Маленькая страна — большие алгоритмы: Армения на карте AI-мира

Анна Еганян

Армения наращивает AI-инфраструктуру. В Ереванском государственном университете (ЕГУ) 13 января открылся первый AI-суперкомпьютерный центр, который должен стать базой для исследований, образования и прикладных разработок. Параллельно в стране формируется коммерческая вычислительная инфраструктура, ориентированная на рынок AI-сервисов.

На первый взгляд, речь идет просто о новом оборудовании. Но за этим стоит более широкий вопрос: может ли Армения встроиться в глобальную AI-экономику не как потребитель, а как производитель вычислений и технологических решений?

По словам вице-президента NVIDIA Рева Лебаредяна, идея AI-суперкомпьютера для Армении возникла еще в 2019 году, когда премьер-министр Никол Пашинян впервые посетил штаб-квартиру NVIDIA в Кремниевой долине.

«Тогда премьер-министр говорил с нашим CEO Дженсеном Хуангом о том, как усилить армянский хай-тек сектор. Его ответ был прост: нужно развивать исследователей, ученых, компьютерных специалистов и построить суперкомпьютер, потому что будущее технологий строится вокруг AI».

С тех пор в стране параллельно развиваются несколько направлений, которые важно различать: уже существующие вычислительные мощности, университетский GPU-суперкомпьютер в ЕГУ, а также коммерческие AI-дата-центры.

Еще в мае 2024 года в Армении был открыт первый суперкомпьютерный центр в инженерном городке в Багреванде, названный в честь Шарля Азнавура. Однако, как подчёркивает руководитель группы машинного обучения ЕГУ Грант Хачатрян, у этого проекта есть принципиальное ограничение.

«Есть компьютер “Азнавур”. Он работает, находится в Инженерном городе, но у него нет GPU. А GPU — это та часть, на которой делаются AI-вычисления. Поэтому “Азнавур” используют для других задач, например в физике; для построения AI-моделей он не подходит», — отмечает Хачатрян. 

Ключевой элемент для современных AI-задач — это именно GPU-суперкомпьютер. По данным ЕГУ, новый университетский кластер оснащён 64 GPU NVIDIA H100 и должен усилить как фундаментальные исследования, так и прикладные разработки.

Но само по себе «железо» не создаёт экономического эффекта. Вопрос в том, кто и для каких задач получит доступ к этим мощностям.«Прямо на количество рабочих мест это не влияет. Но влияет на качество специалистов. Мы сможем решать более крупные научные задачи, строить более сильные AI-модели. Когда у нас больше ресурсов, мы становимся более интересными для внешних партнеров», — объясняет Хачатрян.

Хачатрян подчеркивает, что ценность таких систем заключается не только в скорости вычислений, но и в изменении самого исследовательского цикла: идеи можно быстрее проверять, масштабировать и превращать в прикладные решения.

Он приводит примеры возможных проектов: вычислительные модели для поиска кандидатов в лекарства, анализ спутниковых снимков, обработка радарных данных для автономных систем. Логика проста: чем больше мощностей, тем быстрее цикл «идея — модель — проверка».

Но по мере того, как Армения расширяет свою AI-инфраструктуру, встает важный вопрос: кто на самом деле строит и контролирует эти системы. Хотя NVIDIA является глобальным технологическим поставщиком и партнёром в формирующейся AI-инфраструктуре Армении, компания не строит и не эксплуатирует дата-центры в стране.«NVIDIA в Армении компьютер не строит. NVIDIA продаёт GPU-серверы тем, кто собирает дата-центры. Например, когда я говорю, что мы ставим в нашем университете 64 GPU, эти GPU произвела NVIDIA. Но мы даже не у них покупаем, а у компании Supermicro, которая помещает GPU NVIDIA в компьютер», — поясняет Хачатрян.

Лебаредян объясняет это различие следующей метафорой: AI-суперкомпьютеры — это «фабрики», в отличие от обычных дата-центров-«складов».

«Дата-центры, которые у нас имеются, — это как склады, где мы храним и перемещаем данные. А AI-суперкомпьютеры — это фабрики. Вы “кормите” их сырьем: необработанными данными и энергией, а на выходе получаете интеллект», — считает Лебаредян.

В этой логике вычислительная мощность становится не просто инфраструктурой, а экономическим продуктом, сопоставимым с промышленным производством. 

Лебаредян же связывает перспективы Армении именно с энергетическим фактором: «Сегодня в Армении есть избыток электроэнергии, который сложно экспортировать как электричество. Но если превратить эту энергию в вычисления, в то, что в мире AI называют “токенами”, их можно хранить и передавать через интернет. Так Армения сможет экспортировать интеллект и AI-сервисы по всему миру».

Однако эксперты отмечают, что такая модель требует не только вычислительных мощностей, но и устойчивой инженерной инфраструктуры — систем охлаждения, доступа к водным ресурсам и прозрачных правил управления. Пока именно эти аспекты остаются наименее публично обсуждаемыми.

Параллельно с университетским центром в стране строится более крупная коммерческая инфраструктура — проект Firebird в Раздане. Его рассматривают как один из будущих узлов региональной AI-вычислительной сети.

При этом общественные дискуссии сосредоточены не только на масштабах инвестиций, но и на рисках: нагрузке на ресурсы, прозрачности управления, экологических последствиях. Эксперты и часть гражданского общества ожидают больше публичной информации о том, как будет обеспечиваться устойчивость таких проектов.

«Часть мощности будет выделена для Армении: университетам, исследователям, образовательным организациям. Это должно стать почвой для развития будущего нашего хай-тек сектора и роста будущих инженеров и предпринимателей», — подчеркивает Лебаредян.

Помимо Firebird, в Армении формируется ещё один крупный коммерческий AI-проект — eleveight.ai. По сообщениям международных медиа, компания планирует установить порядка 500 GPU поколения B300, а дата-центр уже построен. Проект также ориентирован на размещение высокопроизводительных AI-вычислений для международных клиентов.

Это означает, что страна фактически становится площадкой для нескольких независимых инфраструктурных инициатив в сфере искусственного интеллекта, а не одного централизованного проекта.

Если заявленные планы будут реализованы, Армения может получить: новый уровень исследовательских возможностей; подготовку специалистов, умеющих работать с AI-инфраструктурой; развитие прикладных сервисов и экспорт вычислительных мощностей и AI-услуг.

Но чтобы это не осталось красивой презентацией, а превратилось в устойчивую систему, потребуются понятные правила игры, прозрачность принятия решений и ответственность за последствия — от энергетической нагрузки до распределения доступа к технологиям.

Именно от того, как эти вопросы будут решены сейчас, зависит, станет ли армянская ставка на искусственный интеллект долгосрочной стратегией или временным экспериментом.