Подписка на ИИ устроена коварно: пока команда маленькая, она почти не видна в бюджете. Один сотрудник платит и не замечает, десять — уже заметная строка в расходах, двадцать — строка, которую обсуждают на планёрке у владельца. А вторая опция — своё железо — в этих обсуждениях обычно даже не участвует: считается, что локальные модели — это про энтузиастов, дата-центры и выделенного сисадмина.
Мы сами работаем на своём железе — кластеры из DGX Spark, стек агентов в Docker — и однажды сели считать, в какой момент «игрушка для энтузиаста» превращается в более дешёвый способ дать команде ИИ. Арифметика там оказалась простая; странно скорее то, что её почти никто не проговаривает вслух — обычно спор про «локальное против облака» заканчивается на уровне вкусовщины.
В этой статье — два счёта рядом: год подписок на команду из двадцати человек против разовой покупки железа плюс электричество и обслуживание. И главный вывод сразу: считать надо не рубли за год, а стоимость одной рабочей задачи — когда пересчитываешь расходы на задачу, картина меняется сильнее, чем кажется.
Table Of Contents
Две модели расходов: аренда и владение
Любые расходы на ИИ укладываются в одну из двух схем. Аренда — подписка или оплата по мере использования: платите за каждого человека каждый месяц, и счёт растёт вместе с командой и с ценником вендора. Вендор решил поднять тарифы — ваш бюджет вырастает со следующего списания, и повлиять на это вы никак не можете. Это тот же vendor lock, только не в коде, а в расходах: мы уже писали, как не попасть в зависимость от вендора ИИ.
Владение устроено зеркально: платите разово за железо, а дальше остаются электричество и обслуживание. Ключевое отличие — счёт за владение не растёт с числом запросов. Два человека заходят к модели по два раза в день или вся команда гоняет агентов с утра до вечера — узел потребляет примерно одно и то же.
Поэтому вопрос «что дешевле — подписка или своё» в лоб не имеет ответа. Ответ зависит от того, сколько людей реально пользуются ИИ и насколько плотно. Зато этот ответ считается — дальше покажем на своих цифрах.
Что входит в TCO своего железа
Стоимость владения — это не ценник на коробке. В неё входят:
- покупка железа — разовая и самая заметная статья;
- электричество — узел DGX Spark потребляет около 150 Вт, работает круглосуточно, но в деньгах строка выходит скромная;
- обслуживание и обновления — новые версии стека, драйверы, бэкапы;
- время инженера — за узлом кто-то присматривает, и эти часы тоже стоят денег.
А вот чего в этом счёте нет — платы за модели. Мы гоняем модели с открытыми весами: например, DeepSeek V4.1 Flash 1017 распространяется под лицензией MIT, и платы за токены у неё нет ни сегодня, ни когда-нибудь. Железо куплено, веса скачаны — дальше модель ничего не стоит, сколько бы ей ни скармливали задач.
Бонус, который в рублях не считается: данные не покидают ваш контур. Для компаний, работающих с персональными данными клиентов, это самостоятельный аргумент — у нас есть отдельный разбор, как подходить к локальному ИИ с оглядкой на 152-ФЗ.
Три конфигурации и их цены
Мы считали на три точки входа — от настольного узла до кластера из двух машин. Про сами машины подробнее писали отдельно: что такое DGX Spark и зачем такое железо в офисе. Цены в таблице — наши данные, октябрь 2026.
| Конфигурация | Цена разово | Онлайн | Команда |
|---|---|---|---|
| Миникомпьютер 395+, 128 ГБ | 320 000 ₽ | 2–3 | 5–10 |
| 1× DGX Spark | 700 000 ₽ | 5–6 | 10–20 |
| 2× DGX Spark | 1 400 000 ₽ | 3–5 на флагмане | 20–40 |
Info
Все цены в статье зафиксированы на октябрь 2026. Железо дешевеет и дорожает, подписки индексируются — к моменту, когда будете считать под себя, цифры могут сдвинуться. Логика расчёта при этом не меняется.
Миникомпьютер 395+ — самая доступная точка входа: 128 ГБ памяти, два-три человека работают одновременно, рассчитан на команду из пяти-десяти. Один DGX Spark тянет пять-шесть одновременных пользователей и держит шесть полос инференса — этого хватает команде из десяти-двадцати человек. Кластер из двух узлов стоит разово 1,4 млн ₽ — именно он в нашей арифметике ниже противостоит подпискам на команду из двадцати человек. Обратите внимание: у пары узлов одновременных сессий меньше, чем у одного, — и это не ошибка. Пара нужна не для того, чтобы посадить за модель больше людей, а чтобы запустить модель классом выше (флагман с большим контекстом), которая в один узел не влезает. Уровень выше — пропускная способность ниже.
Сколько людей реально пользуется ИИ
Самая частая ошибка в таких расчётах — умножать цену подписки на списочную численность команды. Так считать нельзя: не каждый сотрудник стучится к модели в каждую минуту рабочего дня. И ёмкость железа меряется не списочной численностью, а одновременными пользователями.
Рабочее правило, которое мы используем: численность команды × 0,3–0,4 — столько людей будут работать с моделью одновременно. Команда из пятнадцати человек по этому правилу — это пять-шесть активных пользователей, и её закрывает один узел DGX Spark. Правило грубое, но рабочее: оно сразу отделяет «у нас ИИ пробуют все» от «у нас ИИ реально нужен трём».
Счёт по подпискам: двадцать человек
Теперь вторая чаша весов. Облачные подписки на команду из двадцати сотрудников стоят — наши данные, октябрь 2026 — от ~600 тыс. ₽ в год по скромным тарифам до ~2 млн ₽ в год на топовых.
Диапазон широкий — и он не с потолка. Вот прайсы вендоров на 22 октября 2026, за место в месяц:
| Вендор и тариф | $/место | ≈ ₽/место |
|---|---|---|
| Claude, Team standard | $25 | ~2 050 ₽ |
| Claude, Team premium | $125 | ~10 250 ₽ |
| ChatGPT, Business | $25 | ~2 050 ₽ |
| Copilot, Business / Enterprise | $19 / $39 | ~1 560 / ~3 200 ₽ |
| Cursor, Teams | от $30 | ~2 460 ₽ |
Цены за место в месяц; при годовой оплате Claude и ChatGPT дешевле на 20% ($20 и $100).
Двадцать мест по нижнему тарифу — около 0,5 млн ₽ в год, по премиальному — около 2,5 млн ₽; с запасом на смежные сервисы (распознавание, генерация картинок, лимиты) это и даёт наш диапазон 0,6–2 млн ₽. Цифры взяты из прайсов, а не из головы.
Диапазон широкий, но суть не в нём. Суть в том, что этот счёт приходит каждый год, независимо от того, воспользовались вы ИИ на миллион или на сто тысяч. И каждый год вендор волен его пересмотреть: тарифы индексируются, условия меняются. Платя по подписке, вы не покупаете инструмент — вы подписываетесь под чужую тарифную политику.
Окупаемость: когда железо дешевле аренды
Складываем обе чаши. Арифметика на наших цифрах, октябрь 2026:
| Сценарий (20 чел.) | Железо разово | Подписки за год | Окупаемость |
|---|---|---|---|
| 2× Spark, дешёвые тарифы | 1 400 000 ₽ | ~600 000 ₽ | около 2,3 года |
| 2× Spark, топовые тарифы | 1 400 000 ₽ | ~2 000 000 ₽ | меньше года |
| 1× Spark, дешёвые тарифы | 700 000 ₽ | ~600 000 ₽ | около 1,2 года |
Читать таблицу стоит так: в дешёвом сценарии кластер за 1,4 млн ₽ отбивается за два с лишним года, в дорогом — быстрее, чем за год. Один узел за 700 тыс. ₽ окупается примерно за 1,2 года даже против дешёвых подписок. А после точки окупаемости расклад меняется на противоположный: железо продолжает работать, счёт за подписки продолжает приходить, и вся разница уже играет в вашу сторону.
Обратите внимание на устройство сравнения: подписки посчитаны по списочным двадцати людям, а железо выбрано по одновременным пользователям. Это не подгонка — именно так и стоит считать любое TCO: аренду по списочным, владение по ёмкости.
Когда своё честно не окупается
Чтобы статья не превратилась в рекламу железа — обратная сторона. Команда из трёх человек и два запроса в день: никакой узел там не окупится никогда, подписка дешевле, и это нормальный, взрослый ответ. Покупать сервер, чтобы почувствовать себя технологически независимым, — плохая идея, и никакой расчёт этого не спрячет.
В том и сила TCO-подхода, что он показывает границу. Прикинули активных пользователей по правилу × 0,3–0,4, приложили тарифы — и сразу видно, по какую сторону черты вы стоите. Черта при этом двигается: команда растёт — и вчерашний ответ «сидите на подписке» через год может оказаться неверным.
Скрытые статьи, о которых забывают
У владения тоже есть хвосты, и о них честно:
- время на эксплуатацию — обновления стека, бэкапы, присмотр: часы инженера, их лучше закладывать в расчёт заранее, а не обнаруживать по факту;
- смена моделей — открытые веса выходят регулярно, и новый релиз хочется попробовать сразу; мы, например, запускали Qwen3.8 локально ещё в августе;
- деградация относительно новых моделей — железо покупается один раз, а модели всё лучше: узел, который сегодня топ, через год-два — середняк, и это свойство владения, а не дефект.
Warning
Железо — разовая покупка, модели — движущаяся цель. Перед покупкой проверьте, что узел тянет ваши задачи сегодня, и держите в голове следующий цикл моделей: если через год захочется апгрейда, TCO придётся пересчитывать уже с двумя покупками.
Итог
Правило выбора в одну строку: умножьте численность команды на 0,3–0,4 — два-три одновременных пользователя закрывает миникомпьютер, пять-шесть — один DGX Spark, а при двух людях и двух запросах в день дешевле остаться на подписке.
Что стоит запомнить:
- Аренда растёт с числом людей и с ценником вендора, владение — нет.
- Точки входа (наши данные, октябрь 2026): 320 000 ₽, 700 000 ₽, 1 400 000 ₽ разово.
- Кластер за 1,4 млн ₽ окупается за около 2,3 года против дешёвых подписок и меньше чем за год против топовых; узел за 700 тыс. ₽ — за около 1,2 года.
- В TCO владения входят электричество, обслуживание и время инженера; платы за модели с открытыми весами нет.
- Если команда маленькая и неактивная — подписка честно дешевле, и это не поражение, а правильный ответ расчёта.
Если хотите посчитать TCO под свою команду и свои задачи — приходите, это часть нашей работы по внедрению ИИ.