Alibaba борется с нехваткой GPU из-за взрывного спроса на ИИ

По данным, раскрытых в ходе второго квартального отчёта Alibaba Group, спрос на искусственный интеллект в корпоративном сегменте растёт быстрее, чем позволяет развёртывать инфраструктура. Компания вынуждена устанавливать приоритеты в распределении графических процессоров (GPU), чтобы удовлетворить потребности наиболее значимых клиентов.

На встрече с инвесторами глава Alibaba Юньминь Ву отметил, что внедрение ИИ происходит в масштабах, охватывающих весь спектр бизнес-процессов. Среди них — разработка продуктов, производственные цепочки, а также поддержка клиентов в использовании решений. Спрос оказался настолько высоким, что компания не успевает запускать новые серверы, что вынудило её ввести систему приоритизации.

Клиенты, которые используют Alibaba Cloud в полной мере — от хранения данных до обработки больших объёмов информации, — получают преимущество перед теми, кто арендует GPU исключительно для выполнения простых задач, таких как инференс. Это позволяет оптимизировать использование ограниченных ресурсов и поддерживать стабильность сервисов для ключевых партнёров.

Юньминь Ву также ответил на вопросы о возможном перегреве инвестиций в ИИ, отметив, что загрузка GPU в Alibaba достигает максимального уровня — как у новых, так и у оборудования возрастом три–пять лет. Это, по его мнению, подтверждает, что рост спроса не является временным явлением.

В течение последнего года компания направила 120 млрд юаней (около 16 млрд долларов) на инвестиции, связанные с ИИ. Это меньше, чем тратят Google, AWS, Microsoft и Meta⋆ в каждом квартале. При этом руководство Alibaba ожидает, что текущего бюджета в 380 млрд юаней (53 млрд долларов) на три года может быть недостаточно.

Второй аргумент, приведённый главой Alibaba, — уверенность в том, что наиболее значимые достижения в области искусственного интеллекта ещё впереди. С улучшением фундаментальных моделей, по прогнозам компании, появятся новые сценарии использования, которые, в свою очередь, увеличат расходы клиентов.

Интересно: Каковы будут последствия для бизнеса, если текущая инфраструктура не сможет справляться с ростом потребностей в ИИ, и насколько быстро компании смогут адаптироваться к новым условиям?

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Когда ИИ становится стратегическим ресурсом

С каждым кварталом искусственный интеллект всё больше превращается не в инструмент, а в стратегический ресурс. Alibaba, как и другие глобальные игроки, сталкивается с проблемой, которая на первый взгляд кажется технической, но на деле отражает глубокие изменения в логике бизнеса. Растущий спрос на вычислительные мощности вынуждает компании устанавливать приоритеты, вводить системы приоритизации и пересматривать инвестиционные стратегии.

Ресурсы как новая валюта

Alibaba Cloud стал не только поставщиком облака — он превратился в центр распределения стратегических ресурсов. Графические процессоры (GPU) теперь играют роль не только технической базы, а скорее валюты, без которой невозможно развивать бизнес. Это особенно заметно в корпоративном сегменте, где внедрение ИИ охватывает всё — от логистики до клиентского опыта.

Компания вынуждена выбирать, кому выделять GPU: тем, кто хочет запускать сложные модели для прогнозирования спроса, или тем, кто использует ИИ для улучшения интерфейсов. При этом клиенты, которые уже интегрировали Alibaba Cloud в свои процессы, получают приоритет. Это создаёт эффект самоусиления: чем больше бизнеса у компании в экосистеме Alibaba, тем больше шансов получить доступ к ресурсам, необходимым для дальнейшего роста.

Важный нюанс: В условиях дефицита GPU, ИИ становится не только инструментом оптимизации, а инструментом контроля. Компании, которые первыми интегрировались в экосистему, получают преимущество, которое трудно обойти.

Инвестиции как краткосрочная мера

Расходы в размере 120 млрд юаней в год на ИИ — это значительная сумма, но она всё ещё остаётся ниже, чем у таких гигантов, как AWS, Microsoft или Meta⋆. При этом Alibaba планирует вложить 380 млрд юаней за три года, но уже сейчас руководство выражает опасения, что этого может быть недостаточно.

Это указывает на то, что текущая модель инвестиций не учитывает ускоряющийся рост потребности в вычислениях. Даже если ИИ не перегревается, как предполагает Юньминь Ву, сама скорость его внедрения требует постоянного увеличения бюджета. Это создаёт риск, что компании, которые не успеют масштабировать инфраструктуру, будут вытеснены с рынка.

Важный нюанс: Инвестиции в ИИ — это не разовый всплеск, а непрерывный процесс. Компании, которые не будут адаптировать свои финансовые стратегии под рост потребности, рискуют остаться позади.

Парадокс улучшения моделей

Юньминь Ву подчёркивает, что наибольшие прорывы в ИИ ещё впереди. Это значит, что с каждым улучшением моделей, бизнесу придётся тратить всё больше ресурсов на их использование. Это создаёт парадокс: чем лучше становится ИИ, тем больше он требует от инфраструктуры, а значит — и от бюджета.

Для российского бизнеса это особенно важно. Если компания хочет использовать ИИ не как эксперимент, а как часть своей стратегии, она должна не только внедрить модель, но и обеспечить инфраструктуру, которая сможет справляться с растущими нагрузками. Это включает в себя не только вычислительные мощности, но и архитектуру, безопасность, а также способность масштабироваться без потери производительности.

Такие вызовы требуют не только финансовых вложений, но и стратегического видения. Компаниям, которые не начнут планировать ИИ как часть своей долгосрочной инфраструктуры, может быть сложно конкурировать в будущем.

Технологическая независимость и локальные решения

В условиях санкций и ограничений на поставки западных чипов, Китай активно развивает собственные решения в области ИИ. Alibaba, как и другие крупные игроки, переходит на отечественные ИИ-ускорители, такие как Huawei Ascend, чтобы снизить зависимость от иностранных поставщиков. Это связано с запретом на использование иностранных компонентов для задач искусственного интеллекта, что стимулирует развитие локальных решений [!].

Компания также получает энергетические субсидии от китайских провинций, таких как Ганьсу, Гуйчжоу и Внутренняя Монголия, которые снижают затраты на электроэнергию на 50% и более. Эта поддержка направлена на стимулирование перехода от иностранных чипов, включая GPU Nvidia, к отечественным решениям в области AI-процессоров и ASIC [!].

Дефицит GPU и его последствия

Дефицит графических процессоров становится все более ощутимым. Китайские таможенные власти начали проверку поставок чипов Nvidia, включая H20 и RTX 6000D, чтобы предотвратить их нелегальный ввоз в данные-центры. Приостановка заказов этими чипами крупными компаниями может вызвать задержки поставок и усугубить проблемы с отечественными альтернативами [!].

В условиях ограниченного влияния на геймерский сегмент, рост цен на игровые чипы пока не наблюдается. Однако зависимость от NVIDIA в AI-секторе сохраняет напряжение на рынке графических процессоров. Дефицит GDDR7 также влияет на производство потребительских видеокарт, таких как RTX 5000 Super, которые могут быть отменены из-за недостатка компонентов [!].

Рост влияния AMD и NVIDIA

AMD и NVIDIA остаются ключевыми игроками в сфере ИИ-оборудования. NVIDIA показала рекордный рост выручки — 57 млрд долларов за квартал, что на 62% больше, чем годом ранее. Рост NVIDIA влияет на всю отрасль, так как её чипы используются в центрах обработки данных ведущих технологических компаний, превращающихся в «фабрики искусственного интеллекта» [!].

AMD также участвует в росте спроса на ИИ-оборудование. OpenAI заключило соглашение с AMD о поставке до 6 гигаватт мощности на базе GPU серии Instinct MI450. Это сотрудничество может привести к тому, что OpenAI станет крупным акционером AMD. Помимо поставок, стороны работают над разработкой нескольких поколений чипов, что делает партнёрство стратегическим [!].

Инфраструктурные вызовы и будущее ИИ

Рост спроса на ИИ-инфраструктуру сталкивается с двумя основными проблемами — недостаточной мощностью электросетей и неполноценной готовностью локальных цепочек поставок. Эксперты отмечают, что доступ к электричеству остаётся главным барьером, а для ИИ-центров требуется дорогостоящее жидкостное охлаждение, которого рынок пока не может полноценно обеспечить [!].

В условиях ускоренного роста ИИ, дефицит SSD-накопителей усугубляется спросом на ИИ-инфраструктуру. В условиях ограниченного производства NAND крупнейший производитель — Samsung — перенаправляет мощности в сторону DRAM и HBM, что усиливает нехватку. Спрос со стороны гипермасштабных провайдеров и корпоративных клиентов привел к росту цен, особенно в сегментах бюджетных и емких моделей [!].

Заключение

Рост спроса на ИИ-инфраструктуру требует системных изменений. Компании, которые хотят оставаться конкурентоспособными, должны не только увеличивать инвестиции в ИИ, но и пересматривать стратегии построения инфраструктуры. Это включает в себя переход на локальные решения, оптимизацию энергопотребления и повышение эффективности использования ресурсов. Для российского бизнеса эти изменения особенно важны, так как они определяют будущее технологической независимости и конкурентоспособности на глобальном рынке.