Евгений Мартынов: «Мы делаем ИИ и автоматизацию такой же естественной инфраструктурой, как электричество или интернет»

CIO Рег.облака Евгений Мартынов для «Кода Дурова» — о том, как изменились запросы клиентов за последний год, почему бизнес перестал экспериментировать и перешел к долгосрочным проектам, зачем облачному провайдеру low-code-инструменты и как устроены ИИ-ассистент и готовое приложение n8n.

Рег.ру известен прежде всего как крупнейший регистратор доменов, но в последние годы компания активно развивала облачное направление. В 2025 году оно было выделено в самостоятельную структуру — Рег.облако. Под новым брендом собраны все инфраструктурные сервисы: от виртуальных машин до GPU-серверов и ИИ‑решений. Собственная облачная платформа, сеть дата‑центров уровня Tier III в нескольких регионах и фокус на open‑source‑технологии — с этим багажом Рег.облако входит в число заметных игроков российского рынка.

— Рег.облако сделало ставку на GPU как основу своего ИИ-направления. Расскажите, как изменился спрос за последний год — что клиенты хотят от GPU-инфраструктуры сегодня и чего хотели раньше?

—  За последний год запросы клиентов существенно изменились: спектр задач сместился от разовых экспериментов к долгосрочному внедрению ИИ‑решений в бизнес‑процессы. Мы видим, что все больше обращений поступает именно на новое и дорогое железо — особенно GPU‑серверы. Первая партия оборудования едва успевает прийти с завода, а клиенты уже спрашивают о следующих моделях.

Чаще всего на наших мощностях сейчас решают задачи, связанные с искусственным интеллектом: запуск и развертывание больших LLM‑моделей в контролируемых контурах, обучение собственных моделей, генеративные задачи и задачи computer vision. В этом легко увидеть системный переход бизнеса от «попробовать» к тому, чтобы строить на ИИ‑инфраструктуре стабильные продукты и сервисы.

— Оборудование за последний год сильно подорожало. Как вы для себя определяете, что можно переложить в стоимость услуг, а на чём не стоит экономить?

— Действительно, с ценами сейчас происходит нечто невообразимое: рынок GPU и памяти переживает дефицит и тотальный рост стоимости компонентов. Но в этом контексте все равно работает рынок, действуют законы конкуренции, и у каждой компании есть свои принципы маржинальности и стратегия.

Повышение цен на оборудование рано или поздно отражается и в стоимости услуг — это закономерный тренд. Однако с точки зрения инженерной честности мы не уходим в компромиссы по качеству и не перекладываем риски на клиента. Мы продолжаем держать планку надежности, доступности и соответствия стандартам, чтобы наши решения оставались предсказуемыми и безопасными, даже в условиях сложного рынка.

— Вы запустили сетевые блочные диски, где хранилище живёт отдельно от сервера. Что, кроме инженерного любопытства, за этим стоит? Какие реальные запросы клиентов вас к этому подтолкнули?

— Сетевые диски открывают перед бизнесом возможности, которых раньше просто не было: данные живут независимо от сервера, что снижает вероятность отказа и повышает доступность. Можно расширять хранилище по более выгодной цене и переключать диски между облачными серверами без остановок. Это основа для отказоустойчивых решений: кластеров, репликаций, резервного копирования и масштабирования без перепроектирования инфраструктуры.

Удаленные сетевые диски и хранилища — далеко не новая архитектура, за ними уже стоит реальное сегодня: современные дата‑центры и облачные платформы давно отделяют хранилище от вычислений. В будущем без такого подхода не обойтись — это естественная эволюция: от жесткой привязки диска к серверу к гибкой, управляемой и надежной инфраструктуре хранения, которая подстраивается под бизнес‑задачи, а не наоборот.

— Рег.облако запустило «ИИ-ассистента». Сейчас у каждого второго провайдера есть что-то с похожим названием. Чем ваше решение отличается от всех остальных и для кого вы его создавали на самом деле?

— Наше решение специально задумано как простое, безопасное и гибкое. Оно построено на open‑source‑технологиях и полностью контролируется клиентом: мы не смотрим в API‑вызовы и не просматриваем данные, которые обрабатываются и хранятся в его инфраструктуре, — все остается в контролируемом контуре.

На стороне выбора моделей мы не ставим барьеров: клиент может подключать любые модели с ollama.com, включая собственные или сторонние open‑weight‑модели. При этом решение преднастроено для быстрого старта — есть чат‑бот, набор популярных моделей (Gemma 3, DeepSeek, LLaMA и другие), а также готовый API‑интерфейс.

В то же время ИИ‑ассистент легко кастомизируется даже через веб‑интерфейс, без глубоких технических навыков: подключается RAG, веб‑поиск, устанавливаются новые модели, агрегируются данные и создаются интеграции с внешними сервисами — в том числе с low‑code‑платформой n8n.

Мы создавали его в первую очередь для бизнеса, которому важно не «просто поиграть с ИИ», а работать с конфиденциальными данными, контролировать окружение и быстро интегрировать ИИ‑агентов в реальные бизнес‑процессы: поддержку, документооборот, аналитику, автоматизацию задач и так далее.

—  Вы говорите, что ИИ-ассистент построен на open-source и полностью контролируется клиентом. А сами сотрудники Рег.облака используют его для внутренних задач? Можете поделиться примером, как вы у себя автоматизировали какую-то рутину с его помощью?

— Да, мы используем его для внутренних задач, например когда нужно обработать данные, которые нельзя выводить за контур компании. Один из частых сценариев — аналитическая обработка больших массивов: скажем, проанализировать воронку продаж и определить частотность запросов на те или иные услуги, их функциональность. Или взять смысловую классификацию обращений в техподдержку — тоже хорошая задача. Еще применяли в кейсах, где нужно было качественно проверить данные на нормализованность: найти опечатки, повторы, шаблонные формулировки. В ассистенте есть все необходимые механики для интеграции с другими системами и чат-бот для отладки. То, что раньше делал человек, теперь можно поручать роботам.

— ИТ всегда двигалось в сторону упрощения, но сейчас это ускорилось: low-code, no-code, ИИ-помощники. Вы за этим следите — и есть что-то, что вас самих зацепило или подтолкнуло к новым продуктам?

— Мы стараемся не изобретать велосипеды, а выбирать инструменты, которые уже работают и используются нами самими. n8n — один из таких «кирпичиков», который органично вписывается в нашу философию гибкости и простоты использования. Это очень функциональный, но при этом понятный инструмент, получивший широкое распространение в ИТ‑сообществе. Он сочетает no‑code‑подход с возможностью вставлять код, даёт большой набор готовых интеграций и при этом позволяет глубоко кастомизировать сценарии. Без него наш портфель уже кажется неполным: он закрывает тот слой автоматизаций и интеграций, где многие задачи — от связки сервисов до оркестрации ИИ‑агентов — просто перестают требовать отдельной полноценной разработки.

— В феврале вы запустили n8n как готовое приложение в облаке. Зачем облачному провайдеру low-code платформа — и что вы сами получаете от этого инструмента?

— Вместо того чтобы раз за разом писать код для множества пайплайнов, можно собрать сценарий в n8n буквально в несколько кликов: связать Telegram с чат‑ботами, транскрибировать голос из корпоративной телефонии в текст и сразу складировать его в базу знаний, проверять почту на ключевые паттерны через LLM‑помощника, настраивать fine‑tuning и RAG‑сценарии для моделей — любая интеграция и автоматизация в n8n собирается очень легко, за минуты. Да, при помощи ИИ стало довольно просто писать и сам код, но проблема не только в написании: код нужно ещё где‑то запускать, следить за его работой, организовать параллелизм, очереди, обработку ошибок, логирование. n8n даёт всё это из коробки. Для нас это и инженерный азарт, и холодный расчёт. Азарт — в том, как через одну платформу можно радикально упростить построение автоматизаций; расчёт — в том, что бизнес всё чаще ищет решения, где интеграцию процессов можно делать быстро и без длительных циклов разработки.

И если говорить о пороге входа — он ниже, чем кажется. Чтобы начать, достаточно заказать приложение через личный кабинет, посмотреть пару видео и спросить у любой ИИ-модели, как решить конкретную задачу на n8n. Для 80% типовых бизнес-задач хватает базового понимания логики и пары часов экспериментов. Разработчик может понадобиться, если у вас очень специфичная задача, — но это скорее исключение.

— n8n, ИИ-ассистент, GPU-инфраструктура — всё это выглядит как части чего-то большего. Куда Рег.облако движется дальше в ИИ и автоматизации и что вас лично сейчас больше всего драйвит?

— Всё это это части большой волны, и n8n — один из важных инфраструктурных кирпичиков в ней. Все наши планы раскрывать не буду, но сервисов вокруг ИИ в Рег.облаке появится ещё много. Мы идём последовательно по классическому облачному пути: IaaS → PaaS → SaaS, понимая, что нужно рынку, да и нам самим.

Мы слышим и разделяем многие страхи наших клиентов: что будет с конфиденциальностью и безопасностью данных? Насколько сервис окажется надежным и доступным именно тогда, когда он больше всего нужен? Не получится ли так, что технология окажется слишком сложной или дорогой в реальной жизни?

Именно поэтому мы не просто разрабатываем ИИ-решения, а стараемся делать сложные технологии по-настоящему простыми и безопасными в использовании для любого бизнеса: от маленькой кофейни до крупного холдинга. Чтобы ИИ и автоматизация стали такой же естественной инфраструктурой, как электричество или интернет. Это непростая задача. Но именно этот вызов ежедневно мотивирует нас идти дальше.

Реклама. ООО «РЕГ.РУ». Erid: 2VtzqvG4VLQ