Результаты последнего исследования компании Liquid Web продемонстрировали важную тенденцию на рынке оборудования для искусственного интеллекта (ИИ). Несмотря на продолжающееся доминирование Nvidia, которая удерживает более двух третей (68%) рынка по количеству используемого оборудования, конкуренты не остались в стороне и активно расширяют свои позиции. Компании такие как Google, AMD и Intel всё активнее внедряют свои решения, что говорит о постепенной диверсификации инфраструктур для обработки ИИ-заданий. В опросе, включавшем 252 специалиста в области ИИ, почти треть отметила использование решений на базе Google TPU, графических процессоров AMD или чипов Intel хотя бы для части своих задач. Это свидетельствует о возникновении устойчивого интереса к альтернативным платформам, особенно в условиях роста требований к масштабируемости и отказоустойчивости систем.
Несмотря на это, Nvidia сохраняет статус лидера, так как её оборудование используется в подавляющем большинстве проектов — более 68%. Это обусловлено стабильностью, широким распространением и богатым функционалом продуктов Nvidia, что делает их практически стандартом для большинства ИИ-задач. Однако даже ограниченное применение альтернативных платформ уже влияет на картину рынка, поскольку в крупных командах зачастую задействовано сотни графических процессоров или TPU-агрегатов одновременно.
Индустриальные исследования выявили также организационные сложности, связанные с неправильной подготовкой к закупкам оборудования. Примерно 28% специалистов признались, что приобретали инфраструктуру без предварительной технической экспертизы, что нередко приводило к недоиспользованию ресурсов, задержкам в реализации проектов или даже их полному остановке. Что особенно важно, по мнению Райана Макдональда, технического директора Liquid Web, невнимательное отношение к стадии планирования дорого обходится: ошибочные инвестиции в неподготовленные системы увеличивают издержки и снижают скорость внедрения инновационных решений.
Выбор оборудования — сложный и многофакторный процесс. Помимо технических характеристик, на решение влияют и более субъективные параметры: 43% респондентов руководствуются собственным опытом и привычками, 35% — ценой решений, а 37% — результатами тестирования производительности. В условиях ограниченных бюджетов более половины команд вынуждены сокращать объемы проектов или полностью отказываться от некоторых инициатив из-за дороговизны оборудования или нехватки ресурсов. Так, 42% участников заявили о необходимости уменьшения масштабов своих проектов, а 14% — о полном отказе от отдельных задач, что существенно замедляет прогресс в сфере развития ИИ.
Современные тенденции в технологическом подходе к инфраструктуре отображают рост популярности гибридных и облачных решений. Более половины специалистов используют комбинацию локальных серверов и облачных платформ, что позволяет не только повысить гибкость, но и сократить издержки. Многие команды готовы увеличить свои бюджеты на облачные сервисы в ближайшем году, поскольку такие решения предлагают масштабируемость и возможность быстрой адаптации в условиях быстро меняющегося рынка. В качестве альтернативы выделенному GPU-хостингу рассматривается возможность обеспечения стабильной работы систем и предотвращения просадок производительности, характерных для общего оборудования.
Энергопотребление остаётся одним из ключевых аспектов в инфраструктуре ИИ. В опросе 45% специалистов подчеркнули важность повышения эффективности энергопотребления, однако лишь 13% реально проводят оптимизацию своих систем для снижения затрат и минимизации экологического воздействия. Многие сталкиваются с физическими ограничениями, связанными с энергоснабжением, охлаждением и логистическими цепочками, что особенно актуально при увеличении объема обрабатываемых данных и сложности моделей. Неэффективное энергопотребление и ограничения инфраструктуры могут значительно затормозить развитие проектов, что особенно важно в условиях конкуренции и необходимости быстрого реагирования на новые вызовы.
Общая картина указывает на то, что несмотря на сильное доминирование Nvidia, конкуренты постепенно сокращают разрыв. В современных условиях для организаций, занимающихся разработкой и внедрением ИИ, важен не только уровень производительности оборудования, но и баланс между стоимостью, стабильностью и долгосрочной надежностью решений. Время становится критическим ресурсом, и поиск новых технологий, таких как гибридные архитектуры и облачные платформы, помогает минимизировать риски и повысить эффективность системы.
В целом, ситуация на рынке оборудования для ИИ продолжает динамично развиваться. Компании ищут оптимальные решения, способные не только обеспечить высокую производительность, но и обеспечить гибкость, устойчивость и экономическую эффективность. Это создаёт условия для появления новых лидеров, способных предложить инновационные подходы к построению инфраструктуры будущего. Важным фактором остаётся необходимость постоянного совершенствования процессов предварительной подготовки и адаптации систем под требования конкретных задач — именно это помогает минимизировать издержки и ускорить внедрение новых технологий.
