В 2026 году VPS и VDS перестали быть только “сервером для сайта”. На них запускают Telegram-ботов с LLM, внутренние AI-ассистенты, инференс моделей, обработку изображений и автоматизацию бизнеса. Но нейросети предъявляют другие требования к инфраструктуре: объём RAM, скорость NVMe, частота CPU и, в отдельных случаях, GPU. Ниже — практический рейтинг VPS 2026 для AI-проектов с реальными конфигурациями и пониманием, когда VPS уже недостаточно.
Что можно запускать на обычном VPS 2026
На CPU-VPS без GPU спокойно работают:
-
инференс LLM до 7B–13B (квантованные версии);
-
обработка текста и классификация;
-
векторные базы (Qdrant, Milvus);
-
API-обёртки над внешними AI-моделями;
-
пайплайны автоматизации.
Для этого критично:
-
4–8 vCPU с высокой частотой;
-
16–32 ГБ RAM;
-
NVMe для кэша и векторных индексов;
-
честный 1 Gbps для API-нагрузки.
ТОП VPS 2026 для AI-инференса
1 место — Selectel
Selectel подходит для AI-проектов благодаря NVMe-дискам, стабильной сети и возможности масштабирования.
Типовой тариф под LLM:
8 vCPU (Xeon / EPYC)
16–32 ГБ RAM
NVMe 120–240 ГБ
1 Gbps
от 3500–7000 ₽/мес
Для новых клиентов действует промокод qhD5Uqoi0E — 10 000 ₽ на баланс.
Подходит для:
инференса Llama 7B/13B
RAG-систем
AI-ботов с высокой нагрузкой
векторных баз данных
Если проект растёт, можно перейти на выделенные серверы или GPU-решения.
2 место — Timeweb
Оптимален для старта AI-проекта.
4–8 vCPU
16–32 ГБ RAM
NVMe
1 Gbps
от 2500–6000 ₽/мес
Подходит для тестирования LLM, запуска инференса через Ollama и API-обёрток.
3 место — EdgeCenter
Если аудитория европейская, важна международная маршрутизация.
4–8 vCPU
16–32 ГБ RAM
SSD/NVMe
от 4000 ₽/мес
Хорош для AI-API с пользователями в ЕС.
4 место — VDSina
Бюджетный старт для лёгких AI-задач.
4 vCPU
16 ГБ RAM
SSD
от 1800–3000 ₽/мес
Подходит для небольших NLP-проектов, но без серьёзной нагрузки.
5 место — SpaceWeb
2–8 vCPU
16–32 ГБ RAM
SSD
от 3000–6000 ₽/мес
Подходит для AI-ботов и обработки текста, если нет GPU-задач.
6 место — AdminVPS: помощь в настройке и развёртывании AI-инфраструктуры
Когда речь идёт о полноценной инфраструктуре AI, недостаточно просто поднять сервер и копировать docker-образ модели. Важно правильно собрать среду, настроить контейнеры, оптимизировать Node/REST-сервер, выделить swap, организовать логирование и мониторинг. Именно в этом AdminVPS играет сильнее многих конкурентов.
Технические характеристики и цены:
-
CPU: 4–8 vCPU
-
Память: 8–16 ГБ RAM
-
Диск: SSD/NVMe 80–160 ГБ
-
Сеть: 1 Gbps
-
Цена: 2800–4500 ₽/мес, в зависимости от конфигурации
Практический сценарий:
Если ваш AI-проект строится на Docker-compose с несколькими сервисами (Inference API, Redis Cache, Celery Workers, PostgreSQL), AdminVPS позволяет не только разместить всё это в одном контейнере, но и помочь в первичной настройке systemd/unit-файлов, автоматизации backup и CI/CD-пайплайне.
Почему это важно:
Без базовой конфигурации вы рискуете:
-
неправильно оптимизировать RAM/CPU для инференса LLM;
-
допустить неоптимальные настройки swap;
-
столкнуться с проблемами стабильности при пиковых запросах.
AdminVPS решает эти задачи частично «в комплекте».
7 место — Sprintbox: баланс цены и инфраструктуры для AI-старта
Sprintbox — это классический VPS среднего сегмента. Он не даёт уникальных сетевых плюсов, но он стабилен и предсказуем.
Технические характеристики и цены:
-
CPU: 4 vCPU
-
Память: 8–16 ГБ RAM
-
Диск: SSD 80–120 ГБ
-
Сеть: 1 Gbps
-
Цена: 2000–3000 ₽/мес
Практический сценарий:
Sprintbox подходит для запуска:
-
inference-слоя LLM;
-
API-микросервисов;
-
векторных баз (например Qdrant, Milvus) со средней нагрузкой;
-
background workers для обработки данных.
Точки внимания:
Sprintbox хорошо справляется до ~300–400 запросов/сек на 8vCPU/16GB RAM, но при росте нагрузки потребуется кластеризация или переход на более мощные инстансы.
8 место — Hostland: доступный VPS для AI-предобработки
Hostland — это сбалансированный VPS, который плохо подходит для тяжёлого инференса 30B/70B моделей, но отлично подходит для:
-
предобработки данных для обучения;
-
ETL-задач;
-
сама API-часть (без тяжёлых вычислений);
-
логирование и аналитика.
Технические характеристики и цены:
-
CPU: 2–4 vCPU
-
Память: 8–12 ГБ RAM
-
Диск: SSD 60–120 ГБ
-
Сеть: 1 Gbps
-
Цена: 1900–2600 ₽/мес
Если ваш проект собирает данные, подготавливает их, чистит, нормализует и пишет в очередь (например, Redis/RabbitMQ) — Hostland даёт достаточно ресурсов и стабильную сеть.
9 место — HandyHost: бюджетный VPS для тестов и локальных пайплайнов
HandyHost — это тот самый вариант, который стоит рассматривать, когда проект ещё на этапе прототипа.
Технические характеристики и цены:
-
CPU: 2–4 vCPU
-
Память: 8 ГБ RAM
-
Диск: SSD 40–80 ГБ
-
Сеть: 1 Gbps
-
Цена: 1500–2000 ₽/мес
Практический сценарий:
HandyHost подходит для:
-
запуска micro-batch инференса;
-
тестирования новых версий модели;
-
локального staging;
-
разработки ML-функций.
Однако HandyHost не подходит для production-нагрузки, где одновременно обрабатывается много запросов.
10 место — FirstVDS: классический VDS для AI-базы и API
FirstVDS — это проверенный временем VDS, на котором можно запускать API-слой для AI-приложений и простые модели инференса. Он сочетает низкую сложность настройки и достойную производительность.
Технические характеристики и цены:
-
CPU: 4 vCPU
-
Память: 8–16 ГБ RAM
-
Диск: SSD 80–120 ГБ
-
Сеть: 1 Gbps
-
Цена: 2400–3500 ₽/мес
Практический сценарий:
На FirstVDS удобно разместить:
-
API-сервер модели;
-
систему очередей;
-
векторную базу без интенсивного GPU-инференса;
-
вспомогательные cron-задачи.
Когда нужен GPU, а не VPS
CPU-VPS подходит для инференса квантованных моделей. Но если:
-
используется модель 30B+;
-
требуется обучение или fine-tuning;
-
обрабатываются изображения или видео;
-
нужна высокая скорость генерации;
тогда без GPU-инстанса не обойтись.
GPU-серверы стоят существенно дороже — от 15 000–40 000 ₽/мес и выше. Поэтому для большинства бизнес-задач разумно сначала запускать CPU-инференс на VPS 2026 и только потом масштабироваться.
Стоимость вычислений в 2026
Пример расчёта:
LLM 7B, 16 ГБ RAM, 8 vCPU — около 4000–6000 ₽/мес.
GPU A100 или аналог — десятки тысяч рублей в месяц.
Для старта AI-бота с 1000–5000 запросами в день CPU-VPS достаточно.
Когда VPS уже недостаточно и нужен GPU
Переход на GPU стоит рассматривать, если:
-
используете модели >13B без квантования;
-
получаете задержку инференса >1–2 сек;
-
требуется генерация изображений/видео;
-
запускается масштабный batch-training.
GPU-серверы стоят заметно дороже (15 000–40 000 ₽/мес). Поэтому разумно сначала протестировать модель на CPU-VPS, а затем двигаться к GPU-серверам.
Практические советы по AI-миграции
-
Тестируйте на CPU-VPS небольшую версию модели. Это поможет оценить потребление RAM и нагрузку.
-
Используйте NVMe для векторных индексов. Скорость диска критична для поиска ближайших соседей.
-
Проверяйте сеть. В AIзапросах скорость сети и latency влияют на отклик сервера.
-
Планируйте откат. Если инференс на CPU не тянет — можно вернуть трафик на staging-VPS или использовать CDN.
Итог
Лучшие VPS 2026 для AI-проектов освоили базовые требования: мощность CPU, объём RAM и честный 1 Gbps. Но когда нагрузка растёт, CPU-VPS становится узким местом, и сюда на помощь приходят GPU-инстансы.
В стартовых задачах лучше выбирать провайдеры с быстрым NVMe и гибкими тарифами — Selectel, Timeweb и EdgeCenter остаются в лидерах, а бюджетные — от VDSina до HandyHost/FirstVDS — подходят для прототипов и тестов.