По данным холдинга Т1, объем российского рынка ИИ-ускорителей по итогам 2025 года составит около 63 млрд рублей. К 2030 году он вырастет примерно до 257,6 млрд руб. при среднегодовых темпах роста на уровне 27%. Значительная часть поставок ИИ-ускорителей приходится на крупнейших экосистемных и корпоративных игроков, а также на госсектор. Об этом было заявлено на форуме Т1.
Чем обусловлен спрос?
В Москве открылся «Форум Т1: о решимости и решениях, которые помогут двигаться вперёд», организатором которого стал ИТ-холдинг Т1. В рамках форума компания представила обзор российского рынка GPU для задач в сфере искусственного интеллекта (ИИ). Основным вычислительным ресурсом для современных ИИ-нагрузок стали графические GPU-ускорители.
Спрос обусловлен переходом организаций к промышленной эксплуатации решений на основе нейросетей: от обучения и донастройки больших языковых моделей (LLM) - до интерфейса в продуктовых контурах (интеллектуальные ассистенты, рекомендательные механизмы, компьютерное зрение, обработка естественного языка). При этом экономика ИИ-инфраструктуры характеризуется высокими капитальными затратами, большая часть которых приходится на GPU-ускорители. В частности, по данным UBS, свыше 70% стоимости приходится на GPU, тогда как доля памяти составляет 15%.
По оценке IT-холдинга Т1, по итогам 2025 года объем российского рынка ИИ-ускорителей составит около 63 млрд рублей. В 2026 году этот показатель может увеличиться до 83,3 млрд рублей, а в 2027 - до 118,7 млрд руб. Значительная часть поставок приходится на крупнейших экосистемных и корпоративных игроков, а также на госсектор. С точки зрения фактического потребления рынок развивается в двух основных контурах - коммерческие дата-центры и локальные развертывания. В эквиваленте Nvidia A100 в ЦОДах используется более 10 тыс карт GPU. Менее масштабные проекты используют порядка 8 тыс GPU в локальной инфраструктуре.
Прогноз динамики до 2030 года показывает ускоренное наращивание вычислительной базы. В этой связи, Т1 прогнозирует, что к 2030 году отечественный рынок ИИ-ускорителей вырастет до 257,6 млрд рублей при среднегодовых темпам роста (CAGR) 27%. Причины этого роста связаны с запуском новых ИИ-проектов, повторными закупками для обновления существующих решений, доснащением инфраструктуры новыми ускорителями и расширением использования ускорителей в промышленных сценариях. Возможные сценарии применения варьируются от обучения моделей до промышленного инференса (использования готовых моделей в реальных условиях).
Сдерживающие факторы
Несмотря на позитивную динамику, существует ряд серьезных ограничений. Это монопольное положение Nvidia. Компания контролирует около 80% рынка чипов для нейросетей, а в сегменте серверов со встроенными GPU ее доля поставок превышает 90% (по данным на март 2025 года). Другой сдерживающий фактор – это зависимость от иностранных поставщиков. Большинство используемых решений базируются на зарубежных компонентах, что повышает уязвимость рынка. Геополитические и логистические факторы также негативно влияют на регулярность поступления оборудования. Значительная цена оборудования увеличивает порог входа для потенциальных пользователей.
Помимо самих ускорителей, необходимы развитые сети передачи данных, энергоэффективные центры обработки данных и квалифицированные специалисты. Конкуренция на рынке ИИ-инфраструктуры разворачивается сразу на трех уровнях: ускорители, серверные платформы и программные аппаратные комплексы (ПАКи) для нейросетей.
Иными словами, производители микросхем соревнуются в производительности, энергоэффективности и совместимости с существующими архитектурами. Компании предлагают оптимизированные серверные решения для эффективной интеграции ускорителей в корпоративные ИТ-инфраструктуры. А поставщики разрабатывают интегрированные решения, объединяющие аппаратное обеспечение и специализированное программное обеспечение.
Отечественная отрасль активно ищет альтернативы зарубежным решениям. К примеру, китайские карты и отечественные нейроускорители рассматриваются как часть стратегии снижения зависимости от западных вендоров. Ведущими игроками на стороне предложения остаются крупные IT-компании и облачные провайдеры, которые активно модернизируют существующие мощности и вводят новые объекты для удовлетворения растущего спроса.
В числе других барьеров для внедрения ИИ-решений остаются высокие затраты на развитие инфраструктуры и недостаточность массива данных. По данным НЦРИИ (Национального центра развития искусственного интеллекта), только 9% организаций в РФ обладают достаточной вычислительной инфраструктурой для полноценного использования ИИ-технологий.
Что делать?
В числе возможных направлений решения проблемы - развитие отечественной полупроводниковой промышленности, создание государственных центров коллективного пользования вычислительными ресурсами, расширение практики аренды вычислительных мощностей через облачные сервисы, а также поддержка малых и средних предприятий в создании совместных вычислительных кластеров. Плюс активное участие государства в стимулировании накопления и разметки массивов данных.
Российский рынок облачных GPU переживает период стремительного роста, который, в частности, вызван широким внедрением сервисов на основе искусственного интеллекта и логистическими трудностями импорта ИИ-ускорителей. По данным Apple Hills Digital, наиболее динамично развивающимся сегментом российского рынка облачных услуг является «Инфраструктура как сервис» (IaaS) – по итогам 2025 года она показала рост на 45%. Параллельно растет сегмент «Платформы для ИИ как сервис» (прирост на 35%).
По собственным оценкам ИТ-холдинга Т1, российский рынок облачных сервисов с GPU будет расти с совокупными среднегодовыми темпами роста в 31%. К 2030 году емкость этого рынка может достичь 85,5 млрд руб. Основными арендаторами выделенных физических серверов с GPU на российском рынке выступают IT-компании и представители отраслей с высоким уровнем проникновения ИИ (банки, ритейл, страхование, наука). При этом практически все российские игроки предоставляют услуги на базе GPU от компании Nvidia – модели A100 и - V100.
Однако некоторые облачные провайдеры начинают предлагать альтернативные ускорители, что свидетельствует о зарождении конкуренции в этом сегменте. Дальнейшее развитие рынка будет зависеть от способности отечественных игроков предложить конкурентоспособные решения, снизить зависимость от импорта и удовлетворить растущие потребности бизнеса и государства в вычислительных мощностях для ИИ.
Фото: TelecomDaily.