Выручка Selectel перевалила за 10 млрд рублей, но рост стал дороже

Выручка Selectel перевалила за 10 млрд рублей, но рост стал дороже

Выручка Selectel перевалила за 10 млрд рублей, но рост стал дороже

Selectel заработал 10,2 млрд рублей в первом полугодии 2026 года — на 14% больше, чем годом ранее. Основным двигателем остались облачные инфраструктурные сервисы: они принесли компании 8,9 млрд рублей, или 87% всей выручки. Клиентская база Selectel за 12 месяцев выросла на 14,4 тыс. заказчиков и достигла 44,5 тыс.

Основной приток обеспечили небольшие клиенты, в том числе благодаря новым конфигурациям VDS. Однако 43% выручки по-прежнему приносят крупные компании.

Самый быстрый рост потребления сервисов показали профессиональные услуги — в 1,4 раза. Финансовый и ИТ-секторы увеличили расходы на инфраструктуру Selectel в 1,3 раза.

Но праздник выручки слегка портит бухгалтерия. Скорректированная EBITDA выросла только на 3%, до 5,4 млрд рублей, а её рентабельность снизилась с 59% до 53%. Чистая прибыль практически не изменилась и составила 1,9 млрд рублей, при этом её маржа сократилась с 21% до 18%.

Операционные расходы подскочили на 23%, до 4,7 млрд рублей. Главной статьёй стал фонд оплаты труда, на который пришлось 65% затрат.

Ещё 6,4 млрд рублей компания вложила в развитие. Из них 4,4 млрд ушли на серверное оборудование — в 1,8 раза больше, чем год назад. Selectel наращивает закупки GPU для ИИ-нагрузок и одновременно сталкивается с подорожанием компонентов, включая оперативную память.

Из-за инвестиционного разгона свободный денежный поток опустился до минус 3,4 млрд рублей, а отношение чистого долга к EBITDA выросло до 2,1. Компания объясняет это расширением дата-центров и закупкой вычислительных мощностей.

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