Гібридна хмарна стратегія для ШІ: Економіка GPU на власних серверах проти хмарних та система прийняття рішень

Оновлено 8 грудня 2025 року

Оновлення грудня 2025: Економіка хмарних GPU зазнала кардинальних змін. AWS знизив ціни на H100 на 44% у червні 2025 року (з ~$7/год до ~$3.90/год). Бюджетні провайдери, такі як Hyperbolic, тепер пропонують H100 за $1.49/год та H200 за $2.15/год. Ціни на купівлю H100 стабілізувалися на рівні $25-40K, з 8-GPU системами за $350-400K. Аналіз точки беззбитковості тепер вказує на хмару для завантаження нижче 60-70%, при цьому оренда економічніша при використанні менше 12 год/день. Ринок оренди GPU зростає з $3.34B до $33.9B (2023-2032), що відображає перехід до гнучкого споживання. Втім, системи Blackwell залишаються обмеженими за наявністю, що робить доступ до власної інфраструктури стратегічною перевагою.

Економіка GPU-інфраструктури створює парадокс для команд ШІ. Хмарні провайдери стягують $35,000 щомісяця за вісім GPU NVIDIA H100, тоді як купівля того самого обладнання коштує $240,000 одноразово.¹ Організації, що навчають великі мовні моделі, стикаються з місячними хмарними рахунками понад $2 мільйони, проте побудова порівнянної власної інфраструктури вимагає експертизи, якої бракує більшості компаній. Рішення між хмарним та власним розгортанням GPU визначає як фінансові результати, так і технічні можливості на роки вперед.

Нещодавній аналіз MobiDev показує, що витрати на хмарні GPU досягають точки беззбитковості з власними розгортаннями вже через 7-12 місяців безперервного використання.² Розрахунок здається простим, поки ви не врахуєте витрати на охолодження, електричну інфраструктуру та інженерний талант, необхідний для обслуговування GPU-кластерів. Розумні організації тепер впроваджують гібридні стратегії, що використовують хмарну еластичність для експериментів, одночасно будуючи власні потужності для передбачуваних навантажень.

Справжня вартість хмарних GPU виходить за межі погодинних тарифів

AWS стягує $4.60 за годину за екземпляр H100, але лічильник ніколи не зупиняється.³ Навчання однієї великої мовної моделі протягом трьох місяців накопичує $100,000 лише на обчислювальні витрати. Плата за вихідний трафік даних додає ще один рівень витрат: AWS стягує $0.09 за ГБ за передачу даних, що перевищує 10 ТБ щомісяця.⁴ Організації, що переміщують навчальні набори даних між регіонами або хмарними провайдерами, стикаються з шестизначними рахунками за передачу.

Зарезервовані екземпляри зменшують витрати на 40-70%, але прив'язують організації до трирічних зобов'язань.⁵ Ландшафт GPU еволюціонує настільки швидко, що сьогоднішній H100 стає застарілим обладнанням завтра. Компанії, які підписали трирічні угоди на зарезервовані екземпляри для GPU V100 у 2021 році, тепер спостерігають, як конкуренти розгортають H100 з у 9 разів кращою продуктивністю на долар.⁶

Хмарні провайдери включають приховані витрати у свої GPU-пропозиції. Мережеве сховище коштує $0.10 за ГБ щомісяця, додаючи $100,000 щорічно за скромний набір даних на 1 ПБ.⁷ Балансувальники навантаження, API-шлюзи та сервіси моніторингу збільшують витрати. Організації часто виявляють, що їхнє «просте» хмарне розгортання коштує втричі більше початкової оцінки GPU, коли враховуються всі сервіси.

Власні розгортання вимагають значного капіталу, але забезпечують довгострокову економію

Побудова власної GPU-інфраструктури вимагає суттєвих початкових інвестицій. Вісім GPU NVIDIA H100 коштують $240,000 лише за обладнання.⁸ Інфраструктура живлення та охолодження додає ще $150,000 за одну стійку на 40 кВт. Мережеві комутатори, здатні забезпечити 400 Гбіт/с зв'язку GPU-GPU, коштують $50,000. Загальні інвестиції в інфраструктуру наближаються до $500,000, не враховуючи простір дата-центру, резервні системи живлення чи персонал.

Аналіз TCO від Lenovo демонструє, що власна GPU-інфраструктура окупається протягом 18 місяців для організацій, що запускають безперервні ШІ-навантаження.⁹ Математика стає переконливою у масштабі. Кластер на 100 GPU коштує $3 мільйони на побудову, але накопичив би $4.2 мільйони річних хмарних витрат. Через три роки власне розгортання економить $9.6 мільйонів, забезпечуючи повний контроль над обладнанням, програмним забезпеченням та даними.

Операційні витрати на власну інфраструктуру залишаються передбачуваними. Витрати на електроенергію в середньому становлять $0.10 за кВт·год, що перетворюється на $35,000 щорічно для GPU-стійки на 40 кВт.¹⁰ Охолодження додає 30% до витрат на електроенергію. Контракти на обслуговування становлять 10-15% від вартості обладнання щорічно. Навіть з цими постійними витратами власні розгортання коштують на 65% менше, ніж хмарні еквіваленти за п'ять років.

Гібридні архітектури балансують гнучкість з оптимізацією витрат

Провідні ШІ-організації впроваджують гібридні стратегії, що використовують як хмарну, так і власну інфраструктуру. Anthropic підтримує основну навчальну інфраструктуру на власних серверах, використовуючи хмару для експериментальних навантажень.¹¹ Такий підхід мінімізує постійні витрати, зберігаючи гнучкість для швидкого масштабування.

Introl допомагає організаціям впроваджувати гібридні GPU-стратегії у 257 локаціях по всьому світу, керуючи розгортаннями від одиночних стійок до інсталяцій на 100,000 GPU.¹² Наші інженери проектують архітектури, що безперешкодно переміщують навантаження між власною та хмарною інфраструктурою на основі вимог до вартості, продуктивності та доступності. Організації отримують хмарну гнучкість без прив'язки до постачальника.

Характеристики навантаження визначають оптимальне розміщення. Навчальні прогони, що вимагають постійного доступу до GPU протягом тижнів, належать власній інфраструктурі. Навантаження виведення зі змінним попитом підходять для хмарного розгортання. Середовища розробки та тестування виграють від хмарної еластичності. Виробничі системи вимагають передбачуваності власної інфраструктури. Ключ полягає у відповідності патернів навантаження економіці інфраструктури.

Система прийняття рішень щодо інвестицій у GPU-інфраструктуру

Організації повинні оцінити п'ять факторів при виборі між хмарним та власним розгортанням GPU:

Рівень використання: Хмара стає дорогою при використанні вище 40%. Організації, що запускають GPU більше 10 годин щодня, економлять гроші з власною інфраструктурою.¹³ Порахуйте ваші середні GPU-години щомісяця та помножте на хмарні погодинні тарифи. Якщо річна вартість перевищує 50% витрат на власне обладнання, побудова власної інфраструктури має фінансовий сенс.

Передбачуваність навантаження: Стабільні навантаження сприяють власному розгортанню. Змінні або експериментальні навантаження підходять для хмари. Картографуйте ваші патерни навантаження за шість місяців. Послідовні базові лінії вказують на можливості власної інфраструктури. Різкі піки та падіння свідчать про цінність хмарної гнучкості.

Технічна експертиза: Власна інфраструктура вимагає спеціалізованих навичок. Адміністрування GPU-кластерів, мережі InfiniBand та системи рідинного охолодження потребують спеціалізованої експертизи. Організації без існуючих HPC-команд повинні врахувати $500,000 щорічно на кваліфікований персонал.¹⁴ Хмарні розгортання абстрагують значну частину складності, але все ще вимагають експертизи хмарної архітектури.

Доступність капіталу: Власна інфраструктура вимагає значного початкового капіталу. Варіанти лізингу існують, але збільшують загальні витрати на 20-30%.¹⁵ Хмара працює на моделях операційних витрат, що зберігають капітал для інших інвестицій. Враховуйте структуру капіталу вашої організації та інвестиційні пріоритети.

Гравітація даних: Великі набори даних створюють гравітаційні сили, що притягують обчислювальні ресурси. Переміщення 1 ПБ навчальних даних коштує $92,000 у вигляді плати за вихідний трафік з AWS.¹⁶ Організації з масивними наборами даних виграють від розміщення обчислень поруч зі сховищем. Оцініть ваш обсяг даних та патерни переміщення.

Дорожня карта впровадження гібридної GPU-інфраструктури

Почніть з хмари для перевірки концепції та початкової розробки. Такий підхід валідує ШІ-ініціативи без значних капітальних зобов'язань. Моніторте патерни використання, витрати та метрики продуктивності протягом трьох місяців. Документуйте характеристики навантаження, патерни переміщення даних та загальні хмарні витрати.

Визначте навантаження, придатні для міграції на власну інфраструктуру. Зосередьтеся спочатку на послідовних, тривалих навчальних завданнях. Розрахуйте точку беззбитковості, поділивши витрати на власну інфраструктуру на місячну економію на хмарі. Більшість організацій досягають беззбитковості протягом 8-14 місяців.

Нарощуйте власні потужності поступово. Почніть з одного GPU-вузла для валідації вашої архітектури. Масштабуйтеся до повної стійки, коли операційні процедури дозріють. Розширюйтеся до кількох стійок, коли попит виправдовує інвестиції. Інженерні команди Introl допомагають організаціям масштабуватися від пілотних розгортань до масивних GPU-кластерів, підтримуючи операційну досконалість.

Впроваджуйте інструменти оркестрації навантажень, що охоплюють хмарну та власну інфраструктуру. Kubernetes з GPU-операторами забезпечує безперешкодну міграцію навантажень.¹⁷ Slurm надає розширене планування для HPC-навантажень.¹⁸ Обирайте інструменти, що підтримують ваші специфічні патерни навантаження та операційні вимоги.

Реальна економіка гібридних розгортань

Компанія фінансових послуг, що навчала моделі виявлення шахрайства, стикалася з місячними рахунками AWS на $180,000. Вони побудували власний кластер на 32 GPU за $1.2 мільйона. Хмарні витрати знизилися до $30,000 щомісяця для пікових потужностей. Інфраструктура окупилася за вісім місяців, забезпечивши у 5 разів більше обчислювальних потужностей.

Компанія автономних транспортних засобів запускала безперервні навчальні навантаження вартістю $400,000 щомісяця в Google Cloud. Вони інвестували $3 мільйони у власний об'єкт на 100 GPU. Використання хмари змістилося на розробку та тестування, зменшивши місячні витрати до $50,000. Річна економія перевищила $4 мільйони при покращенні пропускної здатності навчання у 3 рази.

Фармацевтична компанія, що моделювала згортання білків, витрачала $2.4 мільйони щорічно на екземпляри Azure GPU. Вони співпрацювали з Introl для побудови кластера на 200 GPU з рідинним охолодженням за $6 мільйонів. Об'єкт обробляє базові навантаження, зберігаючи хмарні акаунти для сезонних піків. Економія першого року досягла $1.8 мільйона з прогнозованою п'ятирічною економією $15 мільйонів.

Майбутні міркування для стратегії GPU-інфраструктури

Ландшафт GPU швидко еволюціонує. B200 від NVIDIA пропонує у 2.5 рази кращу продуктивність порівняно з H100 за подібні ціни.¹⁹ MI300X від AMD забезпечує конкурентну продуктивність з потенційними ціновими перевагами.²⁰ Gaudi 3 від Intel націлений на чутливі до ціни розгортання.²¹ Інфраструктурні рішення сьогодні повинні враховувати обладнання завтрашнього дня.

Доступність електроенергії стає обмежуючим фактором для великих розгортань. Дата-центри борються за забезпечення 40-100 кВт на стійку для GPU-кластерів.²² Організації, що планують масивну ШІ-інфраструктуру, повинні забезпечити потужності електроенергії на роки вперед. Регіони з достатньою відновлюваною енергією приваблюють інвестиції в ШІ-інфраструктуру.

Архітектури моделей продовжують еволюціонувати в напрямку ефективності. Моделі mixture-of-experts зменшують вимоги до обчислень у 4-10 разів.²³ Техніки квантизації зменшують моделі без значної втрати точності.²⁴ Інфраструктурні стратегії повинні залишатися достатньо гнучкими, щоб скористатися алгоритмічними покращеннями.

Матриця швидких рішень

Хмара проти власної інфраструктури за рівнем використання:

Посібник з розміщення навантажень:

Порівняння витрат (система 8×H100):

Ключові висновки

Для фінансових команд: - Хмара досягає беззбитковості при 40% використання; власна інфраструктура виграє вище 60% - Приховані витрати: вихідний трафік ($0.09/ГБ), сховище ($0.10/ГБ/міс), прив'язка до зарезервованих екземплярів - 5-річна TCO власної інфраструктури: на 65% менше за хмару при високому використанні - Лізинг дод

[Контент скорочено для перекладу]