На форуме Kazan Digital Week 2026 Дмитрий Харитонов, генеральный директор ИТ‑холдинга Т1, представил результаты тестирования графических ускорителей (GPU), проведённого специалистами компании в 2026 году.
Исследовательская работа была направлена на оценку эффективности смешанного парка оборудования: в него вошли ускорители NVIDIA, а также решения от китайских производителей. В ИТ‑холдинге Т1 отмечают, что такой подход даёт возможность масштабировать вычислительные мощности, несмотря на дефицит отдельных видов оборудования, а точный подбор GPU под определённые типы задач позволяет в ряде случаев сократить стоимость инференса в 2–2,5 раза. Об этом пишет newstula.ru.
По словам Дмитрия Харитонова, критерий AI Ready — это не объём пилотной активности, а наличие измеримого экономического эффекта, который проявляется в срок от 6 до 9 месяцев.
Спикер пояснил, что концепция AI Ready базируется не на хайпе, а на прагматичном управленческом подходе: он указал, что способность компании запускать 5–7 пилотных проектов ежемесячно сама по себе не делает её AI Ready — ключевым условием выступает измеримость эффекта, иначе проект целесообразно закрыть.
Для уменьшения зависимости клиентов от решений NVIDIA в области ИИ‑технологий эксперты ИТ‑холдинга Т1 организовали профильную лабораторию и протестировали GPU разных вендоров, в том числе китайские варианты. В рамках испытаний было проверено свыше 20 ИИ‑моделей, а количество тестовых прогонов на альтернативных чипах превысило 1000. Полученные данные позволили определить практические сценарии применения GPU в ИТ‑инфраструктуре отечественных компаний. В частности, при использовании ИИ‑ассистентов для работы с документами и поиска по базам знаний китайские ускорители обеспечивают снижение стоимости инференса в 2–2,5 раза при сохранении качества ответов.
В случае дообучения крупных языковых моделей (LLM) допускается гибридная схема: на оборудовании NVIDIA выполнять ключевые этапы (обучение, дообучение, инференс масштабных моделей), а вспомогательные и отдельные инференс‑сценарии реализовывать на альтернативных ускорителях. В сегменте компьютерного зрения китайские решения отличаются выгодной стоимостью, но уступают ускорителям NVIDIA в скорости обработки данных.
Дмитрий Харитонов дополнительно указал на важность расчёта совокупной стоимости владения (TCO) ИИ‑решениями: в неё необходимо включать не только затраты на оборудование, но и расходы на лицензии, поддержку и обучение персонала.
Спикер особо выделил тему защищённого контура — она имеет первостепенное значение для субъектов критической информационной инфраструктуры (КИИ). В качестве наиболее подходящего решения для таких организаций рассматриваются программно‑аппаратные комплексы (ПАК) из официального реестра, развёрнутые в собственном контуре: такой подход помогает избежать санкционных рисков и гарантировать соответствие действующим нормам безопасности.
Фото: сгенерировано нейросетью
