Согласно совместному исследованию консалтинговой компании «Яков и Партнёры» и Yandex B2B Tech «Облачные технологии: тренды и перспективы развития», российские компании продолжают наращивать масштабы использования облачных сервисов, получая от внедрения облачных решений заметный финансовый эффект. В основу исследования легли результаты опроса руководителей 200 крупных российских компаний из 17 отраслей.

По оценкам экспертов, большей частью высоким уровнем внедрения ИИ могут похвастать компании с высоким уровнем использования облаков — таких 30 %. При низком уровне использования облаков уровень внедрения ИИ составляет не более 2 %.

Около половины компаний оценивают эффект от внедрения облачных решений как превышающий 3 % их EBITDA, что значительно больше затрат на облако. В цифровых отраслях финансовый эффект ещё выше: более 5 % EBITDA у компаний в сфере ИТ и технологий электронной коммерции, а также телекоме и медиа. У 73 % респондентов эффект превысил затраты, у 2 % — он оказался выше 25 %, но 23 % опрошенных всё ещё не могут его оценить.

Источник изображений: Yandex B2B Tech / «Яков и Партнёры»

При этом главный результат внедрения компании видят не в прямой экономии, а в улучшение масштабируемости, повышении доступности данных и надёжности инфраструктуры. В этих условиях около половины компаний тратят на облачные решения более 5 % от годового ИТ-бюджета, а свыше 30 % планируют увеличить расходы в будущем.

Большинство участников опроса (94 %) планируют и дальше использовать облачные технологии, причем 44 % намерены масштабировать существующие решения, 28 % — применять технологии в новых сценариях, 26 % — использовать облачные технологии в тех же объёмах.

Половина компаний планирует увеличить количество провайдеров облачных услуг. При этом ключевым критерием при выборе компании называют качество платформы и сопутствующих сервисов, превышающим по значимости цену и модель ценообразования. Согласно опросу, компании быстро переходят к гибридной модели: более 70 % используют одновременно публичное облако и on-premise инфраструктуру. Проникновение решений PaaS и SaaS составляет 65–66 %, при этом свыше половины компаний (52 %) комбинируют IaaS-, PaaS- и SaaS.

Компании активно используют PaaS для ускорения разработки, анализа данных и внедрения AI-технологий, в большинстве случаев — несколько типов. Наиболее востребованы решения для хранения и обработки данных (78 % респондентов), инструменты для разработчиков (76 %), сервисы в области ML и ИИ (65 %), оркестрация, управление контейнерными кластерами (40 %) и инструменты аналитики и визуализации данных (27 %).

Отмечено, что аналитические платформы ускоряют подготовку отчётов более чем в два раза, автоматизация консультаций снижает нагрузку на клиентскую поддержку на 20 %, а генеративные сервисы для создания карточек товаров увеличивают скорость публикации в десятки раз.

В исследовании отмечено, что глобальный рынок публичных облаков увеличился с 2020 по 2024 гг. почти втрое, до почти $600 млрд, и, согласно прогнозу, достигнет $1,26 трлн в 2028 году. По словам «Яков и Партнёры», на публичные облака приходится больше 60 % мирового рынка ПО, и при позитивном сценарии к 2030 году доля может составить порядка 80 %. При этом в России этот рынок всё ещё является недостаточно зрелым, занимая около 35 % рынка ПО. Вместе с тем прогнозируемые темпы его роста будут превышать мировые, и в течение следующих пяти лет рынок вырастет приблизительно в три раза, практически сравнявшись с on-premise.

Согласно прогнозу экспертов, в 2030 году российский рынок облаков по основным типам решений достигнет рекордных 1,24 трлн руб. Основными драйверами его роста являются цифровизация отраслей и спрос на гибкие решения. Рынок включает в себя все облачные решения ПО, а также потребление частных облаков и внутригрупповое потребление решений облачных провайдеров. На внешнее потребление приходится около 70 %.

Исследование, проведенное консалтинговой компанией TRIADA Partners (бывшие партнёры и консультанты Mckinsey & Company), говорит о том, что примерно 70 % российских предприятий пока не смогли окупить инвестиции в ИИ, несмотря на то что они были сделаны несколько лет назад.

Аналитики изучили данные по использованию технологий ИИ более 10 крупнейших компаний-клиентов, крупных и средних бизнесов на российском рынке в сегментах горной добычи, металлургии, добычи нефти и строительной отрасли. На этих предприятиях в числе прочего применяются системы на основе генеративного ИИ.

По оценкам экспертов, технологии ИИ в том или ином виде используют в своей работе около 70 % компаний в России. Средний срок окупаемости ИИ-проектов составляет 2–3 года, но по прошествии этого времени многие предприятия по-прежнему не могут компенсировать понесённые затраты.

Вместе с тем стоимость готовых ИИ-решений, включая модель и поддержку, при заказе у сторонних разработчиков может исчисляться десятками и сотнями миллионов рублей. Причём условия соглашения зачастую предполагают, что клиент должен делиться с разработчиком своими данными, что вызывает опасения в плане безопасности. В целом, бюджет на ИИ-проекты в среднем распределяется следующим образом:

• Затраты на разработку и обучение модели — 25 %;
• Формирование команды разработчиков и обучение персонала — 25 %;
• Интеграция в текущую IT-инфраструктуру, включая перестройку IT-ландшафта, закупку облачных ресурсов и лицензий — 15 %;
• Сбор и обработка данных — 15 %;
• Инфраструктура для тестирования и эксплуатации, включая энергопотребление — 10 %;
• Управление изменениями — 5 %;
• Риск-менеджмент — 5 %.

Источник изображения: unsplash.com / BoliviaInteligente

Вопрос окупаемости инвестиций в ИИ, по данным TRIADA Partners, наиболее остро стоит у промышленных компаний, организаций из сфер энергетики, госуправления и обороны. Основными препятствиями аналитики называют отсутствие единой стратегии и координации ИИ-проектов, что приводит к конфликтующим решениям, а также несистемность трансформаций.

Эксперты подчёркивают, что одиночные пилотные инициативы «не дают системного эффекта»: для достижения наилучших результатов необходимо охватывать все ключевые и поддерживающие функции — производство, маркетинг, HR, закупки, финансы и пр. Кроме того, в окупаемости инвестиций в технологии ИИ может помочь коммерциализация и вывод собственных разработок на рынок.

«Скорость и повсеместность интеграции ИИ имеет обратную сторону — пока не для всех компаний очевидна эффективность таких технологий, правильный алгоритм их внедрения и использования, что приводит к увеличению сроков окупаемости инвестиций. В сложившейся ситуации бизнес находится в поиске решений оптимизировать затраты», — говорит TRIADA Partners. 

Консалтинговая компания McKinsey обнародовала прогноз по развитию дата-центров в глобальном масштабе до 2030 года. Аналитики отмечают, что ключевым драйвером отрасли будет оставаться ИИ, а операторы ЦОД и гиперскейлеры продолжат активно наращивать мощности.

В общей сложности, как ожидается, капиталовложения в дата-центры по всему миру к концу десятилетия достигнут $6,7 трлн. Из этой суммы, полагают специалисты McKinsey, примерно $5,2 трлн будет потрачено на объекты, оптимизированные для задач ИИ, а оставшиеся $1,5 трлн — на ЦОД, рассчитанные на традиционные рабочие нагрузки.

Если прогноз McKinsey оправдается, то в ИИ-сегменте из общей суммы в $5,2 трлн на строительные работы пойдёт приблизительно 15 %, или $800 млрд: это средства на землю, материалы и возведение необходимых сооружений. Ещё около 25 %, или $1,3 трлн, составят затраты, связанные с поставками и использованием энергии, включая электрическую инфраструктуру (трансформаторы, генераторы) и системы охлаждения. Оставшиеся 60 %, или $3,1 трлн, будут направлены на закупки необходимого IT-оборудования и систем, в том числе серверов, GPU-ускорителей, стоечных решений и пр.

Источник изображения: McKinsey

Вместе с инвестициями будут расти и мощности дата-центров. В 2025 году общемировой показатель, по данным McKinsey, окажется на уровне 82 ГВт, из которых 44 ГВт придётся на ИИ-нагрузки, ещё 38 ГВт — на традиционные задачи. К 2030 году суммарная мощность ЦОД достигнет 219 ГВт, в том числе 156 ГВт под нагрузки ИИ и 64 ГВт под прочие задачи. Таким образом, общая мощность дата-центров для приложений ИИ в период 2025–2030 гг. поднимется приблизительно в 3,5 раза.

Как следует из доклада агентства McKinsey, взрывной рост ИИ может стать причиной троекратного роста энергопотребления ЦОД в Европе. Эксперты отмечают, что за последние 20 лет ни одна другая технология не оказала такого влияния на необходимость ускоренного развития энергетической инфраструктуры в Европе. По оценкам агентства, энергопотребление европейских дата-центров вырастет к 2030 году с нынешних 62 ТВт∙ч до 150 ТВт∙ч. Это составит до 5 % энергопотребления всего региона, тогда как сейчас на ЦОД приходится около 2 %.

В McKinsey считают, что европейские объекты потребуют ещё 25 ГВт генерирующих мощностей для питания ресурсоёмких ИИ-ускорителей, причём большая часть придётся на «зелёную» энергию. Впрочем, способность индустрии ЦОД добиться нулевых выбросов в 2030–2040 гг. всё ещё под вопросом. По мнению бывшего главы Google Эрика Шмидта (Eric Schmidt), целей декарбонизации добиться всё равно не получится, поскольку общество пока просто «не организовано» для решения этого вопроса. При этом сам ИИ, по его мнению, и должен помочь решить эту проблему.

Источник изображений: McKinsey

В McKinsey отмечают, что кредиты на возобновляемую энергию остаются одним из самых популярных способов для операторов ЦОД компенсировать выбросы их объектов. Тем не менее, как отмечают в агентстве, в долгосрочной перспективе такие схемы будут оказывать минимальное влияние на выбросы в энергосистемах, также они редко способствуют развитию новых проектов или генерации чистой энергии.

Одним из способов снизить негативное влияние ИИ на выбросы CO₂ является размещение ЦОД рядом с электростанциями, непосредственно генерирующими чистую энергию. Лучше всего такой подход работает при обучении ИИ-моделей. Для запуска уже обученных моделей расположение ЦОД возле населённых пунктов предпочтительнее. В долгосрочной перспективе, отмечает McKinsey, возможны другие методы борьбы с загрязнениями окружающей среды — от захвата углекислоты до использования малых модульных реакторов (SMR) для генерации энергии на месте.

SMR очень интересны операторам ЦОД и гиперскейлерам вроде AWS и Google, хотя коммерческих моделей всё ещё нет. Рассматриваются и другие источники вроде водородных топливных элементов. Вместе с тем доля объектов, принадлежащих или управляемых гиперскейлерами, будет расти и далее, как и их энергопотребление.

Хотя энергопотребление ЦОД, как ожидается, вырастет, в другом докладе McKinsey, заявляется, что спрос на электроэнергию в Европе в целом окажется меньше, чем прогнозировалось ранее. Ранее ожидалось, что энергопотребление в регионе вырастет к 2030 году на 7 %, но, как считают в McKinsey, несмотря на существующие тренды, спрос замедлился, во многом из-за внедрения решений для достижения энергоэффективности, умеренно холодных зим и высокой стоимости энергии, ведущей к частичной деиндустриализации.