Arm-серверы в первом квартале 2026 года заняли больше 45% мировой выручки серверного рынка. Для индустрии это не просто красивый слайд для инвесторов: деньги в дата-центрах все заметнее уходят из классического x86-сегмента в дорогие AI-стойки, а значит, меняются закупки, архитектурные приоритеты и даже то, на каких CPU будут строиться следующие крупные платформы.
Глобально рынок серверов в январе-марте вырос до рекордных $122,6 млрд, что на 30,4% больше год к году, сообщает Tom's Hardware со ссылкой на данные IDC. Формально x86 пока еще держит 52% выручки, но это уже не та доминация, к которой Intel и AMD приучили рынок за последние десятилетия. Не-x86-платформы принесли $58,7 млрд, прибавив 107,6% за год, а внутри этой категории свыше 95% денег пришлись именно на Arm-машины. Иными словами, Arm-серверы уже забрали почти половину выручки всего серверного рынка.
Ключевой нюанс в том, что рынок сейчас считает не столько «обычные серверы», сколько очень дорогую AI-инфраструктуру. Системы с GPU дали $68,9 млрд квартальной выручки и заняли 56,2% всех продаж серверов. Если добавить решения на ASIC и FPGA, получится $86,6 млрд, или 70,6% рынка. Это важная поправка к любой громкой фразе про «конец x86»: основную кассу делают не универсальные двухсокетные машины под виртуализацию, а ускоренные кластеры для обучения и инференса моделей. А в этих стойках Arm все чаще идет в комплекте с GPU как управляющий или центральный процессор.
Самый показательный пример здесь не абстрактный, а вполне конкретный: Nvidia NVL72 на базе Blackwell. В одной такой rack-scale системе используется 36 вычислительных модулей, где на каждый блок приходится по два GPU Blackwell и один процессор Grace на Arm. Цена такого комплекса может доходить до $6,5 млн за единицу. На этом фоне сравнение по штукам начинает немного лукавить: один NVL72 по выручке сопоставим примерно с 928 недорогими односокетными серверами по $7000 или с 433 более мощными двухсокетными системами по $15 000. Поэтому Arm-серверы так резко выросли именно в деньгах: несколько крупных AI-развертываний легко перевешивают гигантские партии привычных x86-машин.
Отдельно интересно, как меняется расклад среди поставщиков. Лидером квартала по выручке стала Dell Technologies с $20,3 млрд и долей 16,5%; год к году ее серверный бизнес вырос сразу на 244,1%. Supermicro осталась второй с $9,3 млрд и ростом 128,9%. Lenovo заняла третье место с $5,6 млрд и ростом 36,5%. IEIT Systems, входящая в Inspur Group, откатилась на четвертую позицию: выручка сократилась на 7%, до $4 млрд. HPE замкнула пятерку с $3,7 млрд и ростом 17,2%. Еще год назад кастомные машины ODM Direct, которые hyperscaler-заказчики покупают напрямую под свои конфигурации, контролировали 64,1% выручки рынка. Теперь их доля снизилась до 50,2%, хотя в абсолютных цифрах сегмент все равно вырос до $61,5 млрд.
Для рынка это сигнал не менее важный, чем сама доля Arm. Выходит, значимая часть AI-бюджетов начала уходить не только в кастомные стойки для hyperscaler-компаний, но и к классическим брендовым вендорам. Логика понятна: корпоративный AI и так называемые sovereign AI-проекты обычно покупают не набор компонентов, а готовые платформы с поддержкой, сертификацией и понятным SLA. Для российских CIO, архитекторов и закупщиков это особенно узнаваемый сюжет. Когда инфраструктура становится дороже на порядок, разговор про «соберем сами» быстро уступает разговору про сроки поставки, гарантийную модель и совместимость с уже существующим стеком.
Это не означает, что x86 внезапно отправляют на пенсию. По данным IDC, выручка от x86-серверов в первом квартале, наоборот, просела всего на 2,9%, до $63,9 млрд, и исследователи связывают это не с падением спроса, а с ограничениями по поставкам. Узким местом остаются CPU, DRAM, NAND и жесткие диски. Иными словами, спрос на универсальные серверы никуда не делся: их по-прежнему покупают под облака, базы данных, виртуализацию, шифрование, видеотранскодинг, моделирование и массу других рабочих нагрузок. Более того, многие x86-системы сами по себе давно уже «ускоренные» и работают в связке с GPU, FPGA или ASIC. Просто в денежном выражении их заслоняют сверхдорогие AI-стойки.
Если смотреть не на выручку, а на объем поставок, x86 пока остается рабочей лошадью индустрии. Глава Mercury Research Дин Маккаррон оценивает, что в 2025 году AMD и Intel вместе поставили почти 20 млн дата-центровых процессоров EPYC и Xeon SP. Для сравнения, Nvidia, по его оценке, может отгрузить около 4 млн процессоров Grace и Vera в 2026 году. Разница все еще большая. Но рынок серверов давно живет не только по метрике «сколько штук продали». В эпоху AI важнее, сколько денег приносит каждая стойка и какие платформы становятся стандартом для следующей волны развертываний.
Для разработчиков и платформенных команд из этого следует довольно практичный вывод. Если еще пару лет назад Arm в дата-центрах часто воспринимался как история про энергоэффективные инстансы, Graviton и аккуратную оптимизацию под облако, то теперь он все чаще оказывается частью high-end AI-инфраструктуры. Значит, поддержка Arm в toolchain, CI/CD, контейнерных образах, низкоуровневых библиотеках и системном ПО перестает быть приятным бонусом. Это уже базовая гигиена для тех, кто хочет без лишней боли переезжать между облачными и on-premise сценариями, а также работать с поставщиками, у которых CPU-архитектура определяется не привычкой команды, а дизайном AI-стойки.
Следующий вопрос для рынка звучит уже не как «сможет ли Arm отъесть долю у x86», а как «в каких сегментах это произойдет быстрее всего». Пока Arm выигрывает прежде всего за счет дорогих GPU-кластеров и кастомных платформ hyperscaler-компаний. Но если Nvidia продолжит комплектовать будущие системы Vera Rubin собственными Arm-процессорами, а корпоративный AI сохранит нынешний темп закупок, спор о серверных архитектурах окончательно сместится из области совместимости и привычки в область экономики одной стойки.