Неудивительно, что корпорации все чаще делают ставку на создание собственных CPU.
Минувшие годы рынок искусственного интеллекта опирался преимущественно на графические ускорители, однако сегодня акцент смещается в сторону центральных процессоров. Яркий пример — Amazon: компания утроила парк своих CPU, но даже этих мощностей оказалось недостаточно для покрытия текущих потребностей.
Как отмечают эксперты Semianalysis, стремительный прогресс агентных ИИ-моделей спровоцировал настоящий ажиотаж вокруг серверных процессоров. Оказалось, что современные задачи выходят далеко за рамки обучения нейросетей, где доминируют GPU, формируя острую нехватку именно в CPU-ресурсах.
Последствия глобального дефицита уже очевидны: Amazon вынуждена экстренно расширять вычислительные мощности, а Microsoft уже передала свои резервные ресурсы OpenAI и Anthropic. Это привело к сбоям в работе инфраструктурных сервисов, включая GitHub: пользователи все чаще сталкиваются с ошибками при коммитах и потерей данных, что эксперты связывают с нехваткой доступных вычислительных ресурсов у Microsoft.
Показательна и динамика энергопотребления: если прежде на 100 МВт, приходящихся на GPU, требовался лишь 1 МВт для CPU, то сегодня это соотношение стремительно сокращается, отражая изменение архитектурных приоритетов в сторону центральных процессоров.
Источник: iXBT
