Nutanix замінила Copilot і Claude кластером за $20 млн: окупність — рік

4 хв. читання
BINANCE COPY TRADING
Копіюй профі
Binance повторить угоди трейдера за тебе
Почати

Що сталося

27 серпня 2026 року голова Nutanix Раджив Рамасвамі розповів The Register, що компанія побудувала власний ШІ-кластер за $20 млн і перевела на нього розробників, які доти працювали через GitHub Copilot і Claude. За його словами, «використання вибухнуло, а разом із ним і витрати», тож Nutanix перейшла на open-weight моделі (моделі з відкритими вагами, які можна запускати на власному залізі) у локальному кластері. Окупити вкладення компанія розраховує за рік.

Деталі

ПараметрЩо відомо
Бюджет кластера$20 млн
Де працюєon-prem, у власній інфраструктурі Nutanix
Моделіopen-weight; назви не розкрито
Хто користуєтьсякоманди розробки, ШІ застосовують на всьому циклі написання коду
Що замінилиCopilot і Claude як основний інструмент; frontier-моделі лишилися «за потреби»
Строк окупностіодин рік, за оцінкою CEO

Головна фраза Рамасвамі — «ми більше не платимо за токени». Склад кластера (тип і кількість GPU, мережа, сховище) він не назвав. Розмова відбулася на тлі звіту за четвертий квартал фінансового 2026 року, закритого 31 липня: виторг $757,1 млн (+16% рік до року), за рік — $2,85 млрд (+12%), вільний грошовий потік за рік — $840,7 млн, понад 3 000 нових клієнтів (дані Nutanix від 26 серпня 2026 року).

Друга теза інтерв’ю — про залізо для клієнтів. За словами Рамасвамі, замовники гостро відчувають вартість і доступність обладнання, і це вже гальмує частину закупівель; підтримку Arm-процесорів Nutanix тепер розглядає як ще один спосіб запускати платформу там, де це потрібно користувачам, зокрема на edge-майданчиках.

Що це означає

Стосується це насамперед компаній із сотнями й тисячами розробників, у яких рахунок за ШІ-асистентів виріс разом з агентними сценаріями. Орієнтир для розрахунку: Copilot Business коштує $19, Copilot Enterprise — $39 за місце на місяць; Claude Team — $20–25 за стандартне місце і $100–125 за преміальне, Enterprise — місце плюс використання за API-тарифами (ціни на 27 серпня 2026 року). Для 2 000 розробників на преміальних місцях це близько $2,4–3 млн на рік — за нашою оцінкою, кластер за $20 млн таких грошей за рік не відбиває. Окупність за рік, про яку каже Рамасвамі, означає, що реальні витрати на токени frontier-моделей у Nutanix були в рази вищими за підписну арифметику: агентний кодинг спалює токени в обсягах, яких фіксовані тарифи не покривають.

Ризик — в іншій колонці. Open-weight моделі поступаються frontier-версіям на складних завданнях, і сам Рамасвамі лишив їх «за потреби». До заліза додаються люди: команда, яка супроводжує кластер, оновлює моделі та стежить за якістю відповідей, у $20 млн не входить. Які відкриті моделі сьогодні тягнуть кодинг, ми розбирали на прикладі GLM-5.2, а як влаштований вибір між Cursor, Copilot і Claude Code — в окремому порівнянні.

Горизонт — найближчий рік: Nutanix назвала цифру, яку можна перевірити за наступними звітами. Якщо економія підтвердиться, аргумент «власний інференс дешевший за підписки» отримає рідкісний публічний кейс із сумою. Якщо ні — це буде такий самий публічний приклад того, що дефіцит пам’яті та GPU у 2026 році робить on-prem дорожчим, ніж рахували під час купівлі.

Контекст

Nutanix продає платформу для приватних і гібридних хмар, тому історія з власним кластером — ще й вітрина для її клієнтів: компанія показує на собі той сценарій, який пропонує їм. У тому ж інтерв’ю Рамасвамі пов’язав інтерес до Arm із «RAMpocalypse» — дефіцитом пам’яті, через який ціни на сервери зросли, а строки постачання розтягнулися.

BINANCE SIMPLE EARN
Крипта лежить?
Simple Earn: відсоток нараховується щодня
Відкрити Earn
Поділитися
Зв'язатися:
Крипто- та data-аналітик, інженер-програміст (факультет комп'ютерних наук ХНУРЕ). В IT з 2008 року: адміністрував корпоративний моніторинг у «Vodafone Україна», сім років розробляв і просував веб-проєкти, п'ять років керував маркетингом на метриках — конверсія, CTR, ROI, LTV.Криптовалютними ринками займаюся з 2021 року: ончейн-метрики, токеноміка, макроекономічні індикатори. Розробив власну data-driven модель аналізу ринку на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математична статистика та EDA; збір і звірку даних автоматизую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: кожна цифра перевірена за першоджерелом, ключові — щонайменше за двома незалежними; прогнози — лише сценарії з умовами. Теза без даних не публікується.