9800 экзафлопс к 2030 году — это уже не «гонка моделей», а строительство вычислительной энергосистемы. ⚙️
Китай закладывает на программу 3,8 трлн юаней — около $532 млрд. За четыре года мощность ИИ-инфраструктуры должна вырасти с 2185 до 9800 EFLOPS, то есть более чем вчетверо. Отдельные площадки будут собирать в кластеры по 10–100 тысяч ускорителей.
Самое важное здесь — не впечатляющая цифра, а логика проекта. Пекин переносит энергоёмкие дата-центры с востока на запад, поближе к дешёвой электроэнергии, и строит вокруг восьми национальных вычислительных узлов. Это уже планирование не отдельных серверных, а национальной сети производства ИИ-услуг.
Причём деньги пойдут не только на железо. Китай собирается переписывать серверный софт под собственные компоненты и отдельно развивать инфраструктуру для инференса — то есть для массового запуска готовых моделей. Следствие для пользователей простое: дешевле станет не обучение очередной модели, а её постоянная работа в приложениях, промышленности и госуслугах.
Но 9800 EFLOPS на бумаге ещё не означают 9800 EFLOPS в полезной работе. Смотрю прежде всего на два показателя: загрузку этих кластеров и способность китайских чипов и софта заменить импортные решения. Именно они покажут, построил ли Китай вычислительную мощь — или пока только очень дорогой резерв.
Китай закладывает на программу 3,8 трлн юаней — около $532 млрд. За четыре года мощность ИИ-инфраструктуры должна вырасти с 2185 до 9800 EFLOPS, то есть более чем вчетверо. Отдельные площадки будут собирать в кластеры по 10–100 тысяч ускорителей.
Самое важное здесь — не впечатляющая цифра, а логика проекта. Пекин переносит энергоёмкие дата-центры с востока на запад, поближе к дешёвой электроэнергии, и строит вокруг восьми национальных вычислительных узлов. Это уже планирование не отдельных серверных, а национальной сети производства ИИ-услуг.
Причём деньги пойдут не только на железо. Китай собирается переписывать серверный софт под собственные компоненты и отдельно развивать инфраструктуру для инференса — то есть для массового запуска готовых моделей. Следствие для пользователей простое: дешевле станет не обучение очередной модели, а её постоянная работа в приложениях, промышленности и госуслугах.
Но 9800 EFLOPS на бумаге ещё не означают 9800 EFLOPS в полезной работе. Смотрю прежде всего на два показателя: загрузку этих кластеров и способность китайских чипов и софта заменить импортные решения. Именно они покажут, построил ли Китай вычислительную мощь — или пока только очень дорогой резерв.