Інфраструктура для інференсу та навчання ШІ: чому економіка розходиться

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення за грудень 2025 року: Прогнозується, що інференс досягне 65% обчислювальних потужностей ШІ до 2029 року, що становитиме 80-90% витрат на системи ШІ протягом життєвого циклу. Індекс ШІ Стенфорда за 2025 рік показує, що вартість інференсу знизилася з $20 до $0,07 за мільйон токенів. Моделі з міркуванням, такі як DeepSeek R1, споживають у 150 разів більше обчислювальних потужностей, ніж традиційний інференс, розмиваючи межу між навчанням та інференсом. Google TPU забезпечують у 4,7 рази кращу ціну за продуктивність для робочих навантажень інференсу, оскільки альтернативи NVIDIA набирають популярності.

Ринок інференсу ШІ зросте зі $106 мільярдів у 2025 році до $255 мільярдів до 2030 року із середньорічним темпом зростання 19,2%.¹ Робочі навантаження інференсу становитимуть приблизно дві третини всіх обчислень ШІ у 2026 році, порівняно з третиною у 2023 році та половиною у 2025 році.² Gartner прогнозує, що 55% витрат на IaaS, оптимізовану для ШІ, підтримуватиме робочі навантаження інференсу у 2026 році, досягнувши понад 65% до 2029 року.³ Перехід від інфраструктури ШІ, орієнтованої на навчання, до орієнтованої на інференс, змінює те, як організації повинні планувати розгортання GPU, оптимізувати операції та керувати витратами.

Галузеві звіти вказують, що інференс може становити від 80% до 90% витрат на виробничу систему ШІ протягом життєвого циклу, оскільки він працює безперервно.⁴ Навчання являє собою періодичні інвестиції при оновленні моделей. Інференс тягне за собою постійні витрати, де кожне передбачення споживає обчислювальні потужності та електроенергію.⁵ Організації, що оптимізують інфраструктуру для робочих навантажень навчання, можуть опинитися в невигідному становищі, коли інференс стає домінуючим навантаженням.

Фундаментальна різниця

Навчання зосереджується на обробці великих наборів даних та виконанні складних обчислень, що часто вимагає високопродуктивного обладнання, такого як кілька GPU або TPU.⁶ Фаза навчання обробляє масивні набори даних, що потребують інтенсивних обчислень протягом днів або тижнів. Інференс порівняно простіший, часто працює на одному GPU або навіть CPU.⁷

Робочі навантаження навчання характеризуються нерівномірними, високоінтенсивними обчислювальними циклами, які створюють значне навантаження на системну інфраструктуру.⁸ Навчання схоже на марафон, де організації максимізують загальну пропускну здатність, навіть якщо кожен крок займає час.⁹ Інференс схожий на спринти, де мета — мінімізувати час обробки кожного вхідного запиту.¹⁰ Різні цілі оптимізації вимагають різних конструкцій інфраструктури.

Системи навчання оптимізують пропускну здатність. Системи інференсу оптимізують затримку.¹¹ Сучасні розгортання дедалі більше розмивають цю межу, оскільки робочі навантаження з міркуванням споживають більше GPU під час інференсу.¹² На демонстрації GTC NVIDIA показала, що модель з міркуванням, така як R1 від DeepSeek, відповідала у 20 разів більшою кількістю токенів, використовуючи у 150 разів більше обчислень, ніж традиційна модель для складної задачі.¹³

Інфраструктурні наслідки моделей з міркуванням змінюють розрахунки. Те, що раніше виглядало як робочі навантаження інференсу, тепер може вимагати інфраструктури класу навчання.

Вимоги до інфраструктури суттєво відрізняються

Інфраструктура навчання надає пріоритет сирій обчислювальній потужності та кількості вузлів. Найважливіше — отримати якомога більше багатоядерних процесорів та GPU.¹⁴ Набори даних для навчання вимагають великої ємності зберігання з високоємними SSD або NVMe накопичувачами.¹⁵ Пропускна здатність мережі між вузлами забезпечує колективні операції, яких вимагає розподілене навчання.

Кластери інференсу повинні оптимізувати продуктивність з простішим обладнанням, меншим енергоспоживанням, ніж кластери навчання, але з найнижчою можливою затримкою.¹⁶ Сервіси інференсу повинні відповідати протягом мілісекунд, щоб забезпечити плавний користувацький досвід.¹⁷ Для безпілотних автомобілів або систем виявлення шахрайства затримки можуть бути катастрофічними.¹⁸

Вибір обладнання відображає ці різні вимоги. Навчання природно тяжіє до найпотужніших доступних GPU. Робочі навантаження інференсу більш лаконічні та менш вимогливі, що робить доступніші комбінації GPU-CPU, такі як AMD Instinct MI300A, розумним вибором.¹⁹

Малі проєкти інференсу, що працюють з моделями на 7 мільярдів параметрів, потребують від 16 до 24 гігабайт VRAM і можуть працювати зі споживчими GPU.²⁰ Середні розгортання, що обробляють моделі на 13-30 мільярдів параметрів, вимагають від 32 до 80 гігабайт VRAM і виграють від карт професійного класу.²¹ Діапазон життєздатних варіантів обладнання для інференсу перевищує те, що дозволяє навчання.

Структура витрат та оптимізація

Організації наразі повідомляють про приблизно рівний розподіл використання інфраструктури ШІ: прийом та підготовка даних — 35%, навчання та дотюнінг моделей — 32%, інференс — 30%.²² Баланс зміститься, коли інференс почне домінувати в споживанні обчислень.

NVIDIA домінувала в навчанні ШІ, але інференс представляє інший конкурентний ландшафт.²³ Коли витрати на інференс стають у 15-118 разів більшими, ніж на навчання, на основі даних OpenAI за 2024 рік, вартість за мільйон токенів стає метрикою, яка має значення.²⁴ Ефективність інфраструктури інференсу безпосередньо впливає на прибутковість сервісу.

Індекс ШІ Стенфорда за 2025 рік документує драматичні покращення продуктивності обладнання за долар, при цьому витрати на інференс знизилися з $20 до $0,07 за мільйон токенів.²⁵ Зниження витрат уможливлює застосування, які раніше були неекономічними, одночасно підвищуючи очікування щодо ефективності інфраструктури.

Google TPU забезпечують у 4,7 рази кращу продуктивність за долар та на 67% нижче енергоспоживання для робочих навантажень інференсу.²⁶ Anthropic, Meta та Midjourney перевели робочі навантаження на TPU.²⁷ Хмарні клієнти, обмежені постачанням або ціноутворенням NVIDIA, оцінюють прискорювачі AMD Instinct.²⁸ Ринок інференсу залишається конкурентним у спосіб, якого ніколи не було в навчанні.

Техніки оптимізації для інференсу

Оптимізація моделі зменшує обчислювальне навантаження, зберігаючи точність. Техніки, включаючи квантизацію, прунінг та дистиляцію, зменшують робочі навантаження.²⁹ Структурований прунінг поєднує апаратну ефективність з інтелектуальною програмною оптимізацією для обслуговування масивних моделей у масштабі без вибухового зростання витрат на інфраструктуру.³⁰

Техніки розгортання зменшують хмарні витрати. Батчинг групує запити інференсу для максимізації використання GPU.³¹ Автомасштабування динамічно регулює екземпляри GPU на основі трафіку.³² Гібридне розгортання виконує інференс, критичний до затримки, на GPU, перекладаючи фонові завдання на CPU.³³ Ці стратегії можуть зменшити хмарні рахунки на 30% або більше без погіршення продуктивності.³⁴

Оптимізовані системи інференсу досягають у 5-10 разів кращого співвідношення ціна-продуктивність порівняно з неоптимізованими розгортаннями.³⁵ Організації, що розгортають системи, оптимізовані для інференсу, повідомляють про зниження витрат на інфраструктуру на 60-80% при одночасному покращенні часу відповіді.³⁶

NVIDIA розробила Triton Inference Server як платформу з відкритим кодом, здатну обслуговувати моделі з будь-якого фреймворку ШІ.³⁷ Консолідуючи сервери інференсу, специфічні для фреймворків, Triton спростив розгортання та збільшив потужність прогнозування.³⁸ NVIDIA Dynamo працює з Kubernetes для управління одновузловим та багатовузловим інференсом ШІ, інтегруючись з керованими сервісами Kubernetes від усіх основних хмарних провайдерів.³⁹

Стратегії масштабування відрізняються

Робочі навантаження інференсу можуть бути легшими за навчання, але вони вимагають стратегічного масштабування для забезпечення продуктивності в реальному часі, коливання попиту та ефективності інфраструктури.⁴⁰ Вертикальне чи горизонтальне масштабування впливає на те, як стеки інференсу обробляють пропускну здатність, затримку та розмір моделі.⁴¹

Робочі навантаження навчання масштабуються шляхом додавання більшої кількості GPU та вузлів для скорочення часу навчання. Тривалість навантаження відома заздалегідь. Вимоги до потужності передбачувані. Робочі навантаження інференсу масштабуються для задоволення попиту користувачів, який змінюється залежно від часу доби, сезону та зовнішніх подій. Непередбачуваність вимагає різних підходів до планування потужностей.

Експерти прогнозують, що до 2030 року близько 70% усього попиту на центри обробки даних буде надходити від застосувань інференсу ШІ.⁴² Прогноз обчислень ШІ на 2027 рік оцінює 10-кратне збільшення глобальних обчислень, релевантних для ШІ, до кінця 2027 року.⁴³ Такий масштаб вимагає інвестицій в інфраструктуру, які передбачають зростання інференсу, а не будують для сьогоднішніх потреб навчання.

Ера інференсу вимагає іншої інфраструктури

Більшість інфраструктури ШІ, побудованої на сьогодні, оптимізована для навчання — тривалих, обчислювально інтенсивних завдань у великих централізованих об'єктах.⁴⁴ Робочі навантаження інференсу працюють по-іншому. Величезний обсяг інференсу спонукає хмарних провайдерів шукати більш економічно ефективні рішення.⁴⁵

Витрати на застосування, орієнтовані на інференс, досягнуть $20,6 мільярда, порівняно з $9,2 мільярда у 2025 році.⁴⁶ Ринок чіпів, оптимізованих для інференсу, зросте до понад $50 мільярдів у 2026 році.⁴⁷ Інвестиції відображають визнання того, що інференс потребує спеціалізованої інфраструктури, а не перепрофільованих систем навчання.

Сегмент GPU домінує на ринку інференсу завдяки перевагам у паралельній обробці та широкому впровадженню в центрах обробки даних для інференсу великих моделей.⁴⁸ Однак спеціалізовані провайдери, що зосереджуються на інфраструктурі, оптимізованій для інференсу, часто забезпечують нижчу затримку, передбачуваніше ціноутворення та спрощені функції масштабування.⁴⁹

Організаціям слід продовжувати навчати великі моделі на GPU H100 або H200, використовуючи B200 або B300 для інференсу та завдань розгортання, де Blackwell забезпечує найбільші переваги в пропускній здатності та затримці.⁵⁰ Гібридний підхід оптимізує інвестиції в інфраструктуру для різних типів навантажень, а не використовує один тип GPU для всього.

Стратегічні наслідки

Розходження між вимогами до інфраструктури навчання та інференсу має кілька наслідків для організацій, що планують розгортання ШІ.

Планування потужностей повинно передбачати зростання інференсу. Організації, що будують інфраструктуру переважно для навчання, можуть виявити, що вона погано підходить для робочих навантажень інференсу, які домінуватимуть через роки. Планування для обох типів навантажень з самого початку дозволяє уникнути дорогих переробок.

Експертиза оптимізації стає ціннішою. Техніки, що покращують ефективність інференсу, включаючи квантизацію, батчинг та автомасштабування, мають більший вплив на витрати, ніж оптимізації навчання, оскільки інференс працює безперервно.

Вибір постачальника повинен враховувати економіку інференсу. Конкурентна динаміка відрізняється від навчання. Альтернативні апаратні платформи пропонують значні цінові переваги для інференсу, яких вони не можуть забезпечити для навчання.

Географічний розподіл може відрізнятися. Робочі навантаження навчання концентруються в місцях з найбільшими обчислювальними потужностями. Робочі навантаження інференсу виграють від розподілу для зменшення затримки до користувачів. Інфраструктурний слід організацій з інтенсивним інференсом може охоплювати більше локацій.

Перехід від інфраструктури ШІ, орієнтованої на навчання, до орієнтованої на інференс представляє перехід від створення можливостей ШІ до їх масштабного розгортання. Організації, що визнають цей перехід і відповідно планують інфраструктуру, працюватимуть ефективніше, ніж ті, що оптимізують для профілю навантажень учорашнього дня.

Швидка рамка прийняття рішень

Вибір інфраструктури за типом навантаження:

Порівняння витрат — Навчання проти Інференсу:

Ключові висновки

Для архітекторів інфраструктури: - Інференс становить 80-90% витрат на ШІ протягом життєвого циклу — агресивно оптимізуйте інфраструктуру інференсу - Навчання

[Вміст скорочено для перекладу]