Как превратить ИТ-инфраструктуру в управляемый инвестиционный актив

Расходы на ИТ‑инфраструктуру за 2025 год выросли на 15%, до 658 млрд руб. (по оценке Б1). Одновременно регуляторы ужесточили требования к критически важным системам, а искусственный интеллект вышел из стадии экспериментов и превратился в постоянную нагрузку на инфраструктуру. В этих условиях ИТ‑директора перестраивают подходы к управлению инфраструктурой и ищут баланс между рисками, регуляторикой и развитием бизнеса.

За последние месяцы контур требований к КИИ фактически пересобрали. Появились методики категорирования и конкретные требования к подсистемам, утверждены официальные перечни объектов, вступили в силу новые требования ФСТЭК России к защите информации, а также анонсированы метрики, по которым уровень защищенности будут оценивать раз в полгода. Параллельно растут ИИ‑нагрузки: крупные компании масштабируют сценарии от транскрибации и чат‑агентов до скоринговых моделей и ИИ‑помощников для разработчиков. Это увеличивает потребность в вычислительных ресурсах и памяти и подталкивает ИТ‑бюджеты вверх.

В результате ИТ‑директору недостаточно просто сдерживать рост затрат. Ему приходится работать в новых ограничениях, где регуляторика, стоимость доверенного стека и ИИ‑нагрузки одновременно задают рамки для всей инфраструктурной стратегии. 

Доверенный контур как отдельная статья инвестиций

На рынке формируется новый сегмент доверенного оборудования и программного обеспечения. Для попадания в реестр уже недостаточно формальной сборки в России: производитель должен подтверждать локализацию технологических операций, долю российской компонентной базы, а также права на низкоуровневое ПО — вплоть до прошивок и BIOS. По разным оценкам, всем требованиям сегодня соответствует порядка 10–15% производителей.

Для заказчика это означает не только сокращение списка поставщиков, но и рост цены входа. Чтобы продолжать работать в критичных контурах, компании вынуждены переходить на более дорогой, но формально соответствующий стек.

В такой ситуации ИТ‑директору важно отказаться от «равномерной экономии» и выделить контуры с действительно критичными системами в отдельный блок обязательных инвестиций. Для некритичных контуров можно сохранить существующий стек до окончания сроков поддержки и использовать гибридные архитектуры.

От Nvidia к китайским графическим процессорам

Глобальный рынок ИИ‑технологий быстро взрослеет. Если еще пару лет назад проекты выглядели как «витринные пилоты», то сегодня у крупных компаний есть рабочие сценарии: транскрибация, чат‑агенты, скоринговые модели, мониторинг оборудования, ИИ‑ассистенты для разработчиков. Потребность в вычислительных ресурсах и памяти продолжает расти, как и спрос на ИИ‑ускорители.

На фоне высокой стоимости решений Nvidia и сложностей с их поставками компании все активнее ищут альтернативы. Они присматриваются к китайским GPU и тестируют их на своих задачах. На китайском рынке сформировалась группа производителей, частично замещающих Nvidia: по оценке IDC, их совокупная доля достигла около 41% серверного рынка ИИ‑ускорителей, тогда как Nvidia сохранила лидерство, но снизила долю до 55%.

В типовых сценариях китайские решения показывают себя достаточно уверенно: при инференсе моделей (применении обученных моделей на новых данных), запуске агентов и проверке гипотез. В случае постепенного отказа от поддержки Nvidia в части китайских решений это коснется и российских разработок, так как значительная часть отечественных моделей основана на открытом ПО или китайских моделях.  Управление этим риском предполагает заранее проработанный сценарий перехода на китайские видеокарты: от выбора платформ и поставщиков до подготовки команд эксплуатации.

Почему закупки без утилизации больше не работают

Даже при оптимизации ИИ‑нагрузок за счет альтернативных GPU ключевая проблема сохраняется: память, накопители и серверные компоненты остаются дорогими, а выраженного тренда на снижение стоимости не видно. В этих условиях ставка только на новые закупки превращается в очень дорогую и рискованную стратегию: даже идеально согласованные тендеры не защищают от пересмотра цен и задержек поставок.

Для крупных регулируемых компаний с ИИ‑повесткой (банки, телеком, промышленность) наиболее рациональная реакция — не закупать новое железо хаотично, а сначала разобраться, насколько эффективно используется уже имеющееся.

На практике это означает переход от интуитивного управления ресурсами к дисциплине утилизации: инвентаризацию мощностей, поиск простаивающих ресурсов, их перераспределение и консолидацию — прежде чем закладывать сотни миллионов на новую линейку серверов. Существенную роль здесь играют современные системы мониторинга и DCIM‑решения (Data Center Infrastructure Management), которые позволяют из единого окна видеть загрузку, состояние и взаимосвязи инфраструктуры. Базовый сценарий — максимальный упор на утилизацию, разделение инфраструктуры на классы и использование самого современного стека под критичные и высоконагруженные системы.

Средний и малый бизнес с ограниченным бюджетом и без ресурсоемких ИИ‑нагрузок может рассматривать процессоры и память предыдущих поколений как приемлемый компромисс. Российские процессоры четвертого, пятого и шестого поколений фактически появились только в течение последнего года; до этого рынок в основном опирался на третье поколение и память DDR4. Для базовых инфраструктурных сервисов использование более ранних поколений при грамотном управлении и поддерживаемом программном стеке остается допустимым подходом.

Инфраструктура как актив: инвестиции с понятным эффектом

Рыночная парадигма меняется. Регуляторные требования по КИИ, рост стоимости доверенного оборудования и усложнение ИИ‑нагрузок формируют новую модель управления ИТ‑инфраструктурой: на первый план выходит не внедрение технологий, а оценка их экономического эффекта и управляемость ИТ‑затрат.

Компаниям приходится по‑новому смотреть на ИТ‑ландшафт: заранее решать, какие контуры действительно требуют премиального стека, какие ИИ‑кейсы тянут за собой альтернативные GPU, а где разумнее дорабатывать уже развернутую инфраструктуру, а не покупать новую. В результате возникает прямая и очевидная связь ИТ‑инвестиций с бизнес‑целями и финансовым результатом.