Большинство компаний воспринимают ежемесячный счет за облачные сервисы как расход, который нужно оплатить и забыть. Однако стартап CloudLens AI предлагает иной взгляд: скрытая в этом счете сумма может стать бюджетом для следующего проекта на базе искусственного интеллекта.
Компания, основанная Абхиджитом Рудрой и Нишей Шривастава, разработала платформу для оптимизации затрат в облаке, которая работает без прямого доступа к инфраструктуре клиента. Вместо того чтобы вмешиваться в рабочую среду, компания трансформирует шестимесячную сводку по выставлению счетов в дорожную карту для реинвестирования.
Этот подход актуален на фоне роста расходов конечных пользователей на публичные облачные сервисы. По оценкам Gartner, мировые расходы достигли 723,4 миллиарда долларов США в 2025 году, а ожидаемый рост рынка в 2026 году составит 21,3%. В Индии, одном из самых быстрорастущих рынков, прогнозируется увеличение расходов на публичное облако на 28,1% до 17,5 миллиардов долларов США в 2026 году. Тем не менее, основатели CloudLens AI полагают, что почти четверть глобальных облачных расходов расходуется неэффективно или неправильно распределяется, и компании продолжают платить за это месяцами, поскольку не видят этих средств.
Ключевая особенность продукта заключается в том, что он не требует запроса доступа. В отличие от большинства инструментов FinOps и оптимизации затрат, которые нуждаются в API-доступе к активной облачной среде клиента — требование, которое часто отклоняется в ходе проверок безопасности и соответствия, особенно для организаций, работающих с конфиденциальными данными по стандартам вроде HIPAA, — CloudLens AI обходит эту проблему полностью. Клиенты регистрируются на SaaS-платформе и загружают сводку по выставлению счетов AWS, которая обычно представляет собой документ на 25–28 страниц.
Искусственный интеллект платформы, построенный на моделях от Anthropic, OpenAI и Google, анализирует паттерны расходов за шесть месяцев и генерирует отчет объемом около 30 страниц всего за две минуты. Этот отчет выявляет ресурсы, которые используются избыточно, неактивные сервисы и неиспользованную мощность в таких компонентах, как EC2 и RDS. Важно отметить, что платформа не ограничивается фиксацией потерь; она переосмысливает эти находки как инвестиционные возможности. Вместо сообщения типа «Вы тратите 20 000 долларов в месяц впустую», система указывает: «Вот 240 000 долларов в год, которые вы могли бы направить на новый рабочий процесс ИИ».
Ниша Шривастава отмечает, что подобная картина регулярно обнаруживается при реальных оценках. Один клиент потратил шесть месяцев, пытаясь получить финансирование для проекта ИИ, но обнаружил, что 18 000 долларов в месяц, или 216 000 долларов в год, просто лежали в виде облачных отходов. Другой клиент перенаправил 20 000 долларов ежемесячно на платформу обслуживания клиентов на базе ИИ. Третий использовал 8 000 долларов в месяц, высвобожденных из неиспользуемых ресурсов, для найма инженера по данным. Она подчеркивает: «Ваш следующий бюджет на ИИ находится в вашем счете за облако, а не в совете директоров».
Радра утверждает, что традиционно управление облачными расходами было заботой инженерного отдела, но ситуация стремительно меняется. Это связано с тем, что облачные расходы заняли второе или третье место среди статей баланса большинства компаний, уступая только заработной плате. Когда дискуссия смещается от «облачных затрат» к «240 000 долларам годовой экономии, доступной для реинвестирования», то у финансового директора (CFO), генерального директора (CEO) и технического директора (CTO) появляется повод участвовать в обсуждении.
Модель без агентов также важна с точки зрения скорости. Поскольку не требуется доступ к инфраструктуре, исключаются споры о владении или управлении, позволяя руководству провести оценку и принять решение о перераспределении в рамках одного заседания совета директоров. CloudLens AI также позиционирует себя как инструмент для расширения экосистемы партнеров AWS. Радра указывает, что AWS давно желает, чтобы клиенты, использующие прямую оплату, переходили на биллинг через партнеров, однако партнеры, предлагающие оптимизацию затрат, часто сталкиваются с отказом из-за вопроса доступа. Партнер, прибывающий с оценкой, требующей лишь сводки по выставлению счетов, открывает диалог с клиентом, переход на биллинг и, в конечном итоге, новые рабочие нагрузки на AWS.
За первые два месяца работы компания сообщила о работе с более чем 20 клиентами в США, на Ближнем Востоке и в Индии, получив при этом очень положительные отзывы. Пятилетняя цель компании амбициозна: создать мир, где компании будут читать свои счета за облако так же, как балансовый отчет, а ИИ будет в режиме реального времени отмечать потери и рекомендовать перераспределения. Основатели рассматривают этот продукт, созданный в Индии и продаваемый по всему миру, как типичную историю индийского стартапа, который добивается большего с имеющимися ресурсами.
Компания Sunrun, специализирующаяся на энергетических решениях, разрабатывает амбициозный проект по созданию децентрализованной сети серверов искусственного интеллекта (ИИ) среди своих клиентов. Эта инициатива предлагает модель «растворенного» центра обработки данных, распределенного по различным жилым домам, как альтернативу крупным центрам обработки данных.
Компания намерена установить специальные компьютеры у клиентов, которые уже пользуются услугами Sunrun, такими как системы хранения энергии на батареях и производство солнечной энергии. Чтобы стимулировать участие, Sunrun упомянула возможность предложить этим пользователям какую-либо форму финансовой компенсации.
Согласно информации, опубликованной на сайте The Verge, после консолидации этой системы Sunrun будет продавать доступ к этой обширной домашней сети компаниям в сфере ИИ. В настоящее время заинтересованные стороны могут зарегистрироваться в пилотном проекте, который ограничен территорией Соединенных Штатов.
В настоящее время ИИ зависит от серверов, расположенных в крупных комплексах, которые требуют значительного потребления энергии и воды, особенно для систем охлаждения. Эта ситуация вызывает серьезные проблемы у жителей прилегающих районов, включая скачки электроэнергии и нехватку воды.
Недавние исследования подтверждают эту озабоченность, указывая на то, что 71% граждан США выступают против строительства новых центров обработки данных рядом со своими жилищами. Предлагаемое решение от Sunrun направлено на смягчение этого воздействия путем рассеивания небольших сетевых узлов в разных местах.
Компьютеры, предназначенные для проекта, имеют настольный формат и будут полностью питаться энергией, вырабатываемой и хранящейся самой Sunrun. Управление и мониторинг этого оборудования останутся в ведении компании; от пользователя потребуется лишь предоставить необходимое физическое пространство для функционирования проекта.
Теоретически, участники получают преимущества, поскольку затраты на обслуживание отсутствуют, так как Sunrun управляет всем. Кроме того, клиенты могут получать некоторую форму вознаграждения за размещение серверов. Однако возникает вопрос о том, как будет осуществляться эта выплата, учитывая, что пользователи уже платят за базовые услуги по энергоснабжению. Возможно, компенсация ограничится скидками. Более того, дополнительное оборудование повлечет за собой потребление энергии, занятость места и выделение тепла внутри жилого помещения.
Alibaba Cloud объявила о значительном ускорении своего глобального развития, открыв новые региональные центры обработки данных в Париже, Франция, и Джохоре, Малайзия. Эти шаги были представлены на мероприятии VivaTech 2026 в Париже, наряду с расширениями в Токио и Мексике.
Новые добавления увеличили общее количество регионов Alibaba Cloud до 32 и зон доступности до 105 по всему миру. Этот стремительный рост обусловлен взрывным увеличением потребности в выводе моделей искусственного интеллекта. Компания сообщила, что выручка от токенов MaaS (Model-as-a-Service) выросла в 15 раз по сравнению с предыдущим годом за первые пять месяцев 2026 года.
В отличие от долгосрочной тенденции снижения затрат в облачных вычислениях, в начале 2026 года AWS, Google Cloud и Alibaba Cloud повысили цены на вычислительные мощности для ИИ. AWS первой подняла цены на зарубежные ИИ-вычисления примерно на 15% в январе, за ней последовали Google Cloud, а затем Alibaba Cloud в марте. Важно отметить, что повышение цен коснулось исключительно продуктов для ИИ, тогда как общие облачные серверы продолжали демонстрировать снижение стоимости. Это указывает на фундаментальный сдвиг в динамике спроса и предложения в инфраструктуре ИИ.
В феврале 2025 года Alibaba Cloud сделала зарубежную экспансию стратегическим приоритетом, создав для этого специализированное подразделение, в которое вошли сотни сотрудников. Руководство компании охарактеризовало внутренний старт как «величественный поворот в развитии Alibaba Cloud, который длится более десяти лет». Компания запланировала инвестиции в центры обработки данных для ИИ на сумму около 52,7 миллиарда долларов, которая потенциально может возрасти до 69 миллиардов долларов. Только за последние 12 месяцев Alibaba потратила приблизительно 16 миллиардов долларов на закупки, связанные с ИИ, включая центры обработки данных.
Что касается бренда, Alibaba Group заключила многолетний партнерский договор с UEFA и UC3 в мае 2026 года. Благодаря этому компания стала Официальным партнером в области ИИ, облачных вычислений и электронной коммерции для Лиги чемпионов УЕФА и Чемпионата Европы УЕФА 2028 года. Данное сотрудничество будет использовать большую языковую модель Qwen для управления медиа, вовлечения болельщиков и создания иммерсивного контента.
Согласно данным Synergy Research Group, доля Alibaba Cloud на мировом рынке облачной инфраструктуры составляет около 4%, в то время как AWS занимает 29%, Microsoft Azure — 20%, а Google Cloud — 13%. Хотя компания доминирует в Китае (доля IaaS составляет 27,9% по состоянию на второе полугодие 2025 года), зарубежные рынки являются ключевым направлением для роста. В то время как компания демонстрировала девять кварталов подряд роста выручки в пределах одной цифры, глобальные гиперскейлеры поддерживали темпы роста около 20%. Вывод ИИ трансформирует конкуренцию в облачном секторе, требуя размещения вычислений ближе к конечным пользователям для обеспечения низколатентных ответов агентов и приложений, что делает плотность глобальных узлов стратегическим активом.
