«Цифровой суверенитет» смещается в сторону AI
2024-07-23
Роль технологий AI/ML сегодня столь существенна, что все ведущие государства мира, хотя и выступают за глобальное взаимодействие, стремятся обеспечить для себя максимальную технологическую независимость, даже от ближайших партнеров. Это в свою очередь, существенно влияет на тенденции глобального рынка ИТ.
Всего несколько лет назад GPU акселераторы для дата-центров считались довольно нишевым продуктом, сегодня же спрос на них огромен и продолжает расти. Как сообщает тематический ресурс HPCwire, со ссылкой на Techinsights в 2023 году в мире было поставлено 3,85 млн. таких устройств на общую сумму почти $37 млрд. Это существенно больше, чем в 2022-м, когда глобальные продажи GPU для дата-центов составили 2,67 млн. единиц и спрос продолжает расти с ускорением. Интересно, что 98% рынка — как в денежном, так и в количественном выражении — в 2022 и 2023 годах занимали разработки NVIDIA. Лишь небольшая часть сегмента принадлежит здесь AMD, Intel и некоторым другим производителям, которые, тем не менее, вовсе не собираются отдавать столь перспективный рынок без борьбы — AMD развивает серию устройств Instinct MI300, Intel недавно представила новое семейство ускорителей Gaudi3. Кроме того, к процессу подключились и гиперскейлеры, уже известно о собственных разработках ускорителей для AI/ML — AWS Trainium2, Google Cloud TPU v5p, Microsoft Maia 100, Meta Artemis.
Операторы сейчас стараются как можно быстрее охватить как коммерческий, так и государственный сектор, тем более что спрос есть как у тех, так и у других. Это в свою очередь раскручивает спирать спроса на новейшее оборудование — главным образом GPU/TPU, спрос на которые (как и цены) продолжает расти.
Конкуренция здесь предстоит нешуточная, а все потому, что, развитие ИИ ставит во главу угла не только бизнес, но и государственные структуры, причем на самом высоком уровне. Речь идет ни много ни мало о создании «суверенных» национальных ИИ-систем на основе облачных дата-центров, полностью работающих в законодательном поле соответствующих стран. Например, в марте нынешнего года Министерство торговли США предложило ввести правила, запрещающие иностранным компаниям свободный доступ к аппаратным и облачным платформам искусственного интеллекта американских гиперскейлеров.
На этом фоне в ЕС активно разрабатывают собственные AI-системы, которые бы позволили местным правительствам не зависеть от зарубежных операторов. В Германии, Франции, Италии крупнейшие ИТ-компании создают суперкомпьютеры на базе GPU/TPU-ускорителей, в т.ч. для разработки LLM-моделей с поддержкой национальных языков. Япония в нынешнем году планирует дополнительно выделить на государственные инициативы, связанные с разработкой «суверенного AI» около $750 млн, Канада — вдвое больше. Наперегонки увеличивают бюджеты на AI/ML-инициативы правительства Индии, Сингапура, ОАЭ и практически всех крупных стран Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока.
Конечно, не стоит забывать и про Китай, который, несмотря на всевозможные санкции от стран Запада, не только стремительно развивает собственные проекты «суверенного AI», но и проводит активную технологическую и рыночную экспансию в страны Азии, Африки и Южной Америки. Скажем, оператор Alibaba Cloud за последний год открыл новые облачные регионы в Мозамбике и ЮАР, а Huawei — в Египте (кроме того, компания присутствует также в Таиланде, Индонезии, Саудовской Аравии, Турции, ЮАР, Бразилии, Аргентине, Перу, Чили и других странах). Помимо привычных сервисов китайские компании планируют оказывать услуги на основе местным правительственным структурам и бизнесу.
Вопрос построения «суверенного AI» сегодня является насущным для любой страны в рамках более общего вопроса «цифрового суверенитета» и важность создания собственных, прозрачных для государства и хорошо контролируемых ИИ-систем сегодня сложно переоценить. Проблема в том, что сейчас в мире идет настоящая технологическая гонка в области AI/ML и для того, чтобы остаться в тренде действовать и реагировать надо очень быстро. В случае Украины можно начать с построения суверенного облака AI внутри страны на базе новейших ускорителей NVIDIA, а затем наращивать его мощности по мере необходимости.
Сделать это можно, например, на базе дата-центра De Novo, где уже есть все необходимые ресурсы для AI/ML-задач, которые доступны в коллективном или частном облаках. Также доступно полноценное ML-окружение для инженеров DevOps — в рамках сервиса ML Cloud.