Революция в области генеративного ИИ больше не является отдалённым прогнозом; это сегодняшняя реальность, меняющая индустрии от медиа и развлечений до научных исследований. Расходы на ИИ в 2024 году выросли до более чем $13 миллиардов, при этом генеративный ИИ привлёк $33,9 миллиарда глобальных частных инвестиций — рост на 18,7% по сравнению с 2023 годом. Однако этот стремительный прогресс также выявил критическое узкое место: недостаточность текущей инфраструктуры для удовлетворения потребностей крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ. Goldman Sachs прогнозирует, что ИИ приведёт к росту энергопотребления дата-центров на 160% к 2030 году, что подчёркивает инфраструктурный кризис, с которым сталкивается отрасль.

Традиционные облачные решения, некогда бывшие эталоном масштабируемых вычислений, теперь демонстрируют свои ограничения, создавая серьёзные препятствия для креативных компаний, стремящихся использовать весь потенциал генеративного ИИ. Ключ к раскрытию этого потенциала заключается в возвращении к основам вычислений: bare-metal GPU инфраструктуре. Такие компании, как Aethir, прокладывают путь к децентрализованным распределённым вычислительным сетям, позволяя организациям получать производительность уровня enterprise без традиционных барьеров централизованных облачных провайдеров.

Скрытая цена облака: производительность и egress-сборы

На протяжении многих лет виртуализация была стандартом облачных вычислений, обещая гибкость и оптимизацию ресурсов. Однако для высоких требований генеративного ИИ этот слой абстракции создаёт значительные скрытые издержки и потери производительности. В отличие от этого, провайдеры bare-metal инфраструктуры, такие как Aethir, предлагают прозрачное конкурентное ценообразование, полностью устраняя эти скрытые издержки. Сама природа виртуализации, которая отделяет физическое оборудование от программного обеспечения, создаёт неизбежные накладные расходы, способные снизить производительность GPU на 15–30%. Этот разрыв в производительности, который может быть незначителен для мелких задач, становится критическим для многодневных тренировочных заданий, работающих на сотнях GPU, приводя к значительным перерасходам времени и бюджета.

Помимо потерь производительности, экономическая модель традиционных облачных сервисов представляет ещё одну серьёзную проблему: ловушку egress-сборов. AWS взимает от $0,09 до $0,05 за гигабайт за вывод данных после первых 100 ГБ ежемесячного бесплатного уровня, и расходы на пропускную способность при выводе данных из облака часто превышают стоимость самих вычислений. Это особенно проблематично для медиа-компаний, работающих с высокоразрешённым видео, аудио и 3D-ассетами. Согласно отчёту Flexential 2024 State of AI Infrastructure Report, 42% организаций вернули рабочие нагрузки ИИ из публичного облака из-за проблем с затратами и конфиденциальностью. В совокупности с временем ожидания и проблемами доступности высоковостребованных GPU, реальная стоимость традиционных облачных решений становится значительным барьером для инноваций.

Bare-Metal GPU: высокопроизводительная альтернатива

Переход на bare-metal инфраструктуру — это не только экономия средств; это раскрытие полного потенциала производительности базового оборудования. С прозрачными моделями ценообразования, подобными тем, что предлагает Aethir, организации могут получить доступ к этой превосходной производительности без скрытых издержек и сложности традиционных решений. Предоставляя прямой, ничем не ограниченный доступ к GPU, bare-metal решения устраняют накладные расходы виртуализации, от которых страдают традиционные облачные среды. Последние исследования показывают, что GPU-ускоренные виртуальные машины могут достигать 95–100% производительности bare-metal при оптимизированных конфигурациях, однако большинство традиционных облачных сред всё ещё страдают от значительных потерь производительности. Этот прямой доступ к оборудованию имеет критическое значение для оптимизации пропускной способности памяти — ключевого фактора в производительности инференса крупных моделей.

Кроме того, сетевая структура в bare-metal среде играет ключевую роль в эффективности распределённых AI-нагрузок. Высокопроизводительные интерконнекты, такие как InfiniBand, дают значительные преимущества по сравнению со стандартным Ethernet: InfiniBand достигает средней end-to-end задержки 1,2 мкс по сравнению с 1,9 мкс у Ultra Ethernet в 128-нодовых GPU-кластерах. Пример Fox-1 LLM от TensorOpera демонстрирует потенциал значительного снижения затрат за счёт оптимизированной инфраструктуры, достигая конкурентной производительности при существенно меньших ресурсных требованиях. Оптимизируя весь стек — от железа до сети, компании могут добиваться существенного роста производительности и экономии.

IV. AI-нагрузки, преобразованные с помощью bare-metal инфраструктуры

 Преимущества bare-metal инфраструктуры не ограничиваются одним типом AI-нагрузки; они распространяются на весь спектр приложений генеративного AI.

A. Большие языковые модели (LLMs)
Для LLM bare-metal кластеры обеспечивают значительный прирост эффективности как при обучении, так и при инференсе. Способность масштабироваться до тысяч GPU в высокопроизводительной, низколатентной среде критична для обучения следующего поколения мультимодальных моделей.

B. Генерация изображений и видео
В области медиагенерации bare-metal инфраструктура обеспечивает возможности рендеринга в реальном времени и пакетной обработки в масштабах. Высокая пропускная способность и низкая стоимость хранения и сетевых решений bare-metal необходимы для управления массивными датасетами в медиапроцессах.

C. Генерация аудио и музыки
Требования к низкой задержке для интерактивных приложений генерации аудио и музыки идеально соответствуют bare-metal инфраструктуре. Исключив издержки виртуализации, разработчики могут создавать более отзывчивый и увлекательный пользовательский опыт.

D. 3D-контент и виртуальные миры
Для сложных симуляций и распределённых архитектур рендеринга возможности GPU Direct в bare-metal решениях дают значительное преимущество в производительности. Это позволяет создавать более реалистичный и захватывающий 3D-контент и виртуальные миры.

V. Построить или арендовать: новая экономика GPU-инфраструктуры

Решение о том, строить или арендовать AI-инфраструктуру, критически важно для любой компании. Хотя построение bare-metal кластеров требует значительных первоначальных вложений, инновационные децентрализованные провайдеры инфраструктуры теперь предлагают третий вариант: доступ к производительности уровня enterprise bare-metal без капитальных затрат и операционной сложности. Например, покупка одного H100 GPU может стоить $25 000–40 000, а установка кластера из 8 GPU — более $200 000 только на «железо», не считая сетевых, стораджевых и эксплуатационных расходов. Для сравнения, аренда эквивалентной мощности через платформу Aethir на целый год обходится значительно дешевле, устраняя расходы на обслуживание, энергопотребление и управление инфраструктурой.

Современные распределённые вычислительные платформы устраняют скрытые издержки, обеспечивая прозрачное ценообразование без egress-сборов или неожиданных расходов на трафик. Анализ ROI стабильно показывает сокращение затрат на 40–80% по сравнению с традиционными облачными провайдерами, с точкой безубыточности обычно в пределах 6–12 месяцев для большинства нагрузок.

Технический чертёж: построение высокопроизводительного AI-стека

Построение высокопроизводительного bare-metal AI-кластера требует тщательного выбора каждого компонента стека. Выбор GPU — от H100 до последних B200 — существенно влияет на производительность и стоимость. Решения по сетевой архитектуре между InfiniBand, RoCE и Ethernet критичны для распределённых нагрузок. Системы хранения от таких провайдеров, как VAST, DDN и WekaIO, оптимизируют производительность AI-нагрузок. Размеры кластеров варьируются от 8-GPU девелоперских установок до суперкластеров с 4 096 GPU.

Ведущие децентрализованные провайдеры инфраструктуры, такие как Aethir, решают эти технические задачи, предлагая предоптимизированные конфигурации в своей глобальной сети более чем из 200 локаций в 93 странах, обеспечивая организациям доступ к оптимальным конфигурациям без сложности управления инфраструктурой.

Миграция без лишних сложностей: поэтапные стратегии для корпоративного ИИ

Обычные вопросы при миграции включают обеспечение непрерывности бизнеса, требования к навыкам и проверку производительности. Успешные компании используют поэтапные стратегии миграции: начиная с некритичных нагрузок, проверяя показатели производительности и постепенно переходя к производственным системам. Ключевые факторы успеха включают поддержание гибридной среды во время перехода, инвестиции в обучение команды и установление четких метрик производительности.

Большинство организаций отмечают, что время развертывания 24–48 часов и комплексная техническая поддержка существенно снижают риски миграции по сравнению с традиционными ожиданиями.

Будущее вычислений для ИИ: децентрализованное и устойчивое

Инфраструктурный ландшафт быстро развивается с появлением новых GPU-технологий, таких как архитектуры NVIDIA Blackwell B200 и GB200, обещающих беспрецедентный рост производительности. Тенденции децентрализованной инфраструктуры ускоряются под влиянием вопросов устойчивости и необходимости географического распределения. Экологические аспекты становятся критически важными, при этом решения на базе bare-metal обеспечивают более высокую энергоэффективность по сравнению с виртуализированными альтернативами.

Прогнозы на 2025–2027 годы включают широкое внедрение децентрализованных GPU-сетей, интеграцию возобновляемых источников энергии и появление специализированной инфраструктуры для ИИ, оптимизированной под определенные типы нагрузок.

Ваша дорожная карта к высокопроизводительному генеративному ИИ

Этап оценки: Оцените текущие расходы на инфраструктуру, определите узкие места по производительности и учитывайте сборы за выходные данные и скрытые расходы. Проведите бенчмаркинг существующих нагрузок для установления базовых показателей производительности.

Пилотная программа: Начните с высокоценных некритичных нагрузок, которые демонстрируют явную окупаемость инвестиций. Сосредоточьтесь на приложениях с высокими требованиями к пропускной способности или долгими тренировочными задачами, где преимущества bare-metal наиболее очевидны.

Ключевые метрики: Отслеживайте общую стоимость владения, улучшения производительности, скорость развертывания и операционную эффективность. Контролируйте стоимость за GPU-час, сокращение времени обучения и коэффициенты использования инфраструктуры.

Партнерский подход: Рассмотрите управляемые услуги bare-metal, которые предоставляют инфраструктуру корпоративного уровня без операционной сложности, позволяя сосредоточиться на разработке ИИ, а не на управлении инфраструктурой.

Сокращение разрыва: демократизация генеративного ИИ с Aethir

Кластеры GPU на bare-metal с высокой производительностью, прозрачной ценой и прямым доступом к оборудованию становятся основой следующей волны инноваций в ИИ. Децентрализованные платформы, такие как Aethir, демократизируют доступ к высокопроизводительным вычислениям, позволяя организациям любого размера конкурировать на равных в экономике, ориентированной на ИИ, через безопасный и экономически эффективный доступ к корпоративным GPU по глобальной сети.

Конкурентное преимущество очевидно: компании, использующие инфраструктуру bare-metal через современные децентрализованные платформы, возглавят революцию генеративного всего. Будущее принадлежит тем, кто полностью использует возможности кластеров GPU на bare-metal — и Aethir делает это будущее доступным для всех.

Готовы трансформировать вашу ИИ-инфраструктуру? Свяжитесь с корпоративной командой Aethir сегодня, чтобы обсудить ваши конкретные потребности и узнать, как кластеры GPU на bare-metal могут ускорить ваши инициативы по генеративному ИИ. Начните на enterprise.aethir.com