Развертывание ведущих ИИ-моделей в России подорожало в 2,8 раза за год

Компания MWS Cloud, входящая в состав МТС Web Services, провела анализ требований к вычислительной инфраструктуре для развертывания ведущих мировых и российских больших языковых моделей.

В исследовании были рассмотрены популярные открытые модели, выпущенные весной и летом текущего года. Для 2025 года в анализ вошли Kimi K2, gpt-oss-120b, Gemma 3 27B, GLM-4.5V, Qwen3 235B и российская Cotype Pro 2. На 2026 год были выбраны Kimi K3, Qwen3.5 397B, DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash, GLM-5.2, Gemma 4 и Cotype Pro 3. Выявлено, что средняя стоимость минимального набора ускорителей NVIDIA для запуска одной модели возросла в 2,8 раза — с 13,7 млн руб. в 2025 году до 38,8 млн руб. в 2026 году.

Новые ИИ-модели становятся более мощными, что позволяет им лучше справляться со сложными задачами и обрабатывать больше информации в одном запросе. Однако это требует увеличения объема памяти и более производительных графических процессоров. В результате стоимость видеокарт также растет, что приводит к удорожанию развертывания моделей, как пояснили эксперты MWS Cloud.

Специалисты компании отметили, что цены на GPU в России во многом определяются мировым рынком. Глобальная конкуренция в области ИИ способствует увеличению спроса на вычислительные мощности и, соответственно, росту цен на ускорители. Из-за этого развертывание крупных моделей на собственной инфраструктуре становится более затратным. Тем не менее, единого предела цен, после которого рынок может утратить интерес к ИИ, не существует: в случае, если покупка оборудования перестает быть рентабельной, компании выбирают более компактные модели, оптимизируют вычислительные процессы или переходят в облачные решения, оплачивая только используемые ресурсы.