IBM доверит Samsung выпуск собственных процессоров для систем искусственного интеллекта

IBM отказывается от роли догоняющего в гонке ИИ-ускорителей. Вместо того чтобы копировать стратегию NVIDIA с её универсальными гигантами, «голубой гигант» делает ставку на узкоспециализированные чипы для логических выводов. Первые партии этих процессоров, выпущенные на мощностях Samsung Electronics, уже проходят тестирование в облачной инфраструктуре IBM. Цель — кардинально снизить стоимость эксплуатации систем искусственного интеллекта, которая десятилетие назад похоронила амбициозный проект Watson.

Смена технологического партнёра и новая стратегия

Когда-то IBM сама выступала технологическим донором для GlobalFoundries, продав тому свои заводы по выпуску процессоров. Однако покупатель принял стратегическое решение не инвестировать в передовую литографию, что вынудило «голубого гиганта» искать нового партнёра. Выбор пал на контрактное подразделение Samsung Electronics. Именно южнокорейский гигант получил заказ на производство специализированных процессоров Artificial Intelligence Unit (AIU) для систем искусственного интеллекта и облачного сервиса «watsonx».

Не конкуренты NVIDIA, а инструмент для аналитики

Как пояснил в эксклюзивном интервью директор IBM Semiconductors Мукеш Харе, компания не стремится создавать замену широко используемым ускорителям NVIDIA. Если решения американского гиганта заточены под тренировку больших языковых моделей (training), то процессоры IBM оптимизированы для совершенно иной задачи — формирования логических выводов (inference) на основе уже обработанных данных. Речь идёт об ускорении принятия решений, а не о наращивании сырой вычислительной мощности.

Энергоэффективность как главный козырь

Более десяти лет назад IBM пыталась сформировать рынок ИИ с помощью платформы Watson. Главным препятствием для её массового внедрения стала непомерная стоимость компонентов и высокие эксплуатационные расходы. Собственные процессоры AIU призваны решить эту проблему. Обладая более высокой энергетической эффективностью, они позволяют значительно сократить потребление электроэнергии в дата-центрах. По словам представителей IBM, компания уже располагает несколькими тысячами работоспособных прототипов, но точные сроки их коммерческой доступности для сторонних клиентов пока не раскрываются. О существовании линейки Artificial Intelligence Unit стало известно ещё в октябре прошлого года, однако тогда IBM хранила молчание как о производителе, так и о сферах применения. Теперь пазл сложился: производство доверено Samsung, а фокус сделан на нишевый, но критически важный сегмент — выводы аналитики, а не обучение моделей. В условиях, когда рынок перенасыщен универсальными ускорителями, IBM сознательно сужает специализацию, делая ставку на снижение совокупной стоимости владения (TCO) для корпоративных клиентов. Если стратегия окажется верной, это может изменить баланс сил на рынке ИИ-железа, где сегодня доминирует один игрок, и подстегнуть развитие специализированных решений для конкретных бизнес-задач.