26 сентября 2025 г.

Сектор ИИ растет как в технологическом плане, так и «в деньгах», чем каналу можно и нужно воспользоваться. Мировые расходы на искусственный интеллект в текущем году составят почти 1,5 трлн долл., по предварительным прогнозам Gartner. Большая часть этой суммы (1,479 млрд долл.) уйдет на услуги, создание софта, совершенствование моделей и производство компонент, а ИИ-серверы, AI-PC и смартфоны с поддержкой «искусственного интеллекта» занимают почти половину от этой суммы (656,2 млрд). На серверы придется большая часть этой суммы (267,5 млрд), на AI-PC — 90,4 млрд, а на смартфоны потратят несколько больше, чем на серверное оборудование — 298,2 млрд долл.

Серверы с ИИ-ускорителями требуют отдельного рассмотрения, а об абонентских устройствах и их перспективах на российском рынке поговорим в этой статье. Кейсы практического применения таких решений появляются все новые и новые — как в В2В, так и в В2С — причем как компьютеров, так и гаджетов.

AI-PC как часть уже известного тренда

В прошлом году мы рассматривали тему AI-PC и скептически отнеслись к этому направлению. Ситуация стала иной, так как профили применения ИИ-сервисов бизнес-пользователями существенно изменены. Дополнительный бустер для ИИ оказался нужен как для оптимизации технических функций — фильтрации шумов, оптимизации изображения при видеосвязи и пр. — так и для решения различных бизнес-задач, в том числе, уровня business critical. AI-PC становятся одним из вариантов тяжелых вычислительных решений.

«Power users» становятся особо актуальными для российского канала в современных условиях, когда национальный рынок ПК сужается, средняя цена устройства падает, а серьезными конкурентами оказываются second-hand и «самосбор». Большую маржу с недорогого продукта не получить, а затраты на обеспечение процесса продаж примерно те же, что и для дорогих и, как следствие, более маржинальных товаров. В таких условиях особенно интересны пользователи, которые понимают, для каких именно задач им нужны мощные компьютеры, а также готовы за них платить.

К классу «Power users» обычно относят геймеров, а также представителей инженерных и креативных профессий — от пользователей CAD/CAM до мультипликаторов включительно. В данном случае универсальных компьютеров не бывает, система должна быть сбалансирована для заданного спектра задач, который будет несколько отличаться, например, у геймера и архитектора. Теперь категория «Power users» пополнена активными пользователями ИИ.

ИИ на сервере: удобно, но не всегда возможно

Вычислительные нагрузки в большинстве случаев можно вынести на сервер — локальный или, например, «облачный» — только для малого процента задач это будет проблематично. Например, для хардкорных геймеров и киберспортсменов может быть неприемлема дополнительная задержка даже доли микросекунд, которая неизбежно возникает при взаимодействии с приложением на удаленном сервере. Иногда локальное исполнение задач пользователи выбирают по привычке, согласно корпоративным политикам (которые пока тоже во многом определяют все те же привычки, только уже ИТ/ИБ) и т. д.

Сказанное полностью справедливо для пользователей, которым нужна персональная система с повышенной производительностью, ориентированная именно для решения ИИ-задач. Их не всегда можно доверить даже публичным «облакам», не говоря уже о публичных ИИ-сервисах.

ИБ: новые инструменты — новые вызовы

Основная проблема, возникающая при взаимодействии пользователей с публичными ИИ-сервисами, состоит в неоправданном доверии к этим ресурсам. Про излишнее доверие к результатам работы ИИ писали много и подробно, но повышенная осторожность нужна как на этапе анализа решения, так и при загрузке данных для обработки!

Ситуация, когда данные бесконтрольно уходят за корпоративный периметр — причем на ресурсы, находящиеся за пределами РФ, с непонятной политикой по обработке, хранению и дальнейшему распространению — приводит в ужас специалистов по ИБ, юристов, риск-менеджеров и др. Рисков тут действительно много, причем разноплановых. Разумеется, чем больше компания, сотрудники которой допускают такое, тем выше риски.

Разведки не дремлют — причем не только представители бизнес-шпионажа! — для них представляют очевидный интерес данные компаний федерального масштаба, субъектов КИИ, госструктур и пр.

Риски при передаче данных в ИИ неведомых юрисдикций и с непонятными ИБ-политиками для российских компаний присутствуют разные, в том числе, локальные. Потеря данных влечет не только убытки, но и снижение доверия со стороны клиентов и партнеров, напоминает Лука Сафонов, бизнес-партнер по инновационному развитию в Департаменте продуктового развития группы компаний «Гарда». Но есть и регуляторные риски. Загрузив для анализа массив с персональными данным россиян на ИИ-ресурс иной юрисдикции — не важно, американской или, например, китайской — любой корпоративный пользователь в РФ нарушает закон, тут перед регуляторами и правоохранителями равны как корпорации, так и малый бизнес.

Российские производители говорят уже не только о важности локальных вычислений, но и о необходимости использовать для этого доверенные платформы: «Для многих отраслей экономики, будь то медицина, финансы, ОПК и пр., критично использование именно доверенных аппаратных решений и платформ, поскольку только они способны обеспечить надлежащую безопасность и защиту данных», — отметил Александр Фильченков, руководитель управления серверных и сетевых систем «Гравитон».

ИИ и локальные вычисления

При использовании для решения рабочих задач ИИ в разных формах — как на этапе обучения, так и в режиме штатной эксплуатации — данных нужно много, поэтому описанные выше проблемы с потенциальными утечками и связанным с этим рисками вполне реальны. Кроме того, передавать большие объемы данных проблематично даже при наличии широкополосного доступа. Вывод: нужны локальные вычислительные ресурсы, сбалансированные для ИИ-задач.

«Отсутствие публичного доступа позволяет команде разработчиков моделировать и реализовывать рискованные проекты, оценивать креативные маркетинговые кампании, запускать прототипы новых продуктов, а также тестировать изменения в клиентских сервисах без страха вызвать негативные последствия для основного бизнеса», — говорит Владимир Лебедев, директор по развитию бизнеса M1Cloud.

В чем отличия AI-PC?

Короткий ответ: в наличии нейробустера и балансировки под ИИ-задачи. Классический подход предусматривает для систем класса AI-PC центрального процессора (CPU) со встроенным нейромодулем (NPU), ориентированным именно на ускорение ИИ-вычислений, и, по возможности, внешней видеокарты, которая тоже может брать на себя часть профильных задач. Геймерские компьютеры обычно получают CPU без NPU (последний для игровых задач пока неактуален, а систему удорожает), а также видеокарту, ориентированную на работу с графикой, а не с ИИ.

Мощные геймерские решения, конечно, могут быть использованы для локальной работы с ИИ — вычислительной мощности там хватает, пусть даже она получила балансировку для других задач. Система охлаждения таких компьютеров позволяет эффективно отводить тепло, неизбежно возникающее при длительной работе под высокими нагрузками, что положительно сказывается на эффективной производительности. Но все же ставить знак равенства между геймерскими ПК и AI-PC не стоит — последние для работы с ИИ-инструментами будут более эффективны.

Однако системы обоих рассмотренных типов могут без проблем решать стандартные офисные задачи — работу с документами, обеспечение интегрированных коммуникаций, браузинг, работу с корпоративными приложениями и т. д. Более того, AI-PC можно использовать для игр, но они для этого менее эффективны, чем геймерские модели, пре-балансированные для этого.

Вместо заключения

AI-PC доступны в разных форм-факторах: как в виде десктопных решений, так и в ноутбуках. Развитие технологий производства мобильных компьютеров — как интеграция компонент, так и совершенствование систем охлаждения — позволяет размещать вычислительную систему с дополнительными AI-бустерами в компактных корпусах.

Для понимания высоких ожиданий аналитиков от AI-PC в продолжении статьи рассмотрим некоторые наиболее показательные модели этого класса, а также поговорим об ингибиторах этого сегмента. Потом перейдем к смартфонам с ИИ-функциями, которые тоже интересны для канала, так как объем их реализации «в деньгах» по результатам этого года более чем втрое превысит объем сегмента AI-PC, по прогнозам Gartner.

Окончание следует

Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель IT Channel News