Почему именно инфраструктура будет определять развитие рынка ИИ-проектовРоссийский бизнес сделал заметный качественный скачок в IT-сфере за последние два года. От аварийного импортозамещения он перешел к более зрелому этапу – к целевому проектированию инфраструктуры под реальные нагрузки. Главная задача, которую ставят себе большинство компаний, – проекты на базе искусственного интеллекта (ИИ). Больше чем половине из них требуются серьезные доработки IT-инфраструктуры для внедрения ИИ-технологий, а 40% обеспечены необходимыми ресурсами лишь частично.
Для качественного внедрения ИИ недостаточно просто поставить больше мощных серверов. Без продуманной системы управления и четких процессов по разработке и обновлению ИИ-моделей проект быстро превращается в набор разрозненных инициатив, которые сложно масштабировать и контролировать. Важнее научиться грамотно распределять имеющиеся ресурсы и планировать резервы, а не просто докупать «железо» под каждый новый проект.
Практика показывает, что многие ИИ-проекты упираются не в нехватку вычислительных мощностей, а в отсутствие зрелой модели использования. Пилот можно запустить практически на любой инфраструктуре. Но чтобы внедрить систему в промышленную эксплуатацию, нужно контролировать затраты на ее работу в реальном времени, защищать данные и обеспечивать предсказуемое расширение системы. Именно этот «последний километр» сегодня становится главным ограничением для массового внедрения ИИ в крупных организациях.
Ситуацию усложняет структура самого IT‑ландшафта. За последние пять лет компании обновили серверы и системы хранения данных, увеличили долю отечественных высокопроизводительных решений, но к однородной среде не пришли.
Между «железом» (серверами и хранилищами) и прикладными сервисами формируется дополнительный слой – платформы виртуализации и контейнеризации. Они позволяют управлять разнородным оборудованием и ресурсами по единым правилам. Как результат высокого спроса, этот сегмент решений растет быстрее других направлений инфраструктурного ПО. По оценкам участников рынка, доля российских платформ в новых внедрениях превышает 70% и продолжает расти.
Основной драйвер – переход корпоративных систем на микросервисную архитектуру, когда приложение состоит из множества небольших независимых блоков.
Второй – рост ИИ‑нагрузок, которым нужны гибкость и возможность быстро увеличивать мощности.
Контейнеризация становится стандартом для разработки и эксплуатации корпоративных приложений. Ее используют и госструктурах, и на объектах критической информационной инфраструктуры (КИИ). На этом слое разворачиваются ИИ‑сервисы и микросервисы. Ему же доверяют автоматизацию и наблюдаемость за инфраструктурой.
В ближайшие два–три года рынок будет расти за счет внедрения контейнеризации в промышленности, финансах и телекоме, а также за счет интеграции с отечественными решениями виртуализации и оркестрации. Фактически это создает единый платформенный слой, который может одинаково работать и в собственных, и в облачных дата-центрах. Именно этот слой становится основой для ИИ‑платформ.
На этом фоне выбор между собственной инфраструктурой и публичным облаком для КИИ выглядит все менее реалистичным. Если компания ориентируется исключительно на собственные мощности, она упирается в плохую масштабируемость под волнообразные ИИ‑нагрузки и растущую стоимость «железа». Если выбирает публичное облако – в регуляторные ограничения и требования к отказоустойчивости. Поэтому для критической инфраструктуры гибридная модель становится «золотым стандартом».
Важнейшие системы и данные остаются в частном контуре, где проще соблюдать регуляторные требования и управлять рисками. А эластичные и вспомогательные нагрузки выносятся в облако.
Еще одна рыночная тенденция – развитие внутренних корпоративных платформ, которые крупные компании (например, «Сбер» и ВТБ) создают для себя. Через два‑три года часть таких платформ может выйти на открытый рынок в виде готовых коммерческих продуктов и усилить конкуренцию в инфраструктурном сегменте. Впереди мощная консолидация. Выживут и укрепятся те платформы, которые смогут стать основой для единых корпоративных и отраслевых контуров.
Крупному бизнесу и госсектору нужно регулярно отслеживать загрузку мощностей, пересматривать выделенные ресурсы, документировать изменения и поддерживать резервные системы, чтобы в случае сбоя работа не остановилась. Для объектов КИИ важен другой принцип. Не стоит переносить максимальные требования на всю инфраструктуру, эффективнее дифференцировать уровень безопасности и стоимости для разных классов систем.
Отдельный пласт работы – инфраструктурные сервисы. Это операционные системы, корпоративные платформы, мессенджеры, средства для совместной работы и инструменты для разработчиков. На них опираются ИИ‑сервисы и бизнес‑приложения в повседневной работе. Если этот слой фрагментирован или управляется бессистемно (нет единой политики обновлений и подхода к безопасности), то нагрузка на инфраструктуру растет быстрее, чем компания способна контролировать.
Следующий виток конкурентной борьбы развернется не на уровне отдельных ИИ‑моделей и облачных провайдеров, а между инфраструктурными платформами, которые смогут обеспечить масштабирование ИИ-сервисов в реальной корпоративной среде. С понятной экономикой, требованиями к безопасности, устойчивостью к нагрузкам и прозрачной моделью эксплуатации.
источник -
здесь
