Построить полноценную замену зарубежным ускорителям для обучения больших моделей быстро не получится — на это уйдут годы и крупные вложения. Об этом заявил исполнительный директор РАКИБ Александр Бражников. Собственная языковая модель сама по себе не делает искусственный интеллект суверенным: для обучения и запуска больших моделей нужны ускорители, быстрая память, серверы и программная среда, а российская отрасль на этих участках во многом опирается на зарубежных поставщиков.
Проблема не сводится к кремнию. Разрыв заметнее всего в производстве передовых ускорителей, и даже собственные чипы по нормам 90 нанометров не решают задачу целиком.
Какие техпроцессы Россия уже освоила серийно
Вице-премьер Денис Мантуров сообщил, что в стране серийно выпускают микросхемы по нормам 300, 200, 130 и 90 нанометров. Для перехода к более тонким техпроцессам потребуется собственное оборудование для производства чипов.
Сам по себе техпроцесс не определяет скорость процессора. Для современного ускорителя, на котором обучают большие модели, нужны еще быстрая память, сложная упаковка кристаллов и эффективная передача данных.
Напомним, что в прикладной ИИ в России уже вложено более 500 млрд рублей частных инвестиций — и суверенные чипы лишь часть этой инфраструктурной гонки.
Если не хватает хотя бы одного компонента, устройство теряет в возможностях — вся цепочка оказывается слабее самого отстающего звена.
Свои ускорители в России разрабатывают НТЦ «Модуль», НПЦ «Элвис» и «Хайтэк». При этом специализированный нейропроцессор и универсальный графический процессор решают разные задачи и не всегда взаимозаменяемы.
Почему языковая модель не отменяет зависимости от кластеров и библиотек
Языковая модель — лишь верхний слой. Под ней лежат вычислительные кластеры, системы хранения и программные библиотеки, и именно здесь зависимость от зарубежных поставщиков проявляется сильнее всего.
По словам Бражникова, полноценное импортозамещение на всех уровнях требует лет и крупных вложений. Быстрого перехода к замкнутому контуру не будет даже при наличии собственных чипов.
Это происходит на фоне того, что Минцифры выделило внедрение ИИ в госуслуги в отдельный департамент.
РАКИБ — Российская ассоциация криптоиндустрии и блокчейна, объединяющая участников рынка цифровых активов.
Разработка ускорителей, памяти и оборудования для производства чипов идет параллельно, но синхронизировать эти направления сложно. Отставание хотя бы в одном звене сдерживает всю систему.
Гонка вычислительных мощностей и ограничения на поставки оборудования
Тема суверенного ИИ в России обсуждается на фоне глобальной гонки вычислительных мощностей, где ключевую роль играют передовые ускорители и доступ к современным техпроцессам. Ограничения на поставки оборудования делают ставку на собственные решения неизбежной.
При этом заявления о серийном выпуске микросхем по нормам до 90 нанометров касаются зрелых техпроцессов, а не передовых. Для обучения больших моделей этого недостаточно — нужны ускорители нового поколения и соответствующая инфраструктура.
Сроки и бюджет полной замены не называются. Без синхронизации всех звеньев цепочки суверенный ИИ останется скорее целью, чем достигнутым результатом, — открытым остается вопрос, какие именно звенья удастся замкнуть внутри страны первыми.