Хроники железного века

— Сергей, два года назад вы говорили о том, что российские производители аппаратного обеспечения не могут заменить все оборудование, однако на рынке сложилась уникальная ситуация: отечественные игроки-сборщики, до введения санкций бывшие маловостребованными в широких сегментах экономики, стали играть огромную роль. А что сейчас? Два года для ИТ – большой срок.

— Все верно, но с тех пор мало что поменялось. Доля российских игроков все еще растет, но не так несущественно, как прогнозировалось. Четкого понимания, как заменить зарубежное ИТ-оборудование на российское, а точнее, как наладить собственное производство компонентной базы, пока ни у кого нет. Государственные приказы, законы и распоряжения на эту тему, которые готовятся и издаются в ряде случаев, к сожалению, имеют слабое отношение к реальности. 

Интересно, что многие российские вендоры ушли с рынка как интеграторы и переключились на собственное производство специализированных решений для различных государственных сфер и вертикалей экономики. Проблемы ИТ-безопасности, надежность управления государственными структурами остро стоит в рамках политического кризиса. Поэтому у таких производителей есть линии с оборудованием для поверхностного монтажа печатных плат для защищенной спецпродукции. Они имеют на своей базе собственные НИИ по спецпроверкам и специальным исследованиям – комплексам мер по выявлению электронных закладочных устройств и возможных каналов утечек защищаемой информации. Это нужно потому, что подавляющее большинство используемых вычислительных систем построено на тех же иностранных компонентах, из-за чего нельзя исключить возможность наличия в них незадекларированных возможностей и скрытых каналов управления. Напомню, что оборудование таких именитых производителей, как dell-ai-factory" target="_blank" title="Dell">Dell, Cisco, Huawei, Samsung, начинялось шпионской начинкой. Об этом были публикации в доступных документах, в виду чего эксплуатация устройств в ряде случаев, а именно в сферах силовых структур и государственных организаций, невозможна. 

Кроме того, отечественные производители объединяют усилия для создания новинок: так, например, компания Kraftway проработала совместно с «Лабораторией Касперского» ряд решений, в том числе и на российской операционной системе KasperskyOS. 

В целом, российский рынок можно назвать особенным. Кроме продуктов OEM на платформах западных производителей развивается также рынок уникальных решений на исключительно российских разработках — как ПО, так и оборудования.

— Если говорить о проблемах, которые явно мешают развитию рынка ИТ-оборудования, какие вы назовете?

— Как я уже говорил, в России все еще нет больших производств, которые смогли бы делать высокотехнологичные компоненты, такие как процессоры или память. Те линии, что есть, могут производить ограниченное количество таких продуктов, поэтому их конечная цена будет очень высока и доступна только для специализированных сегментов силовых структур. Со стороны западных правительств налагается серьезное ограничение доступа к технологиям, которое, скорее всего, будет только усиливаться.

 — Как идут дела у западных вендоров в России? 

— Как ни странно, западные вендоры себя чувствуют неплохо, они не готовы терять такой рынок, я могу судить по росту продаж решений Dell EMC, HP Inc., Cisco, Lenovo и т.д. в больших комплексных поставках.

— Давайте затронем тему искусственного интеллекта (ИИ) для бизнеса. Он приобретает бОльшие масштабы благодаря новым технологическим возможностям. А ведь еще недавно считался экзотикой, требовал особого оборудования и умений.

— Давайте начнем с того, что же такое Искусственный интеллект. ИИ – это технология или даже наука по созданию комплексов интеллектуальных систем, которые включают в себя как аппаратную часть, так и специальное интеллектуальное программное обеспечение, которые вместе могут выполнять различные функции, например, творческие или узкоспециализированные. Живым примером по ограниченному ИИ в прошлом была программа Deep Blue от IBM, которая в 1996 году обыграла в шахматы Гарри Каспарова или программа AlphaGo от Google, обыгравшая в 2016 году чемпиона мира по игре Го, когда считалось, что это невозможно в принципе. На данный момент развивается общий искусственный интеллект (AGI), который может стоять на одном уровне с человеческим и решать одновременно много разных задач. 

Одним из наиболее перспективных направлений для бизнеса AGI является машинное обучение (machine learning, ML), принцип которого заключается в том, что серверы получают данные и «обучаются» на них. Такие системы позволяют быстро применять полученный опыт, например, при обучении на огромных массивах данных, что может использоваться для идентификации лиц, объектов, расшифровке речи, в переводах, обнаружении дорожной разметки и обучении беспилотных автомобилей вождению. В отличии от ограниченного ИИ, то есть от программ с узкоспециализированным зашитым кодом, позволяющим решать только определенные задачи, ML позволяет системам учиться самостоятельно решать те или задачи или делать прогнозы, или распознавать шаблоны. 

Для подобных задач используется специализированные аппаратные системы, которые достаточно дороги, но при этом простые: комплекс из мощного сервера с установленными видеокартами от Nvidia V100, каждая из которых может обеспечивать производительность на уровне более 100 CPU! Получается программно-аппаратный комплекс, который дает ученым, исследователям и инженерам возможность справляться с задачами, решение которых было ранее либо невозможно, либо под силу только суперкомпьютерам. 

— С этим комплексом, имеется в виду вся ИИ-система, еще надо уметь обращаться и поддерживать его. Как с этим разобраться?

— Для этого на рынке уже появилась новая ИТ-специальность — data scientist, эксперт по аналитическим данным, который обладает как богатыми теоретическими навыками, так и большим техническим и реальным бэкграундом и по оборудованию, и по программному обеспечению. По сути, это программисты-математики, которые прописывают программные код под определенные задачи, потому что в ИИ на фоне аппаратной части самое главное – софт, который нужно отладить. В планах Softline привнести в команду ряд таких специалистов и серьезно нарастить экспертизу в данных технологиях. 

Остались вопросы?

Свяжитесь с Сергеем Гринцевичем и продолжите разговор!
Пишите: Sergey.Grintsevich@softline.com