Плюс электрификация всего ИИ

Государство собирается возмещать компаниям, которые будут строить суперкомпьютеры для обучения искусственного интеллекта (ИИ), затраты на их техническое присоединение к электросетям. Такая мера поддержки может быть включена в разрабатываемый нацпроект «Экономика данных». Цель — добиться кратного увеличения совокупной мощности российских суперкомпьютеров к 2030 году. У операторов дата-центров расходы на техприсоединение могут достигать 10% от стоимости проекта, но в случае с суперкомпьютерами куда дороже обходятся графические процессоры, говорят участники рынка.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

“Ъ” ознакомился с предварительной версией федерального проекта «Искусственный интеллект», который войдет в национальный проект «Экономика данных» (по поручению президента РФ должен стартовать в 2025 году). В документе закреплена мера стимулирования строительства в России суперкомпьютеров, оснащенных графическими процессорами (GPU) для обучения ИИ. Так, государство начнет возмещать операторам центров обработки данных (ЦОД), которые собираются построить новый суперкомпьютер, затраты на их техническое присоединение к электросетям. Господдержку планируется распределять на конкурсной основе, при этом оператор ЦОД берет на себя обязательство по строительству суперкомпьютера, следует из документа. Объем предполагаемого финансирования там не указан.

Целью программы должен стать рост совокупной мощности всех суперкомпьютеров для ИИ с GPU до 300 петафлопс (квадриллионов операций над числами в секунду) в 2027 году и до 1 эксафлопса (1 тыс. петафлопс) — в 2030-м.

За базовое значение 2024 года взято 100 петафлопс. Для сравнения: теоретическая производительность суперкомпьютера ISEG отделившейся от «Яндекса» компании Nebius AI составляет 86,7 петафлопса.

В аппарате профильного вице-премьера Дмитрия Григоренко сказали “Ъ”, что параметры федпроекта еще прорабатываются, «до утверждения говорить о планах преждевременно». В Минцифры добавили, что документ «находится на межведомственном согласовании».

Около 90% расходов на строительство суперкомпьютера для ИИ уходят на приобретение GPU и около 10% — на капитальное строительство и подведение инженерной инфраструктуры, говорит главный аналитик Центра ИИ МФТИ Игорь Пивоваров: «Стоимость технологического присоединения составляет лишь 2–3%». Но для компании, строящей дата-центр с расчетом на сдачу его ресурсов в аренду, затраты могут варьироваться от 3% до 10% в зависимости от расположения, так что в этом случае компенсация может дать более существенную экономию, уточняет эксперт. Расходы на техприсоединение можно называть существенными в том случае, если проект требует строительства понижающей подстанции, добавляет ведущий консультант iKS-Consulting Станислав Мирин: «При этом еще с 2020 года существует механизм субсидий на возмещение затрат на строительство или модернизацию ЦОД в размере 50% затрат в отношении объектов обеспечивающей инфраструктуры и 100% — в отношении сопутствующей». Но таких проектов конкретно по ЦОД к настоящему времени нет, уточнили “Ъ” в Минэкономики.

В «Вымпелкоме» сказали “Ъ”, что не считают значительными затраты на техническое присоединение, «особенно с учетом того, что большинство суперкомпьютеров расположено в Москве и Центральном федеральном округе, где инфраструктура уже достаточно развита». При этом в компании отметили, что инициатива «может способствовать более эффективному использованию существующих мощностей». Во владеющих суперкомпьютерами «Яндексе», Сбербанке и МТС не ответили “Ъ”.

«Нужно понять, рассчитана ли мера поддержки на решение насущных задач или на развитие перспективных технологий»,— говорит профессор, старший научный сотрудник Института перспективных систем передачи данных ИТМО Александр Алоджанц. В первом случае «будут наращиваться и улучшаться существующие мощности», но такой подход вряд ли следует общемировым тенденциям по сокращению энергопотребления вычислительных ресурсов.

Юрий Литвиненко