Российские банки начали тестировать китайские аналоги чипов Nvidia
«Сбер» и Т-банк начали тестировать китайские ускорители для искусственного интеллекта (ИИ), пишут «Ведомости» со ссылкой на три источника — в производителе электроники, облачном провайдере и IT-разработчике. Топ-менеджер Альфа-банка также уточнил, что кредитная организация рассматривает для себя такую возможность.
В начале сентября первый зампредправления Сбербанка Александр Ведяхин в рамках Восточного экономического форума отметил, что сейчас все центры обработки данных работают на видеокартах американской Nvidia. Топ-менеджер при этом уточнил, что когда в Китае появятся соответствующие запросам банка чипы, последний их опробует.
Собеседник издания в производителе электроники утверждает, что «Сбер» уже начал тестировать китайские чипы. Еще один источник из числа IT-разработчиков слышал, что банк рассматривает возможность перехода с Nvidia на китайские аналоги. Еще три источника издания отметили, что Т-банк также тестирует китайские аналоги американских чипов.
В «Сбере» на запрос газеты не ответили, представитель Т-банка от комментариев воздержался.
«Альфа-банк на текущий момент не использует китайские чипы для ИИ, но активно ведет коммуникации с производителями и облачными провайдерами», — заявил, в свою очередь, директор по ИИ в IT Альфа-банка Святослав Соловьев.
В ВТБ заявили, что «придерживаются стратегии технологического суверенитета, в том числе в области ИИ», что подразумевает «диверсификацию кластеров GPU».
При этом, по мнению заместителя исполнительного директора ЦК НТИ по большим данным МГУ Гарника Арутюняна, китайские чипы могут закрыть базовые потребности банков, но, что касается ресурсоемких задач, то их выполнение будет ограничено. К примерам таких задач можно отнести дообучение больших языковых моделей, где Nvidia до сих пор лидирует по качеству.
С тем, что китайские чипы пока не смогут полностью заменить американские, соглашается и сооснователь ИИ-платформы AutoFAQ Владислав Беляев. Он объясняет это тем, что китайские аналоги эффективны для запуска уже готовых моделей на базе искусственного интеллекта (ИИ), но плохи в обучении собственных моделей.
«Если на чипах Nvidia можно запустить все, то в случае с другими производителями это невозможно. В отличие от Nvidia они пока не могут быть универсальным решением. Поэтому банки и говорят о тестировании: нужно понять, какая производительность в итоге будет, для каких задач чип подойдет», — подытожил IT-директор компании HFLabs Александр Беслик.