Что показали тесты более 20 ИИ-моделей и свыше 1000 прогонов на альтернативных чипах При выборе оборудования для ИИ нужно ориентироваться на задачи, которые предстоит решать компании. Для одних нагрузок нужны мощные GPU, для других можно использовать более доступные альтернативы. Но насколько они эффективны на практике? Чтобы ответить на этот вопрос, мы создали специализированную лабораторию для испытаний GPU разных производителей, в том числе китайских. И вот результаты: ➡️ протестировали более 20 ИИ-моделей, ➡️ выполнили свыше 1000 прогонов на альтернативных чипах. Выводы представили на Kazan Digital Week 2026. Мы выяснили, что подбор оборудования под конкретные задачи позволяет в отдельных случаях снизить стоимость инференса — обработки запросов ИИ-моделью — в 2–2,5 раза. 🔘 При использовании ИИ-ассистентов для работы с документами или поиска по базам знаний мы выявили возможность снизить стоимость инференса в 2–2,5 раза при сопоставимом качестве ответов на китайских ускорителях; 🔘Для обучения, дообучения и инференса сверхбольших LLM можно использовать NVIDIA, а сопутствующие сервисы и подходящие задачи инференса переносить на альтернативные ускорители; 🔘 В задачах компьютерного зрения мы установили, что китайские решения конкурентоспособны по цене, но уступают NVIDIA по скорости. Наши рекомендации —считать стоимость владения ИИ-решениями комплексно — учитывать стоимость: ❗️ лицензии, 🗒 сопровождение, 🤓 обучения персонала. Для организаций с повышенными требованиями к безопасности важно также подбирать оборудование для работы в защищённом контуре. «AI Ready начинается не с хайпа, а с циничного менеджерского отношения к задаче: компания, которая может запустить 5–7 пилотов в месяц, не является AI Ready автоматически. Эффект должен быть измеримым, иначе проект просто сворачивается» Дмитрий Харитонов, генеральный директор ИТ-холдинга Т1