За 2023 год американские дата-центры использовали более 64,35 м3 воды. По статистике Исследовательской службы Конгресса США (CRS) это втрое больше, чем они потребляли в 2014 году, сообщает The Register. CRS подчеркнула, что федеральные власти не оценивают использование воды индустрией ЦОД на постоянной основе. Проблема ещё и в том, что данные о потреблении воды нередко собираются лишь органами власти на уровне штатов, а предоставляться могут и вовсе через суд.

В отчёте, недавно опубликованном Библиотекой Конгресса США, CRS рассказала о затратах воды ЦОД, способах сократить её потребление воды и о том, какую роль в контроле данного вопроса играют федеральные власти, отвечающие за регулирование использование воды операторами ЦОД. Бум ИИ, согласно докладу, привёл к значительному росту объёмов строительства ЦОД с тех пор, как OpenAI представила ChatGPT в конце 2022 года, что вызвало стремительный рост спроса на генеративный ИИ и ИИ-модели. Многие новые дата-центры оптимизированы для ИИ-оборудования, потребляющего больше энергии и требующего более интенсивного охлаждения.

Именно в 2023 году начался бум строительства ИИ-инфраструктуры, поэтому темпы потребления воды утроились в сравнении с 2014 годом. Впрочем, непосредственное потребление воды ЦОД, не связанное, например, с генерацией энергии, составляет всего около 2 % от общего водопотребления в США. На косвенное потребление при этом приходится более 80 % всей используемой ЦОД воды.

Источник изображения: Chamika Jayasri/unsplash.com

CRS не рассказывает подробности о конкретных системах охлаждения, поскольку разные ЦОД могут использовать разные технологии с учётом размера и местоположения объектов, а также требований оборудования к терморегулированию. Хотя СЖО могут оказаться эффективнее воздушных технически, экономически они могут быть менее эффективными. Нередко приходится идти на компромиссы, ищя баланс между потреблением воды и энергии. Испарительные системы охлаждения в целом более энергоэффективнее, чем воздушные, но они потребляют намного больше воды.

Источники воды тоже могут быть разными. Обычно речь идёт об использовании муниципальных систем водоснабжения (97 %), но применяются и очищенные сточные воды, и грунтовые, и получаемые из артезианских скважин. Подчёркивается, что стоимость воды для операторов ЦОД нередко определяется соглашением с местным муниципалитетом и может храниться в секрете. Доступность отраслевых или конкретных данных по отдельным ЦОД нередко ограничена.

Информацию, если этого требует закон, могут собирать коммунальные службы, но пока федеральное правительство вообще не проводило оценки потребления воды ЦОД. В норме обеспечение водой предприятий и населения находится в компетенции отдельных штатов.

Источник изображения: Genessa Panainte/unsplash.com

Не так давно одним из учёных был подан иск против Amazon, в котором утверждалось, что компания публиковала ложные данные об использовании водных ресурсов Северной Вирджинии, с доказательствами, включающими счета и данные о потреблении воды, полученные в соответствии с Законом о свободе информации (FOIA), запросы о которых были направлены в коммунальные службы ключевого для ЦОД США региона.

В целом гиперскейлеры крайне неохотно делятся соответствующими сведениями. Тем не менее Amazon наконец сообщила, что её дата-центры «выпили» почти 9,5 млн м³ в 2025 году, а Microsoft в июне объявила о достижении положительного водного баланса, но не раскрыла объёмы потребления воды. Google тоже пообещала стать водноположительной.

Федеральное финансирование помогло исследователям создать базу данных об использовании водных ресурсов (United States Water Withdrawals Database), в которой имеется статистика по 42 штатам. В неё входит информация о коммунальном, промышленном и коммерческом потреблении, а потребители обязаны предоставлять сведения в соответствии с законами штатов. CRS также изучила связанные с водопользованием ЦОД законопроекты: одни предусматривают улучшение доступности информации о водопотреблении, другие предлагают стимулировать повторное использование воды, но большинство так и осталось на стадии проекта.

В Евросоюзе недавний закон требует от операторов ЦОД указывать ежегодный объём потребления пресной воды, помимо других показателей объектов. В ответ отраслевое объединение CISPE в 2025 году предупредило, что чрезмерно жёсткие требования к контролю расходов воды могут подтолкнуть операторов перенести вычислительную инфраструктуру за пределы Евросоюза. Недавно появились данные о том, что Еврокомиссия смягчает предложенную систему экологической оценки энергоэффективности и водопользования воды ЦОД в ответ на давление отраслевых лоббистов.

В апреле появилась новость, что инвесторы требуют от Amazon, Microsoft и Google прозрачности отчётов о расходах воды и электроэнергии в ЦОД США. И немудрено — согласно мартовским данным, в жаркие дни ИИ ЦОД способны потреблять воды как весь Нью-Йорк за день. Впрочем, заботой об экологии такие требования объясняются далеко не всегда

SK hynix опубликовала в журнале Nature Electronics статью, подготовленную совместно с исследователями из США, Сингапура и Южной Кореи, под названием «CPO для HPC и ИИ». В ней изложены планы по развитию интегрированной оптики (CPO) — технологии оптического интерконнекта следующего поколения, которая решает проблемы узких мест в передаче данных с точки зрения целостной системы, выходящей за рамки одной только памяти и охватывающей стойки целиком, пишет StorageReview.com.

По мере того как кластеры ИИ-систем масштабируются до тысяч GPU и стеков HBM, традиционные медные каналы связи достигают своих пределов, а более высокие скорости и большие расстояния приводят к увеличению энергопотребления, задержек и сложности передачи сигналов, отметила SK hynix.

Согласно исследованию SK hynix, производительность вычислительных систем растёт примерно в три раза каждые два года, в то время как пропускная способность интерконнекта за тот же период увеличивается примерно в 1,4 раза, что приводит к барьеру, который всё больше ограничивает перемещение данных между ИИ-системами. Даже если GPU будут становиться всё более быстрее, производительность ИИ-кластера не будет расти с той же скоростью, если данные не смогут достаточно быстро перемещаться между процессорами, памятью и ускорителями.

Источник изображений: SK hynix

CPO позволяет решить эту проблему, размещая оптические трансиверы вблизи процессора или ускорителя на той же подложке. Преобразование высокоскоростных электрических сигналов в фотонные каналы, непосредственно прилегающие к вычислительному кремнию, минимизирует длину электрических дорожек, уменьшая паразитную ёмкость и затухание или искажение сигнала. Эта архитектура обеспечивает оптическую передачу с низкими потерями и высокой пропускной способностью по платам, стойкам и модулям, сохраняя при этом более высокую плотность полосы пропускания и улучшенную устойчивость к электромагнитным помехам.

Физическая упаковка накладывает ограничения на количество процессоров и модулей памяти, которые можно разместить на одной подложке. Оптическая связь предлагает возможность их физического разделения, позволяя им при этом работать как часть гораздо более крупной вычислительной системы.

Концептуальная схема оптико-ориентированной архитектуры напрямую соединяет пулы вычислительных ресурсов (XPU) и пулы памяти посредством оптических сигналов с использованием интерпозера. Такой подход позволяет создавать дезагрегированные пулы общей памяти с низкой задержкой, где несколько вычислительных модулей могут получать доступ к общей ёмкости через оптическую объединительную плату без типичных для традиционных сетевых фабрик затрат на (де-)сериализацию, обеспечивая более гибкое перемещение данных на системном уровне и более быструю реакцию на растущий масштаб ИИ-моделей.

Как отметил ресурс The Korea Times, значение статьи в Nature Electronics заключается не только в определении CPO как потенциального решения, но и в определении целей для будущей ИИ-инфраструктуры. Исследователи предполагают, что в будущем системы будут обеспечивать пропускную способность более 100 Тбит/с на узел, потребляя менее 1 пДж/бит и поддерживая межчиповую задержку менее 10 нс. SK hynix также прогнозирует архитектурную эволюция от стандартных 2D-многочиповых модулей и интеграции 2.5D-кремниевых интерпозеров к 3D-гетерогенной стековой компоновке.

Кроме того, были указаны ключевые проблемы коммерциализации. Переход от демонстрации передовых вариантов упаковки к серийному производству оборудования сопряжён с рядом нерешенных инженерных проблем. Интеграция маломощных кремниевых фотонных устройств вместе с мощной логикой хоста требует сложной теплоизоляции и передовых микроканальных или иных систем прямого охлаждения упаковки.

Также отрасли необходимо разработать стандартизированные протоколы когерентности с низкой задержкой, способные координировать операции с оптически связанной памятью без дополнительных затрат на проприетарные решения. Надёжная коммерциализация потребует комплексного проектирования оборудования, охватывающего топологии кристаллов DRAM, специализированные контроллеры памяти, фотонные модули и гетерогенную упаковку подложек.

Статья также даёт представление о том, как SK hynix позиционирует себя на следующем этапе развития ИИ-инфраструктуры. Компания стала одним из главных бенефициаров бума генеративного ИИ благодаря HBM. Следующий этап требует, чтобы устройства памяти, контроллеры, оптические компоненты, процессоры и передовые технологии упаковки проектировались совместно, а не оптимизировались по отдельности. Именно поэтому исследователи делают акцент на «совместном проектировании». Нечто похожее уже разрабатывает Marvell, Lightmatter, Ayar Labs и другие вендоры. OCP также взялась за стандартизацию CPO, а группа гиперскейлеров сформировала альянс OCI MSA.

Компания MWS Cloud (входит в МТС Web Services) проанализировала требования к вычислительной инфраструктуре для запуска ведущих мировых и российских больших языковых моделей.

Экспертную оценку прошли популярные открытые модели, выпущенные весной и летом соответствующего года. Для 2025 года рассматривались Kimi K2, gpt-oss-120b, Gemma 3 27B, GLM-4.5V, Qwen3 235B и российская Cotype Pro 2. Для 2026 года — Kimi K3, Qwen3.5 397B, DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash, GLM-5.2, Gemma 4 и Cotype Pro 3. Исследование показало, что средняя стоимость минимального набора ускорителей NVIDIA для запуска одной модели увеличилась в 2,8 раза — с 13,7 млн руб. в 2025 году до 38,8 млн руб. в 2026 году.

Новые ИИ-модели становятся более мощными: они лучше справляются со сложными задачами и могут обрабатывать больше информации в одном запросе. Однако для этого им требуется больше памяти и более производительные GPU. При этом растёт и стоимость самих видеокарт, поэтому развёртывание моделей обходится дороже, пояснили в MWS Cloud результаты исследования.

Источник: MWS Cloud / mws.ru

По словам экспертов MWS Cloud, цены на GPU в России во многом зависят от мирового рынка: глобальная гонка в области ИИ увеличивает спрос на вычислительные мощности и поддерживает рост стоимости ускорителей. Как следствие, развёртывать крупные модели на собственной инфраструктуре становится дороже, однако единого ценового предела, после которого рынок потеряет интерес к ИИ, нет: если покупка оборудования перестаёт окупаться, компании выбирают более компактные модели, оптимизируют вычисления или переходят в облако, где можно платить только за фактически используемые мощности.

По итогам 2025 года объём российского рынка искусственного интеллекта вырос на 29,7 % и достиг 316,1 млрд руб. Такие данные приводит издание «Коммерсантъ» со ссылкой на исследование аналитического агентства AIANA.

Согласно представленным в публикации сведениям, за два года размер отечественной ИИ-отрасли удвоился, при этом крупнейшим сегментом по выручке (31,1 %) стало вычислительное оборудование для систем машинного обучения и искусственного интеллекта. Основным потребителем технологий выступает бизнес: на B2B-сектор приходится почти 72 % доходов компаний.

Аналитиками AIANA приводятся три сценария развития рынка ИИ в перспективе четырёх лет. В случае консервативного сценария к 2030 году отрасль вырастет до 582 млрд руб. из-за роста ключевой ставки, санкций и ограничения доступа к зарубежным ресурсам. Базовый сценарий предполагает прогнозируемый рост до 830 млрд руб. при сохранении текущих геополитических рисков. Оптимистичный сценарий: объём достигнет 1,12 трлн руб. при снижении ключевой ставки Центробанка России и выхода отечественных решений на внешние рынки.

Источник изображения: AIANA

Эксперты отмечают смену фаз развития упомянутой отрасли: инвестиции смещаются от закупки оборудования к аренде мощностей и внедрению прикладных решений, таких как ИИ-агенты. Дальнейшему росту могут помешать дефицит компетенций, санкции и небольшой венчурный рынок. При этом локально российский ИИ-рынок может стать полностью суверенным в ключевых промышленных решениях, хотя занять заметную долю в глобальном масштабе ($254,5 млрд по оценке Statista в 2025 году) в ближайшие годы вряд ли сможет.

Тысячи серверов могут быть взломаны с помощью уязвимостей, имеющихся в BMC-контроллерах, причём, о некоторых из них известно более десяти лет, сообщается в исследовании компании runZero. runZero обнаружила в BMC, поставляемых HPE, Supermicro, Avocent, Huawei, Lenovo, Dell и другими компаниями, в дополнение к уязвимостям, о которых сообщалось ещё в 2013 году, более десятка новых брешей, пишет Ars Technica.

Чтобы оценить масштабы угрозы, runZero провела два сканирования. В первом случае сканировались все BMC, подключённые к интернету, а во втором было проведено внутреннее обследование устройств в корпоративных сетях. Внешнее сканирование выявило более 86 тыс. BMC, которые предоставляли доступ к сервису управления для широкой публики. Более 54 % из них содержали одну или несколько критических уязвимостей. До 75 тыс. BMC содержали баг CVE-2013-4786, уязвимость в протоколе аутентификации IPMI 2.0, которая позволяет взламывать пароли учётных записей BMC администратора в автономном режиме. В свою очередь, внутреннее сканирование 126 761 BMC выявило, что почти 29 % из них имели одну или несколько критических уязвимостей.

Источник изображения: Kevin Ku/unsplash.com

runZero не будет раскрывать подробности об уязвимостях до тех пор, пока они не будут исправлены. Уязвимости относятся к следующим классам:

• Недостатки в процессе аутентификации IPMI. Хакеры могут изменить предписанную последовательность обмена сообщениями, чтобы обойти требования аутентификации. Получив ограниченный доступ к BMC, злоумышленник может получить административный доступ, используя другие уязвимости. К затронутым продуктам относятся решения HPE iLO, Supermicro, OpenBMC и продукты на основе OpenBMC от H3C и NVIDIA.
• Неспособность IPMI обеспечить целостность и защиту шифрования в рамках сеанса. Уязвимость затронула оборудование HPE, Supermicro и Intel (устаревшие системы).
• Предсказуемые идентификаторы сеансов. Токены сеансов генерируются на основе таймеров или времени, а не из безопасных случайных источников, что позволяет злоумышленнику предсказать и захватить активный сеанс BMC другого пользователя как через службу IPMI, так и через браузерные KVM-консоли. Эти ошибки присутствуют в системах Supermicro.
• Вызов сбоя памяти до аутентификации — код, обрабатывающий входящие запросы, не проводит должную проверку данных, что может привести к выполнению вредоносного кода. Проблема обнаружена в системах HPE iLO.
• Возможность установки неподписанного ПО. Злоумышленник может использовать установку вредоносного ПО или замену ключа, используемого для проверки ПО, для обхода аутентификации и повышения привилегий. В числе подверженных этим багам — серверы Supermicro, H3C и Dell.
• Использование данных из общедоступного ПО, которые могут использоваться для аутентификации или расшифровки трафика с BMC. Проблема затронула решения Supermicro, OpenBMC, Huawei и Dell.
• Использование учётных данных по умолчанию и заводских случайных учётных данных, которые могут быть скомпрометированы путем раскрытия хеша благодаря уязвимости CVE-2013-4786. Проблема обнаружена у серверов HPE, Supermicro и Dell.

runZero выпустила инструмент с открытым исходным кодом OOBscan для сканирования всего парка серверов компании с целью обнаружения растущего списка уязвимостей BMC, которые она каталогизировала. Помимо запуска OOBscan, администраторы могут обеспечить защиту, установив длинные, уникальные имена пользователей и сложные пароли, отключив IPMI и KCS, где это возможно, изолировав BMC, избегая размещения нескольких адаптеров в общей VLAN.

«BMC по-прежнему представляют собой недооценённый риск», — сообщила runZero, отметив, что исследование указывает на то, что «экосистема значительно отстаёт с точки зрения качества кода и архитектуры». Вместе с тем нельзя не отметить, что доступ к сетевым интерфейсам BMC из Сети крайне не рекомендуется всеми поставщиками оборудования. Кроме того, рекомендуется использовать для них выделенную сеть и открывать доступ к контроллерам только по необходимости.

Участники рынка инфраструктурного облачного провайдинга (IaaS) и платформенных сервисов (PaaS) демонстрируют устойчиво позитивные ожидания. Согласно Индексу уверенности, представленному iKS-Consulting по итогам опроса игроков, совокупный среднегодовой темп роста российского рынка IaaS составит 23–25 %, PaaS — 25–26 % (в период с 2026 по 2029 гг.). Для сравнения, глобальная динамика выглядит значительно скромнее: прогнозируемый CAGR мирового рынка на горизонте до 2030 года оценивается в 13,6 % для IaaS и 11,1 % для PaaS (по данным The Business Research Company).

В числе ключевых факторов опережающего роста отечественного облачного рынка называются высокий спрос со стороны бизнеса и государства, активная цифровизация ведомств, развитие ГИС и платформ электронного правительства, проекты импортозамещения зарубежного ПО, а также бум ИИ/HPC-нагрузок (GPU), которые требуют значительных мощностей.

Источник изображения: Josh Calabrese / unsplash.com

По мнению экспертов, рынок переходит к более зрелой стадии конкуренции. Провайдеры отказываются от однородного ценообразования в пользу сегментированной модели: массовые ресурсы дешевеют, а за высокопроизводительные мощности клиенты платят больше ради гарантированной производительности. На рынке IaaS оценки крупных игроков с собственной GPU-инфраструктурой выглядят оптимистичнее из-за ожидаемого эффекта от внедрения ИИ. В сегменте PaaS ключевым драйвером становятся сервисы для работы с данными и автоматизации разработки, при этом основной потенциал формируется за счёт внешнего коммерческого спроса.

Общий вывод аналитиков: конкуренция смещается от ценовой гонки к качеству сервиса, специализации и доступу к дефицитным ресурсам. Крупным игрокам предстоит наращивать инвестиции в инфраструктуру, тогда как небольшим компаниям придётся усиливать отраслевую экспертизу и партнёрства. Для удержания клиентов публичные провайдеры также активно выходят в сегменты гибридной и on-premise инфраструктуры.

В 2025 году объём рынка публичных инфраструктурных облачных сервисов (IaaS) в России составил 96 млрд руб. К 2030 году при среднегодовом темпе роста около 20 % он более чем удвоится и достигнет 241 млрд руб. Такой прогноз содержится в исследовании, проведённом аналитической компанией Apple Hills Digital.

В настоящий момент ключевыми игроками в упомянутом сегменте IT-отрасли являются Cloud.ru, K2 Cloud, MWS, РТК ЦОД / «Турбо облако», Selectel, T1 Cloud, VK Cloud, Yandex Cloud. Рост IaaS-рынка поддерживают цифровизация отраслей, потребность в гибком доступе к вычислительным ресурсам без капитальных вложений и импортозамещение. Среди сдерживающих факторов — высокая совокупная стоимость владения и низкая зрелость Developer Experience (удобство и скорость работы инженерных команд с облачной платформой — от развёртывания «из коробки» до готовых инструментов интеграции).

Источник изображения: Apple Hills Digital / apple-hills.com

Согласно представленным аналитиками Apple Hills Digital сведениям, надёжность облачных платформ остаётся приоритетом №1 у российского бизнеса. 72 % заказчиков называют стабильность cloud-инфраструктуры главным критерием выбора провайдера. Безопасность и соответствие стандартам ставят на второе место 54 % респондентов. 52 % компаний используют гибридную инфраструктуру, свыше 80 % отмечают влияние искусственного интеллекта на потребление ресурсов, а 24 % фиксируют резкий рост использования GPU-инстансов. Среди тех, кто планирует увеличить бюджет на IaaS, 42 % закладывают в него именно AI/ML-нагрузки.

«По мере повышения зрелости рынка конкуренция между лидерами принимает более многоплановую форму. Исследование показало, что цена уже не является главным фактором выбора провайдера: организации переносят в облако все более серьёзные нагрузки и чувствительные данные и применяют широкий набор критериев выбора, отдавая приоритет надёжности, безопасности и удобства интеграции облачного сегмента в свой IT-ландшафт», — говорится в исследовании Apple Hills Digital.

Отечественные системы управления базами данных доминируют в корпоративной IT-инфраструктуре, однако параллельно активно используются решения с открытым исходным кодом и зарубежные платформы. Об этом свидетельствуют результаты исследования компании Nexign — российского разработчика enterprise-решений для различных отраслей экономики.

По данным опроса Nexign, СУБД от отечественных вендоров доминируют в инфраструктуре российских компаний — об их использовании сообщили 66 % респондентов. Более половины — 54 % — опрошенных применяют решения open source, 40 % продолжают эксплуатировать зарубежные продукты, ещё 6 % затруднились с ответом.

По мнению аналитиков, такие результаты отражают переходный характер текущего этапа развития IT-ландшафта в России. Существенная доля зарубежных решений объясняется значительным объёмом устаревшей инфраструктуры в слое прикладных корпоративных систем. Многие бизнес-критичные приложения исторически разрабатывались и внедрялись в тесной связке с конкретными СУБД. Пока прикладной слой не модернизирован или не заменён, полная миграция баз данных зачастую оказывается либо технически сложной, либо экономически неоправданной.

Источник изображения: Nexign / nexign.com

По данным исследования, компании в среднем используют более одного типа СУБД, комбинируя вендорские продукты и open source. Такой подход продиктован несколькими важными факторами. Во-первых, бизнес стремится снизить риски зависимости от вендора. Во-вторых, значительная часть существующих систем не может быть быстро выведена из эксплуатации без ущерба для бизнес-процессов. В-третьих, использование различных СУБД позволяет организациям балансировать между стоимостью владения, доступностью квалифицированной поддержки и надёжностью решения. Также наличие открытого кода даёт необходимую гибкость и свободу в настройке, в то время как вендорские решения обеспечивают формальные гарантии и SLA.

Однако гибридный подход несёт и определённые риски, отмечают эксперты Nexign. Главный из них — возрастающая сложность администрирования и поддержки разнородной инфраструктуры. Кроме того, усложняются процессы мониторинга и обеспечения безопасности: при неграмотном использовании открытого кода в системе могут образовываться серьёзные уязвимости. Существует также риск непредсказуемого роста совокупной стоимости владения (TCO) при недостаточно продуманной архитектуре.

Что касается критериев, на которые заказчики обращают внимание при выборе СУБД, то для 68 % опрошенных организаций ключевыми требованиями являются отказоустойчивость, поддержка кластеризации и возможность быстрого восстановления после сбоев. Для 66 % важны поддержка высокой нагрузки и масштабируемость, включая горизонтальное масштабирование и репликацию. Соответствие требованиям ФСТЭК и Роскомнадзора, а также наличие сертификации по защите данных, указывают своим приоритетом 38 % опрошенных. Это говорит о том, что для заказчиков становятся важны не только функциональность СУБД, но и технические характеристики, которым ранее уделялось меньше внимания. Компаниям сейчас не нужен «комбайн» со множеством новых функций. Прежде всего они ждут, что СУБД легко впишется в IT-среду и обеспечит безболезненный перенос данных.

Отечественный бизнес активно внедряет искусственный интеллект, но не располагает инфраструктурой, необходимой для его промышленной эксплуатации. К такому выводу пришли аналитики Orion soft в исследовании «Индекс готовности ИИ-инфраструктуры российских компаний».

На основе полученных экспертами Orion soft данных средний индекс готовности инфраструктуры игроков рынка РФ к внедрению ИИ по итогам I полугодия 2026 года составил 38 из 100 баллов, что соответствует начальному этапу формирования инфраструктурной среды для масштабного использования технологий искусственного разума. Индекс учитывает состояние вычислительных ресурсов, наличие специализированных AI- и ML-команд, зрелость процессов эксплуатации, безопасность ИИ-контуров и способность организаций масштабировать ИИ.

Результаты исследования показали, что несмотря на массовый интерес к ИИ, уровень организационной и технологической готовности компаний ощутимо отстаёт от ожидаемых темпов внедрения: 31 % организаций только планируют запуск первых ИИ-проектов, ещё 48 % реализовали не более двух инициатив. Более того, 79 % участников исследования столкнулись с дефицитом профильных специалистов, а потребность в собственных GPU-кластерах испытывают 91 % респондентов.

Источник изображения: Orion soft / orionsoft.ru

Исследование также выявило ключевые приоритеты бизнеса: основным фокусом становится возможность безопасно и экономически эффективно использовать ИИ в корпоративной среде. Более 60 % компаний приоритизируют локальные модели, собственную инфраструктуру или отечественные облачные платформы, что подтверждает растущий спрос на защищённый корпоративный ИИ-контур. Наиболее востребованными сценариями остаются интеллектуальный поиск по внутренним данным, LLM-ассистенты и аналитические сервисы, тогда как обучение собственных моделей остаётся нишевым сценарием.

Российские компании всё активнее рассматривают отечественные системы хранения данных (СХД) и объектные хранилища S3, однако полностью завершить переход на импортозамещённые решения смогли лишь немногие. Об этом свидетельствует проведённое аналитическим порталом «ИТ-инфраструктура» исследование, полученное в результате опроса 200 руководителей ИТ-подразделений компаний финансового, энергетического, транспортного, торгового и ИТ-секторов.

Результаты исследования показали, что в настоящий момент рынок находится на разных стадиях импортозамещения. Только 10 % организаций в РФ полностью перешли на отечественные системы хранения. Более трети — 35 % — находятся в процессе миграции, 15 % планируют начать переход в ближайшие 12 мес., а 21 % пока не смогли подобрать российское решение с необходимой функциональностью. При этом 19 % компаний не планируют переходить на отечественные СХД и S3-хранилища.

Источник изображения: Аналитический портал «ИТ-инфраструктура» / itinfrastructure.ru

В числе основных причин миграции участники рынка назвали требования регуляторов (68 % респондентов) и стремление снизить зависимость от зарубежных вендоров (63 %), включая риски санкций, прекращения технической поддержки и обновлений. Третьим по популярности фактором стали сложности с поставками зарубежных компонентов (45 %).

Ожидается, что наибольшее влияние на развитие рынка в ближайшей перспективе окажут рост объёмов данных и темпов цифровизации (62 %), повышение требований бизнеса к долгосрочному хранению и архивированию (60 %), вопросы безопасности и киберустойчивости (54 %), а также искусственный интеллект (50 %), повсеместное распространение которого приведёт к изменению требований к инфраструктуре хранения данных в организациях.

В целом, по мнению экспертов, российский рынок СХД постепенно переходит от этапа экстренной замены зарубежных решений к более зрелому подходу, при котором компании одновременно решают задачи импортозамещения, модернизации архитектуры и подготовки инфраструктуры к дальнейшему росту объёмов данных. При этом главным критерием перехода становится уже не скорость импортозамещения сама по себе, а способность выстроить надёжную, безопасную и масштабируемую инфраструктуру хранения, которая будет отвечать долгосрочным потребностям бизнеса.