Попит на обчислювальні потужності для логічних висновків стрімко зростає, компанії в ланцюгу постачань прискорюють розширення присутності

Центральна газета про цінні папери, журналіст Ван Цзінжур

Зі зростанням застосування генеративного штучного інтелекту, що поступово переходить від «моделювання» до масштабної комерційної реалізації, споживання обчислювальної потужності, орієнтованої на тренування, поступово змінюється на постійний попит на обчислювальні ресурси, що керуються здатністю до виведення. 17 березня генеральний директор NVIDIA Дженсен Ху повідомив на конференції GTC, що переломний момент на ринку AI-виведення вже настав, AI повністю перейшов від стадії тренування до стадії виведення та виконання, а попит на обчислювальні ресурси для виведення зростає експоненційно.

«З розширенням масштабів застосування генеративного штучного інтелекту швидкість зростання потреб у обчислювальній потужності для виведення може значно перевищувати потреби у тренуванні. З одного боку, спалахи застосувань, прискорене впровадження генеративного AI та інтелектуальних агентів, високочастотна взаємодія з користувачами спричиняють експоненційний ріст запитів на виведення; з іншого — постійні прориви у технологіях спеціалізованих чипів для виведення, рідинного охолодження та оптичних з’єднань значно підвищують ефективність обчислювальної потужності та здатність до паралельної обробки, закладаючи основу для масштабного розгортання», — зазначив дослідник компанії Shenzhen Qianhai Paimaiwang Fund Sales Co., Ltd. Чжан Пеньюань у коментарі для «Цінних паперів».

За прогнозами галузевих аналітиків, важливість обчислювальної потужності для виведення продовжує зростати. Міжнародна компанія IDC прогнозує, що до 2027 року частка обчислювальної потужності для виведення в Україні перевищить 70% від загальної. Засновник і CEO IDC China Хуан Чао зазначив, що до 2026 року індустріальні інтелектуальні агенти увійдуть у фазу різноманітного розвитку, і застосування обчислювальної потужності змінюється з «домінування тренування» на «керування виведенням», а період вибухового зростання потреб у обчислювальній потужності для виведення вже на порозі.

У відповідь на швидке зростання попиту на обчислювальні ресурси вітчизняні підприємства галузі прискорюють розробки технологій і розгортання продуктів. На рівні чипів кілька виробників випускають чипи, оптимізовані для сценаріїв виведення. У порівнянні з традиційними чипами для тренування, чипи для виведення більше зосереджені на контролі споживання енергії, ефективності витрат і гнучкості розгортання, тому мають широкі можливості застосування як у хмарних, так і на периферії.

Наприклад, компанія Shenzhen Yuntian Lifei Technology Co., Ltd. (далі «Yuntian Lifei») орієнтується на NPU як ядро, визначила технологічний маршрут GPNPU для великих чипів у сценаріях хмарного виведення та глибоко оптимізувала матричні, векторні блоки, рівні пам’яті та використання пропускної здатності, прагнучи знизити вартість токенів у рази та прискорити масштабне та доступне застосування великих моделей.

У 2025 році Yuntian Lifei досягне доходу 1,308 мільярда юанів, що на 42,57% більше порівняно з попереднім роком. Представник компанії зазначив для «Цінних паперів»: «Для компаній, у міру того, як конкуренція у галузі переходить від масштабу тренування до ефективності виведення, вартості доставки та здатності системи приносити прибуток, ті, хто зможе раніше інтегрувати апаратне забезпечення, зберігання та програмне забезпечення, матимуть більше шансів зайняти провідну позицію в епоху виведення».

На рівні серверів і систем провідні виробники також постійно випускають платформи обчислювальної потужності, оптимізовані для сценаріїв виведення. Наприклад, компанія Inspur Electronics Information Industry Co., Ltd. випустила сервер для виведення YuanNao R1, який підтримує 16 стандартних PCIe двокамерних карт у одному пристрої та може розгортати модель DeepSeek-671B; також випустила сервер для виведення на базі CPU YuanNao, що дозволяє швидко розгортати та ефективно запускати нові моделі, такі як DeepSeek-R132B і QwQ-32B.

Одночасно інфраструктура обчислювальних ресурсів також швидко розвивається. Раніше багато центрів інтелектуальних обчислень у Китаї використовували інтегрований підхід до тренування та виведення. 12 березня Yuntian Lifei виграла контракт на будівництво інфраструктури для AI-інфільтрації у місті Чжаньцзян, провінція Гуандун, яка орієнтована на сценарії виведення AI-інференції, зосереджена на різних галузевих застосуваннях і служить зразком для цифровізації традиційної промисловості країни.

Генеральний директор компанії He Li з Beijing Zhi Yu Zhi Shan Investment Management Co., Ltd. вважає, що у цій трансформації високопродуктивні чипи для виведення, HBM та повний стек програмного забезпечення першими отримають вигоду від переваг обчислювальної потужності. Сценарії виведення вимагають низької затримки, високої пропускної здатності та енергоефективності, тому спеціалізовані архітектури, такі як LPU та ASIC, прискорять заміну універсальних обчислювальних блоків, а технології пам’яті HBM4 стануть ключовими для подолання вузьких місць у пропускній здатності. Крім того, обчислювальні ресурси дедалі більше переміщуються з дата-центрів до периферії, зростає попит на високоплотні рами для виведення та передові технології охолодження, а також застосування оптимізацій, таких як кількісне зменшення моделей і компресія параметрів, що сприятиме переходу галузі від апаратного стеку до співпраці апаратного й програмного забезпечення.