Neocloud (неооблако) — это новое поколение облачных провайдеров, сфокусированные на предоставлении высокопроизводительных вычислительных мощностей, преимущественно GPU-as-a-Service (GPUaaS), под задачи искусственного интеллекта (ИИ), глубокого обучения (не совсем машинное обучение) и эффективной аналитики BigData. Это провайдеры, которые живут в парадигме “AI-FIRST”. Еще их можно назвать “Фабрикой ИИ” или “AI FACTORY”.
В отличие от гипероблаков (AWS, Azure и Гугл), неоклауды предлагают специализированный стек, оптимизированный для AI-нагрузок, обеспечивая быстрый и устойчивый доступ к современным GPU и расширенные системы контроля парка ИИ-моделей. Можно сравнить это с разницей между большим самолетом, где все отточено и огромное количество клиентов, и бизнес-джетом, который не подчиняется общим процессам и летает под конкретное пожелание. Неоклауд – это персонализация запроса под специфические задачи. Такая специализация дает возможность предложить меньшую цену за более качественную услугу.
За счет более эффективного использования ресурсов, создается возможность дать более дешевую цену за сервис. Это составляет главную ценность для клиентов неоклаудов. Бизнесу дешевле арендовать услугу GPU, чем выстраивать свою инфраструктуру. И это великая битва на сформировавшемся рынке! 2030 год покажет насколько жизнеспособна модель неоклаудов и, возможно, даст нам 4го игрока на давно поделенном рынке.
ВАЖНО: здесь часто будет встречаться термин “Инференс” (inference, от англ. «логический вывод») – процесс применения обученной модели искусственного интеллекта или машинного обучения к новым данным для получения прогнозов, решений или классификации. Это этап практической эксплуатации, когда нейросеть «думает» и выдает результат, используя накопленные при обучении знания. Это ключевое для понимания логики НЕОКЛАУДА. В 2025 году задача была – обучение модели, то сегодня, как говорит NEBIUS, запрос уже на практическое применение.
На графике видно какие требование к инфраструктуре для различных задач, которые связаны с искусственным интеллектом. Обучение и инференс серьезно отличаются друг от друга. Рекомендуем изучить этот график внимательно. Training – обучение моделей. Inference – получение от обученной модели результата.
Ключевые характеристики бизнес-модели Neocloud’ов
Специализация на GPU: Основной упор на услуги аренды мощных графических процессоров (NVIDIA H100/A100 и новые модели от Хуавей) для быстрого и эффективного обучения и инференса ИИ-моделей. Клиент не “стоит в очереди”, пока обычное облако выдаст ему вычислетильные ресурсы. Для современных ИИ-проектов это неприемлемо.
Высокая производительность: Инфраструктура оптимизирована для работы с ИИ, обеспечивая высокую скорость вычислений.
Экономическая эффективность: Цены на GPU-ресурсы могут быть значительно ниже, чем у традиционных гипероблаков.
Специализированные услуги: Включают хранение данных, оптимизированное для AI, и поддержку пайплайнов данных. Скорость и гибкость: быстрое развертывание вычислительных кластеров и гибкие контрактные условия.
Важно: умение управлять своей нагрузкой и распределением данных является преимущество каждой конкретной компании.
Neocloud заняли центральное место в ландшафте облачных вычислений за последние пару лет, и спрос на этот сервис только растет. Neoclouds обладают чрезвычайно ценным опытом и связи с экосистемами для искусственного интеллекта (ИИ) и других специфических задач.
Решающее значение будет иметь активность коммуникации с большим бизнесом, тк именно неоклаудам предстоит активировать переезд бизнеса от классических провайдеров вычислительных ресурсов к специализированным для больших данных и искусственного интеллекта. Поэтому, стоит обращать внимание на проекты сотрудничества с производителями железа и заказчиками проектов индустриального уровня.
ОСНОВНЫЕ NEOCLOUD В МИРЕ И В РФ
Nebius AI (NBIS), Crusoe, CoreWeave (CRWV), Iris Energy (IREN), cloud.ru (РФ), YandexCloud, Тogether AI
ФАКТ 1: Бизнес устал быть привязан к облачным провайдерам. Эта зависимость несет риск.
Многие бизнесы критически оценивают свою зависимость от гиперскейлеров, поскольку давние опасения по поводу “привязки процессов” к облакам становятся все более очевидны. И чем больше становится бизнес, тем сильнее это чувствуется. Классическое облако использует “гравитацию данных”, когда огромный массив данных сложно перенести и проще работать там, где привык. И это неявная привязка к текущему провайдеру.
Недовольство от гиперскейлеров вызвана тремя постоянными болевыми точками: стоимость услуг, соответствие законам (которые меняются с большой скоростью) и персональная настройка под задачи.
• Стоимость: расходы на облачные технологии стало трудно предсказать. Сложные структуры выставления
счетов и высокие комиссии за обработку данных. Бизнесу становится сложнее управлять бюджетами
на информационные технологии (ИТ) и точно прогнозировать долгосрочные затраты. Может получиться ситуация, когда рост затрат на инфраструктуру приводит к незапланированным затратам, которые разрушают экономику бизнеса.
• Соблюдение законов: обязательный суверенитет данных и обязательства по соблюдению требований становятся все более
строгими. Организациям, работающим с регулируемыми секторам, необходима оплная прозрачность в отношении того, где
хранятся их данные и как ими управляют, что глобальные гиперскейлеры не всегда могут гарантировать.
• Кастомизация: общий характер гиперскейлинговых платформ часто не учитывает отраслевые или региональные требования. Сервис предлагает базовые услуги. Но если посмотреть на количество вариантов применений ИИ в бизнесе, то сразу станет очевидно – стандартный подход здесь не подойдет.
Неоклауды дают доступ к вычислительной мощности напрямую с оплатой под запрос. В этом их преимущество. Если классическое облако вынуждено обслуживать огромное количество своих ресурсов – а это программный слой…и он ест ресурсы, но неоклауд дает прямой доступ. Такой подход позволяет сэкономить большое количество ресурсов на очень ресурсоемких задачах. Выгода может достигать до 60% от классических гиперскейлеров.
ФАКТ 2: ДАВЛЕНИЕ СУВЕРЕНИТЕТА И РИСКИ, СВЯЗАННЫЕ С ДАННЫМИ: ПОЧЕМУ NEOCLOUDS СТАНОВЯТСЯ СПОСОБОМ ИЗБЕЖАТЬ ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ СЛОЖНОСТЕЙ ДЛЯ БИЗНЕСА?
Корпоративные облачные стратегии постепенно эволюционируют от подхода, ориентированного на “облако в первую очередь” (Cloud first), к подходу, ориентированному на рабочую нагрузку. Это позволяет повысить КПД потраченного на вычислительные ресурсы бюждета.
Вместо того, чтобы по умолчанию использовать одно облако, бизнес отдает предпочтение инфраструктуре, соответствующей их запросам и соответствующим требованиям по отклику системы и контролю местоположения данных. Этот сдвиг особенно заметен в сильно регулируемых и чувствительных к производительности отраслях, таких как здравоохранение, финансы и производство.
Бизнес-концепция неоклауда подразумевает гибкую подстройку под запрос клиента. Более того, потенциальные запросы превентивно интегрируются на уровне архитектуры. Это позволяет стать полноценным партнером, а не просто поставщиком инфраструктуры.
Многие предприятия, особенно в Европе и Азии, должны во все большей степени соблюдать местные правила конфиденциальности данных пользователей. Суверенитет данных – один из сильнейших факторов перехода на neocloud.
Распределенные данные Neoclouds и четкая привязка к географии позволяет организациям соблюдать нормы законов при сохранении предсказуемых затрат и операционной эффективности.
Важно: необходимо учитывать то, что хоть мы и говорим “облако” это все железо, которое работает в дата-центрах. И его местоположение важно. Нельзя дать клиенту 10 чипов для работы, которые находятся в разных регионах от локации клиента. Это будет качественно проигрывать локальной группе из 10 чипов. Поэтому, есть необходимость расширять географию присутствия.
Интересно: некоторые провайдеры, такие как Crusoe, привязали свои ценностные предложения к экологической устойчивости, сочетая оптимальное использование графических процессоров (GPU) и все доступные возможности оптимизации затрат на функционирование дата-центра. Это происходит благодаря использованию возобновляемых источников энергии и снижению количества выбросов. NEBIUS выстраивает цикл охлаждение своего оборудование в замкнутом контуре, чтобы избежать потерь воды в локальной экосистеме.
ФАКТ 3: РЫНОЧНАЯ ВОЗМОЖНОСТЬ ПЕРЕДЕЛА РЫНКА — NEOCLOUDS ДОЛЖНЫ ДЕЙСТВОВАТЬ СЕЙЧАС, ИЛИ ГИПЕРСКЕЙЛЕРЫ ПРОДОЛЖАТ ДОМИНИРОВАТЬ!
Согласно рыночным данным ABI Research, мировой рынок графических процессоров как услуги (GPUaaS), поставляемых
neocloud идет на кратный рост, увеличившись с 42 миллиардов долларов США в 2025 году до почти 250 миллиардов долларов США к 2030. Это отражает совокупный годовой темп роста (CAGR) примерно в 42%, обусловленный резким ростом рабочей нагрузки и требований к качеству инфраструктуры. Аналитики прогнозируют рост по экспоненте на специфичные для ИИ-ресурсы.
ИНТЕРЕСНО: Технологии и программное обеспечение остаются крупнейшим сегментом сектора (148 миллиардов
долларов США к 2030 году), но регулируемые отрасли (финансы, здравоохранение, государственное управление) в
совокупности составят 60 миллиардов долларов США (25% от общемировой выручки) к 2030 году. Применение бизнесом, за котороым пристально следит регулятор, ИИ-технологий требует соответствия всем необходимым правилам. И это окно возможности для неоклаудов.
ВАЖНО: если раньше ресурсы процессоров тратились на обучение моделей, где не так критична скорость отклика и расположение данных (классические облака), то сейчас индустрия идет к серьезному сдвигу – необходим результат от применения уже обученных моделей (неоклауд).
ФАКТ 4: КАЖДЫЙ NEOCLOUD ИМЕЕТ УНИКАЛЬНОСТЬ. ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ НАПРАВЛЕННОСТЬ И БИЗНЕС-МОДЕЛИ ЗНАЧИТЕЛЬНО ОТЛИЧАЮТСЯ!
Поставщики неооблачных услуг не единая и однородную группа. Они качественно различаются по типам рабочих нагрузок, на которые они ориентируются, способу развертывания инфраструктуры и способу взаимодействия с своими клиентами.
С технологической точки зрения, поставщики специализируются в зависимости от потребностей в производительности и нормативных требований.
Компании, предлагающие GPUaaS, ориентируются на краткосрочные, высокоинтенсивные рабочие нагрузки, такие как прототипирование и вывод инференса ИИ. Эти компании используют физические и совместно используемые виртуальные машины для обеспечения быстрых и экономичных вычислений.
В отличие от них, суверенные и узкоспециализированные игроки делают упор на соответствие требованиям и контроль. Действительно, они используют частные, гибридные или периферийные среды, которые соответствуют строгим требованиям к размещению данных и безопасности.
С точки зрения бизнеса, модели неооблачных решений столь же разнообразны. Компании, предлагающие GPUaaS, часто используют транзакционное ценообразование или оплату по мере использования, чтобы привлечь разработчиков, которые ценят гибкость и минимальные обязательства. С другой стороны, компании, предлагающие полный спектр услуг и специализирующиеся на конкретных отраслях, строят более глубокие партнерские отношения посредством долгосрочных контрактов, управляемых услуг и проектов совместной разработки. Эти стратегические отношения позволяют им напрямую интегрироваться в корпоративные рабочие процессы и предлагать более ценные, индивидуальные решения.
Сегментация неоклаудов по типу бизнеса и технологий
GPUaaS Opportunists. GPUaaS “под запрос”. Кратковременные рабочие нагрузки ИИ, такие как прототипирование, тонкая настройка и вывод результатов; виртуальные машины без операционной системы или с общим доступом.
Инфраструктура. Смешанный тип (арендованный или совместно размещенный парк машин)
Бизнес-модель. Цифровые порталы самообслуживания и онбординг новых клиентов под руководством разработчиков.
Тарифы. Быстрое подключение, гибкое ценообразование и простота для разработчиков
Full-Stack AI-First Platforms. Полноценное облако с акцентом на ИИ. Обучение базовых моделей, масштабируемое
выведение результатов и многомодальные рабочие нагрузки ИИ; управляемые кластеры или
бессерверные среды.
Инфраструктура. Собственность или долгосрочная аренда.
Бизнес-модель. Корпоративные продажи и совместные продажи с поставщиками графических процессоров; поддержка разработчиков.
Тарифы. Комплексная инфраструктура ИИ, высокая производительность и масштабируемые управляемые кластеры.
Decentralized Compute Marketplaces. Децентрализованные вчислительные маркетплейсы. Распределенные и управляемые сообществом вычисления; развертывание на основе одноранговых сетей или токенов.
Инфраструктура. Внешний (размещенный сообществом своими силами).
Бизнес-модель. Взаимодействие, инициированное сообществом, через платформы с открытым исходным кодом.
Тарифы. Недорогая, прозрачная инфраструктура и открытая экосистема участия.
Domain-Specific AI Infrastructure Providers. специализированный на ИИ инфраструктурный провайдер. Вертикальные и регулируемые рабочие нагрузки, такие как клинический, финансовый или промышленный ИИ; гибридные или интегрированные вертикальные стеки.
Инфраструктура. Смешанные (арендованные, собственные или совместные предприятия)
Бизнес-модель. Прямые продажи в отрасли и партнерские отношения с независимыми поставщиками программного обеспечения (ISV)
Тарифы. Согласование с законодательными требованиями, оптимизация области ИИ,
и надежный суверенитет данных.
ФАКТ 5: НЕООБЛАКА ИНВЕСТИРУЮТ В БУДУЩЕЕ, А ТЕ, КТО ОСТАНЕТСЯ НА МЕСТЕ – ПРОИГРАЮТ
Чтобы укрепить свою конкурентоспособность и выделиться на фоне крупных облачных провайдеров, они активно
приобретают компании, занимающиеся программным обеспечением, данными и искусственным интеллектом, которые расширяют их внутренние возможности. Эти приобретения помогают создавать полнофункциональные экосистемы, объединяющие вычислительные ресурсы, хранилище, мониторинг и инструменты разработки ИИ. Эта тенденция также свидетельствует о сдвиге в сторону вертикализации, поскольку неооблачные провайдеры начинают адаптировать свои платформы к конкретным отраслям
и рабочим нагрузкам.
ФАКТ 6: БУМ НЕОКЛАУДА ПОДДЕРЖИВАЕТСЯ ВЕНЧУРНЫМИ ДЕНЬГАМИ — И РЫНОЧНОЙ ИМПУЛЬСОМ, КОТОРЫЙ МОЖЕТ ИЗМЕНИТЬСЯ В ОДНУ НОЧЬ
Поставщики неооблачных решений получают значительную поддержку со стороны венчурного капитала и крупных инвестиционных проектов. По данным PitchBook, инвестиции венчурного капитала в неооблачные компании выросли примерно на 270% в годовом исчислении в 2024 году, составив около 3,7 млрд долларов США в рамках 50 сделок против примерно 1 млрд долларов США в 2023 году.
Оптимизм фондового рынка в отношении неооблачных решений сохраняется и в 2025 году, что способствует быстрому расширению инфраструктуры искусственного интеллекта.
Среди заметных инвестиционных проектов можно отметить следующие:
Nebius: Акционерное финансирование, декабрь 2024 г. (700 млн долларов США); инвесторы, включая Accel, NVIDIA и Orbis,
поддерживают расширение компании в суверенную инфраструктуру ИИ в Европе и Северной Америке.
Lambda Labs: Серия D, февраль 2025 г. (480 млн долларов США); возглавляемая Andra Capital и SGW, позволяет осуществлять крупномасштабное строительство центров обработки данных и увеличивать доступность графических процессоров для рабочих нагрузок ИИ.
Crusoe Energy: Раунд серии E, октябрь 2025 г. (1,375 млрд долларов США); возглавляемый Valor Equity Partners и Mubadala Capital.
Это венчурное финансирование дополняет другие недавние раунды, доводя оценку компании до более чем 10 млрд долларов США.
ФАКТ 7: ДИВЕРСИФИКАЦИЯ ПОСТАВОК “ЖЕЛЕЗА” и ЧИПОВ КРАЙНЕ ВАЖНА ДЛЯ УСТОЙЧИВОСТИ БИЗНЕСА
Большинство провайдеров сильно зависят от оборудования NVIDIA, в меньшей степени от AMD и Intel. Такое распределение рынка производителей чипов. Сегодня появились решения от Хуавей. Возможно, это позволит снизить дифицит в перспективе. Также есть новый проект от Илона Маска – Terafab, который должен стать одним из самых больших производителей чипов. Но это только для компаний Маска. Еще есть TPU (Google), CEREBRAS (OpenAI), Tranium (Amazon).
Техническая зависимость и необходимость постоянного обновление железа делает Неоклауды уязвимыми перед риском ограничениями поставок, волатильностью цен и конкурентными рисками.
По мере роста нагрузок ИИ и ускорения масштабирования концепции “инференца”, чрезмерная зависимость от существующих поставщиков чипов становится все более неустойчивой. Появление новых поставщиков микросхем, таких как Groq, Cerebras, SambaNova и Recogni, демонстрирует, что эффективные, специализированные альтернативы графическим процессорам набирают популярность.
За счет диверсификации вычислительного оборудования неооблачные провайдеры могут снизить затраты, повысить энергоэффективность и застраховаться от зависимости “одного поставщика”. Партнерства, подобные партнерству Groq с Equinix в Европе или расширению Cerebras в сфере облачных сервисов для инференции, указывают на перспективные пути развития.
В течение следующих двух лет неооблачные решения, использующие передовые технологии и поддерживающие открытые стандарты, будут иметь лучшие возможности для предоставления конкурентоспособной, суверенной инфраструктуры ИИ, соответствующей меняющимся региональным и корпоративным потребностям.
Важно: здесь необходимо помнить о сложности в управлении большого парка “железа”, который состоит из чипов различных производителей. Здесь ситуация как с Windows и Apple. Нельзя легко запустить программу сделанную для одной операционки на другой. Нужны доработки или “адаптеры”. А это снижает производительность.
ФАКТ 8: НЕОКЛАУДЫ ВЫНУЖДЕНЫ ПОСТОЯННО ИНВЕСТИРОВАТЬ В “ЖЕЛЕЗО”
Неооблачные провайдеры постоянно инвестируют огромные капитальные средства (CAPEX), в стремлении создать современные центры обработки данных, ориентированные на искусственный интеллект. Это следствие взрывного роста возможностей современных моделей ИИ – если ты не успел, то стал ненужным. Нужно помнить, что если растет количество пользователей, которые активно обучают свои современные модели ИИ, то будет кратно расти количество необходимых видеокартд. Например, если раньше (201) модель можно было обучить на двух домашних видеокартах, то сегодняшние модели от OpenAI (не современные, а третье поколение) потребует 4 специализированных чипа для ИИ. Рост затрат необходимость, иначе не будет ценности, которую может дать бизнес-модель неоклауда.
В отличие от гипермасштабных компаний, неооблачные провайдеры не имеют диверсифицированных источников дохода, таких как реклама или электронная коммерция, что, естественно, создает риски. Технически, неоклауды зависят от эффективности применения ИИ.
Интересно: CoreWeave иллюстрирует масштаб этой ставки. Компания планирует потратить от 12 до 14 миллиардов долларов США на CAPEX в 2025 году и готовится более чем удвоить эту сумму в 2026 году. Другие неооблачные провайдеры следуют аналогичным путем, расширяя мощности электроснабжения, заключая долгосрочные договоры аренды и строя объекты, соответствующие стандартам гипермасштабных компаний.
Эти инвестиции отражают растущую уверенность в будущем спросе на неооблачные решения. Однако неооблачные провайдеры вкладывают все свои средства в один проект, подвергая себя потенциальным финансовым рискам в случае изменения приоритетов гипермасштабных компаний или крупных предприятий.
ФАКТ 9: НЕОКЛАУДЫ БОЛЬШЕ ОБЕСПЕЧИВАЮТ РАБОТУ КЛАССИЧЕСКИХ ГИПЕРСКЕЙЛЕРОВ, ЧЕМ БИЗНЕСА. ЭТО ОПАСНАЯ ЗАВИСИМОСТЬ
Большая часть текущего спроса на услуги НЕОКЛАУДОВ по-прежнему исходит от традиционной модели создания стоимости вычислительных ресурсов, а не от конечного бизнеса. Крупнейшие облачные компании и производители чипсетов становятся крупнейшими клиентами инфраструктуры неооблачных решений, используя этих провайдеров для расширения мощностей, управления использованием ресурсов и преодоления узких мест в инфраструктуре для ИИ. Хотя эти партнерства подтверждают возможности неооблачных решений, они также подвергают этот сегмент индустрии риску трансформации из стратегических партнеров в классичческих поставщиков.
Например: NVIDIA стала ключевым клиентом для поставщиков неооблачных услуг, арендовав у Lambda около 18 000 графических процессоров в рамках четырехлетнего соглашения на сумму 1,5 миллиарда долларов и выделив 6,3 миллиарда долларов США на приобретение неиспользуемых мощностей CoreWeave до 2032 года. Эти соглашения гарантируют использование графических процессоров, стабилизируют доходы от неооблачных услуг и обеспечивают NVIDIA гарантированный доступ для внутренних исследований и разработок (НИОКР).
Например: Microsoft подписала пятилетнее соглашение с Nebius на сумму 17,4 миллиарда долларов США на предоставление мощностей для центров обработки данных с использованием графических процессоров, приостановив при этом строительство собственных объектов общей мощностью около 1,5 гигаватт (ГВт). Партнерство помогает Microsoft удовлетворить растущий спрос на ИИ и выйти на суверенные и региональные рынки без крупных новых капиталовложений.
Стратегический фокус:
Подобные партнерства демонстрируют, как гиперскейлеры и производители чипсетов используют неооблачные решения для балансировки мощностей и снижения затрат на собственную инфраструктуру.
Однако они также выявляют стратегическую уязвимость: неооблачные решения рискуют остаться в роли бэкэнда, вместо того чтобы превратиться в прямые корпоративные платформы.
Реальная опасность заключается не в переходе от обучения к инференции — скорее наоборот, инференция может быть выгодна неооблачным решениям благодаря необходимости распределенных, чувствительных к задержкам архитектур.
Большая угроза заключается в том, что спрос на ИИ в корпоративном секторе может никогда не реализоваться в ожидаемом масштабе, если неооблачные решения не будут активно обучать вертикальные отрасли и создавать индивидуальные решения. Без этого стимула неооблачные решения могут остаться брокерами GPU для гипермасштабных компаний и производителей чипсетов, оказавшись в ловушке товарного рынка и уязвимыми для давления на маржу по мере консолидации контроля со стороны гипермасштабных компаний.
Чтобы обеспечить долгосрочную актуальность бизнес-модели, поставщики неооблачных решений должны перейти к прямому взаимодействию с предприятиями. Им следует строить доверительные отношения и демонстрировать, как их инфраструктура ИИ обеспечивает измеримую операционную ценность в конкретных отраслях, таких как производство, здравоохранение, финансы и розничная торговля.
До сих пор большинство поставщиков неооблачных решений расширялись горизонтально, развертывая инфраструктуру на основе графических процессоров и дополняя ее широким спектром программного обеспечения и управляемых сервисов, таких как платформы для управления операциями машинного обучения (MLOps), хранилища данных и инструменты оркестровки. Такой подход подходит их первым клиентам, в первую очередь стартапам и исследовательским группам в области ИИ, которые отдают приоритет гибкости и контролю. Однако по мере выхода неооблачных решений на корпоративный рынок эта модель становится менее эффективной. Предприятия в таких отраслях, как производство, финансы и здравоохранение, имеют весьма специфические потребности, связанные с соответствием требованиям, интеграцией и операционными рабочими процессами. Эти клиенты глубоко интегрированы в существующие облачные экосистемы и нуждаются в индивидуальных решениях для эффективной миграции рабочих нагрузок. Приобретение компанией CoreWeave компании Monolith AI устанавливает рыночный стандарт. Интегрируя специализированную платформу ИИ, разработанную для исследований и разработки продуктов, CoreWeave создает полнофункциональные облачные платформы ИИ, которые отвечают потребностям промышленных и производственных организаций.
ФАКТ 10: НЕОКЛАУДЫ ДОЛЖНЫ САМИ ОБЪЯСНЯТЬ СВОИМ КЛИЕНТАМ ПЛЮСЫ РАБОТЫ С НИМИ
Критически важной задачей для рынка неооблачных решений является формирование спроса со стороны предприятий. Хотя технологии и программное обеспечение останутся крупнейшим сегментом (148 млрд долларов США к 2030 году), ожидается, что регулируемые отрасли — финансы, здравоохранение и государственное управление — в совокупности составят 60 млрд долларов США (25% от мирового дохода).
Эти сектора представляют собой следующий рубеж для внедрения неооблачных решений, но они еще не полностью убеждены в их ценности. Без активного обучения и поддержки поставщики неооблачных решений рискуют оказаться в стороне, поскольку крупные компании будут уделять больше внимания соответствию нормативным требованиям и специализированным стекам ИИ для конкретных отраслей.
КЛЮЧЕВЫЕ РИСКИ СЕКТОРА
Несмотря на стремительный рост популярности неооблачных решений, их долгосрочная траектория развития далеко не гарантирована. Быстрый рост, чрезмерная зависимость от нескольких гипермасштабных клиентов и ограничения в поставках оборудования создают растущие проблемы, которые могут препятствовать стабильности и масштабируемости.
•Проблемы масштабирования: Многие неооблачные решения расширяются быстрее, чем позволяют их логистические, инфраструктурные и инженерные мощности. Это может увеличить вероятность проблем с производительностью, связанных с задержкой и временем безотказной работы.
•Концентрация клиентов: Небольшое количество контрактов с гипермасштабными компаниями обеспечивает большую часть выручки, оставляя поставщиков уязвимыми в случае снижения расходов или изменения соглашений. Например, на долю Microsoft приходилось 62% общей выручки CoreWeave в 2024 году.
•Усталость от финансирования: Государственное и правительственное финансирование, особенно в Европе, может замедлиться, поскольку политики ставят под сомнение независимость неооблачных решений от гипермасштабных компаний.
•Аппаратные узкие места: Для обеспечения работы графических процессоров следующего поколения, таких как NVIDIA GB200, требуются передовые
инфраструктура, системы охлаждения и инженерные кадры, которые трудно найти.
• Фрагментация рынка: Наблюдается раскол между крупными лидерами неооблачных решений, стремящимися к заключению контрактов высшего уровня, и региональными игроками, ориентированными на задачи вывода и суверенные рабочие нагрузки ИИ. Эффект домино проявится по всей цепочке создания стоимости вычислительных ресурсов, затронув OEM-производителей серверов, гипермасштабные компании, поставщиков чипсетов и независимых разработчиков программного обеспечения для ИИ.