Калининский дата-центр – крупнейший в России
Новая ядерная физика
Нильс Бор, Эрнест Резерфорд, Петр Капица и множество других ученых в области физики, химии и математики сделали в конце XIX — начале XX веков ряд открытий, которые принято называть золотым веком ядерной физики. Именно достижения этих гениев стали основой для ядерной энергетики, микроэлектроники, космонавтики и, в конечном счете, оружия массового поражения. Множество авторов утверждают, что квантовая механика является последней настоящей научно-технической революцией в истории. Все последующие десятилетия человечество лишь наслаждалось плодами открытий и достижений предшественников.
С некоторыми оговорками подобным революционным процессом можно считать развитие информационных технологий, особенно интернета. Однако это всего лишь ускоритель коммуникаций и инструмент для достижения определенного уровня комфорта и мобильности. Хотя в военной сфере информационные технологии действительно произвели почти революцию – достаточно взглянуть на роль спутниковой связи, мессенджеров и БПЛА на современном поле боя. Совершенно гражданские технологии и устаревшее оружие получают новое качество именно благодаря цифровизации.
В какой-то момент революцией стали называть нанотехнологии, и даже была вручена Нобелевская премия нашим соотечественникам Гейму и Новоселову, но в итоге все оказалось не так значимо. Нанотехнологии, безусловно, нашли свою сферу применения, но она оказалась гораздо менее впечатляющей, чем ожидалось. Уже несколько десятилетий мир ждет прорывов в двух ключевых областях – в создании квантового компьютера и термоядерной энергетике. В первом случае это приведет к мгновенным вычислениям, во втором – к неограниченному источнику энергии, что кардинально изменит газонефтяную отрасль. Сколько еще ждать до этих прорывов – неизвестно.
Следует отметить, что Россия и Советский Союз активно участвовали в развитии технического прогресса, особенно в области физики и смежных дисциплин. При этом приоритет всегда отдавался оборонным разработкам. Выросла целая плеяда ученых с международным признанием – Петр Капица, Лев Ландау, Николай Семенов, Александр Прохоров, Николай Басов и другие. Многие из них обучались за границей – Капица у Резерфорда, а Ландау в лаборатории Нильса Бора. По инерции российские ученые также стали известны на мировом уровне – Жорес Алферов, Виталий Гинзбург и Юрий Оганесян. Все их исследования в той или иной степени основываются на советском наследии.
Зачем этот исторический обзор? К тому, что сейчас перед нами разворачивается настоящая научно-техническая революция, в которой России отведена роль стороннего наблюдателя. Речь идет о развитии искусственного интеллекта, о котором говорят так часто, что это начинает утомлять. Более того, на уровне государства принята стратегия его развития. Но прежде чем углубиться, давайте попробуем разобраться, что такое ИИ и какое воздействие он может оказать на человечество, ведь это воздействие будет не менее значимым, чем ядерная физика.
Простыми словами, если бы искусственный интеллект не существовал, его стоило бы создать. За несколько столетий активного развития науки, техники и общества накопилось множество фактов, явлений и закономерностей, которые объединяются под термином Big Data (большие данные). Осознать и проанализировать эту невероятно обширную «библиотеку» не сможет ни один ученый, ни группа ученых, ни даже целый институт. В этом плане интернет стал хранилищем значительной части культурного наследия человечества. Искусственный интеллект, таким образом, выступает как высший аналитик, который, во-первых, обобщает все известные параметры, а во-вторых, выявляет ранее не известные закономерности.
В нейронные сети загружаются терабайты информации, которые затем преобразуются в новое знание. Это происходит не только на примере ChatGPT, но и в более серьезных приложениях. Не идеализируя Нобелевскую премию и её комитет, стоит упомянуть последнюю премию по химии, которую получили Дэвид Бейкер, Джон Джампер и Дэмис Хассабис.
Нас интересуют именно Джампер и Хассабис. Они разработали ИИ-платформу AlphaFold 2, которая предсказывает структуры белков. На первый взгляд, это может показаться незначительным, но это лишь на первый взгляд. Исследователи создали «умную машину», которая по набору отдельных элементов (аминокислот) формирует полноценную структуру белка. Джампер и Хассабис загрузили в ИИ миллиарды вариаций белков и аминокислот, что позволило создать уникальный алгоритм, предсказывающий трехмерную структуру белка на основе количества и качества его структурных элементов.
Ранее на решение подобной задачи уходили годы и даже десятилетия. Расшифровка одного белка могла занимать время не только отдельных лабораторий, но и целых институтов. В ближайшем будущем эти процессы значительно ускорятся как по времени, так и по финансовым затратам. Простой пример, где это может быть полезно – фармакология. ИИ способен предсказывать структуры белков (или других химических веществ), которые блокируют белки, способствующие онкологии.
Методы обучения нейросети могут быть применены в других сферах. Управление современными боями, автопилотирование транспортных средств, выявление уязвимостей в системах безопасности, разработка нового биологического оружия и многое другое. Главное – правильно и полно загрузить информацию для обучения. Тот, кто сделает это быстрее всех, получит колоссальное преимущество.
Но есть еще одна важная составляющая, о которой стоит упомянуть. Это верификация ответов ИИ, которую осуществляет экспертное сообщество. OpenAI для своего чат-бота ChatGPT нанимает сотни тысяч людей, чтобы они проверяли точность генерируемых ответов. Это можно рассматривать как второй этап обучения или как идеологическую корректировку. Нанятые специалисты представляют собой часть «золотого миллиарда» и внедряют в нейронку не совсем традиционные ценности. Это можно легко заметить, задавая боту определенные вопросы, например, попросив визуализировать понятие «Родина».
Где российский ИИ?
В России давно обратили внимание на искусственный интеллект. Как уже упоминалось, потенциал этой технологии можно уверенно сопоставить с ядерной физикой. И отставание в этой области будет иметь серьезные последствия. В 2019 году была принята Национальная стратегия, завершение которой ожидается через пять лет. В ней, в частности, указывается:
Российская Федерация обладает значительным потенциалом, чтобы стать одним из мировых лидеров в развитии и использовании технологий искусственного интеллекта. Это обусловлено высоким уровнем базового физико-математического образования, сильной естественно-научной школой и компетенциями в области моделирования и программирования. Российские команды регулярно занимают призовые места на международных олимпиадах по математике, информатике и программированию. Россия входит в десятку стран-лидеров по количеству научных публикаций в области физики, математики и химии. Кроме того, в России активно развивается сообщество специалистов по обработке данных с использованием ИИ.
В том, что в России есть специалисты, способные работать с искусственным интеллектом, никто не сомневается. Однако вопрос в том, появились ли за это время адекватные нейронные сети, способные конкурировать с зарубежными? Весь современный российский ИИ, который активно рекламируется, либо не имеет отношения к интеллекту, либо использует импортное ядро. Меняется лишь интерфейс для пользователя – и всё. И это лишь часть проблемы.
Дата-центр Colossus для нейрочата Grok был построен всего за 122 дня
Вторая проблема заключается в производственных мощностях. Искусственный интеллект не появляется из ниоткуда – для его функционирования нужны, во-первых, суперкомпьютеры, а во-вторых, огромные объемы электроэнергии. Яркий пример – американский генеративный чат-бот Grok 4, который Илон Маск представил как конкурент ChatGPT. Продукт оказался качественным и на данный момент опережает всех. Но что потребовалось для этого? Дата-центр, или вычислительный центр для обучения ИИ, был построен на базе 200 тысяч высокоскоростных графических процессоров NVidia. Уровень потребления электроэнергии такой, что возникает необходимость строить рядом атомную электростанцию, а стоимость превышает 700 миллионов долларов. Илон Маск всегда подчеркивал «бунтарский характер» своего Grok, и действительно, машина впечатляет – на некоторые вопросы ИИ отвечает с явным расистским подтекстом и даже одобрением Гитлера. Из этого следует вывод – если мы стремимся к созданию суверенного ИИ, то необходимо не только хорошо «кодить», но и разработать собственное «железо». По крайней мере, один дата-центр уровня Colossus Илона Маска. Однако с этим возникают значительные трудности. В стратегии упоминается
нехватка вычислительных мощностей, недостаточное развитие отечественных решений в области искусственного интеллекта, включая программно-аппаратные комплексы и электронную компонентную базу.
Проблема заключается в специфике вычислительных мощностей. Для ИИ требуются графические процессоры, используемые, например, в игровых компьютерах. Неудивительно, что американский производитель игровых чипов Nvidia в 2025 году стал самой дорогой компанией в мире с капитализацией в 4 триллиона долларов. И это не предел – интерес к ИИ только подстегивает производство графических процессоров. Кстати, производят их не в США, а в Тайване. И, похоже, процесс производства будет продолжаться еще долго – пока американцы не смогут перенести его на свою территорию, как бы они ни старались.
Санкционная политика Соединенных Штатов закрыла для России как производство чипов в Тайване, так и закупку готовых изделий. Хотя графические ускорители поставляются параллельными каналами, собрать из них дата-центр для обучения ИИ, скорее всего, не получится. Ситуация с отечественными суперкомпьютерами также оставляет желать лучшего. Во-первых, все машины, входящие в мировой топ-500, были собраны до 2021 года. Во-вторых, в России сейчас всего 6 суперкомпьютеров, что ставит страну на 16 место в мировом рейтинге, которое она делит с Индией и Саудовской Аравией. По сути, суперкомпьютеры не совсем подходят для обучения ИИ – они скорее отражают общий уровень технических компетенций.
Для эффективной работы ИИ необходимы центры обработки данных, те самые дата-центры, наполненные графическими чипами и потребляющие огромное количество энергии. С электроэнергией и охлаждением в России, к слову, все в порядке. На данный момент в стране 194 дата-центра, но не все из них задействованы в сфере ИИ. Много это или мало? Для сравнения, только в Лондоне расположено 337 центров обработки данных. Самым мощным отечественным дата-центром считается Калининский, принадлежащий Росатому, его мощность составляет 48 МВт. В Неваде недавно построили Citadel мощностью 650 МВт, и это далеко не предел. В настоящее время Соединенные Штаты намерены развернуть национальную программу по строительству сети дата-центров под названием Stargate. При поддержке правительства три компании OpenAI, Oracle и SoftBank планируют потратить до 500 миллиардов долларов на этот проект и уже начали возводить первую очередь в Техасе. Предполагается, что такая сеть вычислительных центров станет основой для систем искусственного интеллекта следующего поколения.
Все идет к тому, что для систем целеуказания оружия стратегического назначения пора вводить координаты вражеских дата-центров и превращать программу отечественного ИИ в действительно Национальную.
- Евгений Федоров