Вычислительная мощность становится критически важным ресурсом, поскольку технологические гиганты активно стремятся создать и внедрить суперузлы искусственного интеллекта. Этот ажиотаж вызван соревнованиями по увеличению параметров моделей, которые создают беспрецедентный спрос на инфраструктуру.
Конкуренция в сфере вычислительных мощностей
Компании, включая Huawei, ZTE, H3C и Sugon, соревнуются в создании и развертывании ИИ-суперузлов, масштабируемых от 1024 до 100 тысяч графических процессоров (GPU). Рост требований, обусловленный моделями Kimi K3 и GLM-5, доводит вычислительную емкость до предела. Суперузлы заменили модели в качестве центрального элемента выставки WAIC 2026, поскольку вычислительная способность стала главным ограничивающим фактором в развитии ИИ. Переход от кластеров с 8 карт к кластерам из 100 тысяч карт делает емкость суперузла прямым конкурентным преимуществом; в результате H3C продемонстрировала рост на 58%, а Inspur — на 41% за три недели.
Давление спроса на фронтире моделей
Наиболее очевидное давление спроса наблюдается на переднем крае разработки моделей. Модели GLM-5 от Zhipu AI и Kimi K3 от Moonshot AI, обладающие 2,8 триллионами параметров, были вынуждены повышать цены и ограничивать подписки из-за огромного спроса на инференс. Для развертывания модели K3 требуется конфигурация суперузла с более чем 64 картами GPU, что устанавливает минимальный порог вычислений для передовых моделей. В ответ на это Zhipu приобрела Zhongke Jiahe и построила отечественный центр обработки данных ИИ мощностью 1 ГВт, что привело к росту акций компании на 37% за один день. Математика ситуации показательна: отраслевые участники сообщают о стоимости вычислений в размере примерно 0,80 доллара США на каждый доллар выручки от модели, однако каждый доллар выручки соответствует многократному увеличению мультипликаторов оценки, делая масштаб вычислений основным рычагом роста.
Развитие технологий и стратегии
Существующие достижения включают использование Huawei Ascend 950 с 1024 NPU и развернутыми более чем 750 наборами A384, а также ZTE OEX с 128 GPU на шкаф и кластером в 10 тысяч. Sugon представила Dawn 8000 — первую отечественную систему на 100 тысяч карт. H3C занимается строительством фабрики ИИ, способной выдавать 240–300 кВт на тестовую точку. Технологические направления расходятся: Huawei использует запатентованную модель полного стека — от чипа до интерконнекта и охлаждения, что позволяет проводить глубокую оптимизацию между слоями, но требует колоссальных инвестиций в НИОКР. ZTE и ее партнеры предпочитают открытый подход с использованием нескольких чипов, чтобы избежать зависимости от одного производителя и обеспечить гибкость для клиентов. Другие игроки, такие как Moore Threads, Pingtouge и Baidu Kunlun, фокусируются на специфических облачных или вертикальных сценариях, уделяя особое внимание эффективности инференса и экономической производительности. Общая проблема заключается в поддержании целостности системы на уровне архитектуры чипов, интерконнекта, программного стека и операционных инструментов, поскольку преимущества, полученные в одной точке, не могут компенсировать системные пробелы.
Будущее ИИ и суперузлы
Параметры моделей еще не достигли отметки в 2,8 триллиона; прогнозы указывают на достижение 10 триллионов в течение двух лет. Консенсус был однозначен: суперузлы определяют будущее. Компании, которые не смогут обеспечить себе вычислительные мощности в масштабе суперузлов, будут структурно исключены из конкуренции на фронтире ИИ.