Купить GPU или арендовать? Считаем TCO (Total Cost of Ownership)
Расчёт в рублях с точкой безубыточности в часах: когда своя карта окупается, когда выгоднее аренда и почему остаточную стоимость железа нельзя выкидывать из формулы.
TL;DR — Кратко:
- Точка безубыточности — около 3 400 часов реальной нагрузки на GPU, то есть примерно 22 часа в неделю на горизонте трёх лет.
- Остаточная стоимость меняет вывод: за три года машина теряет не всю цену, и вычитать её из расчёта нельзя.
- При круглосуточной работе своя карта окупается примерно за 15 месяцев, а не за 3-4 года.
Спор «купить или арендовать» обычно ведут в терминах «дорого» и «дёшево», хотя правильный вопрос другой: сколько часов в неделю ваша карта реально будет считать? От ответа зависит всё остальное.
Ниже расчёт в рублях с явными допущениями, которые вы можете поменять под себя, и точка безубыточности, выраженная в часах нагрузки. Какую карту вообще брать под вашу задачу — вопрос отдельный, он разобран в материале про выбор GPU.
Ответ одной цифрой
При тех допущениях, что перечислены ниже, своя машина окупается примерно на 3 400-м часе работы под нагрузкой. На горизонте трёх лет это около 22 часов в неделю.
Работаете больше — покупка выгоднее. Меньше — выгоднее аренда.
Формула, из которой берётся эта цифра:
Часы до окупаемости = чистые вложения ÷ (цена аренды за час − стоимость электричества за час)
Чистые вложения — это цена сборки за вычетом того, сколько железо будет стоить в конце срока. Именно этот вычет чаще всего забывают, и из-за него покупка выглядит хуже, чем она есть.
Из чего складывается стоимость своей машины
Одной картой дело не ограничивается: нужны платформа, память, накопитель и блок питания с запасом.
Допущения расчёта. Цифры ниже — оценка порядка величины на август 2026 года, а не котировки конкретного магазина. Розничные цены на GPU в России сильно расходятся между продавцами и меняются вместе с курсом, поэтому подставьте свои значения в калькулятор в конце статьи.
| Компонент | Зачем нужен | Оценка |
|---|---|---|
| GPU | RTX 4090 24 ГБ | 260 000 ₽ |
| CPU + материнская плата | Ryzen 9 или Core i9 со старшим чипсетом | 100 000 ₽ |
| Оперативная память | 128 ГБ DDR5, нужна под подготовку данных | 50 000 ₽ |
| Накопитель | 2 ТБ NVMe Gen4 под датасеты и чекпоинты | 25 000 ₽ |
| Корпус и питание | БП на 1200 Вт, продуваемый корпус | 35 000 ₽ |
| Итого | стоимость входа | 470 000 ₽ |
Блок питания с запасом здесь не роскошь: NVIDIA рекомендует для RTX 4090 системный блок на 850 Вт при собственном потреблении карты 450 Вт.
Электричество считается по часам нагрузки
Возьмём потребление системы под нагрузкой 0.65 кВт и тариф 6 ₽ за кВт·ч. Получается 3.90 ₽ за час работы.
Это важный момент: платит не тот, у кого машина стоит, а тот, у кого она считает. В простое расход падает до десятых долей киловатта, поэтому в формуле электричество привязано к часам нагрузки, а не к календарю.
При круглосуточной работе набегает около 2 800 ₽ в месяц. Заметная сумма, но на фоне 470 000 ₽ входного билета она не определяет решение.
Почему остаточную стоимость нельзя игнорировать
Здесь прячется главная методологическая ошибка большинства расчётов на эту тему.
Видеокарта не сгорает в конце срока. Через три года её можно продать, и вернётся заметная часть вложений. Полная стоимость владения считается за вычетом остаточной стоимости, иначе покупка искусственно проигрывает.
Возьмём консервативную оценку: за три года машина теряет 55% цены. Тогда:
- Вложено: 470 000 ₽
- Вернётся при продаже: около 211 500 ₽
- Чистые вложения: 258 500 ₽
Разница принципиальная. Если списать все 470 000 ₽ в расход, точка безубыточности уезжает почти вдвое, и вывод статьи меняется на противоположный.
Сколько стоит аренда
Цены нашего каталога на 19 августа 2026 года. Курс ЦБ РФ на эту дату — 85.16 ₽ за доллар (данные Банка России):
| Карта | Память | Цена от | Часов до окупаемости своей сборки |
|---|---|---|---|
| A30 | 24 ГБ | 51.18 ₽/час | 5 470 |
| RTX A6000 | 48 ГБ | 80.43 ₽/час | 3 378 |
| RTX 6000 Ada | 48 ГБ | 115.52 ₽/час | 2 316 |
| A100 80GB | 80 ГБ | 201.79 ₽/час | 1 306 |
Последняя колонка отвечает на вопрос напрямую: чем дороже карта, которая вам нужна, тем быстрее окупается собственное железо, потому что аренда мощной карты стоит дороже.
Важная оговорка про сопоставимость: RTX 4090 в аренду попадается редко, в нашем каталоге её нет. Сравнение идёт с картами, которые есть в наличии, и по памяти они как минимум не уступают: у A6000 и RTX 6000 Ada по 48 ГБ против 24 у 4090. Часть разрыва в цене объясняется именно этим. Что даёт лишняя память и когда она действительно нужна, разобрано в сравнении A100 и RTX 4090 и в статье про VRAM для обучения.
Три сценария на три года
Считаем против RTX A6000 по 80.43 ₽/час, с учётом остаточной стоимости:
| Режим | Своё (чистые вложения + свет) | Аренда | Итог |
|---|---|---|---|
| Круглосуточно | 360 992 ₽ | 2 113 700 ₽ | Своё дешевле в 5.9 раза |
| 8 часов в день | 283 210 ₽ | 509 604 ₽ | Своё дешевле в 1.8 раза |
| 15 часов в неделю | 267 626 ₽ | 188 206 ₽ | Аренда дешевле в 1.4 раза |
Вывод, который стоит проговорить прямо: если карта загружена почти постоянно, покупка выигрывает, и заметно. При круглосуточной работе своя машина окупается примерно за 15 месяцев. Аренда выигрывает там, где загрузка неровная, а это как раз ситуация большинства: код пишется дольше, чем обучается модель.
Что не попадает в таблицу
Помимо денег есть вещи, которые считаются хуже, но влияют на решение.
Тепло и шум. 450 Вт с карты уходят в комнату. Летом это ощутимо, а шум вентиляторов под нагрузкой мешает работать рядом.
Доступность. Запустить обучение с ноутбука вне дома — это статический IP, проброс портов и настройка доступа. Отключение электричества или интернета обрывает прогон.
Гибкость. Сегодня задача помещается в 24 ГБ, завтра для дообучения 70B нужно 48 или 80. Дома апгрейд означает продажу старого и покупку нового с потерей на разнице. Практический пример того, как требования к памяти растут вместе с моделью, есть в гайде по файн-тюнингу Llama 3.
Простой капитала. 470 000 ₽ вынимаются из оборота сразу, а не размазываются по месяцам.
Калькулятор
Подставьте свои значения и получите ответ для своего графика:
# Вводные данные в рублях
rig_cost = 470_000 # стоимость сборки
residual_share = 0.45 # доля цены, которая вернётся при продаже
kwh_price = 6.0 # тариф за кВт·ч
power_kw = 0.65 # потребление системы под нагрузкой
rent_per_hour = 80.43 # цена аренды за час
hours_per_week = 20 # сколько часов в неделю карта реально считает
years = 3
total_hours = hours_per_week * 52 * years
net_capex = rig_cost * (1 - residual_share)
power_per_hour = power_kw * kwh_price
home_total = net_capex + total_hours * power_per_hour
cloud_total = total_hours * rent_per_hour
breakeven_hours = net_capex / (rent_per_hour - power_per_hour)
print(f"Нагрузка: {hours_per_week} ч/нед, всего {total_hours:,} ч за {years} года")
print(f"Своё: {home_total:,.0f} ₽")
print(f"Аренда: {cloud_total:,.0f} ₽")
print(f"Точка безубыточности: {breakeven_hours:,.0f} ч "
f"({breakeven_hours / (52 * years):.0f} ч/нед)")
if home_total > cloud_total:
print(f"Выгоднее аренда, экономия {home_total - cloud_total:,.0f} ₽")
else:
print(f"Выгоднее своё железо, экономия {cloud_total - home_total:,.0f} ₽")Кому что подходит
Покупать имеет смысл, если карта загружена больше 22 часов в неделю на длинной дистанции, если данные нельзя выгружать наружу по условиям NDA, или если железо всё равно нужно для других задач помимо обучения.
Арендовать имеет смысл, если загрузка неровная и меньше 20 часов в неделю, если требования к памяти будут меняться, или если 470 000 ₽ сейчас нужнее в обороте.
Главное — считать по своей загрузке, а не по чужому выводу. Возьмите калькулятор выше, подставьте свой график и своё значение остаточной стоимости.
Посчитали и вышло, что аренда выгоднее?
RTX A6000 на 48 ГБ от 80 ₽/час, A100 80GB от 202 ₽/час. Оплата поминутная, окружение настроено.
Посмотреть каталог