Серверы в России подорожали на четверть, ИИ съел всю память

Серверы в России подорожали на четверть, ИИ съел всю память

Серверы в России подорожали на четверть, ИИ съел всю память

В первом полугодии 2026 года средняя стоимость типового сервера в России выросла примерно на 25%, или на 500 тыс. рублей без НДС. По данным Yadro, основанным на мониторинге госзакупок, теперь одна машина компании в среднем обходится в 2 млн рублей. Другие участники рынка оценивают подорожание российских серверов ещё выше — примерно в 35%.

Главным пожирателем бюджета стала память. Около 80% прироста себестоимости пришлось на ОЗУ и накопители, сообщают «Ведомости».

Отдельный модуль DDR5 объёмом 64 ГБ, стоивший в 2025 году 12-16 тыс. рублей, сейчас продаётся за 253-295 тыс. В феврале цена доходила до 338 тыс. рублей.

Комплект из 16 таких модулей за год подорожал в 7,4 раза — примерно до 4 млн рублей. То есть одна только память теперь способна стоить вдвое дороже среднего готового сервера. SATA SSD на 480 ГБ прибавили в цене в 7,3 раза, достигнув 59 тыс. рублей, а SAS SSD объёмом 3,84 ТБ — в 3,1 раза, превысив отметку 236 тыс. Процессоры подорожали до 40%, графические ускорители — на 20-80%.

Причина — глобальная перестройка производства под ИИ. Производителям выгоднее выпускать дорогую HBM-память для ускорителей, поэтому мощностей для обычных DDR4 и DDR5 остаётся меньше. Российский рынок ощущает дефицит особенно остро из-за зависимости от импортных процессоров, памяти и контроллеров.

Дорожает не только железо, но и ожидание. Сроки поставок выросли более чем вдвое — с 10 до 24 недель. В цену также закладывают транспортные расходы, сложные трансграничные расчёты и риск сорвать контракт.

Удешевления до конца года эксперты не ждут. Некоторые прогнозируют новый рост цен ещё на 15-25%, а крупные объёмы памяти на 2027 год уже раскуплены.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru