Облачный провайдер Pro-Data опросил 93 участника конференции DevOps Days Almaty о том, как их команды используют ИИ и где они запускали бы модели. У 39 человек (42%) модели или AI-функции уже работают в продуктах, ещё 48 (52%) пробуют ИИ в пилотах и внутренних инструментах. Главным препятствием для запуска AI-продуктов примерно половина опрошенных назвала требования к данным, а запускать модели большинство предпочло бы на собственном оборудовании. ИИ в продуктах и в пилотах На вопрос «Как ваша команда использует ИИ сейчас?» 39 из 93 опрошенных (42%) ответили, что модели или AI-функции уже работают в их продуктах. Ещё 48 (52%) пробуют: пилоты, тесты, внутренние инструменты. Шестеро (6%) ИИ пока не используют. Получается, что 87 из 93 (94%) работают с ИИ в тех или иных формах, но в продуктах он есть только у 42%. Отвечали отдельные специалисты, а не компании, поэтому цифры показывают распределение ответов участников, а не долю компаний на рынке. Что мешает запускать AI-продукты Главным препятствием 47 человек (51%) назвали требования к данным: их нельзя выносить за пределы страны. Высокую или непредсказуемую стоимость выбрали 29 (31%), нехватку доступных GPU или долгое ожидание мощностей — 17 (18%). Выбрать можно было только один вариант, а варианта «другое» или «ничего не мешает» в анкете не было. Какие именно данные имелись в виду (персональные, финансовые или любые), в анкете не уточнялось: формулировка была общей. Где запускали бы модели На вопрос «Где вы бы запускали AI-модели?» 60 человек (65%) выбрали собственное оборудование (on-prem), 21 (23%) — облако локального провайдера, 12 (13%) — публичное облако за рубежом. Здесь нужна оговорка. Вариант про локальное облако в анкете звучал как «в облаке локального провайдера, чтобы данные оставались в стране», а у варианта с собственным оборудованием место размещения не уточнялось. Поэтому нельзя сказать, что 81 из 93 опрошенных, выбравших собственные серверы или локальное облако, хотят держать модели именно в Казахстане: такого вопроса напрямую не задавали. В Pro-Data подтвердили, что отдельно про размещение в стране не спрашивали, а такой вывод — их интерпретация. Кто конкурирует с локальным облаком Если смотреть только на цифры опроса, картина получается такая. Основной барьер, требования к данным, можно снять и собственным оборудованием, и локальным облаком. Зарубежное публичное облако выбрали только 12 человек из 93. Нехватка GPU, то есть проблема, которую обычно решают через облако, мешает меньшей части: 17 из 93. Для этой выборки главный конкурент локальных облачных провайдеров — не зарубежные гиганты, а собственные серверы самих компаний. Это наш вывод из цифр, а не вывод Pro-Data. Мы проверили, не перекашивает ли результат несколько крупных компаний. От трёх компаний, пришедших на конференцию большим числом специалистов, получено 21 ответ из 93. Если пересчитать выгрузку без них, картина остаётся прежней: требования к данным назвали 38 из 72 (53%), собственное оборудование выбрали 45 из 72 (62%), локальное облако — 17 из 72 (24%). Пересчёт сделан по таблице ответов, которую предоставила Pro-Data. Позиция Pro—Data Евгений Вишневский, CEO Pro-Data, считает, что инфраструктура выходит на первый план: «На этом этапе на первый план выходит инфраструктура. Собственные GPU-серверы требуют крупных вложений, а локальное облако закрывает те же требования: данные остаются в стране, мощности доступны сразу, а платить нужно только за фактическое использование». Пока, судя по опросу, большинство выбирает другой путь: 60 из 93 опрошенных запускали бы модели на собственном оборудовании. Как проводился опрос Опрос провела Pro-Data 16 октября 2026 года на конференции DevOps Days Almaty, где компания выступила цифровым спонсором. Анкета — Google Форма с тремя вопросами. QR-код на неё показывали на экране со сцены, участники отвечали с телефона. Все вопросы были обязательными, в каждом можно было выбрать один вариант. Среди ответивших разыгрывали AirPods 4; номер телефона был обязательным полем, повторяющихся номеров среди 93 ответов, по словам компании, нет. Почти все ответы поступили в течение получаса после показа QR-кода. Отвечали DevOps-инженеры, SRE, системные администраторы и техлиды из банков, финтеха, телекома, e-commerce и других компаний. Результаты отражают мнение участников этой конференции и не являются репрезентативной выборкой по рынку.
Title in RussianDevOps Days Almaty: 42% инженеров уже используют ИИ в продуктах
Облачный провайдер Pro-Data опросил 93 участника конференции DevOps Days Almaty о том, как их команды используют ИИ и где они запускали бы модели. У 39 человек (42%) модели или AI-функции уже работают в продуктах, ещё 48 (52%) пробуют ИИ в пилотах и внутренних инструментах.…
AI Summary & Key Takeaways
- Облачный провайдер Pro-Data опросил 93 участника конференции DevOps Days Almaty о том, как их команды используют ИИ и где они запускали бы модели
- У 39 человек (42%) модели или AI-функции уже работают в продуктах, ещё 48 (52%) пробуют ИИ в пилотах и внутренних инструментах.…

Related stories
RUЕсли Paragon не даёт пользы, зачем он нужен?
Если Paragon не даёт пользы, зачем он нужен? ⠀ Последние недели мы всё чаще спрашиваем себя: зачем человеку оставаться после первого интересного поста или розыгрыша? ⠀ Ответ местами неприятный. Внимание привлекать мы научились, а причин остаться давали не всегда. ⠀ 🟠Paragon —…
Elon Musk: humanity will most likely lose control over artificial intelligence
Elon Musk: humanity will most likely lose control over artificial intelligence Elon Musk said that people are unlikely to be able to control artificial intelligence when it becomes much smarter than humanity. In his opinion, the only reasonable way out is to teach in advance...
Now DeepSeek-V4.1-Flash with 763 billion parameters can be run locally even on a video card with 12 GB of video memory.
Now DeepSeek-V4.1-Flash with 763 billion parameters can be run locally even on a video card with 12 GB of video memory. Researchers from the Austrian institute IST Austria presented a quantized version of the model using the GSQ-RCO method, and the developers of the Strata inference engine...
Blue Planet III is keeping the rough edges in the age of AI
BBC's Blue Planet III is looking to prove its authenticity by leaving in the less-than-perfect shots. Previous incarnations of the nature series were defined by their gorgeous, crystal-clear footage that seemed almost too good to be real. But one dead giveaway of AI is when…
