#цифры

▶️ Средняя месячная стоимость за выделенную инфраструктуру с GPU-ускорителями для ИИ и машинного обучения за пять месяцев 2026 года выросла на 64% по сравнению с аналогичным периодом 2025 года. По данным «Рег.облака», она достигла 2,3 млн рублей.

При этом общее количество серверов с ускорителями в парке клиентов существенно не изменилось: компании переходят с бюджетных решений на высокопроизводительные. Причина - усложнение требований: бизнесу нужны предсказуемая производительность, изоляция и полный контроль.

Что происходит на рынке?

🔽 В общем объёме потребления 70% занимают базовые выделенные серверы, 30% - СХД. Однако для ИИ и ML заказчики отказываются от отдельных хранилищ в пользу серверов с большим числом NVMe-дисков, чтобы избежать задержек при обмене данными.

Для чего заказывают GPU-серверы:

⏺️ задачи ИИ и машинного обучения - 33%
⏺️ рендеринг - 30%
⏺️ тестирование и разработка - 25%
⏺️ обработка данных - 12%

На одну компанию приходится от 2 до 8 видеокарт (H200, H100, A6000, A4000). Почти половина спроса на GPU-серверы (46%) - конфигурации с видеопамятью до 24 ГБ, 13,5% - с 48 ГБ, около 27% - высокопроизводительные решения от 80 ГБ. Доля премиальных GPU-конфигураций в общем потреблении серверов выросла с 51% до 78%.

Чего хочет бизнес?

🔽 По словам операционного директора «Рег.облака» Сергея Белова, бизнесу нужна не отдельная машина, а сбалансированная конфигурация под длительную нагрузку. Рост интереса к выделенным серверам и Bare metal не означает отказа от публичного облака - рынок делится по сценариям.

Облако выбирают для быстрого старта и гибкого масштабирования, а выделенную инфраструктуру - для высоконагруженных систем, big data и специализированных вычислений, где важна стабильность. И тренд на удорожание GPU-конфигураций - это структурный сдвиг в сторону задач с ИИ, который будет усиливаться.

™️ МашТех в Telegram | в MAX