В компании «Байкал Электроникс» сообщили о разработке новых российских решений для систем искусственного интеллекта, представив 18 мая 2026 года два будущих ускорителя и серверный комплект с процессорами нового поколения.
Российские ИИ-новинки с большими перспективами
Компания «Байкал Электроникс» анонсировала на конференции ЦИПР-2026 в Нижнем Новгороде перспективные собственные решения для систем искусственного интеллекта, представив два ускорителя (специализированных процессора) и серверный комплект с процессорами нового поколения.
Ускоритель (специализированный процессор) Baikal BE-AI-D1000 предназначен для работы в серверах и центрах обработки данных, выступая в одном классе с NVIDIA L40S. Производительность российского ИИ-чипа составляет 1000 Тфлопс при операциях FP8 и 500 Тфлопс при FP16. Объём памяти ускорителя варьируется от 48 до 64 Гбайт с использованием GDDR вместо более производительной HBM. Стоимость одного ускорителя составит около 720000 рублей (10000 долларов США). Кроме того, компания разрабатывает комплексное серверное решение, сочетающее графический и центральный процессоры, где в роли последнего выступает новый процессор Baikal S2 на архитектуре Arm Neoverse N2, впервые появившейся в 2020 году.
Важным аспектом разработок российской компании «Байкал Электроникс» является обещанная в новых российских ИИ-чипах совместимость с архитектурой CUDA. Это принципиально важная особенность, поскольку экосистема CUDA от NVIDIA создала высокий входной барьер для конкурентов. Такая совместимость позволит российским разработчикам, имеющим опыт работы с чипами NVIDIA, без переобучения писать программное обеспечение под новые ускорители. Второй из анонсированных на ЦИПР-2026 российских специальных процессоров — Baikal-AI-E1000. Он предназначен для периферийных устройств с энергопотреблением не более 30 Вт и тактовой частотой до 2 ГГц уже имеет работающее GPGPU-ядро на FPGA.
Оба российских перспективных продукта в 2026 году находятся на разных стадиях разработки, а выход всей линейки запланирован на 2029-2030 годы
Разработка этих решений направлена на снижение долгосрочной зависимости от импорта и позволяет занять нишу в корпоративном сегменте, где критична предсказуемость поставок. Собственный отечественный чип даёт возможность использовать ИИ-решения в госсекторе, а также в общем машиностроении, металлургии, финансовом секторе, железнодорожном транспорте, ракетно-космической промышленности и связи.
Что сейчас происходит на мировом рынке ИИ-чипов?
Мировой рынок ИИ-ускорителей сейчас насыщен множеством конкурентных решений. Доминирующее положение занимает NVIDIA. В сегменте AI-акселераторов компания удерживает около 80 процентов рынка в 2026 году. Компания уже выпустила ускорители H100 производительностью 2 Пфлопс (FP8), B200 с показателем 4 Пфлопс и готовит к производству Vera Rubin с заявленной производительностью 16 Пфлопс. Ее конкурентом выступает AMD с линейкой Instinct: серия MI300X уже на рынке, во второй половине 2026 года ожидается выпуск MI400 на архитектуре CDNA 5 с интеграцией HBM4, а на 2027 год запланирован Instinct MI500 с 2-нанометровым техпроцессом TSMC, архитектурой CDNA 6 и памятью HBM4E. По оценкам зарубежных аналитиков, AMD Instinct занимает примерно 5-7 процентов рынка. Intel предлагает ускоритель Gaudi 3 с 64 тензорными ядрами, 128 Гбайт памяти HBM2e и пропускной способностью 3,7 Тбайт/с при энергопотреблении 600 Вт, что на 15 процентов эффективнее по энергопотреблению на ватт в трансформерных нагрузках, чем у NVIDIA H100. В Китае своя атмосфера — там активно развиваются местные производители: к 2025 году китайские компании захватили около 41 процента местного рынка AI-акселераторов, в то время как доля NVIDIA снизилась с 95 до 55 процентов. Китайские вендоры поставили за год 1,65 миллиона ускорителей из 4 миллионов в целом по рынку КНР. Среди ключевых игроков выделяется Huawei с ускорителем Ascend 910C, который, по оценкам DeepSeek, достигает около 60 процентов производительности NVIDIA H100, а план производства на 2026 год составляет до 600 тысяч единиц 910C. Moore Threads планирует серийный выпуск архитектуры Huagang в 2026 году с заявленными характеристиками, приближающимися к NVIDIA Blackwell B200. Также присутствуют решения Hygon DCU Z100, обеспечивающие полную поддержку обучения и логического вывода моделей с тысячами миллиардов параметров.
Отдельный пласт решений составляют кастомные ASIC от крупнейших гиперскейлеров. Google, Amazon, Microsoft и Meta (Компания Meta Platforms Inc.*признана экстремистской организацией) активно разрабатывают собственные специализированные чипы, которые растут с совокупным среднегодовым темпом 44,6 процента и нацелены на обработку логических выводов, составляющих уже две трети всех AI-вычислений. Google TPU v7 Ironwood, изготовленный по 3-нанометровому техпроцессу, достигает производительности 4,6 Пфлопс (FP8), соответствуя уровню NVIDIA Blackwell B200. Amazon развивает линейку Trainium для обучения и Inferentia для логического вывода, Microsoft представила Maia 200, а Meta (Компания Meta Platforms Inc.* признана экстремистской организацией) — MTIA.
Есть альтернативные архитектуры других зарубежных разработчиков. Cerebras использует кристалльно-масштабную интеграцию: процессор CS-3 занимает площадь 46225 мм², что в 57 раз больше NVIDIA H100, и обеспечивает до 20-кратного ускорения на некоторых нагрузках. Компания заключила контракт с OpenAI на поставку 750 мегаватт вычислительной мощности для инференса. SambaNova утверждает, что её чип SN50 достигает скорости инференса до пяти раз выше, чем у NVIDIA Blackwell. Groq разработал архитектуру LPU на основе SRAM, и NVIDIA в 2025 году приобрела технологию Groq, интегрировав её в свою платформу.
На периферии набирают популярность специализированные ускорители с низким энергопотреблением. NVIDIA Jetson AGX Orin с 64 Гбайт унифицированной памяти доминирует в этом сегменте. Решения Qualcomm, Intel NPU, Apple Neural Engine и Google Coral также активно применяются в промышленности, робототехнике, на заводах и в сотовых вышках, обрабатывая исключительно логический вывод и лёгкие нагрузки.
Михаил Петровский, в иллюстрациях процессоров «Байкал» использованы исходники компании «Байкал Электроникс»
Комментарии (0)