Скрытая машина ИИ: чипы, облака и промышленный масштаб

Искусственный интеллект часто описывают как серию эфемерных алгоритмов, живущих в облаке. Это удобная сказка, которая игнорирует огромную промышленную машину, необходимую для работы таких систем. Реальность современного ИИ находится в физическом мире высоковольтных линий электропередач, массивных систем охлаждения и специализированного производства кремния. В то время как обновления ПО распространяются со скоростью света, инфраструктура, поддерживающая их, движется со скоростью бетона и стали. Прогресс крупномасштабных моделей сейчас упирается в жесткие физические и логистические ограничения. Мы наблюдаем сдвиг, при котором способность получить подключение к электросети или разрешение на строительство дата-центра становится столь же важной, как и написание эффективного кода. Чтобы понять будущее технологий, нужно смотреть не на экран, а на тяжелую промышленность, которая их питает. Узким местом теперь является не только человеческая изобретательность, но и доступность земли, воды и электричества в масштабах, которые требовались лишь немногим отраслям в истории.

Промышленный вес виртуального интеллекта

Оборудование для ИИ гораздо сложнее стандартных серверных решений. Все начинается с проектирования специализированных чипов, но история быстро переходит к корпусировке и памяти. Память с высокой пропускной способностью (High Bandwidth Memory) необходима для подачи данных на процессоры с достаточной скоростью для поддержания производительности. Эта память укладывается вертикально и интегрируется с процессором с помощью передовых методов, таких как Chip on Wafer on Substrate. Этот процесс контролируется очень малым числом компаний, создавая узкое горлышко для всего мирового предложения. Сетевое взаимодействие — еще один критически важный физический компонент. Эти системы не работают изолированно. Им нужны высокоскоростные соединения, такие как InfiniBand, чтобы тысячи чипов могли действовать как единое целое. Это создает физические ограничения при строительстве дата-центров, так как длина медных или оптоволоконных кабелей может влиять на скорость работы всей системы.

Производство этих компонентов сосредоточено на нескольких узкоспециализированных предприятиях. Одна компания, TSMC, производит подавляющее большинство высококлассных чипов в мире. Такая концентрация означает, что локальное событие или изменение торговой политики может остановить прогресс всей индустрии. Сложность производственного оборудования также играет роль. Машины, использующие экстремальную ультрафиолетовую литографию, — самые сложные инструменты, когда-либо созданные человеком. Их выпускает только одна компания в мире, а на заказ и установку уходят годы. Это не мир быстрых итераций. Это мир долгосрочного планирования и огромных капитальных затрат. Инфраструктура — это фундамент, на котором построен каждый чат-бот и генератор изображений. Без этого физического слоя программное обеспечение просто не может существовать.

• Передовые методы упаковки, такие как CoWoS, в настоящее время являются главным узким местом в поставках чипов.
• Производство High Bandwidth Memory требует специализированных заводов, которые сейчас работают на полную мощность.
• Сетевое оборудование должно быть спроектировано так, чтобы справляться с огромной пропускной способностью данных при минимальной задержке.
• Производственное оборудование для новейших техпроцессов имеет многолетний список ожидания.
• Концентрация производства в определенных географических регионах создает значительный риск для цепочек поставок.

Геополитическая карта вычислительной мощности

Концентрация производства оборудования превратила ИИ в вопрос национальной безопасности. Правительства теперь используют экспортный контроль, чтобы ограничить поток высококлассных чипов и производственного оборудования в определенные регионы. Эти меры касаются не только самих чипов, но и знаний, необходимых для создания и обслуживания машин, которые их производят. Это создало раздробленную среду, где разные части мира имеют доступ к разным уровням вычислительной мощности. Этот разрыв влияет на все: от производительности бизнеса до научных исследований. Компании теперь вынуждены учитывать географическое положение своих дата-центров не только из-за задержек, но и из-за политической стабильности и соблюдения нормативных требований. Это значительный сдвиг по сравнению с ранними днями интернета, когда физическое местоположение сервера было почти неважным.

В эту новую эру деловая власть принадлежит тем, кто контролирует инфраструктуру. Облачные провайдеры, которые обеспечили крупные заказы на чипы много лет назад, теперь имеют огромное преимущество перед новичками. Эта концентрация власти — прямой результат физических требований технологии. Для более глубокого понимания этой динамики вы можете прочитать этот подробный разбор инфраструктуры искусственного интеллекта, чтобы увидеть, как оборудование формирует программное обеспечение. Стоимость входа для создания конкурентоспособной крупномасштабной модели теперь измеряется миллиардами долларов в виде оборудования. Это создает барьер, который благоприятствует признанным гигантам и государственным структурам. В итоге фокус сместился с того, у кого лучший алгоритм, на того, у кого самая надежная цепочка поставок и самые большие дата-центры. Эта тенденция, вероятно, сохранится по мере роста размера и сложности моделей.

Бетон и охлаждение в реальном мире

Воздействие ИИ на окружающую среду часто скрыто от конечного пользователя. Один запрос к большой языковой модели может требовать значительно больше энергии, чем запрос к стандартной поисковой системе. Это энергопотребление превращается в тепло, с которым нужно справляться с помощью массивных систем охлаждения. Эти системы часто потребляют миллионы галлонов воды каждый день. В регионах, испытывающих нехватку воды, это создает прямую конкуренцию между технологическими компаниями и местными сообществами. Плотность энергии дата-центра ИИ в несколько раз выше, чем у традиционного объекта. Это означает, что существующие электросети часто не справляются с нагрузкой без значительной модернизации. Эти обновления могут занять годы и требуют сложных процессов согласования с местными и государственными органами.

Представьте себе день муниципального управляющего коммунальными службами в регионе, где строится новый дата-центр. Он должен гарантировать, что местная сеть выдержит массивное, постоянное потребление энергии, не вызывая отключений у жителей. Он управляет ежедневными операциями системы, которая никогда не была рассчитана на такой уровень концентрированного спроса.

Когда технологическая компания запрашивает новое подключение, это может запустить многолетний процесс строительства новых подстанций и прокладки миль высоковольтных линий. Это часто приводит к сопротивлению местных жителей, обеспокоенных ростом тарифов на коммунальные услуги или воздействием объекта на окружающую среду. Международное энергетическое агентство отметило, что потребление электроэнергии дата-центрами может удвоиться в ближайшие несколько лет. Это не только техническая, но и социальная и политическая проблема. Физический след дата-центра может занимать сотни тысяч m² земли, часто в районах, где земля уже на вес золота.

Разрешительная документация — еще одно практическое ограничение, которое часто упускают из виду. Строительство дата-центра включает в себя навигацию по сложной сети экологических норм, правил зонирования и строительных кодексов. В некоторых юрисдикциях этот процесс может занять больше времени, чем само строительство. Это создает разрыв между быстрыми темпами разработки ПО и медленными темпами физической инфраструктуры. Компании теперь ищут места с ускоренным процессом получения разрешений и готовым доступом к возобновляемым источникам энергии. Однако даже с возобновляемой энергией огромный масштаб спроса остается проблемой. Дата-центру, работающему 24 часа в сутки, требуется постоянная подача энергии, а это значит, что ветер и солнце должны дополняться массивными аккумуляторными батареями или другими формами базовой мощности. Это добавляет еще один уровень физической сложности и затрат к работе.

Сложные вопросы эпохи масштабирования

По мере того как мы продолжаем масштабировать эти системы, мы должны задавать трудные вопросы о скрытых издержках. Кто на самом деле платит за массивную инфраструктуру, необходимую для ИИ? Хотя инструменты часто бесплатны или недороги для конечного пользователя, экологические и социальные издержки распределяются по всему обществу. Стоит ли польза от чуть более точного чат-бота нагрузки на наши электросети и запасы воды? Существует также вопрос конфиденциальности и суверенитета данных. Поскольку все больше данных обрабатывается на массивных централизованных объектах, риск крупномасштабных утечек данных возрастает. Физическая концентрация данных также делает их целью для государственных субъектов и киберпреступников. Мы должны подумать, является ли движение к массивным централизованным вычислениям единственным путем вперед или нам следует больше инвестировать в децентрализованные и эффективные альтернативы.

Стоимость оборудования также вызывает беспокойство. Если только несколько компаний могут позволить себе построить инфраструктуру, необходимую для самых передовых моделей, что это значит для будущего открытых исследований и конкуренции? Мы видим тенденцию, когда самые мощные системы заблокированы за проприетарными API, а базовое оборудование и данные остаются скрытыми. Отсутствие прозрачности затрудняет проверку заявлений о безопасности и предвзятости независимыми исследователями. Это также создает зависимость от горстки провайдеров в вопросах критической инфраструктуры. Если один из этих провайдеров столкнется с серьезным сбоем оборудования или геополитическим потрясением, последствия ощутит вся мировая экономика. Это не просто технические проблемы, а фундаментальные вопросы о том, как мы хотим строить наше технологическое будущее.

У вас есть история об ИИ, инструмент, тренд или вопрос, который, по вашему мнению, мы должны осветить? Пришлите нам свою идею статьи — мы будем рады ее услышать.

Аппаратная архитектура современных моделей

Для опытных пользователей и разработчиков физические ограничения ИИ проявляются в интеграции рабочих процессов и лимитах API. Большинство пользователей взаимодействуют с этими моделями через API, который по сути является окном в массивный дата-центр. Эти API имеют ограничения по количеству запросов, которые напрямую связаны с доступной вычислительной мощностью на другом конце. Когда модель медленно отвечает, это часто происходит потому, что физическое оборудование используется тысячами других пользователей. Некоторые разработчики переходят к локальному хранению и локальному выводу (inference), чтобы обойти эти ограничения. Однако запуск большой модели локально требует значительного оборудования, включая высококлассные GPU с большим объемом VRAM. Это привело к всплеску спроса на потребительское оборудование, способное справляться с нагрузками ИИ, но даже лучшие потребительские чипы — это лишь малая часть мощности выделенной стойки дата-центра.

Интеграция ИИ в профессиональные рабочие процессы также зависит от физического расположения данных. Для компаний со строгими требованиями к месту хранения данных использование облачной модели может быть не вариантом. Это стимулирует рынок локального оборудования для ИИ, которое позволяет компаниям запускать модели на собственных серверах. Эти системы дороги и требуют специализированного персонала для обслуживания. Сетевое взаимодействие остается здесь главным узким местом. Перемещение больших наборов данных в модель и из нее требует соединений с высокой пропускной способностью, которых нет во многих офисах. Вот почему мы видим фокус на граничных вычислениях (edge computing), где обработка выполняется ближе к месту генерации данных. Это снижает потребность в массивной передаче данных и может улучшить пользовательский опыт за счет уменьшения задержек. Аппаратный стек NVIDIA стал де-факто стандартом для этих операций, но индустрия ищет альтернативы для снижения затрат и зависимости.

• Лимиты API являются прямым отражением физической вычислительной мощности провайдера.
• Локальный вывод требует высокой емкости VRAM, что в настоящее время является премиальной функцией в потребительских GPU.
• Законы о месте хранения данных вынуждают многие предприятия возвращаться к локальному оборудованию.
• Граничные вычисления направлены на решение сетевого узкого места путем приближения вычислений к пользователю.
• Стоимость обслуживания специализированного оборудования для ИИ является значительными накладными расходами для малого бизнеса.

Физическая реальность будущего

Нарратив об ИИ как о чисто цифровом явлении больше не является устойчивым. Ограничения по энергии, воде, земле и кремнию теперь являются основными факторами, определяющими темпы прогресса. Мы вступаем в эру, когда успех технологической компании зависит не только от ее опыта в программном обеспечении, но и от способности управлять глобальной цепочкой поставок и обеспечивать контракты на энергию. Противоречия между виртуальным миром ИИ и физическим миром инфраструктуры становятся все более заметными с каждым днем. В итоге мы должны признать, что каждое цифровое достижение имеет физическую цену. Задача следующего десятилетия будет заключаться в поиске способов продолжить этот прогресс, управляя при этом вполне реальными ограничениями ресурсов нашей планеты. Будущее технологий заключается не только в коде, но и в оборудовании и инфраструктуре, которые делают его возможным.

Примечание редактора: Мы создали этот сайт как многоязычный центр новостей и руководств по ИИ для людей, которые не являются компьютерными гиками, но все же хотят понять искусственный интеллект, использовать его с большей уверенностью и следить за будущим, которое уже наступает.

Нашли ошибку или что-то, что нужно исправить? Сообщите нам.