უკანასკნელ წლებში, ხელოვნური ინტელექტის სწრაფი განვითარებისა და გავრცელების მზარდი ტენდენცია მსხვილ კომპანიებსა თუ სახელმწიფოებს AI-მოდელების, AI-ცენტრებისა და მათ შორის AI-სუპერკომპიუტერების მიმართულებით ინვესტირებისა და კვლევებისკენ უბიძგებს. მიუხედავად კონკურენტი ქვეყნების მხრიდან დიდი ძალისხმევისა, ამჟამად AI-ინდუსტრიის ლიდერი კვლავ ამერიკის შეერთებული შტატებია, რაც, მეტწილად, ქვეყანაში ტექნოლოგიური კომპანიების სიუხვითაა განპირობებული.
დღეს ტექნოლოგიური კომპანიები სწრაფი ტემპით მუშაობენ AI-სუპერკომპიუტერების (იგივე GPU-კლასტერები და AI-მონაცემთა ცენტრები) შექმნაზე. განსაკუთრებით გულუხვნი კი ამერიკის შეერთებულ შტატებში დაფუძნებული კომპანიები არიან. Big Tech-ფირმები, კონკურენტული უპირატესობის მოსაპოვებლად, AI-ინდუსტრიაში მილიარდობით დოლარს აბანდებენ. ეს სუპერკომპიუტერები AI-მოდელების დასატრენინგებლად მუდმივად მზარდი რაოდენობის ჩიპებს იყენებენ.
Epoch AI-დან მიღებული 2025 წლის მონაცემებით, მსოფლიოს ათი ყველაზე მძლავრი AI-სუპერკომპიუტერიდან ცხრა ამერიკის შეერთებულ შტატებს, ხოლო ერთიც (სიძლიერით მეათე) ჩინეთს ეკუთვნის. აშშ-ში წარმოდგენილი AI-სუპერკომპიუტერებიდან კი ყველაზე მძლავრი xAI-ის Colossus Memphis Phase 2-ია. ეს უკანასკნელი ამჟამად აქტიური ყველაზე დიდი GPU-ზე (გრაფიკული დამუშავების ერთეული) დაფუძნებული AI-კლასტერია. Phase 2-ის გაფართოების შედეგად, xAI-ის სუპერკომპიუტერის სიმძლავრე ახლა უკვე 200,000 H100 GPU-მდე გაიზარდა, რაც დაახლოებით იმდენია, რამდენიც NVIDIA-ს მოწინავე 200,000 AI-ჩიპის ერთობლივი მუშაობა. შედეგად, xAI-ის სუპერკომპიუტერის Phase 2 გაფართოება, მისი სხვა კონკურენტებისას, ისევე როგორც მისი წინამორბედისას, ორჯერ აღემატება.
შედარებისთვის, საინტერესოა ისიც, რომ Colossus Memphis Phase 2-ს წამში 400 კვინტილიონი ოპერაციის შესრულება შეუძლია, რაც ავტომატურად ნიშნავს, რომ OpenAI-ის GPT‑3-ის მსგავსი მოდელის გადამზადებას ეს AI-სუპერკომპიუტერი 2 საათზე ნაკლებ დროს მოახმარს. ცნობისთვის, გადამზადების იმავე პროცესზე OpenAI 2020 წელს დაახლოებით ორ კვირას ხარჯავდა.
რაც შეეხება xAI-ის სუპერკომპიუტერების მთავარ კონკურენტებს. Colossus Memphis Phase 1-ის მსგავსად, Meta-ს 100K-სა და OpenAI/Microsoft-ის Goodyear Arizona-ს შემთხვევაში სიმძლავრე იმდენია, რამდენიც 100,000 H100-ს ერთობლივი მუშაობა.
H200-ზე დაფუძნებულ საჯაროდ გაშვებულ AI-კლასტერებს შორის უმძლავრესი Oracle-ის სუპერკომპიუტერია. Oracle-ის ხელოვნური ინტელექტის მოწყობილობის სიმძლავრე დაახლოებით 260 ეგზაფლოპსს უტოლდება, რაც ნიშნავს, რომ Oracle-ის სუპერკომპიუტერი წამში 260 კვინტილიონ გამოთვლას ასრულებს. ამ შედეგს მოწყობილობა Nvidia-ს 65,536 ერთეული H100-ჩიპის ეკვივალენტის საშუალებით აღწევს.
უნდა აღინიშნოს, რომ წარმოდგენილ კვლევაში Google-ისა და Amazon-ის მონაცემები მოცემული არაა. კომპანიებს საჯაროდ ინფორმაცია არ განუცხადებიათ, თუმცა, როგორც ცნობილია, Google-ი Gemini-სთვის TPU-ს ინფრასტრუქტურას იყენებს, ხოლო Amazon-ი, „ულტრაკლასტერის” მსგავსი სისტემის განვითარებას Trainium-ის ჩიპების საშუალებით გეგმავს.
მსოფლიოში ათი ყველაზე მძლავრი AI-სუპერკომპიუტერი:
| სუპერკომპიუტერი | H100-ს ეკვივალენტი | კომპანია | ქვეყანა | |
|---|---|---|---|---|
| xAI Colossus Memphis Phase 2 | 200,000 | xAI | აშშ | |
| Meta 100k | 100,000 | Meta AI | აშშ | |
| OpenAI/Microsoft Goodyear Arizona | 100,000 | Microsoft, OpenAI | აშშ | |
| xAI Colossus Memphis Phase 1 | 100,000 | xAI | აშშ | |
| Oracle OCI Supercluster H200s | 65,536 | Oracle | აშშ | |
| Tesla Cortex Phase 1 | 50,000 | Tesla | აშშ | |
| Lawrence Livermore NL El Capitan Phase 2 | 44,143 | U.S. Department of Energy | აშშ | |
| CoreWeave H200s | 42,000 | CoreWeave | აშშ | |
| Lambda Labs H100/H200 | 32,000 | Lambda Labs | აშშ | |
| Anonymized Chinese System | 30,000 | N/A | ჩინეთი |
