На форуме Kazan Digital Week 2026 генеральный директор ИТ-холдинга Т1 Дмитрий Харитонов поделился результатами тестирования графических ускорителей (GPU), проведенного в 2026 году. В ходе исследования специалисты сравнили эффективность использования решений от NVIDIA и китайских производителей в рамках смешанного парка вычислительной инфраструктуры.
По мнению экспертов компании, такая конфигурация позволяет эффективно расширять вычислительные ресурсы, особенно в условиях нехватки оборудования. При распределении задач с учетом особенностей GPU удалось добиться значительного сокращения расходов на инференс в отдельных случаях до 2-2.5 раз.
Дмитрий Харитонов отметил, что критерий AI Ready, то есть готовности компании к интеграции искусственного интеллекта, должен включать в себя подтвержденный экономический эффект в сроках 6-9 месяцев. Он подчеркнул, что простое количество пилотных проектов не является достаточным индикатором этой готовности. Важным аспектом является наличие жесткого управленческого подхода к проектам, а не просто интереса к модной теме. Спикер добавил, что проекты должны приносить measurable (измеримый) эффект, и в противном случае их стоит закрывать.
Чтобы снизить зависимость клиентов от NVIDIA, в компании Т1 была создана специализированная лаборатория для тестирования ускорителей различных производителей, включая китайские. В этой лаборатории были проверены более 20 моделей ИИ, проведено свыше 1000 тестов на альтернативных чипах. Данные, полученные в ходе тестирования, стали основой для разработки рабочих сценариев использования GPU в российских компаниях.
Например, в проектах с ИИ-ассистентами, которые помогают в обработке документов и поиске информации в базах знаний, китайские решения смогли сократить стоимость инференса на 2-2.5 раза, при этом обеспечивая высокое качество ответов. Для дообучения собственных крупных языковых моделей (LLM) применяется гибридный вариант, в котором NVIDIA используется для обучения и инференса больших моделей, а альтернативные ускорители — для выполнения связанных задач.
При работе с компьютерным зрением китайские решения показывают конкурентоспособность по цене, однако уступают NVIDIA в скорости обработки данных. Еще одним важным условием для успешного внедрения ИИ, по словам Харитонова, является комплексная оценка стоимости владения (TCO). В этом расчете следует учитывать не только покупку оборудования и лицензий, но и последующее обслуживание и обучение персонала.
Также руководитель Т1 выделил требования к защищенному контуру, особенно для субъектов критической информационной инфраструктуры (КИИ). В этих случаях приоритетом являются решения, развернутые в собственном контуре и включенные в реестр программно-аппаратных комплексов (ПАК), что позволяет минимизировать санкционные риски и соблюдать требования безопасности.
Фото: сгенерировано нейросетью
Копирайт © 2018 SOCHISTREAM.RU — Новостной портал Сочи. 16+ Сетевое издание. Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 — 72111 от 29.12.2017 года выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).