Домик для ИИ: как завод ПСМ пришёл к идее AI ready для бизнеса

Бизнес нацелился делать свой собственный AI. Все задают вопрос: «Какая модель мне нужна?» Но никто не задумывается, на каких мощностях модель будет работать.

Мы тоже оказались в ИИ-потоке. Отодвинули в сторону хайп и сосредоточились на реальной пользе нового инструмента. Разработали AI-агента, прокачали ИТ-команду, чтобы двигаться дальше — и споткнулись о «железный порог». Так родилась идея AI ready модуля. В статье рассказали, что это такое и почему AI начинается не с модели, а с инфраструктуры.

Как в чатах с GPT родилась истина

Модульный ЦОД: первая гипотеза

От энергетики к цифре

Вычисляем лучшие предложения рынка

Сколько этажей в домике?

На самый верх: ИТ-контур и прикладной ИИ

Тем, кто не хочет читать всё, но хочет понять, что такое AI ready

Первая, реально полезная и применяемая, функция GPT — поиск. Андрей Медведев, гендир ПСМ, как-то упомянул: «Поиск в Гугле 30 лет назад избавил нас от многочасовых бдений в библиотеках, теперь ИИ экономит время на сёрфинг в браузере».

Технооптимизм руководителя — основа амбиций ПСМ в области AI. Личный опыт поиска в GPT быстро перекинулся на корпоративную среду. К поиску присоединились аналитика, расчёты, мониторинг и копирайтинг. Летом мы начали разрабатывать собственного AI-агента.

На первом этапе внедрения хватило своих действующих серверов. Для следующих R&D-проектов запланировали закупку первого GPU. Тут мы задумались: что делать промышленным компаниям, которым нужно сразу несколько моделей — например, AI-агент c RAG, видеоаналитика, предиктив?

Чат-бот может пожить и в офисной серверной. Когда появляются сложные LLM- и VLM-модели, ИИ нужна жилплощадь побольше. Конечно, можно всё разместить в облаке, но директора по информационной безопасности это не обрадует.

ПСМ работает в области ИТ, но базовый профиль — инжиниринг. Поэтому в создании моделей мы увидели прежде всего инфраструктурный вызов.

Модель искусственного интеллекта работает на вполне осязаемой инженерной базе: энергия, холод, процессоры и серверы. Поэтому прежде чем завести себе корпоративный ИИ, нужно решить, где он будет жить.

Полгода назад Андрей Медведев одним звонком дал старт проекту AI ready. «Нужно собрать инженерку, вычисления и прикладной AI в один модуль», — услышал в трубке директор по развитию отрасли ЦОД. Подключили инженеров, ИТ, маркетинг и упаковали новый продукт. Но обо всём по порядку.

Чтобы запустить модели (которые реально оптимизируют бизнес-процессы, а не становятся временным развлечением для сотрудников), нужны собственные инженерная и вычислительная мощности для AI-нагрузки.

Первое, что пришло в голову, — модульный ЦОД.

Чтобы составить техзадание на проектирование МЦОДа, нужно рассчитать инженерную и вычислительную мощности для AI-нагрузки. ИТ-мощность МЦОДов в среднем не превышает 300 кВт, т.е. они спроектированы под меньшую плотность нагрузки, чем требует AI.

Расчётная тепловая нагрузка на стойку в базовой конфигурации AI-МЦОДа — 25–40 кВт. Это в 2 раза больше, чем в модульных ЦОДах, которые тиражируют российские производители.

Да, эти МЦОДы можно масштабировать, наращивая мощность. Но увеличение нагрузки на стойку полностью меняет подход к энергоснабжению и охлаждению.

Мы поняли, что модуль для AI-нагрузки — это качественно новый инженерный продукт. Мы не нашли готового решения, в котором были бы интегрированы энергетика, охлаждение, вычисления, системы безопасности и автоматика. Поэтому решили сделать его сами.

Задача «построить домик для ИИ» оказалась профильной для ПСМ, благодаря тому, что мы — завод по производству энергетического оборудования. Компетенции в распределённой энергетике, производстве блок-модулей и строительстве энергосистем для классических ЦОДов стали трамплином для проектирования.

В 2024 году мы взяли в работу большой проект одного из ведущих российских операторов ЦОД — энергоцентр для резервирования дата-центра уровня Tier IV.

В составе энергоцентра:

● Дизельные электростанции общей мощностью 8 МВт;

● КТП общей мощностью 40 МВА;

● Энергомодули с ИБП общей мощностью 8 МВт.

В контексте AI интересен энергомодуль. Это префаб-решение, которое отвечает за переключение электропитания от сети на аварийную генерацию без токовых пауз.

ИБП вырабатывают большой объём тепла, поэтому пространство энергомодуля мы разделили на холодный и горячий коридоры — так же, как в машинном зале дата-центра. Проект выявил множество общих точек между энергетической и вычислительной инфраструктурой. Этот опыт приблизил ПСМ к концепции AI-МЦОДа.

Мы приняли инфраструктурный вызов и убедились: развитие технологий искусственного интеллекта напрямую зависит от энергетики. Лидерство в гонке за ИИ стоит не только за ИТ-компаниями, но и за производителями энергосистем.

Сформировали пул поставщиков графических процессоров для работы с моделями. Хорошая новость: они знают всё про графускорители, серверы и подключение по сети. Плохая — за синхронизацию с инженеркой они не отвечают. И наоборот: те, кто делает инженерную базу, не торопятся отвечать за интеграцию GPU и серверов.

Решили, что стыковать инженерную и вычислительную части модуля будем сами. На изучение рынка GPU потратили полгода: нашли профильных специалистов в команду, посетили несколько производств и работающих AI-проектов за рубежом.

За исследованиями и наработками инженеров с интересом наблюдала команда ПСМ UNLIM — отдельной ИТ-компании в структуре ПСМ. На одном из тактических совещаний по AI коллеги озвучили решающий тезис: «Мы самостоятельно обучаем модели, проработали автономную инфраструктуру для AI-нагрузки — ПСМ может создавать локальные AI-контуры под ключ».

Так оформилась концепция AI ready модуля — домика для ИИ.

AI ready — инфраструктура, готовая к обучению моделей и созданию прикладных AI-решений для бизнеса.

В AI ready есть 3 функциональных слоя:

● Инженерная база (энергетика и охлаждение);

● Вычисления (GPU/CPU-серверы, система хранения, сеть и среда запуска AI-сервисов);

● Модельный и прикладной слои (управление моделями и интеграции).

ИИ живёт в домике из трёх этажей. Облако для многих компаний пока работает, как лифт, доставляя бизнес сразу на третий этаж — к рабочей прикладной модели. Но облачный ресурс планомерно исчерпывает себя, а «лестницы» для подъёма на третий ИИ-этаж пока не оборудованы. Это и есть главная предпосылка к созданию AI ready.

Основа AI ready — это не процессоры и не модели, как можно подумать. Большую часть инфраструктуры составляют энергетика, охлаждение и безопасность. Инженерная концепция по сути такая же, как в любом дата-центре.

Этот «этаж» ПСМ обустраивает самостоятельно: расчёт мощности, блок-модуль, распредка, жидкостное охлаждение, пожарка, система безопасности и автоматизация через SCADA. Если на площадке размещения AI ready нет доступной мощности от сети, но есть лимит газа (или возможность проведения), то ПСМ также закрывает задачу электроснабжения собственной газовой генерацией.

В базовую инфраструктуру AI ready модуля встраивается контур вычислений и информационной безопасности. Пока без прикладных сценариев. К пятой итерации пилота спецы из инжинирингового центра ПСМ зафиксировали рабочую конфигурацию AI ready в заводской готовности к «заселению» ИИ.

В конфигурацию входят:

● Процессоры GPU / CPU;

● Система хранения данных;

● Структурированная кабельная система;

● Сеть передачи и управления данными;

● Виртуальная или контейнерная среда запуска AI-сервисов;

● Базовый мониторинг вычислительного контура.

Третий этаж AI ready — ключевой слой, который гарантирует, что ИИ «приживётся» в домике.

В структуре ПСМ есть своя ИТ-компания — ПСМ UNLIM — которая закрывает вопрос обучения моделей и выхода на прикладные сценарии. Поскольку продукт AI ready полностью разработан внутри ПСМ, интеграция всех «ИИ-этажей» проходит быстрее и надёжнее.

ПСМ UNLIM органически сформировалась из внутренних потребностей завода-производителя электростанций. Компания появилась в 2021 году как обособленное подразделение по автоматизации. Первые задачи были связаны с внедрением 1С:ERP и 1С:MES для производства.

Позднее ИТ-разработчик с компетенциями завода запустил собственные цифровые решения: платформу для мониторинга и предиктивной аналитики ПСМ Check Pro и системы управления на базе SCADA.

Корпоративный AI-агент — тоже внутренняя потребность.

С конца 2025 года в ПСМ внедрили:

● Attention-ботов, которые мониторят входящие обращения и предупреждают о возможных рисках, связанных со сроками реагирования и реализации;

● AI-помощника на базе Bitrix24 и в веб-формате, который работает с текстовыми запросами и файлами в контексте корпоративной базы знаний (RAG);

● RAG-технологии для контроля качества продукции и эксплуатационной документации;

● Юридические AI-сценарии для ускорения процессов согласования контрактов;

● Видеоаналитику для контроля соблюдения требований охраны труда и контроля качества на производстве.

На очереди — запуск первого GPU-сервера для тестирования локальных моделей.

Внутренний AI-стартап дал ПСМ UNLIM новый статус — разработчика AI-платформ и прикладных моделей. Продукт AI ready транслирует нашу экспертизу в рынок, даёт бизнесу и регионам мощный старт в мировой гонке за ИИ.