По мере того как спрос на искусственный интеллект стремительно растёт, увеличивается и потребность в масштабируемой, высокопроизводительной вычислительной инфраструктуре.
Однако традиционные гипермасштабируемые облачные платформы становятся дорогостоящим узким местом.
Корпоративные команды, работающие с крупными ИИ-моделями и нагрузками на инференс, начинают понимать, что централизованные облачные провайдеры — такие как AWS, Azure и Google Cloud — больше не могут обеспечить ту гибкость, доступность и глобальный охват, которых требует ИИ.

Это открыло путь к новой парадигме: распределённой облачной инфраструктуре.
Созданная для поддержки следующей волны ИИ, эта модель предлагает вычисления на базе GPU корпоративного уровня по значительно более низкой цене, с глобальным покрытием и без скрытых комиссий.

Почему традиционные публичные облака не справляются с задачами ИИ-инфраструктуры

Устаревшие облачные сервисы проектировались для универсальных приложений, а не для современных задач машинного обучения и инференса.
В результате предприятия, полагающиеся на централизованную облачную инфраструктуру, сталкиваются со всё более серьёзными проблемами:

• Высокая стоимость облачных GPU: инстансы H100 могут стоить более $30 000 в месяц или $4.00 в час — и эти расходы быстро выходят из-под контроля
  
  
• Скрытые комиссии: за трафик, выходные данные и хранение данных часто взимаются непредсказуемые надбавки
  
  
• Нестабильная производительность: виртуализация и совместное использование ресурсов снижают эффективность GPU, вызывая проблемы с «шумными соседями»
  
  
• Ограниченная доступность дата-центров: централизованная инфраструктура приводит к задержкам и проблемам с соблюдением требований в рамках глобальных ИИ-развёртываний
  
  

Эти ограничения мешают командам масштабировать модели эффективно и выполнять инференс-задачи с приемлемыми затратами — особенно в международном масштабе.

Преимущество распределённого облака: более умная модель GPU-инфраструктуры

Распределённая облачная GPU-инфраструктура представляет собой новый подход к вычислениям для ИИ.
Вместо концентрации ресурсов в нескольких гипермасштабных дата-центрах, распределённые платформы объединяют вычислительные мощности из источников по всему миру — включая локальные и региональные дата-центры, предприятия и новых участников в сфере ИИ-инфраструктуры.

Вот почему всё больше компаний, работающих с ИИ, переходят на эту модель:

1. Более низкая стоимость аренды GPU

Конкурентная природа распределённых вычислительных сетей приводит к значительно более низким ценам.
Большинство провайдеров в этой сфере предлагают доступ к GPU уровня H100 по цене $12 500–15 000 в месяц за машину или $1.74–2.08 в час за GPU — это значительная экономия по сравнению со средней стоимостью в централизованных облаках ($4.00+ в час за GPU).

Aethir, один из ведущих провайдеров распределённой GPU-инфраструктуры, предлагает ещё более выгодные условия:
предприятия получают H100 корпоративного уровня всего за $1.49 в час за GPU,
что составляет около $8 700 в месяц за круглосуточный доступ к выделенным машинам —
до 90% дешевле, чем у некоторых традиционных облачных провайдеров.

Эти тарифы полностью прозрачны, включая высокоскоростное хранилище и пропускную способность — без скрытых сборов за трафик или сетевые подключения.

2. Глобальная доступность и снижение задержек

Благодаря доступу к глобальной сети GPU-кластеров, распределённые платформы позволяют запускать ИИ-нагрузки ближе к пользователям или источникам данных.
Это помогает сократить задержки, упростить соблюдение нормативных требований и обеспечивает много-региональное развёртывание моделей ИИ в развивающихся или недостаточно охваченных регионах.

3. Гибкое масштабирование без капитальных затрат

Без жёсткой привязки к поставщику и без долгосрочных контрактов распределённая облачная инфраструктура позволяет предприятиям гибко масштабировать использование GPU —
без вложений в локальное оборудование и без необходимости придерживаться фиксированных тарифов централизованных облаков.

Aethir: распределённая GPU-инфраструктура корпоративного уровня для ИИ

Aethir — это облачная платформа с приоритетом на производительность, созданная для обучения ИИ-моделей, инференса и симуляционных нагрузок.
Инфраструктура Aethir построена по референсной архитектуре NVIDIA и включает в себя:

• Доступ к bare-metal GPU H100, H200 и B200 — без накладных расходов на виртуализацию
  
  
• Поддержка Infiniband и RoCE — для высокоскоростной и низкозадержной связи между GPU
  
  
• NVMe-хранилища и возможность полной настройки всего стека
  
  
• Доступность GPU-нодов в 95 странах мира
  
  

В отличие от традиционных облаков, Aethir предлагает плоское и предсказуемое ценообразование, без комиссий за трафик или перемещение данных.
ИИ-команды получают тот же уровень производительности, что и в облаках корпоративного класса, — но по значительно более низкой цене.

ИИ-кейсы в действии: реальные результаты клиентов Aethir

Inferium: масштабируемый и проверяемый инференс

Inferium, платформа, ориентированная на прозрачный ИИ-инференс, использовала Aethir для доступного масштабирования своей инфраструктуры.
Развернув bare-metal GPU в дата-центре Aethir в Южной Корее, Inferium обрабатывает более 200 000 запросов на инференс, одновременно поддерживая 280 000+ пользователей.
Контролируя стоимость GPU, команда смогла перенаправить бюджет на человеческую валидацию результатов и разработку системы Proof-of-Inference.

Подробнее: кейс Inferium + Aethir

OpenLedger: интеллектуальная аналитика с минимальной задержкой

OpenLedger требовались быстрые и гибкие вычисления для ИИ, чтобы поддерживать инференс на основе децентрализованных сетей данных.
Глобальная GPU-инфраструктура Aethir позволила разместить сервисы ближе к пользователям и значительно снизить затраты на облако.
Без комиссий за вывод данных и с предсказуемой производительностью OpenLedger масштабировался быстрее и эффективнее, чем с любым централизованным провайдером.

 Подробнее: кейс OpenLedger + Aethir

Будущее ИИ-инфраструктуры — распределённое

По мере того как ИИ-кейсы становятся всё более сложными и глобальными, устаревшая облачная инфраструктура больше не справляется с задачей.
Будущее ИИ-вычислений должно быть экономически эффективным, ориентированным на производительность и масштабируемым по географии.
Именно это и обеспечивает распределённая облачная инфраструктура — и особенно Aethir.

Если ваша организация зависит от высокопроизводительных GPU-нагрузок, выбор инфраструктуры может или ограничить, или ускорить ваш прогресс.
Распределённое облако — это та инфраструктура, на которой ИИ должен работать.

Подробнее о последних инновациях Aethir — читайте в нашем официальном блоге.
Ознакомьтесь с нашими предложениями по GPU в разделе enterprise AI.