Huawei назвал главные проблемы китайских дата-центров для ИИ

Рост искусственного интеллекта в Китае выглядит внушительно. За два года в стране появилось почти 500 больших моделей, а во всем мире число ИИ-стартапов перевалило за 30 тысяч. Но рекорды по количеству не отменяют фундаментальных проблем. Huawei перечисляет барьеры, которые способны резко замедлить прогресс.

Прежде всего это энергия. Современные ИИ-кластеры прожорливы как никогда. Если раньше стойка в дата-центре потребляла 20–50 кВт, то теперь речь идет о 100 кВт и выше. Целые комплексы выходят на уровень 200–500 мегаватт, что сопоставимо с энергопотреблением среднего города. В таких условиях обычное воздушное охлаждение перестает справляться. Приходится переходить на жидкостное или смешанное и удерживать показатель энергоэффективности PUE в районе 1,15. А это уже серьезный инженерный вызов.

Следующей проблемой указывается сеть. Количество GPU и NPU растет, но если внутренняя инфраструктура не успевает за ними, лишние чипы превращаются в дорогой балласт. Поэтому китайские центры переходят с 200G на 400G и 800G. Без этого ускорения обучение моделей просто не работает.

Третьей уязвимостью отмечается эксплуатация. Если обычный дата-центр может позволить себе чинить сбой часами, то для ИИ-кластеров это неприемлемо. Там работают тысячи карт, и остановка даже на короткое время означает огромные убытки. Huawei подчеркивает необходимость автоматизированного мониторинга и систем самовосстановления, которые должны устранять сбои за минуты.

Разные задачи ИИ требуют разных решений. Обучение базовых моделей нуждается в максимальной мощности и стабильности. Внедрение в бизнес зависит от других показателей: задержек, точности, эффективности. Поэтому Huawei делит дата-центры на три класса. Гиганты мощностью более 100 мегаватт строят технологические корпорации для создания «моделей-основателей». Средние центры в пределах 10–50 мегаватт разворачивают отраслевые лидеры, которые адаптируют ИИ под свои нужды. Малые центры на 1–10 мегаватт нужны компаниям, которым важно дообучить модель на локальных данных или использовать готовые решения.

Есть и финансовый аспект. В отчете он звучит мягко, но очевидно, что строительство крупного ИИ-дата-центра обходится в миллиарды долларов. При этом мировой рынок инвестиций продолжает бурлить. В 2023 году, несмотря на общее сокращение венчурного капитала, вложения в генеративный ИИ выросли почти в восемь раз и достигли $25,2 млрд. Для Китая это может привести к тому, что доступ к ресурсам окажется в руках крупных корпораций и государственных структур. Для среднего бизнеса «серьезный ИИ» рискует остаться слишком дорогим.