Интерес к альтернативным облачным сервисам растет. Пример — компания CoreWeave, начинавшая как майнинговая фирма криптовалют, за сравнительно короткий срок привлекла $1.1 млрд инвестиций, оцениваясь в $19 млрд. Lambda Labs и другие компании также получили значительные суммы. Новые игроки и инвесторы в области альтернативных облачных сервисов проявляютинтерес к этой сфере благодаря искусственному интеллекту.
С ростом популярности генеративного искусственного интеллекта увеличивается потребность в оборудовании для обучения моделей в большом масштабе. Графические процессоры (GPU) представляют собой оптимальный выбор благодаря их параллельной обработке данных, необходимой для выполнения сложных вычислений в генеративных моделях. Однако стоимость установки GPU высока, поэтому разработчики и компании предпочитают облачные сервисы.
Главные игроки в области облачных вычислений — Amazon Web Services (AWS), Google Cloud и Microsoft Azure — предоставляют много опций с GPU и специализированным оборудованием, предназначенных для оптимальной работы с генеративным искусственным интеллектом. Однако для некоторых моделей и проектов другие облачные платформы могут оказаться более выгодными с точки зрения стоимости и доступности. Поскольку для работы с генеративными моделями обычно используются кластеры GPU, разница в стоимости быстро становится заметной.
Некоторые крупные технологические компании обращаются к альтернативным поставщикам облачных услуг из-за ограничений вычислительной мощности. Microsoft заключила сделку на миллиарды долларов с CoreWeave для поддержки OpenAI. Nvidia предоставила некоторым альтернативным поставщикам облачных услуг доступ к своим GPU. По мнению Ли Сустара, аналитика из Forrester, компании типа CoreWeave успешны благодаря отсутствию необходимости инвестировать в обширную инфраструктуру.
Сустар высказывает сомнения относительно перспектив альтернативных поставщиков облачных услуг и утверждает, что их успешное развитие будет зависеть от способности предоставлять большое количество GPU по низким ценам. Однако конкуренция в области ценообразования может осложниться, поскольку крупные компании, такие как Google, Microsoft и AWS, инвестируют в разработку собственного аппаратного обеспечения для обучения моделей. А также будут использовать свои собственные чипы для уменьшения зависимости от Nvidia, в то время как Nvidia будет искать сотрудничество с другими облачными провайдерами, специализирующимися на GPU.
Конкретные задачи искусственного интеллекта, направленные на генерацию данных, наиболее эффективно выполняются с помощью графических процессоров (GPU), однако не все задачи требуют такого уровня вычислительной мощности. В ряде случаев процессор также способен выполнить необходимые расчеты, хотя и в более медленном режиме по сравнению с GPU и специализированным оборудованием. Существует также угроза того, что «пузырь» генеративного искусственного интеллекта лопнет, что приведет к тому, что у поставщиков окажется много GPU и крайне недостаточно клиентов. Но ближайшее будущее выглядит оптимистично, утверждают Сустар и Наг, ожидая стабильного потока новых облачных сервисов.
«Начинающие стартапы, специализирующиеся на облачных сервисах с использованием GPU, смогут стать серьезными конкурентами для крупных компаний, особенно среди клиентов, уже работающих с несколькими облачными платформами и способных управлять безопасностью, рисками и соблюдением требований на разных облаках», — подчеркнул Сустар.
В связи с санкциями ЕС компания Microsoft планируетс 20 марта прекратить подписки «на определенное программное обеспечение для управления или проектирования (включая облачные решения) для организаций, зарегистрированных в России». Причем соответствующие уведомления получили некоторые клиенты не только Microsoft, но и Amazon. По факту это может означать что угодно, в том числе полное отключение доступа к облачным решениям.
