Omdia: доля AI PC в мировых поставках достигнет 79 процентов к 2030 году

Аналитическая компания Omdia выпустила прогноз, согласно которому доля так называемых AI PC — компьютеров с аппаратным ускорением задач искусственного интеллекта — в мировых поставках вырастет с 33 процентов в 2025 году до 60 процентов в 2027-м и достигнет 79 процентов к 2030 году. Иными словами, даже если покупатели не станут специально охотиться за устройствами с ИИ-функциями, база локального искусственного интеллекта всё равно будет складываться сама собой — по мере естественного цикла замены техники.

Корпоративные расходы на ИИ продолжают расти, и с переходом ведущих поставщиков моделей на оплату по токенам эти траты становятся всё менее предсказуемыми. Для производителей компьютеров, контрактных сборщиков, чипмейкеров, канальных партнёров и провайдеров управляемых сервисов ключевой вопрос звучит так: где именно должны выполняться ИИ-нагрузки и какую роль в этой схеме играет персональный компьютер. Согласно исследованию Omdia о зрелости рынка ИИ, 86 процентов организаций, у которых есть бюджет на искусственный интеллект, ожидают дальнейшего роста расходов в 2027 году. При этом крупнейшие игроки отрасли отходят от модели оплаты за место или за запрос в пользу токенов — а стоимость задачи становится понятна только после её выполнения. Агентные системы усугубляют проблему: одно задание может запустить длинную цепочку платных вызовов моделей. И всё же эти риски не замедляют ни расходы, ни использование ИИ в компаниях.

Раньше корпоративный ИИ жил преимущественно в облаке, но рост затрат заставляет бизнес пересматривать, какие нагрузки стоит оставлять на удалённых серверах. Ответом становится гибридная инфраструктура, сочетающая публичное облако, локальные серверы и вычисления на конечных устройствах. Однако массовое развёртывание локального ИИ — задача непростая: у многих компаний просто нет нужных компетенций. И именно здесь открывается окно возможностей для всей экосистемы персональных компьютеров — помочь предприятиям разобраться, какие сценарии ИИ имеет смысл запускать прямо на устройстве.

Помимо денег чисто облачный ИИ создаёт риски в сфере комплаенса, безопасности и цифрового суверенитета: чем больше корпоративных данных покидает устройство, тем серьёзнее эти угрозы. С переходом агентных решений в промышленную эксплуатацию они могут усилиться, а сопутствующие накладные расходы зачастую попросту не отслеживаются. Есть и слепая зона на стороне самих сотрудников. По данным исследования Omdia о потребительских привычках, 78 процентов респондентов, использующих компьютер для работы, прибегают к ИИ как минимум несколько раз в неделю, но лишь 12 процентов из них пользуются инструментами, предоставленными работодателем или учебным заведением. Значительная часть активности приходится на личные аккаунты, невидимые для ИТ-отдела, что создаёт дополнительную угрозу для корпоративных данных.

Публичное облако доминировало на раннем этапе корпоративного внедрения ИИ потому, что оно простое в освоении, не требует закупки железа и даёт доступ к самым мощным передовым моделям. Но сейчас появились обстоятельства, делающие запуск ИИ вне облака вполне реальным. Модели с открытыми весами, которые компании могут развернуть самостоятельно, заметно сократили разрыв с передовыми решениями. Техники квантизации и сжатия уменьшили размер моделей настолько, что их можно загрузить в память персонального компьютера. Всё больше типовых ИИ-задач таким образом выполняется локально — с меньшими дополнительными вложениями и с большинством преимуществ частной инфраструктуры в части комплаенса и суверенитета данных. К тому же нейронные сопроцессоры стали стандартом для многих новых ПК.

Тем не менее ценностное предложение AI PC пока по-настоящему не отозвалось на рынке. Omdia выяснила: 69 процентов респондентов, работающих за компьютером, готовы доплатить за машину, которая обрабатывает ИИ-задачи прямо на устройстве. Но 62 процента меняют предыдущий ПК потому, что тот стал медленным, сломался или захотелось модель получше, и лишь 9 процентов называют ИИ-функции главной причиной апгрейда.

Коммерческая арифметика здесь прежде всего про издержки: облако — это постоянные расходы, растущие вместе с потреблением, тогда как компьютер обычно покупают один раз. Корректно сравнивать не стоимость всей машины со счётом за облако, а доплату за более мощную конфигурацию с теми постоянными облачными тратами, которые она способна заместить. Сотрудник, получивший более производительный AI PC, платит только за разницу в цене и получает локальные ИИ-возможности.

Традиционная архитектура распределяла задачи по объёму: облако берёт самое сложное, локальный сервер — самые тяжёлые нагрузки и модели, а ПК отвечает за рутинный вывод. Квантизация меняет эту границу, и всё больше задач можно маршрутизировать на компьютер, особенно на машины с большим объёмом памяти. Агентный ИИ — ранний сценарий для локального вывода: требования к объёму и пропускной способности памяти здесь куда выше среднего уровня, и ведущие производители уже выпустили первые премиальные модели для таких задач, ориентированные на разработчиков и энтузиастов. По мере развития открытых моделей и сжатия эти сценарии будут расширяться.

Главный риск для массового распространения ИИ на устройствах — память. С 2025 года её доля в себестоимости материалов для ПК выросла примерно с 15 до почти 40 процентов, что может подтолкнуть покупателей к менее ёмким конфигурациям — ровно тогда, когда локальному ИИ нужно больше памяти. Давление, вероятно, перекинется и на серверный сегмент. Впрочем, ноутбук ценен для сотрудника не только способностью запускать ИИ, поэтому доплата за AI PC, скорее всего, останется умеренной на фоне серверных вложений и вдобавок снимет вопрос прозрачности облачных затрат.

Железо выходит в мейнстрим, но корпоративное внедрение пока на ранней стадии: компании ещё выясняют, в каких сценариях локальный вывод действительно окупается. Сократить этот разрыв поможет согласованная работа всей экосистемы. Производителям ПК нужно на референсных нагрузках показать экономику вопроса — как доплата за мощную конфигурацию окупается экономией на постоянных облачных расходах. Контрактным сборщикам и чипмейкерам предстоит решить, насколько доступными будут такие конфигурации, особенно по памяти. А канальные партнёры и провайдеры управляемых сервисов должны превратить это предложение в выполнимые для предприятий планы: оценить зрелость ИИ, определить, где размещать нагрузки, развернуть модели, выработать политику. Многим организациям таких компетенций не хватает, а модели, облачные тарифы и железо продолжают меняться — значит, решения придётся пересматривать ещё до следующего цикла замены техники. Это шанс на долгосрочный сервис, выходящий далеко за пределы простой продажи ноутбуков. Корпоративные расходы на ИИ будут расти и дальше, а вместе с ними — давление: необходимо чётко понимать стоимость каждой нагрузки и правильное место для её выполнения. AI PC не заменят ни облако, ни локальные серверы, но при согласованных действиях всей экосистемы помогут эти расходы оптимизировать.