Экибастуз получит AI-инфраструктуру Firebird мощностью 125 МВт - DKNews.kz

Казахстан стал вторым рынком американской Firebird.

В Экибастузе компания развивает AI-инфраструктуру мощностью 125 МВт совместно с АО «Казахтелеком».

Проект может превратить один из главных энергетических центров страны в крупную площадку для высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта.

Firebird развивает в Казахстане проект Data Center Valley мощностью 125 МВт.

Оператором проекта выступает АО «Казахтелеком».

Проект уже получил необходимые согласования Правительства Казахстана, а также экспортное разрешение Бюро промышленности и безопасности Министерства торговли США (BIS) на поставку соответствующих технологий.

125 МВт — это масштаб крупного вычислительного кластера, рассчитанного на энергоемкую AI-инфраструктуру.

О развитии проекта стало известно во время официального открытия первой фазы AI-кампуса Firebird в Раздане, Армения.

Казахстан на мероприятии представлял заместитель Премьер-министра — министр искусственного интеллекта и цифрового развития Жаслан Мадиев.

Основатель и CEO NVIDIA Дженсен Хуанг обратился к участникам по видеосвязи.

Открытый в Армении объект Firebird стал крупнейшей действующей AI-фабрикой на базе архитектуры NVIDIA DSX в регионе.

К концу 2027 года компания собирается увеличить инфраструктуру в Армении до:

Следующим крупным направлением экспансии стал Казахстан.

И здесь ставка сделана на Экибастуз.

Глава NVIDIA связал проекты Firebird в Казахстане и Армении с созданием собственной вычислительной базы для развития искусственного интеллекта.

«Совместно с Firebird мы создаем AI-инфраструктуру в Армении и Казахстане, которая даст исследователям, стартапам и индустрии вычислительную основу для разработки искусственного интеллекта внутри стран, привлечения международных инноваторов и участия в глобальной AI-экономике».

Для Казахстана это принципиальный момент.

Страна пытается занять место не только среди потребителей зарубежных AI-сервисов, но и среди государств, где физически размещаются мощности для работы и обучения моделей искусственного интеллекта.

Крупные AI-кластеры требуют огромных объемов электроэнергии.

Чем мощнее современные GPU, тем острее для технологических компаний становится вопрос: где разместить десятки тысяч ускорителей и обеспечить их стабильным энергоснабжением.