NVIDIA toel valmib Euroopas 35 uut AI superarvutit: teadus saab võimsust juurde, kuid sõltuvus USA kiibitarnijast kasvab

Euroopa suurendab kiiresti tehisaru ja kõrgjõudlusega arvutuse võimekust. NVIDIA teatas Hamburgis toimunud ISC High Performance 2026 konverentsil, et üle Euroopa on arendamisel 35 uut NVIDIA taristul põhinevat AI- ja HPC-superarvutit. Ettevõtte sõnul on tegemist Euroopa suurima ühe aasta jooksul toimunud superarvutusvõimsuse laienemisega.

Uued süsteemid paiknevad 23 riigis ning peaksid andma järgmise põlvkonna arvutusvõimsuse enam kui kolmele miljonile teadlasele ja insenerile. Kasutusvaldkonnad ulatuvad kliimateadusest ja tervishoiust kuni kvantarvutuse, energiasüsteemide, tööstusliku simulatsiooni ja materjaliteaduseni.

NVIDIA sõnum on selge: tehisaru ei ole enam ainult internetiteenuste, vestlusmudelite või tarbijarakenduste tehnoloogia. See muutub teaduse, tööstuse ja riikliku innovatsioonipoliitika taristuks. Euroopa jaoks on sama uudis aga ka kahe teraga mõõk. Ühelt poolt paraneb ligipääs arvutusvõimsusele, mida vajavad teadusasutused, iduettevõtted ja tööstus. Teiselt poolt põhineb suurem osa uuest taristust endiselt USA ettevõtte riistvaral, võrgutehnoloogial ja tarkvarakihtidel.

See tähendab, et Euroopa ehitab suveräänsemat arvutusvõimekust, kuid teeb seda suuresti NVIDIA platvormil.

35 süsteemi ja 800 AI exaflopsi

NVIDIA teatel põhineb üle 90 protsendi Euroopa AI-vabrikute väljaehitusest ettevõtte tehnoloogiaplatvormil. Alates eelmisest aastast on Euroopas kasutusele võetud või välja kuulutatud umbes 800 AI exaflopsi jagu NVIDIA taristul põhinevat arvutusvõimsust.

See arv ei ole tavakasutajale intuitiivne. Exaflops tähistab väga suurt arvutusvõimsust, kuid AI-taristu puhul kasutatakse sageli madalama täpsusega arvutusvorminguid, mis sobivad mudelite treenimiseks ja inferentsiks. See erineb klassikalise teadusarvutuse FP64 mõõdikust, mida kasutatakse näiteks füüsika- ja kliimamudelites. Seetõttu ei tohi AI exaflopsi otse võrrelda traditsiooniliste superarvutite TOP500 tulemustega.

Olulisem on praktiline tähendus: Euroopa teadus- ja tööstusasutused saavad senisest rohkem ligipääsu kiirendatud arvutusele, mis sobib suurte mudelite treenimiseks, simulatsioonide kiirendamiseks, andmemahukaks teaduseks ja agentsete töövoogude katsetamiseks.

NVIDIA platvormi keskmes on Blackwelli ja Hopperi põlvkonna kiirendid, Quantum InfiniBand võrgud, CUDA-X teegid, NIM-mikroteenused ja AI Enterprise tarkvara. See ei ole ainult kiipide müük. See on terve tehniline ökosüsteem, mille peal teadus- ja tööstusasutused hakkavad oma töövooge üles ehitama.

Jensen Huang: „AI on uus teaduse instrument”

NVIDIA juht Jensen Huang ütles teadaandes, et tehisaru on muutumas uueks teadusinstrumendiks ning Euroopa ehitab taristut, mis annaks selle miljonite teadlaste kätte. Tema sõnul võimaldab kiirendatud arvutus simuleerida keerukamaid süsteeme, treenida teaduslikke mudeleid ja ehitada töövooge, mis muudavad Euroopa andmed ja eksperditeadmise uuteks läbimurreteks.

See on NVIDIA tavapärasest turunduskeelest hoolimata sisuliselt oluline väide. Teaduses ei piisa enam ainult laborist, mõõteriistast ja andmest. Paljudes valdkondades on otsustavaks pudelikaelaks arvutusvõimsus. Kliimamudelid vajavad kõrgemat ruumilist lahutust. Ravimiuuringud vajavad molekulide ja valkude simulatsioone. Tööstus vajab voolavuse, põlemise, materjalide ja konstruktsioonide kiiremat läbimängimist.

Kui arvutus muutub kiiremaks ja kättesaadavamaks, saab rohkem hüpoteese testida enne füüsilist katset. See lühendab arendustsüklit, kuid muudab ka teaduse töökorraldust.

Barcelona, Itaalia, Baierimaa, Stuttgart ja Rootsi

NVIDIA nimetas Euroopa laienemise võtmeprojektidena Barcelona Supercomputing Centeri MareNostrum5 AI-uuendust, Baierimaa Blue Swan platvormi, Itaalia IT4LIA AI-vabrikut, Stuttgardi HammerHAI süsteemi ja Rootsi Mimer AI Factoryt.

Barcelona Supercomputing Centeri AI Factory laiendab MareNostrum5 süsteemi NVIDIA GB300 ja GB200 lahendustega. NVIDIA andmetel peaks see pakkuma kuni umbes 20 exaflopsi AI treeningjõudlust ja 33 exaflopsi AI inferentsivõimekust. Süsteem on suunatud muu hulgas generatiivsele tehisarule, kliimamudelitele, tervise- ja biotehnoloogiauuringutele, kestlikule põllumajandusele, energiasüsteemidele ja avaliku sektori AI-teenustele.

Itaalia IT4LIA on veel suurem. Projektis kasutatakse üle 8000 GPU ning NVIDIA hinnangul annab see 82 exaflopsi AI treeningjõudlust ja 164 exaflopsi inferentsivõimekust. CINECA esindajad kirjeldavad seda kui strateegilist sammu Euroopa AI- ja HPC-ökosüsteemi tugevdamisel, eriti avatud mudelite, küberturbe, meteoroloogia, kliima, tootmise ja põllumajandustehnoloogia jaoks.

Baierimaa Blue Swan toob FAU Erlangeni ja LRZ keskuste juurde 1000 GPU-ga platvormi, mis toetab multimodaalsete avatud mudelite arendamist teaduse, avaliku halduse, terviseuuringute, robootika ja tajuülesannete jaoks. Stuttgardi HammerHAI keskendub Saksamaa tööstuslikule ja teaduslikule kasutusele, sealhulgas insenerisimulatsioonidele, suurte keelemudelite kasutusele ja turvalisele riiklikule AI-taristule. Rootsi Mimer AI Factory Linköpingi ülikoolis peaks toetama eluteadusi, materjaliuuringuid, autonoomseid süsteeme, usaldusväärset tehisaru ja andmepõhist innovatsiooni.

Need projektid näitavad, et Euroopa AI-vabrikud ei ole üks keskne superarvuti, vaid hajutatud võrgustik, mis seob riiklikke keskusi, EuroHPC taristut, ülikoole, tööstust ja teadusasutusi.

Euroopa tehnoloogilise suveräänsuse paradoks

Euroopa Komisjon ja EuroHPC kirjeldavad AI-vabrikuid kui vahendit, millega arendada usaldusväärseid tehisaru mudeleid, tugevdada teadust ja toetada ettevõtteid, eriti iduettevõtteid ning väike- ja keskmise suurusega ettevõtteid. Poliitiline eesmärk on selge: Euroopa ei taha sõltuda ainult USA ja Hiina tehnoloogiahiiglastest.

NVIDIA teadaanne näitab, et Euroopa suveräänsuse ehitamine vajab siiski Ameerika riistvara. GPU-d, võrgud, CUDA tarkvarakiht ja paljud arendusvahendid tulevad NVIDIA ökosüsteemist. See ei ole üllatav, sest NVIDIA on kiirendatud arvutuse turul dominantne tegija. Kuid see tähendab, et Euroopa kontrollib rohkem arvutuskeskusi ja ligipääsupoliitikat, kuid mitte kogu tehnoloogilist tarneahelat.

See on suveräänsuse praktiline, mitte ideaalne vorm. Euroopa saab oma teadlastele ja ettevõtetele anda kodumaise või Euroopa tasandi ligipääsu arvutusvõimsusele, seada kasutusreegleid, toetada oma mudeleid ja hoida osa andmeid oma jurisdiktsioonis. Samal ajal sõltub ta endiselt GPU-de, draiverite, teekide ja kiibitarneahela osas välisest tarnijast.

See paradoks ei tähenda, et projekt oleks vale. See tähendab, et tehnoloogiline suveräänsus ei teki ühe hankega. Seda tuleb ehitada mitmel kihil: energia, andmekeskused, võrgud, kiibid, tarkvara, avatud lähtekood, andmehaldus, turve ja inimeste oskused.

AI-vabrik ei ole lihtsalt superarvuti

EuroHPC ja Euroopa Komisjoni mõistes ei ole AI-vabrik ainult suur arvutiklastrite ruum. See peaks olema ökosüsteem, kus on superarvutusvõimekus, andmed, tööriistad, arendustugi, koolitus, teenused ja ligipääsumudelid ettevõtetele ning teadlastele.

See on tähtis erinevus. Klassikaline HPC-keskus teenindab sageli teadusprojekte ja väga spetsiifilisi arvutusülesandeid. AI-vabrik peab olema kasutatavam ka iduettevõttele, tööstuspartnerile või avaliku sektori arendusprojektile, kes ei pruugi osata traditsioonilises superarvuti keskkonnas töötada.

Just siin tekib Euroopa jaoks järgmine proovikivi. Riistvara võib olla võimas, kuid kui ligipääs on aeglane, töövood keerulised, arendajaliidesed kohmakad või andmekihid eraldatud, ei pruugi mõju jõuda laiema innovatsioonini. Uuringutes on juba rõhutatud, et AI-vabrikud peavad ületama klassikalise HPC ja pilvearvutuse lõhe. Teadlane vajab jõudlust, aga arendaja vajab ka lihtsat kasutust, API-sid, konteinerlahendusi, andmehoidlaid ja paindlikku töövoogu.

Euroopa AI-vabrikute edu ei sõltu seega ainult GPU-de arvust. See sõltub sellest, kas need muutuvad päriselt kasutatavaks taristuks.

Siemens Energy näide: vesinikuturbiinid ja 77 protsenti kiirem simulatsioon

NVIDIA tõi ühe tööstusliku näitena Siemens Energy töö gaasiturbiinide põleti arendamisel. Eesmärk on luua põletid, mis suudavad töötada kuni 100 protsendi vesinikuga. See on keeruline füüsikaprobleem, sest vesinik põleb teistmoodi kui maagaas ning toob kaasa teistsuguse soojuskoormuse, voolamise ja põlemisdünaamika.

Siemens Energy kasutab NVIDIA kiirendatud simulatsioonitehnoloogiaid koos Siemens Xceleratori, Omniverse’i teekide, CUDA-X-i ja arvutustaristuga. NVIDIA sõnul vähendab selline töövoog simulatsiooniaega kuni 77 protsenti. See tähendab, et insenerid saavad rohkem konfiguratsioone läbi mängida enne füüsilise prototüübi või katsepõleti valmistamist.

Selline näide näitab, miks tehisaru ja HPC on tööstusele tähtsad. Energeetikas ei saa uut põleti- või turbiinilahendust lihtsalt katse-eksituse meetodil kiiresti proovida. Füüsiline test on kallis ja aeganõudev. Kui simulatsioon muutub oluliselt kiiremaks, saab arendus liikuda kiiremini ja vähemate füüsiliste katsetega.

Samas tuleb rõhutada: simulatsioon ei asenda lõplikku insenerikontrolli. Vesinikuga töötav energiasüsteem peab läbima ohutuse, materjalide, töökindluse ja regulatiivse hindamise. Kiirem simulatsioon annab eelise, kuid ei kaota vastutust.

Kvantarvutus liigub superarvutite külge

NVIDIA rõhutas ka Euroopa kvantarvutuse ja GPU-põhise superarvutuse lähenemist. CINECA, Barcelona Supercomputing Center, Fraunhofer FOKUS ja Jülich Supercomputing Centre kasutavad või integreerivad CUDA-Q platvormi, et siduda kvantprotsessoreid klassikalise superarvutusega.

See on oluline, sest kvantarvutuse lähiaastate praktiline kasutus ei tähenda tõenäoliselt eraldiseisvat imemasinat. Paljud kasutusjuhud on hübriidsed: osa probleemist lahendatakse kvantprotsessoril, osa klassikalisel superarvutil, osa GPU-del ja osa optimeerimisalgoritmidega.

Jülichi superarvutuskeskuse JUPITER süsteem näitas selle suuna potentsiaali, kui teadlased simuleerisid universaalset 50-kubitist kvantarvutit. See oli maailmarekord ning ületas varasema 48 kubiti piiri. JUPITER on Euroopa esimene exascale-klassi superarvuti ning on juba kujunenud üheks Euroopa sümboolseks arvutustaristu projektiks.

Kvantarvutuse ja HPC ühendamine võib olla tähtis materjaliteaduses, optimeerimises, keemias ja fundamentaalfüüsikas. Kuid ka siin tuleb olla kaine: 50-kubitise kvantarvuti simuleerimine klassikalisel superarvutil ei tähenda, et Euroopas on valmis universaalne praktiline kvantarvuti. See tähendab, et superarvuti abil saab kvantalgoritme ja kvantsüsteemide käitumist uurida senisest suuremas mahus.

Teaduse kõrval kasvab ka tööstuspoliitiline kaal

Euroopa superarvutite laienemine ei ole ainult teadlaste asi. See on ka tööstuspoliitika. Kliima, tervishoid, energia, küberjulgeolek, robootika, materjalid, tootmine ja avalik sektor vajavad üha rohkem arvutusvõimsust. Kui seda võimsust ostetakse ainult USA pilvehiiglastelt, on Euroopa sõltuvus suurem.

Euroopa Komisjon on viimastel kuudel rõhutanud tehnoloogilist suveräänsust, pilve- ja AI-taristu arendamist ning sõltuvuse vähendamist USA ja Hiina platvormidest. AI-vabrikud sobituvad sellesse suunda: need peavad andma Euroopa teadlastele, ettevõtetele ja avalikule sektorile ligipääsu arvutusvõimsusele Euroopa reeglite ja eesmärkide järgi.

Kuid sõltuvuse vähendamine ei ole sama mis sõltuvuse kadumine. Kui 90 protsenti AI-vabrikute taristust põhineb NVIDIA platvormil, siis kontrolli küsimus liigub uuele tasandile. Euroopa võib kontrollida keskust, kuid mitte tingimata kogu tehnoloogiat, millel keskus töötab.

Seetõttu on Euroopa järgmine küsimus: kas NVIDIA taristule ehitatakse piisavalt Euroopa tarkvara, avatud mudeleid, andmehaldust, oskusi ja teenuseid, et väärtus ei jääks ainult riistvara tarnijale?

Eesti vaade: superarvuti on kasulik ainult siis, kui ligipääs jõuab kasutajani

Eesti jaoks on Euroopa AI-vabrikute võrgustik oluline, isegi kui ükski suur süsteem ei asu Eestis. Väiksematel riikidel on keeruline ehitada omaenda tippklassi superarvutit. Euroopa ühisvõrgustik võib anda Eesti teadlastele, iduettevõtetele ja tööstuspartneritele ligipääsu arvutusvõimsusele, mida kohalikul turul ei ole mõistlik dubleerida.

Praktiline küsimus on ligipääs. Kui Eesti teadusasutus või ettevõte tahab kasutada Euroopa AI-vabriku arvutusvõimsust, peab tal olema selge tee: millised projektid kvalifitseeruvad, kui kiiresti ressurssi saab, millist tuge pakutakse, kuidas andmeid liigutatakse ja millised on turbenõuded.

Eesti ettevõttele ei piisa teadmisest, et Euroopas on 35 uut superarvutit. Vaja on aru saada, kuidas nendeni jõuda ja millise äriprobleemi jaoks neid kasutada. Näiteks võiksid võimalikud kasutusjuhud olla energiasüsteemide simulatsioon, tööstusprotsesside optimeerimine, raudtee- ja taristumonitooringu mudelid, kliimariskide hindamine, keelemudelite peenhäälestus eesti keele ja erialaterminoloogia jaoks või küberjulgeoleku analüüs.

Kui ligipääs jääb bürokraatlikuks või liiga akadeemiliseks, ei muutu superarvutid väiksemate riikide ettevõtetele päriselt kasulikuks.

Riskid: energia, jahutus ja tarneahel

Euroopa superarvutite laiendamisel on ka praktilised piirangud. Sellised süsteemid vajavad palju elektrit, jahutust, võrguühendust ja kvalifitseeritud personali. Kui eesmärk on kasutada neid kliima, energia ja teaduse jaoks, peab taristu ise olema võimalikult energiatõhus ja seotud kohaliku energiasüsteemiga.

JUPITERi puhul on palju rõhutatud energiatõhusust ja jääksoojuse kasutust. Sellised lahendused peaksid muutuma normiks. Kui AI-vabrikud tarbivad tohutult energiat, kuid ei kasuta jääksoojust ega arvesta süsinikuintensiivsust, tekib poliitiline vastuolu: kliima jaoks ehitatud taristu suurendab ise kliimakoormust.

Teine risk on kiipide kättesaadavus. NVIDIA Blackwelli ja järgmiste platvormide nõudlus on globaalne. Euroopa AI-vabrikud konkureerivad USA, Lähis-Ida ja Aasia andmekeskustega sama tarneahela pärast. Kui tarne venib või hind tõuseb, võivad projektid viibida.

Kolmas risk on oskused. Superarvuti väärtus ei seisne ainult selles, et see töötab. Vaja on inimesi, kes oskavad töökoormusi optimeerida, andmeid ette valmistada, mudeleid hinnata, turvet hoida ja tulemusi teaduslikult tõlgendada.

Kokkuvõte

NVIDIA teadaanne 35 uue AI superarvuti arendamisest Euroopas on suur samm Euroopa arvutusvõimsuse kasvatamisel. Barcelona MareNostrum5 AI-uuendus, Itaalia IT4LIA, Baierimaa Blue Swan, Stuttgardi HammerHAI ja Rootsi Mimer AI Factory näitavad, et Euroopa ehitab hajutatud, kuid üha võimsamat teadus- ja tööstustaristut.

See võib kiirendada kliimamudeleid, meditsiiniuuringuid, energiasüsteemide arendust, kvantarvutuse katseid ja tööstuslikku simulatsiooni. Siemens Energy vesinikuturbiinide näide näitab, kuidas kiirendatud simulatsioon võib lühendada päris inseneritöö tsükleid. Jülichi 50-kubitise kvantarvuti simulatsioon näitab, kuidas superarvutid ja kvantarvutus hakkavad üksteist täiendama.

Samas jääb Euroopa suveräänsuse küsimus lahtiseks. Arvutuskeskused võivad olla Euroopas, kuid tehnoloogiline tuumik on suures osas NVIDIA käes. See ei vähenda projektide väärtust, kuid sunnib küsima, kuidas ehitada NVIDIA platvormi peale Euroopa enda tarkvara, andmehaldus, mudelid, oskused ja kasutusreeglid.

Euroopa jaoks ei ole järgmine proovikivi ainult rohkem GPU-sid. Proovikivi on muuta see võimsus ligipääsetavaks, energiatõhusaks ja päriselt kasulikuks teadlastele, ettevõtetele ning avalikule sektorile. Alles siis muutub superarvutusvõimsus poliitilisest loosungist tootlikuks innovatsioonitaristuks.

Korduma kippuvad küsimused

Mida NVIDIA Euroopas välja kuulutas?

NVIDIA teatas ISC High Performance 2026 konverentsil, et Euroopas on arendamisel 35 uut NVIDIA taristul põhinevat AI- ja HPC-superarvutit 23 riigis.

Milleks uusi superarvuteid kasutatakse?

Neid kasutatakse kliimateaduses, tervishoius, biotehnoloogias, energiasüsteemides, tööstuslikus simulatsioonis, kvantarvutuses, materjaliteaduses, avaliku sektori AI-teenustes ja agentsetes töövoogudes.

Mis on Euroopa AI-vabrik?

AI-vabrik on EuroHPC ja Euroopa Komisjoni käsitluses ökosüsteem, mis ühendab superarvutusvõimsuse, andmed, tööriistad, koolituse ja arendustoe, et aidata teadlastel, ettevõtetel ja avalikul sektoril arendada usaldusväärseid tehisaru rakendusi.

Millised projektid on NVIDIA teadaandes kõige olulisemad?

Olulisemate projektidena nimetati Barcelona MareNostrum5 AI-uuendust, Itaalia IT4LIA AI-vabrikut, Baierimaa Blue Swan platvormi, Stuttgardi HammerHAI süsteemi ja Rootsi Mimer AI Factoryt.

Miks see on Euroopa tehnoloogilise suveräänsuse jaoks oluline?

Euroopa saab rohkem arvutusvõimsust oma teadlastele ja ettevõtetele ning võib hoida osa andmeid ja töövooge Euroopa reeglite all. Samas põhineb suur osa uuest taristust NVIDIA tehnoloogial, mis tähendab jätkuvat sõltuvust USA tarnijast.

Mida see Eesti jaoks tähendab?

Eesti teadlastele ja ettevõtetele võib Euroopa AI-vabrikute võrgustik anda ligipääsu arvutusvõimsusele, mida kohalikult ei ole mõistlik ehitada. Tegelik kasu sõltub sellest, kui lihtne on ligipääs, millist tuge pakutakse ja kas projektid sobivad Eesti kasutusjuhtudega.