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

4 хв. читання
Binance · Wall Street 24/7Турніри Binance: призи за торгівлюУсі актуальні турніри Binance — на одній сторінці
Дивитися турніри

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 · Wall Street 24/7Ціна падає? Це теж шансУгода на зростання або на падіння — почніть із плеча 1×
▲ Long▼ Short
Як це працює
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.