Российские компании тратят на AI-инфраструктуру и внедрение ИИ-технологий миллионы рублей. AIaaS стал реальным рынком с сотнями корпоративных клиентов, и его развитие только ускоряется. В связи с этим редакция «Компьютерры» решила проанализировать рынок и самых крупных игроков на нем. В статье представлена подборка решений и их особенности.
Еще два года назад большинство российских компаний обсуждали ИИ в формате пилотов. Команды тестировали чат-ботов, запускали первые RAG-системы, пробовали автоматизировать поддержку или поиск по внутренним документам. Ситуация заметно изменилась, ведь только за 2025 год бизнес инвестировал в корпоративный искусственный интеллект 257 млрд рублей.
Параллельно изменился и сам рынок поставщиков. Если раньше компании выбирали между облаком и собственными серверами, то сегодня речь идет о гораздо более сложной экосистеме. Провайдеры предлагают доступ к большим языковым моделям через единый API, готовые корпоративные ИИ-платформы, инструменты для создания агентов, сервисы дообучения моделей и защищенные контуры для работы с чувствительными данными.
Фактически AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) превратился в отдельный сегмент рынка. Одни игроки делают ставку на инфраструктуру и GPU-мощности, другие развивают собственные языковые модели, а третьи строят платформы управления корпоративным ИИ. В результате сегодня можно не покупать дорогостоящее оборудование и не собирать команду AI-инженеров, а за одно обращение получить готовую среду для запуска проектов с единой точкой входа.
Рассмотрим подборку поставщиков AI-инфраструктуры в России и какие задачи бизнеса они помогают решать.
ITGLOBAL.COM — AI Cloud + AIaaS
Одна из главных проблем, с которой сталкиваются компании после первых экспериментов с генеративным ИИ, связана вовсе не с выбором модели. Обычно сложность возникает позже, когда десятки сотрудников начинают пользоваться разными сервисами одновременно. Данные оказываются разбросаны между внешними платформами, и непонятно, сколько на самом деле стоит использование ИИ внутри организации.
Именно эту задачу пытается решить ITGLOBAL.COM — международное облачное направление корпорации ITG, которое работает на рынке более 18 лет. За последние годы компания прошла путь от поставщика облачной инфраструктуры до провайдера полноценной экосистемы для корпоративного ИИ.
Основа AI-стека ITGLOBAL.COM — сервис AI Cloud, запущенный еще в 2023 году. Это облачная инфраструктура на базе VMware с виртуальными машинами, оснащенными GPU NVIDIA. Пользователям доступны ускорители A100, A800, H200, B300 и RTX PRO 6000 Blackwell. Такой подход позволяет использовать платформу как для небольших пилотов, так и для ресурсоемких проектов по обучению моделей, компьютерному зрению, генеративному ИИ или инференсу LLM.
Компания предлагает гибкие профили виртуализации GPU. Конфигурации начинаются от одного vGPU с 10 ГБ памяти и масштабируются до семи vGPU с 80 ГБ памяти. Дополнительно доступны виртуальные процессоры от 4 до 64 ядер и объем оперативной памяти до 1 ТБ на виртуальную машину. SLA сервиса составляет 99,95%, а новым клиентам предоставляется тестовый период до 30 дней.
Следующий уровень экосистемы — AIaaS, который компания вывела на рынок в 2026 году. По сути это корпоративный ИИ-шлюз, объединяющий более пятидесяти языковых моделей через единый интерфейс. Вместо того чтобы отдельно подключать GigaChat, Claude, GPT, DeepSeek, Qwen или Grok, организация получает единую точку доступа и общие механизмы управления.
Однако ключевая ценность платформы заключается не в количестве моделей. Для корпоративного заказчика гораздо важнее возможность контролировать работу ИИ внутри компании. ИИ-шлюз поддерживает разграничение прав доступа между подразделениями, учет расходов по проектам, аудит всех запросов и встроенную защиту от утечки конфиденциальных данных. Фактически AIaaS решает задачу единого слоя доступа к искусственному интеллекту.
Отдельное провайдер уделяет работе с персональными и конфиденциальными данными. Платформа содержит встроенный механизм DLP-контроля и фильтрации ПДн, который анализирует каждый запрос перед отправкой в модель. Система способна полностью блокировать запросы с чувствительными данными, автоматически маскировать персональную информацию перед передачей во внешние LLM либо перенаправлять такие запросы в локальные модели, развернутые внутри корпоративного контура. Благодаря этому можно использовать ИИ без риска передачи персональных данных за пределы контролируемой инфраструктуры и с соблюдением требований 152-ФЗ, NDA и внутренних политик безопасности.
Дополнительно ITGLOBAL.COM предлагает программно-аппаратные комплексы на базе серверов ITPOD и платформы Ainergy. В состав ПАК входят серверы с ускорителями NVIDIA H200 NVL и RTX PRO Blackwell, а также on-premise решение для управления генеративным ИИ Ainergy, выступающее промежуточным слоем между инфраструктурой инференса (локальными моделями) и конечным потреблением. Она централизованно распределяет токены с квотами, лимитами и полным аудитом, опирается на корпоративный контекст и включает встроенный слой ИИ-агентов, редактор workflow, интеллектуальные виджеты и чат. Платформа разработана в России и включена в реестр отечественного ПО.
Среди особенностей для бизнеса:
- Обработка данных происходит в российских ЦОД, что помогает выполнять требования 152-ФЗ, отраслевых регуляторов и внутренних политик безопасности.
- Все языковые модели доступны через единый шлюз, поэтому компании не нужно отдельно подключать и сопровождать десятки сервисов.
- Встроенные механизмы DLP-контроля и фильтрации ПДн анализируют запросы на наличие персональных данных, коммерческой тайны и другой чувствительной информации, что помогает соблюдать требования 152-ФЗ и внутренних политик безопасности.
- Для работы с персональными данными доступны три сценария обработки: блокировка запроса, автоматическое маскирование данных перед отправкой во внешнюю LLM или перенаправление запроса в локальную либо разрешенную корпоративную модель.
- Поддерживается разграничение прав доступа между подразделениями, проектами и отдельными пользователями.
- Руководители получают прозрачный контроль над расходами, потреблением токенов и использованием моделей внутри организации.
- Доступны готовые сервисы OCR, обработки документов, стенографирования встреч и контроля корпоративных данных.
- Возможна работа как в облаке, так и в полностью изолированном контуре в формате Private AI Cloud.
- Первые пилотные проекты можно запустить за несколько недель без закупки собственной инфраструктуры.
Если четко сформулировать позицию ITGLOBAL.COM на рынке AIaaS, то компания делает ставку не столько на сами модели, сколько на управление корпоративным ИИ как единой сервисной платформой и безопасностью пользовательских данных. Для многих организаций именно эти задачи сегодня оказывается сложнее выбора очередной LLM.
GigaChat API от «Сбера» — LLM + ИИ‑агенты
Зарубежные сервисы зачастую вызывают вопросы у служб информационной безопасности, а открытые модели требуют собственной инфраструктуры и команды специалистов. В нужен компромисс между удобством использования, стоимостью и контролем над данными. Именно на эту задачу ориентирован GigaChat от «Сбера», который за несколько лет проект превратился из экспериментальной языковой модели в экосистему корпоративного ИИ.
Основой платформы выступает линейка языковых моделей GigaChat. Флагманская версия GigaChat MAX рассчитана на сложные корпоративные сценарии, включая анализ документов, работу с кодом, подготовку отчетов и многошаговые рассуждения. Для менее ресурсоемких задач доступны GigaChat Max и GigaChat Lite, которые позволяют оптимизировать расходы без существенной потери качества в типовых сценариях.
Отдельное внимание компания уделяет мультимодальности. Современные версии GigaChat умеют работать не только с текстом, но и с документами различных форматов. Пользователь может загрузить PDF-файл, таблицу Excel, презентацию или текстовый документ, после чего модель извлекает данные, формирует краткие выводы или отвечает на вопросы по содержимому.
Для интеграции ИИ в корпоративные процессы на платформе реализована поддержка Function Calling. Благодаря этому модель может взаимодействовать с внешними системами, CRM, ERP-платформами, внутренними базами знаний и корпоративными сервисами. Фактически GigaChat становится промежуточным интеллектуальным слоем между сотрудником и информационными системами компании.
Еще одним направлением развития компании стали корпоративные ИИ-ассистенты. На базе GigaChat можно создать чат-ботов для поддержки клиентов, автоматизировать обработку обращений, работу с документами и внутренний поиск информации. Такой подход позволяет внедрять ИИ постепенно, без масштабной перестройки существующей ИТ-инфраструктуры.
Среди особенностей для бизнеса:
- Российская инфраструктура и соответствие требованиям локального законодательства.
- Линейка моделей разного уровня позволяет подбирать баланс между стоимостью и качеством генерации.
- Поддерживается работа с документами PDF, Word, Excel и другими распространенными форматами.
- Реализована мультимодальная обработка данных.
- Доступны готовые сценарии для клиентской поддержки, документооборота и корпоративных ассистентов.
- Возможно внедрение без собственной GPU-инфраструктуры через API-модель потребления.
Сегодня GigaChat можно рассматривать как одну из наиболее зрелых российских AIaaS-платформ. Компания делает ставку на широкую доступность ИИ для бизнеса и стремится закрыть большую часть типовых корпоративных сценариев с помощью готовых сервисов и API.
Yandex AI Studio от Yandex Cloud — AI Cloud-платформа
Если большинство AIaaS-платформ сосредоточены вокруг готовых моделей, то «Яндекс» делает ставку на создание полноценной среды разработки. Такой подход ориентирован на компании, которые хотят не только пользоваться генеративным ИИ, но и строить собственные продукты на его основе. Эту задачу решает Yandex AI Studio — единая платформа для создания, настройки и внедрения ИИ-решений внутри бизнес-процессов.
В основе платформы находится семейство YandexGPT. Флагманская версия модели Pro ориентирована на сложные сценарии генерации, анализа текстов, классификации документов и извлечения информации. Для менее требовательных задач доступна облегченная версия Lite, которая обеспечивает более высокую скорость работы и снижает стоимость использования.
Помимо языковых моделей, «Яндекс» активно развивает мультимодальные инструменты. Одним из ключевых сервисов выступает YandexART — генератор изображений, который позволяет создавать иллюстрации, визуальный контент и маркетинговые материалы по текстовым описаниям.
Отдельным преимуществом экосистемы остается интеграция с поисковыми технологиями компании. Через Search API организации могут использовать поисковый индекс Яндекса для построения RAG-сценариев, где модель не опирается исключительно на собственные знания, а получает актуальную информацию из внешних источников.
Большую роль играет и тесная интеграция с другими сервисами Yandex Cloud. AI Studio работает совместно с DataSphere, облачной инфраструктурой, средствами хранения данных и инструментами для разработки. Благодаря этому компании получают возможность строить полный цикл работы с ИИ внутри одной экосистемы.
Среди особенностей для бизнеса:
- Единая среда для обучения, тестирования и промышленного внедрения моделей.
- Доступ к семейству YandexGPT и мультимодальным инструментам YandexART.
- Возможность дообучения моделей на собственных корпоративных данных.
- Поддержка RAG-сценариев через интеграцию с поисковыми технологиями «Яндекса».
- Интеграция с экосистемой Yandex Cloud и DataSphere.
- Оплата по модели фактического потребления ресурсов.
Если кратко описать позиционирование Yandex AI Studio, то компания делает ставку на разработчиков и команды, которым нужен не только доступ к моделям, но и полноценная платформа для создания собственных AI-решений.
Evolution AI Factory от Cloud.ru — AI Cloud полного цикла
Еще несколько лет назад облачные провайдеры в основном конкурировали количеством виртуальных машин, объемом хранилищ и стоимостью вычислительных ресурсов. С распространением генеративного ИИ бизнесу требуется не просто инфраструктура, а полноценная среда, в которой можно быстро запускать модели, дообучать их под свои задачи и интегрировать в рабочие процессы. Именно вокруг этой идеи Cloud.ru строит платформу Evolution AI Factory.
Центральным элементом платформы выступает каталог Foundation Models. Через единый интерфейс доступны десятки популярных моделей, включая GigaChat, Llama, Mistral, Qwen, GLM и другие решения. Все модели предоставляются через OpenAI-совместимый API, что упрощает миграцию существующих проектов и сокращает время внедрения.
Для компаний, которым необходимо создавать собственные решения, предусмотрены инструменты ML Finetuning и ML Inference. Первый отвечает за адаптацию моделей под корпоративные данные и отраслевые сценарии, второй — за их промышленное развертывание и обслуживание.
Отдельное направление связано с развитием ИИ-агентов. Платформа AI Agents позволяет создавать автономные системы, способные анализировать информацию, взаимодействовать с корпоративными сервисами и выполнять сложные многошаговые задачи. По сути речь идет о переходе от чат-ботов к цифровым сотрудникам, которые могут самостоятельно участвовать в бизнес-процессах.
Дополняют экосистему сервисы Evolution Notebooks для работы специалистов по Data Science и Managed RAG для построения корпоративных баз знаний на основе внутренних документов компании.
Среди особенностей для бизнеса:
- Единая платформа для полного цикла работы с ИИ и каталог из десятков популярных моделей через единый API.
- Поддержка открытых и коммерческих LLM без необходимости самостоятельного развертывания.
- Инструменты дообучения моделей на корпоративных данных.
- Платформа для создания автономных ИИ-агентов.
- Managed RAG для работы с внутренними документами и базами знаний.
- Интеграция с существующей облачной инфраструктурой Cloud.ru.
- Возможность масштабирования от пилотных проектов до промышленной эксплуатации.
В итоге Cloud.ru делает ставку на создание полноценной AI-фабрики, где заказчик получает не отдельный сервис, а всю производственную цепочку работы с искусственным интеллектом.
VK AI Space от VK — AI Cloud + AI-платформа
Большинство компаний готовы использовать генеративные модели, однако далеко не все готовы передавать корпоративные данные внешним сервисам или предоставлять ИИ неограниченный доступ к внутренним системам. Именно на этой задаче сосредоточен VK AI Space — новая платформа VK Tech для разработки и эксплуатации корпоративных ИИ-агентов.
Платформа позволяет создавать специализированных агентов для различных задач бизнеса. Одни агенты могут работать с документами, другие — искать информацию в корпоративных базах знаний, третьи — выполнять анализ данных или взаимодействовать с внешними сервисами. При этом каждый агент работает в собственном изолированном контуре с четко определенными правами доступа.
Еще одной особенностью платформы стала поддержка мультиагентных сценариев. Вместо одной универсальной модели компания может создавать набор специализированных агентов, которые взаимодействуют между собой и совместно решают сложные бизнес-задачи.
В качестве технологической базы используются как собственные разработки VK, включая модели семейства Diona, так и популярные open-source решения. Кроме того, платформа интегрируется с облачной инфраструктурой VK Cloud и более чем пятьюдесятью облачными сервисами экосистемы.
Среди особенностей для бизнеса:
- Поддержка мультиагентной архитектуры для сложных бизнес-процессов.
- Изолированный контур безопасности для каждого ИИ-агента.
- Полный аудит действий и контроль доступа к данным.
- Возможность развертывания в облаке, локальной инфраструктуре или формате ПАК.
- Использование собственных моделей VK и популярных open-source решений.
- Интеграция с сервисами VK Cloud.
- Готовые агенты для работы с документами, протоколами встреч и корпоративными знаниями.
- Соответствие требованиям российского законодательства и отраслевых стандартов безопасности.
Сегодня VK AI Space выглядит как одна из самых интересных российских платформ для организаций, которые рассматривают ИИ как набор специализированных цифровых помощников, встроенных в бизнес-процессы.
MWS Cloud Platform от MWS — AI Cloud + AIaaS
Для многих компаний ИИ остается лишь одним из элементов общей цифровой инфраструктуры. Помимо моделей необходимы базы данных, контейнерные платформы, инструменты аналитики, системы хранения и средства защиты информации. Поэтому часть рынка предпочитает получать AI-сервисы внутри крупных облачных экосистем. Такую стратегию развивает МТС Web Services, строящая AI-направление вокруг собственной облачной платформы MWS Cloud Platform.
Фундаментом платформы выступает собственная облачная инфраструктура с поддержкой GPU NVIDIA различных поколений. Клиентам доступны конфигурации на базе A100, H100, A10 и T4, которые могут использоваться для машинного обучения, инференса, аналитики данных, компьютерного зрения и высокопроизводительных вычислений.
Важной особенностью MWS является ориентация не только на разработчиков моделей, но и на корпоративные ИТ-команды. Вместо отдельного AI-сервиса заказчик получает доступ к полноценному облаку, где рядом с GPU уже доступны Kubernetes, базы данных, объектные хранилища, инструменты мониторинга и аналитики.
Для проектов в области искусственного интеллекта предусмотрены готовые инструменты Data Science и MLOps. Специалисты могут использовать Jupyter Notebook, популярные фреймворки машинного обучения и средства управления жизненным циклом моделей. Это позволяет строить весь процесс разработки внутри одной платформы.
Среди особенностей для бизнеса:
- Более 60 облачных сервисов в единой экосистеме и GPU-инфраструктура на базе NVIDIA A100, H100, A10 и T4.
- Поддержка задач машинного обучения, инференса, HPC и компьютерного зрения.
- Инструменты MLOps и среды разработки для Data Science-команд.
- Интеграция ИИ с облачной инфраструктурой, базами данных и Kubernetes.
- Возможность почасовой оплаты или резервирования ресурсов.
- Соответствие требованиям 152-ФЗ, ФСТЭК и другим отраслевым стандартам.
- Масштабирование проектов без необходимости разворачивать собственную инфраструктуру.
Если Cloud.ru делает ставку на AI-фабрику, то MWS развивает ИИ как часть большого корпоративного облака.
Выводы
По итогам обзора, каждый крупный игрок делает ставку на собственный подход. «Сбер» развивает экосистему вокруг GigaChat и корпоративных AI-сервисов. Yandex Cloud предлагает единую среду для разработки, дообучения и эксплуатации моделей. Cloud.ru строит полноценную AI-фабрику с инструментами для всего жизненного цикла ИИ. VK развивает направление мультиагентных систем и защищенных корпоративных контуров. MWS делает ставку на сочетание облачной инфраструктуры и AI-инструментов внутри широкой экосистемы сервисов. Ainergy занимает нишу независимого оркестратора, который помогает объединять различные модели и сценарии в единую управляемую платформу.
На этом фоне ITGLOBAL.COM выглядит одним из немногих игроков, закрывающих сразу несколько уровней AI-инфраструктуры. Компания объединяет GPU-облако, корпоративный AIaaS-шлюз, частные AI-контуры и программно-аппаратные комплексы для локального развертывания. Такой подход позволяет компаниям начинать с пилотных проектов в облаке, а затем при необходимости переходить к более защищенным сценариям без смены технологической платформы.
Кроме того, анализ показал, что на рынке ИИ-инфраструктуры появилась новая тенденция — конкуренция постепенно смещается от самих моделей к удобству их использования. По этой причине при выборе AIaaS-платформы не стоит смотреть только на список поддерживаемых моделей или стоимость токенов. Для большинства организаций критичнее оказываются вопросы хранения данных, качества интеграции с существующей ИТ-инфраструктурой, скорости запуска проектов и возможностей дальнейшего масштабирования.