Российские компании переходят от экспериментов с искусственным интеллектом к практическим задачам: поиску по корпоративным данным, компьютерному зрению, прогнозированию, обработке документов и работе с большими языковыми моделями. Для таких проектов требуются вычислительные ресурсы, которые трудно заранее спрогнозировать и дорого содержать в собственной инфраструктуре.

Облачные серверы с графическими ускорителями позволяют быстрее проверять гипотезы, масштабировать ресурсы под текущую нагрузку и оплачивать только фактическое использование. Поэтому выбор провайдера больше не ограничивается сравнением видеокарт и стоимости часа аренды. Заказчику важны безопасность, гибкость, поддержка, скорость запуска и готовность поставщика помочь превратить ИИ-идею в работающий сервис.

ИИ-проектам требуются гибкие вычислительные ресурсы

Для функционирующих ИИ-сервисов необходимы вычислительные мощности, которые сложно заранее рассчитать и дорого держать в собственности. Обучение моделей, инференс, компьютерное зрение, поиск по корпоративным данным и обработка крупных массивов информации требуют графических ускорителей, однако нагрузка в таких проектах часто меняется от этапа к этапу.

Для предпринимательской деятельности облачные серверы, оснащенные видеокартами, становятся инструментом, позволяющим быстрее переходить от зарождения идеи к тестированию гипотезы и далее — к полноценному промышленному решению. Руководитель AI-направления Selectel Александр Тугов объясняет рост популярности таких решений тем, что компании переходят от экспериментальных ИИ-проектов к их интеграции в реальные рабочие процессы.

В связи с этим критерии выбора провайдера постепенно меняются: вместо простого сопоставления видеокарт и стоимости все большее значение приобретает оценка всей экосистемы — скорости развертывания, уровня безопасности, возможностей масштабирования и качества поддержки проекта.

Когда собственная GPU-инфраструктура не всегда оправдана

Приобретение собственных GPU-серверов обеспечивает компании полный контроль над оборудованием и контуром обработки информации, однако в проектах, связанных с ИИ, такая модель не всегда оказывается экономически выгодной. На начальном этапе часто отсутствует ясность относительно того, какая модель будет задействована, какой объем данных потребуется, какой будет нагрузка и выйдет ли сервис за пределы пилотной стадии.

Подобная неопределенность может привести к тому, что оборудование будет простаивать либо, напротив, быстро перестанет отвечать поставленным задачам. Как подчеркивает Александр Тугов, ИИ-нагрузки остаются трудно прогнозируемыми: компаниям сложно заранее оценить экономику проектов, требуемые мощности и будущую загрузку оборудования. Дополнительным препятствием служит дефицит профильных знаний — далеко не каждая команда обладает опытом создания и эксплуатации инфраструктуры для искусственного интеллекта.

В такой ситуации облачные технологии помогают снизить инфраструктурные риски. Компания может арендовать вычислительные мощности под конкретную задачу, проверить гипотезу и оплачивать только фактическое использование. Продуктовый менеджер K2 Cloud Михаил Воронин называет облако удобным инструментом для проверки гипотез и создания минимально жизнеспособного продукта: «Если гипотеза не подтвердится, вы не останетесь с неиспользуемым оборудованием».

По мнению директора по информационным технологиям «Рег.облако» Евгения Мартынова, наибольший потенциал для облачных платформ машинного обучения и аренды GPU наблюдается в компаниях, где уже сформирован устойчивый спрос на ИИ, но при этом отсутствует экономическая обоснованность для инвестиций в собственную высокопроизводительную инфраструктуру.

Где уже существует сформировавшийся спрос

Спрос на облачные GPU-платформы возникает в тех сферах, где компании уже накопили данные, выстроили бизнес-процессы и осознали эффект от автоматизации. К таким отраслям относятся финансы, ритейл, электронная коммерция, разработка программного обеспечения, клиентский сервис, промышленность и научные учреждения.

В финансовом секторе подобные мощности востребованы для борьбы с мошенничеством, моделирования рисков и распознавания документов; в ритейле — для прогнозирования спроса, персонализации и компьютерного зрения; в промышленности — для контроля качества, предиктивной аналитики оборудования и выполнения ресурсоемких расчетов. Именно финансы, ритейл и промышленность Михаил Воронин выделяет как отрасли с наиболее значительным потенциалом.

В этот перечень Евгений Мартынов включает IT-компании, молодые проекты и системных интеграторов, которым требуется оперативное наращивание мощностей для разработки и тестирования моделей. Александр Тугов, в свою очередь, упоминает сферы разработки ПО, финансовые учреждения и клиентские сервисы, а в перспективе на ближайшие годы — медицинские технологии, агротехнику и промышленность.

От тестирования гипотезы до готового продукта

Начальная фаза ИИ-проекта чаще всего посвящена проверке предположения: возможно ли решить задачу с помощью модели, какие данные потребуются, какова будет точность результатов и какой объем вычислительных мощностей понадобится. Именно поэтому для клиента ключевое значение имеют скорость развертывания, наличие подходящей конфигурации и гибкость в настройке инфраструктуры.

Евгений Мартынов связывает ранние этапы жизненного цикла моделей и задачи их масштабирования с наиболее популярными вариантами применения облачных платформ для машинного обучения. В первую очередь это проверка концепции и создание прототипов без значительных вложений в инфраструктуру. Когда проект переходит в стадию промышленного использования, главным сценарием становится масштабируемый инференс: модель представляется в виде программного интерфейса и интегрируется в бизнес-процессы или внешние сервисы.

Спрос на ресурсы GPU также подпитывается прикладными задачами, способными быстро принести ощутимые результаты. К ним Александр Тугов относит генерацию кода, интеллектуальный поиск, поиск с формированием ответа на основе корпоративных данных, предиктивную аналитику, компьютерное зрение и обработку естественного языка. Директор облачного направления ITGlobal.com корпорации ITG Евгений Свидерский дополнительно выделяет обучение и инференс больших языковых моделей, компьютерное зрение и ресурсоемкий анализ данных; по его оценкам, объем корпоративных ИИ-проектов, нуждающихся в GPU-ресурсах, за последний год увеличился на 40%.

ИИ как услуга требует контроля и защиты

По мере развития ИИ-проектов компаниям становятся необходимы не только вычислительные мощности, но и управляемая среда для взаимодействия с моделями. Это особенно заметно на фоне активного использования публичных ИИ-сервисов: если сотрудники применяют их вне корпоративной сети, организация теряет контроль над данными, доступом и затратами.

Евгений Свидерский связывает эту потребность с растущим интересом к корпоративным ИИ-платформам. По его словам, сотрудники активно пользуются публичными сервисами, включая ChatGPT и аналоги, при этом корпоративные данные могут бесконтрольно утекать во внешние системы. Поэтому компаниям необходимы единый шлюз, ролевая модель доступа и централизованный учет расходов по отделам.

Безопасность становится неотъемлемой частью этого контура. ИИ-модели могут обрабатывать клиентские запросы, внутренние документы, финансовую информацию, техническую документацию, базы знаний, изображения и видео. Поэтому важно не только оперативно запустить модель, но и сделать это в среде, которая соответствует требованиям компании и регуляторов.

Михаил Воронин отмечает распространённую оплошность: команда в спешке создаёт прототип, задействует личные учётные записи для подключения к внешним моделям, тестирует гипотезу, а затем такой прототип по инерции переходит в промышленную среду. Это чревато утечкой конфиденциальных данных и привязкой к одному специалисту.

Корпоративная среда, по убеждению Михаила Воронина, должна проектироваться с самого начала. Платформа обязана отвечать современным нормам, включая 152-ФЗ, PCI DSS и отраслевые стандарты. Внедрение ИИ-решений зачастую сопряжено с обработкой конфиденциальных сведений и коммерческой тайны, поэтому требования к защите становятся одним из ключевых факторов при выборе провайдера.

Как выбирать провайдера: не только GPU и цена

На начальном этапе заказчики обычно сопоставляют очевидные характеристики: какие видеокарты предлагаются, сколько стоит час аренды, можно ли оперативно получить нужную конфигурацию. Для рабочих ИИ-сервисов этого мало. Важны производительность всей среды, стабильность нагрузки, поддержка, безопасность и способность к масштабированию.

Технические критерии охватывают типы и свежесть графических ускорителей, объём видеопамяти, параметры процессоров, оперативной памяти, систем хранения и сети. Для обучения крупных моделей критична связность между ускорителями, для инференса — постоянство задержек и предсказуемость производительности.

Эксплуатационные аспекты касаются скорости развёртывания, технической поддержки, гарантий уровня сервиса, ясности биллинга и возможности адаптировать конфигурацию под конкретную задачу. По мнению Евгения Свидерского, именно гибкость настройки, быстрота ввода инфраструктуры в эксплуатацию и качество поддержки определяют, насколько быстро ИИ-инициатива перерастёт из пилота в полноценный сервис.

Среди факторов выбора Евгений Мартынов выделяет разнообразие и актуальность ускорителей, гарантии SLA, доступность ресурсов и предсказуемость производительности. Большое значение имеют сетевая задержка и географическое расположение инфраструктуры, включая наличие мощностей в крупных дата-центрах Москвы и Санкт-Петербурга. Также важны прозрачность биллинга и разнообразные варианты оплаты.

Архитектурные требования зависят от конкретной задачи. Не все ИИ-сценарии можно полностью перенести в публичное облако: часть данных может оставаться в собственном контуре, часть вычислений — выполняться у провайдера, а отдельные компоненты — располагаться на площадке заказчика.

Поэтому зрелый провайдер не ограничивается предоставлением GPU. Как подчёркивает Александр Тугов, необходимы готовые платформенные решения, соблюдение норм информационной безопасности, экспертиза и различные варианты развёртывания: в облаке, в гибридном формате или через размещение оборудования на территории заказчика.

От эксперимента к контролируемому внедрению

Облачная платформа с GPU даёт заказчику возможность действовать пошагово: сперва проверить гипотезу, затем выбрать подходящую конфигурацию, оценить нагрузку, после чего масштабировать сервис или вовсе от него отказаться, не оставляя простаивающую инфраструктуру. Это особенно актуально для проектов в сфере ИИ, где параметры задачи нередко меняются уже после первых экспериментов.

Когда проекты переходят из стадии тестирования в рабочие сервисы, на первый план выходит управляемость: контроль доступа, прозрачность затрат, защита информации, техническая поддержка и удобный формат развёртывания. В результате облако перестаёт быть просто источником вычислительных мощностей и становится частью реального внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы компании.