TechCrunch сообщает, что модели искусственного интеллекта продолжают становиться более мощными, однако каждый новый шаг требует все больше вычислительных мощностей, энергии и инфраструктуры. Как далеко может зайти это развитие? Cerebras Systems на протяжении последнего десятилетия оспаривает основное предположение о вычислениях в области ИИ: что все более мощные модели должны зависеть от традиционных архитектур чипов. Компания разработала свой подход, основанный на вычислениях на уровне ваферов, и сегодня предоставляет вычислительные мощности для ИИ как через локальные системы, так и через свою облачную платформу. На мероприятии TechCrunch Disrupt 2026 генеральный директор и соучредитель Cerebras Systems Андрю Фельдман выступит на сцене с темой «Может ли ИИ продолжать масштабироваться?». Он обсудит растущий спрос на вычислительные мощности, энергию и инфраструктуру, а также то, как Cerebras подходит к этим ограничениям иначе и что произойдет, если сегодняшние аппаратные средства для ИИ достигнут своих пределов. Андрю Фельдман основал Cerebras в 2015 году после многих лет работы в области вычислительной инфраструктуры. До Cerebras он соучредил и возглавил стартап SeaMicro, который разрабатывал энергоэффективные микросерверы, и который был приобретен AMD в 2012 году. Ранее он занимал руководящие должности в Force10 Networks и Riverstone Networks. В Cerebras Фельдман и его соучредители взялись за задачу, которую долго считали непрактичной: вывод вычислений на уровне ваферов на рынок. Вместо того чтобы резать кремниевый вафер на отдельные чипы, Cerebras разработала процессор, построенный на самом вафере, архитектуру, специально предназначенную для сложных задач ИИ. Теперь Cerebras масштабирует этот подход по мере роста спроса на вычислительные мощности для ИИ. Компания привлекла 5,5 миллиарда долларов в ходе IPO в мае и подписала многолетнее соглашение с OpenAI на поставку 750 мегаватт систем Cerebras с 2026 по 2028 год. В августе Cerebras представила CS-4, последнюю генерацию своей инфраструктуры на уровне ваферов для ИИ. Могут ли такие подходы, как у Cerebras, обеспечить вычислительные мощности, необходимые для все более мощного ИИ, и сможет ли инфраструктура за ними поддерживать этот рост? В августе компания сообщила о более чем 600 мегаваттах мощности дата-центров, доступных или находящихся под контрактом, которые будут готовы к концу 2027 года, и заявила, что увеличивает производственные мощности более чем в десять раз в 2026 году. Она также планирует запустить первую мощность дата-центра в Европе в этом году и расширить ее до 200 мегаватт к концу 2027 года. Масштабирование ИИ не сводится только к проектированию более мощного процессора. Оно требует достаточной физической инфраструктуры для эффективного использования этих вычислительных мощностей. Для основателей, инвесторов и технологических лидеров, принимающих решения в области инфраструктуры ИИ, Фельдман сможет объяснить эти ограничения: куда движется спрос на вычисления, что необходимо для его поддержки и где сегодняшние аппаратные средства могут достичь своих пределов. Cerebras преследовала идеи вычислений на уровне ваферов задолго до сегодняшнего бума в области инфраструктуры ИИ и теперь масштабирует свои вычислительные и производственные мощности по мере ускорения спроса на ИИ. На Disrupt Фельдман обсудит, что растущий спрос на вычисления, энергию и инфраструктуру означает для будущего ИИ и что может произойти, если традиционные аппаратные средства не смогут справиться с нагрузкой. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.