15 октября – ИА SM.News. Бизнес-сообщество консолидировало запрос на выделение 15 миллиардов рублей для разработки отечественных чипов и ускорителей искусственного интеллекта. Инициативу одобрила рабочая группа «Меры поддержки ИИ» на заседании 1 октября. Документ уже направлен в аппарат правительства, администрацию президента, ФНС, ВЭБ.РФ и профильные министерства.
Ведущую роль в распределении субсидий предлагается отдать Минпромторгу. Ведомство будет курировать НИОКР, создание опытных образцов, испытания и адаптацию программного обеспечения. Соисполнителями выступят Минцифры и Минфин. Источниками финансирования могут стать как федеральный бюджет, так и частные инвестиции. Точные параметры поддержки определят после принятия закона о бюджете на 2027-2029 годы.
Острая необходимость в собственных решениях продиктована поиском альтернативы американским ускорителям Nvidia. Сейчас компании тестируют программно-аппаратные комплексы с китайскими графическими процессорами, коммерческий запуск которых намечен на 2027 год. Параллельно профильная рабочая группа предлагает временно разрешить использование зарубежных GPU на объектах критической информационной инфраструктуры до появления в реестрах полноценных отечественных аналогов.
На государственную поддержку претендуют несколько разработчиков. «Байкал электроникс» делает ставку на совместимость своей архитектуры с экосистемой Nvidia CUDA. Компания планирует выпустить опытный образец для запуска нейросетей на периферийных устройствах к 2028 году, а к 2030 году создать чип для обучения крупных моделей. «Хайтэк» уже имеет рабочий чип и разрабатывает новое поколение процессоров LinQ для трансформерных архитектур. В гонке также участвуют НТЦ «Модуль», НПЦ «Элвис» для робототехники и «Мотив НТ» с энергоэффективным нейроморфным процессором «Алтай-3».
Эксперты отрасли считают заявленную сумму адекватной для создания одного-двух конкурентоспособных решений по бесфабричной модели производства. Технические специалисты называют цель «один опытный образец к 2030 году» скромной для такого бюджета, призывая ориентироваться на готовую программно-аппаратную платформу. Маркетологи рекомендуют на первом этапе фокусироваться на инференсе – запуске уже обученных сетей для видеоаналитики или распознавания речи. Создание универсальной альтернативы для обучения больших моделей потребует не только мощных чипов, но и высокоскоростной памяти со зрелой программной средой.
Источник: Ведомости
