Когда пользователь обращается к ИИ через компьютер или мобильное приложение, система обрабатывает запрос очень быстро благодаря сочетанию нескольких ключевых технологий и подходов. Вот как это работает:

1. Единая модель, но с распределённой обработкой
Центральная модель ИИ (например, GPT, Сберовская "Салют" или другие) обучается на огромных объёмах данных и хранится на мощных серверах в облаке. Это одна модель , но её вычисления распределены между множеством серверов.
Когда вы отправляете запрос, он поступает в облачный центр обработки данных (например, в дата-центре Сбера, Яндекса или Amazon Web Services). Там запрос обрабатывается на высокопроизводительных видеокартах (GPU) или специализированных чипах (TPU) .
2. Параллелизм и масштабируемость
Современные ИИ-системы умеют обрабатывать тысячи запросов одновременно :
Балансировка нагрузки : запросы распределяются между разными серверами, чтобы не перегружать один узел.
Микросервисная архитектура : система разбита на небольшие компоненты, которые работают независимо (например, отдельно обработка текста, отдельно — генерация ответа).
Контейнеризация (Docker, Kubernetes) : позволяет быстро запускать копии ИИ-моделей на разных серверах по мере роста нагрузки.
3. Кэширование и предсказание
Для популярных запросов (например, «как дела?» или «погода в Москве») ИИ может использовать кэшированные ответы — заранее подготовленные шаблоны.
Некоторые системы используют предсказательные алгоритмы , чтобы заранее обрабатывать возможные продолжения запроса (например, автозаполнение в поисковиках).
4. Локализация и региональные особенности
Единая модель часто адаптируется под регионы с помощью:
Финетюнинга : дообучения модели на данных конкретного региона (например, диалекты, законодательство, культурные особенности).
Мультиязычности : модели вроде mGPT (от Сбера) или BLOOM (международный проект) умеют работать на десятках языков.
Локальных серверов : данные пользователей из определённого региона могут обрабатываться на ближайших серверах (например, в Москве или Екатеринбурге), чтобы снизить задержку.
5. Примеры из практики
ChatGPT/OpenAI :
Запрос пользователя отправляется в облачный API OpenAI, где миллионы серверов обрабатывают его параллельно.
Ответ генерируется за секунды благодаря оптимизированному коду и распределённым вычислениям.
Сбер "Салют" :
Использует кластеры GPU в дата-центрах Сбера.
Для корпоративных клиентов могут быть отдельные изолированные копии модели (например, для банков или госструктур).
Яндекс.Гиграм :
Работает на собственной инфраструктуре Яндекса с учётом русскоязычных данных.
6. Почему это работает быстро?
Высокая автоматизация : запросы обрабатываются без участия людей.
Оптимизация моделей : современные ИИ-модели сжимаются (например, через квантование весов) для ускорения работы.
Edge computing : некоторые задачи решаются локально на устройстве пользователя (например, голосовой помощник на смартфоне), чтобы снизить нагрузку на серверы.
Итог
Единая модель ИИ обслуживает всех пользователей, но её вычисления распределены по многим серверам.
Облачные технологии и масштабируемая архитектура позволяют системе справляться с миллионами запросов в реальном времени.
Для специфических задач (например, локальные законы или язык) модель адаптируется под регионы.