" Huawei заявила, что будущее искусственного интеллекта принадлежит компаниям, которые смогут создать вертикально интегрированные экосистемы: объединить "железо, софт, сервисы и данные" в единую платформу, а не ограничиваться производством отдельных компонентов.
Главные проблемы ИИ-кластеров в Китае
Современные ИИ-кластеры уже требуют колоссальных энергоресурсов — отдельные стойки потребляют по 100+ кВт, а целые объекты достигают мощности 200-500 МВт. Традиционное воздушное охлаждение перестало справляться с нагрузкой — необходимы жидкостные и более эффективные системы, чтобы соблюдать высокий уровень энергоэффективности (PUE 1,15 и ниже). Быстрое развитие сетевой инфраструктуры также остаётся вызовом: дата-центры переходят на сети 400G и 800G, поскольку увеличение числа GPU не означает автоматического ускорения ИИ, если сеть "узкое место".
Новые требования к управлению и архитектуре
Современные объекты требуют автоматического мониторинга и быстрого самовосстановления — устранение неисправностей должно занимать минуты, а не часы. В то же время обучение ИИ и его практическая интеграция предъявляют различные требования к задержкам, точности и эффективности инфраструктуры.
Три типа ИИ-дата-центров по классификации Huawei
-
Гиганты (100+ МВт): Строятся крупными корпорациями для создания фундаментальных моделей (GPT и аналогов).
-
Средние (10–50 МВт): Отраслевые лидеры адаптируют ИИ-модели под свои вертикали.
-
Малые (1–10 МВт): Компании используют готовые решения для локальных задач.
Кому доступна гонка технологий?
Отчёт Huawei умалчивает о "финансовой стороне вопроса": строительство одного крупного ИИ-дата-центра может обойтись в $1 млрд и более. Всё это ставит вопрос: не окажутся ли новейшие ИИ-технологии доступны лишь технологическим гигантам с огромными ресурсами, а потенциальные новаторы и средний бизнес будут вытеснены с этого рынка?
