HPE Discover 2026: агентний AI змушує переосмислити кожну статтю ІТ-бюджету

Продовжуємо розповідь про конференцію HPE Discover 2026, яка проходила на прикінці червня. Якщо кейноут Антоніо Нері (Antonio Neri) задавав стратегічний контекст, то виступ СТО HPE Фідельми Руссо (Fidelma Russo) чітко окреслив головну тезу: основною проблемою AI стають вже не самі моделі, а економіка їхньої експлуатації.

Тема, яка була у фокусі, - не нові продукти самі по собі, а принципово новий операційний виклик, що виникає, коли AI переходить із пілотів у продакшн. «Питання вже не в тому, чи трансформує AI підприємство. Питання в тому, як зробити цю трансформацію безпечною, керованою, масштабованою і операційною, - одразу задала тон виступу Руссо. - Десятиліттями статичні підприємства працювали навколо статичних процесів. Люди приймали всі рішення, системи підтримували роботу. Але сьогоднішнє підприємство працює в умовах розрізнених інформаційних острівців - розподілені дані, розподілені застосунки, розподілений інтелект. Ми рухаємося від систем, що підтримують рішення, до систем, що допомагають виконувати рішення».

Руссо чітко розмежувала два покоління AI: традиційне, що отримує інформацію і генерує відповідь, та агентне, де AI координує, міркує, виконує дії і є частиною операційного процесу. У першому випадку AI - інструмент, у другому - учасник. Наслідок практичний і невідворотний: «Дані більше не використовуються один раз - вони використовуються безперервно протягом усього життєвого циклу завдання».

   Токени: арифметика, яка змінює бюджети

Ключовим моментом усього виступу, на фоні важливих продуктових анонсів та яскравих демо, стала тема жорсткої арифметики токеноміки, яку Руссо розгорнула перед тисячами ІТ-лідерів у залі. Відправна точка - статистика, яку вона навела: «Публічна інформація говорить нам, що лише близько 100 агентів для написання коду, що безперервно працюють, обробили більше 600 мільярдів токенів за один місяць. А це приблизно 13 000 доларів на одного такого помічника на місяць». Перехід від prompt-based AI до агентного може збільшити споживання токенів у 250 000 разів - саме ця цифра виступу, яку аналітики Omdia назвали найбільш показовою в усій сесії. «Те, що виглядає як простий промпт на поверхні, може перетворитися на тисячі і мільйони взаємодій з моделлю», - пояснила механіку СТО HPE.

Висновок прозвучав доволі жорстко але конкретно. «AI-економіка раптово починає виглядати як інфраструктурна економіка. Все зводиться до утилізації, ефективності та масштабу і до того, наскільки добре ми керуємо всією системою, а не лише моделлю», зазначила Фідельма Руссо.

Шляхи подолання цього виклику компанія демонструє на власному прикладі. HPE щодня аналізує мільярди даних телеметрії з систем своїх замовників. Зі збільшенням автономності цих середовищ споживання токенів почало масштабуватися лавиноподібно - слідом за зростанням кількості вхідних сигналів. Тоді інженери HPE побудували власну AI-платформу підтримки, з кодовою назвою Mindstone, на базі GreenLake Intelligence і Private Cloud AI. «Запуск AI на власній інфраструктурі дав нам контроль над економікою. Це дозволило нам керувати важливими даними клієнтів і дало нам кращу продуктивність». За підрахунками HPE це дозволило знизити витрати більш ніж у 30 разів, забезпечивши майже 100 тис. дол. економії щомісяця. «Ми перестали бути споживачами AI і стали виробниками інтелекту», - підсумувала Фідельма Руссо.

   Пам'ять як стратегічний ресурс

Ще один потужний фактор впливу на AI-бюджети - це пам'ять автономних систем. «Кожен агент, кожен робочий процес, кожен інференс залежить від контексту. Якщо система змушена відновлювати контекст щоразу наново, вона витрачає обчислення, спалює токени і сповільнює все. Пам'ять в AI більше не технічна деталь і не питання ланцюжка постачання - це стратегічний ресурс», зазначила Руссо.

Відповідь HPE - Alletra Storage MP X10000 із підтримкою KV Cache і RDMA: сховище, яке тримає контекст і дані там, де вони потрібні агентам, без їх перерахунку. Під час доповіді Руссо було проведено живе демо з індустрії фінансових послуг. З одного боку була традиційна AI-інфраструктура на тих самих GPU NVIDIA H200, де кожен запит змушений заново відбудовувати контекст після того, як він випадає з GPU-пам'яті. Поруч - X10000, де контекст вже в системі, і перерахунку не потрібно. «Традиційне середовище відстає, поки агенти чекають на відтворення контексту. Середовище X10000 продовжує обслуговувати запити, підтримуючи інструменти продуктивними, а GPU повністю завантаженими», резюмувала СТО HPE.

Цифри, валідовані компанією Kamiwaza - X10000 із KV Cache забезпечує у 20 разів швидший час до першого токена та у 17 разів більшу пропускну здатність порівняно з традиційними AI-інфраструктурами. І все це не коштом додаткових GPU, а завдяки тому, що наявні GPU більше не витрачають час на очікування. «Ми не будуємо GPU. Ми допомагаємо їм більше часу проводити в роботі, а не в очікуванні», - коротко сформулювала Руссо.

   Private Cloud та Morpheus 9

Фідельма Руссо зробила декілька важливих анонсів, що безпосередньо стосуються болючих точок клієнтів.

Перший масштабний анонс - уніфікація та ребрендинг портфеля рішень для приватних хмар, де компанія об'єднала всі свої продукти у чітку та структуровану лінійку. Молодшим рішенням для гіперконвергованої інфраструктури, оптимізованої для роботи у віддалених локаціях та філіях, стала платформа SimpliVity PC1000. Сходинкою вище стоїть модель PC3000 (колишня назва - PCBE), яка являє собою готову приватну хмару «під ключ» для сучасних корпоративних навантажень. Флагманською ж платформою лінійки є PC7000 - рішення для критично важливих та суворо регульованих середовищ. Ця система, зокрема, сертифікована на відповідність жорсткому стандарту безпеки Міністерства оборони США DOD IL4 (Impact Level 4). Надважливо, що системи PC3000 та PC7000 відтепер доступні також у повністю ізольованому від зовнішнього світу контурі (варіанті air-gapped). Можливість автономної роботи без підключення до інтернету є критичною вимогою для підприємств оборонного комплексу та державного сектору.

Ця демонстрація на сцені заслуговувала окремої уваги. Руссо показала реальний робочий сценарій: ризик-аналітик банку обробляє заявку на позику в 5 млн дол. Раніше - тижні ручної перевірки. Тепер агент на Private Cloud AI самостійно витягує дані з кредитних, ризикових та compliance-систем, аналізує в реальному часі і за хвилини готує меморандум із рекомендацією по ризику. Оскільки сума перевищує встановлений поріг - автоматично запускається запит схвалення старшому офіцеру з повним контекстом і поясненням. Після схвалення рішення фіксується в журналі аудиту з міткою часу. «Це те, що я називаю продуктивністю агентного AI. HPE Private Cloud AI - рішення, якому можна довіряти», - прокоментувала Руссо демо.

Ще одним помітним анонсом став реліз платформи HPE Morpheus 9, який Руссо назвала найбільшим оновленням в історії цього продукту. Розробники виділяють три ключові інновації. Перша - це модуль Morpheus Central, який забезпечує єдину операційну консоль керування через GreenLake для всіх майданчиків та регіонів, причому це рішення доступне і у повністю ізольованому автономному варіанті (air-gapped on-premises). Друге нововведення полягає в інтеграції програмно-визначених мереж (SDN) на базі технологій Juniper із підтримкою мікро-сегментації безпеки. Третьою важливою архітектурною зміною стало впровадження розтягнутих кластерів для гарантування безперервної доступності критично важливих навантажень між різними географічними локаціями. Масштаб та ефективність оновленої системи продемонстрували під час «живого» демо. В єдиному інтерфейсі без жодного додаткового логіну було виведено 27 розгортань Morpheus у 12 різних хмарних сервісах, що охоплювали 166 кластерів та 339 інстансів із загальним бюджетом 1,4 млн дол. на місяць та використанням 2 794 з 3 400 ліцензованих процесорних сокетів. Ба більше, система дозволила миттєво виявити в загальній таблиці два пристрої із застарілою версією софту та запустити їхнє оновлення безпосередньо з Morpheus Central - процедура, яка раніше вимагала годин пошуку по розрізнених консолях.

Наступний анонс став прямою відповіддю на ринкову кризу навколо VMware, спричинену радикальною зміною політики ліцензування з боку Broadcom. Понад 2 000 клієнтів уже перейшли на альтернативне рішення HPE VM Essentials, яке пропонує скорочення витрат на ліцензування до 90% порівняно з традиційним поресурсним ціноутворенням VMware. Щоб допомогти замовникам безболісно подолати так звану «подвійну фінансову бульбашку» (необхідність одночасно платити і за стару, і за нову платформи під час тривалого процесу перенесення систем), HPE оголосила про запуск програми Morpheus Platform Migration Program. У межах цієї ініціативи перший рік використання HPE Morpheus VM Essentials надається клієнтам безкоштовно, а також безкоштовна live-міграція через Zerto для прискорення переходу. Наразі партнерська екосистема навколо VM Essentials уже налічує понад 75 незалежних постачальників програмного забезпечення. Новим важливим кроком у її розвитку стало розширення стратегічного партнерства з Citrix: інтеграція рішень Citrix Desktop as a Service (DaaS) та Citrix Virtual Apps and Desktops із хмарою GreenLake та платформою VM Essentials дозволить підприємствам оперативно розгортати та масштабувати сучасні безпечні цифрові робочі простори.

Окремий акцент в своїй презентації Фідельма Руссо зробила на OpsRamp - платформі спостережності (observability) нового покоління, адаптованій під специфіку AI-фабрик. «Агенти, моделі, GPU та застосунки масштабуються лавиноподібно. Щоб тримати середовище під контролем, бізнес повинен мати абсолютну видимість: які саме цифрові помічники зараз активні, які моделі перевантажують ресурси і куди насправді витрачаються токени», - пояснила CTO HPE.

Сучасні AI-фабрики - це надскладні взаємопов'язані екосистеми, де першопричина збою часто прихована в інфраструктурі, тоді як симптом проявляється на рівні користувацького інтерфейсу. OpsRamp вирішує цю проблему, консолідуючи телеметрію з усього контуру AI-фабрики в єдину операційну консоль. На рівні застосунків система відстежує утилізацію сервісів та споживання токенів, на рівні моделей - аналізує латентність, пропускну здатність та ефективність використання KV Cache, а на рівні інфраструктури - контролює GPU, сервери, сховища та мережеві компоненти. Інтерактивні карти топології наочно візуалізують весь ланцюжок залежностей, пов'язуючи алерти, логи та операційні процеси в єдине ціле. «Замість хаотичного збору інформації з розрізнених утиліт, OpsRamp дає командам можливість оптимізувати роботу AI-фабрики, гарантуючи швидке розслідування інцидентів та високу впевненість у стійкості систем», - підсумувала Руссо.

Наступна частина презентації була присвячена платформі Zerto, яка, за словами Руссо, переросла рамки традиційного аварійного відновлення. «Ми вже фіксуємо інциденти, коли автономні АІ-агенти несанкціоновано модифікують код або видаляють критичні масиви даних, що створює принципово нові безпекові та операційні ризики», - наголосила вона.

Відповіддю HPE на цей виклик стало розширення можливостей Zerto на специфічні агентні середовища NemoClaw та OpenShell. Платформа в реальному часі здійснює безперервний моніторинг дій штучного інтелекту, фіксуючи кожну зміну конфігурації. У разі деструктивної поведінки алгоритмів Zerto дозволяє миттєво відкотити систему до гарантовано чистого й коректного стану, зводячи простій бізнесу до мінімуму. Під час «живої» демонстрації на сцені аудиторії показали саме такий сценарій: АІ-агент під час виконання рутинного завдання порушив цілісність середовища, проте Zerto автоматично зафіксував аномалію та забезпечив миттєву реплікацію. «Те, що ви побачили - це не просто традиційне disaster recovery. Це архітектурна стійкість, створена спеціально для ери автономних систем», — резюмувала Фідельма Руссо.

   GreenLake Intelligence та три нових Copilot

«Інтелект, який зазвичай замкнений у продуктах, має переміщатися між продуктами і поза ними. Він має працювати по всьому середовищу», - заявила Руссо, переходячи до того, що деякі наглядачі вже назвали «можливо, найбільш стратегічно важливою» частиною всієї сесії.

В основі архітектури платформи GreenLake Intelligence лежить концепція агентної мережі (agentic mesh), що складається з централізованого реєстру АІ-агентів та спеціалізованого сервісу планування. Цей реєстр автоматично присвоює кожному цифровому помічнику унікальну ідентичність, прописує інструменти контролю та корпоративні політики безпеки. Водночас сервіс планування виступає в ролі системного координатора. Він визначає, які саме спеціалізовані АІ-агенти мають об'єднати зусилля та взаємодіяти між собою для досягнення конкретного бізнес-результату.

Пояснюючи логіку такого суворого обліку автономних алгоритмів, Фідельма Руссо провела пряму аналогію з управлінням персоналом, зазначивши, що жодна компанія не візьме в штат нового ІТ-співробітника без попереднього оформлення, перевірки та чіткого визначення його обов'язків і прав доступу. Саме тому, за її словами, АІ-агенти сьогодні потребують точно такої ж регламентованої реєстрації та менеджменту, як і люди в реальних організаціях.

На цій основі HPE представила три нові копілоти. Compute Copilot допомагає командам більш інтелектуально оперувати серверною інфраструктурою. Morpheus Orchestration Copilot дозволяє автоматизувати інфраструктуру за допомогою природної мови - тобто замовити ресурси або запустити міграцію можна буквально текстовим запитом. Флагман для спостережності - OpsRamp Observability Copilot: замість того щоб переглядати dashboards, тікети й логи, оператор ставить питання природною мовою і отримує в одному діалозі пов'язані інциденти, операційний контекст, рекомендовані дії і виявлену першопричину, навіть якщо вона знаходиться в зовсім іншому місці, ніж симптом. «Результат - менше часу на збирання інформації і більше часу на вирішення проблем», - описала Руссо.

Завершальний анонс блоку - партнерство з ServiceNow. Відтепер GreenLake Intelligence з'єднується з автономною AI-платформою ServiceNow. «GreenLake Intelligence допомагає вам розуміти, що відбувається у ваших AI factory, вашій інфраструктурі, ваших агентах і навантаженнях. ServiceNow допомагає вам операціоналізувати це розуміння через автономне сервісне доставлення. Разом вони з'єднують інфраструктурний інтелект з операційним виконанням», пояснила доповідач.

   Що реально відбувається в організаціях - досвід CIO

Завжди кращою частиною будь-якої конференційної сесії є не продуктові слайди, а момент, коли виступають практики. На сесії Руссо їх було двоє - і обидва сказали речі, які рідко звучать на Discover так відверто.

На сцену вийшов CIO AMD Хасмук Ранджан (Hasmukh Ranjan) з 35-річним стажем в IT, який одночасно є «customer zero» для продуктів AMD і керує IT-трансформацією однієї з найбільш технологічно навантажених компаній у світі. Цей виробник навчає близько 40 тис. співробітників використовувати AI і зараз переходить від чатботів та асистентів до AI у складних бізнес-процесах. Мова про дизайн чипів, управління ланцюжками постачання та загальні бізнес-процеси. Про вибір HPE Morpheus VM Essentials Ранджан говорив стримано, але конкретно: «Ми починали з POC, були початкові труднощі, але сьогодні це розгортається всередині компанії і вже стало ключовою частиною нашої інфраструктури».

Найгостріший момент - коли мова заходить про токеноміку в корпоративному масштабі. «Консервативна оцінка: кожен працівник витрачає 200 доларів на тиждень у токенах. Помножте на 50 тижнів - 10 тис. дол. на рік на людину. Для компанії з 40 000 співробітників - це 400 млн дол. на рік. Для 70 000 - 700 млн. І цієї статті витрат раніше просто не існувало», навів розрахунки Ранджан. Раціональний вихід із цієї фінансової пастки доповідач бачить у розгортанні локальної інфраструктури, наприклад, на базі серверів із процесорами AMD EPYC та новими картами прискорювачів серії AMD Instinct MI350. За його словами, достатньо інтегрувати таку PCIe-карту у власне обладнання, щоб підприємство миттєво перетворилося з пасивного та залежного споживача платних зовнішніх токенів на їхнього безпосереднього виробника в безпечних межах власного дата-центра.

Проте найгучніша заява Ранджана стосувалася не процесорів AMD чи вартості токенів, а майбутнього всієї ІТ-індустрії. Він згадав резонансну статтю Ніколаса Карра 2003 року «Чи має значення ІТ?» (Does IT Matter?) та його однойменну книгу, які свого часу поставили під сумнів цінність технологій як стратегічної конкурентної переваги. «Це була найнижча точка для нашої галузі, принаймні з мого погляду, адже під сумнів поставили сам сенс нашого існування», - зазначив спікер.

Далі доповідач перевів фокус на сучасність: «Останні два роки на ринку тільки й чути наратив про те, що апаратне забезпечення та інфраструктура знову в тренді (hardware is back, infrastructure is back). Проте зазвичай забувають додати головне: повертаються й оператори цього заліза та інфраструктури (hardware and infrastructure operators are back). І ці оператори - це ви, присутня тут аудиторія».

Ранджан завершив свій виступ потужним акордом. «Зараз починається справжня золота ера ІТ. Будь-яке підприємство, яке прагне стати лідером у сфері штучного інтелекту, відтепер повністю залежить від фахівців вашого профілю», резюмував він. Зал відреагував на ці слова найтривалішими та найгучнішими оваціями за всю сесію.

Інша гостя заходу - ІТ-директор компанії Point32Health Сельма Ферхатбегович-Феде (Selma Ferhatbegovic-Fede), лауреатка престижної нагороди Orbie Award «CIO року» у сфері охорони здоров’я у Великому Бостоні, - виступала у значно прагматичнішому та приземленішому ключі. Її організація обслуговує два мільйони клієнтів у Новій Англії і всього за 18 місяців повністю перевела всю свою інфраструктуру на платформу GreenLake.

Бачення сучасних викликів CIO Point32Health прозвучало максимально відверто й без традиційних корпоративних гасел. Вона наголосила, що головними проблемами для галузі є постійне зростання витрат, ускладнення регуляторних вимог та гострий дефіцит кваліфікованих кадрів - особливо в Массачусетсі, де за таланти доводиться жорстко конкурувати з десятками інших технологічних гігантів. Крім того, на бізнес тиснуть дедалі вищі очікування споживачів щодо простоти й швидкості цифрових сервісів. За її словами, АІ виглядає вкрай привабливо, оскільки потенційно здатний розв'язати всі ці проблеми одночасно. Проте це стане можливим лише тоді, коли індустрія зможе вийти за межі загального захоплення технологією та навчиться реально контролювати фінансові витрати.

Окреслюючи АІ-стратегію своєї компанії, Сельма Ферхатбегович-Феде підкреслила, що для медицини це не просто питання аналізу даних. На перший план тут виходять надійність, безпека, суворий комплаєнс, прозорість алгоритмів та обов'язкова наявність людини в контурі прийняття рішень (human-in-the-loop), яка несе фінальну відповідальність за результат. А на пряме запитання про реальний досвід масштабування АІ у промислове середовище CIO відповіла доволі прямо: «Насправді цього ще ніхто повноцінно не реалізував. Ми всі зараз робимо це вперше».

Управління цим переходом Point32Health вибудовує навколо чотирьох пріоритетів, які були окреслені прямо зі сцени. Перший - governance і відповідальне використання AI: кожен AI-кейс у медицині має відповідати стандартам приватності, безпеки, комплаєнсу і передбачати людину в контурі прийняття рішень. Другий - побудова спільної AI-платформи з багаторазовими компонентами, щоб не будувати все з нуля для кожного нового кейсу. Третій - зміцнення операційної моделі і ресурсного забезпечення: масштабування AI вимагає program management, інженерних потужностей і чітких механізмів прийняття рішень на рівні всього підприємства. Четвертий - стратегія розвитку персоналу: «Ми хочемо, щоб наші колеги відчували себе комфортно, працюючи поряд із цими інструментами, поки ми продовжуємо інновувати», - пояснила Сельма Ферхатбегович-Феде.

   Три речі, яких тепер не уникнути

Підбиваючи підсумки сесії, Фідельма Руссо звела всі озвучені тези до трьох ключових операційних висновків. Першим фундаментальним елементом вона назвала створення довіреного шару даних, без якого АІ-агенти просто не здатні отримувати точну й релевантну інформацію в потрібний момент. Другим обов'язковим кроком є розгортання спеціалізованої інфраструктурної платформи для епохи автономних агентів, яка дозволить ефективно керувати ними, оркеструвати робочі навантаження та забезпечувати загальну стійкість ІТ-систем. Третім же аспектом є глибока інтеграція інтелектуальних інструментів у щоденні бізнес-операції. АІ має сприйматися не як окремий ізольований продукт, а як невіддільна частина того, як команди бачать, аналізують і діють у своїх робочих середовищах.

«Дані живлять інтелект. Інтелект рухає АІ. А інтелект допомагає нам усім цим керувати. Майбутнє - це не протистояння людей та АІ. Це люди і АІ, які працюють пліч-о-пліч задля досягнення максимальних результатів. І саме так ми разом відкриємо наступну еру інновацій», - резюмувала Руссо.