Российские ИТ-компании столкнулись с острым дефицитом графических процессоров (GPU) для обучения ИИ: поставки через параллельный импорт упали с тысяч серверов в 2024 г. до десятков в 2026 г. Китай с госбюджетом $98 млрд перехватывает оборудование, переплачивая в 2-3 раза. Разрыв в вычислительных мощностях между США и РФ составил 660-кратную величину.
Об этом корреспонденту ComNews рассказал соучредитель и исполнительный директор технологического дистрибьютора ООО «Бергер» (ServerICT) Сергей Миневич. Он привел в пример случай двухлетней давности, когда только по одному подтвержденному каналу — через индийскую фармацевтическую компанию Shreya Life Sciences — в Россию в 2024 г. ввезли 1 111 серверов Dell PowerEdge XE9680 с чипами NVIDIA (расследование Bloomberg на основе таможенных данных, октябрь 2024). «Учитывая, что это лишь один из множества каналов (поставки через ОАЭ, Турцию, Гонконг), общий объем ввезенных серверов класса H100 в 2024 г. уверенно исчислялся тысячами», — сказал Сергей Миневич.
Он объяснил, почему происходит сжатие (сотни в 2025 г., десятки в 2026 г.):
1. Ужесточение комплаенса NVIDIA: С конца 2024 г. NVIDIA ввела строгий KYC (Know Your Customer — «знай клиента») и отслеживание серийных номеров.
2. Перехват Китаем: по данным расследования Минюста США (DOJ) и Tom’s Hardware, контрабандные сети (например, кейс Supermicro на $2,5 млрд) переориентировались на Китай. Китайские структуры готовы платить премию в 200-300% к рыночной цене, вытесняя российских покупателей.
3. Общее падение параллельного импорта: По данным Института Гайдара (январь 2026 г.), общий объем параллельного импорта в РФ в 2025 г. упал на 2,4% к 2024 г. В сегменте высокотехнологичного оборудования падение значительно глубже.
Директор по развитию ИИ-технологий FabricaONE.AI (акционер — ГК Softline) Николай Тржаскал считает, что ситуацию с графическими процессорами (GPU) стоит рассматривать шире, чем конкуренцию с Китаем на вторичном рынке: «Да, Китай активно скупает доступные мощности, но для России ключевым фактором остается ограниченный доступ к глобальным технологическим цепочкам. В таких условиях даже значительная господдержка не может полностью компенсировать отсутствие прямых поставок, сервисной поддержки, обновлений и устойчивой экосистемы».
Технический директор ПАО «Софтлайн» (MD Audit, SL Soft FabricaONE.Al) Юрий Тюрин отметил, что для отрасли критичны три вещи: «Доступные вычисления внутри страны, поддержка прикладных ИИ-продуктов и предсказуемая технологическая среда. Китайские GPU могут стать частью практического решения для отдельных задач, особенно в inference (процесс применения обученной модели для обработки новых данных и получения предсказаний, решений или выводов) и fine-tuning (процесс дополнительного обучения предварительно обученной модели на специально подобранных данных, относящихся к конкретной задаче), но их нельзя рассматривать как универсальную замену всей экосистеме NVIDIA».
Николай Тржаскал подчеркнул, что в долгосрочной перспективе развитие конкурентного ИИ требует не только денег и импортозамещения, но и восстановления нормального технологического взаимодействия с внешними рынками. «Без этого российский ИИ вместо режима полноценной глобальной конкуренции будет развиваться в парадигме догоняющего и постоянной адаптации к ограничениям», — сказал он.
Дайте денег
Сергей Миневич рассказал о бюджетах российских компаний на GPU и сравнении с Китаем: «По данным ИТ-холдинга T1, весь российский рынок GPU-ускорителей для ИИ в 2025 г. составил 62,7 млрд руб. (около $700 млн). В марте 2026 г. «Сбер» и «Яндекс» запросили у государства 400-450 млрд руб. ежегодно на развитие ИИ. Сбербанк также анонсировал инвестиции в 500 млрд руб. в третий суперкомпьютер (но это бюджет на несколько лет). Даже если предположить кратный рост закупок, совокупный бюджет всех российских игроков («Сбер», «Яндекс», «Т-Технологии», МТС AI, VK) именно на аппаратное обеспечение (GPU) в 2026 г. оценивается в диапазоне $1,5–$2,5 млрд».
Представители пресс-служб «Сбера», МТС AI и VK воздержались от комментариев. Партнер и исполнительный директор ООО «1С Про Консалтинг» Николай Мокрецов оценил инициативу крупнейших отечественных ИИ-компаний и статус переговоров с государством о выделении 400–450 млрд руб. ежегодной поддержки ИТ-отрасли: «Такая поддержка крайне необходима для разработки национальных моделей и ЦОД для ИИ. И тот факт, что государство помогает ИТ в этом направлении — это позитивный сигнал».
Технический директор ООО «Осми-Ит» (Osmi-It) Денис Нагаев рассказал, что дефицит GPU уже влияет не только на лаборатории, которые обучают большие модели с нуля, но и на прикладные ИИ-компании: «Растет стоимость экспериментов, дольше запускаются пилоты, сложнее масштабировать решения для крупных заказчиков. Поэтому обсуждение ежегодной поддержки отрасли на уровне 400–450 млрд руб. выглядит своевременным, хотя важно понимать: для промышленного масштаба ИИ это скорее базовая мера, чем решение проблемы. По сравнению с тем объемом вычислительных мощностей, который нужен рынку, такая сумма остается каплей в море».
Денис Нагаев добавил, что для бизнеса критична не просто поддержка как таковая, а то, как она будет распределяться: нужен предсказуемый доступ к вычислительным мощностям, льготная аренда GPU-кластеров, поддержка российских облаков и программной совместимости с альтернативным железом.
Юрий Тюрин отметил, что текущие инициативы по поддержке отрасли в первую очередь направлены не столько на прямое субсидирование закупок железа, сколько на формирование устойчивой вычислительной базы внутри страны: «Речь идет о финансировании создания ЦОДов, развитии облачной инфраструктуры с доступом к GPU, а также о поддержке разработчиков ИИ через гранты и льготные кредиты. Отдельный трек — это стимулирование спроса на ИИ-решения со стороны госсектора и крупного бизнеса, чтобы загрузить создаваемые мощности. Если говорить о приоритетах, то критичнее всего сейчас именно доступ к вычислениям как сервису. Разовые закупки оборудования в условиях нестабильных поставок перестают быть надежной стратегией. Поэтому для отрасли важнее модели коллективного доступа, а это национальные облака, отраслевые платформы и shared-инфраструктура. Второй по значимости фактор — поддержка разработки прикладных ИИ-решений, потому что без прикладного спроса даже доступные мощности не будут эффективно использоваться».
А в топе кто
Если говорить про оценку в 15 тыс. H100-эквивалентов и топ стран, то Сергей Миневич поведал про методологию оценки для России: «Оценка в 15 тыс. H100-эквивалентов (H100e) — это верхняя граница, рассчитанная на основе данных об установленной мощности:
1. По данным издания TAdviser и ИТ-холдинга T1 (март 2026 г.), в российских коммерческих ЦОД установлено чуть более 10 тыс. GPU для ИИ, и ещё около 8 тыс. — на локальных площадках. Итого 18 тыс. карт.
2. Базовой единицей измерения в РФ исторически является NVIDIA A100. Производительность H100 (FP8) примерно в 3 раза выше, чем у A100.
3. Если бы все 18 тыс. карт были A100, это дало бы всего 6 тыс. H100e. Однако мы учитываем ввезенные в 2023-2024 гг. H100 (те самые тысячи серверов) и H200.
4. Итоговый расчет: база A100 (~4000 H100e) + ввезенные H100/H200 (~8000-10000 H100e) + закрытые проекты = около 15 тыс. H100e. (Для сравнения: независимый аналитик Алексей Бойко давал еще более консервативную оценку — всего 3-4 тыс. A100-эквивалентов в коммерческих ЦОД).
