Почему без своих чипов Россия и СНГ не догонят лидеров в AI 🏁
По данным Epoch AI, около трёх четвертей мощности всех AI-кластеров в мире находится в США. Китай идёт вторым, у него около 15%. А Германия, Япония и Великобритания, которые ещё недавно были среди лидеров суперкомпьютеров, теперь занимают совсем небольшую долю. Россия и страны СНГ на графике даже отдельно не выделены.
➡️ AI-модели нужно где-то обучать и запускать. Делают это в основном на видеокартах и специализированных ускорителях. Чем больше у тебя чипов, тем более крупные модели ты можешь обучать и тем больше пользователей можешь обслуживать одновременно. Поэтому гонка за AI во многом ещё и гонка за железо.
🔗 Открытые модели можно взять уже сейчас, специалистов обучить, а необходимые данные собрать. о если с железом постоянно приходится выкручиваться, масштабировать AI всё равно будет сложно. А мощности ведущих AI-кластеров в мире тем временем растут примерно вдвое каждые девять месяцев.
В каком году у нас появится свой чип уровня H100? Делайте ставки 🔽
🌐 Website | 🎰LinkedIn
По данным Epoch AI, около трёх четвертей мощности всех AI-кластеров в мире находится в США. Китай идёт вторым, у него около 15%. А Германия, Япония и Великобритания, которые ещё недавно были среди лидеров суперкомпьютеров, теперь занимают совсем небольшую долю. Россия и страны СНГ на графике даже отдельно не выделены.
➡️ AI-модели нужно где-то обучать и запускать. Делают это в основном на видеокартах и специализированных ускорителях. Чем больше у тебя чипов, тем более крупные модели ты можешь обучать и тем больше пользователей можешь обслуживать одновременно. Поэтому гонка за AI во многом ещё и гонка за железо.
Китай при этом удерживает второе место, несмотря на экспортные ограничения. Одна из причин в том, что он делает собственные AI-ускорители. У России своего массового производства видеокарт для AI пока нет, а напрямую покупать самые мощные зарубежные ускорители тоже сложно. Поставки ограничены санкциями, но проблема шире. США в целом ограничивают экспорт передовых чипов во многие страны. В итоге оборудование приходится везти через параллельный импорт, часто с заметной наценкой, а сопоставимые по возможностям отечественные решения эксперты ожидают не раньше 2030 года.
🔗 Открытые модели можно взять уже сейчас, специалистов обучить, а необходимые данные собрать. о если с железом постоянно приходится выкручиваться, масштабировать AI всё равно будет сложно. А мощности ведущих AI-кластеров в мире тем временем растут примерно вдвое каждые девять месяцев.
В каком году у нас появится свой чип уровня H100? Делайте ставки 🔽
🌐 Website | 🎰LinkedIn