Больше половины облачных расходов в России к 2030 году уйдёт на ИИ-задачи

К 2030 году свыше 50–55% расходов российских компаний на облачную инфраструктуру будет приходиться на задачи искусственного интеллекта. Абсолютный объём сегмента AI-IaaS – аренды мощностей для обучения и эксплуатации ИИ-моделей – достигнет 130–160 млрд рублей. Прогноз представил директор по развитию бизнеса M1Cloud Владимир Лебедев.

Суть перехода – смена парадигмы. Классическое облако оперирует виртуальными машинами, контейнерами и хранилищами. В модели AI-IaaS к ним добавляются GPU-кластеры, векторные индексы, управление промптами и поведением модели, логирование и контроль цепочки данных. По сути, провайдер берёт на себя не просто вычисления, а сопровождение полного цикла работы с ИИ.

Весь российский облачный рынок, по оценке M1Cloud, будет расти на 25–32% в год. Драйверы – миграция нагрузок с зарубежных платформ и расширение ИИ-проектов в госсекторе, финансах, промышленности и телекоме. Регуляторные требования – локализация данных, ограничение трансграничной передачи, обязательное использование российской инфраструктуры – дополнительно подталкивают рынок к AI-IaaS.

Динамика расписана по годам. В 2026 году доля ИИ-нагрузок в облаке – 12–15% (18–22 млрд рублей): компании тестируют GPU-кластеры, пилотируют чат-ботов и RAG-сценарии на экспериментальных бюджетах. К 2027 году – уже 22–27% (38–48 млрд рублей): банки, страховщики и госструктуры переведут пилоты в промышленную эксплуатацию, спрос сместится от «сырых» GPU к управляемым сервисам с фильтрацией промптов и журналированием.

В 2028 году доля вырастет до 33–38% (62–78 млрд рублей). Дообучение моделей на корпоративных данных станет стандартом, а контроль цепочки поставки модели и AI Firewall превратятся из конкурентного преимущества в обязательное требование. Регулятор, вероятно, утвердит отраслевые стандарты безопасности ИИ-инфраструктуры, сопоставимые с требованиями к критической информационной инфраструктуре.

К 2029 году – 42–48% (95–115 млрд рублей). На первый план выйдут мультиагентные системы: ИИ-модель не просто отвечает на запрос, а самостоятельно инициирует действия в CRM, ERP и платёжных системах. Это резко поднимет планку требований к разграничению прав и мониторингу дрейфа моделей.

Лебедев описал и альтернативные сценарии. При государственном субсидировании и обязательном внедрении ИИ в госуслуги рост может ускориться до 35–40% в год, а доля AI-IaaS к 2030 году превысит 60%. В сдержанном сценарии – дефицит GPU, ужесточение экспортных ограничений на ускорители, сокращение корпоративных бюджетов – рост замедлится до 18–22%, и доля не превысит 35–40%.

Окно стратегического манёвра для провайдеров и заказчиков, по оценке M1Cloud, открыто в 2026–2028 годах. После этого архитектуру рынка будут определять те, кто первым встроил безопасность, суверенитет и наблюдаемость в основу своей ИИ-инфраструктуры.