El mercado ruso de computación de alto rendimiento continúa adaptándose a las nuevas realidades geopolíticas. El foco de atención está en las pruebas exitosas de un complejo de hardware y software construido sobre ocho aceleradores gráficos chinos. Este paso no es solo una búsqueda de reemplazo, sino parte de una estrategia sistémica para reducir los riesgos de infraestructura que, al parecer, se está convirtiendo en el nuevo estándar para los gigantes tecnológicos nacionales.
Detalles de las pruebas y primeros resultados
En el marco del proyecto piloto se lanzaron dos modelos de inteligencia artificial de MWS AI: el más avanzado Cotype Pro 3 con 27 mil millones de parámetros y el más ligero Cotype Light 3 con 9 mil millones de parámetros. Ambos modelos están orientados al trabajo con texto y gráficos, así como a la creación de agentes de IA. Es notable que el desarrollador consideró cinco variantes diferentes de aceleradores chinos, aunque el chip específico utilizado en la configuración final no se revela.
Los indicadores clave de rendimiento inspiran optimismo. Con un volumen de contexto de entrada de aproximadamente 27 000 tokens, el sistema generaba la primera respuesta en unos 8 segundos, y los tokens posteriores se emitían con un intervalo de 111 ms, lo que corresponde a una velocidad de hasta 9 tokens por segundo. En escenarios específicos, según el integrador Rubytech, el rendimiento era comparable al de sistemas basados en Nvidia H100. Además, la optimización de los controladores y el entorno de software permitió aumentar el rendimiento de la plataforma en 2–2,2 veces.
Optimismo moderado y desafíos del ecosistema
A pesar de los resultados alentadores, el lanzamiento comercial a gran escala de estos complejos se espera no antes de 2027. Y aquí el factor clave no es el "hardware", sino el ecosistema de software. La transición de la arquitectura Nvidia CUDA a plataformas alternativas es un proceso que puede llevar varios meses incluso para un solo modelo, sin mencionar la adopción masiva.
Mi análisis muestra que estamos observando la formación de un mercado multipolar de aceleradores. Los actores principales, como VTB y Sberbank, se encuentran en diferentes etapas de adopción de las GPU chinas, pero nadie espera un abandono rápido de Nvidia. Las pruebas muestran que las características declaradas no siempre se confirman en la práctica: por ejemplo, el chip Tongxin de Shanghai Wutongshu High-Tech resultó ser más lento que tanto la Nvidia A100 como la A40 debido a problemas de compatibilidad y software inmaduro. Al mismo tiempo, soluciones más avanzadas, incluida Huawei Ascend, ya alcanzan el 60–80% del rendimiento de la H100.
El Estado también se está sumando al proceso: el Ministerio de Industria y Comercio está discutiendo requisitos para la localización de chips de IA, lo que podría otorgar preferencias a los fabricantes nacionales en las compras gubernamentales. Sin embargo, según mi evaluación, pasarán varios años más antes de que se forme un mercado maduro y competitivo. Por ahora, las empresas rusas se ven obligadas a equilibrar entre la necesidad de diversificación y las limitaciones prácticas del software existente.