Стремительная цифровизация Узбекистана ставит перед бизнесом новые задачи, требующие колоссальных вычислительных мощностей. Внедрение искусственного интеллекта для оптимизации логистики, антифрода или автоматизации колл-центров уже не вопрос далекого будущего, а насущная необходимость. Именно эти темы стали центральными на прошедшем в Ташкенте бизнес-мероприятии IT-плов, организованном провайдером IT-инфраструктуры Servercore.
Конференция собрала ключевых игроков рынка, чтобы не только оценить текущую зрелость отрасли, но и найти практические ответы на сложные вопросы: как выбрать между собственной серверной (On-prem) и арендой, и как не переплатить за внедрение ИИ. Компания Servercore, обладая экспертизой реализации проектов в Центральной Азии, Европе и Африке, выступила модератором дискуссии, предложив участникам свое видение построения гибкой инфраструктуры.
Практический AI: как сэкономить миллионы, выбрав «правильную», а не «лучшую» видеокарту
Первый блок мероприятия был посвящен одной из самых важных тем для бизнеса — экономике AI-проектов. Исмоилжон Иминохунов, Senior Project Manager в Servercore, в своем докладе развеял главный миф индустрии: «Для ИИ всегда нужны самые топовые и дорогие видеокарты».
Специалисты Servercore на практике видят, как погоня за избыточной мощностью оборачивается для компаний необоснованным сжиганием бюджета. Чтобы помочь бизнесу выбрать оптимальное решение, эксперт предложил классификацию GPU-решений, доступных в облаке провайдера:
- «Премиум-класс» (NVIDIA A100, H100). Это «тяжелая артиллерия» мира вычислений. Карты необходимы при обучении огромных языковых моделей (LLM) с нуля или работе с Big Data в реальном времени. Это мощно, но требует значительных инвестиций.
- «Комфорт-класс» (NVIDIA A5000, RTX 4090). «Золотая середина», которую Servercore рекомендует для большинства задач: инференса (работы уже обученных моделей), дообучения (Fine-tuning) и генерации контента.
- «Бюджетный сегмент» (NVIDIA T4, L4). Базовые карты для простых тестов и R&D, которые, однако, требуют внимательного расчета экономики.
Кейс Servercore: математика эффективности
Исмоилжон проиллюстрировал эту градацию реальным кейсом клиента Servercore — компании, внедрявшей систему Speech-to-Text (транскрибация звонков) для крупного колл-центра. Бизнесу нужно было ежемесячно обрабатывать миллионы минут аудиозаписей разговоров с клиентами при неравномерной нагрузке.
Инженеры провайдера провели сравнительные тесты трех конфигураций серверов, чтобы найти оптимальное решение. Результаты наглядно показали разницу между ценой аренды и итоговой стоимостью владения:
- NVIDIA A100 («Премиум»): Ожидаемо показала лучшую скорость — тестовый объем данных был обработан за 4,5 минуты. Однако из-за высокой стоимости часа аренды масштабирование этого решения обошлось бы компании в 32 млн сумов в месяц.
- NVIDIA T4 («Бюджет»): Самая дешевая карта в прайс-листе, казалось бы, должна сэкономить бюджет. Но тест показал обратное: обработка заняла 10,5 минут — в два раза дольше конкурентов. Поскольку в облаке клиент платит за время использования, медленная работа «съела» всю экономию. Итоговый прогноз затрат — 18 млн сумов.
- NVIDIA A5000 («Комфорт»): Эта карта, рекомендованная экспертами Servercore, стала открытием теста. Она справилась с задачей за 5,5 минут, отстав от топовой A100 всего на одну минуту. При этом, благодаря балансу производительности и цены, итоговая стоимость проекта составила 15 млн сумов.
«Мы видим парадокс: самая дешевая карта T4 в итоге обошлась дороже, чем более мощная A5000. Почему? Потому что „время — деньги“ в буквальном смысле: вы платите за аренду сервера дольше. В данном кейсе карта „комфорт-класса“ оказалась в два раза выгоднее премиальной. Экспертиза Servercore заключается как раз в том, чтобы помочь клиенту найти эту точку эффективности, сэкономив сотни миллионов сумов в год», — пояснил Исмоилжон Иминохунов.
Один GPU вместо стойки серверов
Вторым важным выводом доклада стала эффективность консолидации ресурсов. Многие компании по инерции запускают AI-задачи на обычных процессорах (CPU), закупая десятки серверов.
Эксперт Servercore подчеркнул: один современный облачный сервер с GPU может заменить более 10 стандартных CPU-инстансов при задачах инференса. Это помогает бизнесу кардинально упростить IT-ландшафт: меньше «железа» — меньше проблем с администрированием и дешевле лицензирование ПО.
Зрелость рынка: от «хайпа» к реальным продуктам
Во второй части мероприятия состоялась панельная дискуссия, где фокус сместился на стратегические вопросы рынка. Эксперты обсуждали, насколько бизнес Узбекистана готов к внедрению технологий, о которых говорилось в первом блоке мероприятия.
Сардор Хашимов, CEO Cybernet AI, отметил, что за последний год произошел качественный сдвиг:
«AI-рынок в Узбекистане сейчас довольно неоднородный. С одной стороны, есть компании, которые все еще экспериментируют и делают первые пилоты. С другой — в финансовом секторе AI уже давно в продакшне: у нас, например, голосовые роботы в банках и МФО делают миллионы звонков в месяц, и там уже считают не „работает или нет“, а конкретные KPI — дозвоны, конверсию, возвраты. Если говорить честно, в GenAI и локальных LLM мы еще в начале пути, а вот в прикладных задачах — голос, коллекшн, сервис — рынок уже зрелый. И сейчас AI перестает быть просто маркетинговой фишкой и становится базовой инфраструктурой для бизнеса».
Однако на пути к широкому внедрению ИИ бизнес сталкивается с серьезными нетехнологическими барьерами. Дмитрий Крапивин, руководитель инфраструктуры в Uzum E-Com, подчеркнул, что главная проблема — это кадровый голод и отсутствие культуры работы с данными:
«Очень сложно найти специалистов, которые одновременно понимают и в машинном обучении, и в специфике бизнеса. Вторая проблема — разрозненность данных. Прежде чем запускать ИИ, компании должны потратить огромные ресурсы на их консолидацию и очистку».
В условиях дефицита компетенций роль технологического партнера возрастает: бизнесу нужен провайдер, который закроет вопросы инфраструктуры «под ключ», предоставив внутренним командам возможность сфокусироваться на работе с данными.
Выбор инфраструктуры: почему бизнес боится облаков, и в чем выгода аренды
Дискуссия коснулась и вечной дилеммы: строить свою серверную (On-premise) или идти в облако. Для крупных игроков, особенно в финансовом секторе, сдерживающими факторами часто выступают требования регулятора по локализации данных и вопросы безопасности.
Servercore, понимая специфику региона, предлагает решения, снимающие эти барьеры. Участники мероприятия назвали убедительные аргументы в пользу модели аренды (OPEX), которые включают скорость выхода на рынок (Time-to-Market) и финансовую гибкость.
Исмоилжон Иминохунов подчеркнул гибкость облака:
«В облаке можно платить только за время фактического использования GPU, без замораживания капитала в „железе“. Вы можете включить сервер, проверить гипотезу за пару дней, а затем выключить инстанс. Вы не несете убытков за простой дорогого оборудования. Это ключевое отличие от строительства своей инфраструктуры, где деньги уже потрачены, независимо от успеха проекта».
Будущее рынка: переломный момент
Подводя итоги, участники IT-плова сошлись во мнении, что в ближайшие год-два рынок Узбекистана ждет качественный скачок. Ожидается появление четких регуляторных рамок, что откроет шлюзы для массовых внедрений ИИ.
Отабек Насиров, председатель Центрально-Азиатской Финтех Ассоциации, прогнозирует, что 2026 год станет переломным:
«Конкуренция будет расти, и выиграет тот, кто сможет быстрее проверять гипотезы и выводить продукты на рынок. Инфраструктура здесь играет роль фундамента — она должна быть доступной, масштабируемой и надежной».
Servercore готов стать надежным фундаментом для будущего роста. Предоставляя гибкую облачную инфраструктуру и выделенные серверы с GPU, компания дает локальному бизнесу возможность не тратить ресурсы на закупку и обслуживание оборудования, а фокусироваться на создании инновационных продуктов, которые помогут экономике Узбекистана сделать следующий шаг в цифровой трансформации.
E-mail: hello@servercore.com
Сайт: servercore.com
Facebook: fb.com/servercore
Telegram: t.me/servercoreca
LinkedIn: linkedin.com/servercoreca
На правах рекламы.
