Исследование: каждая четвертая российская компания использует ИИ в облаке
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.
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.
