Эпоха доминирования графических ускорителей (GPU) в индустрии ИИ сталкивается с неожиданным препятствием. Если раньше основные инвестиции шли в чипы для обучения нейросетей, то теперь фокус сместился на исполнение алгоритмов. Развитие агентных моделей, способных действовать автономно, требует огромных мощностей обычных процессоров, которые раньше считались второстепенными.
Рынку ИИ перестало хватать CPU: почему процессоры важнее видеокарт
Развитие агентного искусственного интеллекта спровоцировало острый дефицит центральных процессоров (CPU) на рынке облачных вычислений. По данным Semianalysis, даже трехкратное увеличение мощностей не спасает Amazon и Microsoft от нехватки ресурсов для работы новых моделей.
Кризис предложения у лидеров рынка
Ситуация затронула крупнейших облачных провайдеров. По информации аналитиков, Amazon в текущем году утроила количество CPU в своих дата-центрах, но спрос по-прежнему превышает предложение. Корпорация Microsoft и вовсе исчерпала внутренние резервы, передав доступные мощности стартапам Anthropic и OpenAI.Дефицит уже начал сказываться на стабильности инфраструктуры. Пользователи сервиса GitHub, который принадлежит Microsoft, сообщают о регулярных сбоях в работе баз данных и проблемах с сохранением кода. Эксперты связывают это с тем, что компания направила приоритетные ресурсы на поддержку ИИ-партнеров в ущерб собственным вспомогательным сервисам.
Изменение структуры дата-центров
Технологический сдвиг подтверждают цифры энергопотребления. Ранее в архитектуре серверов на 100 МВт мощности графических ускорителей приходилось менее 1 МВт мощности CPU. Теперь этот баланс радикально меняется:- GPU остаются основным инструментом для обучения моделей;
- CPU берут на себя логику, управление данными и работу агентных систем;
- Соотношение мощностей в новых ЦОД стремится к паритету.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!