Google выводит из тени ключевого инженера для гонки ИИ-инфраструктуры

В гонке за AI-инфраструктурой жесты иногда говорят громче, чем пресс-релизы. Google совершил ход, который сложно переоценить: Амин Вахдат, архитектор ключевых технологий дата-центров компании, назначен главным технологом по AI-инфраструктуре. Новая позиция создана специально для него и подразумевает прямой отчет генеральному директору Сундару Пичаи.

Как сообщает TechCrunch, это сигнал о том, насколько критичной стала «кухня» искусственного интеллекта, на которую Google планирует потратить до $93 миллиардов капитальных затрат к концу 2025 года.

Человек-бэкенд

Вахдат — не новичок. Компьютерный ученый с докторской степенью из UC Berkeley, начавший карьеру как исследователь в Xerox PARC в начале 90-х, последние 15 лет тихо строил хребет AI-систем Google. До прихода в компанию в 2010 году он был профессором в Duke University и UC San Diego. Его академический бэкграунд впечатляет: около 395 опубликованных работ, и все они посвящены эффективности вычислений в огромных масштабах.

Его публичный профиль и без того высок. Всего восемь месяцев назад на Google Cloud Next он представлял седьмое поколение тензорных процессоров (TPU) под названием Ironwood в роли вице-президента по ML, системам и облачному AI. Озвученные им характеристики были ошеломляющими: более 9000 чипов на кластер, выдающих 42.5 экзафлопса вычислительной мощности — в 24 раза больше, чем у самого мощного суперкомпьютера того времени. «Спрос на вычисления для AI вырос в 100 миллионов раз всего за восемь лет», — заявил он тогда аудитории.

Архитектор невидимого

За кулисами, как отмечает Semafor, Вахдат координировал неприметную, но абсолютно необходимую работу, которая держит Google на плаву в конкуренции с OpenAI и другими игроками. Под его руководством создавались:

• Специализированные TPU-чипы для обучения и инференса моделей AI.
• Сеть Jupiter — сверхбыстрая внутренняя сеть, масштабирующаяся до 13 петабит в секунду. Вахдат отмечал в блоге, что такой пропускной способности теоретически хватило бы для видеозвонка для всех 8 миллиардов жителей Земли одновременно.
• Программная система Borg, управляющая кластерами и выступающая «мозгом» дата-центров Google.
• Axion — первые собственные процессоры Google на архитектуре Arm, разработанные специально для дата-центров.

Назначение Вахдата — это не просто повышение. Это признание того, что в эпоху AI войну выигрывают не столько блестящие модели, сколько скучная, но безупречно работающая инфраструктура. Пока все восхищаются очередным Gemini, именно такие люди, как Вахдат, обеспечивают ту самую «электрификацию» AI, о которой говорит Пичаи. Ирония в том, что Google, кажется, понял: чтобы конкурировать в гонке моделей, нужно сначала выиграть гонку железа и сетей. И лучший способ сделать это — дать ключевому инженеру карт-бланш и прямой доступ к CEO.

Стратегия удержания

В условиях рынка, где топовые AI-специалисты получают астрономические компенсации и становятся объектами постоянного переманивания, повышение Вахдата до уровня C-suite выглядит и как стратегия удержания. Когда вы потратили 15 лет на то, чтобы превратить человека в краеугольный камень своей AI-стратегии, вы делаете всё, чтобы он остался. Особенно когда планируете потратить в следующем году ещё больше десятков миллиардов на инфраструктуру, которую он проектирует.

Это назначение чётко указывает на приоритеты Google в AI-гонке. Компания делает ставку не на громкие маркетинговые ходы, а на глубокую техническую экспертизу и контроль над всей стеком — от кремния до облака. И, судя по всему, доверяет эту ставку человеку, который последние полтора десятилетия доказывал свою компетентность не на презентациях, а в дата-центрах.