Маленькая страна без больших фабрик и без громкого технологического имени строит региональный AI-компьютерный хаб под названием Firebird, расположенный между Сан-Франциско и Ереваном. Никакого производства чипов в Раздане или Ереване не будет — Blackwell GPU от Nvidia по-прежнему делают на тайваньском заводе TSMC. Армения покупает готовое железо и превращает его в инфраструктуру, доступ к которой становится национальной стратегией.
Первая фаза проекта возле Раздана — это $500 миллионов инвестиций, более 6000 GPU Blackwell, 18 мегаватт мощности и до 110,6 эксафлопс вычислений в формате FP4. Вторая фаза, по заявлениям правительства, будет масштабнее: около $4 миллиардов и свыше 41 000 дополнительных GPU. Для страны такого размера это редкая позиция на глобальной карте AI-инфраструктуры.
Смысл затеи не в том, чтобы конкурировать с Тайванем в производстве, а в том, чтобы избежать полной зависимости от чужих облачных провайдеров. У Армении и так неплохая техническая база — местное подразделение Synopsys с более чем тысячей сотрудников занимается проектированием электроники, а соглашение с Mistral AI уже переводит государственные сервисы на языковые модели, адаптированные под армянский язык. Firebird добавляет недостающий слой: массовые вычисления, без которых талант остаётся зависимым, а исследования — теоретическими.
Риски тоже реальны: энергоснабжение, охлаждение, устойчивость экспортного контроля и главное — нужно найти достаточно клиентов, чтобы окупить капитал. Часть мощностей планируется отдать местным компаниям, остальное — продать международным заказчикам. Если план сработает, Армения станет одним из самых нетипичных примеров того, как маленькая страна использует вычислительную мощность как инструмент национального развития.
Во что углубиться:
- Compute sovereignty концепция: почему страны хотят собственные AI-мощности вместо аренды у облачных гигантов
- Экспортный контроль США на чипы Nvidia: как работают ограничения на поставки в разные страны
- Mistral AI партнёрства с государствами: где ещё компания внедряет открытые модели в госсектор