Российский рынок высокопроизводительных вычислений продолжает адаптироваться к новым геополитическим реалиям. В фокусе внимания — успешное тестирование программно-аппаратного комплекса, построенного на восьми китайских графических ускорителях. Этот шаг — не просто поиск замены, а часть системной стратегии по снижению инфраструктурных рисков, которая, судя по всему, становится новым стандартом для отечественных технологических гигантов.
Детали испытаний и первые результаты
В рамках пилотного проекта были запущены две модели искусственного интеллекта от MWS AI: старшая Cotype Pro 3 с 27 млрд параметров и более легкая Cotype Light 3 на 9 млрд параметров. Обе модели ориентированы на работу с текстом и графикой, а также на создание ИИ-агентов. Примечательно, что разработчик рассматривал пять различных вариантов китайских ускорителей, однако конкретный чип, использованный в финальной конфигурации, не раскрывается.
Ключевые показатели производительности внушают оптимизм. При объеме входного контекста около 27 000 токенов система генерировала первый ответ примерно за 8 секунд, а последующие токены выдавались с интервалом от 111 мс, что соответствует скорости до 9 токенов в секунду. В отдельных сценариях, по заверениям интегратора Rubytech, производительность была сопоставима с системами на базе Nvidia H100. Более того, оптимизация драйверов и программного окружения позволила увеличить производительность платформы в 2–2,2 раза.
Сдержанный оптимизм и вызовы экосистемы
Несмотря на обнадеживающие результаты, полномасштабный коммерческий запуск таких комплексов ожидается не ранее 2027 года. И здесь ключевым фактором становится не «железо», а программная экосистема. Переход с архитектуры Nvidia CUDA на альтернативные платформы — это процесс, который может занять несколько месяцев даже для одной модели, не говоря уже о массовом внедрении.
Мой анализ показывает, что мы наблюдаем формирование многополярного рынка ускорителей. Крупные игроки, такие как ВТБ и Сбербанк, находятся на разных стадиях освоения китайских GPU, но никто не ожидает быстрого отказа от Nvidia. Тесты показывают, что заявленные характеристики не всегда подтверждаются на практике: например, чип Tongxin от Shanghai Wutongshu High-Tech оказался медленнее и Nvidia A100, и A40 из-за проблем с совместимостью и незрелого ПО. В то же время более продвинутые решения, включая Huawei Ascend, уже достигают 60–80% производительности H100.
Государство также подключается к процессу: Минпромторг обсуждает требования по локализации ИИ-чипов, что может дать преференции отечественным производителям при госзакупках. Однако, по моей оценке, до формирования зрелого и конкурентоспособного рынка пройдет еще несколько лет. Пока же российские компании вынуждены балансировать между необходимостью диверсификации и практическими ограничениями существующего ПО.