Развитие искусственного интеллекта в России упирается в фундаментальную инфраструктуру, которая должна быть спроектирована совершенно иначе, чем классические дата-центры. Но чем ЦОД для ИИ отличается от обычного?
О том, может ли Россия стать экспортером вычислительных мощностей и какие профессии появятся в ближайшие годы, «Компьютерра» побеседовала с Александром Овчинниковым, генеральным директором VSP Global и основателем ИТ-кластера «ДолИИна».
— «ДолИИна» — это российский ответ Кремниевой долине? И что это такое с инженерной точки зрения?
Да, это действительно формировалось как наш суверенный ответ такому
технологическому кластеру, как «Кремниевая долина» — по сути, американскому бизнес-инкубатору, из которого родилось достаточно много крупных технологических гигантов. С точки зрения техники опорной точкой данного объекта стал дата-центр.
Сейчас в мире сложилась такая ситуация, что ИТ-технологии уже неразрывно связаны с базовой инфраструктурой, и ЦОД как раз представляет собой базовую инфраструктуру для того, чтобы все приложения и сервисы могли функционировать быстро, качественно и без задержек.
Основная задача, которая вкладывалась в проект «Долина искусственного интеллекта», — это фактически симбиоз разработчиков и технологической базы, потому что одного без другого не бывает. ЦОД без клиентов и без разработок — это просто большая инженерная коробка, а разработчики без дата-центра физически не могут свои сервисы предоставить рынку. Поэтому мы разработали новый продукт: центр обработки данных, специализированный под искусственный интеллект, сильно отличается от классического ЦОД.
При этом мы все говорим про ИИ, а на самом деле наша основная сила — это естественный, коллективный интеллект. И задача — наш интеллект объединить в этой точке и дать возможность взрывного роста технологического суверенитета России для того, чтобы мы все меньше и меньше зависели от технических решений и сервисов, которые нам предоставляют наши западные и восточные партнеры.
— Вы сказали, что в вашем дата-центре сделан упор на искусственный интеллект. В чем с инженерной точки зрения заключается отличие от классических ЦОД?
Первое, что необходимо организовать в ЦОД, — это бесперебойное электроснабжение необходимого уровня надежности и качества. А второе — это охладить то оборудование, которое производит вычисления, и вот в этом и заключается основной нюанс. Сейчас классические коммерческие дата-центры имеют среднюю мощность стойки от 6 до 10 кВт. При такой мощности мы можем охладить стойки классическими системами и воздушным охлаждением, обеспечивая циркуляцию воздуха через теплообменники системы холодоснабжения.
Ведущими игроками рынка создаются кастомные решения, которые позволяют охладить стойки обычным воздухом до 40-50 кВт, но дальше мы приходим к пределам.
Для того, чтобы обеспечивать ИИ вычислительными мощностями, нам необходимо уплотнять мощность, потому что видеокарты, которые сейчас отвечают в основном за обучение и инференс моделей, должны действовать как единое целое. Если ставить их в отдельные стойки или разносить на большие расстояния, мы столкнемся с пределом в передаче данных, поэтому сейчас все стараются уплотнять вычислительные мощности.
Соответственно, сейчас мы перешагиваем за пределы 100 кВт, и здесь уже необходимо переходить в технологии прямого водяного охлаждения, так называемый Direct-to-Chip — использование воды для охлаждения непосредственно самих процессоров на видеокартах.
Подавляющее большинство коммерческих дата-центров построено на воздушном охлаждении, и для того, чтобы обеспечить прямое водяное охлаждение, требуется глобальная перестройка инфраструктуры — шахты, трубопроводы, дополнительное оборудование. Действующие ЦОД нецелесообразно перестраивать под это, потому что объем работ слишком велик. К тому же действующий дата-центр должен обеспечивать уровень SLA 99,9% — ты не можешь заниматься модернизацией, когда ЦОД выполняет сервисную функцию, в нем сидят клиенты и работает вычислительная инфраструктура.
Гораздо проще сейчас начинать строить специализированные дата-центры уже отдельно, по новой топологии. Проект «ДолИИна» — это изначально дата-центр, который специализирован именно под размещение высоконагруженных стоек от 100 кВт и выше. И мы сейчас можем предложить рынку данную услугу, постепенно расширяя и насыщая перечень тех возможностей, которые предоставляет дата-центр под те задачи, которые формирует сейчас рынок.
— Сейчас в России два главных игрока на рынке ИИ — это «Сбер» и «Яндекс». С чем это связано, и как новому игроку выйти на этот рынок?
«Яндекс» — это изначально технологическая компания, и ее сервисы изначально были нацелены на ИТ-инфраструктуру, начиная с поисковика, заканчивая всей экосистемой, которую предоставляет компания. Это корпорация, которая давно занимается большими данными, моделями, и еще начиная с первых голосовых помощников, явно было видно, что компания сделает акцент на ИИ.
«Сбербанк» в свое время, лет десять назад, тоже взял курс на создание экосистемы. Они выросли из финтех-компании, которая предоставляет только финансовые услуги, в корпорацию, которая предоставляет ИТ-сервисы. Поэтому, как один из ведущих технологических гигантов России, они тоже сделали ставку на развитие ИИ.
Я верю, что будут появляться локальные агенты и модели от игроков рынка, которые будут формироваться. Когда технология плюс-минус сформирована, то гораздо проще идти по этому пути и создавать какие-то аналоги. В мире достаточно много прецедентов, когда кто-то подхватывал идею и дальше трансформировал ее во что-то более понятное и подходящее для рынка.
Всегда сложнее начинать путь, идти первым, набивая шишки, совершая ошибки, затрачивая огромное количество ресурсов, как людских, так и технологических, вычислительных.
К сожалению, кроме «Сбера» и «Яндекса», в России пока нет таких компаний, которые могли бы себе позволить проводить разработки в этом направлении с нуля, но мы будем создавать среду для того, чтобы такие игроки появлялись и, конечно, чтобы создавалась здоровая конкуренция, которая позволяла бы решать более сложные задачи.
— В мире в сфере ИИ лидируют США и Китай. Где в этой картине Россия — догоняющий игрок или у нас свой путь?
С точки зрения самих дата-центров мы вообще не уступаем ни Западу, ни Востоку. С точки зрения их количества и загрузки — мы, конечно, сильно отстаем. У нас порядка гигаватта коммерческих дата-центров, а вместе с корпоративными площадками — около 3,5 гигаватт, в то время как у Америки — за 50 гигаватт, и у Китая — около 40 гигаватт. Но у них такие большие мощности, потому что они работают на глобальный рынок. Россия, как глобальный игрок, к сожалению, никогда не стремилась экспортировать свои технологии и разработки.
И Китай, и Америка на государственном уровне взяли тренд на финансирование R&D в части изучения ИИ, создания моделей, экспорта и внедрения их на международных рынках. У нас на государственном уровне, к сожалению, такой программы поддержки экспорта нет.
Как этот тренд сломить? Либо все-таки государство возьмет курс на поддержку, либо — все в наших руках. Будем стараться разрабатывать свои продукты самостоятельно и дальше, через те ресурсы и возможности, которые у нас есть, продвигать их на международных рынках.
В этом и есть одна из задач «Долины искусственного интеллекта» как кластера — мы планируем помогать нашим игрокам продвигать свои продукты не только на рынке России, но и за рубежом.
При этом в России есть самое главное, за что сейчас борются все страны, — это энергоресурсы, и у нас есть климатические зоны, где коэффициент PUE можно снизить до очень малых значений. Два главных фактора, которые необходимы для работы дата-центров, у нас в избытке.
— Говоря об экспорте, могут ли вычислительные мощности стать неким экспортным товаром для России в будущем?
Однозначно. В первую очередь, нам нужно сейчас стремиться к импортозамещению в части производства самого вычислительного, серверного оборудования как базовой инфраструктуры, в чем мы сильно, к сожалению, отстаем и от западных, и от восточных партнеров.
Но в этом у нас есть перспективы для реализации, потому что многие наши, еще даже советские, разработки заложили базу для современного производства процессоров. То есть мы можем это сделать, и у нас есть для этого все возможности и ресурсы.
— Какие, на ваш взгляд, могут появиться новые специальности или компетенции ввиду распространения ИИ в ближайшие 5-10 лет?
Сказать, какие точно специальности появятся и будут востребованы, гарантированно нельзя. Но те тренды, которые есть сейчас, прослеживаются.
Например, прослеживается тренд на программирование с помощью вайб-кодинга. Это один из главных трендов, которые сейчас есть. Всегда проблема заключалась в том, что у тебя есть бизнес-процессы, ты хочешь разработать какой-то продукт для внутреннего или внешнего использования, и перенести свои задачи в голову программисту, который ничего не понимает в твоих бизнес-задачах. И чаще всего получалось так, что вы просто говорите на разных языках.
Вайб-кодинг позволяет специалистам, которые находятся внутри бизнес-процесса, реализовывать необходимые задачи без привлечения выделенных программистов.
Конечно, ни один вайб-кодинг не позволяет получить продукт, который полностью готов к внедрению, все равно требуются какие-то детализации и «допиливание», и программисты нужны в этом случае. Но когда к программисту попадает уже готовый продукт, который обладает определенным функционалом, ему достаточно объяснить, что где доделать. Это всегда намного проще, чем просто с нуля ставить задачу — условно, мне нужен портал по учету рабочего времени сотрудников, а программист не понимает, зачем, почему, кого учитывать, на что сделать акценты.
Также обязательно перспективным направлением будет промпт-инженерия, потому что от правильно заданного вопроса получается наиболее подходящий ответ. В этом и есть большая проблема, потому что многие люди не умеют правильно задать вопрос искусственному интеллекту для того, чтобы получить подходящий ответ, поэтому сталкиваются с багами, ошибками, непониманием и так далее. Нужен человек, который бы перевел с человеческого языка на язык искусственного интеллекта, чтобы поставить ему задачу, чтобы тот правильно все сделал.
Например, я сейчас, если занимаюсь тем же вайб-кодингом, то иду в два этапа. Сначала прошу, чтобы ИИ мне помог написать промпт, после мы его отрабатываем, а потом я этот промпт уже закидываю либо в этот, либо в другой ИИ, который потом уже мне реализует эту задачу. Опять же, я на это трачу время, и специалисты, которым я с удовольствием бы делегировал эту работу, должны быть.
Одним из актуальных направлений на ближайшую перспективу будут и аналитики, которые бы анализировали действующий бизнес, находясь внутри него, и рассматривали возможности для автоматизации тех или иных процессов в бизнесе.
Будут, наверняка, появляться инди-компании, состоящие из нескольких энтузиастов, умеющих хорошо пользоваться ИИ, которые будут предоставлять услугу, не уступающую крупным корпорациям.
— А если с другой стороны посмотреть — многие, наоборот, боятся, что их заменит ИИ, и всех уволят. Что вы на этот счет думаете?
Такого не будет. Нужно не бояться ИИ, а внедрять его в свою жизнь — повседневную, бизнесовую — для того, чтобы ускорять процессы. Это как супергеройский костюм, который позволяет тебе становиться сверхчеловеком. Нужно не думать о том, как тебя заменит искусственный интеллект, а сейчас его использовать для повышения своей эффективности, своих процессов. Зачем нам увольнять отдел по подготовке презентаций, если они просто могут быстрее их делать? И, например, можно давать людям новые задачи, которыми они будут заниматься.
Сейчас еще появилась такая проблема, что ИИ начал учиться на тех данных, которые он же сам и генерирует, и начинают накапливаться ошибки. Появилась ошибка, затем — ошибка на ошибку, и в результате получается какая-то белиберда, поэтому контроль человека обязательно должен быть.
Конечно, наверняка будет сокращено количество персонала, задействованного в тех или иных задачах, но избавиться полностью от людей невозможно и нельзя, потому что только человек может контролировать направление мыслей, которые идут в ИИ.
Искусственный интеллект — это, в первую очередь, помощник, а не заменитель человека.
Самый главный посыл — изучать ИИ, следить за теми трендами, которые появляются, стараться внедрять как можно больше в повседневную жизнь, автоматизируя процесс. По многим направлениям даже сейчас отмечается увеличение скорости работы, а это, в первую очередь, деньги, если мы говорим про бизнес. Время — это деньги.
Та задача, которую мы себе ставили при инициации проекта «ДолИИна», — это как раз информирование и обучение взаимодействию с ИИ, чтобы обычные люди могли проходить краткие курсы повышения квалификации, подготовку узкоспециализированных специалистов.
— В России сейчас большой дефицит инженеров. Где вы для своих проектов берете инженеров — есть ли у вас сотрудничество с вузами или вы переманиваете их из других компаний?
В первую очередь, мы работаем с той инженерной базой, которая есть у нас сейчас. Через повышение квалификации и полученный опыт на инженерных проектах просто дообучаем персонал, который есть. Сейчас такая скорость внедрения изменений, что учиться нужно постоянно. Если раньше ты научился колеса для телеги делать, пока не умрешь, будешь эти колеса делать. А сейчас — прошел год, и твоя квалификация сильно падает.
При этом, конечно же, обязательно нужно думать и о будущем, и кадры — это наш основной потенциал. Поэтому необходимо уже сейчас готовить кадры, которые будут в будущем помогать развивать и технологический суверенитет, и помогать людям адаптироваться к революции, которую произвел искусственный интеллект в нашей жизни. Мы стараемся, в том числе, и привлекать студентов старших курсов и выпускников.
Конечно, все компании разные, в них по-разному строятся бизнес-процессы, и по-разному выполняются разные задачи. Этому невозможно обучиться в вузе, но он учит учиться, чтобы ты мог постоянно впитывать новые знания. Мы не ждем звезд с неба от обычных студентов, но их обязательно нужно вводить в работу: показывать, рассказывать, делиться своими наработками и своим опытом, и поддерживать связь поколений именно в таком виде.
— Вы строите инфраструктуру для «железа». Как при этом не потерять из виду людей, для которых все это делается?
Мы люди и создаем для людей. Сейчас, конечно, команда занята в таком секторе, который больше направлен на «железки» и для «железок». Но в этом и суть, что проект «ДолИИна» — это уникальный проект на рынке в России, который как раз и связывает людей и технологии.
Мы, как разработчики базовой инженерной вычислительной инфраструктуры, не хотим сделать инженерную коробку и просто бездушно отдать ее на рынок, чтобы она генерировала средства. Мы хотим, чтобы эта инфраструктура действительно была полезна, чтобы она использовалась именно людьми и для людей в первую очередь.
Телефон без человека — это просто коробочка. В первую очередь, он нужен для того, чтобы мы с вами связывались, общались, наслаждались жизнью. «ДолИИна» как экосистема направлена на людей. Дата-центр — это базовая инфраструктура, задел для технологического суверенитета России, который создается через наше человеческое взаимодействие.