выделенные серверы с GPU (выделенные физические серверы и кластеры с GPU, предоставляемые одному клиенту как облачный сервис с оплатой за период аренды; используются для обучения и дообучения моделей и нагрузок с требованиями к изоляции);

AI/ML-платформы (облачные платформы и сервисы для разработки и эксплуатации ИИ).

Из 65,5 млрд рублей совокупного потребления облачных сервисов для ИИ в экосистемах провайдеров в 2025 году на внутреннее приходится 40,8 млрд рублей (62%) и лишь 24,7 млрд рублей — на рыночное. Для сравнения: в среднем по облачному рынку доля внутреннего потребления составляет, по данным AHD, только 14%. При этом рыночный спрос сконцентрирован в публичном облаке, то есть в инфраструктуре, предоставляемой сторонним провайдером и к которой пользователи получают доступ через интернет: на него приходится 17,6 млрд рублей (доля — 71%). «Крупные финансовые и телеком-группы размещают ИИ-нагрузки у собственных провайдеров, и суммарно эти нагрузки больше, чем у рыночных клиентов», — указывают аналитики.

Глазами клиента

Опросы заказчиков показывают, что ИИ в облаке перестал быть экзотикой: каждая четвертая компания его использует, еще 18% начнут в течение года, а в целом 46% компаний уже применяют, пилотируют или планируют внедрить его в ближайшие 12 месяцев. Лишь 12% отказываются от облака для ИИ или переносят нагрузки on-premise — то есть в собственную инфраструктуру.

Факторы, которые стимулируют компании использовать облака, — это в первую очередь не цена и не «железо», а скорость и готовность к работе: так, 36% респондентов применяют готовые модели и ИИ-сервисы, 32% хотят быстрее запускать эксперименты. При этом провайдер пока чаще остается лишь «поставщиком серверов»: 41% заказчиков работают полностью самостоятельно, и только у 29% облачный вендор частично участвует во внедрении ИИ.

Показательно, что при выборе провайдера в качестве важнейших факторов заказчики называют чаще модели и данные, чем GPU: 23% ставят на первое место предобученные модели провайдера, почти столько же — интеграцию с данными.

Внутри облаков набирают обороты open-source-решения: 37% клиентов используют open-source-ИИ, 27% — ИИ-агенты и столько же — дообученные LLM.

«Аренда выгоднее покупки»

Для заказчиков текущее развитие рынка означает, во-первых, что аренда GPU выгоднее покупки, считают в AHD: «Серверы с GPU дорожают, сроки поставки непредсказуемы, а оборудование быстро устаревает. Облако позволяет получить мощности без капитальных затрат: для нерегулярной нагрузки подходят виртуальные серверы с GPU, для постоянной —выделенные».

Во-вторых, мощности стоит резервировать заранее, следует из отчета: «Спрос на современные GPU опережает предложение. Крупные проекты по обучению и запуску моделей лучше планировать заранее и закреплять ресурсы долгосрочными договорами».

В-третьих, контур определяется данными: «Чувствительные данные — в частном облаке с GPU, пилоты —в публичном. Гибридная схема сочетает требования регуляторов и гибкость».

«Структура закономерна»

По словам экспертов, для российского рынка такая структура (преобладание потребления внутри экосистем над внешним) во многом закономерна. Ведущие банки, телеком-операторы и технологические группы — одновременно и владельцы облачных платформ, и крупнейшие заказчики ИИ-мощностей, констатирует директор по продуктам компании «Турбо Облако» Татьяна Миронова. «Им нужны ресурсы для обучения и дообучения моделей, построения рекомендательных систем, автоматизации контакт-центров, антифрода, поиска и других высоконагруженных сценариев, — перечисляет она. — Поэтому значительная часть созданной ими инфраструктуры сначала используется внутри группы, а затем может предлагаться внешним клиентам».

При этом собственный контур и облако не обязательно конкурируют за одну и ту же нагрузку, они могут дополнять друг друга, распределяя разные классы задач, продолжает Миронова. Это, по ее словам, особенно актуально для ИИ: GPU-кластеры, высокоскоростные сети, системы хранения и MLOps-платформы требуют крупных инвестиций. «Для крупной экосистемы такие вложения оправданы собственным масштабом потребления. Для большинства компаний из промышленности, торговли, медицины или среднего бизнеса покупка оборудования, его размещение и формирование собственной команды часто менее выгодны, чем аренда ресурсов либо использование готового ИИ-сервиса», — говорит она.

Данные AHD отражают реальную пропорцию, подтверждает директор по стратегии и аналитике Cloud.ru Андрей Прошлецов. Значительная часть ИИ-нагрузок сейчас потребляется внутри экосистем крупных игроков, говорит он. «Это обусловлено исторически сложившейся IT-инфраструктурой и наличием собственных GPU-парков у крупных банков и телеком-операторов. Называть эту ситуацию «перекосом» не вполне корректно, — считает он. — Это рыночная ситуация и технологический вызов, который мы активно решаем. Наша задача — показать любому бизнесу, что эффективно работать с ИИ можно не только на собственных физических или виртуальных серверах, но и через гибридные и публичные облака, которые соответствуют необходимым стандартам информационной безопасности».

Провайдеры IT-инфраструктуры значительно ускоряют внедрение ИИ в бизнес за счет совокупности факторов: предоставления серверного оборудования с GPU по модели аренды, сформированного безопасного контура и аттестованной инфраструктуры, а также экспертизы в работе с ИИ, говорит директор по продуктам Selectel Константин Ансимов. «За девять месяцев 2026 года мы зафиксировали увеличение потребления серверов с GPU в 2,6 раза по отношению к аналогичному периоду прошлого года, и основной спрос приходится на представителей крупного бизнеса», — добавляет он.

Высокая доля внутреннего потребления сама по себе не свидетельствует о слабости внешнего спроса, поясняет Татьяна Миронова. Она показывает, что российский ИИ-рынок находится на этапе инфраструктурной концентрации, а также то, что разные части одной и той же ИИ-нагрузки могут распределяться между собственным контуром и облаком: «Мы уже видим рост внешнего спроса на практике: в 2025 году объем ресурсов «Турбо Облака» под размещение моделей увеличился в 13 раз за счет потребления действующих и новых клиентов. Причем рост был связан не с изменением цен, а с переходом клиентов от экспериментов к промышленной эксплуатации ИИ».

У текущего рыночного потребления есть потенциал роста, полагает Прошлецов. Доступ к готовым моделям через API и управляемым сервисам помогает внедрять ИИ без закупки собственного GPU-парка, говорит он: «Это снижает порог входа в технологию и «демократизирует» ИИ. Доля «внешнего» спроса может увеличиваться по мере масштабирования таких проектов».

Постоянный адрес материала - Ум витает в облаках: экосистемы съедают мощности инфраструктурных сервисов для ИИ