На протяжении последнего десятилетия гиперскейлеры определяли представления ИТ-руководителей о том, какой должна быть облачная инфраструктура. Масштабируемость, высокий уровень абстракции и удобство использования стали универсальным ответом практически на любой вопрос, связанный с вычислительными ресурсами.

Однако искусственный интеллект меняет экономику облачных вычислений, и в ответ на эти изменения появляется новый класс игроков — неооблака (neoclouds).

По оценке Gartner, к 2030 году неооблачные провайдеры будут контролировать около 20% мирового рынка облачных сервисов для ИИ, который достигнет 267 млрд долларов. Неооблака представляют собой специализированных поставщиков облачной инфраструктуры, изначально спроектированной для работы с ИИ-нагрузками, требующими большого количества графических процессоров (GPU). Они не являются заменой гиперскейлерам, а скорее выступают как структурная корректировка существующей модели создания, покупки и потребления ИИ-инфраструктуры.

Почему появляются неооблака

Гиперскейлеры строили свои платформы, исходя из универсального подхода. Их архитектура создавалась для обслуживания миллионов различных приложений и сценариев использования. Такая универсальность стала преимуществом в эпоху традиционных облачных вычислений.

Однако современные ИИ-нагрузки предъявляют совершенно иные требования.

Обучение и эксплуатация крупных языковых моделей требуют огромного количества GPU, специализированных сетей передачи данных, высокопроизводительных систем хранения и особых подходов к управлению вычислительными ресурсами. В таких условиях универсальная инфраструктура часто оказывается менее эффективной как с технической, так и с экономической точки зрения.

Неооблачные провайдеры строят свои платформы именно под такие задачи. Их инфраструктура оптимизирована для обучения моделей, инференса, высокопроизводительных вычислений и других ИИ-сценариев.

Что отличает неооблака

Основное отличие заключается в специализации. Если гиперскейлеры предлагают тысячи сервисов для самых разных задач, то неооблака концентрируются на нескольких направлениях:

  • предоставление GPU как сервиса (GPU-as-a-Service);
  • инфраструктура для обучения моделей ИИ;
  • инфраструктура для инференса;
  • высокопроизводительные вычисления;
  • специализированные ИИ-кластеры.

Такой подход позволяет быстрее вводить новые вычислительные мощности в эксплуатацию и эффективнее использовать дорогостоящее оборудование.

Кроме того, специализированные провайдеры могут быстрее внедрять новейшие поколения ускорителей NVIDIA и других производителей.

Не конкуренты, а дополнение к гиперскейлерам

По мнению Gartner, неооблака не вытеснят AWS, Microsoft Azure или Google Cloud. Скорее рынок придет к модели сосуществования.

Гиперскейлеры сохранят лидерство в области комплексных облачных платформ и экосистем сервисов, тогда как неооблачные игроки будут забирать наиболее ресурсоемкие ИИ-нагрузки, где критически важны производительность и стоимость вычислений.

Для многих компаний наиболее вероятным сценарием станет гибридный подход: традиционные корпоративные приложения останутся в крупных публичных облаках, а обучение и эксплуатация ИИ-моделей будут переноситься в специализированные GPU-облака.

Новая экономика ИИ-инфраструктуры

Появление неооблаков отражает более глубокую тенденцию. В эпоху генеративного ИИ вычислительные мощности становятся стратегическим ресурсом. Стоимость доступа к GPU, энергоснабжение дата-центров и эффективность использования ускорителей начинают играть не меньшую роль, чем сами модели искусственного интеллекта.

Поэтому конкуренция постепенно смещается от универсальных облачных платформ к специализированной инфраструктуре, способной максимально эффективно обслуживать ИИ-нагрузки.

Именно на этом фоне Gartner ожидает, что к концу десятилетия неооблачные провайдеры займут примерно пятую часть мирового рынка облаков для искусственного интеллекта.

Для российского ИТ-рынка эта тема особенно интересна, поскольку многие отечественные GPUaaS-провайдеры (M1Cloud, Cloud.ru, Selectel, VK Tech, «Ростелеком-ЦОД» и др.) фактически уже начинают двигаться в сторону модели neocloud, хотя пока обычно называют это «облаками для ИИ» или «GPU-облаками».

Источник: