Российский облачный рынок проходит через структурную трансформацию, сравнимую по масштабу с переходом от физических серверов к виртуализации. Наряду с классической моделью IaaS – аренда виртуальных машин, дискового пространства и сетевых ресурсов – будет расти спрос на AI-IaaS: инфраструктуру как сервис, предназначенную для обучения, дообучения и эксплуатации моделей искусственного интеллекта. Владимир Лебедев, директор по развитию бизнеса сервис-провайдера M1Cloud, рассказал, что в традиционном облаке объектом выступают виртуальные машины, контейнеры и хранилища, а в AI-IaaS к ним добавляются поведение модели, происхождение данных, промпты, векторные индексы, GPU-кластеры и действия подключенных инструментов.
По мотивам выпуска подкаста «Код индустрии». В гостях — Андрей Орлов, IT-директор компании «Аскона». Говорим о промышленном IT, умном сне, больших данных, искусственном интеллекте, облаках и кибербезопасности — под «сонную» метафору, но всерьёз.
В 2026 году два крупнейших регулятора – Евросоюз с AI Act (Regulation (EU) 2024/1689) и Россия с 243-ФЗ – впервые массово перенесли ответственность за ИИ-системы с разработчика модели на всю цепочку, включая провайдера вычислительной среды. Владимир Лебедев, директор по развитию бизнеса сервис-провайдера M1Cloud, рассказал, что теперь географическое расположение GPU, юрисдикция дата-центра и архитектура логирования превращаются в переменные, которые определяют легальность ИИ-модели.
В 2026 году искусственный интеллект наконец перешел от создания контента к выполнению реальных бизнес-процессов. Рынок совершает переход от систем, которые отвечают на запросы, к системам, которые действуют самостоятельно – от генеративного к агентному ИИ. Владимир Лебедев, директор по развитию бизнеса сервис-провайдера M1Cloud, рассказал, как трансформируется облачная инфраструктура для использования ИИ-агентов.
По мотивам выпуска подкаста «Код индустрии». В гостях — Вадим Меркулов, сооснователь и генеральный директор компании «СЗИИ» (Система защиты искусственного интеллекта), технологического партнёра M1Cloud.
В 2026 году бизнес стал активнее выносить ИИ-нагрузки в облако, чтобы не строить собственный GPU-кластер, а использовать мощности провайдера по запросу. Глобальный рынок GPU-as-a-Service достиг $6,07 млрд в 2025 году и растет темпами 44% ежегодно, по оценкам Fortune Business Insights, но параллельно растет и объем финансовых потерь – по данным аналитиков M1Cloud, до трети всех облачных расходов могут быть потрачены неэффективно на неиспользуемые или неоптимально сконфигурированные ресурсы.
Для обучения ИИ-моделей требуется высокопроизводительные GPU-серверы, но как только модель обучена и переходит в режим эксплуатации (inference), на первый план выходит скорость отклика, то есть одним из решающих факторов становится физическое расстояние между пользователем и дата-центром, в котором развернута облачная платформа. Владимир Лебедев, директор по развитию бизнеса сервис-провайдера M1Cloud, рассказал, что разница принципиальна: при обучении оптимизируется стоимость за час GPU-времени, при инференсе – стоимость каждой миллисекунды задержки исчисляется в потерянных клиентах.
В 2026 году все чаще решающим фактором при выборе облачного провайдера становится не только вычислительные мощности, SLA и ценовые модели, но места хранения данных.
Бизнес в России активно переходит от пилотных проектов искусственного интеллекта к его промышленной эксплуатации, однако вместе с ростом внедрения резко увеличиваются и риски: модели становятся привлекательной целью для киберпреступников.