Международное экспертное сообщество активно обсуждает недавно опубликованное исследование Оксфордского университета, посвящённое специализированным центрам обработки данных (ЦОД) для ИИ.
Один из ключевых выводов доклада заключается в том, что США и Китай не только лидируют в строительстве подобных центров, но и используют этот ресурс для усиления зависимости других стран от себя.
В рамках исследования была составлена мировая карта центров обработки данных для ИИ (см.изображение к посту) и определена принадлежность каждого.
Компании из одной страны могут владеть ЦОД и за рубежом. Так, например, в рамках проекта Stargate американские фирмы строят дата-центр ИИ мощностью до 1 гигаватта в ОАЭ, чтобы включить страну в свою глобальную сеть вычислительной инфраструктуры.
Согласно результатам исследования,
американские компании управляют двумя третями всех подобных дата-центров в мире — их 87, что значительно больше по сравнению с 39 центрами под управлением китайских компаний и всего 6 центрами на долю европейских игроков.
Авторы утверждают, неравномерное распределение мощностей поделило мир на два лагеря: одни страны зависят от Китая, другие — от США. По данным Оксфорда, американские компании построили 63 центра ИИ за пределами своей страны, тогда как у Китая их всего 19.
Неравномерность распределения таких объектов вызывает обеспокоенность на международном уровне. В апреле этого года ООН предупредила о риске усиления цифрового разрыва. Согласно оценке организации, всего 100 компаний, в основном базирующихся в США и Китае, генерируют 40% мировых инвестиций в ИИ.
Зависимость от инфраструктуры крупных держав уже проявляется на практике. Растут опасения, что необходимость аренды мощностей у зарубежных корпораций делает национальные проекты уязвимыми.
Пример стартапа Qhala из Кении наглядно демонстрирует такие риски: компания, разрабатывающая большую языковую модель на африканских языках, вынуждена арендовать вычислительные ресурсы в зарубежных центрах, поскольку располагаемых на родине мощностей недостаточно. Чтобы воспользоваться менее загруженными временными окнами и ускорить передачу данных, сотрудники Qhala работают по утрам, когда основной трафик в американских ЦОД минимален.
Для контраста: один из крупнейших в мире ИИ-суперкомпьютеров, принадлежащий Институту Кемпнера при Гарварде, обладает большей вычислительной мощностью, чем все предприятия Африки, вместе взятые.
«Страны-производители нефти ранее оказывали чрезмерное влияние на международные дела; в ближайшем будущем, когда в дело вступит ИИ, производители вычислительных мощностей могут получить нечто подобное, поскольку они контролируют доступ к критически важному ресурсу», — говорит один из авторов доклада.
А что с Россией?
Попытка определения уровня развития ИИ-инфраструктуры в стране по наличию специализированных ЦОД вызывает большие дискуссии. Вычисления для ИИ возможны на обычных ЦОДах, а для масштабных проектов обучения современных моделей ИИ может проводиться модернизация ЦОДа с учётом специфики ИИ.
Показателен пример России. На текущий момент в стране функционирует 251 ЦОД. При этом Центры не разделены по спецификациям, а часть этих мощностей используется для ИИ. Крупнейшие разработчики ИИ (Сбер, Яндекс и др.) предпочитают иметь собственные ЦОД, которые частично проходят переоборудование для внутренних задач, связанных с ИИ.
Т.е. отсутствие России на карте совсем не значит, что в стране не занимаются ИИ.
#aitrends #aidevelopment #ainfrastructure