Российский 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
Аренда облачных GPU позволяет избежать крупных капитальных затрат и оплачивать ресурсы по факту использования. В декабре 2025 года почасовая стоимость аренды NVIDIA H100 у различных провайдеров составляет примерно
Это фундаментальное различие между CAPEX — разовыми капитальными затратами на покупку оборудования и OPEX — регулярными расходами на аренду и использование инфраструктуры. Для переменных и экспериментальных нагрузок модель аренды снижает риски, тогда как при устойчивой, предсказуемой загрузке капитальные вложения могут дать экономию в долгосрочной перспективе. Для ИТ-директоров и финансовых команд лизинг может стать компромиссным решением: он снижает разовую нагрузку на бюджет и при этом позволяет учитывать расходы аналогично капитальным вложениям.
Проблема устаревания и циклы обновления
GPU-оборудование морально устаревает быстрее, чем традиционные серверы. Новые архитектуры выходят регулярно, и без аренды компании вынуждены планировать дорогостоящие обновления, если хотят оставаться конкурентоспособными. Арендная модель позволяет получать доступ к актуальным GPU-платформам без необходимости обновлять парк собственных серверов каждые несколько лет.
Практические сценарии использования
На практике выбор между покупкой, арендой или гибридной моделью редко бывает идеологическим. Для ИТ-директора это прежде всего управленческое решение, зависящее от характера нагрузки, требований к безопасности и горизонта планирования ИИ-проектов. Чтобы определить оптимальную модель, имеет смысл последовательно ответить на несколько ключевых вопросов.
- Какова предсказуемость нагрузки?
Арендная модель оправдана в случаях, когда нагрузку сложно точно спрогнозировать и пиковые значения существенно превышают средние. Модель Pay-as-You-Go позволяет оплачивать ресурсы только в периоды их фактической загрузки.
- Есть ли требования к безопасности и локализации данных?
При повышенных требованиях к информационной безопасности и размещению данных компании чаще выбирают частные или гибридные архитектуры, где арендованное оборудование разворачивается в контролируемом контуре. В ряде сценариев компании рассматривают промежуточную модель между покупкой и классической арендой в облаке — аренду или лизинг оборудования с размещением на собственной площадке или в ЦОДе заказчика. В этом случае серверы, СХД или сетевое оборудование предоставляются как сервис, но физически находятся в контролируемом контуре компании, что упрощает выполнение требований по безопасности и локализации данных.
- Каковы срок и масштаб ИИ-проектов?
Для проектов с постоянной высокой загрузкой может быть оправдано сочетание собственной инфраструктуры и аренды ресурсов для пиковых нагрузок. Гибридные модели чаще используются в компаниях с развитыми ИИ-сценариями и долгосрочными планами масштабирования.
Утилизация и эффективность затрат
Один из скрытых факторов — утилизация ресурсов. Низкая загрузка собственного оборудования снижает его экономическую эффективность: капзатраты уже понесены, а ресурсы простаивают. Аренда переводит затраты в операционные и делает их пропорциональными фактической нагрузке.
Кроме того, аналитики отмечают, что в некоторых случаях аренда облачного GPU может обойтись дешевле, чем содержание собственных серверов с учетом всех непрямых затрат на обслуживание, электричество, место в ЦОДе и инженерную поддержку.
Покупка или аренда GPU: ключевые различия
Чтобы упростить выбор модели инфраструктуры, ИТ-директорам полезно рассматривать покупку и аренду GPU-серверов не как взаимоисключающие подходы, а как инструменты для разных сценариев. Ниже — краткое сравнение двух моделей по ключевым параметрам, которые напрямую влияют на экономику, управляемость и масштабируемость ИИ-проектов.
| Критерий | Покупка GPU-серверов | Аренда GPU-ресурсов |
|---|---|---|
| Тип затрат | CAPEX — разовые капитальные вложения | OPEX — регулярные операционные расходы |
| Первоначальные инвестиции | Высокие: закупка оборудования, ввод в эксплуатацию |
Минимальные: оплата по факту использования |
| Гибкость масштабирования | Ограниченная, требует новых закупок | Высокая, ресурсы можно быстро увеличивать или сокращать |
| Предсказуемость затрат | Высокая при стабильной нагрузке | Зависит от фактического потребления ресурсов |
| Риск низкой утилизации | Высокий при ошибках в прогнозировании нагрузки |
Минимальный: оплачиваются только используемые мощности |
| Цикл обновления оборудования | Требует планирования и дополнительных инвестиций |
Обновление лежит на стороне провайдера |
| Скорость запуска проектов | Долгий цикл закупки и внедрения |
Быстрый старт, ресурсы доступны сразу |
| Требования к безопасности | Полный физический контроль инфраструктуры | Возможны частные и гибридные модели в контролируемом контуре |
| Подходящие сценарии | Постоянная высокая загрузка, долгосрочные ИИ-платформы | Эксперименты, пилоты, переменные и пиковые нагрузки |
Итог: ориентир на управляемость и экономику
К концу 2025 года выбор между покупкой и арендой GPU-инфраструктуры перестал быть бинарным. Для ИТ-директора это вопрос управления рисками, затратами и скоростью изменений, а не приверженности конкретной модели.
Оптимальной стратегией становится гибридный подход: собственная инфраструктура — для стабильных и предсказуемых нагрузок, арендованные ресурсы — для экспериментов, масштабирования и пиковых сценариев. Такой подход снижает риски избыточных инвестиций и позволяет быстрее адаптироваться к изменениям в бизнесе и технологиях.
Ключевыми инструментами управления ИИ-инфраструктурой становятся расчет полной стоимости владения (TCO), прозрачность утилизации ресурсов и регулярный пересмотр архитектуры. Именно они позволяют ИТ-директору говорить с бизнесом на языке экономики и выстраивать инфраструктуру как управляемый сервис, а не как статичный актив.
