M1Cloud: Для ИИ-сервисов расстояние до облака важнее его мощности

Дата публикации: 17-07-2026 05:59:00

Для обучения ИИ-моделей требуется высокопроизводительные GPU-серверы, но как только модель обучена и переходит...

Основное содержимое страницы с новостью.

Для обучения ИИ-моделей требуется высокопроизводительные GPU-серверы, но как только модель обучена и переходит в режим эксплуатации (inference), на первый план выходит скорость отклика, то есть одним из решающих факторов становится физическое расстояние между пользователем и дата-центром, в котором развернута облачная платформа. Владимир Лебедев, директор по развитию бизнеса сервис-провайдера M1Cloud, рассказал, что разница принципиальна: при обучении оптимизируется стоимость за час GPU-времени, при инференсе – стоимость каждой миллисекунды задержки исчисляется в потерянных клиентах. Об этом CNews сообщили представители Stack Group.

Латентность как бизнес-показатель

Уже более 10 лет назад компания Amazon выяснила, что каждые 100 мс задержки приводят к снижению продаж на 1%. Сейчас для ИИ-сервисов ставки еще выше: если рекомендательная модель отвечает с задержкой, пользователь уже принял решение без нее. Современные ИИ-приложения работают в реальном времени. Чат-бот должен начать генерировать ответ за доли секунды. Рекомендательная система в e-commerce должна подобрать товары до того, как покупатель прокрутит страницу. Система антифрод в банке должна принять решение о блокировке транзакции за 50–200 миллисекунд – пока карта еще «в терминале». Каждая из этих задач решается в реальном времени и критически зависит от задержки сети. Латентность перестает быть инженерной абстракцией и становится прямым фактором выручки и потерь.

Вычисления должны быть рядом с пользователем

Эксплуатация ИИ-сервиса – это непрерывный поток запросов от реальных пользователей, каждый из которых ожидает мгновенного ответа. В этом случае география ЦОД, где развернуто облако, определяет качество ИИ-сервиса. Для чат-бота, который должен начать стриминг ответа за 100–150 мс, например, потеря на сетевую задержку даже 50 мс с учетом маршрутизации и обработки – это треть бюджета латентности, потраченная впустую.

Для российского рынка это особенно актуально. Более 76% действующих в России дата-центров расположены в Москве и Московской области. Это создает естественное преимущество для провайдеров с площадками в Москве – большинство пользователей и бизнес-систем находятся в радиусе минимальной сетевой задержки. Но одновременно это означает, что компании из регионов – Урала, Сибири, Дальнего Востока – получают ИИ-сервисы с неизбежной дополнительной латентностью.

Рынок инференса растет быстрее рынка обучения

Глобальный рынок ИИ оценивается в $106 млрд по итогам 2025 г. и, по прогнозу Polaris Market Research, будет расти со среднегодовым темпом 19,4% до 2034 г. При этом Gartner прогнозирует, что к 2029 г. 50% всех облачных вычислительных ресурсов будут направлены на ИИ-нагрузки – против менее 10% сегодня. Это означает, что постоянная круглосуточная работа моделей в продакшене – становится основным потребителем облачной инфраструктуры, где латентность критична.

Михаил Сумбатян, IThub: Нужно не конкурировать с ИИ, а научиться им пользоваться Бизнес

Зрелый подход к развертыванию ИИ-сервисов предполагает распределенную архитектуру инференса ИИ-моделей. Тяжелое обучение моделей может происходить в центральном кластере с максимальной концентрацией GPU. Но инференс-серверы – точки, где модель обрабатывает запросы пользователей – должны располагаться максимально близко к потребителю, то есть размещение ИИ-сервиса в ближайшем к пользователю дата-центре.

Для рынка сервис-провайдинга это означает, что с 2026 года будет ощутимо увеличиваться спрос на региональные облачные кластеры, то есть растет необходимость инвестировать не только в наращивание GPU-мощностей, но и в географическое присутствие в нескольких точках с гарантированной низкой латентностью и с возможностью разместить инференс-ноды отдельно от основного кластера.

В мире, где ИИ становится интерфейсом взаимодействия бизнеса с клиентом, миллисекунды – это не техническая деталь. Это деньги, лояльность и конкурентное преимущество.

• Подобрать тариф на виртуальные рабочие места VDI на ИТ-маркетплейсе CNewsMarket

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	M1Cloud: Для ИИ-сервисов расстояние до облака важнее его мощности	5	7	17-07-2026
2	Корпоративный ИИ требует не только GPU, но и управляемой среды	0	7	30-06-2026
3	Провайдеры облачных серверов с видеокартами для ИИ (GPU Cloud) 2026	0	5	30-06-2026
4	CNewsMarket опубликовал новый рейтинг провайдеров облачных серверов с видеокартами для ИИ (GPU Cloud)	0	7	30-06-2026
5	Крупный и средний бизнес за полтора года вчетверо увеличил траты на GPU-серверы — данные Рег.облака	0	7	04-06-2026
6	M1Cloud: облачные ИИ-сервисы для безопасности промышленных предприятий в 2026–2028 годах	0	5	02-07-2026
7	Cloud.ru запустил облачную среду для работы с ИИ и разработки AI-агентов	0	0	25-06-2025
8	Эксперт: облачная платформа компании SberCloud ускорит создание ИИ-решений	0	0	07-12-2020
9	Рег.облако подключил новый ЦОД в Москве под интенсивный рост спроса бизнеса на ИИ-вычисления	5	7	17-03-2026
10	When Kubeflow meets Cilium: Debugging 60% idle GPUs in Kubernetes	0	10.88	23-07-2026

Классификация: Пресс-релизы. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 7. Источник: cnews.ru.