Selectel планирует инвестировать 10 млрд рублей в экосистему продуктов для AI-проектов до 2031 года

Олег Любимов, генеральный директор Selectel, крупнейшего независимого провайдера сервисов IT-инфраструктуры в России, рассказал о планах компании по наращиванию инвестиций в экосистему продуктов для AI-задач. Согласно данным, представленным на флагманской конференции Selectel Tech Day 2025, объем инвестиций провайдера в решения для запуска и развития AI-проектов до 2031 года составит 10 млрд рублей.

«С 2020 года Selectel вложил в развитие экосистемы продуктов для AI-проектов уже более 3,5 млрд рублей. Наши планомерные инвестиции в фундамент для развития AI в России находят свое отражение в финансовых результатах компании. Мы планируем и дальше развивать высокопроизводительную IT-инфраструктуру и специализированные решения для клиентов, которые фокусируются на создании и выводе на рынок решений на базе искусственного интеллекта, — отметил Олег Любимов, генеральный директор, Selectel. — Мы видим перспективы для роста облачного рынка как фундамента для развития AI-сегмента в России».

На конференции Selectel Tech Day 2025 компания рассказала, как выглядит ее экосистема продуктов для AI-проектов. В нее входит:

• AI-инфраструктура — графические ускорители (GPU, необходимый элемент для обучения ML-моделей) в выделенных и облачных серверах, а также в Kubernetes.
• AI-маркетплейс — заранее подготовленная инфраструктура с программным обеспечением на базе открытого исходного кода для глубокой аналитики и автоматизации обработки данных.
• AI-платформа — собственные сервисы для обучения и инференса AI-моделей (сокращает время вывода AI-продуктов на рынок и позволяет развернуть ML-модель в эксплуатацию).

На конференции был также представлен новый продукт, который дополнил AI-платформу Selectel — Foundation Models Catalog, сервис для быстрого внедрения AI-моделей в бизнес-процессы.

Сервисы для хранения данных, необходимых для работы с AI — файловое хранилище, Container Registry, S3, базы данных и платформы обработки данных.

Такой набор решений закрывает все потребности клиентов в IT-инфраструктуре для AI- и ML-задач и позволяет бизнесу фокусироваться на развитии конечных продуктов и значительно сокращать сроки запуска проектов.