Привилегии для ума: закупки оборудования для ИИ могут поддержать налоговыми льготами

«Для выявления стимулирующих норм»

Рабочая группа правительственной подкомиссии занялась решением проблемы дефицита GPU (графических ускорителей) и высокой стоимости закупки оборудования для ИИ, следует из плана мероприятий, с которым ознакомился Forbes. Его подлинность ранее подтвердил источник на IT-рынке.
До конца сентября этого года планируется определить конкретные нормы, которые препятствуют отнесению современного ИИ-оборудования к отечественной продукции, и сформулировать базу для их целенаправленного изменения. Кроме того, будут спроектированы технические критерии, которые «позволяют однозначно отделить ИИ-оборудование (GPU, NPU, высокоскоростные сети и т.д.) от майнингового и прочего», чтобы исключить «злоупотребление льготами» и упростить «администрирование мер поддержки», говорится в плане мероприятий.
Среди инициатив, над которыми будет работать группа, — подготовка до конца года предложений «по льготному налогообложению на закупки оборудования для ИИ и прочим механизмам поддержки, позволяющим снизить стоимость владения ИИ-оборудованием», следует из документа. К этому же сроку должно быть готово итоговое заключение, определяющее критерии и механизмы льготного налогообложения оборудования для ИИ с разделением инфраструктуры ЦОД ИИ и прочих ЦОД, указано в плане мероприятий.
Отвечать за исполнение этих мероприятий будет Минпромторг. Forbes направил запросы в пресс-службу министерства и в Сбербанк (старший вице-президент банка Андрей Белевцев председательствует в рабочей группе).

Разделять энтузиазм

Современная ИИ-инфраструктура — это комплекс: ускорители вычислений, серверы, высокоскоростные сетевые адаптеры и коммутаторы, системы хранения, охлаждения и электропитания, а также специализированное ПО и средства управления вычислительными кластерами — перечисляет технический директор MD Audit (входит в ГК Sofline) Юрий Тюрин.
Основу инфраструктуры для ИИ составляют серверы с производительными GPU, оснащенными тензорными ядрами и дорогой высокоскоростной памятью, уточняет руководитель направления AI Platform в MWS Cloud (входит в МТС) Никита Казарян. Такие системы используются для обучения моделей ИИ и инференса — этапа, когда уже обученная модель обрабатывает входные данные и выдает результат. «За последний год коммерческие цены на такое оборудование выросли более чем в два раза, а в отдельных случаях — втрое. По данным исследования MWS Cloud, 47% респондентов ожидают дальнейшего удорожания GPU-ресурсов в ближайшие 12 месяцев, а 45% считают, что их значение для бизнеса будет расти», — говорит Казарян.
Разделить оборудование для ИИ и майнинга можно прежде всего по вычислительной мощности и классу GPU, считает Казарян. «Для обучения и эксплуатации больших языковых моделей (LLM) нужны передовые ускорители уровня Nvidia H200 или B300. Для майнинга подойдет практически любой производительный вычислитель, а покупать H200 или B300 для этих задач не будут — из-за высокой стоимости экономика окажется отрицательной», — поясняет он.
Впрочем, по мнению Тюрина, разделять оборудование для ИИ и для майнинга только по типу GPU не получится: один и тот же ускоритель технически способен использоваться и для машинного обучения, и для других высокопроизводительных вычислений. «Поэтому правильнее определять не ИИ-GPU, а целевую конфигурацию и назначение вычислительной системы. Критериями могут быть наличие специализированных ИИ-ускорителей, поддержка соответствующих вычислительных форматов и библиотек, конфигурация памяти и межсерверных соединений, наличие программного стека для обучения и инференса, а также заявленный сценарий применения. Для получения льготы можно предусмотреть подтверждение через реестр продукции и декларацию назначения оборудования», — считает Тюрин.
Классификаторы не различают майнинговое и ИИ-оборудование: и ASIC-майнеры, и серверы идут по одному коду ТН ВЭД 8471 50 000 0, отмечает советник M&A и корпоративной практики O2 Consulting Софья Смирнова. Она также рекомендует увязывать льготы для ИИ-оборудования не с фактом покупки, а с подтвержденным целевым использованием, например по уже опробованной модели реестра майнеров. «Иначе поддержка уйдет в криптодобычу и серый импорт», — предупреждает она.

«Надо решать экономическими методами»

Отечественного оборудования для ИИ пока нет, констатирует основатель «Моего офиса» Дмитрий Комиссаров. «Нужны меры по созданию своих инструментов, в том числе процессоров и GPU», — полагает он.
В России есть специальные чипы для ИИ — тензорные процессоры, рассказывает директор АНО «Центр компетенций по импортозамещению в сфере информационно-коммуникационных технологий» Илья Массух. «Это не такие универсальные чипы типа Nvidia, которые нацелены на вычисления больших лингвистических моделей либо типовых задач ИИ, а специализированные процессоры для определенного типа задач — звуковая обработка, видеообработка и т.д.», — поясняет он. Впрочем, наличие таких чипов не решает проблему дефицита ускорителей. «Проблему дефицита GPU можно решить, если ты GPU сам начал производить. А если это не твой товар, значит, проблему дефицита GPU надо решать экономическими методами», — считает Массух. Такими методами, по его мнению, могут быть субсидирование 30–50% стоимости оборудования для ИИ, обнуление таможенной пошлины.
«Считается, что принципиальное отличие оборудования для ИИ — в наличии сервера с графическими ускорителями GPU. Однако это условие необходимое, но недостаточное для высокой производительности и максимальной отдачи от дорогостоящего оборудования — размышляет директор по технологическим инновациям «Скала^р» (группа Rubytech) Петр Дубенсков. — Нужно обеспечить высокую пропускную способность сети, совместимость программного и аппаратного стека, устранив тем самым узкие места. Особое значение имеют и инструменты управления ИИ-инфраструктурой для оптимального распределения ресурсов под ИИ-задачи. Все эти условия, как правило, достижимы в рамках программно-аппаратных комплексов — и именно их логично рассматривать как объект льгот и мер поддержки».
В России не производят GPU, а для получения поддержки Минпромторга требуется локализация производства, констатирует директор по взаимодействию с органами государственной власти «Центра хранения данных» (входит в «Ростелеком») Дмитрий Панышев. «Для современного ИИ-оборудования существующие требования к степени локализации слишком высоки, поскольку такое оборудование в значительной степени зависит от импортных компонентов, — рассуждает Панышев. — Целесообразным видится применение поэтапного режима: на первом этапе — локализовать сборку, включающую GPU, установив достаточно мягкие требования к локализации, а затем постепенно увеличивать степень локализации в течение, скажем, 10 лет». Поэтапный подход в этом случае реалистичен, согласен Тюрин, власти при этом учитывают российскую разработку и права на конструкцию, производство и сборку, локализацию ключевых компонентов, системное ПО и возможность сервисного обслуживания в России. Слишком жесткие требования способны затормозить рынок, предупреждает он.
Все налоговые преференции, льготы и субсидии должны распространяться исключительно на российское оборудование для ИИ, категоричен генеральный директор IT-компании «ХайТэк» Андрей Панков. «Речь идет не о серверных комплексах, укомплектованных американскими или иными зарубежными вычислителями, а о технике на базе ИИ-ускорителей, включенных в реестр в соответствии с постановлением правительства №719 «О подтверждении производства российской промышленной продукции». После решения вопроса классификации все меры поддержки должны действовать только в отношении ускорителей, разработанных и произведенных в России», — говорит он.
Ключевой проблемой, по его словам, является отсутствие в классификаторе ОКПД 2 отдельной категории для специализированных микросхем (ИИ-чипов) и ИИ-ускорителей (вычислительных модулей) на их основе. «Это не позволяет устанавливать соответствие такой продукции критериям технологической сложности и начислять баллы, необходимые для признания ее отечественной», — говорит он. К оборудованию для ИИ следует относить специализированные микросхемы и ускорители ИИ, построенные на их основе, считает Панков. Введение для них отдельной позиции в ОКПД 2 позволит однозначно классифицировать такую продукцию, отделить ее от майнингового и иного вычислительного оборудования и адресно применять меры господдержки, заключает он.