У России есть потенциал стать одним из лидеров на рынке центров обработки данных для ИИ, но для этого придётся преодолеть ряд барьеров

Об этом говорится в отчёте об особенностях и перспективах ЦОД для ИИ от агентства стратегических коммуникаций «Рога и Копыта». Собрали самое интересное:

1️⃣ Ситуация на рынке ЦОД

Экспансия дата-центров создаёт высокую нагрузку на энергоструктуру, и бизнес обращает внимание на всё более мощные источники энергии, включая ядерные. По оценкам McKinsey, к 2030 году общая потребность в вычислениях поколения ИИ может достичь 25×10^30 FLOP. При этом самые современные ЦОД обеспечивают производительность на уровне 10^18 FLOP.

Флагманские чипы вроде Nvidia H100 (Hopper) на пике производительности в дата-центрах создают около 2 ГВт новой электрической нагрузки, а их производство и продажи только растут. И энергию для них ещё нужно откуда-то взять.

2️⃣ Региональный потенциал

Цены на электричество в России примерно в два раза ниже среднемировых (4,80 против 8,67 рублей за киловатт/час), а в ряде регионов страны наблюдается профицитный баланс между генерацией и потреблением энергии. Для производства электричества используются все доступные источники, и при этом, например, для гидроэлектростанций в стране пока освоили только 20% возможностей.

На руку играет и климатическое разнообразие: в холодных регионах можно легче охлаждать высокопроизводительные системы. Тем не менее, сегодня весь рынок ЦОД EMEA — то есть Европы (включая Россию), Ближнего Востока и Африки — почти в два раза отстаёт от Северной Америки.

В США работают 5375 дата-центров против всего 255 в России. 85% российских ЦОД расположены вокруг крупнейших городов европейской части страны. На дата-центры в РФ приходится всего 0,1% в ВВП против 1% в США.

Отставание можно сгладить на дальней дистанции. Темпы роста числа дата-центров в США замедляются, и до 2028 года составят всего 14% в год против 25% в Северной и Юго-Восточной Азии.

Пока развитие рынка ЦОД для ИИ в России ограничивает высокая стоимость разработки собственных решений, сложности с закупками видеокарт, отсутствие доказанного коммерческого эффекта, ограничения по работе с персональными и конфиденциальными данными и, наконец, — отсутствие понятия ЦОД для ИИ в законодательстве.

3️⃣ Как убрать барьеры на пути

Самыми перспективными для развития ЦОД для ИИ являются пять российских регионов: Мурманская, Свердловская и Иркутская области, а также Красноярский край и Республика Хакасия. В этих регионах производится достаточно энергии, чтобы подключить к сетям дополнительных потребителей без перегрузки, а цены остаются низкими.

Полноценно раскрыть потенциал нового рынка можно — но для этого понадобится помощь государства. Юридически сегодня ЦОД являются операторами связи. Их чёткая идентификация в правовом поле позволит гарантировать доступ к льготам, которые уже есть у компаний ИТ-отрасли, и позволит разработать новые меры поддержки индустрии.

Аналитики «Рога и Копыта» также предлагают провести следующие реформы:

➖ Наделить ЦОДы для ИИ статусом объектов критической информационной инфраструктуры;
➖ Предоставить им особые тарифы на электроэнергию;
➖ Сформировать программы подготовки специалистов в области генеративного ИИ, а также инженеров в области строительства ЦОД;
➖ Обеспечить привлечение квалифицированных специалистов из других стран;
➖ Обеспечить государственную поддержку развития экспорта услуг облачных сервисов ИИ для дружественных стран.

И подготовить ряд других мер государственной поддержки.

🔤🔤 Почитать подробнее о том, какие проекты по строительству крупнейших ЦОД в России развивают сегодня, и как поменяются дата-центры для ИИ в будущем, предлагаем в оригинальном исследовании.

🟢🟢🟢2️⃣0️⃣2️⃣4️⃣

Нижегородская ярмарка – ежегодная площадка проведения ЦИПР. Сегодня на связи в рубрике #ЦИПР_TechTalk Елизавета Зубакина, её генеральный директор.

– Какой был Ваш первый гаджет?
– Наверное, как и у всех в те годы, сначала был пейджер, а потом телефон Philips.

– Вы делаете что-нибудь с помощью искусственного интеллекта? Если да, то какие нейросети рекомендуете/протестировали?
– Нейросети – отличный инструмент, чтобы взглянуть на что-то привычное по-новому. И я, и моя команда вовсю используем Kandinsky и продукты Яндекса – GPT и Шедеврум. Человека они заменить, конечно, не могут, но часто выдают очень неожиданные и порой даже смешные результаты. Вы видели, например, котов-купцов в наших социальных сетях? Они прекрасны!

– Если бы вы могли создать собственную технологию, что бы это было?
– О такой технологии я думаю с начала подготовки к реставрации Главного ярмарочного дома. Мы стремимся воссоздать все детали, которые были на момент постройки здания в 1890 году. И очень много времени уходит на работу с архивами, чтобы выяснить, например, какого цвета был тот или иной элемент. Было бы очень здорово, если бы появилась технология, которая бы «подтягивала» скрытые в архивах знания и раскрашивала или оживляла старинные фотографии. И это, разумеется, касалось бы не только Нижегородской ярмарки, но и всех исторических зданий. По-моему, было бы очень здорово хотя бы на мгновение перенестись в историю.

– Какие технологические тренды вы считаете ключевыми в ближайшие годы?
– Каждый год на конференции ЦИПР поражаюсь, сколько новых и полезных технологий создают наши соотечественники, и считаю каждую очень важной. Но для себя, пожалуй, выделяю ESG-технологии и дальнейшее управляемое развитие нейросетей.

– Без какого гаджета, кроме телефона, вы не выйдете из дома?
– Пожалуй, со мной всегда беспроводные наушники и планшет. А телефон уже давно «врос» в руку, без него уже никуда🤝

Искусственный интеллект находит все большее применение в космической сфере.

Уже сейчас нейросети помогают прогнозировать различные явления и даже управлять космическими кораблями.

Рассказали подробнее в решении каких задач помогают новые технологии 👇🏻

✅ Анализ данных
Огромные объемы данных, полученные с космических телескопов и спутников обрабатываются ИИ. Это позволяет выявлять новые астрономические объекты и паттерны.

✅ Навигация и управление
ИИ используется для автономной навигации космических аппаратов и ориентации в пространстве, благодаря анализу информации со звездных датчиков.

✅ Мониторинг состояния
ИИ может предсказывать возможные неисправности в системах космических аппаратов, а также отслеживать состояние здоровья космонавтов.

✅ Робототехника
ИИ управляет роботами, которые выполняют такие задачи, как сбор образцов или строительство баз
на других планетах или астероидах.

✅ Астрономические исследования
Алгоритмы машинного обучения помогают астрономам находить экзопланеты и изучать их характеристики.

⭐ Пример
Китайские исследователи разработали систему обнаружения космического мусора, использующую телескопы с лазерными дальномерами, которая управляется нейронной сетью. Она поможет защитить летательные аппараты от столкновений с опасными объектами.