Обновлено 9 августа 2026 г.
Для AI-проектов сначала нужно определить, где выполняются сами вычисления. Если приложение обращается к внешней модели по API, чаще важны CPU, RAM и стабильная сеть; для локального inference или обучения уже требуется GPU и достаточная видеопамять. Поэтому предложения в рейтинге AI-хостинга нельзя корректно сравнить одной метрикой: одинаковый бюджет может быть оптимальным для совершенно разных архитектур.
Небольшие сервисы вокруг внешнего AI могут работать на обычном VPS, тогда как локальные модели быстро упираются в VRAM и объём оперативной памяти. Если проект обрабатывает файлы или хранит векторный индекс, добавьте требования к диску и скорости I/O. Сначала зафиксируйте архитектуру и объём одновременных запросов, затем сравнивайте тарифы одного класса — так цена отражает полезные ресурсы, а не лишнюю мощность.
