Спецификация GPU-узла уже готова, но правового основания для закупки пока нет. 12 октября 2026 года рабочая группа подготовила проекты поправок о временном допуске зарубежных ускорителей. Минцифры эти документы ещё не получило.

Поэтому закладывать NVIDIA или AMD в поставку для значимого объекта критической информационной инфраструктуры как разрешённое оборудование рано. Архитектуру можно просчитывать как запасной сценарий. Договор, техническое задание и поставку нужно вести по действующим ограничениям.

До принятия поправок правила остаются прежними

На значимых объектах КИИ применяют доверенные программно-аппаратные комплексы и телекоммуникационное оборудование из единого реестра российской радиоэлектронной продукции. Постановление Правительства № 1912 ограничивает применение недоверенных комплексов, приобретённых с 1 сентября 2024 года. Об этом сообщают CNews и Forbes.

Рабочая группа пока не меняет эти нормы. Она подготовила проекты документов, которые должны пройти обсуждение с федеральными ведомствами и рассмотрение правительственной подкомиссией. Минцифры подтвердило iXBT, что предложения в министерство не поступали.

Для текущей закупки это означает одно: публикация новости не заменяет вступивший в силу нормативный акт. Проверять придётся не заголовок о допуске GPU, а действующую редакцию постановлений, реестр и документацию закупки. Отдельно сверь регуляторные требования к серверному оборудованию, которые относятся к поставке и приёмке всей системы, а не только ускорителей.

Исключение готовят для ИИ-вычислений, а не для любых серверов

В закон «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации» предлагают добавить понятие «вычислительные ресурсы для задач ИИ». В указ Президента № 166 хотят внести исключение для мощностей, на которых работают отечественные ИИ-модели.

Это узкий допуск. Он не разрешает ставить любой иностранный сервер на объект КИИ и не распространяется автоматически на аналитику, виртуализацию или обычные прикладные системы.

Причина инициативы — дефицит российских ускорителей, сопоставимых с зарубежными по производительности. Вице-президент по технике Sitronics Group Алексей Григорьев пояснил iXBT: обучение крупных моделей требует тысяч GPU, быстрой сети, памяти, хранилища и охлаждения. Ускоритель здесь лишь один элемент вычислительного контура.

Такие мощности нужны прежде всего для обучения больших моделей и высокопроизводительных вычислений. Наличие в проекте рекомендательной системы, классификатора или чат-бота само по себе ещё не доказывает потребность в нереестровом GPU.

Одного технического задания будет мало

Проект поправок предполагает отдельную процедуру допуска. Организации придётся подтвердить сразу три обстоятельства:

вычислительные ресурсы используют для задач ИИ;
в российском реестре нет оборудования с требуемыми характеристиками;
меры защиты информации согласованы с ФСБ.

Отсутствие российского аналога должен подтвердить Минпромторг. Сама организация декларирует назначение оборудования и описывает компенсирующие меры защиты. Эти условия приводят Forbes и ICT-Online в разборе подготовленных проектов.

Значит, формулировка «нужны NVIDIA H100 из-за высокой производительности» не годится как обоснование. В документации придётся связать каждую характеристику с нагрузкой: объёмом модели, режимом обучения, форматом вычислений, требуемым временем выполнения и способом объединения ускорителей.

Предлагаемое исключение временное. По данным ICT-Online, оно должно прекратить действовать после появления российского ускорителя сопоставимого класса. Если такой механизм примут, при проектировании придётся учитывать срок эксплуатации узла, заменяемость GPU, наличие запасных компонентов и зависимость от канала поставок. Это следствие проекта, а не действующее требование.

Техническая совместимость не означает правовой допуск

Российский программный стек уже умеет работать с иностранными ускорителями. ICT-Online сообщает, что платформа «Боцман» от «Группы Астра» обнаруживает узлы NVIDIA, управляет драйверами, поддерживает NVLink и разделяет ресурсы GPU через MIG.

Эта совместимость отвечает на технический вопрос: сможет ли платформа управлять узлом. Но она ничего не говорит о законности установки конкретного комплекса на значимом объекте КИИ.

Проверки нужно разделить. Сначала — допустимо ли оборудование по действующим нормам. Затем — поддерживают ли его операционная система, оркестратор, драйверы и средства защиты. Смешение этих двух проверок приводит к спецификации, которую можно собрать, но нельзя принять в эксплуатацию.

Спецификация под задачу

Для новости нельзя честно назвать число GPU, объём памяти или скорость сети: в материалах рабочей группы нет модели нагрузки, размера модели, режима обучения и целевого времени выполнения. Любое число без этих исходных данных выглядело бы точным, но не помогло бы выбрать узел.

Поэтому до публикации поправок спецификацию стоит разделить на утверждаемую и расчётную части.

Утверждаемая часть для текущей закупки:

доверенный программно-аппаратный комплекс;
оборудование из единого реестра российской радиоэлектронной продукции;
совместимые операционная система и средства защиты;
подтверждённые поставщиком условия сервиса и замены компонентов;
питание, охлаждение и размещение, рассчитанные по паспорту выбранного узла.

Расчётный сценарий на случай принятия поправок:

серверная платформа с иностранными GPU для обучения или работы отечественной модели;
межсоединение GPU, если нагрузка не помещается на одном ускорителе;
быстрая сеть между вычислительными узлами;
оперативная память и хранилище, которые подают данные без простоя ускорителей;
резерв по питанию и отводу тепла;
программный стек с подтверждённой поддержкой выбранных GPU;
возможность заменить ускорители без перестройки всего контура.

Числовую конфигурацию можно получить только после четырёх исходных замеров: размера модели, объёма обучающей выборки, допустимого времени обучения и профиля загрузки GPU. Затем уже выбирают число ускорителей, память, сеть и хранилище. Компоновки GPU-узлов для разных вычислительных задач помогают определить класс системы, но не заменяют правовой допуск на объект КИИ.

Компромисс здесь прямой. Реестровая конфигурация позволяет закупаться по действующим правилам, но может не дать мощности для обучения большой модели. Иностранные ускорители закрывают дефицит производительности, зато пока не имеют утверждённого порядка допуска и зависят от поставок.

Что делать с закупкой сейчас

Если оборудование нужно до принятия поправок, веди закупку по действующим ограничениям. Не включай иностранные GPU в обязательную поставку со ссылкой на инициативу рабочей группы.

Если проект можно отложить, рассчитай зарубежный GPU-узел как альтернативу и подготовь доказательную часть:

Опиши ИИ-нагрузку и её связь с функциями системы.
Зафиксируй характеристики, без которых нагрузка не выполняется в заданный срок.
Сопоставь их с оборудованием из российского реестра.
Подготовь перечень компенсирующих мер для согласования.
Заложи замену ускорителей и канала поставки как отдельный риск.

Экономику считай после проверки допустимости. Для нерегулярного обучения собственный сервер может простаивать большую часть месяца, а аренда — снять капитальные расходы. Для постоянной закрытой нагрузки ситуация обратная. Здесь нужен отдельный расчёт затрат на облачные мощности и свой GPU-контур.

Рабочая группа также предлагает расширить доступ госорганов к облачным ИИ-сервисам. Но это тоже проект, а не действующий свободный допуск облака к данным и системам КИИ.

Правило для закупщика на 13 октября 2026 года: иностранный GPU можно считать в архитектурном сценарии, но нельзя считать уже разрешённым. Если поправки примут, проверяй четыре условия — задача относится к ИИ, подходящего российского аналога нет, Минпромторг это подтвердил, а меры защиты согласованы с ФСБ.