Привет, Хабр! Совместно с аналитическим агентством Apple Hills Digital мы провели исследование трендов облачного потребления в корпоративном секторе России. Полученные данные показывают, как компании используют облачные технологии для внедрения решений на базе искусственного интеллекта.

Исследование проходило в два этапа. В первом провели 27 глубинных интервью с ИТ-директорами и руководителями крупных компаний. Во втором — онлайн-анкетирование 419 компаний из различных отраслей экономики. Участие приняли руководители и специалисты — лица, отвечающие за принятие решений об IT-инфраструктуре и облачных сервисах.

ИИ переходит от пилотов к промышленной эксплуатации

Почти половина российских компаний уже использует облачную инфраструктуру для ИИ-задач, тестирует такие решения или планирует их внедрить в течение ближайшего года. Одновременно с этим только 11% компаний предпочитают развертывать ИИ локально на собственных мощностях. Еще 7% используют искусственный интеллект по модели SaaS (Software-as-a-Service). 

Главные причины использования облака для решения ИИ-задач — доступ к готовым ИИ-моделям и ускорение запуска экспериментов. Кроме того, компании отмечают преимущества облачной инфраструктуры в обеспечении безопасности ИИ-проектов, масштабировании решений и снижении стоимости разработки.

Сегодня для большинства компаний развертывать ИИ в облачной инфраструктуре выгоднее, чем сразу строить собственный контур. Рынок развивается настолько быстро, что GPU морально устаревают за два-три года, а потребности бизнеса постоянно меняются. Облако позволяет быстро проверить гипотезу, масштабировать успешные кейсы и гибко управлять ресурсами без крупных капитальных затрат и риска ошибиться с выбором оборудования. Особенно это важно на этапах Proof of Concept, MVP и платформизации, когда компании нужен доступ к разным типам GPU и возможность оперативно увеличивать или сокращать мощности под реальные задачи.

При этом локальная инфраструктура по-прежнему остается востребованной в отраслях с повышенными требованиями к безопасности и регуляторике. Для таких сценариев Selectel предоставляет выделенные серверы с GPU, включая варианты размещения оборудования на площадке заказчика, что позволяет внедрять ИИ без выноса данных за пределы собственного контура.

Каталог готовых ИИ-моделей

Сервис для запуска и управления LLM в облаке Selectel. Выберите модель, конфигурацию и получите готовый эндпоинт для работы с ней.

Подробнее →

При этом для большинства компаний облачный провайдер пока остается прежде всего поставщиком инфраструктуры для ИИ-проектов. 41% организаций самостоятельно разрабатывают и внедряют решения на базе искусственного интеллекта, используя облако только как источник вычислительных ресурсов. Еще 29% привлекают провайдера к отдельным этапам проектов, тогда как активное партнерство с облачным поставщиком практикуют лишь 10% респондентов. Это указывает на то, что рынок ИИ в облаке сегодня развивается преимущественно вокруг инфраструктурной модели потребления.

При выборе облачного провайдера для ИИ-проектов компании в первую очередь ориентируются на готовые модели и возможности работы с данными. 23% респондентов назвали наиболее важными факторами наличие предобученных моделей и интеграцию с данными и аналитикой. В число ключевых критериев также вошли управление данными и приватностью (21%), доступ к сторонним моделям и экспертиза провайдера (по 20%). При этом инфраструктура с GPU оказалась значимой лишь для 17% опрошенных. Это показывает, что бизнес оценивает поставщиков ИИ-решений прежде всего по зрелости их сервисов, данным и экспертизе, а не только по объему вычислительных ресурсов.

Open-source и ИИ-агенты определяют архитектуру

Наиболее распространенным сценарием использования ИИ в облаке остается развертывание open-source моделей — такой подход применяют 37% компаний. При этом бизнес все активнее использует более прикладные инструменты: по 27% респондентов работают с облачными ИИ-агентами и дообученными языковыми моделями. Готовые GenAI-сервисы по модели SaaS используют 18% организаций, а собственные модели в облаке разворачивают лишь 13%.

Преимущество open-source моделей для бизнеса заключается не только в отсутствии лицензионных ограничений. Они дают возможность самостоятельно выбирать инфраструктуру, контролировать данные и управлять стоимостью ИИ-сервисов. В условиях, когда затраты на inference становятся одной из ключевых статей расходов, такая гибкость часто оказывается важнее, чем доступ к самой мощной модели на рынке.

Профиль респондентов

В ходе исследования опросили более 400 человек, отвечающих за принятие решений об IT-инфраструктуре и облачных сервисах. 68% участников представляют малый и средний бизнес (от 1 до 499 сотрудников). Еще 30% — крупные предприятия (от 500 до 5 000 и более сотрудников). 

Полный отчет доступен по ссылке.