«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.