Если на вопрос: «Какая на сегодня самая дорогая компания в мире?» – вам приходит в голову ответ: «Apple или Meta», то вы недооцениваете роль искусственного интеллекта. Самая высокая рыночная капитализация зафиксирована у производителя графических процессоров NVIDIA, на которых работает абсолютное большинство ИИ-проектов во всем мире.
В hoster.by фиксируют растущий в Беларуси спрос на аренду серверов для работы с ИИ и машинным обучением. Это не удивительно, ведь все сложнее найти сферу, где искусственный интеллект не менял бы правила игры: финтех, ретейл, e-commerce, логистика, медицина, IT – список можно продолжать. Нейросети позволяют в разы снизить количество рутинных задач, быстро анализировать огромный объем данных, строить прогнозы, создавать сложные модели и рекомендательные сервисы.
Можно подумать, что для обработки таких массивов данных требуется исключительно дорогое оборудование, доступное только крупным корпорациям, но это не так. Сегодня попробуем решить сразу две задачи:
- Посмотрим, как ИИ помогает бизнесу в Беларуси и в мире выходить на новый уровень.
- Заглянем «под капот» ИИ-проектов – чтобы увидеть, как устроена их вычислительная «машина» и почему привычные серверы не очень подходят для таких задач.
У нас и у них: какие задачи решает ИИ в Беларуси и мире
В 2025 году 94% ретейлеров из разных стран зафиксировали снижение операционных затрат благодаря ИИ. В первую очередь за счет инструментов персонализации, ценообразования, оптимизации складских запасов.
В России в прошлом году лидером по инвестициям в ИИ стал финтех. Наибольшее распространение – у решений по обработке естественного языка для автоматизации анализа документов, чат-ботов и голосовых помощников.
Исследование 465 организаций из России, Беларуси, Казахстана и других стран СНГ показало, что 72% из них используют генеративный ИИ для обслуживания клиентов. Еще 24% планируют внедрение таких инструментов.
Бизнес в Беларуси уже активно использует ИИ во многих сферах. В лидерах финансовый сектор, контакт-центры, ретейл, электронная торговля, IT, логистика и транспортные компании, научные центры. Вот лишь часть задач, которые уже активно решает искусственный интеллект в нашей стране:
- Автоматизированные «первые линии» в сервис-центрах переводят простые обращения на ботов, освобождая операторов для более сложных кейсов.
- В маркетинге запускаются модели, которые анализируют поведение клиентов, персонализируют предложения, прогнозируют спрос и составляют финансовые сценарии.
- В продажах ИИ анализирует разговоры, расшифровывает речь, ускоряет ввод данных в CRM, делает скоринг потенциальных клиентов и автоматически формирует коммерческие предложения.
- ИИ помогает анализировать большое количество медицинских изображений и более точно ставить диагнозы.
- В финансах – моделирует и оценивает риски.
Какое оборудование необходимо для работы ИИ
Для обучения нейросетей и обработки больших массивов данных нужны серьезные вычислительные ресурсы. Именно тут на сцену выходят серверы с графическими процессорами (GPU). Несмотря на название, они полезны не только для графики или визуализации – их архитектура отлично подходит для задач ИИ, а принцип работы отличается от привычных серверов на базе CPU.
Ключевое отличие – способ обработки данных. Серверы с центральным процессором (CPU) могут делать большие и сложные вычисления, но все операции выполняются последовательно. Ядра графического процессора (GPU) менее мощные, но их на порядок больше, и они могут обрабатывать данные параллельно, а не друг за другом.
Если CPU – это мастер, способный в одиночку собрать автомобиль: от чертежей до покраски, то GPU – это конвейер, где каждый параллельно с другими делает одну простую задачу. Отсюда и основные преимущества GPU для работы с искусственным интеллектом и машинным обучением:
- Параллельные вычисления. Многие операции для обучении нейросетей – это простые и похожие вычисления с огромными массивами данных. GPU справляется с этим в разы быстрее благодаря множеству ядер, работающих одновременно.
- Скорость. Использование GPU позволяет значительно ускорить как стадию обучения моделей, так и стадию их использования (инференса), особенно если речь о сложных нейронных сетях.
- Масштабируемость. GPU-серверы легко масштабируются: можно арендовать или добавить мощности по мере роста проекта.
- Стоимость. Когда вы арендуете GPU-сервер, вы платите за вычислительную мощность, нужную именно вам. Это эффективнее, чем пытаться масштабировать десятки CPU-серверов для тех же задач. К тому же вы избегаете капитальных затрат на дорогостоящее оборудование.
Подробнее о серверах с GPU.
Серверы с GPU для белорусских проектов
В hoster.by все серверы для ИИ-проектов работают на графических процессорах NVIDIA. Можно выбрать уже готовый сервер или заказать индивидуальную конфигурацию. Базовую настройку для вас бесплатно сделают системные инженеры провайдера.
Если проект связан с обработкой чувствительной информации, в том числе персональных данных, есть возможность аренды сервера в защищенном контуре. Это повышенный стандарт защиты от кибератак и утечек данных, а также гарантия соответствия требованиям законодательства РБ.
Есть возможность аренды отдельного сервера или целой IT-инфраструктуры с набором преимуществ:
- только новое мощное оборудование;
- совместимость с хранилищем данных S3 и другими инструментами;
- возможность администрирования сервера для непрерывной работы проекта;
- круглосуточная техническая поддержка;
- доступ к экспертам разного профиля: DevOps, сетевые инженеры, системные архитекторы, специалисты по кибербезопасности.
Если вам потребуется аттестация своей системы защиты информации, сложные технические настройки или любая другая помощь в киберзащите, комплаенсе или поддержке проекта, специалисты hoster.by всегда в вашем распоряжении.
Бесплатная консультация.
*Партнерский материал. ООО «Надежные программы», УНП 100160363
