AI и автоматизация · 150 · Q2 2026
Аналитический обзор
Редакция it-institute.ru
ML-платформы Q2 2026:
Neocloud и GPU-дефицит
Затраты бизнеса на ИИ достигли 257 млрд ₽. GPU-облака выросли до 27,4% рынка за 2 года. Neocloud GPUaaS, 29K серверов, дефицит +50%, альтернативные GPU, RAG vs fine-tuning. Данные верифицированы редакцией.
Скачать PDF →257 млрд ₽
Затраты бизнеса на ИИ
2025 год
2025 год
27,4%
Доля GPU-облаков
×2 за 2 года
×2 за 2 года
700+ млрд ₽
Нацплан инвестиций
в ИИ до 2030
в ИИ до 2030
GPU-облака: рейтинг платформ
Россия, Q2 2026
| Платформа | Провайдер | Фокус |
|---|---|---|
| Cloud.ru / Neocloud | GPUaaS | Enterprise HPC |
| YC DataSphere | Яндекс | Полный цикл ML |
| MTS AI Cloud | МТС | Отраслевые решения |
| VK Cloud ML | VK | в PDF → |
+ Selectel, YADRO, Росатом AI, SberAI — полный рейтинг в PDF
Ключевые данные
257 млрд
Затраты российского бизнеса на ИИ в 2025 году. Нацплан предусматривает свыше 700 млрд ₽ инвестиций до 2030 года
27,4%
Доля GPU-облаков в структуре рынка — рост в 2 раза за 2 года. Прогноз 2030: до 85,5% при сохранении динамики
+50%
Рост спроса на GPU-мощности при ограниченном предложении. Дефицит усиливается санкциями на NVIDIA H100/A100
Данные о затратах бизнеса на ИИ (257 млрд ₽) и долях рынка GPU-облаков основаны на отраслевых отчётах и экспертных оценках. Точные цифры GPU-мощностей у провайдеров не раскрываются. Прогноз 85,5% на 2030 год — экстраполяция текущих трендов, которая может не учитывать регуляторные изменения и санкционное давление.
Динамика рынка
Доля GPU-облаков в российском облачном рынке
Доля GPU-облаков, % от IaaS+PaaS · 2024–2030
Оценка редакции IT Institute
Neocloud (Cloud.ru) запустил GPUaaS-модель с 29 000 серверов и мощностью 56 МВт. Это крупнейший коммерческий GPU-кластер в России. Дефицит GPU (+50% спрос при ограниченном предложении) толкает рынок к альтернативным чипам: Metax, Biren, YADRO Vegman.
Для кого
Три сценария применения
CTO / VP Engineering
Выбрать GPU-платформу без vendor lock-in при дефиците
Рейтинг GPU-облаков: Cloud.ru/Neocloud, DataSphere, MTS AI, VK Cloud. Сравнение по мощности, доступности, ценам. Альтернативные GPU (Metax, Biren) — готовность к продакшену.
ML Engineering Lead
RAG vs fine-tuning: что выбрать при ограниченных GPU
Практические рекомендации: когда RAG экономичнее fine-tuning, как оптимизировать инференс, платформа Росатома для критической инфраструктуры.
CFO / Директор по ИИ
Обосновать бюджет на ML-инфраструктуру в условиях роста цен
257 млрд ₽ затрат бизнеса, 700+ млрд ₽ нацплана, зарплаты SberAI 650–850K — готовые цифры для бизнес-кейса и защиты бюджета.
Содержание PDF
Что в исследовании
01Рейтинг GPU-облаков Q2 2026 — Cloud.ru/Neocloud, YC DataSphere, MTS AI, VK Cloud, Selectel с оценкой мощности и доступности
02Neocloud GPUaaS: 29K серверов, 56 МВт — архитектура, модель предоставления, сравнение с Yandex Cloud и Cloud.ru ML Space
03GPU-дефицит и альтернативы — спрос +50%, санкции на NVIDIA, Metax C500, Biren BR100, YADRO Vegman — готовность и риски
04RAG vs fine-tuning — когда RAG экономичнее, инференс без дообучения, оптимальные сценарии для ограниченных GPU
05Росатом AI + SberAI: зарплаты и платформы — AI-платформа для критической инфраструктуры, зарплаты ML-инженеров 650–850K
06Рекомендации и прогноз 2030 — стратегия GPU-бюджета, альтернативные чипы, прогноз доли GPU-облаков 85,5%
Получите PDF
в кабинете
Рейтинг GPU-облаков, анализ дефицита, альтернативные чипы и рекомендации для CTO. Данные верифицированы редакцией. Каждая цифра атрибутирована источнику.
Перейти в кабинет →
Отраслевые отчёты + экспертные оценки + данные провайдеров · PDF доступен в кабинете