Объём рынка облачных сервисов в России по итогам I полугодия 2026 года достиг примерно 450 млрд руб. При этом годовая динамика роста замедлилась до 25–30 % (против 35–40 % в аналогичном периоде 2025 года), а доля IaaS в структуре рынка составила около 60 %. Таковы предварительные оценки аналитиков компании «Стек Групп» (Stack Group), предоставляющей услуги облачной и физической IT-инфраструктуры под брендом M1Cloud.

Согласно наблюдениям экспертов M1Cloud, отечественный облачный рынок продолжает консолидироваться, но не столько через поглощение крупных игроков, сколько через покупку компетенций и готовых мощностей, где объектом покупки выступают не клиентские базы, а развёрнутые кластеры с подключённой мощностью и штатом облачных инженеров, способных работать с гетерогенным парком.

Ключевыми проблемами отрасли в I полугодии 2026 года стали нехватка на рынке высокопроизводительных GPU и рост плотности вычислений для ИИ, который упёрся в лимиты электропитания стойко-мест. Искусственный интеллект перестал быть отдельной вертикалью в бизнесе и стал параметром инфраструктуры: в приоритет выходит безопасность ИИ-моделей. Заказчики запрашивают не просто «GPU-сервер», а «платформу для инференса» со встроенными инструментами ИИ-безопасности.

Источник изображения: Jakub Żerdzicki / unsplash.com

С реальностью кадрового голода и сложностями администрирования столкнулись мультиоблачные среды. Стоимость поддержки полноценного мультиоблака выросла на 40 % из-за дефицита компетентных DevOps-инженеров. Тренд на гибридность в 2026 году также трансформировался из стратегического выбора в тактику управления рисками дефицита. Заказчики строят гибрид, потому что публичное облако не может гарантировать SLA на определённые типы нагрузок из-за фрагментации парка, а приватное — слишком дорого масштабировать под пики. Таким образом, критичные ядра систем остаются на собственном или выделенном железе (bare metal), а эластичные фронтенды уходят в публичное облако. Это усложняет архитектуру, но страхует от простоев. В такой ситуации провайдер становится интегратором разнородных сред.

В исследовании M1Cloud отмечается, что российский облачный рынок остаётся одним из самых маржинальных в IT-секторе. Отрасль сохранит темпы роста в диапазоне 25–30 %, однако драйвером станет не количество заказчиков, а глубина проникновения сервисов. Наибольший рост покажут игроки со зрелым стеком, диверсифицированной базой поставок оборудования, собственной инженерной экспертизой и опытной командой эксплуатации. Роль провайдера окончательно трансформировалась в технологического партнёра и инфраструктурного интегратора, который способен обеспечить непрерывность бизнеса заказчика в условиях турбулентной внешней среды.

Selectel, крупнейший независимый провайдер IT-инфраструктуры в России, объявил о планах разместить новый выпуск облигаций на общую сумму 5 млрд руб. с фиксированной ставкой купона и сроком обращения три года. Агентом по размещению облигаций выступит ИК «Табула Раса».

Согласно пресс-релизу, установленный ориентир по доходности не превышает значение кривой бескупонной доходности (КБД) Московской биржи на сроке 3 года плюс 235 б.п. Выплаты купона будут производиться через каждые 30 дней. Сбор книги заявок ожидается 8 июля. Компания имеет подтвержденные рейтинги кредитоспособности от независимых рейтинговых агентств: А+(RU) от «АКРА» и ruAA- от «Эксперт РА» со стабильным прогнозом.

Источник изображения: Selectel

Привлеченные средства будут направлены на рефинансирование облигационного выпуска серии 001P-03R объёмом 3 млрд руб., который будет погашен в августе 2026 года, а также на реализацию инвестиционной программы Selectel. Глава компании сообщил, что облигационные выпуски обеспечивают ресурсы для реализации долгосрочных планов компании по развитию на рынке облачной инфраструктуры, позволяя сохранять необходимую гибкость в управлении капиталом. Он отметил, что по сравнению с прошлым годом количество клиентов выросло на 8 тыс.

На текущий момент в обращении находятся четыре облигационных займа Selectel общим объёмом 20 млрд руб., включая 001P-03R(RU000A106R95), 001P-05R(RU000A10A7S0), 001P-06R(RU000A10CU89), 001P-07R (RU000A10EEZ9). В 2025 году выручка Selectel составила 18,3 млрд руб. (рост на 39 % год к году). Показатель скорректированной EBITDA увеличился год к году на 38 % до 9,7 млрд руб., что соответствует рентабельности по скорр. EBITDA 53 %. Отношение чистого долга к скорр. EBITDA LTM составило 1,8х на 31 марта 2026 года.

Компания Oracle сократила штат примерно на 13 % в 2026 финансовом году, завершившемся 31 мая 2026 года, о чём она сообщила в годовом отчёте, направленном в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC) и опубликованном 22 июня.

Как указано в документе, по состоянию на 31 мая 2026 года в Oracle работало 141 тыс. сотрудников, тогда как годом ранее штат включал 162 тыс. человек. То есть сокращения коснулись 21 тыс. рабочих мест. Расходы компании на выходные пособия и другие затраты, связанные с увольнениями, составили $1,84 млрд, что почти в пять раз больше, чем в 2025 финансовом году.

В документе сообщается, что корректировка численности персонала была вызвана различными факторами, включая изменения в управлении и продуктах, проблемы с производительностью, изменения в стратегии и приобретения. Ранее сообщалось, что Oracle рассматривает возможность сокращения штата на 20–30 тыс. сотрудников в целях экономии, что позволило бы получить около $8–$10 млрд свободного денежного потока, поскольку традиционные финансовые институты всё меньше доверяют стратегии Oracle, в первую очередь из-за сделок с OpenAI.

Источник изображения: Alice Pasqual / Unsplash

Расширение ИИ-инфраструктуры и строительство ЦОД требует значительных средств. Как сообщает Data Center Dynamics, в этом году Oracle выделила около $45 млрд заёмных и собственных средств на строительства ЦОД для своих клиентов, включая AMD, Meta✴, Nvidia, OpenAI, TikTok, xAI и т.д. Осенью прошлого года компания взяла на себя дополнительные $18 млрд долга, а в начале этого сообщила, что намерена взять в долг ещё $50 млрд на строительство ИИ ЦОД и уже выпустила новые облигации на $25 млрд.

Финансовый директор Oracle Хилари Максон (Hilary Maxson) сообщила в ходе последнего квартального отчёта, что компания планирует привлечь $40 млрд в виде заёмных и акционерных средств в 2027 финансовом году, включая «уже объявленный выпуск акций на сумму $20 млрд», но не «ожидает привлечения дополнительного заемного финансирования в 2026 календарном году». Капитальные затраты Oracle в 2026 финансовом году составили $55,7 млрд, и ожидается, что в 2027 финансовом году они увеличатся до $90–$95 млрд.

22 июня в комиссии правительства по законопроектной деятельности пройдёт рассмотрение законопроект «О поддержке развития технологий ИИ в РФ», который, по словам источника «Коммерсанта», должны внести в Госдуму до конца недели. Сообщается, что документ претерпел значительные изменения по сравнению с первоначальным вариантом. Его сократили до 13 страниц и 13 статей, при этом действие законопроекта распространяется только на большие фундаментальные модели (LLM) с более 1 млрд параметров.

Модели с меньшим количеством параметров, в том числе open source, были исключены из первоначального варианта законопроекта также, как и формулировка «доверенные» модели, после чего в нём теперь указаны только «суверенные» и «национальные». Отмечается, что от добавления в документ «доверенных» моделей для КИИ отказались, так как требования к софту, куда относится и ИИ, уже прописаны ФСТЭК и ФСБ. На объектах КИИ можно будет использовать только с «суверенные» и «национальные» модели, разработка которых может рассчитывать на господдержку.

Источник изображения: Steve A Johnson/unsplash.com

В документе указано, что «суверенная» модель ИИ может быть разработана на всех этапах только российским юрлицом и использоваться только на инфраструктуре в РФ. «Национальная» модель должна быть существенно разработана российским юрлицом, хотя её компоненты могут быть open source.

Основные положения законопроекта вступают в силу с 1 сентября 2026 года, положения о полномочиях правительства (применение моделей, их определение, обязанности разработчиков и т. д.) — с 1 марта 2027 года. Если же до 1 марта 2027 года уже внедрены ИИ-модели, не подпадающие под критерии документа, переходный период для них продлён до 1 сентября 2032 года в случае, если данные обрабатываются в РФ.

«Коммерсантъ» отметил, что в итоговой версии отказались от требования обеспечить маркировку синтезированного ИИ контента и усилить ответственность владельцев ИИ-сервисов за правонарушения при использовании технологии. Также из первоначальной версии были исключены вопросы, касающиеся регулирования ИИ ЦОД и практически полностью — вопросы, касающиеся авторского права.

AWS анонсировала платформу Continuum — специализированную систему на базе ИИ для автоматического выявления, подтверждения и устранения уязвимостей в программном обеспечении в среде клиента. AWS отмечает, что традиционные подходы к решению проблем в области информационной безопасности оказываются недостаточно эффективными на фоне стремительного развития угроз в эпоху ИИ. Система Continuum спроектирована для управления полным жизненным циклом уязвимостей: инструмент позволяет автоматизировать основные задачи, сведя к минимуму участие человека.

В настоящее время Continuum оптимизирована для поиска уязвимостей в программном коде. Процесс работы системы включает четыре основных этапа: обнаружение, приоритезация, проверка и устранение. В ходе первой фазы платформа анализирует уже существующий список уязвимостей и проводит собственное сканирование среды, выстраивая подробную карту путей атаки. Затем система переходит к расстановке приоритетов: каждая выявленная проблема оценивается с учётом множества факторов — статуса развёртывания того или иного компонента, его доступности для атаки, потенциального риска для бизнеса и пр. В результате формируется перечень наиболее актуальных угроз.

Источник изображения: unsplash.com / Luca Bravo

На этапе проверки Continuum оценивает найденные уязвимости в изолированной среде (песочнице), генерируя рабочие эксплойты. Это позволяет подтвердить существование проблемы или отсеять её. В ходе заключительной фазы система анализирует уже действующие меры защиты и предлагает оптимальные пути устранения обнаруженной уязвимости: будь то изменения сетевой конфигурации, обновление политик безопасности или разработка патчей. При этом все изменения проходят повторную проверку, а в случаях, когда это возможно, предусматриваются варианты отката, что помогает минимизировать риски при внедрении исправлений.

Работа Continuum не зависит от какой-либо одной ИИ-модели: платформа задействует несколько передовых LLM — в зависимости от того, какая из них лучше подходит для решения конкретной задачи. Система анализирует как структурированные данные, уже имеющиеся в AWS (инфраструктура, разрешения, сетевая топология и код), так и неструктурированную информацию, включая документацию клиента и бизнес-приоритеты. Уровень автоматизации повышается постепенно — по мере обучения платформы.

Пока Alibaba Cloud принимает меры по укреплению своих позиций на французском рынке, запуская в стране облачный регион, Евросоюз пытается расширить контроль над ИИ-инфраструктурой в регионе, сообщает Tech Republic. В Европе Alibaba Cloud действует с 2016 года. У компании есть мощности в Германии и Великобритании, но запуск во Франции дополнительно укрепляет присутствие китайского облачного гиганта на одном из крупнейших корпоративных рынков Евросоюза. Новый облачный регион увеличит глобальное присутствие компании до 105 зон доступности в 32 локациях.

Alibaba запустила свой первый облачный регион на территории Франции, организовав две зоны доступности в Париже для европейского бизнеса, нуждающегося в локальном размещении данных и цифровом суверенитете в сфере ИИ. Расширение китайского бизнеса обеспечит европейским структурам доступ к ещё одному облачному провайдеру в регионе — на фоне повышенного внимания местных регуляторов к обретению цифрового суверенитета, обеспечению кибербезопасности и устойчивости облачных систем.

Источник изображения: Alibaba Cloud

Во II полугодии Alibaba Cloud намерена предложить европейским клиентам сервисы агентного ИИ, в том числе AgentRun, STAROps, ACS Agent Sandbox с аппаратной изоляцией агентов, Agent Security Center, AI Security Guardrails 2.0 и Agentic SOC (автоматизированный ответ на угрозы и аудит замкнутого цикла). Впрочем, и традиционные решения — вычисления, хранение данных, контейнеризация, сетевые сервисы, средства обеспечения безопасности, базы данных, инструменты для разработчиков и др. — не будут обойдены вниманием.

Компания позиционирует регион во Франции как решение, созданное с учётом европейских требований и стандартов. Ввод региона в эксплуатация совпадает с более широкими европейскими техническим инициативами. Так, 3 июня Еврокомиссия представила пакет мер по обеспечению технологического суверенитета, способствующий обеспечению цифровой независимости Евросоюза и укреплению его позиций в сфере ИИ. Кроме того, в рамках европейского закона Cloud and AI Development Act нехватака мощностей ЦОД называются одним из рисков для успешной цифровой трансформации Европы. В апреле Еврокомиссия выбрала поставщиков суверенных облачных услуг, которые разделят €180 млн.

Топ-менеджерам компаний, ответственным за IT-составляющую, предстоит выяснить, какая часть их инфраструктуры останется в пределах Европы, и какие поставщики сервисов соответствуют как техническим, так и нормативным требованиям. Запуск региона Alibaba Cloud расширяет выбор, но компаниям всё равно придётся уделить немало внимания вопросам управления, обеспечения безопасности и трансграничной передачи данных. Впрочем, смена американских гиперскейлеров на китайских вряд ли поможет укреплению суверенитета.

Консорциум MLCommons опубликовал результаты тестирования различных аппаратных решений в бенчмарке MLPerf Training 6.0. В нём появилось два новых теста — DeepSeek V3 и GPT-OSS 20B, что подчёркивает общеотраслевой переход к разреженным вычислениям, примером которого является архитектура MoE (Mixture-of-Experts).

DeepSeek V3 — крупномасштабная MoE-модель c 671 млрд параметров, из которых 37 млрд активируются для генерации отдельного токена. Она предоставляет стандартизированную платформу для оценки эффективности обучения ведущей модели MoE с открытыми весами. GPT-OSS 20B — MoE-модель c 21 млрд параметров, из которых 3,6 млрд активируются для генерации одного токена. Она позволяет организациям оценивать сложную логику маршрутизации и шаблоны разреженных вычислений, характерные для архитектуры MoE, на аппаратных конфигурациях размером всего в один узел с восемью ускорителями.

Версия MLPerf Training 6.0 установила новые рекорды по разнообразию представленных систем. Участники выложили результаты 95 уникальных систем, использующих тринадцать различных аппаратных ускорителей, 19 различных хост-процессоров и несколько различных программных фреймворков. 60 % систем были многоузловыми. При этом количество представленных облачных систем более чем вдвое больше, чем в раунде 5.1.

Источник изображения: NVIDIA

В раунде MLPerf Training v6.0 представлены заявки от 24 организаций: AMD, ASUSTeK, Azure, Cisco, CoreWeave, Dell, Fujitsu, GigaComputing, Google, HPE, Inventec, Krai, Lambda, MITAC, Nebius, Netweb Technologies India, NVIDIA, Oracle, Quanta Cloud Technologies, SCITIX, Supermicro, tinycorp, TTA и Vultr. «Мы особенно рады приветствовать участников, впервые представляющих свои результаты в MLPerf Training: Inventec, Netweb Technologies India, TTA и Vultr», — сообщил Дэвид Кантер (David Kanter), руководитель MLPerf в MLCommons.

NVIDIA вновь стала лидером в новом раунде MLPerf Training, причём во всех тестах, в очередной раз став единственной платформой, которая предоставила результаты по всем тестам. Также NVIDIA была единственной платформой, представившей результаты по новым тестам, при этом система NVIDIA GB300 NVL72 «установила планку производительности благодаря оптимизированным программным стекам NVIDIA и конструкции, объединяющей 72 GPU Blackwell Ultra и 36 CPU Grace с использованием NVLink и NVLink Switch».

В нескольких случаях партнёры NVIDIA масштабировали систему до 8192 ускорителей Blackwell, работающих согласованно в различных ЦОД. Эти результаты подтвердили реальную надёжность платформы Blackwell в масштабируемых кластерных средах, говорит NVIDIA.

Источник изображения: NVIDIA

Для достижения максимальной производительности таких моделей, как DeepSeek-V3, NVIDIA в этом раунде MLPerf Training применила несколько программных оптимизаций, включая использование итерационных графов CUDA для MoE без удаления токенов, применение CuTe DSL для продвинутых операций слияния ядер, алгоритм внимания MXFP8 для повышения производительности без ущерба для качества модели, оптимизацию маршрутизатора и оптимизацию схемы коммуникации 1F1B all-to-all overlap. Также NVIDIA оптимизировала компоновку и баланс параллельных этапов конвейера, минимизируя структурное простаивание.

Для обработки DeepSeek-V3 671B компания NVIDIA использовала до 8192 GPU в системах GB200 NVL72, что стало самым масштабным результатом на основе Blackwell в MLPerf Training на сегодняшний день. NVIDIA также представила результаты на 5120 GPU с системами NVIDIA GB200 NVL72 в Llama 3.1 405B, одной из самых крупных LLM плотной архитектуры в этом бенчмарке.

Результаты этого раунда также отражают тесное сотрудничество NVIDIA с компаниями-партнёрами в области системной архитектуры, сетей и ПО. Например, Microsoft Azure масштабировала обучение Llama 3.1 405B до 8192 GPU, используя системы GB200 NVL72, и достигла целевого эталонного значения за 7,07 мин., что является самым быстрым временем обучения для этого бенчмарка. А CoreWeave показала самое быстрое время обучения для DeepSeek-V3 671B, достигнув целевого качества за 2,02 мин. на 8192 GPU в составе GB300 NVL72, объединённых Spectrum-X Ethernet.

Компания SpaceX/xAI подтвердила приобретение Anysphere, разработчика ИИ-инструмента для программирования Cursor, за $60 млрд, о котором договорилась в апреле. Тогда SpaceX получила опцион на покупку стартапа. Соглашение предусматривало выплату ему $10 млрд, если SpaceX решит отказаться от сделки.

О сделке SpaceX известила Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC) спустя несколько дней после проведения первичного публичного размещения акций (IPO) на Nasdaq, в рамках которого она привлекла $85,7 млрд с оценкой её рыночной стоимости более чем в $2 трлн.

Как сообщает ресурс Investing.com, согласно соглашению о слиянии, подписанному 16 июня, дочерняя компания SpaceX под названием X67 Inc. объединится с Anysphere. Как ожидается, сделка будет завершена в сентябре, после чего Anysphere станет дочерней компанией SpaceX, находящейся в полной её собственности.

Источник изображения: Fotis Fotopoulos/unsplash.com

Акционеры Anysphere получат обыкновенные акции класса А SpaceX в обмен на свои акции. Коэффициент конвертации будет основан на оценке стартапа в $60 млрд и средневзвешенной цене акций SpaceX за семь торговых дней до закрытия сделки. Как отметил ресурс CNBC, реализация сделки на этих условиях представляет собой размывание акционерного капитала на 3,4 % по сравнению с оценкой IPO.

Сделка позволит xAI, разработчику чат-бота Grok, с которым SpaceX объединилась в феврале, расширить свое присутствие на рынке программирования с использованием ИИ. Cursor используется крупными компаниями, включая Stripe, Adobe и NVIDIA. При этом глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang), назвал его своим «любимым корпоративным сервисом ИИ».

Как сообщает Reuters, акции SpaceX выросли почти на 10 % на предрыночных торгах. В понедельник SpaceX с оценкой более $2,5 трлн вошла в число шести крупнейших компаний мира, опередив Broadcom, Saudi Aramco и Tesla, уступая лишь компании Amazon. А во вторник рыночная стоимость SpaceX превысила $2,7 трлн, что позволило ей опередить и Amazon.

AMD объявила о покупке стартапа Mext, специализирующегося на оптимизации использования имеющейся памяти в ИИ-системах с целью снижения расходов, ускорения развёртывания и масштабирования. Предполагается, что это поможет решить проблемы клиентов AMD, в настоящее время страдающих от дефицита памяти для ИИ ЦОД, сообщает Silicon Angle.

Mext создала технологию многоуровневого управления памятью, интеллектуально переносящую не слишком часто используемые данные из дорогой DRAM в NAND. В основе технологии — прогнозирование обращений к памяти, благодаря которой постоянно анализируются шаблоны доступа к данным и используются ИИ-алгоритмы, чтобы попытаться «угадать», какие данные из флеш-памяти могут понадобиться в ближайшее время. Эти данные заранее извлекаются в DRAM, благодаря чему приложения получают к ним доступ без лишних задержек и снижения производительности.

Сделка предполагает решение усугубляющейся проблемы операторов крупных ЦОД. По мере увеличения и усложнения ИИ-моделей, HPC, виртуализации и задач, связанных с аналитикой данных, стремительно увеличивается потребность в дефицитной памяти всех классов. Нехватка ведёт к росту цен и сложностям с покупкой. В результате дефицит серьёзно мешает оптимизировать производительность дата-центров, причём DRAM-модули нередко используются чрезвычайно неэффективно.

Источник изображения: Sebastian Herrmann/unsplash.com

В AMD рассчитывают, что проблему поможет решить технология Mext, которая сможет повысить эффективность ЦОД. Фактически решение стартапа увеличивает эффективный объём доступной памяти, благодаря чему растёт производительность уже имеющегося оборудования и снижается необходимость в закупках дополнительных DRAM-модулей. В AMD ожидают, что технология поможет снизить общую стоимость владения ИИ-инфраструктурой для облачных провайдеров и корпоративных покупателей. При этом выиграют не только ИИ ЦОД, но и обычные вычислительные площадки.

AMD намерена интегрировать технологии Mext в собственное портфолио решений для ЦОД. Кроме того, компания приобрела команду талантливых разработчиков стартапа, хорошо разбирающихся в архитектурах памяти, инфраструктурном ПО и крупномасштабных вычислительных системах. По мнению экспертов, сделка вряд ли окажет заметное влияние на выручку AMD в краткосрочной перспективе, но новость в любом случае была весьма благосклонно принята на Уолл-стрит. Кратковременный всплеск стоимости акций довёл капитализацию компании до $900 млрд.

Стоит отметить, что свои решения по интеллектуальному перемещению данных между DRAM и NAND также предлагают ADATA (TRUSTA AI Scaler) и Phison (aiDAPTIV+), но они совместимы только с их собственными накопителями. Broadcom встроила похожий механизм в платформу VCF. При этом сама NAND-память тоже в дефиците, так что вопрос оптимизации использования SSD стоит не менее остро.

Провайдер облачных и ИИ-решений Cloud.ru объявил о решении разместить дебютный выпуск биржевых облигаций объёмом не более 10 млрд руб. с фиксированной ставкой купона и сроком обращения на два года. Компания сообщила, что ориентир по доходности установлен не выше значения кривой бескупонной доходности (КБД) Московской Биржи на сроке два года плюс 225 б.п. Выплаты купона будут производиться каждые 30 дней.

Cloud.ru отметила, что её надёжность как эмитента подтверждают высокие рейтинги кредитоспособности от независимых рейтинговых агентств: АА+(RU) от «АКРА» со стабильным прогнозом и ruAA+ от «Эксперт РА» со стабильным прогнозом. В преддверии размещения Cloud.ru проведёт онлайн-презентацию для инвесторов на площадке Московской биржи. По словам компании, выпуск облигаций позволит привлечь средства для расширения продуктового портфеля и роста доли на российском облачном рынке.

Источник изображения: Cloud.ru

Выручка Cloud.ru в 2025 году составила 76,5 млрд руб., увеличившись на 50 % г/г, что опережает средние темпы роста всего облачного рынка. Показатель EBITDA вырос на 71 % г/г до 58 млрд руб., рентабельность по показателю EBITDA составила 76 %. Отношение чистого долга к EBITDA равно 0,1х на 31 декабря 2025 года. При таких показателях выпуск облигаций можно считать скорее подготовкой к будущему IPO, а не попыткой собрать средства.