Потребление электроэнрегии дата-центрами стремительно выросло на фоне бума ИИ. Это вынуждает технологические компании проявлять изобретательность при добыче нового электричества. Иногда — буквально под землёй, как это сделала Google, сообщает The Register. На днях Ormat Technologies — специалист по геотермальной энергетике, объявила о договоре с NV Energy из Невады о поставке в сеть дополнительных 150 МВт для поддержки расширения кампусов ЦОД Google в регионе.

Google была одной из первых гиперскейлеров, начавших использовать геотермальную энергию для компенсации углеродных выбросов от своих дата-центров. Соответствующие проекты она поддерживала с 2008 года. В 2023 году Fervo Energy, имевшая партнёрское соглашение с Google, ввела в эксплуатацию первую «усовершенствованную геотермальную электростанцию». Установка в Неваде использует жар земных недр для превращения воды в пар, подаваемый к турбинам генераторов.

Основная задача — закачать воду достаточно глубоко, чтобы эффективно генерировать пар. Fervo пришлось обратиться к технологиям, применяемым в нефтегазовой отрасли, для бурения двух скважин на глубину более 2,4 км. Потом породу раскалывали, чтобы вода смогла проходить между параллельными скважинами, где она нагревалась до температуры выше 190°C.

Источник изображения: Joey Clover/unsplash.com

Изначально вырабаотка составила всего 3,5 МВт, но год спустя Fervo и Google подписали дополнительное соглашение о поставке ещё 115 МВт в сеть. Этого было бы достаточно для кампуса ЦОД несколько лет назад, но для современных ИИ-объектов требуется намного больше энергии. Договор Ormat с NV Energy позволит более чем вдвое нарастить объёмы поставок «чистой» энергии в сеть, если компания получит одобрение государственных регуляторов до конца года. Ormat рассчитывает, что новые геотермальные электростанции заработают в 2028–2030 гг. и будут работать ещё минимум 15 лет.

В такую энергетику инвестирует не только Google — Meta✴ уже изучала соответствующую технологию и заключила соглашения с Sage Geosystems и XGS Energy о поставке до 300 МВт геотермальной энергии. А та же Ormat недавно подписала договор с оператором ЦОД Switch. Хотя технология не лишена недостатков, по мнению экспертов, в будущем она может удовлетворить значительную часть потребностей ЦОД.

В отчёте Rhodium Group утверждается, что ГеоЭС способны удовлетворить до 64 % вероятного роста энергопотребления дата-центров к началу 2030-х гг. Тем не менее, её экономическая целесообразность под вопросом. Чтобы такие проекты были выгодными, операторам ЦОД придётся платить на 20 % больше, чем за классические региональные источники энергии и надеяться, что налоговые льготы на такие виды энергии не отменят, как это уже произошло с солнечной и ветроэнергетикой. Впрочем, ЦОД такая недружелюбность пока не отпугнула.

Компания Humain из Саудовской Аравии объявила об инвестициях в размере $3 млрд в стартап xAI Илона Маска (Elon Musk) в рамках раунда финансирования серии E на общую сумму в $20 млрд, который завершился незадолго до приобретения стартапа компанией SpaceX. Humain заявила, что в результате сделки стала «значительным миноритарным акционером» xAI. Её активы будут конвертированы в акции SpaceX — примерно 0,24 % в новой объединённой компании стоимостью $1,25 трлн, согласно оценкам Bloomberg.

Humain отметила, что участие в раунде серии E укрепляет её роль как масштабного, долгосрочного стратегического инвестора, способного поддерживать компании на разных этапах роста, предоставляя при этом комплексные возможности ИИ в четырёх основных областях: дата-центры следующего поколения; высокопроизводительная инфраструктура и облачные платформы; передовые ИИ-модели; трансформационные решения в области ИИ.

Источник изображения: İsmail Enes Ayhan/unsplash.com

Инвестиции являются продолжением партнёрства, объявленного Humain и xAI в ноябре 2025 года, в рамках которого компании договорились о строительстве инфраструктуры ИИ-ЦОД мощностью 500 МВт. Ранее Humain создала совместное предприятие с AMD и Cisco для наращивания мощностей дата-центров в Саудовской Аравии. Также Humain заявила о партнёрстве с AWS с целью развёртывания в кампусе AI Zone в Эр-Рияде до 150 тыс. ИИ-ускорителей для предоставления в дальнейшем вычислительных мощностей и ИИ-сервисов из Саудовской Аравии клиентам со всего мира.

Как отметил Bloomberg, суверенные фонды Кувейта, Катара, Саудовской Аравии и ОАЭ, контролирующие более $4 трлн, сделали ИИ центральным элементом диверсификации экономики своих стран, ставших ключевыми игроками в ИИ-отрасли, готовой изменить многие аспекты повседневной жизни.

Криптомайнинговая компания NFN8 Group подала заявление о банкротстве в Техасе, все её активы выставлены на продажу. Компания ссылается на многочисленные вызовы, негативно сказавшиеся на выручке, сообщает Datacenter Dynamics, основной проблемой банкротства назван пожар в ЦОД, случившийся в 2025 году.

NFN8 управляет собственными майнинговыми системами, а также продаёт оборудование сторонним компаниям с последующей обратной арендой, оплачиваемой за счёт майнинга на нём биткоинов. Компания обратилась к оператору Core Scientific для размещения таких систем в 2020 году. К концу 2022 года оператор управлял большей частью её инфраструктуры, но ровно в этот момент заявил о банкротстве. Хотя Core Scintific продолжал обслуживать некоторых майнеров, контракт с NFN8 был разорван в середине 2023 года, оставив компанию с «тысячами» активных майнинговых установок, которые нельзя было немедленно развернуть в другом месте.

В случае с покупателями и арендодателями оборудования, чьи системы продолжали работать на площадках, не связанных с Core Scientific, NFN8 продолжила как его использование, так и выплаты. Арендодателей, чьё майнинговое оборудование «застряло», NFN8 уведомила о ситуации и временно приостановила платежи. Компания планировала возобновить майнинг уже на новых объектах к весне 2024 года, но в апреле произошёл халвинг биткоина.

Источник изображения: Tim van der Kuip/unsplash.com

К лету 2024 года стало понятно, что выручки от майнинга не хватает для покрытия арендных платежей, операционных расходов и капитальных издержек одновременно, поэтому NFN8 приостановила некоторые выплаты до зимы 2024 года. Однако некоторые арендодатели подали иск, обвинив компанию в нарушении договоров, мошенничестве и вероятных нарушениях законодательства о ценных бумагах. NFN8 отвергла обвинения, но арбитражное разбирательство всё ещё не закончено.

Не исключается, что судебные издержки и возможное неблагоприятное решение может привести к ещё более разрушительным для бизнеса последствиям. Core Scientific более не обслуживает компанию, теперь она арендует мощности на трёх площадках, включая одну в Кристал-Сити (Crystal City) в Техасе, где в конце 2025 года произошёл пожар. В результате майнинговые мощности и выручка NFN8 уменьшились наполовину. Теперь компания желает получить компенсации от страховой компании, но о времени начала выплат ничего не известно.

Из-за пожара и надвигающегося судебного разбирательства компания была вынуждена объявить о «защите» в соответствии с главой 11 Кодекса о банкротстве США, позволяющей не продать компанию с молотка полностью, а провести её реорганизацию. Core Scientific смогла оправиться от проблем, переключившись с майнинга на ИИ и фактически обслуживая OpenAI при посредничестве CoreWeave.

На недавнем мероприятии India AI Impact Summit представители Microsoft объявили, что компания готовится инвестировать к концу десятилетия $50 млрд для того, чтобы обеспечить доступ к ИИ странам Глобального Юга.

Технологии искусственного интеллекта стремительно распространяются, но чрезвычайно неравномерно в мировом масштабе. В докладе Microsoft AI Diffusion Report утверждается, что в странах Глобального Севера ИИ используется вдвое активнее, чем на юге, и неравенство продолжает увеличиваться. Это сказывается не только на национальном и региональном экономическом росте, но и перспективах развития.

Более века неравный доступ к электроэнергии увеличивал экономический разрыв между Глобальным Севером и Югом. С ИИ может произойти аналогичная история. Потребности в новых технологиях требуют существенных инвестиций и больших усилий правительств, частного сектора и НКО. Выделенные Microsoft $50 млрд призваны поддержать новые возможности в странах Глобального Юга. Программа развития ИИ состоит из пяти элементов:

1. Строительство ИИ-инфраструктуры для внедрения ИИ;
2. Расширение возможностей с помощью новых технологий и компетенций для школ и НКО;
3. Укрепление мультиязычных и мультикультурных ИИ-возможностей;
4. Содействие локальным инновациям в области ИИ для решения задач местных сообществ;
5. Измерение степени внедрения ИИ для определения будущей политики и инвестиций в соответствующей сфере.

Источник изображения: Chastagner Thierry/unsplash.com

Инфраструктура жизненно необходима для распространения ИИ, говорит компания. ИИ требует энергии, каналов связи, вычислительных мощностей. Только в последнем финансовом году Microsoft инвестировала более $8 млрд в инфраструктуру ЦОД, обслуживающую Глобальный Юг, включая Индию, Мексику, страны Африки, Южной Америки, Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока. В первую очередь компания стремится расширить доступ в интернет 250 млн человек в макрорегионе. Microsoft заявила, что уже помогла получить доступ в интернет 117 млн человек в Африке.

Инвестиции в ИИ-инфраструктуру осуществляются с учётом необходимости обеспечения местного суверенитета, хотя не так давно компания объявила, что не может обеспечить суверенитет данных в Европе из-за особенностей американского законодательства. Microsoft заявила о создании суверенного управления в публичных облаках, частных суверенных предложениях и тесном сотрудничестве с национальными партнёрами на местах. Утверждается, что в эру ИИ вся информация остаётся в руках клиентов под их полным контролем, без передачи сторонним провайдерам.

При этом Глобальный Юг требует огромных инвестиций в инфраструктуру ЦОД, энергетику и связь, что крайне затруднительно без зарубежных инвестиций, в том числе со стороны техногигантов. В числе прочего для удовлетворения этих потребностей было сформировано партнёрство Trusted Tech Alliance, объединяющее 16 ведущих технологических компаний из 11 стран с четырёх континентов.

Источник изображения: Microsoft

Однако ЦОД и интернет-каналы — лишь часть необходимой инфраструктуры. Не меньшее значение имеет доступ к технологиям для школ, университетов и НКО и цифровым компетенциям. В предыдущем финансовом году Microsoft инвестировала в программы для государств Глобального Юга $2 млрд, включая гранты, пожертвования, льготы и обучающие программы. В 2025 году компания запустила инициативу Microsoft Elevate, призванную к 2028 году подготовить 20 млн дипломированных специалистов с востребованными ИИ-компетенциями. В Индии компания обучила уже 5,6 млн человек, а к 2030 году намерена довести это число до 20 млн. Компания подготовит 2 млн учителей из более 200 тыс. школ и вузов, а также оснастит 25 тыс. учебных учреждений ИИ-инфраструктурой.

Ещё одно направление — создание и доработка ИИ-моделей на местных языках, поскольку локальные решения пока что хуже, чем решения на английском языке. Microsoft поддержала инвестиции в инициативу LINGUA Africa (выделено $5,5 млн) по сбору языковых данных и развитие моделей для африканских языков. Дополнительно совершенствуется бенчмарк MLCommons AILuminate для индийских и азиатских языков для оценки безопасности ИИ вне англоязычной среды.

Источник изображения: Microsoft

Совместно с образовательными и коммерческими структурами из Индии, Японии, Кореи и Сингапура при участии Microsoft создаётся мультиязычная и мультимодальная подборка из 7 тыс. высококачественных промптов для хинди, тамильского, малайского, японского и корейского языков. Также Microsoft развивает метод Samiksha для учёта локальных языковых и культурных контекстов. Samiksha позволяет выявлять сбои, которые часто упускаются «англоцентричными» методами оценки.

В Африке компания совместно с NASA, властями и др. организациями будет применять ИИ к спутниковым данным для анализа продовольственной ситуации. Технология уже отработана в Индии. В рамках Project Gecko компания развивает ИИ-технологии совместно с сообществами в Восточной Африке и Южной Азии для поддержки с/х. В том числе речь идёт о семействе моделей для распознавания речи Paza, способных работать на мобильных устройствах с шестью кенийскими языками. Ведутся работы над многоязыковыми инструментами Copilot, Multimodal Critical Thinking (MMCT) Agent для анализа видео с учётом голоса и текста, адаптацией LLM к низкоресурсным языкам (в т.ч. чичева, инуктитут, маори) и т.д.

Источник изображения: Microsoft

Для ускоренного внедрения ИИ нужно понимать, где и как применяется ИИ, с каким недостатками приходится сталкиваться разработчикам, говорит Microsoft. На основе статистики публичных репозиториев GitHub и метрик Azure Foundry компания участвует в создании «рейтинга» Global AI Adoption Index Всемирного Банка.

Например, индийское сообщество из 24 млн разработчиков — второе по величине на GitHub и самое быстрорастущее среди 30 ведущих экономик. С 2020 года ежегодный прирост составляет более 26 %, в 2025 году он составил более 36 %. Индийские специалисты занимают второе место в мире по вкладу в open source, использованию GitHub Education, по вкладу в публичные ИИ-проекты и др.

Такие данные помогают точнее направлять инвестиции в инфраструктурные проекты, языковые технологии и на обучение. Поддержка подобных метрик помогает измерять достигнутый прогресс. Microsoft подчёркивает, что компания акцентирует внимание в вопросах внедрения ИИ на необходимости создания доступной инфраструктуры, надёжно работающих в реальном мире системах, а также технологиях, которые могут применяться с учётом местных условий. Для этого компания намерена работать с партнёрами, включая обмен данными для оценки прогресса.

Компания «Гарда» (входит в «ИКС Холдинг») сообщила о выпуске обновлённого решения для защиты данных «Гарда DLP» 6.4.

Программный комплекс «Гарда DLP» позволяет видеть полную картину коммуникаций в организации, блокирует передачу конфиденциальных документов, помогает выявлять признаки корпоративного мошенничества и автоматизировать выявление инцидентов. Система поддерживает работу с платформами Windows, macOS, Linux, обеспечивает контроль 20+ каналов коммуникаций и мониторинг шифрованного HTTPS-трафика, предоставляет единую веб-консоль для управления включёнными в состав продукта инструментами, а также помогает привести IT-инфраструктуру в соответствие требованиям 152-ФЗ, 21 и 17 приказов ФСТЭК. Продукт зарегистрирован в реестре отечественного ПО и подходит для задач импортозамещения.

Принцип работы «Гарда DLP» (источник изображения: garda.ai)

В новой версии DLP-системы реализован контроль возможных утечек при помощи браузерной версии Telegram через технологию OCR (то есть за счёт распознавания текста и файлов на рабочем компьютере пользователя), усилена аналитика по действиям сотрудников и добавлена функция перехвата паролей в офисных документах и архивах.

Пользовательский интерфейс «Гарда DLP» (источник изображения: garda.ai)

Чтобы облегчить выполнение требований регуляторов для финансовых компаний, в обновлённой редакции «Гарда DLP» добавлены встроенные политики безопасности по отраслевым стандартам. Они позволяют регистрировать угрозы, которые описаны в PCI DSS и ГОСТ Р 57580 сразу после установки и запуска системы.

Кроме того, разработчики внедрили в продукт полноценную событийно-инцидентную модель в соответствии с ГОСТ Р ИСО/МЭК ТО 18044-2007 по менеджменту инцидентов, единую для всех продуктов защиты данных «Гарды». В системе появились новые сущности — «Угроза» и «Уровень критичности», которые автоматически присваиваются событиям безопасности. Такая градация упрощает приоритизацию и создаёт более точную картину рисков: за большим количеством зафиксированных нарушений можно увидеть реальное число критичных инцидентов.

Южнокорейский стартап HyperAccel, по сообщению EETimes, готовится вывести на рынок специализированный чип Bertha 500, предназначенный для ИИ-инференса. Утверждается, что благодаря особой архитектуре изделие способно генерировать в пять раз больше токенов в секунду по сравнению с решениями на основе GPU при том же уровне TOPS.

В Bertha 500 упор сделан на экономическую эффективность. С этой целью используется память LPDDR вместо дорогостоящей HBM. При этом благодаря отказу от традиционной иерархии памяти достигается утилизация пропускной способности LPDDR на 90 %. Дальнейшее повышение эффективности обеспечивается путём оптимизации архитектуры именно для задач инференса. Для сравнения, как утверждает HyperAccel, в случае GPU при инференсе используется только около 45 % пропускной способности памяти и 30 % вычислительных ресурсов. Иными словами, немного жертвуя производительностью, чип Bertha 500 позволяет достичь значительного снижения стоимости.

Изделие Bertha 500 будет производиться по 4-нм техпроцессу Samsung. В состав чипа входят 32 ядра LPU (LLM Processing Unit), четыре ядра Arm Cortex-A53 и 256 Мбайт SRAM. Подсистема памяти LPDDR5x использует восемь каналов; пропускная способность достигает 560 Гбайт/с. Заявленная ИИ-производительность на операциях INT8 составляет 768 TOPS. Кроме того, поддерживаются другие 16-, 8- и 4-бит форматы, включая FP16. В целом, по заявлениям HyperAccel, пропускная способность Bertha 500 в расчёте на доллар примерно в 20 раз выше по сравнению с NVIDIA H100, тогда как энергоэффективность больше в пять раз. Чип Bertha 500 будет потреблять около 250 Вт.

Источник изображения: EETimes

Программный стек HyperAccel поддерживает все модели из репозитория HuggingFace. Кроме того, компания работает над предметно-ориентированным языком (DSL) под названием Legato, который предоставит разработчикам низкоуровневый доступ к системе. Образцы Bertha 500 появятся к концу I квартала 2026 года, а серийное производство планируется организовать в начале 2027 года.

Отмечается также, что совместно с LG стартап разрабатывает «урезанную» версию Bertha 500 для периферийных устройств — Bertha 100. Эта SoC получит ядра Arm Cortex-A55 и отдельные компоненты LG, а также два канала памяти LPDDR5x. Среди возможных сфер применения названы автомобильная промышленность, бытовая электроника и робототехника. Bertha 100 планируется выпускать в виде модулей M.2: первые изделия выйдут в IV квартале текущего года. Решение сможет, например, осуществлять преобразование текста в речь или речи в текст.

Стартап HyperAccel основан профессором Корейского института передовых технологий (KAIST) Джуёном Кимом (Jooyoung Kim) вместе с группой его студентов в начале 2023 года. На сегодняшний день компания привлекла $45 млн инвестиций, а её рыночная стоимость оценивается в $200 млн. Штат насчитывает около 80 человек. Первым продуктом HyperAccel стал специализированный сервер Orion на базе FPGA, предназначенный для решения ИИ-задач.

Компания «НВБС», российский системный интегратор и производитель технологических решений, анонсировала собственные серверы семейства «Необайт». Дебютировали модели NeoByte NBR220 и NeoByte NBR680 на аппаратной платформе Intel, а также NeoByte NBR685 с процессорами AMD. По словам компании, новинки «сопоставимы с решениями ведущих компаний на рынке, но при этом в среднем стоят на 10–15 % дешевле за счёт широкого пула поставщиков и оптимизированной логистики».

Система NeoByte NBR220 типоразмера 2U может нести на борту два чипа Intel Xeon Sapphire Rapids или Emerald Rapids с показателем TDP до 350 Вт. Доступны 32 слота для модулей оперативной памяти DDR5-4800. В зависимости от конфигурации во фронтальной части возможна установка 12 накопителей LFF/SFF или 24 устройств SFF с интерфейсом SATA/SAS/NVMe. В тыльной зоне корпуса расположены посадочные места ещё для четырёх накопителей LFF/SFF (SATA/SAS/NVMe), тогда как внутри есть два коннектора для SSD формата M.2 (SATA/NVMe).

Реализована поддержка до 10 стандартных слотов PCIe и одного слота OCP 3.0. В оснащение входят контроллер AST2600, два сетевых порта 1GbE, выделенный сетевой порт управления 1GbE, четыре порта USB 3.0 (по два спереди и сзади), два интерфейса D-Sub (по одному спереди и сзади) и последовательный порт. Питание обеспечивают два блока с резервированием мощностью 800/1300/1600/2000 Вт. Сервер оптимизирован для ИИ-задач, виртуализации, баз данных и файловых хранилищ. Платформа практически идентична представленным ранее серверам «Аквариус» AQserv T50 D224RS и T50 D212RS.

Источник изображений: «НВБС»

Модель NeoByte NBR680 стандарта 6U имеет аналогичные характеристики подсистем CPU, ОЗУ, хранения данных и интерфейсов ввода/вывода. При этом возможна установка до восьми GPU-ускорителей двойной ширины. Есть пять стандартных слотов PCIe и один слот OCP; передняя панель поддерживает до трёх стандартных слотов PCIe и один слот OCP. Мощность каждого из двух блоков питания — 2700 или 3200 Вт. Машина предназначена для научных исследований и крупных ИИ-проектов.

В свою очередь, GPU-сервер NeoByte NBR685 формата 6U рассчитан на два процессора AMD EPYC 9005 Turin или EPYC 9004 Genoa с показателем TDP до 500 Вт. Предусмотрены 24 слота для модулей оперативной памяти DDR5-4800. Прочие характеристики идентичны версии NeoByte NBR680, включая поддержку восьми GPU-ускорителей двойной ширины. Система подходит для анализа больших данных в реальном времени, криптографии и блокчейна.

Все новинки могут быть опционально укомплектованы контроллером SAS RAID/HBA. Заявлена совместимость с Windows Server 2022 SLES 12.5 и выше, RHEL7.8 и выше, Ubuntu18.04 и выше, CentOS7.6 и выше, Vmware ESXi 7.0 GA и выше. Гарантия производителя достигает пяти лет. Также «НВБС» говорит, что «не зависит от санкций, что снижает риски ограничения поставок».

«Группа Астра» и «Банк ПСБ» заключили соглашение о сотрудничестве в сфере информационной безопасности.

Подписанный «Группой Астра» и «Банком ПСБ» документ предполагает создание совместного предприятия, деятельность которого будет сосредоточена на реализации комплекса мер в области защиты информационных активов и цифровых процессов. Приоритетными направлениями станут развёртывание и эксплуатация единой сервисной платформы для централизованного предоставления ИБ-услуг, в том числе для дочерних компаний финансовой организации. Параллельно будут идти разработка и вывод на рынок линейки специализированных решений для наращивания безопасности IT-систем: различных сервисов, платформенных и программно-аппаратных комплексов.

Источник изображения: пресс-служба «Группы Астра» / astra.ru

«Мы уверены, что вместе с коллегами достигнем качественного прорыва в обеспечении информационной безопасности, объединив экспертизу в сфере защиты финансовых систем и передовые отечественные технологии. Создание совместного предприятия станет не только инструментом минимизации операционных рисков, но и точкой роста для стратегической перспективы: мы планируем сформировать самодостаточную экосистему, способную задавать отраслевые стандарты киберустойчивости, стать драйвером для развития смежных направлений и укрепить позиции российских решений в высокотехнологичном сегменте», — говорится в заявлении «Группы Астра».

Хотя последнее поколение GPU ориентировано на вычисления с более низкой точностью, которые предпочтительны для ИИ-задач, FP64-вычисления с более высокой точностью по-прежнему «очень важны» для «Миссии Генезис» (Genesis Mission) и её цели — ускорения научных открытий с помощью ИИ, заявил заместитель министра энергетики США по науке и инновациям Дарио Гил (Darío Gil) в интервью HPCwire.

«В ходе обсуждений, которые я провел как с [генеральным директором AMD] Лизой Су (Lisa Su), так и с [генеральным директором NVIDIA] Дженсеном [Хуангом] (Jensen Huang), они выразили твёрдую приверженность FP64, подтвердив, что поддержка формата будет продолжаться, — сказал Гил. — Для нас это очень важно, потому что мы не рассматриваем это как замену. Это взаимодополняющие технологии». Он отметил, что для обеспечения вычислительных задач моделирования и симуляции, которые традиционно составляют основу научных вычислений, а также для новых методов ИИ, важно иметь высокопроизводительное оборудование.

Гил добавил, что эти два типа вычислений будут работать вместе, чтобы поддержать цель миссии Genesis — расширение границ науки и техники на основе ИИ-технологий. «У вас есть высокоточные симуляционные коды, работающие с FP64. После проверки вы используете их в качестве основы для генерации примеров, на которых вы обучаете суррогатную модель, которую затем запускаете на ИИ-суперкомпьютере, — рассказал Гил. — В итоге вы получаете преимущества с точки зрения производительности и времени решения, часто в 10, 20, 100 раз».

Источник изображений: NVIDIA

Он отметил, что благодаря использованию ИИ-моделей можно получить громадное повышение производительности, но оно зависит от сохранения всего цикла работ, состоящего из экспериментов, моделирования и обучения. «Если вы разорвёте этот цикл и скажете, что у вас больше нет кодов моделирования, то возникнет проблема», — сказал Гил. «Для нас это имеет фундаментальное значение, не только для устаревших кодов, которые мы должны сопровождать и которые так важны для миссии, но и для обеспечения рабочего ИИ-процесса. Поэтому для нас очень важно поддерживать различные архитектурные подходы», — добавил он.

В HPC-сообществе возникла обеспокоенность по поводу отсутствия прироста производительности для FP64 в новейших GPU. Напомним, что чип NVIDIA H100, выпущенный в 2022 году, обеспечивает 67 Тфлопс в формате FP64 на тензорных ядрах (34 Тфлопс в векторных вычислениях), в то время как B200 предлагает лишь 37 Тфлопс, а B300 — всего лишь 1,3 Тфлопс. Программная эмуляция FP64-вычислений на тензорных ядрах Blackwell позволяет получить «нечестные» 150 Тфлопс, а из новейших Rubin она позволяет «выжать» 200 Тфлопс. При этом пиковая заявленная производительность векторных FP64-вычислений у Rubin составляет лишь 33 Тфлопс, т.е. нет никакого прироста в сравнении с Hopper.

Отметим, что в AMD раскритиковали такой подход, заявив, что он эффективен не для всех сценариев и поэтому такое решение ещё не готово к широкому применению. В свою очередь, эксперты предупреждают, что смещение фокуса производителей на выпуск чипов для ИИ-нагрузок, которые отлично работают с вычислениями с низкой точностью, может привести к дефициту чипов с поддержкой FP64 для HPC, а это грозит потерей лидерства США в этом сегменте рынка.

По мере того, как NVIDIA наращивает мощность для выполнения ИИ-задач с низкой точностью вычислений Rubin, компания будет всё больше полагаться на cuBLAS, библиотеку стандартных математических операций CUDA-X, которая эмулирует вычисления с двойной точностью на тензорных ядрах, чтобы постоянно наращивать показатели FP64-производительности. «Мы пытаемся предоставить эти возможности среде разработчиков, чтобы они могли… получить необходимую точность FP64», — заявил в декабре HPCwire Дион Харрис (Dion Harris), старший директор NVIDIA по ИИ/HPC-решениям для гиперскейлеров.

NVIDIA GPU simulation performance

Методы эмуляции NVIDIA основаны на схеме Озаки (Ozaki), позволяющей выполнять умножение матриц с высокой точностью, используя многократные вычисления с низкой точностью на тензорных ядрах. NVIDIA утверждает, что использование алгоритма Озаки оправдано, поскольку увеличение производительности FP64 путём добавления большего количества ядер CUDA фактически не повысит общую производительность HPC-приложений, но сделает чипы менее гибкими. По словам компании, анализ реальных нагрузок показывает, что «наивысшая устойчивая производительность FP64 часто достигается на умножении матриц». В Hopper для этого были отдельные аппаратные блоки, но в Blackwell и в Rubin NVIDIA больше опирается на эмуляцию.

В то же время, производительность векторных FP64-вычислений остаётся критически важной для научных приложений, в которых не доминируют матричные ядра, признаёт NVIDIA, однако тут же утверждает, что в этих случаях производительность ограничивается перемещением данных через регистры, кеши и HBM, а не непосредственно вычислительными ресурсами. Поэтому сбалансированная конструкция GPU «обеспечивает достаточное количество ресурсов FP64 для насыщения доступной пропускной способности памяти, избегая избыточного выделения вычислительной мощности, которая не может быть эффективно использована». Иными словам, компания ничего менять не собирается.

Проект Genesis Mission, вероятно, будет создавать разнообразные ИИ-приложения для научных и инженерных задач, и каждое из них, скорее всего, будет иметь несколько иные вычислительные потребности. Достигли ли NVIDIA и AMD оптимального баланса, используя вычислительные ядра для матричных вычислений и опираясь на эмуляцию Озаки для FP64, ещё предстоит выяснить, пишет HPCwire.

Поскольку дата-центрам нужно всё больше дефицитной энергии, они наращивают использование относительно доступных газовых турбин для компенсации этого дефицита. По некоторым оценкам, такие источники электричества могут добавить 44 млн тонн к выбросам углекислого газа к 2030 году, сообщает The Register. Это приблизительно эквивалентно выбросам 10 млн частных автомобилей.

Соответствующие данные предоставила организация Truthout. Проблема в том, что обучение ИИ создало практически неисчерпаемый спрос на вычислительные мощности, что, в свою очередь, вызвало бум строительства дата-центров, требующих подключения к электросетям. В 2025 году Deloitte Insights предупреждала, что в течение десяти лет потребности ИИ ЦОД в электроэнергии только в США могут увеличиться на порядок.

Простейший способ решить проблему с дефицитом — использование газотурбинных генераторов, если рядом с ЦОД протянут газопровод, причём инвесторы в ЦОД готовы вкладываться и в строительство газопроводов. Спрос так высок, что газовые турбины оказались в дефиците, в результате некоторые компании занялись переделкой авиационных двигателей коммерческих лайнеров. Отдельные ведомства предлагают переделывать в генераторы списанные двигатели военных самолётов. Boom Supersonic, создающая сверхзвуковые пассажирские самолёты, занялась строительством энергетических турбин на основе двигателя Symphony.

Источник изображения: Doris Morgan/unsplash.com

Электричеством от собственных газовых генераторов обеспечивает объекты компания Meta✴, мощность кампуса Hyperion в Луизиане должна увеличиться до 5 ГВт, поскольку компания разместила заказ на три крупные газовые электростанции Entergy общей мощностью 2,26 ГВт. Активно пользуется газовыми генераторами компания xAI, не раз оказывавшаяся из-за этого в центре скандалов. Наконец, Microsoft заявляет, что в её структуре энергоснабжения важную роль играет возобновляемая энергетика (особенно в штатах, где много ветра и солнца), но компания вполне допускает использование природного газа в качестве временного решения.

Эксперты Gartner предполагают, что операторы ЦОД и вовсе не смогут обеспечить бесперебойное электроснабжение без собственных генерирующих мощностей. Фактически самым вероятным решением станут именно газовые турбины, в полном соответствии с прогнозами Schneider Electric. Всё это соответствует нынешней политике США, готовых использовать для достижения цифрового превосходства даже угольные электростанции. Стремительный рост спроса со стороны ИИ ЦОД стимулирует возобновление выработки электричества на угольных электростанциях. Только в 2025 году эта сфера выросла почти на 20 %. В феврале 2026 года Трамп подписал указ, предписывающий военным и оборонным предприятиям заключать долгосрочные соглашения о закупке электричества с подобными генерирующими компаниями.

Источник изображения: Zoshua Colah/unsplash.com

Ранее представитель Министерства внутренних дел страны заявил, что экзистенциальная угроза для всего мира заключается в проигрыше США в «гонке вооружений» в сфере ИИ, а не в изменении климата. По данным Truthout, наращивают мощности энергетики на природном газе не только в США, хотя Америка на этом рынке является безусловным лидером. По информации издания, в мире реализуются проекты газовой энергетики общей мощностью более 1 ТВт, только за последний год рост составил 31 %. При этом АЭС, включая SMR, которые США тоже продвигают, вряд ли смогут в короткие сроки покрыть весь дефицит в энергии, и даже ослаблений требований ядерной безопасности этому, вероятно, не очень поможет.