ИТ-оборудование дорожает быстрее согласований: как бизнес меняет планы
Российские компании все чаще сталкиваются с ситуацией, когда согласованного бюджета уже недостаточно для закупки нужного оборудования.
Пока ИТ-служба утверждает конфигурацию серверов и проходит внутренние процедуры, стоимость компонентов может вырасти, а сроки поставки увеличиться на несколько месяцев. Особенно остро проблема проявляется при покупке оперативной памяти, графических ускорителей и комплектующих для высокопроизводительных систем.
По данным исследования MWS Cloud, 71% российских компаний из числа опрошенных сталкиваются хотя бы с одной сложностью при закупке и эксплуатации собственного ИТ-оборудования. На высокую стоимость техники жалуются 28% респондентов. Еще по 18% испытывают трудности с поиском нужных конфигураций и запасных частей, а 17% сообщают о нехватке квалифицированных инженеров.
Проблемы уже влияют на инфраструктурные стратегии бизнеса. Компании пересматривают закупочные планы, оценивают возможность продления срока службы действующего оборудования и активнее рассматривают облачные сервисы. При этом рост спроса на искусственный интеллект создает дополнительную нагрузку на рынок серверных компонентов.
Оборудование может подорожать еще до заключения договора
Закупка корпоративной инфраструктуры редко происходит за несколько дней. ИТ-подразделение определяет требования, выбирает конфигурацию, запрашивает коммерческие предложения, согласовывает бюджет и условия поставки. В крупных организациях к этому добавляются внутренние закупочные процедуры и техническая проверка оборудования.
При стабильном рынке такая последовательность позволяет сравнить поставщиков и выбрать оптимальное предложение. В условиях ограниченной доступности компонентов она создает дополнительные риски.
Особенно чувствительны к задержкам проекты, в которых требуются конкретные модели GPU, определенный объем видеопамяти или нестандартные серверные конфигурации. Если нужная партия заканчивается, поставщик может предложить альтернативу с другими характеристиками либо увеличить срок поставки.
«На первое место среди проблем я поставлю дефицит ключевых компонентов, в первую очередь графических ускорителей и памяти, а рост цен и увеличение сроков поставки — это уже следствие. Нередко случается так, что коммерческое предложение успевает устареть, пока пройдет все согласования», — рассказывает Мария Соловьева, руководитель направления серверной инфраструктуры и систем хранения данных компании «ГИГАНТ — Компьютерные системы».
В отдельных случаях изменение стоимости комплектующих происходит настолько быстро, что компании приходится повторно утверждать бюджет. Для проектов с фиксированными сроками это означает выбор между дополнительными расходами и переносом внедрения.
Попытка заменить дефицитный компонент аналогом тоже не всегда решает проблему. Для серверов необходимо учитывать совместимость оборудования, поддержку со стороны производителя, требования к электропитанию и охлаждению. В случае GPU-систем дополнительно важны объем видеопамяти, производительность межсоединений между ускорителями и поддержка выбранной программной платформы.
Поэтому отсутствие конкретного компонента может потребовать пересмотра всей конфигурации.
Рост расходов не заканчивается после покупки сервера
Высокая цена оборудования представляет лишь часть проблемы. После поставки сервер необходимо разместить, подключить, настроить и обеспечить его стабильную эксплуатацию.
Для традиционной корпоративной инфраструктуры затраты на питание, охлаждение и обслуживание обычно можно прогнозировать на основании уже имеющихся мощностей. Высокопроизводительные GPU-системы способны существенно изменить эти расчеты.
Серверы с несколькими ускорителями предъявляют повышенные требования к электропитанию и отводу тепла. Если действующий ЦОД не рассчитан на такую плотность нагрузки, компании придется модернизировать инженерную инфраструктуру.
В зависимости от характеристик оборудования могут понадобиться дополнительные электрические мощности, новые системы охлаждения, модернизация распределения питания и изменение размещения оборудования в стойках.
При этом часть расходов возникает еще до установки серверов. Подготовка площадки может включать проектирование, монтаж и проверку инженерных систем.
Отдельный вопрос связан с запасными частями. Если оборудование используется для критичных бизнес-процессов, предприятие должно заранее определить порядок восстановления после отказа. Для этого необходимы доступные компоненты на замену, условия гарантийного обслуживания и понятные сроки реагирования.
Особенно чувствительна эта проблема для специализированных GPU-конфигураций. Замена ускорителя требует наличия совместимого оборудования, а ограниченная доступность конкретной модели может увеличить время восстановления.
Нехватка инженерных специалистов добавляет еще один риск. Даже при наличии необходимых комплектующих ремонт и восстановление могут затянуться, если у компании нет сотрудников или подрядчиков с соответствующей квалификацией.
Таким образом, экономику инфраструктурного проекта определяет стоимость владения оборудованием за весь срок эксплуатации, включая его обслуживание и возможные простои.
ИИ увеличивает конкуренцию за серверные мощности
Спрос на высокопроизводительную инфраструктуру поддерживается развитием корпоративного ИИ. Компании переходят от тестирования отдельных моделей к их использованию в рабочих процессах.
По данным «Рег.Облака», за первые пять месяцев 2026 года средний месячный чек на аренду выделенной GPU-инфраструктуры для задач ИИ и машинного обучения увеличился на 64% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, с 1,4 млн до 2,3 млн рублей.
Это изменение отражает в том числе переход заказчиков к более дорогим конфигурациям. По данным провайдера, на ИИ и машинное обучение приходится уже треть заказов на GPU-серверы.
Вычислительные ресурсы требуются банкам, телеком-компаниям, промышленным предприятиям, ретейлерам и разработчикам программного обеспечения. Они используют ИИ для анализа данных, обработки документов, компьютерного зрения, инженерных расчетов и автоматизации внутренних процессов.
Но разные сценарии предъявляют разные требования к инфраструктуре.
Для периодического обучения или дообучения модели может потребоваться высокая производительность в течение ограниченного времени. При эксплуатации корпоративного ИИ-сервиса важнее стабильность работы, предсказуемая задержка и возможность обрабатывать множество одновременных запросов.
Поэтому увеличение спроса на ИИ не означает, что всем компаниям необходимы максимально производительные ускорители. Выбор оборудования должен зависеть от конкретной модели и характеристик нагрузки.
Облако становится альтернативой дорогим закупкам
На фоне роста стоимости оборудования компании начинают активнее оценивать облачную инфраструктуру.
По данным MWS Cloud, 48% участников исследования планируют увеличить потребление услуг ИИ-провайдеров, а 46% намерены активнее использовать платформы для создания ИИ-агентов. Еще 45% ожидают роста потребления облачных систем хранения и обработки данных.
Облако позволяет запускать новые сервисы без покупки серверов и подготовки собственной площадки. Это особенно удобно для пилотных проектов, когда компания еще не знает, какой объем вычислений потребуется после проверки гипотезы.
Однако при постоянной высокой нагрузке аренда может оказаться дороже эксплуатации собственного оборудования. Для сравнения необходимо учитывать тарифы, степень загрузки GPU, затраты на хранение и передачу данных, резервирование и техническую поддержку.
Собственная инфраструктура дает больше возможностей контролировать размещение данных и характеристики вычислительных ресурсов. Но требует капитальных вложений, подготовленной площадки и специалистов для эксплуатации.
Поэтому выбор между облаком и локальным контуром становится финансовой и технической задачей, которую необходимо решать до закупки оборудования.
«Я рекомендую не покупать на вырост и не ждать падения цен, а заранее проектировать архитектуру под конкретные рабочие сценарии и фиксировать цепочку поставок. Если проект экспериментальный, остановитесь на облаке или аренде. И только при запуске в промышленную эксплуатацию целесообразно переходить к собственной инфраструктуре или к размещению в суверенном облаке», — объясняет Мария Соловьева.
При этом промышленная эксплуатация сама по себе не делает покупку оборудования выгоднее аренды. Решение зависит от продолжительности проекта, характера нагрузки, стоимости вычислений и требований к обработке данных.
Гибридная инфраструктура помогает распределять расходы
Одним из вариантов становится гибридная архитектура, при которой часть вычислений выполняется на собственном оборудовании, а дополнительные мощности арендуются у провайдера.
Например, компания может размещать корпоративные базы данных, внутренние сервисы и чувствительную информацию в локальном контуре. Для периодических вычислительных задач, тестирования моделей или временного увеличения нагрузки используются облачные ресурсы.
Такой подход позволяет не покупать оборудование под максимальную нагрузку, которая возникает всего несколько раз в году.
Но гибридная архитектура требует дополнительных расчетов. Необходимо учитывать стоимость передачи данных между площадками, задержки, сетевые соединения, требования к безопасности и особенности интеграции приложений.
Если система постоянно обменивается большими объемами информации между локальной инфраструктурой и облаком, дополнительные расходы могут снизить или полностью устранить предполагаемую экономию.
Поэтому распределять нагрузки нужно с учетом их технических характеристик. Для одной задачи будет выгоднее локальный сервер, для другой — облачный сервис, а для третьей потребуется комбинированный вариант.
Особенно важен этот выбор для организаций, работающих с персональными данными, коммерческой тайной и информацией критичных систем. Размещение таких нагрузок должно соответствовать применимым требованиям законодательства и внутренней политике безопасности.
Как избежать ошибок при закупке оборудования
Изменение рыночной ситуации заставляет компании пересматривать привычные закупочные процедуры.
Раньше при планировании инфраструктуры можно было определить характеристики серверов, получить несколько предложений и выбрать поставщика по цене и условиям обслуживания. Теперь большее значение приобретает доступность комплектующих на протяжении всего проекта.
Компании приходится заранее проверять не только итоговую конфигурацию, но и происхождение оборудования, условия поставки, гарантию и возможность последующего расширения.
Для серверов с GPU важно определить количество ускорителей, необходимый объем видеопамяти, требования к сети, электропитанию и охлаждению. Если оборудование планируется использовать несколько лет, нужно учитывать доступность запасных компонентов и возможность их замены.
Снизить закупочные риски помогает работа с несколькими поставщиками. При долгосрочных проектах можно рассматривать предварительное резервирование оборудования, рамочные соглашения и поэтапные поставки.
Еще один вариант финансирования — лизинг. Он позволяет распределить расходы на оборудование во времени, хотя общая стоимость такого решения будет зависеть от условий договора.
Отдельного внимания требует проверка состояния поставляемой техники.
На рынке могут предлагаться как новые, так и восстановленные серверы и компоненты. Использование восстановленного оборудования допустимо, если его характеристики, состояние и условия гарантии устраивают компанию. Однако покупатель должен заранее знать, какую именно технику получает.
Для критичной инфраструктуры это имеет особое значение. Различия в состоянии компонентов, сроке их предыдущей эксплуатации и гарантийных условиях влияют на риск отказа и стоимость обслуживания.
При выборе поставщика также необходимо оценивать доступность запасных частей. Низкая цена сервера теряет привлекательность, если в случае поломки замена компонента займет несколько месяцев.
Почему локальное производство становится важнее
Дефицит компонентов показывает зависимость российского рынка от зарубежных производственных и логистических цепочек.
Даже при наличии отечественных разработчиков и сборочных площадок значительная часть серверных компонентов, включая высокопроизводительные GPU и отдельные виды памяти, поставляется из-за рубежа.
Поэтому развитие локальной сборки и производства способно повысить устойчивость инфраструктурного рынка. Однако само по себе увеличение количества сборочных предприятий не решит проблему доступности всех комплектующих.
Для снижения зависимости необходимы производственные компетенции, доступная компонентная база, испытания, сертификация и устойчивый спрос на отечественную продукцию.
«Внедрить изменения можно только совместными усилиями со стороны поставщиков, регуляторов и заказчиков. Поддержка сборки, сертификации и локальных производственных линий, а также стимулирование отечественных разработчиков и производителей оборудования повысит устойчивость цепочек поставок», — считает Мария Соловьева.
Дополнительную роль могут сыграть единые требования к описанию конфигураций и подтверждению характеристик оборудования. Это упростит сравнение предложений разных поставщиков и снизит риск получения техники, которая отличается от согласованной спецификации.
ИТ-инфраструктуру придется планировать на несколько лет вперед
Дефицит комплектующих меняет подход к развитию корпоративной инфраструктуры. Компаниям приходится учитывать доступность оборудования еще на этапе проектирования, а стоимость эксплуатации оценивать одновременно с капитальными затратами.
При этом попытка закупать серверы с большим запасом производительности может привести к неэффективным расходам. Оборудование будет простаивать, пока бизнес не сформирует достаточную нагрузку.
Обратная ситуация тоже опасна. Если откладывать закупку до момента, когда вычислительные мощности понадобятся срочно, компания может столкнуться с ростом цен, отсутствием нужной конфигурации или задержкой поставки.
Поэтому ключевым становится прогнозирование нагрузки. ИТ-службам необходимо понимать, какие ресурсы потребуются действующим системам, какие проекты планируется запускать и какую часть вычислений можно перенести в облако.
Важным фактором становится и возможность модернизации существующей инфраструктуры. В некоторых случаях продление срока эксплуатации оборудования, замена отдельных компонентов или перераспределение нагрузок позволяют отложить крупные инвестиции.
Однако такие решения требуют оценки технического состояния серверов, доступности поддержки и рисков отказа.
По результатам исследования MWS Cloud, 48% респондентов ожидают дальнейшего роста цен на ИТ-оборудование в течение ближайших 12 месяцев, а 47% прогнозируют удорожание GPU-ресурсов. Это ожидания участников опроса, но они уже показывают, насколько серьезно бизнес воспринимает проблему.
В ближайшие годы преимущество получат компании, которые смогут заранее определить требования к вычислительным ресурсам, оценить стоимость эксплуатации и подготовить несколько вариантов развития инфраструктуры.
При ограниченной доступности оборудования значение имеет не только закупочный бюджет. Все чаще сроки запуска ИТ-проектов будут зависеть от того, насколько точно компания рассчитала потребности, выбрала архитектуру и подготовила инфраструктуру к дальнейшему развитию.