Дальше сами

Apple Hills Digital и ряд облачных провайдеров подсчитали: каждая четвертая российская компания уже использует или пилотирует ИИ в облаке, и еще 18% планируют начать в ближайший год.

Печалит только одно: роль провайдера часто ограничивается тем, чтобы выдать ресурсы и не мешать. Почему так происходит и что ждет нас дальше — обсудили с Виталием Агапеевым, руководителем AI-центра экспертизы N3.Tech.

⏪ По нашему опыту, большинство корпоративных ИИ-проектов все еще не доходит до промышленной эксплуатации. Причина чаще не в технологии: она понятна и работает. Разрыв возникает в процессах, данных, культуре и распределении ответственности. Поэтому бизнес активно арендует GPU, но системно встраивать модели в ключевые процессы пока умеют единицы.

Где спрос заметнее всего?

Сейчас лидируют крупные компании. В первую очередь финсектор и ретейл, то есть отрасли с большими массивами данных и постоянным клиентским потоком. Здесь уже есть рабочие кейсы: ассистенты для анализа договоров, персонализация предложений, автоматизация сверок.

Промышленность тоже активно смотрит в сторону облачного ИИ, но до массового внедрения рынок пока не дошел. Основные барьеры: разрозненные данные и устаревшие ERP-системы. По нашим наблюдениям, до 90% проектов с генеративным ИИ в промышленности останавливаются на стадии пилота.

Почему провайдер часто остается только поставщиком инфраструктуры?

1️⃣ Внутренняя неготовность самих компаний. Сначала заказчику нужно понять, где ИИ действительно нужен в его процессах. По нашим наблюдениям, до половины кейсов из корпоративных списков «идей под ИИ» можно решить обычной автоматизацией или управленческими изменениями.

Пока нет карты процессов, описанных данных и понятных владельцев результата, разговор быстро сводится к аренде серверов.

2️⃣ Запрос на экспертизу опережает предложение. Бизнес ждет не только GPU-мощности, но и готовые модели с поддержкой во внедрении. И этот спрос остается незакрытым.

3️⃣ В ИИ-проектах часто размыта ответственность. Кто отвечает за бизнес-эффект? Кто задает правила работы с данными? Кто контролирует риски? Пока эти роли не закреплены, проще согласовать аренду GPU, чем стратегию внедрения.

Что будет дальше?

Предполагаю, что рынок будет развиваться по двум направлениям.

➡️ Облако перестанет восприниматься только как источник вычислительных мощностей. Сейчас 41% компаний используют его именно в таком формате: арендуют ресурсы и дальше строят решения самостоятельно. Эта доля будет снижаться, потому что провайдеры переходят к готовым ИИ-сервисам, предобученным моделям и управляемому инференсу.

➡️ Второй тренд связан с сохранением собственной инфраструктуры. Сейчас полностью в собственном контуре работают около 5% компаний, но в горизонте нескольких лет эта доля может вырасти до 20–30%. На это будут влиять регуляторные требования, расходы на промышленную эксплуатацию ИИ и расширение возможностей локального развертывания моделей.

Базовым сценарием скорее всего станет гибридная модель. Облако будет использоваться для экспериментов, масштабирования и доступа к моделям, а собственный контур для чувствительных данных и стабильных нагрузок ⏩.

#созвонились_обсудили