В рамках форума Kazan Digital Week 2026 генеральный директор ИТ‑холдинга Т1 Дмитрий Харитонов представил результаты исследования графических ускорителей (GPU), проведённого компанией в 2026 году.
Эксперты холдинга оценивали эффективность смешанной инфраструктуры, где ускорители NVIDIA используются вместе с решениями китайских производителей. Как пояснили в ИТ‑холдинге Т1, подобная модель помогает увеличивать вычислительные мощности при дефиците оборудования, а подбор GPU под конкретные задачи способен в отдельных случаях уменьшить расходы на инференс в 2–2,5 раза.
По мнению спикера, признаком готовности компании к применению ИИ (AI Ready) является не количество пилотов, а реальная экономическая отдача за 6–9 месяцев, сообщает newstula.ru.
Как заявил Дмитрий Харитонов, AI Ready начинается не с хайпа, а с циничного менеджерского отношения к задаче: компания, которая способна запустить от 5 до 7 пилотов в месяц, не является AI Ready автоматически. Он пояснил, что эффект должен быть измеримым, иначе проект просто сворачивается.
Для снижения зависимости клиентов, внедряющих ИИ‑технологии, от оборудования NVIDIA специалисты ИТ‑холдинга Т1 организовали специализированную лабораторию и протестировали GPU различных производителей, включая китайские решения. В рамках испытаний были проверены более 20 ИИ‑моделей, а на альтернативных чипах выполнено свыше 1000 прогонов. Полученные результаты помогли определить ряд рабочих сценариев применения GPU в ИТ‑инфраструктуре российских компаний. В частности, при использовании ИИ‑ассистентов для работы с документами или поиска по базам знаний китайские ускорители позволяют сократить стоимость инференса в 2–2,5 раза без ухудшения качества ответов.
При дообучении собственных крупных языковых моделей (LLM) возможна гибридная схема: оборудование NVIDIA применяется для обучения, дообучения и инференса сверхбольших моделей, а часть сопутствующих задач и отдельные сценарии инференса переносятся на альтернативные ускорители. В задачах компьютерного зрения китайские решения показывают конкурентную стоимость, однако уступают ускорителям NVIDIA по скорости обработки данных.
Руководитель ИТ‑холдинга также отметил необходимость комплексного расчёта стоимости владения (TCO) ИИ‑решениями. Помимо цены оборудования, в него следует закладывать затраты на лицензии, сопровождение и обучение сотрудников.
Отдельное внимание Дмитрий Харитонов уделил требованиям к защищённому контуру, особенно для субъектов критической информационной инфраструктуры (КИИ). В таких случаях приоритет получают решения из реестра программно‑аппаратных комплексов (ПАК), развёрнутые в собственном контуре: это позволяет исключить санкционные риски и обеспечить соблюдение требований безопасности.
