AI и автоматизация · 100 · 2026
Исследование
Редакция it-institute.ru
ML-платформы в России 2026:
инфраструктура AI-команд
Пять ключевых ML-платформ, GPU-ресурсы, managed-сервисы и MLOps-зрелость. Yandex DataSphere, Cloud.ru ML Space, VK Cloud — сравнение для CTO и ML-лидов. Данные верифицированы редакцией.
Скачать PDF →58 млрд ₽
Рынок GenAI в России
2025, рост ×4,5
2025, рост ×4,5
10 000+
GPU NVIDIA у Яндекса —
крупнейший кластер в РФ
крупнейший кластер в РФ
<10%
AI-проектов доходят
до продакшена
до продакшена
ML-платформы: обзор
Россия, 2026
| Платформа | GPU | Фокус |
|---|---|---|
| Yandex DataSphere | A100, H100 | Полный цикл ML |
| Cloud.ru ML Space | A100 | Enterprise, HPC |
| VK Cloud | A100 | PaaS, MLflow |
| MTS AI Cloud | A100 | в PDF → |
+ Selectel GPU, MLOps-сравнение и российские LLM — в PDF
Ключевые данные
58 млрд
Рынок генеративного ИИ в России 2025 — рост в 4,5 раза за год. ML-платформы — инфраструктурный фундамент этого роста (Onside / Just AI)
10K+ GPU
Яндекс — крупнейший ML-кластер в России: NVIDIA A100/H100. Cloud.ru (Christofari) — второй по мощности. Остальным — очереди 2–4 недели
73%
Компаний экспериментируют с AI, но менее 10% выводят модели в продакшен. Разрыв между пилотом и масштабированием — главная проблема рынка
Санкции ограничивают поставки NVIDIA H100/A100 в Россию. Обучение LLM с нуля доступно единицам (Яндекс, Сбер). Средний бизнес ограничен fine-tuning и API. Альтернативы (Huawei Ascend) не достигли зрелости. Время ожидания A100 у некоторых провайдеров — 2–4 недели.
Сравнение платформ
ML-платформы по ключевым возможностям
Оценка возможностей (GPU, MLflow, fine-tuning, LLM API)
Анализ редакции, 2026
Yandex DataSphere — единственная платформа с полным циклом: Jupyter-среда, MLflow, YandexGPT API, fine-tuning и AI Studio. Для команд в экосистеме Yandex Cloud — естественный выбор. Cloud.ru — для enterprise-задач, требующих сотни GPU одновременно. VK Cloud — оптимальный PaaS с managed MLflow для средних ML-команд.
Для кого
Три сценария применения
CTO
Выбрать ML-платформу и обосновать бюджет на GPU
Сравнение пяти платформ по возможностям, GPU-ресурсам и стоимости. Готовая аргументация для защиты инфраструктурного бюджета перед советом — не «все так делают», а конкретные цифры рынка.
ML Lead
Построить MLOps-пайплайн без изобретения велосипеда
MLOps-зрелость каждой платформы: managed MLflow, CI/CD для моделей, Model Registry. Где Feature Store и мониторинг дрифта придётся строить самостоятельно — и какие инструменты использовать.
Data
Перейти от Jupyter-эксперимента к продакшену
Почему 73% экспериментируют, но менее 10% в продакшене. Конкретные шаги: выбор managed-платформы, fine-tuning вместо обучения с нуля, open-source модели (YandexGPT 5 Lite, DeepSeek V3.2).
Содержание PDF
Что в исследовании
01Карта ML-платформ — 5 платформ с GPU-ресурсами, ключевыми сервисами и позиционированием на рынке
02Yandex DataSphere: экосистема полного цикла ML — Jupyter, YandexGPT API, AI Studio, fine-tuning, 10 000+ GPU
03MLOps-сравнение: трекинг экспериментов, CI/CD, Model Registry, мониторинг дрифта — по трём платформам
04Российские LLM: YandexGPT 5 Pro/Lite, GigaChat Pro, DeepSeek V3.2 — параметры, доступ, стоимость API
05GPU-дефицит: влияние санкций, очереди 2–4 недели, планирование бюджета и альтернативы NVIDIA
06Рекомендации — 5 конкретных шагов: от выбора платформы до инвестиций в MLOps и open-source модели
Получите PDF
в личном кабинете
Полное сравнение ML-платформ, GPU-ресурсы, MLOps-зрелость и российские LLM в одном структурированном файле. Данные верифицированы редакцией. Каждый факт атрибутирован источнику.
GenAI 58 млрд ₽ · 5 платформ · MLOps-сравнение