Гибридная система BRC от Bright Machines повышает выход годной продукции при производстве ИИ-серверов

Bright Machines намерена решить одну из самых неприметных, но при этом важнейших проблем развития систем искусственного интеллекта: что происходит с данными о качестве, когда к производственной линии вынужден прикасаться человек.

Базирующийся в Сан-Франциско производитель анонсировал сегодня Hybrid BRC (Hybrid Robotic Cell — гибридную роботизированную ячейку) — расширение своей платформы Bright Factory, которое позволяет операторам-людям заходить внутрь контролируемой датчиками роботизированной ячейки для выполнения регламентированных этапов сборки, не нарушая при этом цифровую историю, которая отслеживает каждый сервер от первого винта до отгрузочной этикетки.

Это звучит как рядовое обновление оборудования. Но это не так. Hybrid BRC — прямой ответ на структурную уязвимость в производстве высокотехнологичной электроники, которую генеральный директор Святослав Дульянинов охарактеризовал в сухих цифрах в эксклюзивном интервью VentureBeat.

«Если вы собираете современные AI-серверы, начиная с ручных операций, ваш первоначальный выход годной продукции — выход с первой попытки — может составлять всего 20%, — отметил Дульянинов. — Затем вы постепенно наращиваете объемы и масштабируете производство, и он может достичь 60, 65% или около того».

Когда один AI-сервер может стоить сони тысяч долларов, а гиперскейлеры сжигают миллиарды в ожидании инфраструктуры, которую они не могут развернуть достаточно быстро, эта цифра определяет абсолютно все. Hybrid BRC — это попытка Bright Machines сохранить участие человека в технологическом процессе, не допуская при этом возвращения человеческого фактора ошибок.

Почему ручные операции создают «черную дыру» в производственных данных

Современные автоматизированные линии сборки генерируют непрерывный поток производственных данных — значения крутящего момента, координаты размещения, серийные номера компонентов, изображения с инспекционных камер. Этот «поток данных» позволяет производителю доказать, что сервер был собран правильно, а когда что-то выходит из строя в процессе эксплуатации через несколько месяцев, проследить причину сбоя вплоть до конкретной станции, операции или детали.

Но автоматизированные линии неизбежно нуждаются в ручном вмешательстве, и до сих пор у производителей было два плохих варианта в таких ситуациях: полностью остановить линию или перенести собираемые изделия на отдельный ручной пост, находящийся вне зоны мониторинга данных. Первый вариант убивает производительность. Второй пробивает брешь в производственном журнале именно в тот момент, когда вероятность человеческой ошибки наиболее высока.

По словам представителей компании, Hybrid BRC устраняет этот компромисс. Ячейка оснащена защитными дверцами и защитными панелями, встроенными непосредственно в производственную линию. Когда оператор открывает дверцы, роботизированная рука деактивируется, а экранные инструкции направляют оператора на каждом этапе сборки, в то время как массив датчиков ячейки — камеры, датчики обратной связи по усилию и инструментальные сенсоры — продолжает отслеживать неправильную установку, пропущенные шаги и не те компоненты, применяя те же проверки качества, что и при полной автоматизации. История прослеживаемости сохраняется на уровне серийных номеров от начала и до конца.

Разница в выходе годной продукции между людьми и роботами при сборке AI-серверов

Экономика, заложенная в основу этой разработки, становится очевидной, если сопоставить показатели ручной сборки Дульянинова с тем, что обеспечивает автоматизация. «При роботизированных операциях уровень выхода годной продукции на отдельной станции обычно превышает 98% с нашей технологией, и даже на уровне линии мы обычно выходим на 97,5%, 97,7% или около того», — сказал он.

Выход годной продукции с первой попытки измеряет процент изделий, которые сходят с линии исправными с первого раза, без необходимости доработки. Разрыв между 20% при ручном запуске и 98% на автоматизированной станции — это не погрешность округления, а разница между прибыльностью и катастрофой для столь дорогого оборудования.

Эта математика объясняет философию проектирования компании для Hybrid BRC, которая рассматривает оператора-человека как предохранительный клапан для исключительных ситуаций, а не как замену автоматизации. «Чем больше ручных станций вы вводите, тем сильнее увеличиваете риск того, что более низкий выход годной продукции снизит общий показатель, — отметил Дульянинов. — Именно поэтому мы предпочитаем начинать хотя бы с 50% автоматизации, а затем переходить как минимум к 80%». Скорость изменяется по схожей траектории: «На уровне линии роботы могут быть быстрее людей примерно на 50–100%» с точки зрения пропускной способности, добавил он.

Как сборка серверов стала скрытым «узким местом» в гонке AI-инфраструктуры

Дискуссии об AI-инфраструктуре обычно вращаются вокруг поставок чипов, доступности электроэнергии и строительства дата-центров. Дульянинов утверждает, что сборка — неблагодарная работа по превращению чипов и материнских плат в смонтированные, протестированные и готовые к развертыванию вычислительные мощности — является незаметным, но колоссальным тормозом для сроков развертывания.

«Когда у вас есть чипы и материнские платы, вы хотите как можно быстрее развернуть это в дата-центре», — сказал он, описывая проекты с нуля, где электроэнергия и здания уже существуют. Создание, тестирование и зачастую переделка аппаратного обеспечения в случае несоответствия стандартам качества «могут занять месяцы», отметил он. «Используя больше таких технологий, как наша, мы верим, что сможем сократить этот срок по крайней мере на треть».

Представитель компании добавил показательный пример из практики: серверы, производимые Bright Machines, «улетают в производство», а не залеживаются на складах в ожидании развертывания — это доказательство того, что именно сборочные мощности, а не только чипы или электричество, определяют временные рамки гиперскейлеров. Ставки асимметричны, отметил топ-менеджер, поскольку крупнейшие гиперскейлеры теряют миллионы долларов в день, когда серверы выходят из строя или прибывают с опозданием. Именно поэтому клиенты меньше заинтересованы в покупке коробок, сколько в покупке гарантий — и почему непрерывная цепочка данных стала самостоятельным продуктом.

Внутри секретной клиентской базы, уже использующей гибридные производственные линии

Система Hybrid BRC — не пустышка. По словам Дульянинова, компания уже управляет несколькими такими гибридными линиями в США и «построила более 10 000 вычислительных узлов» с помощью новых станций. В текущем году, по его словам, Bright Machines планирует произвести «более полугигаватта вычислительной мощности».

Кто покупает? Не спрашивайте. «К сожалению, мы не можем назвать клиентов. Это самая сложная часть нашей работы, — признался Дульянинов. — Они довольно скрытны, поскольку, как вы можете себе представить, все, что связано с дата-центрами, связано с интеллектуальной собственностью».

Тем не менее он привел показатели роста: база клиентов выросла «более чем в 3 раза за год» по сравнению с предыдущим годом на фоне того, что он назвал пересечением «физического искусственного интеллекта, развития AI-инфраструктуры и релокации производств обратно в страну (onshoring)». Спрос перекидывается и на недвижимость: этой осенью компания переезжает из своих офисов на 16-й улице в Сан-Франциско в помещение в Берлингеме, которое руководств охарактеризовало как в три-четыре раза большее. В целом компания заявляет, что развернула более 130 микрофабрик в более чем 10 странах, обслужила свыше 60 клиентов и выпустила более 300 000 серверов.

Чем Bright Machines отличается от Tulip, Instrumental и гигантов контрактного производства

На вопрос о том, как заявления Hybrid BRC о прослеживаемости соотносятся с разработчиками ПО для руководства операторами и инспекции, такими как Tulip и Instrumental, Дульянинов провел четкую границу между бизнес-моделями.

«Tulip — это просто компания, которая делает интерфейсы для операторов. Instrumental фокусируется на инспекции. Это всего лишь кусочки головоломки, — пояснил он. — Мы, как технологичный производитель, фактически управляем всей этой операцией… Мы размещаем наши линии, наше ПО, загружаем данные на производство, выводим наших людей и управляем процессом от начала и до конца».

Правильным ориентиром для сравнения, по его мнению, являются гиганты контрактного производства вроде Flex, Jabil и Foxconn — компании, которые владеют всем производственным процессом, но исторически строили его на ручном труде, генерирующем минимум данных. Отличие Bright Machines, по его словам, заключается в том, что данные роботов, датчиков, а теперь и ручных постов стекаются через единый уровень оркестрации в единую среду, которую компания называет Bright Insights.

Такое позиционирование примечательно, учитывая истоки компании. Bright Machines выделилась из контрактного производителя Flex восемь лет назад, и ее история была сопряжена с трудностями: в 2021 году компания планировала выйти на биржу через слияние со SPAC при оценке в $1,6 млрд, согласно сообщениям The Wall Street Journal и CFO Dive, однако сделка сорвалась. Компания восстановила позиции в июне 2024 года, привлечь $126 млн в рамках раунда Серии C ($106 млн акционерного капитала под управлением фондов BlackRock при участии Nvidia, Microsoft, Eclipse, Jabil и Shinhan Securities, а также $20 млн венчурного долга от J.P. Morgan), что превысило общую сумму привлеченных средств в $400 млн, согласно объявлению компании на тот момент.

Кому принадлежат производственные данные и как работники относятся к мониторингу

Для технических директоров над любой системой, столь пристально фиксирующей работу человека, нависают два вопроса управления, и Дульянинов ответил на оба напрямую.

Что касается владения данными, он провел четкую границу: «Все, что связано с клиентом и инспекцией их устройств и деталей, разумеется, будет защищено и принадлежать клиенту». Данные о процессах и робототехнике, по его словам, остаются у Bright Machines для стимулирования постоянного совершенствования всей платформы.

Комментируя проблему слежки за работниками, он отверг такую постановку вопроса. На производствах с высоким уровнем защиты интеллектуальной собственности — особенно связанных с аэрокосмической, оборонной или государственной отраслями — сотрудникам и так запрещено проносить личную электронику, отметил он. «Люди, которые знают эти производства, понимают, что это часть правил игры», — сказал он, добавив, что сотрудники «на самом деле ценят» прослеживаемость, поскольку она лежит в основе безопасности: «Если вы строите дата-центр для правительства, а затем производите серверы где-то в Китае, вы не можете гарантировать, как именно он был собран и какие компоненты туда установили». По его словам, мониторинг нужен не для слежки за сотрудниками, а для того, чтобы иметь возможность доказать — компонент за компонентом, — что созданная в Америке AI-инфраструктура является именно тем, за что себя выдает.

Ставка на возвращение производства: возрождение американской промышленности без 3 миллионов рабочих

Модульная конструкция Hybrid BRC имеет стратегическое значение, выходящее за рамки контроля качества. Поскольку ячейки управляются программно и собираются вместе, как детали конструктора, в Bright Machines заявляют, что могут перенастраивать линии под новые поколения оборудования за считанные дни или недели, а не месяцы. «Мы можем внедрить это за день» для незначительных изменений дизайна в рамках одного семейства продуктов, отметил Дульянинов, хотя переход с воздушного охлаждения на жидкостное остается «большим скачком». В отрасли, где новые архитектуры чипов появляются примерно ежегодно, скорость смены оснастки едва ли не ценнее выхода годной продукции: производственная линия, на перенастройку которой уходит полгода, устаревает еще до того, как успевает окупиться.

Однако главный аргумент Дульянинова касался не оборудования, а трудовой арифметики. «Нам нужно строить в США, а у вас нет 3 миллионов человек, чтобы поднять производство в США», — сказал он, ссылаясь на огромные штаты сотрудников на заводах масштаба Шэньчжэня. «Поэтому вам нужно решать эту задачу с помощью AI-программ и роботов, и в этом наша концепция… Это не просто роботы в цеху — это и создание рабочих мест. Все роботы и какое-то количество людей в цеху».

Лиор Сусан, основатель и генеральный директор Eclipse, а также председатель совета директоров и соучредитель Bright Machines, охарактеризовал это анонс в тех же терминах: «Будущее производства — это не выбор между автоматизацией и гибкостью, а их объединение в единой цифровой производственной среде».

За всеми разговорами о гигаваттах и кривых выхода годной продукции Hybrid BRC представляет собой признание, завернутое в инновацию: даже на самых автоматизированных заводах планеты людям все равно приходится открывать дверь и заглядывать внутрь. Ставка Bright Machines заключается в том, что победителями в гонке AI-инфраструктуры станут не те производители, которые устранят человеческую руку, а те, которые никогда не упустят ее из виду.