Що краще: децентралізована, федеративна, антикрихка інфраструктура штучного інтелекту чи гігафабрика штучного інтелекту або гіпермасштабований центр обробки даних штучного інтелекту? – Зображення: Xpert.Digital
Досить гігантоманії: Чому майбутнє ШІ не велике, а розумне та розподілене.
Прихована наддержава: децентралізована структура Німеччини як переломний момент у сфері штучного інтелекту
У той час як США покладаються на гігантські, енергоємні центри обробки даних зі штучним інтелектом, які доводять цілі регіони до межі їхніх електричних потужностей, інфраструктуру Німеччини часто критикують за надмірну фрагментацію та децентралізацію. Але те, що на перший погляд здається стратегічним недоліком у світовій гонці штучного інтелекту, може виявитися вирішальною перевагою Німеччини. Американський гігантизм виявляє фундаментальну слабкість: монолітні системи не тільки надзвичайно неефективні та дорогі в експлуатації, але й небезпечно крихкі. Одна поломка може призвести до руйнування всієї конструкції – дорогого конструктивного недоліку в епоху складності.
Саме тут для Німеччини відкривається стратегічна можливість. Замість того, щоб йти хибним шляхом мегамонолітів, Німеччина вже має будівельні блоки для створення передової, антикрихкої інфраструктури штучного інтелекту. Густа мережа центрів обробки даних середнього розміру, міцні традиції в інженерії та новаторські дослідження таких концепцій, як федеративне навчання, створюють ідеальну основу для іншого підходу. Цей підхід спирається на децентралізацію, надійність завдяки розподілу та радикальну енергоефективність. Завдяки розумному використанню існуючої інфраструктури та інтеграції відпрацьованого тепла з центрів обробки даних в енергетичний перехід, може виникнути система, яка є не тільки більш стійкою та економічно ефективною, але й більш стійкою та масштабованою. У цій статті пояснюється, чому уявна слабкість Німеччини насправді є прихованою силою, і як вона може прокласти шлях до провідної ролі в наступному поколінні штучного інтелекту.
Підходить для цього:
Ілюзія гігантоманії – коли складність стає недоліком дизайну
Поточний розвиток штучного інтелекту в США розкриває класичну економічну помилку: припущення, що більше автоматично означає краще. Заплановані американські центри обробки даних зі штучним інтелектом потужністю до п'яти гігават ілюструють фундаментальну інфраструктурну дилему, що виникає через плутанину між складністю та продуктивністю. Один такий мегацентр обробки даних споживатиме більше електроенергії, ніж кілька мільйонів домогосподарств разом узятих, і створюватиме надзвичайне навантаження на інфраструктуру енергомережі цілих регіонів.
Це явище вказує на парадоксальне розуміння: системи, які стають неконтрольовано складними через свій розмір, втрачають стійкість та надійність. В економічному сенсі система є складною, коли її поведінка не є лінійно передбачуваною, оскільки багато взаємодіючих компонентів впливають один на одного. Чим більше залежностей виникає між компонентами, тим крихкішою стає загальна система. Збій у критичній точці ставить під загрозу всю структуру. У ситуації, коли окремі процеси навчання ШІ вже потребують від 100 до 150 мегават потужності — що можна порівняти зі споживанням електроенергії 80 000–100 000 домогосподарств — енергетичні обмеження цієї стратегії вже очевидні.
Ситуація в Америці яскраво ілюструє цю проблему. Інфраструктура енергомережі у Вірджинії, найбільшому у світі ринку центрів обробки даних, вже відчуває серйозні труднощі. Підключення до мережі більше не може забезпечуватися своєчасно, а час очікування становить сім років. Гармонійні спотворення в енергомережі, попередження про скидання навантаження та майже аварії стають дедалі частішими. За прогнозами Deloitte, попит на електроенергію з боку центрів обробки даних на базі штучного інтелекту зросте з нинішніх чотирьох гігават до 123 гігават до 2035 року — що більш ніж у тридцять разів більше. Це докорінно змінить всю американську енергетичну систему та вимагатиме втричі більше загального споживання електроенергії, ніж у Нью-Йорку.
Виникає ключове питання: як система, яка забезпечує такий великий та концентрований результат, може бути справді стійкою? Відповідь очевидна: не може. Великі централізовані системи є структурно крихкими, оскільки збій системи в центральній точці може призвести до повного колапсу. Це протилежність антикрихкості — концепції, яка описує, як системи можуть отримувати вигоду від волатильності та стресових факторів, а не страждати від них.
Принцип децентралізованої стійкості та причини переважання простих систем
Спостереження за природою чи успішними технічними системами виявляє послідовну закономірність: розподілені системи з багатьма незалежними компонентами є більш стійкими, ніж концентровані моноліти. Сонячна електростанція, наприклад, є надійною, тому що якщо десять відсотків панелей вийдуть з ладу, загальна потужність падає лише на десять відсотків. Відмова однієї панелі не має критичного впливу на систему. Натомість, атомна електростанція є нерозширюваним монолітом з нескінченним часом планування та виведення з експлуатації. Найменша несправність призводить до зупинки всієї системи.
Цей принцип можна застосувати до інфраструктури штучного інтелекту. Великі інтернет-провайдери давно це усвідомили: сучасні центри обробки даних складаються не з однієї величезної централізованої системи, а з багатьох стійок, кожна з яких містить кілька сотень лез. Деякі з цих компонентів постійно виходять з ладу, не суттєво впливаючи на загальну систему. Ферма зі 100 000 простих комп'ютерів не тільки дешевша за кілька високопродуктивних монолітів, але й значно менш стресова в експлуатації.
Чому цей принцип такий успішний? Відповідь полягає у зменшенні складності. Велика монолітна система з багатьма взаємозалежними компонентами створює безліч залежностей. Якщо компоненту A потрібно взаємодіяти з компонентом B, а B, у свою чергу, залежить від C, виникають каскадні помилки. Невелика помилка може поширюватися як ефект доміно. Навпаки, децентралізовані системи можуть виходити з ладу локально, не ставлячи під загрозу роботу всієї системи. Така структура забезпечує справжню стійкість.
Розподілені системи також пропонують чудову масштабованість. Вони дозволяють горизонтальне масштабування – нові вузли можна просто додавати, не змінюючи існуючі. Централізовані системи, з іншого боку, часто потребують вертикального масштабування, яке швидко досягає своїх фізичних та економічних меж у міру зростання системи.
Підходить для цього:
Федеративне навчання: енергійна парадигма, яка може трансформувати інфраструктуру штучного інтелекту
Поки США інвестують у мегаінфраструктури, Інститут Фраунгофера демонструє альтернативну парадигму, яка може фундаментально змінити розвиток штучного інтелекту. Федеративне навчання — це не просто технічний метод, це концепція, яка поєднує децентралізовані системи штучного інтелекту зі значною економією енергії.
Принцип елегантний: замість перенесення всіх даних до центрального центру обробки даних, дані залишаються локальними на кінцевих пристроях або в менших регіональних центрах обробки даних. Централізовано агрегуються лише навчені параметри моделі. Це має кілька переваг. По-перше, це значно зменшує енергію, необхідну для передачі даних. По-друге, це вирішує проблеми захисту даних, оскільки конфіденційні дані не потрібно централізовано концентрувати. По-третє, це розподіляє обчислювальне навантаження між багатьма меншими системами.
Дослідження, проведені в Інституті Фраунгофера, вражаюче кількісно підтверджують цю перевагу. Стиснення даних у федеративному навчанні вимагає на 45 відсотків менше енергії, незважаючи на додаткові витрати на стиснення та декомпресію. З 10 000 учасників протягом 50 раундів зв'язку модель ResNet18 досягла економії 37 кіловат-годин. Екстрапольовано на модель розміром з GPT-3, яка в 15 000 разів більша, це призвело б до економії приблизно 555 мегават-годин. Для порівняння, навчання GPT-3 саме по собі спожило загалом 1287 мегават-годин.
Ці цифри ілюструють не лише енергоефективність децентралізованих систем, але й їхню фундаментальну перевагу над централізованими підходами. Пізніші розробки демонструють ще більшу економію: енергоефективні квантовані федеративні підходи до навчання зменшують споживання енергії до 75 відсотків порівняно зі стандартними моделями федеративного навчання.
Загальноінженерний проект SEC-Learn, що охоплює весь Фраунгоферівський інститут, зараз розробляє федеративне навчання для мікроконтролерів. Бачення амбітне: мікросистеми повинні мати можливість навчати штучні нейронні мережі разом, при цьому кожен пристрій отримуватиме лише частину навчальних даних. Повністю навчена модель потім розподіляється по всіх системах. Такий підхід розподіляє споживання енергії, збільшує обчислювальну потужність завдяки паралелізації та одночасно забезпечує повну конфіденційність даних.
Енергетична арифметика: Чому центральні гігабітні обчислювальні центри зазнають математичної невдачі
Споживання енергії для поточного розвитку штучного інтелекту є нестійким. ChatGPT наразі потребує приблизно 140 мільйонів доларів на рік лише для роботи – лише для логічного висновку. Один запит ChatGPT споживає близько 2,9 ват-годин, що в десять разів перевищує енергоспоживання пошуку Google, який становить 0,3 ват-годин. З одним мільярдом запитів на день це означає щоденні витрати на електроенергію приблизно в 383 000 доларів. До цього додаються витрати на навчання: навчання GPT-4 вимагало від 51 773 до 62 319 мегават-годин – у 40-48 разів більше, ніж GPT-3.
Це експоненціальне зростання вказує на фундаментальну математичну проблему: моделі штучного інтелекту масштабуються не лінійно, а експоненціально. Кожен стрибок у продуктивності відбувається ціною непропорційно вищого попиту на енергію. Міжнародне енергетичне агентство прогнозує, що світове споживання електроенергії центрами обробки даних зросте більш ніж удвічі до 2030 року, з приблизно 460 терават-годин сьогодні до понад 945 терават-годин – що перевищить споживання електроенергії Японією. Тільки в Німеччині сектор центрів обробки даних може потребувати від 78 до 116 терават-годин до 2037 року – десять відсотків від загального споживання електроенергії країни.
Але тут стає очевидним ключовий момент: ці прогнози базуються на припущенні, що сучасні технології залишаться незмінними. Вони не враховують прорив альтернативних архітектур, таких як федеративне навчання. Якщо децентралізовані системи з економією енергії від 45 до 75 відсотків будуть систематично впроваджені, все енергетичне рівняння докорінно зміниться.
Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting
Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital
Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.
Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.
Основні переваги з першого погляду:
⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.
🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.
💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.
🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.
📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.
Детальніше про це тут:
Відхідне тепло замість відходів: Центри обробки даних як нові постачальники тепла – Чому тисяча невеликих центрів обробки даних потужніші за один мегацентр
Браунфілди замість грінфілдів: прихована інфраструктурна сила Німеччини
Це розкриває стратегічний парадокс, у якому опинилася Німеччина. Хоча американські аналітики описують децентралізовану структуру Німеччини як слабкість інфраструктури – оскільки країні бракує мегацентрів обробки даних потужністю від одного до двох гігават – вони не враховують фундаментальну перевагу: Німеччина має численні середні та менші центри обробки даних, кожен з яких має від п'яти до двадцяти мегават підключеного навантаження.
Ця децентралізована структура стає сильною стороною в контексті енергоефективного штучного інтелекту. Ці регіональні центри обробки даних можуть функціонувати як вузли у федеративній системі навчання. Підхід «браунфілд» – використання існуючих промислових об’єктів та їхньої інфраструктури – пропонує значні переваги порівняно з розробкою нових об’єктів. Існуючі центри обробки даних часто можна модернізувати з меншими витратами, ніж нові мегаоб’єкти. Доступність об’єктів зазвичай вже забезпечена, а підключення до мережі часто є. Це скорочує інвестиційні витрати та час введення в експлуатацію.
У Німеччині налічується приблизно 3000 великих центрів обробки даних, а Франкфурт-на-Майні зарекомендував себе як європейський центр обробки даних. Завдяки DE-CIX, найбільшій у світі точці обміну інтернетом, Франкфурт пропонує високу пропускну здатність за низькою ціною та центральне географічне розташування. У регіоні вже розроблено концепції для придатних та виключених зон, які визначають нові центри обробки даних для місць, де можна ефективно використовувати відпрацьоване тепло. Двадцять один центр обробки даних планується будівництво відповідно до цього принципу.
Підходить для цього:
Тепловий перехід як модуль ефективності
Ще однією перевагою децентралізованих центрів обробки даних є використання відпрацьованого тепла. Хоча великі централізовані центри обробки даних часто не можуть економічно використовувати відпрацьоване тепло, менші децентралізовані центри обробки даних можуть подавати своє відпрацьоване тепло в існуючі мережі централізованого теплопостачання.
У Німеччині налічується приблизно 1400 мереж централізованого теплопостачання – критично важлива інфраструктура, яку ідеально можуть використовувати децентралізовані центри обробки даних. Типовий центр обробки даних потужністю 100 мегават генерує величезну кількість тепла, яке важко утилізувати. Центр обробки даних потужністю 20 мегават у місті з існуючими мережами централізованого теплопостачання може ефективно використовувати від 70 до 90 відсотків свого відпрацьованого тепла.
За оцінками цифрової асоціації Bitkom, відпрацьоване тепло з центрів обробки даних може щорічно постачати електроенергію приблизно 350 000 будинків. Ініціатива Гельмгольца демонструє, що лише у Франкфурті ефективне використання відпрацьованого тепла з серверних ферм теоретично може забезпечити опалення всіх житлових та офісних приміщень кліматично нейтральним способом до 2030 року.
Практичні проекти вже демонструють ці можливості. У Гаттерсхаймі відхідне тепло з центрів обробки даних обігріває понад 600 домогосподарств за допомогою великих теплових насосів. Проект Westville у Франкфурті отримує щонайменше 60 відсотків свого тепла з відхідного тепла центрів обробки даних у поєднанні з централізованим теплопостачанням для балансування пікового навантаження. Центр обробки даних у кампусі Audi, де розміщено приблизно вісім мільйонів серверів, використовує своє відхідне тепло через мережу з низьким рівнем експозиції довжиною 9100 метрів, яка відкрита в обох напрямках.
Німецький Закон про енергоефективність (EnEfG) закріплює ці принципи в законодавстві. Нові центри обробки даних, які введуть в експлуатацію з липня 2026 року, повинні продемонструвати, що використовується щонайменше десять відсотків їхнього відпрацьованого тепла. Цей відсоток має постійно зростати. Це положення створює економічні стимули для децентралізованого розподілу.
Підходить для цього:
Архітектура антикрихких систем та їхня конкурентна перевага
Концепція антикрихкості пояснює, чому децентралізовані системи не лише стійкіші, але й конкурентоспроможніші в довгостроковій перспективі. У той час як крихкі системи страждають від волатильності — збій великого центру обробки даних означає повний колапс — антикрихкі системи отримують від цього користь.
Збій в одному з багатьох децентралізованих центрів обробки даних призводить лише до часткового зниження продуктивності, тоді як система продовжує працювати. Мікросервісні архітектури в розробці програмного забезпечення саме дотримуються цього принципу. Вони складаються з невеликих, незалежних сервісів, які функціонують автономно. Збої в цих окремих компонентах не ставлять під загрозу систему в цілому.
Децентралізована система інфраструктури штучного інтелекту, заснована на федеративному навчанні та розподілена по багатьох регіональних вузлах, мала б саме ці характеристики. Регіональний збій лише незначно знизить загальну продуктивність. Нові вузли можна було б додавати, не змінюючи існуючу систему. Натомість, мегацентр обробки даних потужністю 5 гігават є структурно крихким — його вихід з ладу вплине не лише на нього самого, але й дестабілізує все регіональне енергопостачання.
Стратегічний шлях Німеччини: від уявної слабкості до реальної сили
Стратегія Німеччини щодо штучного інтелекту визнає, що обчислювальна потужність є критичним фактором. Однак поточна стратегія відповідає американській парадигмі: спробі побудувати великі центри обробки даних, щоб конкурувати з гіперскейлерами. Ця стратегія є фундаментально помилковою. Німеччина не може перемогти Китай та США в гонці за найбільші мегацентри обробки даних – ні економічно, ні логістично, ні енергетично.
Але Німеччина могла б обрати інший шлях. Замість того, щоб прагнути гігантизму, вона могла б використовувати децентралізовану, федеративну, антикрихку інфраструктуру як стратегічну перевагу. Це означало б: по-перше, інвестування саме у федеративне навчання – не як дослідницький проект, а як стратегічну інфраструктурну ініціативу. По-друге, об'єднання децентралізованих центрів обробки даних у мережу як вузлів федеративного навчання, замість планування нових мегаоб'єктів. Це вимагає стандартизації та розробки API. По-третє, інвестування саме в рекуперацію відпрацьованого тепла, не лише як захід захисту клімату, але й як економічну модель. По-четверте, узгодження нормативно-правової бази саме з децентралізованою інфраструктурою – наприклад, за допомогою моделей ціноутворення на енергоносії, які сприяють децентралізованим структурам.
Підходить для цього:
Енергетичні обмеження централізації та можливості розподілу
Витрати на енергію для великих централізованих центрів обробки даних стають обмежувальним фактором. Microsoft оголосила, що її викиди CO2 зросли майже на 30 відсотків з 2020 року – головним чином через розширення центрів обробки даних. Викиди Google у 2023 році були майже на 50 відсотків вищими, ніж у 2019 році, також головним чином через центри обробки даних.
Китай продемонстрував за допомогою DeepSeek, що ефективність може бути вирішальним фактором. Повідомляється, що DeepSeek досяг продуктивності, порівнянної з GPT-3, для якої потрібно було 25 000 мікросхем, використовуючи лише 2000 мікросхем Nvidia. Витрати на розробку, як повідомляється, склали лише 5,6 мільйона доларів. Цього було досягнуто завдяки архітектурним інноваціям – поєднанню технології залучення експертів та багатоголової прихованої уваги.
Ці підвищення ефективності можна ще більше помножити за допомогою федеративного навчання. Якщо DeepSeek вже на 95 відсотків менш ресурсоємний, ніж GPT, а федеративне навчання дає ще 45-75 відсотків економії, то отримана системна перевага вже не є незначною, а трансформаційною.
Німеччина не могла просто скопіювати цей шлях – це було б занадто пізно. Але Німеччина могла б просунути його вперед. Децентралізоване федеративне навчання – це європейська сила, що базується на фундаментальних регуляторних принципах (захист даних через децентралізацію), існуючій інфраструктурі (децентралізовані центри обробки даних, мережі централізованого теплопостачання) та регуляторних рамках.
Парадокс складності як конкурентна перевага
Центральний парадокс цього аналізу полягає в наступному: те, що світ сприймав як інфраструктурну слабкість Німеччини – децентралізована структура без мегацентрів обробки даних – може виявитися стратегічною перевагою в епоху ефективної, децентралізованої, антикрихкої системи штучного інтелекту.
Великі монолітні системи здаються потужними, але структурно крихкими. Менші розподілені системи здаються менш вражаючими, але структурно антикрихкі. Це не просто теоретичне розуміння — це емпірично доведена істина в найуспішніших технічних системах нашого часу, від біологічних систем до сучасних хмарних інфраструктур.
Рівняння енергії для централізованих мегацентрів обробки даних не працюватиме. Попит на електроенергію зростає експоненціально, а постачання енергії не можна масштабувати нескінченно. Водночас підвищення ефективності та підходи до федеративного навчання демонструють, що альтернативні архітектури можливі.
Німеччина має можливість не лише розробити цю альтернативу, а й зробити її світовим стандартом. Це вимагає радикального переосмислення: визначення децентралізації, а не розміру, як сили; не ілюзії абсолютного контролю через єдину точку управління, а стійкості завдяки автономії розподілених вузлів.
Питання не в тому, чи може Німеччина побудувати мегацентр обробки даних потужністю 5 гігават? Ні, і їй навіть не варто намагатися. Питання в тому, чи може Німеччина побудувати децентралізовану, федеративну, антикрихку інфраструктуру штучного інтелекту, яка стане майбутнім? Відповідь може бути такою: так – якщо вона має стратегічне бачення переосмислити свою уявну слабкість як силу.
Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в ЄС та Німеччині
Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в ЄС та Німеччині - Зображення: Xpert.Digital
Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість
Детальніше про це тут:
Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:
- Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
- Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
- Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
- Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Konrad Wolfenstein
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
