В последние годы графические ускорители (GPU) стали не просто компонентом для игровых компьютеров, а стратегическим ресурсом, определяющим технологический суверенитет государств. Именно они обеспечивают вычислительную мощность для обучения больших языковых моделей, работы нейросетей и развития сильного искусственного интеллекта. В этом плане Россия долгое время находилась в критической зависимости от продукции американской компании Nvidia, которая после событий 2022 года официально прекратила поставки своей продукции на российский рынок. Однако, как стало известно изданию «Газета.Ru», в стране найдена потенциальная замена, способная если не полностью вытеснить американские чипы, то хотя бы снизить технологическую зависимость.

Генеральный директор холдинга Т1 Дмитрий Харитонов в эксклюзивном интервью рассказал о текущем положении дел и о тех шагах, которые предпринимает крупнейший российский ИТ-холдинг для преодоления дефицита вычислительных мощностей. По его словам, перед российским рынком сегодня стоит четкая задача: «слезть» с решений Nvidia или, как минимум, серьезно диверсифицировать свои возможности. Самый быстрый и прагматичный путь в текущей геополитической реальности — это глубокая коллаборация с китайскими производителями.

«Нам удалось найти несколько аналогов, сопоставимых по итоговым параметрам цена/качество. Сейчас мы активно их тестируем в разных вариациях, под разными нагрузками, в разных инфраструктурных ландшафтах», — поделился Харитонов. На первый взгляд, это звучит как готовая формула успеха: берется китайская видеокарта, подключается к серверу, и проблема решена. Однако на практике разработчиков ждал серьезный подвох.

Главная сложность заключается не в железе, а в программной экосистеме. Модель, которая была разработана и отточена под архитектуру CUDA от Nvidia, на китайском аналоге отказывается запускаться. Это стандартная ловушка для всех, кто пытается уйти от американского производителя: Nvidia десятилетиями выстраивала не просто производственные мощности, а программную монополию. CUDA стала индустриальным стандартом, под который написаны сотни тысяч библиотек и алгоритмов.

Именно здесь российские инженеры из Т1 совершили технологический прорыв, который представители холдинга называют своим ноу-хау. «Последние девять месяцев нам пришлось хорошо поработать с софтом нижнего уровня в части адаптации, написать новые драйвера, буквально поменять математику работы», — заявил Харитонов. Это означает, что российские специалисты фактически создали прослойку, которая позволяет выполнять код, предназначенный для Nvidia, на китайских чипах, переписывая низкоуровневые инструкции «на лету».

Речь идет не о банальном эмуляторе, а о глубокой трансформации вычислительной логики. По сути, команда Т1 создала мост, который переводит «родной» язык CUDA на язык, понятный альтернативным GPU из КНР. Учитывая, что Китай также находится под санкционным давлением и развивает собственные архитектуры (например, от компаний Iluvatar CoreX или Moore Threads), объем работы сопоставим с разработкой нового программного обеспечения с нуля.

«Нам хочется добиться того, чтобы наши доработки оказались плюс-минус универсальными, — отметил Харитонов. — И тогда мы можем забыть про Nvidia». Если эти амбициозные планы увенчаются успехом, российские дата-центры получат возможность использовать любые доступные китайские ускорители без привязки к американскому софту. Это откроет дорогу к следующему этапу: локализации производства самих графических карт на территории России. «У нас есть ряд партнеров, с которыми это возможно сделать», — заключил глава Т1.

Стоит напомнить, что холдинг Т1 является крупнейшим ИТ-холдингом России, и в 2024 году компания уже столкнулась с блокирующими санкциями США, когда начала самостоятельно производить оборудование. Это давление лишь подстегнуло процесс импортозамещения. История с GPU-адаптерами — лишь звено в длинной цепи по обретению технологической независимости.

Однако, несмотря на оптимизм заявлений, остаются открытые вопросы. Во-первых, насколько большими будут потери производительности при трансляции инструкций с CUDA на «китайца»? Официальная статистика пока не обнародована. Во-вторых, стабильность поставок китайских чипов также может быть нарушена под давлением США (как это уже случилось с производством литографов в Нидерландах). Тем не менее, сам факт, что в России нашлись инженеры, способные переписать «математику работы» графических чипов, говорит о серьезном научном потенциале.

В ближайшие месяцы станут известны результаты тестирования новых драйверов под реальными нагрузками — от обучения LLM до научных расчетов. Если проекту Т1 удастся достичь заявленной универсальности, российский рынок ИИ действительно сможет «забыть про Nvidia», даже не дожидаясь появления собственного конкурентоспособного чипа на конвейере.