Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud и Oracle занимают почти две трети облачного рынка, но они не являются единственным выбором для ИТ-покупателей. Набирают обороты так называемые «неооблака» (neoclouds), привлекающие большое количество инвестиций, что говорит о наличии альтернативы — по крайней мере, на данный момент. Итак, что же предприятиям необходимо знать о неооблаках и какое место эти стартапы могут занять в стратегиях облачных вычислений и искусственного интеллекта (ИИ) для обычного бизнеса? «Это группа организаций, которые появились из ниоткуда за последние несколько лет», — говорит Спенсер Лэмб, коммерческий директор провайдера колокации Kao Data, с целью предоставления вычислительных мощностей с крупномасштабными графическими процессорами (GPU) как услуги. Единой модели неооблака не существует. Некоторые неооблака управляют собственными дата-центрами, в то время как другие размещают свои ценные мощности GPU в колокационных объектах, подобных тем, что предлагает Kao. Их рост часто частично финансировался поставщиками GPU. Многие из них имеют явные корни в мире криптовалют, который стал пионером в эксплуатации большого количества GPU, включая новаторские подходы к жидкостному охлаждению. Однако их первоначальными клиентами были организации, стремящиеся обучать большие языковые модели (LLM) и другие фундаментальные платформы ИИ, что, по иронии судьбы, означает, что одной из основных клиентских баз для неооблаков являются сами гиперскейлеры. Главный аналитик ABI Лео Гергс говорит, что в настоящее время «это потребляет технологический сектор, и это высокоспекулятивный рынок». Хотя можно утверждать, что это справедливо для рынка дата-центров в целом, поскольку игроки борются за вполне реальные ресурсы, такие как земля, электроэнергия и кремний. Генеральный секретарь Европейской ассоциации дата-центров Майкл Винтерсон добавляет: «Они заполняют абсолютную, реальную потребность, они способны спекулировать и строить, и они получают поддержку от своих ключевых поставщиков и клиентов». Конечно, традиционные гиперскейлеры обладают технической смекалкой, чтобы масштабировать и эксплуатировать собственные парки GPU. Проблема в том, что у них также есть длительные и сложные процессы. «Функция закупок гиперскейлеров подобна небольшой стране в миниатюре», — говорит Лэмб. Это неудивительно — выход из строя крупного региона AWS может сорвать работу многочисленных реальных небольших стран. Неооблака, по сравнению с ними, — это «небольшие, гибкие компании». «Когда мы имеем с ними дело, мы общаемся с горсткой людей, способных принимать решения за столом переговоров», — добавляет Лэмб. Это означает, что в то время как решения гиперскейлеров о новых кластерах GPU измеряются годами, неооблако будет готово к действию через шесть месяцев — или даже меньше. Например, вице-президент Schneider по защищенному питанию и дата-центрам в Великобритании и Ирландии Мэтью Бейнс говорит, что многие их обсуждения с неооблаками сосредоточены на эталонных архитектурах и стандартизированных процессах и модулях, направленных на ускорение развертывания, что означает «12 недель от обсуждения до прибытия на объект».
Работают на пределе?
Итак, чему предприятия могут научиться у неооблаков в плане эксплуатации GPU в масштабе — не говоря уже о таких тонкостях, как охлаждение или отказоустойчивость? Ответ — «многому», но это не означает, что предприятиям следует начинать строить собственную инфраструктуру GPU, говорит Лэмб. И самим неооблакам необходимо больше узнать о потребностях корпоративных клиентов. Дэн Честер, директор по продажам в EMEA для поставщиков облачных услуг в Vast Data, говорит, что важно понимать, что многие неооблака не фокусировались на эластичных вычислительных услугах, предлагаемых традиционными облачными фирмами. Скорее, они были сосредоточены на требованиях тех строителей LLM, которым нужны «экстремальные» объемы выделенных GPU. Даже когда речь идет о задачах обучения моделей, которые неооблака изначально поглотили, Честер говорит: «Они выполняли лишь часть рабочей нагрузки в неооблаке. Остальная часть их рабочей нагрузки приходилась на классические гиперскейлеры. Эти люди запускают единичные, крупные задачи, которые потенциально могут выполняться неделями и должны быть оптимизированы до абсолютного максимума». Это больше напоминает мир высокопроизводительных вычислений (HPC), где ученым или инженерам, запускающим массивные симуляции, требуется выделенный, высокооптимизированный кластер. «Немногие предприятия нуждаются в тысячах и тысячах GPU на выделенной основе», — говорит Честер, добавляя, что появился еще один класс игроков — компании вроде Nebius и NexGen Cloud, которые «строят то, что я бы назвал гораздо более настоящим облаком». Общим для неооблаков является сфокусированность на развертывании GPU в масштабе и с ошеломляющей скоростью. И это станет более важным, прогнозирует Лэмб, по мере того как предприятия будут брать больше контроля над своим стеком ИИ. «Большинство предприятий в конечном итоге будут иметь собственную модель обучения, которую они приобретут, которая будет находиться где-то на GPU, а затем она будет развиваться, меняться и становиться очень индивидуальной для них с течением времени», — говорит он, прогнозируя, что баланс корпоративных вычислительных мощностей со временем может сместиться в сторону GPU. Винтерсон говорит: «Большинству корпораций не имеет смысла строить собственные системы инференса ИИ, если они не могут гарантировать, что будут использовать их круглосуточно, потому что это слишком дорого. Таким образом, в некотором смысле, рынок неооблаков сегодня менее рискован для предприятия, чем рынок колокации в 1999 году». Проблема для предприятий заключается в понимании того, где неооблака вписываются в их процессы. Как отмечает Бейнс из Schneider: «Они сосредоточены исключительно на предоставлении GPU как услуги для инфраструктуры ИИ, но не для корпоративных приложений, HR, Oracle, SAP и т. д. Вы можете очень быстро развернуть и арендовать мощности GPU у этих ребят для запуска приложений, производственных моделей и алгоритмов, для создания приложения для вашего предприятия».
Направляя будущее
Если низкая задержка и скорость являются ключевыми, неооблака могут стать привлекательным вариантом для предприятий, предполагает Бейнс, и они могут быть более рентабельными, чем гиперскейлеры. В то же время, по его словам, многое будет зависеть от процедур должной осмотрительности предприятия. Но неооблакам еще предстоит многому научиться. Гергс из ABI говорит, что гиперскейлеры и создатели LLM вливают деньги в неооблака, но операторы неооблаков в целом «понятия не имеют, как будет выглядеть корпоративный сценарий использования ИИ и что им нужно сделать, чтобы взломать рынок корпоративного ИИ». По мере их перехода от фундаментального обучения и инференса им нужно будет изучить корпоративные сценарии использования и модели покупки, прогнозирует он, добавляя: «Как предприятия будут потреблять эти услуги и приложения, чтобы я мог обратиться к ним, а затем выйти на рынок с [этими услугами и приложениями]?» В настоящее время они не сотрудничают с независимыми поставщиками программного обеспечения и другими партнерскими каналами, добавил он, в то время как предприятия хотят предпринять «почти консультативное путешествие». Это было принято к сведению по крайней мере некоторыми игроками неооблачного рынка. Основатель и директор по стратегии NexGen Юлиан Цанев говорит, что до сих пор их внимание было сосредоточено на пользователях ИИ в финансовом секторе, здравоохранении и общих рынках, добавляя: «Проблемы для большинства коммерческих пользователей ИИ — это управление инфраструктурой и поддержка тонкой настройки. Инференс на моделях с открытым исходным кодом, с необходимостью обеспечения строгой конфиденциальности данных, является сложным и требует команд с глубоким опытом работы с данными. Многие клиенты хотят получить более поддерживаемый сервис ИИ». Это контрастирует с более общими услугами, предлагаемыми гиперскейлерами. И это хорошо, поскольку Гергс говорит: «Предприятия не изменят свое покупательское поведение и не изменят свое поведение потребления услуг, чтобы соответствовать потребностям и требованиям технологической индустрии. Должно быть наоборот». Хотя неооблака привлекли инвестиции и крупных клиентов, ситуация будет быстро меняться. В долгосрочной перспективе, прогнозирует Винтерсон, произойдет «отсев», как это случилось с более ранними поколениями интернет-инфраструктуры, не в последнюю очередь во время краха доткомов. Некоторые операторы будут поглощены гиперскейлерами, которые являются их ключевыми клиентами, в то время как другие могут создать устойчивые бизнес-модели, разрабатывая новые источники дохода. У других же будет более болезненное приземление. Но Винтерсон добавляет: «Активы никуда не денутся. Их поглотят и используют… Их купят как действующие предприятия и включат в бизнес-модель кого-то другого». Со своей стороны, Цанев прогнозирует, что через пять лет успешными компаниями в области ИИ-вычислений станут те, которые сосредоточатся на предоставлении полнофункционального облака ИИ: «Специализированные компании в области ИИ-вычислений, такие как NexGen, вырастут и станут крупными поставщиками компьютерных мощностей для ИИ наряду с сегодняшними гиперскейлерами». В этот момент, по его прогнозам, термин «неооблако» исчезнет. Означает ли это, что хватка облачных гигантов наконец-то ослабла? По меньшей мере, это говорит о том, что скорость и гибкость могут победить чистый вес и доминирование — по крайней мере, на время.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Joe Fay
