Amazon представила AI Factories для суверенного ИИ в дата-центрах клиентов
Amazon Web Services (AWS) представила новый продукт AI Factories, предназначенный для государственных организаций и крупных корпораций, которые стремятся к полному суверенитету данных.
Суть продукта заключается в том, что клиент предоставляет собственную инфраструктуру — дата-центр и электроэнергию, — а AWS разворачивает на этой площадке готовую, полностью управляемую систему искусственного интеллекта, которую можно объединить с другими облачными сервисами компании.
Это позволяет обрабатывать конфиденциальную информацию, не отправляя ее за пределы контролируемой территории, что отвечает жестким требованиям регуляторов и потребностям в защите от конкурентов.
Технологической основой для этого решения стало сотрудничество с Nvidia, которая использует термин AI Factories для своих аппаратных комплексов. Клиенты могут оснастить свою локальную фабрику либо новейшими графическими процессорами Nvidia Blackwell, либо чипом собственной разработки Amazon — Trainium3.
Система работает на базе сетевых технологий, систем хранения и безопасности AWS и имеет возможность подключения к таким сервисам, как Amazon Bedrock для работы с моделями ИИ и SageMaker для их обучения.
Этот шаг AWS отражает общий тренд среди гигантов облачных технологий, которые, несмотря на доминирование публичных облаков, возвращаются к гибридным и локальным решениям. Ранее Microsoft также анонсировала развертывание «ИИ-фабрик» на оборудовании Nvidia в своих центрах обработки данных для задач OpenAI и представила решение Azure Local для установки управляемого оборудования непосредственно у заказчика.
В России тоже формируется собственная экосистема решений, схожих по логике с AWS AI Factories: крупные игроки развивают модели «суверенных» облаков и частных ИИ-инфраструктур для госзаказчиков и корпораций. Так, Yandex. Cloud, Selectel, Cloud.ru и «Инферит Облако» предлагают выделенные ЦОДы, GPU-мощности и управляемые платформы, которые размещаются на инфраструктуре заказчика и соответствуют требованиям локального регулирования. Такой подход позволяет компаниям сохранять контроль над данными и снижать зависимость от зарубежных облаков — особенно в проектах, связанных с внедрением ИИ.
