ВШЭ построит второй ИИ-суперкомпьютер на 360 петафлопс с «Ростелекомом» | AI Радар
Инфраструктура

ВШЭ построит второй ИИ-суперкомпьютер на 360 петафлопс вместе с «Ростелекомом»

📅 20 июля 2026 ✍️ Александр Григорьев 🏷 Инфраструктура · Суперкомпьютеры · ВШЭ
20 июля НИУ ВШЭ объявил о создании нового вычислительного кластера для задач ИИ пиковой мощностью более 360 AI-петафлопс FP4 — оборудование разместят в дата-центре «Ростелекома», запуск намечен на конец 2026 года. После ввода в строй университет станет одним из немногих вузов России с двумя суперкомпьютерами одновременно — вторым после действующего cHARISMa.
360+
AI-петафлопс FP4
пиковая мощность
2026
Запуск
конец года
2-й
Суперкомпьютер ВШЭ
после cHARISMa

Что известно о новом кластере

НИУ ВШЭ совместно с «Ростелекомом» запускает строительство нового вычислительного кластера, ориентированного прежде всего на задачи искусственного интеллекта. По заявленным характеристикам, пиковая производительность превысит 360 AI-петафлопс FP4 — то есть более 360 квадриллионов операций в секунду в низкоточном формате, который сегодня фактически стал стандартом для обучения и инференса больших языковых моделей. Партнёром проекта выступает «Ростелеком»: именно в дата-центре оператора разместится оборудование, что снимает с университета необходимость строить и обслуживать собственную инженерную инфраструктуру энергоснабжения и охлаждения.

Запуск кластера в промышленную эксплуатацию запланирован на конец 2026 года. После ввода в строй ВШЭ станет одним из очень немногих российских университетов, располагающих сразу двумя суперкомпьютерами: новый кластер дополнит уже действующий cHARISMa, который университет использует для образовательных и исследовательских задач с меньшей вычислительной интенсивностью.

Зачем университету второй суперкомпьютер

Разделение вычислительных мощностей на два кластера — не просто наращивание масштаба, а изменение архитектуры использования. cHARISMa изначально создавался под широкий спектр научных задач: от физики и биоинформатики до эконометрики, и не был специализирован именно под ИИ-нагрузки. Новый кластер, напротив, проектируется прицельно под обучение и дообучение моделей, инференс на больших контекстах и распределённые ИИ-эксперименты — то есть под ту нагрузку, которая за последние два года стала главным драйвером спроса на вычисления в любом крупном исследовательском центре.

Это отражает более широкий тренд: доступ к вычислительным мощностям стал главным дефицитным ресурсом для развития ИИ-исследований в российских вузах. Наличие собственного специализированного кластера позволяет университету не зависеть от очереди на облачные GPU-мощности коммерческих провайдеров и предлагать студентам и лабораториям вычисления по расписанию, которое диктуется учебным и исследовательским процессом, а не коммерческой загрузкой облака.

AI Радар — Аналитический дашборд
Полная картина рынка ИИ России и мира
520 млрд ₽рынок ИИ России
+24%рост г/г
800+AI-компаний
$3.68 трлнпрогноз мир к 2030
На главную

Место проекта в российской ИИ-инфраструктуре

Решение ВШЭ и «Ростелекома» встраивается в общую логику наращивания вычислительных мощностей внутри страны, о которой в июле 2026 года активно говорили и на уровне правительства — от KPI по внедрению ИИ в 19 отраслях экономики до создания российского центра компетенций во Всемирной организации сотрудничества в сфере ИИ. Университетская наука традиционно остаётся узким местом в этой цепочке: коммерческие компании вроде Сбера и Яндекса располагают собственными датацентрами, тогда как вузы чаще всего вынуждены делить ограниченные ресурсы между десятками лабораторий.

Партнёрство с «Ростелекомом» — модель, которая может оказаться воспроизводимой для других университетов: оператор предоставляет инженерную инфраструктуру дата-центра, а вуз концентрируется на закупке вычислительного оборудования и организации доступа для исследователей. Для рынка ИИ-инфраструктуры в целом это означает постепенное появление нового класса заказчиков — образовательных учреждений, которые формируют устойчивый спрос на размещение специализированных ИИ-кластеров в коммерческих дата-центрах, а не только на облачные GPU-инстансы по требованию.

Что дальше

До конца 2026 года ключевым индикатором станет то, насколько заявленная пиковая мощность в 360 AI-петафлопс FP4 будет доступна исследователям на практике — пиковые характеристики вычислительных кластеров традиционно отличаются от устойчивой производительности под реальной научной нагрузкой. Второй важный вопрос — модель доступа: будет ли кластер открыт только для сотрудников и студентов ВШЭ или университет предложит часть мощностей внешним исследовательским коллективам и стартапам, как это уже практикуют отдельные российские дата-центры в рамках программ поддержки ИИ-разработчиков.

📎 Первоисточник: CNews · Июль 2026 ↗