Облака для ИИ достигли ₽65,5 млрд — 62% рынка осталось внутри провайдеров

Selectel и Apple Hills Digital представили 8 октября 2026 года оценку потребления облачных сервисов для ИИ в России: по итогам 2025 года оно достигло 65,5 млрд рублей, из которых 40,8 млрд рублей, или 62%, пришлось на внутренние нагрузки экосистем провайдеров, а 24,7 млрд рублей — на расходы внешних заказчиков, следует из публикации Selectel. Исследование охватывает облачные серверы с графическими процессорами GPU и платформы для разработки и эксплуатации моделей ИИ.

Для оценки открытого рынка существенна граница между этими двумя видами потребления. Нагрузки внутри группы компаний занимают вычислительные мощности, но не равны продажам услуг независимым клиентам. Поэтому совокупную сумму нельзя напрямую принимать за выручку провайдеров от внешних заказчиков.

Что включено в общую оценку

В описании исследования Apple Hills Digital совокупное потребление включает внутреннее использование инфраструктуры в экосистемах провайдеров, а рыночное потребление означает затраты заказчиков без этой внутренней части. Отдельно различаются публичное облако и частные контуры — как у провайдера, так и у заказчика. Эта методика продолжает подход исследования российского облачного рынка.

Внутреннее потребление возникает, когда финансовая или телекоммуникационная группа размещает собственные ИИ-нагрузки у входящего в её экосистему провайдера. Для измерения использования инфраструктуры такие нагрузки значимы: серверы и платформы работают на задачи группы. Но денежная оценка их потребления не показывает, сколько мощности выставлено на продажу сторонним организациям и какую выручку принесли такие продажи.

Разделение также не говорит о физическом числе ускорителей. Одинаковый денежный объём может складываться из разных услуг, тарифов и способов размещения. Исследование измеряет стоимость потребления в определённых категориях, а не свободный запас GPU-серверов, который провайдер способен немедленно предоставить новому клиенту.

Как распределились расходы внешних заказчиков

За пределами внутренних экосистем заказчики оплачивают и вычислительную инфраструктуру, и платформенные услуги. Сервер с GPU предоставляет ресурсы для работы модели; виртуальная машина делит физические мощности на изолированные среды, а выделенный сервер предназначен одному заказчику. Платформа включает среду и инструменты, с которыми разрабатывают, обучают и используют модели. В обоих случаях речь идёт об облачных сервисах для ИИ, но состав оплачиваемой услуги различается.

Рыночное потребление серверов с GPU оценено в 15 млрд рублей, платформ — в 9,7 млрд рублей. Из расходов внешних заказчиков 17,6 млрд рублей, или 71%, пришлось на публичное облако. В нём серверная инфраструктура с GPU составила 8,2 млрд рублей, а платформы — 9,4 млрд рублей. Таким образом, публичные платформенные услуги по денежному объёму уже обошли аренду GPU-серверов в том же контуре; сравнение относится именно к расходам внешних заказчиков, а не ко всему внутреннему использованию мощностей.

Оставшаяся часть рыночного потребления приходится на частные облака. Для GPU-серверов такой контур особенно заметен: в нём размещают нагрузки с чувствительными данными, в том числе банки, государственные организации и субъекты критической информационной инфраструктуры. Платформенные услуги, напротив, сосредоточены преимущественно в публичном облаке. Поэтому даже расходы внешних заказчиков нельзя свести к одной публичной витрине: часть услуг предоставляется в выделенной среде.

Эти границы важны и при сравнении сегментов. Платформа опирается на вычислительные мощности, но её стоимость включает более широкий сервис, чем предоставление сервера. Увеличение расходов на платформы поэтому нельзя автоматически пересчитывать в рост числа арендованных GPU-серверов. И наоборот, доля частного размещения серверов говорит о способе предоставления услуги, а не о том, что эти мощности доступны любому покупателю публичного облака.

Где рост был быстрее

Как пишет RB.RU, потребление GPU-инфраструктуры в публичном облаке за 2025 год выросло на 68,7%: из 8,2 млрд рублей на виртуальные машины пришлось 4,3 млрд, на выделенные серверы — 3,9 млрд. Публичные платформы для ИИ выросли на 97%, до 9,4 млрд рублей. Издание приводит и два сценария для публичных GPU-серверов к 2030 году: 21,2 млрд и 36,5 млрд рублей при среднегодовом росте соответственно 20,9% и 34,8%.

Более быстрый рост платформ показывает, что заказчики покупают не только вычислительное время, но и готовую среду для работы с моделями. При этом платформенный спрос не устраняет потребность в ускорителях: они остаются частью инфраструктуры, на которой выполняются ИИ-задачи. Денежные объёмы платформ и аренды серверов следует читать как показатели разных услуг, даже когда их техническая основа пересекается.

Сценарии на будущие годы зависят и от предложения. Для расширения публичных GPU-сервисов провайдерам нужны оборудование и площадки с достаточной электрической мощностью. Если новые ресурсы вводятся медленнее, чем растёт потребность заказчиков, фактические расходы в публичном сегменте могут оказаться ближе к сдержанному сценарию. Пока опубликованная оценка описывает завершившийся год, а прогнозные суммы остаются вариантами развития рынка.

Что означает оценка для открытого рынка

Для внешнего заказчика наиболее близкий показатель — рыночное потребление: оно отделяет его расходы от использования инфраструктуры самими экосистемами. Публичная часть этого показателя ещё уже, поскольку исключает размещение в частных контурах. Именно поэтому крупная совокупная оценка сама по себе не описывает ни объём продаж независимым клиентам, ни доступность серверов в публичном облаке.

Следующее измерение покажет, изменится ли соотношение внутренних нагрузок и внешних расходов. Если провайдеры расширят предложение для сторонних заказчиков, это проявится прежде всего в рыночной части оценки и её разрезе по публичным и частным облакам. Рост одной только совокупной суммы такого сдвига не покажет.

Читайте также:

• Upwind привлекла $300 млн — оценка облачной защиты выросла до $3,8 млрд
• Рынок creator economy в 2026 году: что означает оценка в $323 млрд для авторов
• Gimlet Labs привлекла $300 млн — оценка достигла $3 млрд