Способна ли Россия догнать мировых лидеров рынка «железа» для ИИ
Перспективной нишей для российских компаний могут стать специализированные решения для вывода моделей в промышленности и робототехникеГлобальная гонка на рынке «железа» для искусственного интеллекта (ИИ) постепенно перестает быть только борьбой за самые мощные графические процессоры (GPU). По мере развития языковых моделей и ИИ-агентов главным ограничением становится не арифметическая производительность чипов, а память, задержки, интерфейсы и программный стек, следует из обзора технологического комитета российского Альянса RISC-V.
В обзоре указывается, что в 2012–2022 гг. скорость 64-битных вычислений в GPU Nvidia выросла в 80 раз, тогда как пропускная способность памяти – только в 17 раз. Стоимость памяти с высокой пропускной способностью (HBM) также растет: нормализованная цена емкости и пропускной способности одного стека в 2023–2025 гг. увеличилась на 35%.
Шансы России догнать мировых лидеров в производстве универсальных GPU для обучения больших моделей невелики, следует из обзора Альянса RISC-V. Более перспективным может быть совершенствование специализированных решений для вывода моделей промышленного и физического ИИ, где важны не рекордные показатели производительности в FLOPS (floating point operations per second, количество операций с плавающей запятой, которые чип способен выполнять за секунду), а низкая задержка, энергоэффективность и интеграция с конкретным оборудованием.