Рынок искусственного интеллекта переживает фазу стремительного роста: ИИ перешёл из категории экспериментальных технологий в разряд критически важных бизнес-активов. Однако инфраструктурная база для его масштабирования остаётся ограниченной. Только 9% организаций в России полностью обеспечены вычислительной инфраструктурой для ИИ, согласно результатам исследования ИТ-холдинга Т1 «Рынок ИИ-ускорителей: обзор российского рынка GPU для задач в области ИИ», которое было представлено на Т1 Форуме.
Больше половины отечественных компаний (51%) при этом нуждаются в вычислительных ресурсах, еще 40% — частично обеспечены ими, по данным анализа[1] ИТ-холдинга Т1.
Глобальные расходы на ИИ демонстрируют стремительный рост. В 2025 году рекордный прирост (в 15 раз) инвестиций пришёлся именно на инфраструктуру для ИИ, что существенно превышает динамику остальных статей затрат на технологию. Для сравнения: более умеренные темпы показали расходы на программное обеспечение для ИИ (238%), модели ИИ (152%) и услуги ИИ (69%).
Графические процессоры (Graphics Processing Unit, GPU) выступают ключевым звеном технологического стека для современных ИИ-нагрузок. Они берут на себя обработку данных: от обучения больших языковых моделей (LLM) и научного моделирования до рендеринга графики и инференса[2]. Спрос на высокопроизводительные вычисления подогревается расширением внедрений генеративного ИИ с акцентом на ИИ-агентах, обработки естественного языка (NLP) и речевых технологий, компьютерного зрения (CV), рекомендательных систем (RecSys). Текущая динамика такова, что рост потребления GPU, вероятно, будет опережать возможности производства и цепочек поставок в среднесрочной перспективе, формируя устойчивый дефицит на рынке аппаратного обеспечения для ИИ.
Объем рынка ИИ-ускорителей в 2025 году составил порядка 63 млрд рублей. Существенная доля спроса (80%) формируется крупнейшими корпоративными клиентами, экосистемными игроками и государственным сектором. В эквиваленте карт NVIDIA A100 в коммерческих дата-центрах используется более 10 тыс. GPU, еще около 8 тыс. — в локальной инфраструктуре компаний. По оценкам экспертов ИТ-холдинга Т1, в базовом сценарии рынок вырастет с 52,1 млрд рублей в 2024 году до 257,6 млрд рублей к 2030 году за счёт запуска новых проектов, дооснащения действующих мощностей и расширения промышленного инференса.
«После официального ухода NVIDIA российский бизнес столкнулся с необходимостью искать альтернативы, а также с ростом цен, увеличением сроков поставки и снижением качества поддержки. При этом процесс замены ИИ-ускорителей отягощается и программным слоем — оптимизация ИИ-моделей под специфическую и изолированную архитектуру новых поставщиков фактически требует переписывать их код. Для крупных корпоративных клиентов это создаёт почти запредельный порог входа. В этих условиях растёт спрос на сервисную модель без привязки к конкретному вендору, позволяющую масштабировать мощности без капитальных затрат, а также снижать санкционные и операционные риски при совмещении американских и китайских GPU. В итоге развитие отечественного рынка альтернативных ИИ-ускорителей становится ключевым фактором перехода от вынужденного импортозамещения к осознанному технологическому выбору, где главный фокус — экономика, масштабируемость и контроль над критической инфраструктурой», — отметил Кирилл Булгаков, заместитель генерального директора ИТ-холдинга Т1.
Государственная политика России в области искусственного интеллекта в 2025–2026 годах проходит этап активного институционального строительства и формирования комплексной системы управления. В совокупности планируется выделить более 70 млрд рублей до 2030 года на развитие ИИ, а на льготное кредитование строительства ЦОДов — 32,1 млрд рублей в 2025–2030 годах. Согласно планам Правительства РФ, к 2036 году в стране должно появиться восемь новых дата-центров.
[1] Методология исследования основана на анализе данных Росстата о затратах на цифровые технологии более 260 тыс. компаний России из различных отраслей, включая промышленность, сельское хозяйство, торговлю, финансовый сектор, ИТ и телеком, госсектор, образование и науку, а также на анализе публичных данных, в том числе «Индекса готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта» от НЦРИИ.
[2] Инференс (inference) — это процесс использования обученной модели искусственного интеллекта или нейросети для анализа новых данных и получения прогнозов, решений или ответов в реальном времени.