К содержанию
Бизнес Новость

Власти обяжут дата-центры резервировать 10% мощностей под госнужды

Минцифры планирует ввести обязательный резерв 10% мощностей для коммерческих дата-центров. Неисполнение грозит введением временного управления. Это меняет правила игры на рынке облачных услуг и хостинга в России.

Минцифры готовит новые правила для коммерческих дата-центров, работающих в России. Согласно информации, опубликованной РБК и vc.ru, ведомство намерено обязать такие ЦОДы резервировать не менее 10% своих мощностей для государственных нужд. Это требование станет обязательным для всех участников рынка, и его неисполнение может обернуться серьезными последствиями — вплоть до введения временного управления на предприятии.

В ведомстве подчеркивают, что финальные параметры инициативы будут дорабатываться совместно с экспертами и самими участниками рынка. Пока не уточняется, с какого срока начнет действовать резервирование и как именно будет рассчитываться база для этих 10%. Однако сам сигнал уже очевиден: государство намерено жестко регулировать доступ к вычислительным ресурсам, которые становятся критической инфраструктурой.

Для бизнеса, особенно для компаний, развивающих ИИ-решения, это означает рост дефицита и стоимости мощностей. Дата-центры, которые и так испытывают нагрузку из-за спроса на GPU (графические процессоры, необходимые для обучения больших нейросетей) и облачные вычисления, теперь будут вынуждены держать существенный запас простаивающего оборудования. Это неминуемо приведет к удорожанию услуг хостинга, аренды серверов и доступа к API (программным интерфейсам для подключения к моделям) для всех коммерческих клиентов.

Практический вывод для тех, кто работает с ИИ: готовиться к ужесточению конкуренции за вычислительные ресурсы и росту цен на облачные сервисы. Если раньше можно было рассчитывать на гибкое масштабирование в коммерческих ЦОДах, то теперь часть их парка будет заблокирована под госзадачи. Это может стимулировать компании активнее внедрять open-source (открытые) модели, которые можно разворачивать на собственном оборудовании, или искать альтернативные способы оптимизации затрат на inference (этап использования обученной нейросети для получения ответов).

Первоисточник

vc.ru ↗

Отправить в Telegram

Новость подготовлена с помощью ИИ на основе открытых источников и может содержать неточности. Нашли ошибку — напишите на hello@tolk.media.