Создателям суперкомпьютеров для обучения ИИ хотят возмещать затраты на их техническое присоединение к электросетям

«Ъ» ознакомился с предварительной версией федерального проекта «Искусственный интеллект», который войдёт в национальный проект «Экономика данных». В документе закреплена мера стимулирования строительства в России суперкомпьютеров, оснащённых графическими процессорами (GPU) для обучения ИИ. Государство начнёт возмещать операторам центров обработки данных (ЦОД), которые собираются построить новый суперкомпьютер, затраты на их техническое присоединение к электросетям.

Господдержку планируют распределять на конкурсной основе, при этом оператор ЦОД берёт на себя обязательство по строительству суперкомпьютера, следует из документа. Объём предполагаемого финансирования там не указан.

Цель программы — рост совокупной мощности всех суперкомпьютеров для ИИ с GPU до 300 петафлопс (квадриллионов операций над числами в секунду) в 2027 году и до 1 эксафлопса (1 тыс. петафлопс) — в 2030-м.

За базовое значение 2024 года взято 100 петафлопс. Для сравнения: теоретическая производительность суперкомпьютера ISEG отделившейся от «Яндекса» компании Nebius AI составляет 86,7 петафлопса.

В аппарате профильного вице‑премьера Дмитрия Григоренко сказали «Ъ», что параметры федпроекта ещё прорабатывают, «до утверждения говорить о планах преждевременно». В Минцифры добавили, что документ «находится на межведомственном согласовании».

Около 90% расходов на строительство суперкомпьютера для ИИ уходят на приобретение GPU и около 10% — на капитальное строительство и подведение инженерной инфраструктуры, говорит главный аналитик Центра ИИ МФТИ Игорь Пивоваров: «Стоимость технологического присоединения составляет лишь 2–3%». Но для компании, строящей дата‑центр с расчётом на сдачу его ресурсов в аренду, затраты могут варьироваться от 3% до 10% в зависимости