На российский ИИ-чип могут выделить 15 млрд рублей с перспективой создания образца к 2030 году

Рабочая группа «Меры поддержки ИИ» 1 октября поддержала предложение выделить до 15 млрд рублей на российские процессоры и ускорители для искусственного интеллекта. Заявку направят в Минпромторг, Минцифры и Минфин, а опытный образец ИИ-чипа планируют получить к 2030 году. Утверждённой программы со сроками и условиями выделения денег пока нет.

Деньги хотят потратить на исследования, опытные образцы, испытания и адаптацию софта, субсидиями займётся Минпромторг, а Минцифры и Минфин станут соисполнителями. Для запуска механизма понадобится отдельное постановление правительства или правка действующих правил поддержки электронной промышленности, то есть бюрократический билд ещё предстоит собрать.

Ведомства прокомментировали инициативу без громких обещаний:

• в Минцифры сообщили, что предложения пока прорабатываются;
• в аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко подтвердили обсуждение финансовых и нефинансовых мер;
• в Минфине уточнили, что параметры и критерии поддержки определят после принятия бюджета на 2027–2029 годы.

В Yadro оценили, что 15 млрд рублей вместе с вложениями самих разработчиков потянут одно или два конкурентоспособных решения по модели fabless, когда компания проектирует микросхемы, а выпуск заказывает у контрактного производителя. Технический директор «Мотив НТ» Валерий Канглер согласился с оценкой, но назвал один опытный образец к 2030 году скромной целью и добавил, что разумнее целиться в готовую платформу с подтверждёнными характеристиками, инструментами разработки и перспективой серии.

Работающий кристалл закрывает только часть задачи, потому что ускорителю нужны драйверы, библиотеки и совместимость с популярными нейросетевыми фреймворками, а для обучения больших моделей ещё и быстрая память с нормальным обменом данными между картами. Без софта чип превращается в дорогой кирпич, и для российских команд, которые гоняют пайплайны на PyTorch и привыкли к CUDA, это вопрос рабочего прода. Заказчики смотрят сразу на несколько параметров:

• на производительность в реальных задачах;
• на энергопотребление и доступность железа;
• на возможность запустить боевые нагрузки без переписки софта.

Собственные ИИ-проекты есть у «Байкал электроникс» с направлением Baikal-AI, у НТЦ «Модуль» с архитектурой NeuroMatrix и у «Хайтэк», которая выпускает процессоры для запуска обученных нейросетей. Гендиректор «Байкал электроникс» Андрей Евдокимов отметил, что у «Хайтэк» есть преимущество в виде уже работающего чипа.

Интересно, что процессоры LinQ от «Хайтэк» можно будет ставить на существующие платы без перепроектирования, а в отличие от прошлого поколения они должны потянуть трансформерные архитектуры, рассказал гендиректор компании Андрей Панков.

Старший преподаватель ИТМО Иван Лукашов назвал ещё двух потенциальных участников рынка:

• НПЦ «Элвис», чьи решения подойдут для робототехники и обработки данных с датчиков;
• «Мотив НТ» с нейроморфными процессорами семейства «Алтай» для энергоэффективных вычислений.

Андрей Евдокимов рассказал, что «Байкал электроникс» разработала GPGPU-ядро для будущего ИИ-ускорителя, и связал перспективы проекта с совместимостью с Nvidia CUDA, а опытные образцы при наличии денег могут появиться в 2028 году. Первое поколение Baikal-AI рассчитано на запуск нейросетей прямо на камерах, роботах и беспилотниках без отправки данных на удалённый сервер, второе обещают к 2030 году для обучения крупных моделей. Оба проекта он оценил меньше чем в 15 млрд рублей.

Руководитель по развитию продуктовых решений «К2 Нейротеха» Вячеслав Дегтярев заявил, что на старте разумнее делать процессоры под конкретные задачи, а не замахиваться на универсальный ускоритель уровня топовых зарубежных. Перспективное направление — инференс, то есть запуск готовых нейросетей в видеоаналитике, распознавании речи и обработке данных с датчиков.

Программная совместимость остаётся главной болью, потому что Nvidia CUDA годами обрастала библиотеками, профайлерами и инструментами оптимизации. Новому ускорителю мало выиграть пару бенчмарков, он должен позволять переносить готовые модели без мучительного порта. Для российских ИИ-команд это самый приземлённый критерий, потому что переписывать прод под новое железо никто не хочет.

Пока собственные чипы дозревают, компании ищут замену железу Nvidia уже сейчас:

• в августе MWS AI и Rubytech испытывали комплекс с китайскими графическими ускорителями, коммерческий запуск которого планируют на 2027 год;
• в сентябре обсуждали льготные кредиты и лизинг серверов и GPU, причём поддержка касалась зарубежных ускорителей;
• в октябре рабочая группа по инфраструктуре и центрам обработки данных для ИИ предложила временно разрешить иностранные GPU в комплексах для значимых объектов критической информационной инфраструктуры.

Стоит обратить внимание, что исключение для иностранных GPU рабочая группа предложила оставить только до появления в российских реестрах отечественных ускорителей для крупных фундаментальных моделей.

Заменить импорт одним проектом вряд ли получится, потому что рынку нужны решения для разных нагрузок, от обработки видеопотока на периферии до обучения моделей в дата-центрах.

Эксперты CISOCLUB отметили, что главный вопрос проекта упирается не в рубли, а в зрелость софта, потому что железо без драйверов и поддержки фреймворков нейросети запускать не умеет. Для отечественных заказчиков критической инфраструктуры временное разрешение на иностранные GPU означает зависимость от поставок, которыми они не управляют.

Китайские ускорители в проде тоже требуют отдельной оценки рисков цепочек поставок и доверия к прошивкам. Без чётких условий субсидий и сроков 15 млрд рублей рискуют растечься по нескольким проектам, ни один из которых не дойдёт до серии. Реальной проверкой станет момент, когда первые образцы запустят боевые нагрузки без переписывания кода.

Ранее сообщалось, что нидерландская ASML ожидает превышения спроса на оборудование для производства полупроводников над доступными объёмами поставок в 2027 и 2028 годах. Развитие искусственного интеллекта и строительство дата-центров побуждают производителей чипов ускоренно расширять мощности, тогда как выпуск литографических установок не успевает за растущими потребностями. Некоторые заказчики уже обсуждают закупки оборудования на 2029–2030 годы. ASML намерена увеличить производство и повысить эффективность установок, уже используемых клиентами, но признаёт, что ранее заявленных планов по расширению может оказаться недостаточно.