17.07.2026  Новости

Для обучения ИИ-моделей требуется высокопроизводительные GPU-серверы, но как только модель обучена и переходит в режим эксплуатации (inference), на первый план выходит скорость отклика, то есть одним из решающих факторов становится физическое расстояние между пользователем и дата-центром, в котором развернута облачная платформа. Владимир Лебедев, директор по развитию бизнеса сервис-провайдера M1Cloud, рассказал, что разница принципиальна: при обучении оптимизируется стоимость за час GPU-времени, при инференсе — стоимость каждой миллисекунды задержки исчисляется в потерянных клиентах. Уже более 10 лет назад компания Amazon выяснила, что каждые 100 мс задержки приводят к снижению продаж на 1%. Сейчас для ИИ-сервисов ставки еще выше: если рекомендательная модель отвечает с задержкой, пользователь уже принял решение без нее. Современные ИИ-приложения работают в реальном времени. Чат-бот должен начать генерировать ответ за доли секунды. Рекомендательная система в e-commerce должна подобрать товары до того, как покупатель прокрутит страницу. Система антифрод в банке должна принять решение о блокировке транзакции за 50–200 миллисекунд — пока карта еще «в терминале». Каждая из этих задач решается в реальном времени и критически зависит от задержки сети. Латентность перестает быть инженерной абстракцией и становится прямым фактором выручки и потерь. Эксплуатация ИИ-сервиса — это непрерывный поток запросов от реальных пользователей, каждый из которых ожидает мгновенного ответа. В этом ... читать далее.