Компании в США и Европе используют всего 5% своих GPU, продолжая при этом платить за них, даже когда они не используются. Эта проблема возникает из-за страха утраты выделенных ресурсов: предприятия боятся высвободить графические процессоры, так как новое выделение требует длительного ожидания и обусловлено жесткими условиями.
Рынок GPU и его напряжение
По этим отчёта Cast AI о состоянии оптимизации Kubernetes в 2026 году, лишь 5% мощностей GPU используются на практике, что в шесть раз ниже нормы. Это неудовлетворительное состояние возникает на фоне неисчерпаемого роста цен на графические процессоры. Например, в январе AWS без объявления повысил цены на резервированные GPU H200 на 15%. Первичное снижение цен наблюдалось в сегменте Oton-demand, где стоимость H100 упала до $3,93, однако с недавним ростом цен на HBM3e на 20% в 2026 году влияние на сегмент резко увеличилось.
Цены и их влияние на бизнес
Предприятия сталкиваются с проблемой закупок: когда они получают предложение на 36 из 48 нужных GPU, их желание сохранить ресурс превышает логические расчёты выгодности. Как заявил Лоран Гил, коуч и президент Cast AI: «Многие компании вынуждены подписывать контракты, даже если изначально не планируют использовать столько ресурсов». Ситуация становится парадоксальной: графические процессоры, из которых половина лежит без дела, требуют оплаты по тарифам, в три раза превышающим резервирование.
Причины низкой загрузки и последствия
В результате предприятия не могут высвободить неиспользуемые GPU, так как это приведёт к длительному ожиданию новой поставки. Рынок GPU сегментирован: пока на товарном уровне наблюдается снижение цен, на уровне редких GPU те же цены растут. Аналитики отмечают, что этот феномен может привести к увеличению цен на другие поколения чипов, которые сейчас недоступны. В таких условиях российским и СНГ-компаниям необходимо продумывать стратегию управления своими GPU-ресурсами и готовиться к возможному дефициту.
Следующий шаг в этой ситуации предполагает внимательно следить за изменениями на рынке GPU и их последствиями для бюджета на AI, чтобы избежать ситуации, когда неиспользуемые ресурсы приводят к финансовым потерям.