Независимая аналитическая компания Apple Hills Digital при поддержке Selectel опубликовала результаты исследования «Облачные сервисы для ИИ: серверы с GPU и AI/ML-платформы». В отчёте представлен анализ и динамика российского рынка инфраструктурных и платформенных облачных решений для задач искусственного интеллекта по трём ключевым сегментам: виртуальные серверы с GPU (Virtual Server), выделенные серверы с GPU (Bare Metal) и AI/ML-платформы класса PaaS в 2022 — 2025 годах, а также сценарии развития до 2030 года.
Совокупное потребление облачных серверов с GPU и AI/ML-платформ в России в 2025 году составило 65,5 млрд рублей. Почти две трети этой суммы, 40,8 млрд рублей (62%), приходится на внутреннее потребление — крупные финансовые и телеком-группы размещают ИИ-нагрузки у собственных провайдеров.
Рыночное потребление, то есть затраты внешних заказчиков, составило 24,7 млрд рублей. Из них 17,6 млрд рублей (71%) пришлось на публичное облако:
- серверы с GPU. Рыночное потребление — 15 млрд рублей, из них 8,2 млрд рублей — в публичном облаке. Этот сегмент вырос к 2024 году на 68,7%;
- AI/ML-платформы. Рыночное потребление — 9,7 млрд рублей, из них 9,4 млрд рублей — в публичном облаке. Платформы уже обогнали публичный рынок серверов с GPU;
- частное облако. На него приходится 45% рыночного потребления серверов с GPU против 27% в IaaS в целом. Банки, госсектор и субъекты КИИ держат ИИ-нагрузки с чувствительными данными в выделенном контуре. AI/ML-платформы, напротив, почти полностью потребляются из публичного облака (97%).
В
К 2030 году рынок серверов с GPU в публичном облаке составит от 21,2 до 36,5 млрд рублей (среднегодовой рост
ИИ остается одним из приоритетов новых ИТ-бюджетов. Рост сегмента серверов с GPU в публичном облаке будет определять не только спрос, но и доступность вычислительных ресурсов. Официальные поставки GPU в Россию прекращены, дефицит энергомощностей в Московском регионе смещает ввод новых площадок в регионы. Высокая ключевая ставка и дорогое оборудование, а также требования к безопасности и локализации данных делают облачные GPU выгодной альтернативой созданию собственной ИИ-инфраструктуры и поддерживают выбор модели аренды вместо покупки.
В то же время рост объема сегмента AI/ML-платформы уже больше сегмента серверов с GPU в публичном облаке и даже в сценарии прогноза «Замедление роста» растут в среднем на 22,4% в год до 2030 года. Заказчики все чаще приходят за готовой средой и моделями, а не за сервером.
24% компаний уже используют ИИ в облаке, еще 18% планируют начать в течение 2026 года и 4% проводят пилоты. Всего это 46% опрошенных.
Главные причины идти в облако с ИИ — готовые модели и сервисы (36%), и ускорение экспериментов (32%).
При выборе провайдера заказчики чаще называют предобученные модели (23%) и интеграцию с данными и аналитикой (23%), чем GPU-оборудование (17%) и стоимость (16%).
Как вариант развертывания ИИ лидирует open-source ИИ в облаке (37%); облачные ИИ-агенты и дообученные LLM используют по 27%.
41% компаний работают с ИИ самостоятельно, а провайдер для них остается только поставщиком инфраструктуры.
«Сегодня потребление облачных инфраструктурных и платформенных сервисов для создания ИИ решений внутри экосистем крупнейших финансовых и телекоммуникационных компаний превосходит рыночное потребление подобных сервисов. Организации и предприятия готовы арендовать GPU, но часто ограничены внутренними политиками, финансами и отсутствием приемлемых предложений от провайдеров. Рынок облачных сервисов для ИИ в России сейчас ограничен скорее предложением, чем спросом. Переход от простой аренды серверов к среде разработки и эксплуатации ИИ решений также будет поддерживать спрос на облачные сервисы. Сегмент AI/ML-платформ уже обогнал рынок инфраструктуры с GPU и сохраняет потенциал роста», — отметила Елена Семеновская, аналитик Apple Hills Digital.
«Провайдеры ИТ-инфраструктуры значительно ускоряют внедрение искусственного интеллекта 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 искусственным интеллектом. За 9 месяцев 2026 года мы зафиксировали увеличение потребления серверов с GPU в 2,6 раза по отношению к аналогичному периоду прошлого года. Основной спрос приходится на представителей крупного бизнеса. Ключевая задача Selectel в развитии экосистемы продуктов для ИИ заключается в создании инфраструктурного фундамента, который позволит российским компаниям внедрять прорывные технологии быстрее и эффективнее, не отвлекаясь от развития своего основного бизнеса», — отметил Константин Ансимов, директор по продуктам Selectel.





























