Ресейдің жоғары өнімді есептеу нарығы жаңа геосаяси шындықтарға бейімделуін жалғастыруда. Назарда — сегіз қытайлық графикалық үдеткішке негізделген бағдарламалық-аппараттық кешеннің сәтті сынағы. Бұл қадам — жай ғана алмастырушы іздеу емес, инфрақұрылымдық тәуекелдерді төмендету бойынша жүйелі стратегияның бөлігі, ол отандық технологиялық алыптар үшін жаңа стандартқа айналып бара жатқан сияқты.
Сынақтардың егжей-тегжейлері мен алғашқы нәтижелер
Пилоттық жоба аясында MWS AI компаниясының екі жасанды интеллект моделі іске қосылды: 27 млрд параметрі бар үлкен Cotype Pro 3 және 9 млрд параметрі бар жеңілірек Cotype Light 3. Екі модель де мәтінмен және графикамен жұмыс істеуге, сондай-ақ ИИ-агенттерді құруға бағытталған. Айта кету керек, әзірлеуші қытайлық үдеткіштердің бес түрлі нұсқасын қарастырған, алайда қорытынды конфигурацияда қолданылған нақты чип ашылмайды.
Негізгі өнімділік көрсеткіштері оптимизм ұялатады. Кіріс контекстінің көлемі шамамен 27 000 токен болғанда, жүйе алғашқы жауапты шамамен 8 секундта генерациялады, ал кейінгі токендер 111 мс аралықпен берілді, бұл секундына 9 токенге дейінгі жылдамдыққа сәйкес келеді. Жеке сценарийлерде, Rubytech интеграторының мәлімдеуінше, өнімділік Nvidia H100 негізіндегі жүйелермен салыстыруға болатын еді. Сонымен қатар, драйверлер мен бағдарламалық ортаны оңтайландыру платформаның өнімділігін 2–2,2 есе арттыруға мүмкіндік берді.
Ұстамды оптимизм және экожүйе қиындықтары
Үміт күттіретін нәтижелерге қарамастан, мұндай кешендердің толық ауқымды коммерциялық іске қосылуы 2027 жылдан ерте емес күтілуде. Мұнда негізгі фактор «темір» емес, бағдарламалық экожүйе болып табылады. Nvidia CUDA архитектурасынан баламалы платформаларға көшу — бұл тіпті бір модель үшін бірнеше айға созылуы мүмкін процесс, жаппай енгізу туралы айтпағанның өзінде.
Менің талдауым көрсеткендей, біз үдеткіштердің көпполярлы нарығының қалыптасуын байқап отырмыз. ВТБ және Сбербанк сияқты ірі ойыншылар қытайлық GPU-ды игерудің әртүрлі кезеңдерінде, бірақ ешкім Nvidia-дан жылдам бас тартуды күтпейді. Сынақтар көрсеткендей, мәлімделген сипаттамалар әрдайым тәжірибеде растала бермейді: мысалы, Shanghai Wutongshu High-Tech компаниясының Tongxin чипі үйлесімділік мәселелері мен жетілмеген бағдарламалық қамтамасыз етуге байланысты Nvidia A100-ден де, A40-тан да баяу болып шықты. Сонымен қатар, Huawei Ascend қоса алғанда, неғұрлым жетілдірілген шешімдер H100 өнімділігінің 60–80% -на қол жеткізіп отыр.
Мемлекет те процеске қосылуда: Өнеркәсіп және сауда министрлігі ИИ-чиптерді локализациялау талаптарын талқылауда, бұл мемлекеттік сатып алуларда отандық өндірушілерге артықшылық бере алады. Алайда, менің бағалауым бойынша, жетілген және бәсекеге қабілетті нарық қалыптасқанға дейін тағы бірнеше жыл өтеді. Әзірге ресейлік компаниялар диверсификация қажеттілігі мен қолданыстағы бағдарламалық қамтамасыз етудің практикалық шектеулері арасында тепе-теңдік сақтауға мәжбүр.