На форуме Kazan Digital Week 2026 генеральный директор ИТ-холдинга Т1 Дмитрий Харитонов представил результаты тестирования графических ускорителей, проведённого компанией в этом году.
Специалисты холдинга изучали эффективность смешанного парка оборудования, включающего ускорители NVIDIA и решения китайских производителей. По данным Т1, такой подход позволяет наращивать вычислительные мощности в условиях дефицита оборудования, а подбор GPU под конкретные задачи в отдельных случаях снижает стоимость инференса в 2–2,5 раза. Об этом сообщает newstula.ru.
Готовность компании к работе с искусственным интеллектом Харитонов связал не с количеством пилотных проектов, а с измеримым экономическим эффектом, который должен быть достигнут в течение 6–9 месяцев. Он подчеркнул: компания, которая может запустить 5–7 пилотов в месяц, не является AI Ready автоматически. Эффект должен быть измеримым, иначе проект просто сворачивается.
Для уменьшения зависимости клиентов, применяющих ИИ-технологии, от оборудования NVIDIA в ИТ-холдинге Т1 создали специализированную лабораторию и протестировали ускорители различных производителей, включая китайские решения. В ходе испытаний специалисты проверили более 20 ИИ-моделей и выполнили свыше 1000 прогонов на альтернативных чипах. Полученные результаты позволили определить практические сценарии использования таких GPU в ИТ-инфраструктуре российских компаний.
В частности, при применении ИИ-ассистентов для работы с документами или поиска по базам знаний китайские ускорители позволяют сократить стоимость инференса в 2–2,5 раза без потери качества ответов. Для дообучения собственных крупных языковых моделей возможна гибридная схема: обучение, дообучение и инференс сверхбольших моделей выполняются на оборудовании NVIDIA, а часть сопутствующих задач и отдельные сценарии инференса переносятся на альтернативные ускорители. В задачах компьютерного зрения китайские решения показывают конкурентную стоимость, но уступают ускорителям NVIDIA по скорости обработки данных.
Харитонов также подчеркнул важность комплексного расчёта совокупной стоимости владения ИИ-решениями. По его словам, в этот показатель необходимо включать не только цену оборудования, но и затраты на лицензии, сопровождение и обучение сотрудников.
Отдельно он обратил внимание на требования к защищённому контуру, прежде всего для субъектов критической информационной инфраструктуры. В таких случаях приоритетными являются решения из реестра программно-аппаратных комплексов, развёрнутые в собственном контуре. Такой подход позволяет исключить санкционные риски и обеспечить соблюдение требований безопасности.