Японская NTT Data намерена провести масштабные изменения, став ИИ-бизнесом полного стека. Её интересы простираются на суверенные облака, услуги GPUaaS, ЦОД гиперскейл-уровня, вопросы кибербезопасности, ИИ-платформы, сетевую инфраструктуру, услуги по управлению IT-инфраструктурой и отраслевые ИИ-решения, сообщает Converge Digest.
Компания уже работает в более чем 70 стран и регионов, её штат превышает 200 тыс. человек, а консолидированная выручка по итогам 2025 финансового года превысила ¥5 трлн. На бизнес за пределами Японии приходится более 60 % выручки, благодаря чему NTT Data, согласно рейтингам Gartner, занимает восьмое место среди IT-сервисных бизнесов.
2025 финансовый год стал для компании рекордным. Выручка выросла год к году на 7,9 % до ¥5,0046 трлн, а операционная прибыль — на 50,7 % до ¥488,2 млрд. Чистая прибыль составила ¥265,1 млрд, с ростом на 90,4 % г/г. Новые заказы выросли на 21,1 % до ¥6,0105 трлн. Связанный с ЦОД бизнес обеспечил ¥1,0882 трлн новых заказов, портфолио полученных, но ещё не выполненных заказов составило ¥3,1997 трлн. В 2026 финансовом году запланирован рост выручки до ¥5,19 трлн — продолжатся интенсивные инвестиции в ИИ-инфраструктуру, облачные сервисы и глобальную экспансию.
Источник изображения: NTT Data
Краеугольным камнем новой стратегии стало создание подконтрольной структуры AIVista в Кремниевой долине. Она должна ускорить запуск изначально ориентированных на ИИ продуктов, усилить экосистемное партнёрство и позиции NTT на рынке. В компании позиционируют AIVista как оркестратора более широкой стратегии Core AI Platform. Предполагается, что специальная платформа объединит ИИ-агентов, оркестрацию рабочих процессов, управление данными, интеграцию LLM и специальных ИИ-моделей для банков, страхования, промышленности, государственного сектора и корпоративных пользователей.
Новая инфраструктурная стратегия основана на концепции Next-Gen Infrastructure, предусматривающей объединение публичных и суверенных облаков, GPUaaS, ЦОД, сетевых решений и кибербезопасности в единую экосистему. В рамках своей архитектуры компания заявляет о поддержке платформ и моделей OpenAI, Google, Anthropic, Mistral AI, tsuzumi2, а также моделей с открытым кодом. Особое внимание — сегменту суверенных облаков, который всё более востребован на фоне требований государств и корпоративных игроков к локализации данных и ужесточению контроля над IT-системами на местах.
Источник изображения: NTT Data
Ключевое место в долгосрочных проектах компании занимают дата-центры. На сегодня NTT Data управляет приблизительно 1,63 ГВт мощностей ЦОД по всему миру, в т.ч. 675 МВт в Северной и Южной Америке, 430 МВт в EMEA, 425 МВт в Индии и 100 МВт в Азиатско-Тихоокеанском регионе. К 2030 финансовому году планируется нарастить совокупную мощность ЦОД до более 3 ГВт. Ставка будет сделана на облачную инфраструктуру и ИИ-инференс, т.е. на строительство крупных кампусов, в первую очередь рассчитанных на гиперскейлеров. Предполагается развитие площадок на рынках уровня Tier 1 и Tier 2, а также привлечения стороннего капитала по схеме cash recycling помимо использования традиционной REIT-модели.
Как следует из итогов 2025 финансового года, инвестиции в ЦОД составили ¥377,9 млрд ($2,5 млрд). В 2026 финансовом году их рассчитывают увеличить до ¥505 млрд ($3,3 млрд). NTT Data всё активнее позиционирует бизнес как платформу для ИИ-инфраструктуры, а не просто как колокейшн-оператора. В числе стратегических приоритетов — инвестиции в ИИ-инновации, M&A-сделки, расширение бизнеса ЦОД, рост консалтингового направления, усиление компетенций персонала в области внедрения ИИ и отраслевой специализации.
В презентации стратегии на 2026 финансовый год компания отмечает рост спроса не только на обучение моделей, но и на инфраструктуру для инференса, а также переход на более крупные ЦОД. Это соответствует более широкому тренду в индустрии — гиперскейлеры и корпоративные пользователи стремительно расширяют рассчитанные на инференс проекты для поддержки корпоративных ИИ-помощников, агентных ИИ-систем, инфраструктуры для поиска внешних данных и суверенных ИИ-нагрузок.
Источник:
