Для обучения ИИ-моделей критичны высокопроизводительные GPU-серверы, однако в фазе эксплуатации (инференс) решающим фактором становится скорость отклика, а значит — физическое расстояние между пользователем и дата-центром, в котором развернута облачная платформа. Об этом рассказал Владимир Лебедев, директор по развитию бизнеса сервис-провайдера M1Cloud. Он подчеркнул, что разница принципиальна: при обучении оптимизируется стоимость за час GPU-времени, тогда как при инференсе цена каждой миллисекунды задержки напрямую исчисляется в потерянных клиентах.

«Уже более 10 лет назад компания Amazon выяснила, что каждые 100 мс задержки приводят к снижению продаж на 1%. Сейчас для ИИ-сервисов ставки еще выше: если рекомендательная модель отвечает с задержкой, пользователь уже принял решение без нее», — отметил Владимир Лебедев.

Он добавил, что современные ИИ-приложения работают в реальном времени: чат-бот должен начать генерировать ответ за доли секунды, рекомендательная система в e-commerce — подобрать товары до прокрутки страницы, а антифрод в банке — принять решение о блокировке транзакции за 50–200 миллисекунд, пока карта еще «в терминале».

По словам эксперта, латентность перестает быть инженерной абстракцией и становится прямым фактором выручки и убытков. В этом контексте география ЦОД, где развернуто облако, определяет качество сервиса: для чат-бота, который должен начать стриминг ответа за 100–150 мс, даже 50 мс сетевой задержки (с учетом маршрутизации и обработки) съедают треть бюджета времени на выполнение команды.

Для российского рынка это особенно актуально. Согласно данным TAdviser, более 76% действующих в стране дата-центров сконцентрированы в Москве и Московской области, что дает естественное преимущество столичным провайдерам, но одновременно обрекает компании из Урала, Сибири и Дальнего Востока на неизбежную дополнительную латентность.

«Зрелый подход к развертыванию ИИ-сервисов предполагает распределенную архитектуру инференса ИИ-моделей. Тяжелое обучение моделей может происходить в центральном кластере с максимальной концентрацией GPU. Но инференс-серверы — точки, где модель обрабатывает запросы — должны располагаться максимально близко к пользователю, то есть в ближайшем к нему дата-центре», — пояснил эксперт.

По мнению представителя M1Cloud, начиная с 2026 года рынок сервис-провайдинга ощутимо увеличит спрос на региональные облачные кластеры. Провайдерам придется инвестировать не только в наращивание GPU-мощностей, но и в географическое присутствие в нескольких точках с гарантированной низкой задержкой и возможностью размещать инференс-ноды отдельно от основного кластера.

Источник: пресс-служба M1Cloud

Изображение: macrovector / Magnific

Подписывайтесь на каналы Let AI be в Telegram и «ВКонтакте» — оставайтесь в курсе главных новостей в сфере искусственного интеллекта!