Основные тенденции в ИТ-инфраструктуре – 2026: прогноз GlowByte для OSP
Директор практики AI/ML GlowByte принял участие в исследовании издательства “Открытые системы” по теме “ИТ-инфраструктура российского бизнеса”
Директор практики AI/ML GlowByte Александр Ефимов принял участие в исследовании издательства “Открытые системы” по теме “ИТ-инфраструктура российского бизнеса: технологические тенденции и прогнозы — 2026”. Редакция OSP разбиралась в вопросах: какую динамику в сегменте инфраструктурных решений следует ожидать в ближайшее время и какие направления получат наиболее активное развитие.
Одна из главных тенденций, по мнению Александра Ефимова, – стабилизация рынка платформ контейнеризации.
Одна из главных тенденций, по мнению Александра Ефимова, – стабилизация рынка платформ контейнеризации.
“
Уже появилось множество рейтингов отечественных платформ контейнеризации, что говорит о высокой зрелости рынка
и возрастающей конкуренции. Впрочем, многие компании пока не планируют переходить на отечественные платформы
и продолжают использовать “ванильный” Kubernetes. Вторая важная тенденция – развитие программно-аппаратных комплексов (ПАК) в области ИИ. Также мы видим спрос
на предоставление ПАК в аренду или по подписке по модели, схожей с облачной. Третья тенденция – развитие облачных платформ. Российские разработчики больших языковых моделей все больше внимания уделяют платформенному подходу. Мы все чаще видим, как традиционные лидеры отечественных моделей LLM добавляют к себе в облако популярные модели с открытым кодом, а также дополнительные сервисы для удобной работы
с моделями и создания собственных приложений. Более того, наличие собственной LLM-модели перестает быть преимуществом – любой облачный провайдер с GPU-инфраструктурой может развернуть у себя модели с открытым кодом и успешно конкурировать на рынке LLM.
и возрастающей конкуренции. Впрочем, многие компании пока не планируют переходить на отечественные платформы
и продолжают использовать “ванильный” Kubernetes. Вторая важная тенденция – развитие программно-аппаратных комплексов (ПАК) в области ИИ. Также мы видим спрос
на предоставление ПАК в аренду или по подписке по модели, схожей с облачной. Третья тенденция – развитие облачных платформ. Российские разработчики больших языковых моделей все больше внимания уделяют платформенному подходу. Мы все чаще видим, как традиционные лидеры отечественных моделей LLM добавляют к себе в облако популярные модели с открытым кодом, а также дополнительные сервисы для удобной работы
с моделями и создания собственных приложений. Более того, наличие собственной LLM-модели перестает быть преимуществом – любой облачный провайдер с GPU-инфраструктурой может развернуть у себя модели с открытым кодом и успешно конкурировать на рынке LLM.
Эксперт GlowByte видит перспективы инфраструктурного развития в активной эволюции платформ для создания ИИ-приложений.
“
Рынок постепенно понимает, что, создавая стабильное, надежное и безопасное ИИ-приложение, нужно обеспечить сохранность коммерческой тайны, соблюдение этических и законодательных норм, защиту от галлюцинаций и много чего еще. Крупные зарубежные вендоры уже предлагают платформы для разработки агентов и приложений. Отечественный рынок также постепенно идет в сторону решений класса LLMOps и фреймворков агентского ИИ. Движение не будет быстрым из-за не до конца еще сформировавшегося понимания референсных требований
к такому классу решений. Другим направлением станет повсеместное распространение сервисов на базе ИИ – конкретных агентов и приложений на базе больших языковых моделей. Мы будем все ближе и ближе к автономным компаниям, в которых из готовых сервисов будут собраны целые бизнес-процессы. В конечном итоге мы придем к разумному гибридному подходу: управление ИИ-активами и конфиденциальная работа будет проводиться локально, а инфраструктурную гибкость
для работы с ИИ обеспечит облако.
к такому классу решений. Другим направлением станет повсеместное распространение сервисов на базе ИИ – конкретных агентов и приложений на базе больших языковых моделей. Мы будем все ближе и ближе к автономным компаниям, в которых из готовых сервисов будут собраны целые бизнес-процессы. В конечном итоге мы придем к разумному гибридному подходу: управление ИИ-активами и конфиденциальная работа будет проводиться локально, а инфраструктурную гибкость
для работы с ИИ обеспечит облако.