У рамках ініціативи Дія.AI, спрямованої на розвиток штучного інтелекту в Україні, розглядаються різні варіанти впровадження процесорів та центрів обробки даних (ЦОД) для підтримки українських мовних моделей (LLM). Одним із ключових аспектів цього проекту є вибір технологій, які забезпечать високу продуктивність і ефективність у роботі з великими обсягами даних. Відзначається, що сучасні мови моделі потребують значних ресурсів для навчання та функціонування. Тому важливо підібрати оптимальні рішення серед пров
Міністерство цифрової трансформації Українидомовилося з компанією Googleпро масштабування національного ШІ-асистента Дія.AI, розрахунок серверних потужностей для пікових навантажень та створення законодавчого фундаменту для розвитку штучного інтелекту в Україні у 2026 році.
Перехід на гібридну інфраструктуру для великих мовних моделей (LLM) означає, що Україні потрібні не просто потужні процесори, а спеціалізовані ШІ-прискорювачі. Обробка мільйонів запитів громадян у реальному часі вимагає величезної пропускної здатності пам’яті та специфічних обчислень низької точності (FP8/FP16).
Оскільки Мінцифра будує інфраструктуру у стратегічному партнерстві з Google, а також орієнтується на максимальну автономність, локальний серверний контур України у 2026 році розгортатиметься на базі трьох потенційних архітектур.
Найбільш імовірнийкандидатдля хмарного та частково локального контуру завдяки партнерству з Google.
Чому це важливо: спеціалізовані тензорні процесори Google розроблені виключно для нейромереж. Шосте покоління TPU забезпечує колосальну енергоефективність порівняно з класичними GPU.
Перевага для Дії: оскільки Дія.AI вже стартувала на базі екосистеми Google, оптимізація української моделі під архітектуру TPU дозволить обробляти текстові запити та реферування документів з мінімальною затримкою.
Якщо Україна закуповуватиме власні фізичні сервери для закритих державних дата-центрів, архітектура від NVIDIA є безальтернативним лідером.
Чому це важливо: графічні процесори серії Hopper (H200) та нові Blackwell (B200) оснащені надшвидкою пам’яттю HBM3e. Це дозволяє завантажувати гігантські мовні моделі безпосередньо в пам’ять графічного чіпа.
Перевага для Дії: фбсолютна гнучкість. Більшість сучасних open-source моделей (на кшталт Llama 3 або архітектур Mistral), на основі яких Україна може навчати власну LLM, оптимізовані саме під архітектуру NVIDIA CUDA.
Потужний конкурент, який зараз активно закуповується великими хмарними провайдерами для зниження залежності від монополії NVIDIA.
Чому це важливо: прискорювачі від AMD пропонують рекордний обсяг напереної пам’яті (192 ГБ HBM3 на один чіп), що дозволяє запускати надскладні моделі на меншій кількості фізичних серверів.
Перевага для Дії: суттєва економія бюджету під час побудови власної інфраструктури за збереження високої швидкості обчислень.
Розгортання такого заліза всередині країни ставить жорсткі вимоги до вітчизняних дата-центрів (таких як Парковий, GigaCenter чи De Novo):
Енергоспоживання: одна сучасна ШІ-серверна стійка може споживати від 40 до 100 кВт енергії. В умовах дефіциту генерації це вимагатиме прямих підключень до потужних газопоршневих установок або промислових накопичувачів.
Рідинне охолодження: топові чіпи ери 2026 року вже неможливо охолодити повітрям — дата-центри мають бути готові до впровадження систем водяного охолодження (Direct-to-Chip рідинного охолодження).
Для HiTech Expert ми підсумовуємо: вибір заліза для Дія.AI визначить швидкість роботи цифрової держави на роки наперед. Гібридна модель, де базові запити обробляє надшвидка хмара Google TPU, а чутливі державні дані крутяться на локальних серверах NVIDIA/AMD всередині України — це ідеальний баланс між швидкістю та безпекою. Головне завдання зараз — підготувати під це залізо надійну, енергонезалежну інфраструктуруЦОД, яка здатна тримати навантаження навіть під час зовнішніх шоків.