Инфраструктура для ИИ: собственный ЦОД, облака и альтернативы Nvidia 2026

Построение инфраструктуры для ИИ в России сегодня сталкивается с целым рядом вызовов, среди которых — дефицит вычислительных мощностей на базе GPU, ограничения в покупке и поддержке решений Nvidia, необходимость соответствия новым требованиям "суверенного ИИ" и сложности с подключением ЦОД к энергосетям.

Какие пути доступны ИТ- и ИИ-руководителям в таких условиях?

• Параллельный импорт Nvidia
• Китайские GPU
• Аренда мощностей у облачных провайдеров

Все выше перечисленные варианты имеют как преимущества, так и ограничения.

Ключевой вопрос митапа - какие решения выбрать, чтобы эффективно увеличить вычислительные мощности под задачи искусственного интеллекта, машинного обучения, компьютерного зрения, обработки больших массивов данных, обучения и запуска больших языковых моделей, а также для быстрого тестирования новых ИИ-сценариев?

Кому важно принять участие в митапе?

• ИТ-директорам, техническим директорам, директорам по ИТ-инфраструктуре, главным инженерам, специалистам по закупкам и инфраструктуре из различных отраслей: финансового сектора, страхования, ритейла, телекома, промышленности, государственного сектора
• а также представителям ИТ-компаний, провайдеров облачных технологий и поставщикам услуг ЦОД

Ответим на технические вопросы, сравним условия предоставления GPU-сервисов, типы доступных серверов и графических ускорителей, цены, варианты развертывания и другие параметры.