Фабрика ИИ — это сквозная система, объединяющая данные, модели ИИ, вычислительную инфраструктуру и механизмы управления для обучения, развертывания и непрерывного совершенствования ИИ в промышленных масштабах. По мере перехода ИИ от экспериментов к продакшену организациям требуется именно такой структурированный подход для непрерывной разработки, развертывания и оптимизации систем ИИ в большом масштабе.

Кратко

Фабрика ИИ — это сквозная система для создания и запуска ИИ в промышленных масштабах, охватывающая весь жизненный цикл от обучения до инференса в рамках единой непрерывно функционирующей среды.
Она превращает ИИ в производственный ресурс с прогнозируемой производительностью, стоимостью и контролем.
Фабрики ИИ появляются по мере перехода ИИ в ориентированные на клиентов, критически важные и агентские рабочие нагрузки ИИ, которые требуют инфраструктуры промышленного уровня.
Фабрика токенов ИИ — это фабрика ИИ, ориентированная исключительно на инференс. Современные фабрики токенов объединяют графические процессоры (GPU) для ресурсоемкой фазы предварительного заполнения (prefill) со специализированными блоками потоковой обработки данных (RDU) для фазы декодирования — генерации токена за токеном, которую непосредственно ощущают пользователи.
Они могут быть размещены в облаке или на собственной инфраструктуре и созданы для запуска крупнейших моделей с открытым исходным кодом.
Для неооблаков, суверенных облаков и провайдеров инференса фабрика токенов и есть бизнес: ее продуктом являются токены, поэтому количество токенов на ватт, стоимость обслуживания и срок окупаемости определяют ее успех.

Подобно тому как физическая фабрика эффективно производит товары массового спроса при строгом контроле качества, фабрика ИИ непрерывно выполняет рабочие нагрузки ИИ с прогнозируемой производительностью, затратами и управлением.

Она включает всю физическую и цифровую инфраструктуру, необходимую для перевода ИИ из стадии экспериментов в надежные, заслуживающие доверия и соответствующие требованиям операции в масштабе.

В этой статье объясняется, почему появляются фабрики ИИ, как они работают, какова их архитектура и типы, а также приводятся ключевые факторы, которые следует учитывать при создании фабрики для вашей организации.

От производственного ИИ к ИИ в промышленных масштабах

Запуск ИИ в продакшене — явление не новое. Изменились лишь масштаб и стабильность, которые теперь от него ожидаются. Индустриализация ИИ означает запуск каждой системы ИИ непрерывно, в масштабе и в рамках приемлемых затрат и рисков, подобно тому, как фабрика запускает производственную линию.

В качестве примера рассмотрим внутренний ИИ-ассистент, созданный глобальным банком. Он отлично работает в контролируемой среде, обрабатывая несколько тысяч запросов в день и демонстрируя четкий прирост производительности.

Однако требования кардинально меняются, если банк хочет предоставить ассистент пользователям по всему миру. Теперь системе необходимо:

Обслуживать миллионы клиентских взаимодействий в различных регионах
Отвечать практически в реальном времени в периоды пиковых нагрузок
Работать круглосуточно (24/7) с прогнозируемой производительностью
Соответствовать строгим требованиям к локализации данных, безопасности и аудиту
Обеспечивать надежные ответы даже при изменении политики банка и рыночных условий с течением времени

Фабрика ИИ предоставляет банку среду для воплощения этой реальности в жизнь.

Почему фабрики ИИ появляются именно сейчас

Искусственный интеллект и машинное обучение работают в продакшене уже много лет. Изменились объем и характер работы. Генеративный ИИ и агенты выдают результаты токен за токеном, поэтому каждый новый пользователь, продукт и агент напрямую увеличивает объем инференса, который организация должна обеспечивать, а также связанное с этим давление на стоимость и производительность.

Сегодня конкурентное преимущество принадлежит организациям, способным внедрять ИИ в ориентированные на клиентов и критически важные рабочие процессы. Такие нагрузки требуют инфраструктуры и операций промышленного уровня.

Вариативность производительности и стоимости больше недопустима

Предприятиям необходимы прогнозируемая пропускная способность и время отклика с четкой экономикой единицы затрат на одно взаимодействие с ИИ для успешного масштабирования. Общие облачные ресурсы, специальные развертывания и другие обходные пути, которые работали для экспериментов, не обеспечивают такого уровня предсказуемости.

Фабрики ИИ предоставляют инфраструктуру, разработанную для устойчивых рабочих нагрузок инференса, стабилизирующую производительность и затраты.

ИИ переходит в регулируемые среды с высокими рисками

По мере того как ИИ внедряется все глубже в основные бизнес-процессы, он все чаще функционирует в средах, регулируемых:

Требованиями к локализации и суверенитету данных
Ожиданиями в отношении аудируемости и подотчетности
Новыми правилами регулирования ИИ и внутренними структурами рисков

Фабрика ИИ обеспечивает гибкость и контроль, необходимые для выполнения этих требований, включая возможность запуска суверенного ИИ исключительно в пределах собственных границ организации.

ИИ продолжает развиваться быстрыми темпами

Ускоренные инновации часто привносят новые возможности ИИ и оптимизации. Предприятиям необходима возможность непрерывно оценивать производительность и дрифт, а также обновлять или заменять модели по мере необходимости без нарушения работы продакшена.

Фабрики ИИ отделяют инновации моделей от операционной стабильности. Организации могут развивать модели, сохраняя при этом единую и надежную производственную среду.

ИИ стал ключевым операционным потенциалом

ИИ больше не ограничивается командами специалистов по работе с данными (data science). Он становится фундаментальной способностью, поддерживающей несколько бизнес-подразделений одновременно. Этот сдвиг требует централизованной инфраструктуры с интегрированной прозрачностью производительности, затрат и рисков.

Фабрики ИИ обеспечивают техническую основу, необходимую для поддержки ИИ как общей производственной возможности в масштабах всего предприятия.

Агенты многократно увеличивают спрос на токены

Чат-бот отправляет один запрос и останавливается. Агент планирует, вызывает инструменты, считывает результаты и циклически повторяет действия до тех пор, пока работа не будет выполнена. OpenAI описала агент Codex с долгосрочным планированием, который работал около 25 часов и потребил около 13 миллионов токенов на выполнение одной задачи. Фабрики ИИ созданы для такого рода устойчивого спроса с высоким потреблением токенов.

Энергообеспечение стало ограничивающим фактором

Большинство существующих дата-центров поддерживают нагрузку 30 кВт или менее на стойку с воздушным охлаждением, в то время как новейшие стойки на базе GPU потребляют до 120 кВт и требуют жидкостного охлаждения. Этот разрыв означает, что реализация многих проектов фабрик ИИ сдерживается не поставками чипов, а вопросами энергоснабжения и модернизации инфраструктуры.

Как работает фабрика ИИ?

Точно так же, как дата-центр предназначен для обработки универсальных вычислительных нагрузок, фабрика ИИ создана для обработки рабочих нагрузок ИИ в масштабе. Она функционирует как набор взаимосвязанных компонентов и процессов с особым акцентом на производительность и эффективность.

Организации могут построить фабрику ИИ с нуля, используя специализированное аппаратное обеспечение и инфраструктуру, либо воспользоваться управляемыми сервисами сторонних провайдеров. Ее можно настроить для поддержки всего жизненного цикла ИИ: от обучения до развертывания и инференса (запуска обученной модели для генерации результатов).

Модель фабрики ИИ делает удобным для команд размещение моделей с открытым исходным кодом на собственных серверах, интеграцию с внешними API моделей или запуск обоих вариантов в единой операционной среде. Вместо того чтобы рассматривать каждую модель как индивидуальное развертывание, она предоставляет стандартизированный производственный уровень для каждой рабочей нагрузки.

Автоматизация имеет решающее значение для поддержания надежности и высокой пропускной способности, необходимых для масштабных операций с ИИ. Автоматизированные конвейеры управляют такими задачами, как настройка, развертывание, масштабирование и мониторинг, снижая объем ручного труда и операционные риски. Они поддерживают единообразие на протяжении всего жизненного цикла ИИ.

Когда фабрика ИИ специализируется исключительно на инференсе, ее часто называют фабрикой токенов ИИ.

Фабрика ИИ против фабрики токенов ИИ

Фабрика AI-токенов — это AI-фабрика, предназначенная исключительно для инференса. Полноценная AI-фабрика может обучать, дообучать и обслуживать модели, в то время как фабрика токенов выполняет одну задачу: она превращает обученные модели в токены непрерывно и с минимально возможными затратами на один токен.

Это меняет подход к оценке ее эффективности. Эффективность фабрики токенов оценивается по ее результату: сколько токенов она выдает с необходимой пользователям скоростью, сколько энергии и затрат уходит на каждый токен и какая часть ее мощности продается. Необлака, суверенные AI-провайдеры и облака инференса, продающие токены, по сути, управляют фабриками токенов.

Какова архитектура AI-фабрики?

Архитектура AI-фабрики представляет собой многоуровневый технологический стек с двумя основными уровнями: вычислительной базой и уровнем платформы. Этот раздел посвящен инференсной части этого стека, вокруг которой построена фабрика AI-токенов.

Вычислительная база

В основе AI-фабрики лежит физический кремний, выполняющий миллиарды вычислений, необходимых для работы AI-моделей. Традиционно AI-фабрики преимущественно строились на базе GPU. GPU способны выполнять параллельную обработку с высокой производительностью. Это подходит для обучения моделей и префилла (prefill) — ресурсоемкой фазы инференса, которая обрабатывает промпт. Декодирование (decode), фаза, генерирующая выходные токены по одному за раз, устроена иначе: она ограничена тем, как быстро веса моделей и закэшированный контекст перемещаются через память.

Обычные ускорители выполняют модель ядро за ядром, отправляя данные обратно в память вне чипа между операциями. Во время декодирования это многократное перемещение увеличивает задержку и энергопотребление. Добавление новых GPU лишь немного снижает задержку декодирования, одновременно увеличивая энергопотребление, сложность сетевой инфраструктуры и стоимость обслуживания.

Именно здесь на сцену выходит реконфигурируемый модуль потока данных (RDU). RDU не заменяют GPU, они дополняют их. GPU остаются отлично приспособленными для обучения, дообучения и префилла, в то время как RDU созданы специально для декодирования. Современные фабрики AI-токенов объединяют то и другое с помощью дезагрегированного инференса — подхода, который разделяет рабочую нагрузку инференса между аппаратным обеспечением, наиболее подходящим для каждого этапа.

RDU объединяет несколько вычислительных операций в один вызов ядра. Благодаря архитектуре потоков данных (Dataflow Architecture) данные перетекают от одного этапа обработки к другому без обращений к внешней памяти (off-chip memory). Трехуровневая архитектура памяти (внутричиповая SRAM, HBM и DDR) обеспечивает высокую локальность данных, что значительно ускоряет инференс AI-моделей. Работая в паре с GPU, RDU добавляют специализированную емкость для декодирования, благодаря чему GPU остаются сосредоточенными на префилле, а не перегружаются избыточными ресурсами для каждого токена.

Серверы и стойки объединяют эти вычислительные блоки с сетевыми компонентами, питанием и средствами управления, образуя вычислительные кластеры. Цель состоит в том, чтобы создавать кластеры, которые могут:

Обеспечивать стабильную пропускную способность
Эффективно потреблять энергию
Балансировать рабочие нагрузки между множеством ускорителей
При необходимости интегрироваться в существующую инфраструктуру дата-центра

Уровень платформы

Уровень платформы — это программное обеспечение, располагающееся поверх вычислительной базы. Он абстрагирует аппаратную сложность и предоставляет единую среду для запуска, управления и масштабирования AI-моделей в продакшене.

Например, он включает в себя ПО для:

Управления жизненным циклом моделей (загрузка, версионирование, переключение и вывод моделей из эксплуатации)
Оркестрации рабочих нагрузок инференса на доступных ускорителях
Поддержки передовых AI-паттернов, таких как многомодельные и агентские рабочие процессы
Оптимизации производительности, задержки и затрат в масштабе
Обеспечения операционного контроля надежности, наблюдаемости и управления (governance)

Без надежного уровня платформы AI-инфраструктура остается фрагментированной. Модели оказываются жестко привязаны к конкретному оборудованию, масштабирование становится ручным, а операционная эффективность быстро падает.

Каковы типы AI-фабрик?

AI-фабрики могут принимать различные формы в зависимости от уровня контроля, требующегося организации над инфраструктурой, моделями и операциями.

Облачные AI-фабрики

Облачная AI-фабрика работает на инфраструктуре публичного облака. Организация может подключить фабрику к своей корпоративной сети, а также развертывать и запускать модели через API.

Организации могут выбирать конфигурации архитектуры фабрики без необходимости инвестировать в какое-либо аппаратное или платформенное ПО или обслуживать его. Стоимость рассчитывается на основе использования, а для начала работы требуется всего несколько изменений в коде.

Собственные AI-фабрики

Собственная (self-hosted) AI-фабрика развертывается в собственном дата-центре организации или в специализированном дата-центре колокейшн. Как вычислительный уровень, так и уровень платформы находятся в собственности организации и управляются ею. Это полностью контролируемая, специализированная и оптимизированная под требования организации система.

Собственные AI-фабрики обычно выбирают организации, которые:

Работают в условиях жестких требований безопасности, технологического суверенитета или комплаенса
Нуждаются в предсказуемой производительности и стоимости в масштабе
Хотят глубокой кастомизации инфраструктуры и AI-рабочих процессов

Обратной стороной является операционная сложность. Запуск собственной AI-фабрики требует значительной экспертизы, постоянных инвестиций и дисциплинированных операционных практик.

AI-фабрики токенов, управляемые провайдерами

Необлака, суверенные AI-провайдеры и облака инференса создают фабрики AI-токенов в качестве своего основного бизнеса и продают результаты разработчикам и предприятиям в виде токенов или выделенной емкости. Примеры решений на базе SambaNova включают OVHcloud для европейских разработчиков и предприятий, суверенный сервис инференса Argyll на возобновляемых источниках энергии в Великобритании, Infercom в Германии и SCX AI в Австралии.

Ключевые факторы, которые следует учитывать при создании AI-фабрики

При создании фабрики AI-токенов или инференсной части более крупной AI-фабрики организации должны гарантировать, что она обеспечивает производительность, эффективность, гибкость и устойчивость в масштабах предприятия.

Инфраструктура на базе GPU может использоваться для обучения моделей, дообучения и префилла. Чтобы обеспечить производительность декодирования, которую ожидают пользователи в масштабах AI-фабрики, операторы объединяют их с RDU. Они дополняют друг друга: благодаря дезагрегированному инференсу GPU и RDU работают вместе, причем каждый обрабатывает ту часть рабочей нагрузки, с которой справляется лучше всего.

При проектировании инфраструктуры для инференса учитывайте следующие факторы.

Скорость и пропускная способность

Задержка (скорость отклика) и пропускная способность (количество одновременных ответов) часто находятся в противоречии. Системы, оптимизированные для пропускной способности, могут выдавать более медленные индивидуальные ответы, в то время как системы, оптимизированные для скорости работы с одним пользователем, могут оказаться неэффективными с точки зрения масштабирования затрат.

Этот компромисс важен, поскольку современные AI-приложения, особенно агентские рабочие процессы, выполняют несколько циклов рассуждения, вызывают инструменты и взаимодействуют с несколькими моделями в рамках одной сессии.

Поэтому инфраструктура AI-фабрики должна поддерживать как стабильную скорость для каждого запроса, так и высокую совокупную пропускную способность, чтобы соответствовать ожиданиям от пользовательского опыта и целевым затратам.

Предсказуемая задержка улучшает пользовательский опыт, а высокая пропускная способность контролирует удельные затраты по мере роста масштабов использования AI.

Энергопотребление и эффективность

По мере роста рабочей нагрузки AI энергопотребление становится важнейшим операционным и экономическим фактором. Эффективность измеряется не просто энергопотреблением; ее необходимо оценивать с точки зрения объема выполненной работы на единицу энергии.

Для фабрик искусственного интеллекта это выражается в количестве токенов или операций инференса, производимых на один джоуль потребленной энергии (часто выражается как токены на ватт).

Эффективное использование энергии:

Снижает энергопотребление и затраты на охлаждение, уменьшая операционные расходы
Позволяет развертывание на объектах с ограниченной мощностью энергоснабжения
Обеспечивает прогнозируемость затрат при масштабном производстве ИИ

Это также помогает организациям согласовывать инициативы в области ИИ с более широкими целями устойчивого развития.

Экономика единицы продукции и окупаемость

Фабрика ИИ, которая продает вычислительные мощности, оценивается по тому, как быстро она окупает свои инвестиции. Ускорители, сетевые технологии, системы хранения данных, электропитание и охлаждение требуют финансирования еще до того, как первая рабочая нагрузка принесет доход, а операционные расходы продолжаются независимо от того, продана мощность или простаивает. Себестоимость обслуживания, оплачиваемая загрузка и цена, которую клиенты готовы платить за скорость, в совокупности определяют срок окупаемости.

Как SambaNova помогает вам построить вашу фабрику токенов ИИ

Система SambaNova построена на базе SambaRack™, который объединяет 16 чипов RDU в одной стойке. Она доступна в конфигурации SN40-16, оптимизированной для энергоэффективного инференса, и в конфигурации SN50, специально созданной для быстрого агентного инференса на крупнейших моделях.

На саммите RAISE 2026 дезагрегированная установка с одной стойкой NVIDIA H200 для префилла и одной 16-чиповой стойкой SambaRack SN50 для декодирования запускала MiniMax M2.7 со скоростью до 850 токенов в секунду для задач с коротким контекстом и более 450 токенов в секунду для задач с длинным контекстом, по данным бенчмаркинга Artificial Analysis.

Вы можете настраивать системы SambaRack для достижения максимальной пропускной способности, минимальной задержки или сбалансированного сочетания того и другого. Системы SambaRack обеспечивают до 4 раз большую экономию энергии по сравнению с графическими процессорами, а SambaRack SN50 потребляет в среднем около 20 кВт на стойку при воздушном охлаждении, поэтому она подходит для большинства существующих дата-центров с воздушным охлаждением.

SambaStack™ интегрирует уровень платформы и позволяет вашей команде полностью настраивать рабочие нагрузки, которые вы хотите запускать на системах SambaRack.

SambaStack также может координировать работу систем SambaRack вместе с вашими существующими графическими процессорами и платформами инференса на базе Kubernetes, обслуживая весь парк через единую конечную точку, совместимую с OpenAI.

Она поддерживает ведущие открытые модели, включая MiniMax M3, DeepSeek, Gemma 4 31B и gpt-oss-120b, а SambaRack SN50 масштабируется до 256 объединенных в сеть ускорителей для моделей размером до 10 триллионов параметров и контекстов длиной до 10 миллионов токенов.

Для неоклаудов SambaNova объединяет декодирование на базе SN50 с совместимыми существующими графическими процессорами для префилла, с целевым сроком окупаемости в шесть месяцев, протестированным на основе планового допущения о 70-процентной оплачиваемой загрузке.

SambaCloud™ предлагает инференс на базе RDU для ведущих открытых моделей в качестве управляемого облачного сервиса с API, совместимыми с OpenAI, для команд, которые хотят создавать продукты без управления физической инфраструктурой.

Свяжитесь с нашими экспертами по ИИ, чтобы начать создание своей фабрики токенов ИИ уже сегодня.