Rambler's Top100
Реклама
 
Все новости Новости отрасли

Стоимость аренды облачных видеокарт в РФ выросла на 27% к концу 2025 года

12 марта 2026

В IV квартале 2025 на российском рынке благодаря нескольким крупным игрокам стал доступен ускоритель NVIDIA H200. Его появление привело к изменению цен на виртуальные ресурсы с видеокартами: в конце года средняя стоимость аренды увеличилась почти на 30%, превысив порог в 130 тыс. рублей в месяц.

При этом  первую половину прошлого года рынок демонстрировал стабильность. У крупнейших облачных провайдеров вплоть до третьего квартала средняя стоимость аренды популярных моделей GPU для корпоративных клиентов держалась в районе 100 тыс. рублей в месяц.

Такие данные опубликовал облачный провайдер «Турбо Облако», входящего в коммерческий ИТ-кластер «Ростелекома», по итогам анализа российскогоо рынок графических процессоров (GPU) в 2025 году.

Примечательно, что цена за аренду единицы вычислительной мощности, наоборот, пошла вниз. Средняя стоимость одного гигабайта памяти для ИИ-моделей в начале 2025 года составляла около 2,8 тыс. рублей в месяц, а в четвертом квартале снизилась на 5%, что сделало высокие технологии доступнее для различных сегментов рынка.

Самыми дорогими и производительными на рынке стали карты NVIDIA H200 141 ГБ: средняя стоимость их аренды в облаке достигла порядка 500 тыс. рублей в месяц. Новинка ориентирована на задачи генеративного ИИ, обучение больших языковых моделей и высокопроизводительные вычисления в научных и инженерных проектах.

Самой доступной оказалась карта NVIDIA A2 16 ГБ — средняя стоимость аренды виртуальных ресурсов с такой видеокартой составила около 12 тыс. рублей в месяц. Решение нашло применение в прикладных индустриальных сферах: от анализа видео с камер наблюдения в реальном времени до работы автоматизированных касс и контроля качества на производственных линиях.

В «Турбо Облаке» подчеркивают, что переход на облачную модель потребления GPU-мощностей становится безальтернативным стандартом для бизнеса. Облачные услуги с графическими процессорами позволяет решать широкий спектр задач: от обучения моделей ИИ и генеративных сервисов до 3D-визуализации и сложных научных расчетов.

Источник: Ростелеком

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.