Весь мир говорит о больших нейросетях. Но есть и другой, более приземленный тренд: компании все чаще берут мощность видеокарты в аренде в облаке, а не покупают свое железо. Владимир Лебедев, директор по развитию бизнеса сервис-провайдера M1Cloud, объясняет, кому это реально нужно сейчас — и в мире, и у нас в России.

Раньше любая серьезная фирма мечтала о своем вычислительном центре. Теперь подход меняется: не владеть, а просто брать и использовать. Это касается архитектурных бюро, заводских инженерных отделов, биоинформатиков и тех, кто делает мультфильмы и спецэффекты. Все они сворачивают свои старые вычислительные кластеры и переходят в облака.

Российский бизнес уже несколько лет уверенно движется от парадигмы «владеть» к парадигме „использовать“. Компании, которые первыми адаптируют гибкие модели потребления GPU-мощностей, получат преимущество в скорости вывода продуктов и оптимизации затрат, — говорит Лебедев.

Почему аренда выгоднее покупки? Дело не просто в доступе к мощностям. Гибкость денег — вот главный козырь.

Когда покупаешь оборудование (это называют CapEx), ты сразу выкладываешь огромную сумму. Потом твои видеокарты устаревают. Плюс траты на охлаждение, электричество, ремонт и долгие простои между проектами. Аренда снимает все эти головные боли.

Инженеры запускают расчеты за часы, а не за дни

Возьмем проектировщиков. По данным Polaris Market Research, мировой рынок систем автоматизированного проектирования (САПР) в 2024 году стоил 13,6 миллиарда долларов. До 2034 года он будет расти почти на 11,5% в год.

Инженерам нужны аэродинамические симуляции, расчеты на прочность, тепловые модели. Такие задачи отлично идут на видеокартах. Команда просто арендует мощный GPU-инстанс в облаке на несколько часов, запускает расчет и получает готовый результат. Раньше на это уходили дни. Потом ресурсы освобождают и не платят за простой.

Биоинформатика: ускоряем открытия в 100 раз

Для ученых каждая минута вычислений может приблизить новое лекарство или расшифровку генома. Молекулярная динамика, анализ цепочек ДНК, предсказание структуры белков — все это идеально ложится на архитектуру GPU.

По словам экспертов M1Cloud, видеокарты ускоряют обучение моделей и расчеты в биоинформатике от 10 до 100 раз по сравнению с обычными процессорами (CPU). Время вычислений напрямую влияет на то, как быстро выйдет научная статья или новый препарат попадет на рынок.

Облачный кластер на GPU позволяет обработать базу данных за один день. На своем железе ученые возились бы неделями. И при этом им не нужно вкладывать миллионы в оборудование, которое к следующему проекту безнадежно устареет.

Рендеринг: берем мощность ровно на пиковую нагрузку

Мультипликаторы и создатели спецэффектов всегда зависели от дорогого «железа». Сейчас сцены становятся все сложнее, везде трассировка лучей в реальном времени, а заказчики требуют сдавать проекты быстро. Держать свою рендер-ферму для многих студий стало просто разорительно.

Цифры говорят сами за себя. По данным DataIntelo, в 2024 году мировой рынок облачного рендеринга на видеокартах стоил 1,95 миллиарда долларов. А сегмент именно облачных рендер-ферм, по прогнозам, вырастет до 18,18 миллиарда к 2033 году. Темп роста — почти 30% в год.

Коротко: кто и зачем арендует видеокарты в облаке сегодня

• Инженеры и архитекторы — чтобы крутить сложные симуляции (прочность, аэродинамика, тепло) и получать результаты за часы вместо дней.
• Биоинформатики и фармацевты — чтобы ускорять расшифровку генов и расчеты молекул в 10–100 раз, обрабатывая базы данных за день, а не за недели.
• Студии компьютерной графики — чтобы сдавать проекты в срок без содержания собственной дорогой рендер-фермы, арендуя мощность только на пике.