Проект суверенних обчислювальних потужностей GPU Південної Кореї продовжено позитивними відгуками: наступного року бюджет у 300 мільйонів доларів на купівлю GPU, але місця для розміщення майже не залишилося

Уряд Південної Кореї планує продовжити проєкт із забезпечення ключових GPU для AI, причому бюджет на наступний рік може сягати 4 трильйонів вон (близько 86 млрд нових тайванських доларів), але переповнення простору для встановлення обладнання може стати проблемою.
(Передісторія: Не бійтеся великого перерозподілу акцій чипів! Goldman Sachs прогнозує зростання індексу Kospi до 12 000 пунктів, називаючи 3 позитивні фактори)
(Додатковий контекст: Samsung різко підвищує ціни на пам'ять на 20%! UBS підвищує прогноз цін: DRAM зросте на 32% у Q3, NAND — на 30%!)

Зміст

Toggle

• Механізм проєкту: уряд купує GPU, хмарні оператори встановлюють, спільне використання промисловістю, наукою та освітою
• Значення 4 трильйонів вон: приблизно 320 мільйонів доларів США
• Проблема: простір для обладнання майже вичерпаний
• Аналогія для Тайваню: де наш дефіцит GPU?

Уряд Південної Кореї планує продовжити проєкт із забезпечення ключових GPU для AI, причому бюджет на наступний рік може сягати 4 трильйонів вон (близько 86 млрд нових тайванських доларів). Минулого року на проєкт витратили 1 трильйон вон, цього року збільшили до 2 трильйонів, що дозволило забезпечити понад 20 000 GPU. Однак через різке зростання попиту на передові ресурси, такі як наступне покоління GPU NVIDIA Vera Rubin, уряд перевіряє потужності розширення основних хмарних операторів. 7 липня ETNews повідомило, що Міністерство науки, технологій, інформації та зв'язку Південної Кореї подало заявку на "додатковий бюджет з обмеженнями" до Міністерства планування та бюджету.

Механізм проєкту: уряд купує GPU, хмарні оператори встановлюють, спільне використання промисловістю, наукою та освітою

Основний принцип проєкту: уряд купує GPU, розміщує їх у центрах обробки даних хмарних операторів, а потім відкриває доступ для промисловості, науки та освіти. Така модель "державних закупівель + хмарне розгортання + спільне використання" нагадує логіку роботи Національного суперкомп'ютерного центру Тайваню, але в більшому масштабі та швидше.

Згідно з галузевою інформацією, додаткові будівельні потужності основних хмарних операторів зараз перевіряються. Уряд хоче не просто більше GPU, а й забезпечити їх ефективне використання, а не простоювання.

Значення 4 трильйонів вон: приблизно 320 мільйонів доларів США

За поточним курсом (1 долар США ≈ 1310 вон), 4 трильйони вон становлять приблизно 3,05 мільярда доларів США. Враховуючи, що ціна одного NVIDIA H200 GPU становить близько 12 000 доларів, теоретично можна придбати близько 25 000 одиниць. Якщо врахувати вищу ціну на Vera Rubin (рівень GB200), фактична кількість закупівель становитиме від 15 000 до 20 000.

Для порівняння, бюджет Тайваню на AI у 2025 році становить близько 10 мільярдів нових тайванських доларів (близько 300 мільйонів доларів США), тому однорічний бюджет Південної Кореї на закупівлю GPU вже дорівнює загальному бюджету Тайваню на AI.

Проблема: простір для обладнання майже вичерпаний

Галузева точка зору полягає в тому, що, порівняно з постачанням GPU, "простір для встановлення обладнання" є наступним викликом. Одночасна робота тисяч високопродуктивних GPU вимагає величезних обсягів електроенергії та передових систем охолодження. Простір для встановлення обладнання, яким володіють південнокорейські компанії, майже вичерпаний.

Це збігається із загальною проблемою глобальної AI-інфраструктури — генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг минулого року зазначив, що друга половина гонки AI — це "електроенергія та охолодження", а не просто кількість чипів.

Аналогія для Тайваню: де наш дефіцит GPU?

Модель забезпечення GPU Південної Кореї є корисною для Тайваню. Тайванський ланцюжок AI-чипів сильний у виробництві (контрактне виробництво TSMC) та пам'яті (конкуренція Samsung, SK Hynix), але урядова програма спільного використання обчислювальних потужностей GPU стартувала пізніше. Зараз основні AI-обчислювальні потужності на Тайвані зосереджені в руках великих хмарних компаній (GCS, Amazon) та кількох стартапів, а доступність GPU для малих і середніх підприємств та академічних установ все ще обмежена.

Якщо Південна Корея наступного року справді зможе витратити 4 трильйони вон на бюджет GPU, то азійська конкуренція за AI-обчислювальні потужності може ще більше схилитися на користь Кореї.