Центр информационных технологий (ЦИТ) Татарстана, подведомственный минцифры РТ, закупит 114 российских серверов Yadro H225 G4 — по 16,7 млн рублей за штуку, говорится в тендере госзакупок. Общая сумма закупки таким образом составила 1,9 млрд рублей.

Архивное фото Архивное фото Фото: «БИЗНЕС Online»

Точное их предназначение не раскрывается. В компании пояснили, что серверы поставляют в рамках контракта с коммерческим заказчиком, с госзадачами это не связано.

ЦИТ РТ давно работает как коммерческая компания на внешнем рынке, а среди услуг на сайте прямо указаны поставка, установка и сопровождение серверного и сетевого оборудования, виртуализация, аудит серверной инфраструктуры, проектирование ЦОДов и вычислительных комплексов. Согласно отчету минцифры за прошлый год, в планах ЦИТа на 2026-й — тиражирование решений для крупных компаний республики в ключевых отраслях промышленности, включая нефтегазовый сектор и машиностроение, а также расширение сотрудничества с предприятиями особой экономической зоны «Алабуга». Такая закупка хорошо вписывается в любой из этих сценариев. Тем более что для обучения моделей искусственного интеллекта эти машины не очень пригодны по своим техническим характеристикам, зато вполне подходят для облачных сервисов и big data.

Вместе с тем, как говорят источники «БИЗНЕС Online», минцифры РТ активно работает над развитием искусственного интеллекта в республике, в том числе инфраструктурным. Так, в Татарстан уже пришли пять флагманских графических процессоров Nvidia B200, созданных для ИИ и машинного обучения. Чип содержит 208 млрд транзисторов и обеспечивает кратно более высокую скорость по сравнению с предшественником H100.

«Можно купить серверы, которые отлично греют воздух»: что скрывает ИИ-программа минцифры на 5 миллиардов?

Напомним, в начале года министр цифрового развития Илья Начвин анонсировал масштабную ИИ-программу на пять лет и 5 млрд рублей, которая должна закрепить за РТ статус одного из ведущих научно-технологических ИИ-центров страны. Оборудование, которое было в республике до этого, в этом смысле не покрывало даже трети задач по ИИ в госуправлении, — ни для масштабирования действующих сервисов, ни для обучения собственных моделей, так что к 2030 году проект предусматривает увеличение вычислительных мощностей в 30 раз.