Глобальный рост спроса на GPU вызывает значительные сдвиги в технологическом ландшафте, открывая новую эру, движимую ИИ. По мере того как инфраструктура ИИ, приложения и платформы становятся все более совершенными и внедряют ранее недостижимые возможности, потребность в высокопроизводительных GPU для вычислений продолжает расти экспоненциально. В центре этой трансформационной эпохи ИИ лежит необходимость в масштабных GPU-ресурсах — от генеративных моделей ИИ до иммерсивного гейминга. Недавние инновации от индустриальных гигантов, таких как чипы NVIDIA GB200, и массовый мировой спрос на GPU для продвинутых ИИ-вычислений демонстрируют, как сектор ИИ меняет множество отраслей за счёт реальных инновационных решений.

На быстро меняющемся рынке, где GPU становятся всё более дефицитным ресурсом, централизованные облачные сервисы могут столкнуться с трудностями при обеспечении ИИ- и Web3-стартапов масштабируемыми и экономически эффективными вычислительными мощностями. Децентрализованное GPU-облако Aethir отвечает на растущий мировой спрос на GPU, предлагая альтернативную модель GPU-as-a-service с непревзойденными ценами для ИИ- и гейминг-стартапов при сохранении премиального качества вычислений.

Новая эра ИИ и глобального спроса на GPU

 Инновационные ИИ-инструменты, платформы для продуктивности, ИИ-агенты, чат-боты, обучение крупных языковых моделей (LLM) и генеративные ИИ-решения — всё это требует огромных мощностей GPU для своей работы. Это связано с тем, что инфраструктура ИИ зависит от сложных вычислений для инференса, которые возможны только на высокопроизводительных GPU. Сотни миллионов людей ежедневно используют ИИ-инструменты, и спрос на такие мощные GPU растёт быстрее, чем может справиться производство NVIDIA. Глава NVIDIA Дженсен Хуанг недавно прямо заявил: расходы на инфраструктуру ИИ утроятся к 2028 году и достигнут $1 трлн. Ожидается, что спрос на вычисления вырастет в 100 раз.

Предприятия внедряют всё более мощные модели, которым необходимы массивные параллельные вычисления, опережая возможности традиционных дата-центров. И этот спрос касается не только ИИ-лабораторий — он охватывает финансы, здравоохранение, логистику и гейминг, которые также зависят от ограниченных глобальных GPU-ресурсов.

Лидеры ИИ, такие как OpenAI, публично заявляют, что массовый пользовательский спрос на функции вроде генерации изображений в ChatGPT буквально «плавит их GPU», указывая на резкий рост нагрузки. Индустрии как никогда нужны GPU, и компании массово скупают новейшие чипы NVIDIA тысячами. Однако это легко может привести к дефициту GPU для ИИ-стартапов, особенно в сфере Web3, ограничивая их доступ к необходимым ресурсам для запуска инновационных решений.

ИИ-предприятиям нужны доступные, гибкие GPU-сервисы, которые возможны только через децентрализованные GPU-облака, такие как модель GPU-as-a-service от Aethir.

Как архитектура Blackwell от NVIDIA меняет инфраструктуру ИИ

 Благодаря технологическим инновациям NVIDIA, мировой спрос на GPU достиг небывалых высот, показывая ИИ-компаниям, что у отрасли GPU есть инструменты для поддержки дальнейшего развития ИИ. Инфраструктура ИИ опирается на высокопроизводительные вычисления.

На конференции GTC в этом году NVIDIA представила несколько революционных GPU-решений, включая систему GB200 NVL72, которая открывает новые горизонты в инференсе ИИ. GB200 NVL72 позволяет обучать триллион-параметрические ИИ-модели с молниеносной скоростью. Эта система объединяет 72 GPU Blackwell и 36 CPU Grace в одном стойковом решении, обеспечивая производительность, значительно превосходящую предыдущие поколения. Она предоставляет инференс в 30 раз быстрее и энергоэффективность в 25 раз выше, чем поколения Hopper (H100 и H200). Децентрализованное GPU-облако Aethir — один из первых провайдеров GPU-as-a-service, которые внедряют GB200 и ускорители B200, предоставляя ИИ-компаниям новейшие GPU-решения в децентрализованном и экономичном формате.

Архитектура Blackwell от NVIDIA прокладывает путь к эпохе ИИ-рассуждений, позволяя разработчикам осваивать новые направления эволюции ИИ. Она создана для интенсивных ИИ-нагрузок, обеспечивая обучение и инференс триллионных моделей в реальном времени. Blackwell устанавливает новые стандарты в энергоэффективности, плотности вычислений и пропускной способности, укрепляя лидерство NVIDIA в гонке ИИ-железа.

Запуск таких мощных ИИ-чипов вызван ненасытным спросом на вычислительные ресурсы. Однако чипы, как GB200, могут оказаться недоступными для среднестатистического Web3 ИИ-стартапа, что ведет к централизации ресурсов в руках технологических гигантов.

Динамика мирового рынка GPU

 Недавно администрация США объявила новую волну тарифов, которая вызвала резкое падение акций и цифровых валют. Долгосрочное влияние этих мер на сектор GPU пока не ясно. Кроме того, ужесточение экспортных правил со стороны США усложнило глобальную цепочку поставок GPU. Эти ограничения подталкивают международные компании к поиску альтернативных решений и архитектур, ещё больше сокращая доступность GPU по всему миру.

Параллельно стремительно растущий сектор ИИ в Китае требует новых поставок высокопроизводительных GPU. Однако из-за ограничений на экспорт в США китайским компаниям доступны лишь чипы H20 от NVIDIA — самые продвинутые ИИ-чипсеты, разрешённые к поставке в Китай. Эти чипы были специально выпущены в 2023 году в соответствии с американскими ограничениями. Это, впрочем, не останавливает китайские ИИ-компании. По сообщениям, такие гиганты, как ByteDance, Tencent и Alibaba, уже заказали H20-чипов на сумму более $16 млрд, демонстрируя стремление Китая сохранить конкурентоспособность в ИИ несмотря на геополитические барьеры.

Со стороны поставок вычислительных мощностей на первый план выходит CoreWeave как крупный игрок централизованных GPU-облаков. Успешное IPO CoreWeave показывает, что ИИ-компаниям нужны надёжные, безопасные и масштабируемые GPU-поставщики. Вместо покупки и обслуживания тысяч дорогих GPU, предприятия могут арендовать премиальные мощности у GPU-as-a-service провайдеров.

Однако централизованные провайдеры, как CoreWeave, в основном обслуживают крупные ИИ-компании. Малые стартапы и команды разработчиков нуждаются в более гибкой и доступной инфраструктуре ИИ, которую и предлагает Aethir со своей децентрализованной моделью.

Проблемы традиционных централизованных GPU-облаков

 Несмотря на растущие объёмы производства GPU и запуск более продвинутых чипов, таких как GB200, остаются серьёзные проблемы с доступностью. Один из крупнейших китайских производителей серверов, H3C, недавно выразил обеспокоенность нехваткой чипов NVIDIA на фоне глобального роста спроса. Несмотря на масштабные инвестиции, предложение не успевает за спросом. Сроки поставок топовых GPU остаются длинными, вынуждая компании искать альтернативные источники. Именно здесь децентрализованное GPU-облако Aethir может помочь с масштабируемыми и экономически выгодными услугами GPU-as-a-service.

Кроме того, геополитическая напряжённость и возможные тарифы на полупроводники, особенно в США, могут ещё больше нарушить цепочки поставок и повысить цены на GPU, добавляя неопределённость на уже нестабильный рынок.

Недоиспользование ресурсов также приводит к узким местам в ИИ-инфраструктуре, ведь мощные GPU часто простаивают в дата-центрах с загрузкой ниже 30%. В то же время, децентрализованное GPU-облако Aethir достигает в среднем 70% загрузки и предлагает непревзойденные цены по сравнению с централизованными провайдерами. Крупные предприятия часто закупают избыточные GPU, чтобы обезопасить себя, но это приводит к простоям и искусственному дефициту.

Децентрализованное GPU-облако Aethir: экономичная альтернатива

 Экономичность — это ключевой фактор ИИ-инфраструктуры, который определяет устойчивость бизнес-модели. Централизованные GPU-провайдеры взимают высокие комиссии, делая доступ к производительным GPU недоступным для ИИ- и Web3-стартапов. Современные ИИ-нагрузки требуют предсказуемых, гибких и соответствующих по стоимости вычислительных ресурсов.

В отличие от централизованных провайдеров, децентрализованная инфраструктура Aethir предлагает современные вычисления с более чем 425 000 премиальных GPU-контейнеров по привлекательным ценам.

Как Aethir этого добивается?

Вместо концентрации мощностей в региональных дата-центрах, как это делают централизованные провайдеры, модель GPU-as-a-service Aethir построена на глобально распределённой архитектуре. Наши GPU расположены в 95 странах мира и включают тысячи самых передовых GPU для инференса ИИ, включая H200, GB200 и ускорители B200, способные обрабатывать сложные ИИ-нагрузки в масштабе.

Децентрализованное GPU-облако Aethir объединяет ресурсы, предоставленные нашей широкой сетью Cloud Host-ов. Направляя вычислительную мощность от Cloud Host-ов напрямую к корпоративным клиентам, Aethir может динамически перераспределять ресурсы GPU, позволяя компаниям масштабироваться без риска возникновения узких мест.

Ключевые преимущества распределённых GPU-сетей для ИИ-компаний

• Экономичность: в отличие от централизованных провайдеров, которые накручивают цену, подход Aethir через маркетплейс снижает стоимость за счёт использования недозагруженного железа.
  
  
• Масштабируемость и гибкость: компании могут масштабировать свои ИИ-нагрузки без привязки к жёстким централизованным контрактам.
  
  
• Близость к пользователю: архитектура Aethir позволяет размещать мощности ближе к конечному пользователю, минимизируя задержки для инференса и облачного гейминга в реальном времени.
  
  

Как децентрализованное GPU-облако решает проблему растущего спроса на вычисления

 Поскольку ИИ переопределяет технологические границы, доступ к мощным GPU стал ключевым ограничением. Ведущие ИИ-компании резко увеличивают мировой спрос на GPU благодаря новым продуктам и функциям на базе генеративного ИИ, ИИ-агентов и других решений. Мелкие компании и стартапы разрабатывают множество ИИ-инноваций, но им гораздо сложнее получить доступ к премиальным вычислительным ресурсам.

В то время как централизованные гиганты вроде NVIDIA продолжают раздвигать границы благодаря таким решениям, как GB200, Aethir прокладывает путь к новому классу децентрализованных платформ для ИИ-облачных вычислений. Aethir предлагает экономичную, масштабируемую и демократичную модель доступа к вычислительным мощностям.

Децентрализованное GPU-облако решает ключевые проблемы ИИ-инфраструктуры — такие как цена и доступность — за счёт распределения ресурсов и совместного использования вычислительных мощностей для максимальной загрузки GPU.

В эпоху открытий в сфере ИИ решение проблемы дефицита GPU может зависеть от того, насколько быстро мир примет этот новый децентрализованный подход.

Чтобы узнать больше об инновациях Aethir, посетите наш официальный блог.

Чтобы изучить наши GPU-решения, загляните в раздел Enterprise AI.