Илон Маск сообщил сотрудникам SpaceX, что энергетическая мощность дата-центров xAI компании увеличится в 7 раз, до 10 ГВт, к концу 2027 года. Если это произойдет, дата-центры компании будут приносить ей около 300–500 миллиардов долларов выручки в год, по словам Маска. Это заявление прозвучало на фоне того, как рыночная капитализация SpaceX упала почти на 570 миллиардов долларов менее чем за два месяца. Между тем совокупная производительность кластера намного превзойдет не только все суперкомпьютеры из списка Top 500, но и все работающие сегодня ИИ-кластеры.
«Мы уже построили самые мощные в мире тренировочные кластеры для ИИ», — сказал Маск сотрудникам SpaceX на собрании. «То, что мы планируем сделать к концу следующего года, примерно в 10 раз превышает то, что мы сделали на сегодняшний день. […] Итак, мы стремимся достичь 10 ГВт [вычислительной мощности] к концу следующего года. […] Если стоимость ватта, вероятно, составит от 30 до 50 долларов, это означает, что если мы введем в эксплуатацию 10 ГВт ИИ-вычислений к концу следующего года, это принесет от 300 до 500 миллиардов долларов годовой выручки. Большие цифры».
В настоящее время дата-центры xAI в Мемфисе и Саутхейвене имеют номинальную потребляемую мощность 1,4 ГВт. Компания планирует увеличить электрическую мощность своих дата-центров до 10 ГВт к концу 2027 года, то есть примерно в семь раз примерно за 1,5 года. Следует отметить, что ИИ-инфраструктура с «номинальной потребляемой мощностью» 1,4 ГВт отнюдь не обеспечивает вычислительную мощность в 1,4 ГВт.
Крупный ИИ-дата-центр с коэффициентом эффективности использования энергии (PUE) около 1,2 будет иметь примерно 1,17 ГВт, доступных для ИТ-оборудования (т.е. 230 МВт расходуется на охлаждение, насосы, вентиляторы, увлажнение/осушение, освещение, потери в распределении питания, потери в ИБП и другие системы объекта). Не все эти 1,17 ГВт идут на ИИ-ускорители: процессоры, память, сети и хранилища потребляют значительную долю. Если, возможно, 70–80% ИТ-мощности в конечном итоге приходится на ускорители, то в случае дата-центра мощностью 1,4 ГВт мы можем говорить примерно о 0,8–0,95 ГВт мощности ускорителей.
Вычислительная мощность измеряется не в ваттах; она измеряется в операциях с плавающей запятой в секунду (FLOPS). Учитывая, что в настоящее время xAI использует смесь ускорителей на базе Hopper и Blackwell, сложно определить, какими вычислительными мощностями xAI располагает сегодня. Поскольку xAI, похоже, делает ставку в первую очередь на системы Nvidia Vera Rubin, мы можем сделать более или менее обоснованное предположение о вычислительной способности компании на базе Rubin, которой она будет обладать к концу 2027 года.
Предполагая, что все новые 8,6 ГВт номинальной потребляемой мощности будут основаны на стоечных системах Nvidia NVL72 VR200 и PUE около 1,2, бюджет ИТ-мощности новой мощности составит 6,88 ГВт. Фактические ускорители ИИ Rubin получат от 4,816 ГВт до 5,504 ГВт в зависимости от того, какая часть ИТ-мощности будет приходиться на эти GPU. Ожидается, что каждый GPU Rubin будет потреблять 2,3 кВт в конфигурации Max-P. В результате кластеры xAI будут содержать от 2,094 млн до 2,393 млн GPU Rubin в режиме Max-P, или от 29 083 до 33 236 систем NVL72 VR200.
Производительность системы NVL72 VR200 хорошо известна, поэтому в зависимости от количества этих машин, которые xAI развернет к концу 2027 года, мы имеем дело с довольно внушительными цифрами. Производительность вывода (inference) кластера в формате NVFP4 составит от 105 до 120 экзафлопс; производительность обучения (training) в NVFP4 будет варьироваться от 73 до 84 экзафлопс; возможности обучения в FP6/FP8 прогнозируются на уровне от 37 до 42 EFLOPS, тогда как нативная производительность FP64 в сумме составит 70–80 EFLOPS. Конечно, мы имеем дело с очень приблизительными цифрами, так как некоторые системы могут не работать в конфигурации Max-P.
Чтобы поместить цифры в контекст. Суммарная производительность FP64 всех систем из списка Top 500 составляет 18,73 EFLOPS. У xAI будет в 3,7–4,3 раза больше, если кластер будет развернут. Что касается производительности ИИ, то 105–120 NVFP4 EFLOPS для вывода и 73–84 NVFP4 EFLOPS для обучения ставят этот кластер в совершенно другую лигу по сравнению со всем, что работает публично сегодня, а это означает, что мы говорим о значительно более сложных моделях ИИ, которые появятся. Удастся ли совокупной вычислительной мощности xAI приносить компании 300–500 миллиардов долларов в год, покажет время, поскольку SpaceX — не единственная компания, продающая вычислительные мощности ИИ-компаниям, и конкуренция, вероятно, будет жесткой.
Тем не менее, Маску давно пора делать подобные заявления, поскольку после достижения рыночной капитализации в 2,44 триллиона долларов 20 июня SpaceX упала до 1,43 триллиона долларов 1 августа, но восстановилась до 1,87 триллиона долларов 12 августа.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Anton Shilov
