Я провёл несколько недель, собирая данные из открытых источников: тендерные порталы, TOP500.org, официальные пресс-релизы, прайс-листы Alem.Cloud и сравнение с мировыми GPU-провайдерами. Вот что я нашёл.
Май 2025: Казахстан анонсировал первый национальный суперкомпьютер. Партнёрство с Presight AI (дочка G42 из ОАЭ), 64 сервера HPE Cray XD670, 512 GPU NVIDIA H200. Журналисты писали про “суверенный AI-хаб”. Чиновники рапортовали о “цифровом суверенитете”. Прошло 10 месяцев. Тарифы опубликованы. Но вопрос один: где продукты?
Дисклеймер: Это журналистское расследование на основе публично доступных данных. Точные цифры закупок по goszakup.gov.kz не раскрыты — вместо этого публикуются агрегированные суммы. Если у вас есть уточняющие данные — пишите.
Что купили
Давайте по фактам. В Казахстане сейчас два суперкомпьютера в TOP500 (ноябрь 2024):
Alem.Cloud (NITEC) — #86 в мире, 20.48 PFlop/s Linpack. 64 сервера HPE Cray XD670, 512x NVIDIA H200 SXM5 (141 GB HBM3e каждый), 400 GbE / RoCEv2 интерконнект. Peak FP8 — около 2 ExaFlop/s.
AI-Farabium (Казахтелеком) — #103 в мире, коммерческое финансирование, серверы Supermicro на Intel Xeon Platinum.
Для контекста: Meta использовала 16,384 GPU A100 чтобы обучить Llama 2-70B. 512 GPU Казахстана — это 1/32 от того кластера. Но H200 новее и быстрее A100 примерно в 2.4x по FP16, так что реально можно обучить модель до 70B параметров.Официальные характеристики H200.
Сколько стоило и откуда деньги
Для сравнения: Meta вложит $60-65 млрд в AI-инфраструктуру только в 2025 году.Microsoft анонсировал $80 млрд на дата-центры. Казахстанские $50M — это 0.08% от инвестиций одной Meta за один год. Контекст важен.
$50M налогоплательщиков. Без пошлин. Без НДС.Alem.Cloud — оператор инфраструктуры. Точные суммы закупок на портале госзакупок засекречены — публикуется только агрегированная сумма. Это само по себе вопрос.
Тарифы: государственный суперкомпьютер по ценам AWS
Вот тарифы Alem.Cloud, опубликованные в январе 2026:
Стоимость аренды 1x H200 GPU
$/час. Alem.Cloud выделен красным.
Стоп. Железо куплено на налоги. Пошлин нет. НДС нет. Оператор — госкомпания. И при этом тарифы $4.30/час — дороже чем RunPod ($3.59/час), дороже Lambda Labs ($3.99/час) и на уровне CoreWeave ($4.76/час). Для сравнения: AWS p5 с H100 стоит $8.49/час, GCP a3-mega — $10.32/час. Где обещанная “доступность для отечественного бизнеса”?
Что можно обучить на 512 H200
512 GPU NVIDIA H200 (по 141 ГБ HBM3e каждый, суммарно ~72 ТБ памяти) — серьёзная мощность. Вот что реально можно обучить с нуля, исходя из Chinchilla scaling laws:
| Модель | Время на 512 GPU | Реалистичность | Сложность |
|---|---|---|---|
| 7B (Llama) | 3-5 дней | Тривиально | |
| 13B | 1-2 недели | Легко | |
| 70B (Llama 2) | 2-3 месяца | Реально | |
| 405B (Llama 3) | 6-12 мес | На пределе | |
| GPT-4 (~1.8T MoE) | Невозможно | Нужно 10-50x |
- Казахскоязычную LLM 7-13B с нуля
- Fine-tune Llama 3 70B на казахском
- Модели для медицины, юриспруденции
- Speech-to-text / TTS на казахском
- Инференс для сотен пользователей
- Конкурент GPT-4 / Claude (нужно 10-50x GPU)
- Мультимодальная фронтирная модель
- “Казахстанский ChatGPT” мирового уровня
- AGI (очевидно)
- Что-либо без данных на казахском языке
Ключевая проблема — не железо, а данные. По данным Common Crawl, казахский язык составляет менее 0.01% мирового веб-контента.OSCAR corpus даёт ~1 ГБ казахского текста — для сравнения, английский датасет занимает более 400 ГБ. Даже 5000 GPU без данных не дадут качественную модель. Подробнее: почему казахская LLM математически невозможна.
AI-продукты Казахстана: кто использует железо?
Вот все известные AI-продукты в Казахстане, которым теоретически нужен суперкомпьютер:
| Продукт | Тип | Статус | Пользователи | Потребность в GPU |
|---|---|---|---|---|
| AlemLLM | LLM | Demo | ? | Высокая |
| KazLLM | LLM | Beta | ? | Высокая |
| CEREBRA | MedAI | Пилот | ~10 больниц | Средняя |
| Codiplay | EdTech | Работает | 450+ школ | Низкая |
| SKAI | Аналитика | Работает | 1 (Самрук) | Средняя |
| QAZAQ AI | NLP | Консалтинг | ? | Низкая |
6 продуктов. 512 GPU. Даже если все 6 работают на полную мощность -- это максимум 50-100 GPU под нагрузкой. Остальные 400+ простаивают, потребляя электричество.
Барьеры: бюрократия, кадры, данные
Доступ: На RunPod или Lambda Labs — зашёл на сайт, ввёл карту, запустил тренировку за 2 минуты. В Казахстане — официальная заявка от организации, комиссия оценивает “стратегическую значимость”. Физлица и стартапы — не предусмотрены явно. Эта же бюрократия тормозит AI-внедрение в банках.
Кадры: Согласно Stanford AI Index 2024, в рейтинге стран по AI-публикациям Казахстан не входит в топ-30. В NeurIPS 2024 — 0 принятых работ казахстанских аффилиаций. Борис Потапчук (Назарбаев Университет) сам признаёт: Казахстан будет “в основном применять существующие модели, а не разрабатывать новые”.
Данные: По OSCAR corpus казахский занимает ~1 ГБ из 40+ ТБ всего датасета — это 0.0025%. Даже с 5000 GPU без качественных данных не обучишь ничего полезного. Для сравнения: Common Crawl содержит ~400 ГБ только английского текста.
В июне 2025 утекли данные 16 миллионов граждан — практически всё население страны. Источник: Tengri News. И после этого нам рассказывают про “суверенный AI-хаб” и цифровой суверенитет.
Калькулятор утилизации GPU
Оцените, сколько из 512 GPU Alem.Cloud реально используется
При утилизации 7.8% государство тратит $1,458,480/мес на электричество для простаивающих серверов.
Вердикт: где железо, Зина?
Я потратил несколько недель на это расследование. Смотрел TOP500, читал тендерные порталы, сравнивал цены с RunPod, AWS и GCP. Вот итог:
Прогноз
Главный вывод: Суперкомпьютер — это не проблема. Проблема — что его купили до того, как появились продукты, люди и данные. Это как купить Ferrari в деревню, где нет дорог. Для сравнения: Сингапур строил AI-экосистему 5 лет до запуска вычислительной инфраструктуры — сначала таланты, потом железо.ОАЭ через G42 строят с reverse model: вычисления → привлечение стартапов. Казахстан выбрал тот же путь без G42-масштабов. Железо есть. А экосистемы — нет. Шире о том, почему венчурная экосистема Казахстана не производит стартапов — отдельный разбор. Где железо, Зина? Стоит. Ждёт. Потребляет электричество.
