Рост ИT-рынка в последние годы был номинальным — его обеспечивало подорожание технологий, а не расширение спроса. В 2026 году рынок вступает в фазу охлаждения. Его поддержит растущий спрос на ИИ, удовлетворить который можно будет через консолидацию и переход к экосистемным платформам, считает руководитель направления «Инфраструктурные решения» КРОК Александр Сысоев.
По итогам 2024 года российский ИТ-рынок вырос на 18,7% и достиг 3,1 трлн руб. Во многом этот рост был иллюзорным — его обеспечивало не увеличение спроса, а стремительное подорожание самих решений. 2025-й стал годом баланса: по предварительным данным аналитиков компании «Эйлер», ИТ-рынок увеличился на 10% — до 3,85 трлн руб.
2026-й станет годом охлаждения: по моим прогнозам, рост будет еще меньше, и составит порядка 3-7% и это с учетом очередного стремительного роста стоимости самих решений. Заказчики сокращают ИТ-бюджеты, все реже делают ставку на масштабные обновления и все чаще пересматривают архитектуру ландшафта, смещая фокус в сторону управляемости и оптимальности.
Кризис железа: дефицит памяти и ажиотаж вокруг графических процессоров
На горизонте — новый виток кризиса компонентов, аналогичный тому, с которым производители оборудования столкнулись в пандемию, но с иными причинами. В 2020 году замедление темпов роста производства в электронной промышленности было связано с нарушениями сроков поставок из-за закрытия границ, а также c вынужденными простоями предприятий из-за карантинных мер.
Общемировой дефицит, который явно обозначился к концу 2025 года, во многом спровоцирован бумом ИИ-технологий и огромными потребностями в ресурсах. Кризис на Западе начался с оперативной памяти (DRAM). По оценке исследовательской компании Omdia, в 2025 году цены на DRAM выросли вплоть до 70%. Сейчас рост распространяется и на твердотельные накопители (SSD).
Кризис пока не так явно сказался на российском рынке, так как в первую очередь он сказался на оперативной памяти большого объема, пока еще не так сильно распространенной на нашем рынке. Однако, по моим наблюдениям, изменения уже проявляются в увеличении сроков поставки оборудования и стоимости отдельных решений, и в дальнейшем обязательно отразятся на конечной стоимости оборудования, при сокращение складских запасов компонентов у производителей.
Развитие ИИ-сферы затронуло не только память, но и графические процессоры (GPU). Они способны выполнять параллельные вычисления, поэтому используются при обучении ИИ. Увеличение спроса привело к росту выручки лидера рынка — Nvidia. По итогам 2025 года она составила рекордные $130,5 млрд, что на 114% больше, чем в 2024 финансовом году ($29,76 млрд).
В России ситуация дополнительно осложняется ограничениями на поставки. Проблема частично решается за счет параллельного импорта, однако отсутствие прямого доступа к вендору — это не только сложности с поставками, но и недоступность официальных лицензий и инструментов, платформ, технологий и технической поддержки.
Новые модели потребления
Дефицит и высокая стоимость вычислительных мощностей вынуждают компании переосмыслить подход к ИИ-инфраструктуре, сделав ставку на технологическую устойчивость. Поэтому компании выбирают альтернативные модели потребления.
Полагаю, что в перспективе трех-четырех лет будут набирать популярность лизинговые форматы, «GPU как сервис» (GPU-as-a-Service) и гибридные экосистемы. Компания может за несколько часов получить доступ к мощному кластеру, чтобы провести эксперимент или протестировать решение, не теряя месяцы на закупку и ввод в эксплуатацию собственного оборудования, и продуктивную среду строить уже на выбранном и протестированном решении с учетом всех внутренних требований и ИБ.
Провайдеры «GPU-as-a-Service» предлагают различные форматы: дробление физических GPU на виртуальные (vGPU) для менее требовательных задач (инференс, разработка), что позволяет обслуживать больше клиентов с одним «железным» сервером; создание гибридных экосистем, где часть нагрузки (например, обработка внутренних данных и постоянные типовые ИИ-задачи) выполняется на собственной инфраструктуре (on-prem), а пиковые и непостоянные ИИ-нагрузки (например дообучение моделей) — на арендованных GPU. Это снижает общую стоимость для клиента и нагрузку на дефицитные ресурсы.
Облачные провайдеры предоставляют готовые стеки с предустановленными фреймворками, инструментами MLOps и предобученными моделями, обеспечивающими необходимую гибкость без вложений в капитальную инфраструктуру.
Сравнительно новая ниша на рынке — готовые on-premise платформы, позволяющие реализовать сервис «ИИ как услуга» (AIaaS). Целостная ИИ-среда помимо аппаратного слоя включает инструменты для MLOps, готовые LLM и управляемый маркетплейс сервисов, что позволяет командам разворачивать ИИ-решения «под ключ» в своем контуре и масштабировать их по мере роста нагрузки.
Подробнее о том, почему консолидация ресурсов и компетенций станет платформой для взросления рынка, перехода к зрелой модели развития и реальной технологической эффективности, читайте в материале на РБК Pro.