Против миллиарда на дата-центр — пара строк кода: Clarifai ускоряет ИИ без нового "железа"

Clarifai снова напомнила о себе громким анонсом. Компания, известная когда-то как сервис компьютерного зрения, теперь превращается в игрока инфраструктурного уровня: в четверг она представила новый механизм логического вывода, призванный ускорить работу ИИ-моделей и сократить расходы на их запуск.

Что представила Clarifai

По словам генерального директора Мэтью Зейлера, новый инструмент позволяет запускать уже обученные модели в два раза быстрее и при этом снижает стоимость вычислений примерно на 40%.

"Это целый ряд различных типов оптимизаций, вплоть до ядер CUDA и продвинутых методов спекулятивного декодирования", — сказал генеральный директор Мэтью Зейлер.

Иными словами, компания выжимает из существующих графических процессоров максимум возможного, вместо того чтобы полагаться исключительно на рост мощности "железа".

Подтверждение эффективности

Clarifai пригласила стороннюю компанию Artificial Analysis, которая провела серию тестов. Итог — лучшие в отрасли показатели как по пропускной способности, так и по задержке ответа. Это важно для агентных и рассуждающих моделей, где одна команда пользователя может требовать десятков итераций рассуждений и генерации.

Как это работает

Новый продукт ориентирован именно на inference (вывод) — стадию, когда уже обученная модель отвечает на запросы. С ростом популярности агентных систем и сложных цепочек рассуждений нагрузка на серверы увеличивается многократно.

Clarifai оптимизирует этот процесс через:

• улучшение взаимодействия с ядрами CUDA;

• методы спекулятивного декодирования;

• оркестрацию вычислений между облаками и моделями.

Сравнение подходов к снижению затрат

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: полагаться только на новые GPU.

• Последствие: узкие места из-за дефицита и высокой цены.

• Альтернатива: внедрять программные оптимизации для существующих мощностей.

• Ошибка: использовать неадаптированные алгоритмы для многошаговых моделей.

• Последствие: задержки, высокие счета за облако.

• Альтернатива: применять методы спекулятивного декодирования и распределённых вычислений.

А что если…

Если подход Clarifai станет стандартом, компании смогут быстрее запускать новые продукты без ожидания очередной партии GPU. Это снизит барьер входа для стартапов и уменьшит зависимость индустрии от миллиардных инвестиций в дата-центры.

Плюсы и минусы

FAQ

Для кого предназначен новый продукт?
Для компаний, использующих ИИ-модели в продакшене, особенно агентные системы и LLM.

Заменит ли он инвестиции в новое "железо"?
Нет, но позволит значительно дольше использовать уже купленные GPU.

Нужны ли доработки под конкретные модели?
Clarifai заявляет, что система адаптивна и совместима с разными фреймворками.

Мифы и правда

• Миф: без новых GPU запуск ИИ невозможен.
  Правда: программные оптимизации вроде Clarifai позволяют значительно повысить эффективность существующих карт.

• Миф: такие решения работают только в облаке Clarifai.
  Правда: система совместима с разными облачными хостингами.

• Миф: оптимизации влияют только на скорость.
  Правда: они также сокращают расходы и уменьшают задержку ответа.

3 интересных факта

1. Clarifai начинала как стартап в сфере компьютерного зрения и только позже перешла в инфраструктурные решения.

2. Новый механизм рассуждений — первый продукт компании, созданный специально для многошаговых агентных моделей.

3. Анонс совпал с волной многомиллиардных сделок вокруг центров обработки данных, где спрос на GPU превысил все прогнозы.

Исторический контекст

• 2010-е годы: Clarifai известна как сервис распознавания изображений.

• 2020-е: компания смещает фокус на управление вычислениями.

• 2023: презентация вычислительной платформы на AWS re: Invent.

• 2025: релиз нового механизма рассуждений для агентных моделей.