Сдвиг от обучения к inference: новое поле битвы AI

Индустрия искусственного интеллекта переживает фундаментальный сдвиг. Если 2023 год был временем гонки за обучение всё более крупных моделей, то 2024–2025 годы формируются как эпоха масштабного inference. По мере того как предприятия переходят от экспериментов к продакшену, экономика AI переписывается заново — и компании, овладевшие инфраструктурой inference, определят следующую волну AI-инноваций.

Согласно исследованию Markets and Markets, мировой рынок AI Inference оценивался в $76,25 млрд в 2024 году и, как ожидается, достигнет $254,98 млрд к 2030 году, демонстрируя CAGR на уровне 19,2%. По прогнозу EdgeCore Digital Infrastructure, к 2030 году около 70% всего спроса на дата-центры будет приходиться на приложения AI inference — против небольшой доли всего несколько лет назад. Этот драматический сдвиг в распределении вычислительных ресурсов радикально меняет то, как организации должны подходить к инвестициям в инфраструктуру.

Скрытая стоимость виртуализации: почему важен bare metal

Традиционные облачные провайдеры построили свои империи на виртуализации, но для inference-нагрузок этот уровень абстракции стал ощутимым ограничением. Исследование VMware показывает, что GPU-виртуализация с passthrough обычно добавляет 4–5% overhead в контролируемых условиях, но в реальных продакшн-средах потери производительности значительно выше из-за:

1. конкуренции виртуальных машин за пропускную способность памяти
   
   
2. overhead на управление виртуализационным слоем CPU
   
   
3. задержек ввода-вывода при виртуализированном хранении и сети
   
   
4. эффекта «шумных соседей» в мультиарендной среде
   

Bare-metal GPU-инфраструктура полностью устраняет эти потери. Предоставляя прямой доступ к «железу» без слоёв виртуализации, компании получают:

1. доказанные улучшения задержек для приложений в реальном времени
   
   
2. предсказуемую производительность без конкуренции за ресурсы
   
   
3. максимизацию использования пропускной способности памяти — критично для inference-нагрузок
   
   
4. прямой контроль над «железом» для оптимизации и тюнинга
   

Инфраструктурная команда Character.AI сообщает, что их оптимизированная bare-metal система обеспечивает 13,5-кратное ценовое преимущество по сравнению с использованием ведущих коммерческих API, что наглядно демонстрирует эффект от устранения overhead виртуализации.

Уникальные преимущества Aethir: демократизация высокопроизводительного AI

Хотя bare-metal инфраструктура сама по себе обеспечивает прирост производительности, Aethir идёт дальше, предлагая уникальные возможности для демократизации доступа к высокопроизводительной AI-инфраструктуре:

Zero Egress Fees — ключевое преимущество Aethir

В отличие от традиционных облачных провайдеров, которые берут $0,08–0,12/GB за передачу данных, и даже других bare-metal провайдеров, обычно перекладывающих расходы на полосу пропускания, Aethir полностью отменяет egress-платежи. Это означает:

1. начинающие AI-компании могут обслуживать глобальных клиентов без штрафов за трафик
   
   
2. предсказуемое ценообразование, которое не наказывает за успех
   
   
3. реальное ценовое равенство с техногигантами, получающими спецусловия
   

Для компании вроде Character.AI, обрабатывающей 20 000 запросов в секунду, это означает сотни тысяч долларов экономии ежемесячно — капитал, который молодые компании могут реинвестировать в инновации, а не в инфраструктурные налоги.

Enterprise-железо по доступной цене для стартапов

GPU H100 от Aethir стартуют от $1,45/час без необходимости долгосрочных контрактов — что делает enterprise-уровень inference доступным компаниям на любой стадии развития. В сочетании с развёртыванием всего за 24–48 часов это снимает традиционные барьеры, из-за которых продвинутая AI-инфраструктура была доступна лишь хорошо финансируемым корпорациям.

Глобальный масштаб с локальной производительностью

С GPU в 200+ локациях по всему миру и более чем 435 000 GPU Containers, Aethir обеспечивает географическое распределение, необходимое для низколатентного inference по всему миру — критически важного для потребительских AI-приложений с глобальной конкуренцией.

Inference-ориентированное будущее: кто формирует спрос

Несколько категорий компаний обнаруживают, что именно inference, а не обучение, становится их главным GPU-узким местом:

1. Потребительские AI-приложения

Character.AI демонстрирует масштаб вызова, обрабатывая более 20 000 inference-запросов в секунду — примерно 20% от объёма поисковых запросов Google, согласно инженерному блогу компании. Она обрабатывает миллиарды токенов ежедневно, все из которых требуют низкой задержки inference для поддержания вовлечённости пользователей. Perplexity и Claude от Anthropic сталкиваются с аналогичными вызовами при обслуживании миллионов параллельных разговоров.

2. Enterprise RAG-системы

Организации, внедряющие retrieval-augmented generation для обслуживания клиентов, управления знаниями и поддержки принятия решений, обнаруживают, что генерация эмбеддингов и реальное время поиска требуют выделенной, высокопроизводительной инфраструктуры inference. Каждый запрос может запускать десятки эмбеддингов и операций поиска.

3. Автономные системы

Компании, занимающиеся беспилотными автомобилями, такие как Waymo и Cruise, нуждаются в сверхнизкой задержке инференса для принятия решений в реальном времени. Один автомобиль может генерировать тысячи запросов инференса в секунду через несколько нейросетей для задач восприятия, предсказания и планирования.

4. Финансовые услуги

Фирмы высокочастотного трейдинга и системы выявления мошенничества внедряют LLM для анализа в реальном времени. Согласно отраслевым отчетам, такие компании, как Two Sigma и Citadel, выполняют инференс по каждой сделке, требуя отклика менее миллисекунды, чтобы сохранять конкурентное преимущество.

5. AI в здравоохранении

Медицинские компании в области визуализации, такие как Viz.ai и Aidoc, обрабатывают миллионы сканов ежедневно. Каждый скан требует нескольких проходов инференса для детекции, классификации и формирования отчетов, при этом задержка напрямую влияет на качество медицинской помощи.

Понимание потребления ресурсов при инференсе

Исследования NVIDIA и недавние бенчмарки показывают, что нагрузки инференса принципиально отличаются от обучения:

Пропускная способность памяти — ключевой фактор

В отличие от обучения, которое ограничено вычислительными ресурсами, инференс чаще всего упирается в пропускную способность памяти. Как объясняет Cerebras в своей технической документации, генерация 1000 токенов в секунду для модели с 70B параметрами требует 140 ТБ/с пропускной способности памяти — что значительно превышает возможности любого отдельного GPU. Поэтому NVIDIA H200 с 141 ГБ HBM3e памяти и пропускной способностью 4.8 ТБ/с становится всё более ценным для задач инференса.

Экономика размера батча

Согласно техническому анализу NVIDIA, инференс обычно работает с меньшими размерами батча (1–32) по сравнению с обучением (256–2048). Это означает:

1. Меньше возможностей амортизировать затраты на передачу данных в память
   
   
2. Более высокая чувствительность к оптимизации задержек
   
   
3. Необходимость в иных стратегиях использования оборудования
   

Проблема KV Cache

Инженерная команда Character.AI сообщает, что у трансформерных моделей key-value cache может потреблять значительные объемы памяти при инференсе с длинным контекстом. Для модели с 70B параметрами, обслуживающей 100 одновременных пользователей с 8K окнами контекста, требуется более 200 ГБ GPU-памяти только для KV cache. Их методы оптимизации позволили уменьшить размер KV cache в 20 раз, что дало возможность эффективно обслуживать большие батчи.

Выбор правильного оборудования для успешного инференса

На основе промышленных внедрений и опубликованных бенчмарков можно сопоставить оборудование с профилем инференса:

Для критичных к задержкам приложений (Real-time AI)

1. Оптимальный выбор: NVIDIA H100/H200 с InfiniBand
   
   
2. Производительность: межузловая пропускная способность 3.2 Тб/с позволяет выполнять инференс на нескольких GPU с минимальными задержками
   
   
3. Бенчмарки: NVIDIA сообщает о 250+ токенах/сек. на пользователя на модели DeepSeek-R1 671B при использовании 8x Blackwell GPU
   
   
4. Кейсы: автономные автомобили, перевод в реальном времени, анализ видео «на лету»
   
   
5. Преимущество Aethir: доступно для быстрого развертывания и без платы за трафик
   

Для высокопроизводительной пакетной обработки

1. Оптимальный выбор: NVIDIA L40S или несколько A100 с RoCE
   
   
2. Производительность: оптимизированы для параллельного пакетного инференса с умеренными требованиями к задержкам
   
   
3. Экономика: на 30–40% ниже стоимость за токен по сравнению с H100 в пакетных задачах
   
   
4. Кейсы: офлайн-обработка видео, анализ документов, пакетное создание эмбеддингов
   
   
5. Преимущество Aethir: гибкая конфигурация без долгосрочных обязательств
   

Для оптимизированного по стоимости инференса

1. Оптимальный выбор: кластеры NVIDIA L4 или RTX 4090
   
   
2. Производительность: лучшее соотношение цена/производительность для моделей до 30B параметров
   
   
3. Компромиссы: выше задержка, но 60–70% экономии затрат для подходящих нагрузок
   
   
4. Кейсы: чат-боты, модерация контента, рекомендательные системы
   
   
5. Преимущество Aethir: начните с малого и масштабируйтесь по мере необходимости с прозрачным ценообразованием

Стратегическая экономика современного инференса

Хотя крупные облачные провайдеры в 2024 году объявили об отмене платы за исходящий трафик для клиентов, покидающих их платформы (в соответствии с требованиями EU Data Act), стандартные операционные тарифы на egress остаются значительными:

1. AWS: $0.09/ГБ за первые 10 ТБ/мес., снижаясь до $0.05/ГБ при объёмах свыше 150 ТБ
2. Azure: аналогичное ступенчатое ценообразование, начиная с $0.087/ГБ
3. Google Cloud: $0.08–$0.12/ГБ в зависимости от региона и направления

Для типичной нагрузки инференса с обслуживанием 1 млн запросов в день и ответами по 10 КБ это около 10 ГБ исходящего трафика в день, или 300 ГБ в месяц — что соответствует $24–36 расходов на egress. В масштабе компании вроде Character.AI сталкиваются с сотнями тысяч долларов ежемесячных затрат на egress.

Модель Aethir с нулевой платой за исходящий трафик полностью устраняет эту переменную статью расходов, обеспечивая:

1. Предсказуемое ценообразование без «сюрпризов» за использование
   
   
2. Свободу масштабирования без штрафов за трафик
   
   
3. Гибкость развертывания в разных регионах без платы за передачу данных
   

Построение стратегии инференса: Практическая структура

1. Профилирование вашей нагрузки
   Оптимизационный путь Character.AI показывает важность детального профилирования:
   

1. Измеряйте реальные требования в токенах в секунду
   
   
2. Определяйте требования по задержке для P50, P95 и P99
   
   
3. Рассчитывайте ежедневные/месячные паттерны объёмов инференса
   
   
4. Понимайте распределения размеров батчей
   

2. Рассчитайте реальные издержки

Помимо базовых затрат на вычисления учитывайте:

1. Egress-сборы (могут составлять 15–25% от общих облачных расходов у традиционных провайдеров)
   
   
2. Влияние виртуализации на пропускную способность
   
   
3. Требования к избыточности для обеспечения доступности
   
   
4. Разницу между пиковыми и средними паттернами загрузки
   

3. Выберите свой уровень оборудования

Основываясь на продуктивных развёртываниях:

1. Premium Tier (H200/H100): для сервисов с задержкой <100 мс
   
   
2. Performance Tier (L40S/A100): для требований <500 мс
   
   
3. Value Tier (L4/4090): для сервисов, допускающих задержку 1–2 секунды
   

4. Оптимизируйте ваше развёртывание

Лучшие практики из продуктивных внедрений:

1. Реализуйте оптимизацию KV cache (Character.AI достиг 95% попаданий в кэш)
   
   
2. Используйте квантизацию моделей с осторожностью (16-битные модели показывают на 5% более высокие результаты, чем 8-битные, по данным исследований Cerebras)
   
   
3. Развёртывайте географическое распределение для глобальной оптимизации задержки
   
   
4. Мониторьте использование пропускной способности памяти как ключевой метрики
   

Конкурентная реальность: скорость и стоимость определяют победителей

Продуктивные метрики ведущих AI-компаний показывают конкурентные преимущества оптимизированной инфраструктуры инференса:

1. Character.AI сократила издержки на обслуживание в 33 раза с конца 2022 года благодаря оптимизации инфраструктуры
   
   
2. Cerebras достигает 450 токенов/секунду для Llama3.1-70B, что в 20 раз быстрее GPU-решений
   
   
3. Perplexity поддерживает время отклика на 40% быстрее конкурентов благодаря стратегическим инфраструктурным решениям
   

Картина ясна: компании, контролирующие инфраструктуру инференса, контролируют свою юнит-экономику и пользовательский опыт.

Демократизация AI через инновации в инфраструктуре

Настоящая революция в AI придёт не от более крупных моделей, доступных только техногигантам,—она придёт от демократизации доступа к высокопроизводительной инфраструктуре инференса. Комбинация bare-metal производительности, отсутствия egress-сборов и гибких опций развёртывания от Aethir напрямую решает барьеры, которые исторически мешали новым AI-компаниям конкурировать эффективно:

1. Новые стартапы могут запускаться с тем же качеством оборудования, что и крупные игроки
   
   
2. Региональные AI-компании могут обслуживать локальные рынки без запретительных расходов на передачу данных
   
   
3. Академические исследователи могут разворачивать готовый к продакшну инференс без корпоративных контрактов
   
   
4. Open-source проекты могут обеспечивать конкурентную производительность без непосильных инфраструктурных затрат
   

Эта демократизация жизненно важна для инноваций в AI. Когда инфраструктурные издержки создают непреодолимые барьеры, инновации становятся прерогативой уже успешных. Устраняя эти барьеры, Aethir позволяет новому поколению AI-компаний конкурировать за счёт идей, а не размеров инфраструктурных бюджетов.

Взгляд в будущее: эпоха Inference-First

Прогнозы индустрии и технологические тренды указывают на несколько ускоряющихся факторов:

1. Test-Time Scaling: модели OpenAI o1 демонстрируют, что вычисления во время инференса могут требовать в 100 раз больше токенов, чем традиционные модели, радикально меняя требования к инфраструктуре
   
   
2. Рост Edge Inference: развёртывание 5G и edge computing создают новые рабочие нагрузки, чувствительные к задержке, требующие распределённой инфраструктуры
   
   
3. Мультимодальные модели: vision-language модели требуют в 3–5 раз больше вычислений для инференса по данным NVIDIA
   
   
4. Увеличение окон контекста: окна контекста 128K+ резко увеличивают требования к памяти, причём каждое удвоение длины контекста пропорционально повышает потребности в памяти
   

Заключение: инфраструктура как конкурентный уравнитель

AI-индустрия вступает в новую фазу, где эффективность инференса, а не размер модели, определяет рыночных победителей. Организации, которые понимают этот сдвиг и инвестируют в оптимизированную инфраструктуру, получают устойчивое конкурентное преимущество.

Экономическая реальность убедительна: 13,5-кратное преимущество Character.AI по стоимости над коммерческими API, достигнутое благодаря оптимизированной bare-metal инфраструктуре, демонстрирует трансформационный эффект правильного выбора инфраструктуры. Конкретные преимущества Aethir — отсутствие egress-сборов, быстрое развёртывание и корпоративное оборудование по доступным ценам — делают такие оптимизации доступными компаниям на любом этапе, а не только обладающим корпоративными бюджетами.

Для новых AI-компаний, серьёзно нацеленных на конкуренцию в эпоху инференса, вопрос не в том, стоит ли переходить на bare-metal GPU-инфраструктуру,—а в том, насколько быстро они смогут совершить этот переход до закрытия окна возможностей. Инфраструктура Aethir демократизирует доступ к инструментам для конкуренции, гарантируя, что следующее поколение инноваций в AI будет определяться не барьерами инфраструктуры, а её равенством.

Готовы конкурировать на равных условиях инфраструктуры? Узнайте, как bare-metal GPU-решения Aethir без egress-сборов могут трансформировать вашу AI-экономику и позволить конкурировать с кем угодно и где угодно. Будущее AI принадлежит тем, кто умеет эффективно его разворачивать,—а не только тем, кто может себе это позволить.