России предложили направить 15 миллиардов рублей на разработку собственных процессоров для искусственного интеллекта. Первый опытный образец рассчитывают получить к 2030 году.
Звучит солидно. Правда, пока мировые технологические компании вкладывают огромные деньги в вычислительную инфраструктуру, в России только обсуждают финансирование и сроки.
Так что же получится за 15 миллиардов: конкурент NVIDIA или очередной экспериментальный чип, который покажут на выставке?
Деньги ещё никто не выделил
По информации «Ведомостей», российские IT-компании предложили государству поддержать разработку отечественных ИИ-чипов, ускорителей и серверов на их основе.
Рабочая группа согласовала инициативу 1 октября. Предполагается, что средства могут поступить как из бюджета, так и от частных инвесторов.
Важно: это пока предложение, а не утверждённая программа финансирования. Конкретные условия и критерии выделения денег ещё предстоит определить.
Заявленная цель — создание опытного образца российского ИИ-чипа к 2030 году.
И здесь возникает закономерный вопрос: четыре года и 15 миллиардов — ради одного образца?
Но чип чипу рознь
Когда говорят о процессорах для ИИ, многие сразу представляют мощные ускорители NVIDIA, на которых обучают огромные нейросети вроде ChatGPT.
Однако существуют и другие задачи.
Например, камере наблюдения нужно распознать человека, роботу — определить препятствие, а промышленному оборудованию — обнаружить неисправность по показаниям датчиков.
Для этого не всегда требуется огромный вычислительный центр. Достаточно небольшого специализированного процессора, способного запускать уже обученную нейросеть прямо на устройстве.
Именно в таком направлении, например, работает «Байкал электроникс».
Компания разрабатывает семейство Baikal-AI. Первое поколение предназначено для устройств, которым необходимо обрабатывать данные на месте. Второе, по планам компании, должно подойти и для обучения крупных моделей.
Гендиректор «Байкал электроникс» Андрей Евдокимов считает, что на разработку обоих поколений потребуется менее 15 миллиардов рублей. При наличии финансирования первые опытные образцы компания надеется показать уже в 2028 году.
А догнать NVIDIA получится?
Вот здесь всё намного сложнее.
Для создания мощного ИИ-ускорителя недостаточно спроектировать сам процессор.
Нужны быстрая память, связь между множеством ускорителей, драйверы, программные инструменты и возможность выпускать оборудование в больших количествах.
Иначе получится чип, который существует и даже работает, но разработчикам нейросетей проще пользоваться привычным зарубежным оборудованием.
Представитель компании Yadro оценил, что 15 миллиардов рублей вместе с собственными инвестициями разработчиков могут позволить создать одно-два конкурентоспособных специализированных решения.
Но это не означает, что за такие деньги удастся создать полноценную замену передовым ускорителям NVIDIA.
Есть ещё один нюанс. Разработать чип в России и произвести его в России — разные задачи.
Многие компании по всему миру проектируют процессоры самостоятельно, но заказывают их изготовление специализированным фабрикам. Это обычная практика.
Поэтому важнее не страна, где расположен завод, а то, кто разработал микросхему, каковы её реальные характеристики и можно ли наладить производство.
Главное испытание — не презентация
К 2030 году технологии ИИ наверняка изменятся. Но это не значит, что любой процессор, разработанный сегодня, обязательно устареет.
Специализированные чипы могут годами использоваться в промышленности, робототехнике и других устройствах, где важнее цена, энергопотребление и надёжность, чем рекорды производительности.
Поэтому главный вопрос даже не в том, много или мало 15 миллиардов.
Что именно будет готово к 2030 году?
Работающий процессор с понятными характеристиками, необходимым программным обеспечением и перспективой серийного производства?
Или единственный опытный экземпляр, который прекрасно смотрится за стеклом на технологическом форуме?
Пока ответ неизвестен. Но оценивать результат стоит именно по этому критерию, а не по размеру выделенной суммы.
А вы как считаете: лучше вложиться в собственные специализированные ИИ-чипы или использовать доступные зарубежные ускорители, пока есть такая возможность?