Если вы еще не в этой волне — это вопрос времени. Компании почти во всех отраслях внедряют ИИ-функции как ключевые элементы продуктов и внутренних процессов.
В 2024 году корпоративные расходы на генеративный ИИ выросли более чем в 6 раз (до ~13,8 млрд долларов) по сравнению с 2023-м — это явный сигнал, что бизнес переходит от пилотов к полноценной реализации ИИ-стратегий.
Проще говоря, ИИ стал критически важным. И эта волна внедрения заметно влияет на тренды VPS-хостинга и на то, какую инфраструктуру выбирают компании. И при чем здесь VPS, некоторые из которых даже не предлагают GPU?
ИИ с нами давно. Что изменилось?
AI меняет VPS не только снаружи, но и изнутри. Предложения становятся более узкоспециализированными, направленными, например, на более высокую скорость обработки операций или расширенное NVMe хранилище — и это как раз то, что нужно для разделения процессов в ИИ-проектах.
Раньше вы могли купить облачный инстанс с GPU или выделенный сервер с GPU и вдоволь наслаждаться ресурсами для развития модели. Но GPU — это не всегда самое важное. Некоторые операции, связанные с развитием ИИ, можно вести на CPU. И в какой-то момент, это становится выгодным разделением мощностей.
Много данных = много серверов, это логично. Но каких именно серверов? Не будете же вы скупать выделенные серверы с GPU каждый раз, когда вы сталкиваетесь с масштабом больших работ. Это подставляет бизнесам дополнительную задачку — выстроить логичную серверную инфраструктуру по бюджету и затрачиваемым ресурсам. Поэтому сейчас вы чаще встретите ИИ-стартапы, у которых помимо сервера или инстанса с GPU стоит еще парочка VPS.
Предобученные модели, а не разработка с нуля
Как отметили в одном опросе, многие компании скорее выберут «надежную и экономически эффективную эксплуатацию предобученных моделей», а не разработку новых алгоритмов с нуля.
Сегодня доминируют такие ИИ-нагрузки, как инференс (запуск модели для предсказаний или генерации контента), встраивание ИИ в продуктовые функции (например, чат-боты поддержки, рекомендательные системы, код-ассистенты) и автоматизация задач — а не чистая R&D-работа или разработка моделей.
И, конечно, для этого не всегда нужен топовый сервер с GPU.
Компаниям больше не нужна лаборатория уровня PhD, чтобы использовать ИИ. Можно взять готовую модель и развернуть ее через инструменты вроде Hugging Face Hub и эффективные библиотеки для инференса. Такая демократизация приводит к тому, что длинный хвост разработчиков и стартапов запускает ИИ-нагрузки на собственных серверах, а не полагается исключительно на несколько крупных облачных AI API.
Почему именно VPS?
VPS для ИИ часто оказывается тарифным решением с более выгодным соотношением цена/производительность для стабильных, умеренных нагрузок — по сравнению с полностью управляемыми облаками. Ресурсы те же, но вы получаете масштабирование как в облаке, не оплачивая облачную наценку.
VPS дает больше контроля и гибкости. Это ничем не прикрытый контроль над инфраструктурой вместо ограничений управляемого сервиса. Вы управляете ресурсами, ценой и данными на сервере в рамках ваших требований по приватности и комплаенсу.
И последнее: VPS — это доступно. Во многих хороших смыслах.
CPU vs GPU для AI-задач
GPU отлично справляются со сложной математикой — особенно когда одну и ту же операцию нужно прогонять тысячи раз параллельно. CPU, наоборот, сильны там, где много разнородных задач, сложная логика и оркестрация процессов.
- ETL и подготовка данных, токенизация, объединения данных, классический ML (деревья, линейные модели), инференс небольших LLM (квантованные 3–7B, умеренный QPS) лучше на CPU.
- Обучение и fine-tuning CNN/Transformer, обучение и генерация diffusion-моделей, высокопроизводительный инференс лучше делать на GPU.
И да, инференс небольших LLM может работать и на CPU, и на GPU. Но в реальной инфраструктуре процессы все равно нужно разделять, чтобы не загружать один-единственный сервер с GPU всем подряд.
Как сейчас устроена ИИ-инфраструктура в разрезе большинства проектов?
Большинство прикладных AI-задач на уровне бизнеса не требуют специализированных ускорителей и могут спокойно работать на CPU.
Условно, если у сервиса мало пользователей, дорогая GPU-машина простаивает 90% времени и превращается в топку бюджета, а при наплыве пользователей она уже не вывозит и заставляет всех ждать часами
Модель в продакшене обычно обслуживает запросы пользователей в реальном времени, где в приоритет ставятся стабильность и время ответа. Это то, для чего подойдет сервер с многоядерным CPU, чем машина с видеокартой.
Обучение крупных нейросетей действительно ускоряется GPU, иначе обучение заняло бы годы. Но вот множество вспомогательных шагов – предобработка данных, классические алгоритмы машинного обучения, инференс – лучше масштабируются на CPU-серверах с низкой задержкой.
Чистая практика. Тяжелые задачи выполняются на отдельном GPU, а легкие – на обычном сервере с CPU. Немедленного масштабирования или апгрейда потребует скорее GPU, чем парочка CPU VPS (которые и так легко масштабировать в моменте).
Несколько мыслей на конец
VPS больше не воспринимается как дешевый хостинг для блога или приложения (хотя и с этими задачами он справляется на ура).
Специализированные GPU-узлы и кластеры CPU-серверов стали стандартом для команд, которые не прожигают бюджеты и могут спокойно масштабироваться, когда это нужно. А хостинг-провайдеры предлагают VPS с таким соотношением цена/производительность, что они уже не ощущаются как компромиссный бюджетный хостинг.
Прямо сейчас видно, как провайдеры перестраивают линейки: появляются GPU VPS, высокопроизводительное хранилище и AI-ready софт-стэки. Бизнес выбирает эти гибкие серверы, чтобы разворачивать и обслуживать модели машинного обучения. Так что ИИ — это уже не только то, что работает на VPS; он начинает влиять и на функционал самой услуги.
