GPU в российском облаке

В 2025 году разговор об «облачных GPU» в России перестал быть технической экзотикой — это уже часть инфраструктурного ландшафта, который компании учитывают в планах по внедрению ИИ и высокопроизводительных вычислений. 

Ниже — что именно изменилось, где сейчас реальные возможности, какие ограничения остаются и какие практические решения мы советуем CTO и продуктовым командам.

Почему GPU — это теперь не только про майнинг и игры

Раньше GPU в отечественных дата-центрах ассоциировались у многих с майнингом или экспериментальными ML-лабораториями. Сегодня GPU — это инструмент для промышленного обучения моделей, ускорения инференса и обработки медиаданных в реальном времени. Рост спроса диктует требования к доступности, управляемости и SLA у облачных провайдеров — и на это они реагируют инвестициями и продуктовой экспансией.

Ключевой факт: Yandex.Cloud уже задокументировал поддержку нескольких поколений NVIDIA (V100, A100, T4) в своём Compute Cloud — это показывает, что ведущие локальные провайдеры готовы предоставлять промышленные GPU-кластеры как сервис. 

Что произошло с ресурсами и инфраструктурой в 2024–2025

За последние 12–18 месяцев наблюдается одновременный рост двух факторов: спроса со стороны бизнеса и доступных вычислительных мощностей. По оценкам отраслевых наблюдений, в российских ЦОДах к началу 2025 года использовалось около 10 тысяч GPU-акселераторов, и рынок дата-центров наращивает стойки и плотность для AI-нагрузок. Это даёт заказчикам реальную возможность запускать ML-проекты «в облаке» без капитальных закупок.

Параллельно локальные провайдеры (Selectel, VK Cloud, Yandex.Cloud и др.) активно расширяют линейки GPU-услуг: bare-metal с A100/RTX-сериями, конфигураторы для кастомных серверов, готовые GPU-пулы для обучения и inference. Это — переход от «мы можем поставить карточку» к «мы продаём GPU как полноценный облачный продукт».

Где сегодня выгодно запускать ML/AI-нагрузки в России (и где — не очень)

Разместите
тендер бесплатно

Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.

Заполнить заявку 13203 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.

Если вы думаете о пилоте или продакшене:

• Подходит для облака сейчас: обучение моделей среднего и крупного размера (если провайдер даёт A100-пулы), инференс реального времени для клиент-ориентированных сервисов, видеопроцессинг и аналитика потока. Плюс: нет необходимости держать своё «железо» и нанимать отдельный инженерный персонал для обслуживания GPU-кластеров.
• Не особо: очень тяжёлые «тяжёлые» распределённые тренинги на десятки тысяч GPU (hyper-scale) всё ещё удобнее запускать у глобальных кластеров с соседними экосистемами и оптимизированными interconnect. В ряде сценариев (HPC-симуляции, некоторые виды трансформеров) локальных пулов может не хватать или они окажутся дороже из-за дефицита конкретных карточек. Здесь помогает гибридный сценарий или использование европейских/дружественных дата-центров у партнёров.

Риски — чем нельзя пренебрегать при планировании GPU-облака в РФ

• Динамика доступности аппаратуры. Несмотря на рост, некоторые типы GPU остаются дефицитными в силу глобального спроса и санкционных ограничений — это влияет и на цены, и на время поставки специализированных карт. Резервирование и гибкость по поколениям (например, A100 ↔ A30 ↔ T4) помогают снизить риск.
• Ценообразование и TCO. Час аренды GPU в managed-облаке стоит дороже, чем аналогичное CPU, и при долгих тренировках CAPEX может оказаться выгоднее. Важно моделировать TCO и учитывать стоимость хранения данных и сетевого трафика.
• Операционная зрелость провайдера. Не все провайдеры имеют зрелые MLOps-инструменты, интеграцию с Terraform/Ansible, удобные пулы для спот-запусков, или SLA для GPU-кластеров. Проверяйте наличие шаблонов, репозиториев примеров и поддержки для ML-workflow.
• Регламент доступа к данным и безопасность. Для чувствительных данных (финансы, медицина) локальность и сертификация провайдера критичны, но для публичных/нечувствительных датасетов можно экономить через гибридные варианты. Всегда прорабатывайте контрактные гарантии обработки и шифрования данных. 

Примерная дорожная карта

1. Аудит потребностей и данных. Оцените, сколько GPU-часов нужно, какие типы карточек предпочесть (FP32/FP16/TF32/bfloat16), и какие данные будут храниться on-prem или в облаке. Это определяет выбор провайдера и модель оплаты.
2. Пилот в облаке провайдера + benchmark. Запустите контрольный тренировочный прогон на заявленном типе GPU у избранных провайдеров (A100, T4). Сравните скорость обучения, стоимость часа и сетевые задержки — это даст реальную картину TCO.
3. Настройте MLOps и мониторинг. Версионирование датасетов, мониторинг drift и автоматизация пайплайнов (CI для ML) — без этого пилоты останутся PoC. Требуйте от провайдера интеграции с Prometheus/Grafana и поддержкой OpenTelemetry-подходов.
4. Резервирование и гибридность. Подстрахуйте себя возможностью переключаться между пулами карточек и провайдерами; для критичных проектов держите резерв в private cloud или on-prem на случай дефицита.
5. Контрактные SLA и план выхода. Задокументируйте RTO/RPO, ответственность при инцидентах, и пути вывоза данных — особенно важно в России, где регуляторные требования и локализация иногда диктуют дополнительные условия. 

Чему верить на рынке и где ждать развития в ближайшие 2–3 года

Мы видим три вектора развития:

• Быстрая локализация GPU-ёмкостей у больших провайдеров: расширение пулов A100/T4, появление bare-metal с RTX-классами для inference и медиапроцессинга.
• Рост продуктовой зрелости у провайдеров — готовые ML-шаблоны, интеграция MLOps, гибкие тарифы (spot, reserved pools). Это позволит бизнесу запускать проекты быстрее и предсказуемее.
• Глобальная кооперация и инвестиции. Крупные консолидации и инвестиционные проекты (прим.: планы у Nebius/NBIS и общие тренды по инвестициям в GPU-инфраструктуру) будут влиять на доступность и цену карточек на рынке. Это одновременно шанс и фактор нестабильности для локальных игроков. 

Что думаем мы

1. Не стоит ждать «идеального» момента: пилотируйте узкие сценарии на локальных облаках (inference, автоматизация поддержки, видеопроцессинг). Быстрый успех даёт аргументы для инвестиций.
2. Сравнивайте провайдеров не только по цене часа GPU, но и по экосистеме (MLOps, наблюдаемость, шаблоны).
3. Стройте гибридную стратегию с резервированием и четким планом выхода на иностранные пулы при необходимости масштабного обучения.
4. Включайте в контракты пункты про доступность карточек, время поставки альтернативных GPU и transparent TCO.

GPU в российском облаке — это уже реальная опция для бизнеса, но она требует прагматичного, инженерного и контрактного подхода. Если нужно — Brief готов провести сравнительный бенчмарк провайдеров для вашей рабочей нагрузки и подготовить план перехода от PoC к стабильному продакшену.