В анализ, проведенный MWS Cloud, вошли популярные открытые модели, выпущенные весной и летом 2025 и 2026 года. Для 2025 года рассматривались Kimi K2, gpt-oss-120b, Gemma 3 27B, GLM-4.5V, Qwen3 235B и российская Cotype Pro 2. Для 2026 года – Kimi K3, Qwen3.5 397B, DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash, GLM-5.2, Gemma 4 и Cotype Pro 3.

Расчет сделан для минимального количества видеокарт, необходимого для запуска модели и обработки одного запроса максимального заявленного размера. В стоимость включены серверы с GPU и коммутаторы к ним.

Новые LLM становятся более мощными: они лучше справляются со сложными задачами и могут учитывать больше информации в одном запросе. Однако для этого им требуется больше памяти и более производительные GPU. При этом растет и стоимость самих видеокарт, поэтому развертывание моделей обходится дороже.

Отдельно MWS Cloud оценила возможные конфигурации на китайских ускорителях Huawei Ascend 910B. Возможность запуска на них подтверждена не для всех рассмотренных LLM: в выборке 2025 года подтверждение есть для трех из шести моделей, в 2026 году — для пяти из семи.

Среди моделей с подтвержденной или экспериментально подтвержденной поддержкой Huawei в 2025 году в среднем требовалось 10,7 ускорителя Ascend 910B, а в 2026 году — 13,6. Официальной цены на данные GPU нет, но, по оценкам, она может составлять от половины до двух третей стоимости сопоставимых GPU Nvidia.

По данным исследования, 47% респондентов ожидают удорожания GPU-ресурсов в ближайшие 12 месяцев, а 45% считают, что их значение для бизнеса будет расти. Развертывать крупные модели на собственной инфраструктуре становится дороже, однако единого ценового предела, после которого рынок потеряет интерес к ИИ, нет: если покупка оборудования перестает окупаться, компании выбирают более компактные модели, оптимизируют вычисления или переходят в облако.