В последнее время в индустрии искусственного интеллекта наблюдается тенденция к активной диверсификации оборудования, несмотря на лидерство компании Nvidia. Согласно свежему исследованию, проведённому компанией Liquid Web, несмотря на то, что Nvidia продолжает доминировать на рынке решений для ИИ — оборудование этой компании используют более 68% исследуемых команд — интерес к альтернативным платформам, таким как Google TPU, графические процессоры AMD и чипы Intel, постепенно растёт. Опрос, в котором приняли участие 252 специалиста в области ИИ, показал, что примерно треть респондентов используют эти альтернативные решения хотя бы для некоторых задач, что свидетельствует о появлении значительного интереса к диверсификации инфраструктуры.
Несмотря на лидерство Nvidia, её доля рынка постепенно сокращается по мере усилий конкурентов выйти на рынок с более привлекательными и разнообразными продуктами. Это особенно актуально для организаций, которые ищут более гибкие, экономичные или специализированные решения, способные адаптироваться под быстро меняющиеся требования современных задач. Также стоит отметить, что каждое десятилетие разрабатываются новые потребности, и компании всё чаще ищут оптимальные компромиссы между мощностью, масштабируемостью и стоимостью. Особенно актуальной становится задача масштабирования инфраструктуры, так как одна команда зачастую одновременно использует сотни графических процессоров — и подбор подходящих платформ в такой ситуации становится ключевым фактором успешной реализации проектов.
Также исследование выявило организационные слабости и ошибки, которые негативно влияют на сроки и качество реализации проектов по искусственному интеллекту. Примерно 28% респондентов признались, что приобрели оборудование без полноценной предварительной оценки его технических характеристик и будущих возможностей, что приводит к недостаточной мощности инфраструктуры и, как результат, к задержкам или остановкам важных решений. Эти ошибки дорого обходятся, особенно в условиях, когда в ИИ-проектам зачастую требуется очень быстрое реагирование и высокая вычислительная мощность. Райан Макдональд, технический директор Liquid Web, отметил, что недостаточность предварительной анализа зачастую становится одним из самых дорогих аспектов при внедрении новых систем.
Выбор оборудования в области искусственного интеллекта не определяется только техничными характеристиками; важную роль играют также привычки и опыт специалистов. В частности, 43% респондентов руководствуются прошлым положительным опытом, 35% ориентируются на стоимость, а 37% — на результаты тестирования производительности. Более того, бюджеты остаются одним из ключевых факторов, определяющих развитие инфраструктуры: 42% участников вынуждены сокращать масштабы своих проектов или полностью отказываться от некоторых инициатив из-за нехватки средств или высокой стоимости оборудования. В результате, многие разработки остаются на стадии планирования или реализуются в ограниченных объёмах, что тормозит инновационные процессы.
Современные технологические тренды в области ИИ всё активнее склоняются к гибридным моделям и облачным решениям. Более половины участников используют комбинации локальных вычислительных мощностей и облачных платформ — при этом многие готовы увеличить расходы на облачные сервисы в ближайшем будущем. Такой подход позволяет сбалансировать производительность и стоимость, а также повысить гибкость инфраструктуры. В частности, некоторые команды рассматривают возможность использования выделенного GPU-хостинга, чтобы избежать просадок, характерных для общего оборудования, что особенно важно при выполнении тяжелых задач в реальном времени.
Энергопотребление и эффективность систем остаются актуальными проблемами в сфере ИИ. 45% респондентов подчёркивают необходимость повышения энергетической эффективности своих решений, однако только 13% действительно предпринимают меры по оптимизации энергопотребления, что свидетельствует о потенциальных возможностях для улучшения. В условиях ограниченных ресурсов на электроэнергию, охлаждение и цепочки поставок, эти показатели требуют особого внимания. Использование эффективных решений не только снижает эксплуатационные расходы, но и способствует устойчивому развитию всей инфраструктуры.
В целом, несмотря на очевидное лидерство Nvidia, конкуренты активизируют усилия по сокращению разрыва с помощью инноваций и более гибких решений. В условиях быстро меняющегося рынка, где важна не только максимальная производительность, но и баланс стоимости, надёжности и эффективности, команды, создающие инфраструктуру для ИИ, всё больше ориентируются на мультифункциональные и масштабируемые sistemas. В ближайшие годы ожидается рост популярности облачных и гибридных платформ, что позволит более эффективно управлять ресурсами и обеспечит высокую адаптивность при реализации наиболее амбициозных проектов в сфере искусственного интеллекта.
