Консалтинговая компания Apple Hills Digital и разработчик корпоративного ПО VK Tech провели исследование рынка облачных сервисов России по итогам 2024 года. Утверждается, что объем потребления составил 392 млрд руб. В среднем с 2022 года ежегодно показатель растет на 26%.

 
 Аналитики оценили рынок публичных облачных сервисов в 2024 году в 304 млрд руб. Они прогнозируют рост к 2029 году в 2,6 раза, до 801 млрд руб. Среднегодовые темпы роста ожидаются на уровне 21%.

 
 Самая высокая динамика в 2024 году была в сегменте IaaS. Среднегодовые темпы роста за последние три года составляли 29%. Спрос на услуги GPU-Accelerated Server в среднем ежегодно растет на 39,3%. Как объясняют эксперты, это связано с увеличением числа задач в области машинного обучения, обработки больших данных и аналитики.

 
 На PaaS приходится 9% рынка публичных облачных сервисов. На мировом рынке доля этого сегмента в два раза больше — 20%. По мнению аналитиков, это связано с отсутствием полноценной замены многим иностранным платформенным продуктам. Пока в России не создано полноценной экосистемы для разработки и эксплуатации современных приложений с искусственным интеллекта.

 
 В России распространена практика, когда крупные компании создают собственные облачные сервисы для своих экосистем или работают с аффилированными провайдерами. На долю внутреннего потребления в 2024 году пришлось около 12% от всего потребления — 47 млрд руб. До 30% относится к PaaS, 25% — к LaaS.

<hr />
 
 Аналитики «Пачоли Консалтинг» <a href="https://ict.moscow/analytics/obzor-rynkov-tsod-i-oblachnykh-infrastrukturnykh-servisov/" target="_blank" rel="nofollow">оценивали</a> российский рынок облачных сервисов по итогам 2023 года в 121 млрд руб. По оценке компании, к 2028 году показатель вырастет в 3,8 раза, до 464 млрд руб.

<hr />

Apple Hills Digital и VK Tech: рынок публичных облачных сервисов вырастет с 304 млрд до 801 млрд руб. к 2029 году

Провайдер облачных и ИИ-решений Cloud.ru выпустил в ранний доступ ИИ-помощника для публичного облака Cloud.ru Evolution. Ассистент будет консультировать пользователей и помогать управлять облачными ресурсами и инфраструктурой.

 
 Среди сценариев использования ИИ-помощника — помощь в создании SSH-ключа и развертывание виртуальной машины, подбор персональных рекомендаций в соответствии с бизнес-задачами. Ассистент также будет визуализировать производительность, настраивать уведомления, давать подсказки команд для работы в серийной консоли виртуальных машин в режиме Co-pilot.

 
 Cloud.ru также <a href="https://t.me/cloudruprovider/2359" target="_blank" rel="nofollow">открыл</a> предварительный доступ к цифровой среде для работы генеративным искусственным интеллектом Evolution AI Factory. Платформа предназначена для работы с машинным обучением, мультиагентными системами и LLM-моделями.

 
 В среду входит шесть решений: инструмент для развертывания ML-моделей Evolution ML Inference, визуальный редактор агентов на базе LLM Evolution AI Agents, сервис с популярными ИИ-моделями Evolution Foundation Models, сервис для Retrieval Augmented Generation Evolution Managed RAG, решение для быстрой адаптации LLM-моделей Evolution ML Finetuning, а также среда визуализации данных и работы с кодом Jupyter Notebooks Evolution Notebooks.

<hr />
 
 Карточки решений: <a href="https://ict.moscow/card/evolution-ai-factory/" target="_blank">Evolution AI Factory</a>, <a href="https://ict.moscow/card/evolution-ml-inference/" target="_blank">Evolution ML Inference</a>, <a href="https://ict.moscow/card/evolution-foundation-models/" target="_blank">Evolution Foundation Models</a>

<hr />
 
 По данным опроса Cloud.ru от апреля 2025 года, 62% российских компаний <a href="https://ict.moscow/research/uroven-doveriia-rossiiskikh-it-spetsialistov-k-iskusstvennomu-intellektu/" target="_blank" rel="nofollow">используют</a> ИИ централизованно. Чаще это происходит в сфере транспорта и логистики (73%), страховании и финансах (63%), ритейле (60%), недвижимости и строительстве (60%).

Cloud

Cloud.ru выпустил ИИ-помощника для работы с облаком и среду Evolution AI Factory для обучения ИИ-агентов

ICT.Moscow продолжает серию публикаций о российских решениях для разработчиков искусственного интеллекта.

<div class="incut-block incut-block-text-small-size">
 Предыдущие подборки:
 • <a href="https://ict.moscow/news/cards-mlops-llmops-platforms/" target="_blank" rel="nofollow">MLOps и LLMOps</a>
 • <a href="https://ict.moscow/news/cards-coding-and-repositing-tools-for-ai/" target="_blank" rel="nofollow">Инструменты для написания и хранения кода ИИ-продуктов</a>
 • <a href="https://ict.moscow/news/cards-open-source-tools-for-ai/" target="_blank" rel="nofollow">Инструменты Open Source для разработчиков ИИ </a>
 • <a href="https://ict.moscow/news/cards-ai-models/" target="_blank" rel="nofollow">Модели ИИ</a>
 • <a href="https://ict.moscow/news/cards-benchmarks/" target="_blank" rel="nofollow">Открытые бенчмарки для моделей ИИ</a>
 </div>
 
 В этот выпуск вошли 22 разработки за последние два года, которые могут быть полезны при создании и работе с ИИ-приложениями разной степени сложности, в том числе ИИ-агентами и ассистентами.

 
 Существенную долю среди авторов этих решений занимают команды ведущих ИИ-экосистем — «Сбера» и «Яндекса», свои продукты есть также у МТС и «Т-Технологий». Помимо этого, в подборку вошли решения научных организаций и университетов (Института AIRI, МФТИ, Университета ИТМО), интеграторов (iPavlov, ЦРТ, ITG Group, Rubbles), технологических компаний («Ростелекома», Just AI) и стартапов (Raft, 2PEOPLE IT), а также отдельных неаффилированных ИИ-разработчиков.

 
 14 инструментов разработаны в Москве, 7 созданы в Санкт-Петербурге, 1 представлен разработчиками из Ярославля.

 
 Решения команд из столицы подробно представлены в специальных карточках. Из них можно узнать о предназначении каждого продукта, там же приводятся необходимые ссылки и имеющиеся контакты разработчиков.

<hr />
 <a class="description__anchor" id="1"></a>
<h2>
 Платформы для создания ИИ-приложений
</h2>

 
 Решения для создания ИИ-агентов

<ul>
 <li>В редакторе рабочих процессов ИИ-платформы для автоматизации бизнес‑процессов <a href="https://ainergy.ru/" target="_blank">Ainergy</a> пользователь может создавать ИИ-агентов.</li>
 <li>ИИ-агенты, созданные при помощи разработанной ЦРТ платформы <a href="https://ict.moscow/card/agentnavigator/" target="_blank">AgentNavigator</a>, принимают запросы и выдают ответы как в текстовом, так и в голосовом виде. </li>
</ul>

 
 Решения для создания ИИ-приложений

 <a class="description__anchor" id="MLSpace"></a>
<ul>
 <li>Сервис <a href="https://ict.moscow/card/ml-space/" target="_blank">ML Space</a> поможет обучить, протестировать, развернуть и осуществить мониторинг моделей машинного и глубокого обучения с использованием суперкомпьютеров и/или распределенных вычислительных мощностей, чтобы затем внедрить их в микросервисы и бизнес-приложения.</li>
 <li>Посредством <a href="https://ict.moscow/card/yandex-cloud-ai-studio/" target="_blank">Yandex Cloud AI Studio</a> пользователь получает доступ не только к фундаментальным и специализированным моделям «Яндекса», но также и к инструментам для обучения собственных решений, в частности к инструменту для дообучения с помощью метода LoRA.</li>
 <li><a href="https://ict.moscow/card/adept/" target="_blank">Adept</a> пока позволяет обучать лишь сверточные нейросети, но разработчик обещает в будущем обеспечить поддержку разработки более объемных архитектур. </li>
</ul>

 
 Решения для создания ИИ-ассистентов

<ul>
 <li><a href="https://ict.moscow/card/ai-assistant-api/" target="_blank">AI Assistant API</a> позволяет разработать ИИ-ассистента без настройки инфраструктуры и написания большого объема кода.</li>
 <li>Созданные в <a href="https://assistant.2people.io/" target="_blank">2PEOPLE ASSISTANT</a> ИИ-помощники можно настраивать, тестировать, а также интегрировать в мессенджеры и чаты.</li>
 <li>Разработанная в iPavlov <a href="https://ict.moscow/card/intelligent-virtual-assistants-platform/" target="_blank">Intelligent Virtual Assistants Platform</a> позволяет создавать ассистентов, классифицирующих запросы пользователей по различным категориям.</li>
 <li>Разработанный в МФТИ <a href="https://aicenter.mipt.ru/products/builder" target="_blank">«Сервис создания ИИ-ассистентов»</a> позволяет создавать ИИ-ассистентов с различными навыками на основе различных больших языковых моделей.</li>
</ul>

<hr />
 <a class="description__anchor" id="2"></a>
<h2>
 Инструменты для работы с ИИ-приложениями
</h2>

<ul>
 <li>В библиотеке специалистов из «Сбера» <a href="https://ict.moscow/card/gigachain/" target="_blank" rel="nofollow" style="background-color: rgb(255, 255, 255);">GigaChain</a> содержатся решения, охватывающие все этапы разработки приложений от прототипирования и исследования до запуска в эксплуатацию и поддержки.</li>
 <li>Разработанная исследователями из Университета ИТМО <a href="https://github.com/aimclub/ProtoLLM" target="_blank">ProtoLLM</a> позволяет быстро прототипировать приложения на основе LLM за счет оптимизации RAG-пайплайнов, механизмов генерации синтетических датасетов и составления ансамблей нейросетей.</li>
 <li>Созданная в Центре искусственного интеллекта Т-Банка библиотека <a href="https://ict.moscow/card/turbo-alignment/" target="_blank">Turbo Alignment</a> позволяет выровнять поведение больших языковых моделей под бизнес-цели. Кроме того, репозиторий содержит реализации RAG-пайплайнов (генерации с дополненной выборкой).</li>
 <li><a href="https://hivetrace.ru/" target="_blank">Hive Trace</a> помогает отслеживать мониторить поведение LLM в использующих генеративный ИИ приложениях, выявлять атаки на модели и кражу чувствительной информации.</li>
 <li><a href="https://github.com/LLAMATOR-Core/llamator" target="_blank">LLAMATOR</a> позволяет выявлять уязвимости в чат-ботах и сервисах, использующих генеративный ИИ.</li>
</ul>

 
 

<div class="incut-block incut-block-text-small-size">
 Некоторые решения данной категории <a href="https://ict.moscow/analytics/russian-open-source-ai-map/" style="" target="_blank">представлены</a> на составленной ICT.Moscow карте инструментов Open Source для задач разработки искусственного интеллекта. Карту также <a href="https://ict.moscow/static/53bc1fa5-2792-500e-9480-f18f4978a07a.pdf" style="" target="_blank">сопровождает</a> обзор ведущих разработчиков Open Source — решений в России.
 </div>
 
 

<hr />
 <a class="description__anchor" id="3"></a>
<h2>
 Платформы для взаимодействия с моделями искусственного интеллекта
</h2>

 
 Облачные сервисы — агрегаторы, размещающие модели на своих мощностях и предоставляющие доступ к ним по модели PaaS.

 <a class="description__anchor" id="EFM"></a>
<ul>
 <li><a href="https://ict.moscow/card/mws-gpt/" target="_blank">MWS GPT</a> обеспечивает доступ как к моделям МТС, так и к популярным Open Source — решениям. В используемые модели можно внедрить вызов функций или же создать на их основе ИИ-агентов.</li>
 <li>Среди моделей, доступных в <a href="https://ict.moscow/card/evolution-foundation-models/" target="_blank">Evolution Foundation Models</a>, есть и российские решения: модели от разработчиков МГУ им. М.В. Ломоносова, Т-Банка и Vikhr Models. Кроме того, сервис включает в себя среду для быстрого прототипирования и тестирования моделей на практике.</li>
 <li>С помощью разработанной компанией Just AI платформы <a href="https://caila.io/" target="_blank">Caila</a> можно выбрать необходимую модель ИИ под требуемую задачу, создать на основе моделей сервисы, дообучить и запустить свою нейросеть на выделенных серверах.</li>
 <li>В <a href="https://jayflow.ai/" target="_blank">Jay Flow</a> ИИ-агенты позволяют в зависимости от задачи взаимодействовать с несколькими моделями одновременно. Кроме того, платформа позволяет взаимодействовать с внешними сервисами по API.</li>
 <li>Модели созданного «Ростелекомом» сервиса <a href="https://ict.moscow/card/neiroshliuz/" target="_blank">«Нейрошлюз»</a> пишут код, генерируют изображения, транскрибируют и суммаризируют аудио- и видеозаписи, а также распознают документы.</li>
 <li><a href="https://ict.moscow/card/rubbles-generative-ai-suite/" target="_blank">Rubbles Generative AI Suite</a> содержит не только доступные для коммерческого использования Open Source — модели, но и вспомогательные инструменты для работы с ними без передачи информации третьим сторонам.</li>
 <li>Созданная исследователями из Института AIRI платформа <a href="http://fusionbrain.ai" target="_blank">FusionBrain.AI</a> не только дает доступ к моделям, генерирующим изображения и видео, но и позволяет встраивать их в свои приложения.</li>
</ul>

 
 

<hr />
 <a class="description__anchor" id="4"></a>
<h2>
 Каких продуктов стоит ждать
</h2>

<ul>
 <li>На июнь 2025 года <a href="https://t.me/aitalenthubnews/1850" target="_blank">запланирован</a> релиз Open Source — платформы <a href="https://agentarea.ai/" target="_blank">AgentArea</a>, позволяющей собрать ИИ-агента на основе любой доступной большой языковой модели и поддерживающей A2A- и MCP-протоколы.</li>
 <li>Летом 2025 года пользователям <a href="https://cloud.ru/blog/cloud-ru-vypustit-resheniye-dlya-raboty-s-iskusstvennym-intellektom-v-oblake" target="_blank">станет доступна</a> облачная среда для разработки приложений и агентов на основе искусственного интеллекта Cloud.ru Evolution AI Factory. В нее войдут сервисы <a href="#EFM" target="_self" rel="nofollow">Evolution Foundation Models</a>, <a href="https://ict.moscow/card/evolution-ml-inference/" target="_blank" rel="nofollow">Evolution ML Inference</a>, AI Assistants Studio для создания агентных и мультиагентных систем с подключением по протоколу MCP и сервис <a href="#MLSpace" target="_self" rel="nofollow">ML Space</a>.</li>
 <li>Во второй половине 2025 года компания red_mad_robot в формате SaaS <a href="https://ict.moscow/news/razrabotchik-red-mad-robot-zapustil-ii-platformu-smart-platform-dlia-poiska-analiza-i-ispolzovaniia-korporativnykh-dannykh/" target="_blank">сделает доступным</a> сервис для бизнеса Smart Platform, один из компонентов которого — система по созданию ИИ-агентов.</li>
</ul>

<hr />
 
 Команды из Москвы могут <a href="https://ict.moscow/#newcard" style="" target="_blank">дополнить</a> существующие карточки своих решений. Рассказать же о своем новом проекте может любой российский разработчик. Для этого достаточно написать по адресу hello@ict.moscow.

<hr />

Библиотеки, сервисы и облачные платформы от российских разработчиков

ICT.Moscow

Подборка решений: инструменты для создания и управления ИИ-приложениями

Компания Yadro представила All-Flash систему хранения данных. Она построена на сквозной NVMe-архитектуре: от накопителей до протоколов доступа. Решение подходит для ресурсоемких задач, таких как поддержка критически важных и высоконагруженных приложений и баз данных, машинного обучения и других задач в сфере ИИ.

 
 Продукт разработан инженерами компании на базе собственной модульной платформы Yadro Tatlin.X. Производительность составляет до 2 млн операций ввода-вывода в секунду (IOPS), пропускная способность — 50 ГБ/с.

 
 Tatlin.AFA предназначен для крупных организаций с повышенными требованиями к скорости, надежности и масштабируемости ИТ-инфраструктуры. В разработке используются процессоры Intel пятого поколения, NVMe-накопители PCIe Gen 4 и Gen 5. Среди других преимуществ компания выделяет 1,5 ТБ кэш-памяти DDR5, возможности расширения интерфейсов и емкости, а также фирменную технологию защиты данных T-Raid.

 
 Tatlin.AFA поддерживает протокол NVMe-over-Fabrics. Он обеспечивает эффективный доступ к данным и до 50% прироста производительности в типовых сценариях работы с высоконагруженными базами данных, аналитическими системами и многопользовательскими приложениями.

<hr />
 
 По данным <a href="https://ict.moscow/analytics/opros-ob-ispolzovanii-sistem-khraneniia-dannykh-v-rossiiskikh-kompaniiakh/" target="_blank" rel="nofollow">опроса</a> группы компаний «Аквариус» и аналитического центра TAdviser, в 2024 году системы хранения данных российских производителей использовали 34% компаний в стране. 89% удовлетворены качеством. В 2025 году купить российские СХД планируют 41% опрошенных.

<hr />

YADRO

Yadro разработала All-NVMe систему хранения данных Tatlin.AFA для ИИ

Решения для оптимизации и ускорения машинного обучения

Подборка решений: MLOps и LLMOps

Интеллектуальное хранение данных с HPE Primera

Hewlett_Packard_Enterprise

Hewlett Packard Enterprise

Алексей Казьмин, менеджер по продуктам. «<a href="https://softline.ru/events/past/sem_ru_online_2020_hpe_200609?tab=detail" target="_blank">Как снизить расходы на инфраструктуру без снижения качества</a>» (09.06.2020).

<ul>
	<li>Облако неизбежно, сопротивление бесполезно.</li>
	<li>Глобальный портфель решений для хранения данных HPE .</li>
	<li>Распределение ролей в портфеле программно-определяемых СХД HPE.</li>
	<li>Набор программных интерфейсов для управления оборудованием.</li>
</ul>