Спросите любого технического директора в компании, чего он ожидает от ИИ-инфраструктуры, и один приоритет стабильно оказывается на первом месте:

«Это должно бесшовно интегрироваться с тем, что у нас уже есть».

Ожидание справедливое. Теоретически, ИИ-нагрузки должны просто подключаться к существующей инфраструктуре, обучаться на ваших данных и масштабироваться в глобальных системах без сбоев.

На практике эта картина почти не реализуется.

За обещанием Plug-and-Play ИИ скрывается одна из самых устойчивых и дорогостоящих иллюзий корпоративной инфраструктуры — что ИИ-системы можно внедрять, как приложения, не учитывая сложности интеграции.

Правда в том, что корпоративные среды крайне фрагментированы. Большинство из них изначально не проектировались под ИИ в крупном масштабе. Устаревшие системы, гибридные развертывания, изолированные данные и разнообразие инструментов мешают бесшовному внедрению.

А при аренде GPU — самого распространённого способа доступа к вычислительным ресурсам — эта сложность только возрастает.

Иллюзия удобства: аренда GPU — это не Plug-and-Play

 За последнее десятилетие большинство разработчиков и ИИ-команд обратились к централизованным облачным провайдерам для аренды GPU-инфраструктуры. Причина очевидна: мгновенный доступ к мощным вычислениям без необходимости закупки оборудования.

Но удобство часто сопровождается скрытыми издержками.

На большинстве крупных облачных платформ арендуемые GPU предоставляются в разделённых, виртуализированных средах. У вас может быть доступ к нужному чипу, но он не выделен под вашу нагрузку. Производительность нестабильна. Инфраструктура перегружена. Возможности хранения и сетевого взаимодействия ограничены. И даже если технически «всё работает», в реальных условиях производительность часто не соответствует ожиданиям.

Более того, эти среды оптимизированы под vendor lock-in, а не кроссплатформенную совместимость. Если ваша модель обучалась в одном облаке, а теперь должна работать в другом — или если нужно переместить данные между регионами — издержки и трения быстро накапливаются.

Для компаний, которым нужны стабильность, контроль и модульность, аренда GPU становится не решением, а ограничением.

Компромисс владения: bare metal даёт мощь — за цену

 На другом конце спектра — покупка или аренда bare-metal GPU-инфраструктуры. Для компаний, которым необходим полный контроль, этот подход устраняет многие недостатки виртуализации:

• Выделенная производительность без проблем «шумных соседей»
  
  
• Полный контроль над хранением, сетями и распределением ресурсов
  
  
• Предсказуемая пропускная способность для обучения и инференса
  
  

Но bare metal имеет и свои ограничения. Требуются значительные капитальные вложения. Закупка и развёртывание занимают много времени. Обслуживание и обновление — постоянный процесс. Географическая гибкость ограничена — а значит, часто невозможно разместить оборудование там, где находятся ваши данные или пользователи.

Это создаёт непростой выбор: арендовать GPU и пожертвовать контролем, или купить железо и принять на себя полную стоимость и сложность управления инфраструктурой.

Aethir переосмысливает этот выбор.

Aethir: производительность bare metal без его бремени

Aethir предоставляет GPU-инфраструктуру уровня enterprise через децентрализованную, модульную модель, которая сочетает гибкость облака с производительностью bare metal — без компромиссов обеих сторон.

Мы спроектировали нашу платформу с нуля, чтобы поддерживать высокопроизводительные ИИ-нагрузки без необходимости перестраивать пайплайны или рабочие процессы.

Вот как это работает:

1. Выделенный bare-metal-доступ как услуга
Наша инфраструктура работает на физических GPU — без виртуализации и оверсабскрипшена. Вы получаете выделенные узлы, построенные по эталонной архитектуре NVIDIA HGX H100, с возможностью масштабирования от одного GPU до кластеров из 4096 устройств. Всё это — без капитальных затрат.

2. Нативная интеграция с ведущими ИИ-фреймворками
Aethir полностью совместим с TensorFlow, PyTorch, JAX и другими популярными фреймворками машинного обучения. Это значит, что ваша команда может использовать существующие модели, инструменты и оркестрационные системы — без модификаций.

3. Хранение и сети, совместимые с вашей инфраструктурой
Мы бесшовно интегрируемся с системами высокопроизводительного хранения и предлагаем продвинутые сетевые решения — включая альтернативы RoCE и Infiniband — которые поддерживают инференс в реальном времени, обучение с низкой задержкой и масштабирование между узлами без узких мест.

4. Глобальное развертывание. Локальный контроль.
GPU доступны в более чем 20 регионах мира, а сроки развертывания — менее двух недель. Aethir позволяет компаниям запускать нагрузки там, где это нужно — ближе к данным, пользователям или в пределах нормативных границ.

5. Прозрачное ценообразование. Без платы за трафик.
В отличие от традиционных провайдеров, Aethir отменяет плату за исходящий трафик и передачу данных между узлами. Никаких скрытых издержек — и свобода перемещения данных без штрафов.

Переосмысление инфраструктуры в пользу адаптивности, а не контроля

 Plug-and-Play ИИ — это удобный миф. Будущее корпоративной ИИ-инфраструктуры — не в инструментах, обещающих простоту, а в платформах, обеспечивающих модульность.

Адаптивная инфраструктура не просто подключается к вашей среде — она подстраивается под неё. Она поддерживает широкий спектр фреймворков, позволяет использовать собственные инструменты, интегрируется с облачными системами и развивается вместе с вашими нагрузками.

Она не требует подгонки. Она способствует совместной работе.

Это философия архитектуры Aethir. Мы не диктуем, как должна выглядеть ваша инфраструктура. Мы поддерживаем её текущий вид — и обеспечиваем производительность и масштабируемость для движения вперёд.

Почему это важно

 Корпоративный ИИ не замедляется. Модели становятся больше. Циклы обучения — интенсивнее. Инференс в реальном времени в масштабе — уже не исключение, а норма.

В таких условиях инфраструктурные барьеры — это не просто неудобство, а реальное препятствие.

Aethir устраняет это трение. Мы обеспечиваем производительность bare metal с гибкостью облака, интеграцию уровня middleware с глобальным охватом платформы и экономическую эффективность децентрализации с предсказуемостью SLA корпоративного уровня.

Это не Plug-and-Play. Это Build-and-Scale — с уверенностью. Узнайте, как Aethir может помочь: enterprise.aethir.com или свяжитесь с нашей командой.