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.
Тақырып орыс тіліндеDevOps 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 қорытындысы: Басты тезистер
- 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.…

Ұқсас материалдар
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 —…
Илон Маск: адамзат жасанды интеллектке бақылауды жоғалтуы мүмкін
Илон Маск: адамзат жасанды интеллектке бақылауды жоғалтуы әбден мүмкін Илон Маск жасанды интеллект адамзатқа қарағанда әлдеқайда ақылды болған кезде, адамдар оны басқара алмайтынын айтты. Оның ойынша, тығырықтан шығудың бірден-бір ақылға қонымды жолы – алдын ала үйрету...
Енді 763 миллиард параметрі бар DeepSeek-V4.1-Flash тіпті 12 ГБ бейне жады бар бейне картада да жергілікті түрде іске қосылуы мүмкін.
Енді 763 миллиард параметрі бар DeepSeek-V4.1-Flash тіпті 12 ГБ бейне жады бар бейне картада да жергілікті түрде іске қосылуы мүмкін. Австриялық IST Austria институтының зерттеушілері GSQ-RCO әдісін қолданып модельдің квантталған нұсқасын ұсынды, ал Strata қорытынды қозғалтқышын әзірлеушілер...
Blue Planet III AI дәуірінде өрескел жиектерді сақтайды
BBC-дің Blue Planet III бағдарламасы мінсіз емес кадрларды қалдыру арқылы өзінің шынайылығын дәлелдеуге тырысады. Табиғат сериясының алдыңғы инкарнациялары шынайы болу үшін тым жақсы болып көрінетін керемет, мөлдір бейнелермен анықталды. Бірақ AI-ның бір өлі сыйлығы - бұл…
