Искусственному интеллекту не хватает мощностей и человеческих мозгов

Мощность российских центров обработки данных (ЦОД) для решения задач искусственного интеллекта (ИИ) к 2030 году должна составить более 70 тысяч в эквиваленте карт Nvidia А100. Сейчас их около 10 тысяч. Однако дефицит вычислительных мощностей — не единственный барьер на пути развития технологии. Нейросетевому рынку необходимо найти еще и 70 тысяч человек.  

Эксперты заявляют, что развитие ИИ требует увеличения вычислительных мощностей ЦОДов в семь раз. По словам вице-президента «Ростелекома» Дария Халитова, речь идет о прогнозной совокупной потребности в аппаратных мощностях во флопсах (FLOPS, Floating Point Operations Per Second), которые можно удовлетворить на основе видеокарт различных производителей. 

Директор по новым облачным продуктам МТС Web Services Алексей Кузнецов в разговоре с «Ведомостями» согласился с такой оценкой. Он пояснил, что самыми востребованными видеокартами, активно используемыми в IT-сфере, в настоящий момент являются процессоры (GPU) A100 и H100 от американской Nvidia.

По словам эксперта, A100 предоставляет гибкие возможности масштабирования для вычислительных задач. Видеокарта может использоваться и в рабочих станциях, и в серверах, и в облачных центрах обработки данных и суперкомпьютерах. При этом H100 — усовершенствованная модель, которая, как уверяют в Nvidia, превосходит A100 в вычислениях в 3–6 раз.

В настоящий момент в России установленная база таких карт не превышает 10 тысяч единиц (при этом поставки новых осложняются санкциями). Оценки экспертов включают не только Nvidia A100, но и эквивалентные по мощности продукты других производителей, например, Ascend 910C от Huawei.

Разрыв между текущей реальностью и прогнозом огромный: нужны десятки тысяч чипов, энергия (28 МВт только на обеспечение работы процессоров) и новые энергоемкие дата-центры.

Эти потребности вынуждают Россию искать новых партнеров в сфере производства микроэлектроники. Недавно соглашение о партнерстве заключили Зеленоградский нанотехнологический центр, который производит литографы, сенсоры, микросхемы, и иранский Штаб по развитию микротехнологий. Вот только Иран в настоящий момент нет производит чипы уровня A100. И в такой ситуации основной надеждой России остается Китай и серый импорт.

Человеческий дефицит на рынке нейросетей

Между тем в развитие рынка ИИ в России вложены значительные средства: по подсчетам ассоциации «Финтех», с начала 2010-х годов ключевые участники инвестировали более 650 миллиардов рублей. К середине 2023 года 95% компаний в стране интегрировали технологии искусственного интеллекта в свои основные бизнес-процессы.

По словам вице-премьера Дмитрия Чернышенко, разработками в этой области занимаются  более 1000 компаний и 90 исследовательских центров.

С развитием отрасли возрастает и спрос на квалифицированных специалистов по ИИ. В настоящее время наибольшая потребность в ИИ-специалистах наблюдается в сфере IT, финансовых услуг, телекоммуникаций, ритейла. Также есть большой потенциал для применения ИИ в медицине и образовании. 

При этом специалистов по ИИ не хватает — и не только в России, но и в мире в целом. Чернышенко говорит, что в России сейчас 15 ведущих университетов в области компьютерных наук, однако в Китае их 36, а в США — 111. 

Потребность в квалифицированных кадрах в сфере ИИ будет только нарастать. К 2030 году ИИ будет задействован в 95% отраслей российской экономики, а, значит, стране потребуется еще 70 тысяч ИИ-специалистов. Именно такое число разработчиков, дата-сайентистов, инженеров машинного обучения должны подготовить российские вузы к этому времени. Пока все они вместе взятые выпускают 3 тысячи специалистов в сфере ИИ в год. Для восполнения кадрового дефицита университеты должны увеличить ежегодный выпуск до 15,5 тысячи специалистов.

Новые HR-потребности бизнеса сводят на нет опасения людей, что нейросети лишат человека работы. ИИ передаются отдельные задачи: он предсказывает выход оборудования из строя по показаниям датчиков, выявляет нарушения техники безопасности по изображениям с камер наблюдения, прогнозирует погоду или курс акций на основе больших данных… Для чего и как эффективно «нанять» нейросеть, ранее рассказал «Компании» Андрей Беляев, руководитель направления консалтинга в области данных и аналитики «Рексофт».