26.12.2025 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментРоссийский рынок ИИ растет, и вместе с ним растет спрос на инфраструктуру для его обработки. По оценкам аналитиков, объем ИИ-рынка РФ к концу 2025 года достигнет 58 млрд. рублей, а инфраструктурные услуги — важный драйвер этого роста. В этих условиях ИТ-директора сталкиваются с важнейшим вопросом приобретения вычислительных ресурсов: покупать ли собственные GPU-серверы или использовать арендованные мощности — публичные облака, выделенные частные контуры или гибридные модели? От этого выбора зависят и экономическая эффективность, и способность масштабировать ИИ-сервисы под изменяющиеся бизнес-нагрузки. Рассмотрим, в каких случаях покупка GPU-оборудования несет дополнительные риски и когда сервисная модель оказывается эффективнее. Стоимость владения vs. аренда: базовая экономика Ключевой фактор для ИТ-директоров — экономика владения (TCO). Исследования показывают: аренда GPU-ресурсов предоставляет гибкую модель Pay-as-You-Go (оплата по факту использования), тогда как покупка оборудования предполагает крупные капитальные траты с риском низкой утилизации. Покупка GPU-оборудования требует значительных первоначальных вложений. Так, один графический ускоритель уровня NVIDIA H100 (80 GB) в конце 2025 года стоит в среднем от 1,9 до 3,1 млн. рублей за штуку в пересчете по курсу ЦБ РФ (≈78—79 руб. за доллар). Полноценный сервер с восемью такими GPU обходится в 15-25 млн. рублей и выше, без учета стоимости процессоров, памяти, сетевого оборудования, охлаждения и эксплуатации. Аренда ...
читать далее.
