Компания Moonshot Energy, занимающаяся модульной инфраструктурой, QumulusAI и Connect Nation Internet Exchange Points представили планы по проектированию и развертыванию QAI Moon Pods на 25 площадках по всей территории США, с последующим расширением до 125 городов.

В рамках сотрудничества объединены нейтральные к операторам связи межсетевые соединения компаний, модульная инфраструктура для ИИ и услуга GPU-as-a-Service для создания масштабируемой национальной инфраструктуры для задач вывода и обработки данных в рамках ИИ, что позволит сократить задержки и расширить вычислительные возможности ИИ за пределы возможностей традиционных гипермасштабных центров обработки данных.

Первое развертывание начнется к июлю 2026 года в кампусе Университета штата Вичита в Канзасе, после чего ожидается расширение на 25 других городов. Компании определили до 125 площадок в исследовательских кампусах американских университетов и муниципалитетах. 

«Мы создаём точки обмена интернет-трафиком и модели искусственного интеллекта — это не центр обработки данных, и мы не строим мегаватты или гигаватты», — заявил со-генеральный директор IXP, добавив, что развертывание модулей ИИ занимает несколько месяцев, а не лет.

Модульный подход

Модульные блоки мощностью 2000 кВт разработаны и изготовлены компанией Moonshot, а инфраструктура для графических процессоров обеспечивается компанией QumulusAI. Компании заявляют, что модули ИИ обеспечат вычисления с низкой задержкой на периферии сети без ограничений, связанных с подключением к крупным гипермасштабным центрам обработки данных. 

«Это партнерство представляет собой физическое сближение источников энергии, вычислительных мощностей и межсоединений именно в той точке, где растет спрос на искусственный интеллект», — заявил в своем заявлении Итан Элленберг, генеральный директор Moonshot. 

Стивен Диккенс, генеральный директор и аналитик HyperFrame Research, заявил изданию Data Center Knowledge , что это сотрудничество направлено на удовлетворение потребностей в недостаточно охваченных инфраструктурой регионах. 

«Это приближает обработку данных к периферии сети», — сказал он. «Мы создаём огромные центры обработки данных для обучения, и они отлично подходят для своих целей — обучения. Но, вероятно, в ближайшие несколько лет мы увидим десятикратное увеличение объёма используемых графических процессоров для обработки данных. Это привлечёт компьютерное зрение, интеллектуальную розничную торговлю, интеллектуальное производство и здравоохранение. Для всех этих вариантов использования необходим доступ к графическим процессорам с хорошей задержкой передачи данных».

Он добавил: «Существует множество различных отраслей, которым потребуется искусственный интеллект, и он понадобится им на местном уровне».

Игра на рынке выводов

Компании увидели возможность удовлетворить спрос на вычислительные ресурсы в регионах, где отсутствуют дорогостоящие графические процессоры в центрах обработки данных.

«Все рабочие нагрузки все чаще требуют вывода данных, чувствительны к задержкам и распределены, но инфраструктура не успевает за этим развитием», — сказал Майк Манискало, генеральный директор QumulusAI. «Это партнерство позволяет нам размещать вычислительные ресурсы GPU непосредственно на периферии сети, где перемещаются данные и принимаются решения… мы создаем национальную платформу, которая делает высокопроизводительные вычисления в области ИИ практичными, масштабируемыми и экономически выгодными за пределами гипермасштабных центров обработки данных».