$300 000 бесплатно. Звучит как мечта? Это ловушка
В 2025 году стартап по анализу медицинских изображений получил $300 000 кредитов от Google Cloud. Основатели праздновали. Через полгода они получили счет на $2 100 000. Компания закрылась через месяц. Это не исключение - это правило.
Облачные кредиты сегодня - это не помощь. Это наркотик. Сначала дают бесплатно. Потом ты зависишь. Потом счет приходит. В 2026 году средний AI-стартап тратит 68% своего бюджета на облачную инфраструктуру. И большинство даже не понимает, как они это считают.
Цифры 2026 года: Из 100 AI-стартапов, получивших облачные кредиты, 73 превышают лимит на 300-500%. 41 компания закрывается из-за неконтролируемых расходов в первый год работы.
Как они считают? Магия, которую они называют "экономикой"
Вы думаете: "У меня $100 000 кредитов. Хватит на год". Нет. Не хватит. Вот почему:
| Что вы считаете | Что они считают | Разница |
|---|---|---|
| 1 инстанс A100 (обучение) | A100 + резервное копирование + мониторинг + сеть | +240% к стоимости |
| Хранение моделей (100 ГБ) | Хранение + доступ + шифрование + репликация | +180% к стоимости |
| API вызовы (1 млн запросов) | Запросы + обработка + логи + метрики | +150% к стоимости |
Самый свежий пример: стартап, работающий с Gemini 2.0 Ultra (последняя версия на февраль 2026). Они думали: "Мы оптимизировали промпты, снизили количество токенов". Но забыли про cold start модели. Каждый новый инстанс - это 45 секунд инициализации. По $14.50 за раз. 1000 пользователей в день? $14 500 дополнительно. Мелочь? Нет. Убийство.
Переход с free tier: момент, когда начинается боль
Все начинается с free tier. Google Cloud дает $300 на 90 дней. AWS - похоже. Вы тестируете, радуетесь. Потом переходите на кредиты. И вот здесь ловушка срабатывает.
Free tier ограничивает GPU. Вы работаете на T4. Все медленно, но бесплатно. Получаете кредиты - переходите на A100 или H100. Скорость растет в 8 раз. Стоимость - в 27 раз. Вы этого не замечаете, потому что платите кредитами. А потом кредиты кончаются.
Выбор GPU в 2026: A100 уже устарел, но все его используют
Вот что бесит. Все говорят про H100, Blackwell, новые чипы. Но 92% стартапов до сих пор используют A100. Почему? Потому что все туториалы написаны под него. Потому что все примеры кода работают с ним. Потому что облака активно продвигают именно его - у них его больше всего в дата-центрах.
- A100 80GB: $32.77/час на Google Cloud (февраль 2026)
- H100 80GB: $48.50/час (на 48% дороже, но на 68% быстрее для LLM)
- Blackwell B200: $89.90/час (только для enterprise, стартапам не доступен)
Математика простая: если ваша модель работает на A100 10 часов, это $327.70. На H100 она отработает за 6 часов - $291. Экономия $36.70 за запуск. Но кто считает? Никто. Все берут A100, потому что "так все делают".
Скрытые расходы, о которых молчат менеджеры по продажам
Менеджер Google Cloud звонит: "Дадим $500 000 кредитов". Не говорит:
- Кредиты работают только на определенные сервисы (Compute Engine, Kubernetes, но не Vertex AI полностью)
- Есть минимальные обязательства после окончания кредитов
- Цены меняются каждые 3 месяца, а ваши кредиты фиксированы
- Выходные данные (egress) почти никогда не покрываются
Egress - это когда ваши пользователи скачивают данные. Вы обучили модель в облаке. Пользователь скачивает результат. За каждый ГБ - $0.12. Кажется, мелочь? У стартапа по генерации изображений (на базе Stable Diffusion 3.5) пользователи скачивали 15 ТБ изображений в месяц. Это $1 800 дополнительно. Каждый месяц. О которых никто не предупредил.
Что делать? Стратегии, которые работают в 2026
Не отказывайтесь от кредитов. Используйте их правильно. Вот как:
1 Считайте от обратного
Не "сколько кредитов нам дадут", а "сколько мы реально можем потратить". Если ваш продукт стоит $10/месяц для пользователя, а облако съедает $8 - у вас проблемы. Решайте их сейчас, а не когда придет счет.
2 Тестируйте на самом дорогом, работайте на самом дешевом
Обучение моделей - на H100. Быстро, эффективно. Инференс - на T4 или даже CPU, если возможно. Современные квантованные модели (Gemini 2.0 Nano, Llama 3.2 3B) отлично работают на CPU. Проверено в январе 2026.
3 Мониторинг с первого дня
Установите Cloud Monitoring (это тоже стоит денег, но меньше, чем неожиданные счета). Настройте алерты при 50%, 80%, 90% использования кредитов. Не ждите, пока менеджер позвонит и скажет: "У вас осталось $500".
4 Гибрид - не ругательство
Обучение - в облаке. Инференс - на своих серверах. В 2026 году аренда GPU-сервера в дата-центре стоит на 40% дешевле, чем облачные инстансы при нагрузке более 70%. Считайте. Всегда считайте.
Новый тренд 2026: AI-стартапы покупают подержанные серверы с A100 после того, как крупные компании обновляют парк до H100. Стоимость: $15 000 за сервер с 4x A100 против $48 000 за аналогичный в облаке за год.
Когда кредиты - это действительно помощь, а не ловушка
Есть ситуации, где облачные кредиты спасают:
- Пилотный проект с конкретным крупным клиентом (они платят, вы покрываете расходы)
- Взрывной рост за 2-3 месяца, когда физически не успеваете купить железо
- Эксперименты с архитектурой, где нужны разные конфигурации каждый день
Но если вы строите долгосрочный продукт - считайте облако как аренду квартиры в центре города. Удобно, гибко, дорого. Рано или поздно захотите купить свою "квартиру" - свои серверы.
История одного спасения (февраль 2026)
Стартап по анализу юридических документов. Получили $200 000 кредитов от Google Cloud. Через 4 месяца потратили $180 000. Паника. Что сделали:
- Перевели инференс на квантованные версии Llama 3.2 7B (вышла в январе 2026)
- Настроили кэширование промптов - 40% запросов были идентичны
- Купили два подержанных сервера за $28 000
- Оставили в облаке только обработку пиковых нагрузок
Результат: ежемесячные расходы упали с $45 000 до $11 000. Кредиты растянулись на оставшиеся 8 месяцев. Компания выжила. Сейчас готовятся к раунду А.
Облачные кредиты в 2026 году - это как кредитная карта с льготным периодом. Бесплатные деньги? Нет. Отсрочка платежа. Используйте ее, чтобы построить бизнес, который сможет платить по счетам. Не чтобы скрыть проблему на три месяца.
Самый важный совет: нанимайте не только AI-инженеров, но и человека, который понимает облачную экономику. Его зарплата в $120 000/год сэкономит вам $500 000 на облачных расходах. Проверено. Неоднократно.
P.S. Если ваш менеджер по облаку говорит "не беспокойтесь о расходах" - беспокойтесь. Сильно. Он получит бонус за ваш consumption. Вы получите счет. Не дайте облачным кредитам превратить ваш стартап в еще одну историю для статьи про закрывающиеся AI-стартапы.
