⬛️⬛️⬛️⬛️⬛️ ⬜️⬜️⬜️ ⬛️⬛️⬛️⬛️
GPU для вуза: как посчитать экономику ИИ-инфраструктуры | часть 2
Облачные мощности: ресурс под конкретные проекты
🔵В июле 2026 года студенты Школы информатики, физики и технологий НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург получили доступ к облачным GPU-мощностям VK Cloud для учебных и научно-исследовательских проектов. Ресурсы используются также при работе над реальными кейсами VK и других индустриальных партнеров.
👉 По данным ВШЭ, в одном из проектов использование облачных мощностей сократило цикл экспериментов с нескольких недель до нескольких дней. Студенты также применяют инфраструктуру для научных работ и разработки прикладных ИИ-решений.
Такая модель дает университету возможность получать вычислительный ресурс в объеме, соответствующем текущим проектам и нагрузке. При этом требуется контролировать объем потребления и стоимость ресурсов.
Четыре показателя для инвестиционного решения
Перед созданием или расширением GPU-инфраструктуры управленческой команде стоит рассчитать четыре блока.
▶️ CAPEX — первоначальные инвестиции: стоимость серверов, GPU, рабочих станций, систем хранения и инженерной инфраструктуры.
▶️ TCO — совокупная стоимость владения: электроэнергия, охлаждение, обслуживание, ПО, обновление оборудования и кадровое обеспечение на протяжении жизненного цикла.
▶️ Загрузка: количество пользователей, проектов и часов работы оборудования. От этого показателя напрямую зависит экономика вычислительного контура.
▶️ Результат: показатели, связанные с задачами конкретного проекта — число пользователей и образовательных программ, исследовательские проекты, индустриальные задачи, подготовленные специалисты, коммерциализация разработок.
Три модели — три подхода к финансированию
👉 Собственная инфраструктура требует капитальных вложений и формирования полного контура эксплуатации внутри университета.
👉 Партнерская модель позволяет распределить инвестиции между вузом и индустрией и связать оборудование с конкретными образовательными задачами.
👉 Облачная модель дает доступ к вычислительным ресурсам по мере возникновения потребности и снижает необходимость единовременных капитальных вложений.
Выбор зависит от профиля университета, характера вычислительной нагрузки, существующей инфраструктуры, кадровых компетенций, требований к данным и планируемых проектов.
🔍 Для ректората ключевой показатель — стоимость полезного вычислительного ресурса за период его эксплуатации и результат, который университет получает от его использования.
Поэтому экономику ИИ-инфраструктуры целесообразно считать по цепочке: CAPEX — TCO — загрузка — образовательный и научный результат.
👻 Канал НОП в MAX
#НОП #РынокДляВуза
GPU для вуза: как посчитать экономику ИИ-инфраструктуры | часть 2
Облачные мощности: ресурс под конкретные проекты
🔵В июле 2026 года студенты Школы информатики, физики и технологий НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург получили доступ к облачным GPU-мощностям VK Cloud для учебных и научно-исследовательских проектов. Ресурсы используются также при работе над реальными кейсами VK и других индустриальных партнеров.
👉 По данным ВШЭ, в одном из проектов использование облачных мощностей сократило цикл экспериментов с нескольких недель до нескольких дней. Студенты также применяют инфраструктуру для научных работ и разработки прикладных ИИ-решений.
Такая модель дает университету возможность получать вычислительный ресурс в объеме, соответствующем текущим проектам и нагрузке. При этом требуется контролировать объем потребления и стоимость ресурсов.
Четыре показателя для инвестиционного решения
Перед созданием или расширением GPU-инфраструктуры управленческой команде стоит рассчитать четыре блока.
▶️ CAPEX — первоначальные инвестиции: стоимость серверов, GPU, рабочих станций, систем хранения и инженерной инфраструктуры.
▶️ TCO — совокупная стоимость владения: электроэнергия, охлаждение, обслуживание, ПО, обновление оборудования и кадровое обеспечение на протяжении жизненного цикла.
▶️ Загрузка: количество пользователей, проектов и часов работы оборудования. От этого показателя напрямую зависит экономика вычислительного контура.
▶️ Результат: показатели, связанные с задачами конкретного проекта — число пользователей и образовательных программ, исследовательские проекты, индустриальные задачи, подготовленные специалисты, коммерциализация разработок.
Три модели — три подхода к финансированию
👉 Собственная инфраструктура требует капитальных вложений и формирования полного контура эксплуатации внутри университета.
👉 Партнерская модель позволяет распределить инвестиции между вузом и индустрией и связать оборудование с конкретными образовательными задачами.
👉 Облачная модель дает доступ к вычислительным ресурсам по мере возникновения потребности и снижает необходимость единовременных капитальных вложений.
Выбор зависит от профиля университета, характера вычислительной нагрузки, существующей инфраструктуры, кадровых компетенций, требований к данным и планируемых проектов.
🔍 Для ректората ключевой показатель — стоимость полезного вычислительного ресурса за период его эксплуатации и результат, который университет получает от его использования.
Поэтому экономику ИИ-инфраструктуры целесообразно считать по цепочке: CAPEX — TCO — загрузка — образовательный и научный результат.
👻 Канал НОП в MAX
#НОП #РынокДляВуза