Уполномоченная по конфиденциальности данных в Австралии Карли Кайнд (Karly Kind) сообщила, что одно из местных правительственных ведомств не приняло достаточных мер для защиты от «цифровых двойников». Речь идёт о людях, имеющих одинаковые имена и фамилии и даты рождения — их данные в правительственных базах иногда буквально перепутаны, сообщает The Register.

Кайнд недавно назначила компенсацию в размере AU$10 тыс. ($6,1 тыс.) пострадавшему гражданину, чьи записи в системе здравоохранения «смешались» с информацией о других гражданах с аналогичными именами, фамилиями и датами рождения. В основном такие ситуации возникают в случаях, когда сотрудники, имеющие доступ к базам, вносят информацию в неверный аккаунт, либо сторонний подрядчик подаёт неверную информацию о клиенте.

В данном случае пострадавший пожаловался, что в результате четырёх ошибок государственных служащих в его медицинских записях оказалась информация о трёх разных людях с одинаковыми именами, фамилиями и датами рождения. Выяснилось это после того, как австралийская система медицинского страхования Medicare сообщила пострадавшему, что он близок к лимиту по выплатам и скоро за страховку ему придётся платить больше обычного. Оказалось, что часть походов к врачам его «цифровых двойников» записали на счёт пострадавшего.

Источник изображения: Ralph Mayhew/unsplash.com

Пострадавший подал жалобу ещё в 2019 году, а компенсацию ему присудили именно из-за ошибок со стороны государственных ведомств, не потрудившихся их избежать. С тех пор связанные с проблемой правительственные ведомства приняли меры для устранения путаницы и возможностей неавторизованного доступа к данным, однако, признаётся Кайнд, никакие технические решения не позволят избавиться от банальных человеческих ошибок.

По словам Кайнд, сотни австралийцев имеют одинаковые данные и их учётные записи в правительственных базах часто «смешиваются», в результате чего возникают не просто неудобства, а наносится реальный вред. Например, медицинские работники в случае ошибки не могут получить доступ к корректным данным. Могут возникнуть и трудности в финансовых аспектах здравоохранения или проблемы с правительственными службами. Хотя пострадать от этого может лишь небольшой процент австралийцев, потенциальный вред считается значительным.

Специалисты Google Security Team сообщили об обнаружении опасной уязвимости в проверке подписи микрокода для процессоров AMD на архитектуре от Zen1 до Zen4. Уязвимость даёт возможность загрузить модифицированный микрокод, позволяющий скомпрометировать технологию виртуализации с шифрованием SEV (Secure Encrypted Virtualization) и SEV-SNP (Secure Nested Paging), а также вмешаться в работу Dynamic Root of Trust for Measurement (DRTM). Успешная эксплуатация «дыры» может привести к потере защиты конфиденциальности.

Проблема заключается в том, что процессоры используют небезопасную хеш-функцию при проверке подписи обновлений микрокода. Брешь позволяет злоумышленнику с привилегиями локального администратора загрузить вредоносный микрокод CPU. Исследователи подготовили пример атаки на AMD EPYC 7B13 (Milan) и Ryzen 9 7940HS (Phoenix), в результате которой функция RDRAND вместо возврата случайного числа всегда возвращает 4.

AMD подготовила патчи для защиты функций SEV в EPYC 7001 (Naples), EPYC 7002 (Rome), EPYC 7003 (Milan и Milan-X), а также EPYC 9004 (Genoa, Genoa-X и Bergamo/Siena) и Embedded-вариантов EPYC 7002/7003/9004. Для устранения проблемы требуется обновление микрокода чипов. Уязвимость получила идентификатор CVE-2024-56161. Они признана достаточно опасной — 7.2 (High) по шкале CVSS.

Источник изображения: AMD

Отмечается, что Google впервые уведомила AMD об уязвимости 25 сентября 2024 года. При этом в связи с широкой распространённостью процессоров AMD и разветвлённой сетью их поставок Google сделала единовременное исключение из стандартной политики раскрытия информации об уязвимостях и отложила публичное уведомление до 3 февраля 2025-го. Кроме того, Google не стала раскрывать полные детали о «дыре», чтобы предотвратить возможные атаки. Все подробности и инструменты будут опубликованы 5 марта 2024 года.

Google объявила о предварительной доступности инстансов A4 на базе новых ускорителей B200 от NVIDIA с архитектурой архитектуры Blackwell. Инстанс A4 обеспечивает значительный прирост производительности по сравнению с предшественником A3. A4 используют системы NVIDIA HGX B200 с восемью ускорителями, объединёнными посредством NVIDIA NVLink.

Как отметила компания, NVIDIA HGX B200 предлагает в 2,25 раза большую пиковую вычислительную мощность и в 2,25 раза большую ёмкость HBM по сравнению с инстансами A3, что делает A4 универсальным вариантом для обучения и тонкой настройки широкого спектра архитектур моделей, в то время как увеличенная вычислительная мощность и ёмкость HBM делают их подходящим вариантом для обработки нагрузок с низкой задержкой.

Источник изображения: NVIDIA

Инстансы A4 интегрируют инфраструктурные инновации Google, включая улучшенные сетевые возможности с использованием адаптеров Titanium ML, поддержку управляемой службы кластера Google Kubernetes Engine и доступ через полностью управляемую унифицированную платформу Vertex AI для разработки и использования генеративного ИИ. Также используется открытое ПО: в дополнение к использованию фреймворка МО PyTorch и CUDA компания сотрудничает с NVIDIA для оптимизации JAX и XLA.

Как отметила компания, эффективное масштабирование обучения модели ИИ требует точной и масштабируемой оркестрации ресурсов инфраструктуры. При этом рабочие нагрузки часто охватывают тысячи виртуальных машин. Специализированная платформа Hypercompute Cluster позволит развёртывать и управлять большими кластерами виртуальных машин A4 с вычислениями, хранением и сетями как единым целым, обеспечивая при этом высокую производительность и устойчивость для больших распределённых рабочих нагрузок.

Компания Kyndryl Holdings, бывшее подразделение IBM по оказанию управляемых инфраструктурных услуг (GTS), отрапортовала о работе в III четверти 2025 финансового года, которая была закрыта 31 декабря. Результаты оказались смешанными: продажи снизились, но при этом продемонстрирована существенная прибыль.

Выручка Kyndryl за трёхмесячный период составила $3,74 млрд. Это на 5 % меньше результата годичной давности, когда было получено $3,94 млрд. Отрицательную динамику в компании связывают с продолжающимися инициативами по сокращению унаследованных контрактов с нулевой и низкой маржой, а также с продажей платформы Securities Industry Services корпорации Broadridge Financial Solutions. Кроме того, негативное влияние на показатели оказали колебания курсов валют.

Источник изображения: Kyndryl

Вместе с тем в III квартале 2025 финансового года Kyndryl зафиксировала чистую прибыль в размере $215 млн, или $0,89 в пересчёте на одну ценную бумагу. Для сравнения: годом ранее компания понесла $12 млн чистых убытков, что эквивалентно $0,05 на акцию. Прибыль до уплаты налогов составила $258 млн против $53 млн годом ранее.

Kyndryl подтвердила ранее сделанные прогнозы о том, что в последней четверти 2025 финансового года она продемонстрирует рост выручки в постоянной валюте на 2 %: это в целом соответствует ожиданиям аналитиков. Кроме того, компания повысила годовой прогноз по скорректированной прибыли до налогообложения с $460 млн до $475 млн.

Ранее сообщалось, что Kyndryl вынуждена увольнять сотрудников из-за отсутствия новых контрактов. В 2025 финансовом году, который будет закрыт в марте, компания рассчитывает зафиксировать затраты по статье сокращения персонала на уровне $100 млн. В общей сложности, по оценкам, с марта 2023-го работы лишатся около 15 тыс. сотрудников Kyndryl.

В продажу, по сообщению ресурса CNX Software, поступила микроплата Waveshare RP2350-USB-A, в основу которой положен микроконтроллер Raspberry Pi. При подключении к хосту изделие может применяться для эмуляции мыши, клавиатуры или другого USB-устройства.

Новинка оснащена чипом Raspberry Pi RP2350A (QFN-60; 7 × 7 мм; 30 × GPIO), который объединяет по два ядра Arm Cortex-M33 (с поддержкой Trustzone) и RISC-V Hazard3 с тактовой частотой 150 МГц (в обоих случаях). Но использовать эти кластеры сообща нельзя: одна из двух пар ядер выбирается при инициализации платы. Объём памяти SRAM составляет 520 Кбайт, SPI Flash — 2 Мбайт (для хранения прошивки).

Источник изображения: CNX Software

Предусмотрены два 9-контактных массива GPIO с поддержкой 2 × UART, 2 × I2C, 2 × SPI, 4 × ADC, 15 × GPIO и пр. Для подачи питания (5 В) и программирования служит порт USB 1.1 Type-C. Имеются кнопки сброса и перезагрузки, а также светодиодный RGB-индикатор. Размеры микроплаты составляют 33 × 17,5 мм.

Изделие также получило разъём USB Type-A с программным вводом-выводом (PIO). Это позволяет использовать плату как в качестве USB-устройства, так и в роли хоста. Waveshare предлагает демонстрационные программы на C/C++ и Arduino. Модель RP2350-USB-A доступна для заказа по ориентировочной цене $7.

Отметим, что ранее дебютировала мини-плата Pico W5, также выполненная на контроллере Raspberry Pi RP2350. Это решение оборудовано адаптерами Wi-Fi 4 802.11n (частотные диапазоны 2,4 и 5 ГГц) и Bluetooth 5.0 (LE) на основе модуля BW16 (контроллер Realtek RTL8720DN).

Японский холдинг SoftBank Group и американский ИИ-стартап OpenAI объявили о создании совместного предприятия под названием SB OpenAI для разработки и предложения сервисов ИИ корпоративному сектору в Японии. Компании получат одинаковую долю в уставном капитале нового предприятия. Как отметил Bloomberg, это будет один самых масштабных проектов по продаже разработок в сфере ИИ быстрорастущего американского стартапа бизнес-заказчикам за пределами США.

Свою деятельность совместное предприятие будет осуществлять под началом телекоммуникационного подразделения холдинга SoftBank Corp., которое наймёт 1000 специалистов из персонала SoftBank для продвижения продуктов OpenAI в широком спектре отраслей — от автомобильной индустрии до розничной торговли. Сообщается, что входящие в состав SoftBank Group компании, включая аффилированные с холдингом PayPay и LY Corp., а также Arm Holdings будут совместно платить $3 млрд в год за использование ИИ-технологий OpenAI.

Источник изображения: Mariia Shalabaieva/unsplash.com

На прошедшей в понедельник в Токио пресс-конференции с участием гендиректора SoftBank Group Масаёси Сона (Masayoshi Son) и главы OpenAI Сэма Альтмана (Sam Altman), на которой было объявлено о новом СП. К ним присоединились гендиректор Arm Holdings Рене Хаас (Rene Haas) и Дзюнъити Миякава (Junichi Miyakaw), руководитель телекоммуникационного подразделения SoftBank. В прошлом Сон неоднократно критиковал японские компании за недостаточно быстрое внедрение ИИ, сравнивая тех, кто отказывается использовать ИИ, с золотыми рыбками, неспособными обрабатывать такую информацию, как устная речь.

Arm и SoftBank занимают центральное место в реализации планов Сона по расширению присутствия на глобальном рынке ИИ: архитектура чипов Arm интегрирована с ускорителями NVIDIA, в то время как SoftBank имеет тесные партнёрские отношения с компаниями по всему корпоративному сектору Японии. SoftBank является третьим по величине оператором беспроводной связи Японии. Он сотрудничает с Microsoft в продвижении сервисов OpenAI в стране, а также работает над собственным чат-ботом с поддержкой японского языка.

Акселератор Y Combinator намерен инвестировать в компании, занимающиеся разработкой решений для комплексной автоматизации процесса проектирования, строительства и эксплуатации ЦОД, в том числе в области робототехники и ПО, сообщает Datacenter Dynamics.

Обычно Y Combinator консультирует стартапы на ранних этапах работы, параллельно предоставляя финансирование, «облачные» кредиты, обеспечивая доступ к своим связям и мероприятиям. Взамен инвестор получает около 7 % доли в молодых бизнесах. В частности, с его помощью уже созданы весьма известные Airbnb, Coinbase, Cruise, DoorDash, Dropbox, Instacart, Reddit, Stripe и Twitch. Посредством Y Combinator Сэм Альтман (Sam Altman) ещё до OpenAI основал стартап Loopt. Хотя тот не преуспел, позже сам Альтман стал председателем Y Combinator, а полученные связи помогли ему создать OpenAI.

Y Combinator, как и многие венчурные фонды, в последнее время много внимания уделяет ИИ, а теперь сконцентрировалась на инфраструктурных ИИ-проектах. Компания уже инвестировала в космический ЦОД Lumen Orbit, а также занимающуюся подводными дата-центрами NetworkOcean — «автономные» проекты, где люди фактически не участвуют в эксплуатации и обслуживании.

Источник изображения: İsmail Enes Ayhan/unsplash.com

Теперь Y Combinator ищет компании, способные вовсе исключить людей из всей бизнес-цепочки. В компании заявили, что нужно больше ЦОД, которые следует создавать быстрее и дешевле, с новыми решениями для инфраструктуры питания, охлаждения, закупки материалов и управления проектами. В Y Combinator видят будущее, где автономные системы будут управлять всеми аспектами планирования и создания ЦОД или складов — от выбора площадки до собственно строительства, настройки и эксплуатации. На таких объектах будут 24 часа в сутки должны работать роботы.

Индустрия ЦОД давно проявляет интерес к объектам, не требующим наличие персонала. Например, американская AOL запустила первый подобный объект ещё в 2011 году. Впрочем, пока добиться полной автономности не удаётся — всё равно задействованы десятки людей, клиентов и подрядчиков. Microsoft уже пыталась реализовать Project Natick, но была вынуждена отказаться от него, хотя наработки используются для создания роботов, обслуживающих дата-центры.

Задолго до бума технологий генеративного ИИ системы искусственного интеллекта применялись гиперскейлерами, например, для выбора площадок и управления ёмкостью ЦОД. В каких масштабах используются подобные технологии, хранится в секрете. ПО и системы машинного обучения также используются для регулирования цепочек поставок ЦОД. Впрочем, последние изменения, связанные с масштабным внедрением ИИ, привели к тому, что людям по-прежнему приходится активно участвовать в работе дата-центров. По оценкам Uptime Institute, в сфере ЦОД сегодня работает более 2 млн человек.

Китайский стартап DeepSeek наделал много шума в Кремниевой долине, анонсировав «рассуждающую» ИИ-модель DeepSeek R1 c 671 млрд параметров. Утверждается, что при её обучении были задействованы только 2048 ИИ-ускорителей NVIDIA H800, а затраты на данные работы составили около $6 млн. Это бросило вызов многим западным конкурентам, таким как OpenAI, а акции ряда крупных ИИ-компаний начали падать в цене. Однако, как сообщает ресурс SemiAnalysis, фактические расходы DeepSeek на создание ИИ-инфраструктуры и обучение нейросетей могут быть гораздо выше.

Стартап DeepSeek берёт начало от китайского хедж-фонда High-Flyer. В 2021 году, ещё до введения каких-либо экспортных ограничений, эта структура приобрела 10 тыс. ускорителей NVIDIA A100. В мае 2023 года с целью дальнейшего развития направления ИИ из High-Flyer была выделена компания DeepSeek. После этого стартап начал более активное расширение вычислительной ИИ-инфраструктуры.

По данным SemiAnalysis, на сегодняшний день DeepSeek имеет доступ примерно к 10 тыс. изделий NVIDIA H800 и 10 тыс. NVIDIA H100. Кроме того, говорится о наличии около 30 тыс. ускорителей NVIDIA H20, которые совместно используются High-Flyer и DeepSeek для обучения ИИ, научных исследований и финансового моделирования. Таким образом, в общей сложности DeepSeek может использовать до 50 тыс. ускорителей NVIDIA при работе с ИИ, что в разы больше заявленной цифры в 2048 ускорителей.

Источник изображения: SemiAnalysis

Кроме того, SemiAnalysis сообщает, что общие капитальные затраты на ИИ-серверы для DeepSeek составили около $1,6 млрд, тогда как операционные расходы могут достигать $944 млн. Это подрывает заявления о том, что DeepSeek заново изобрела процесс обучения ИИ и инференса с существенно меньшими инвестициями, чем лидеры отрасли. Цифра в $6 млн не учитывает затраты на исследования, тюнинг модели, обработку данных и пр. На самом деле, как подчёркивается, DeepSeek потратила более $500 млн на разработки с момента своего создания.

И всё же DeepSeek имеет ряд преимуществ перед другими участниками глобального ИИ-рынка. В то время как многие ИИ-стартапы полагаются на внешних поставщиков облачных услуг, DeepSeek эксплуатирует собственные дата-центры, что позволяет быстрее внедрять инновации и полностью контролировать разработку, оптимизируя расходы. Кроме того, DeepSeek остаётся самофинансируемой компанией, что обеспечивает гибкость и позволяет более оперативно принимать решения.

Плюс к этому DeepSeek нанимает специалистов исключительно из Китая, уделяя особое внимание не формальным записям в аттестатах, а практическим навыкам работы и способностям эффективно выполнять поставленные задачи. Некоторые ИИ-исследователи в DeepSeek зарабатывают более $1,3 млн в год, что говорит об их высочайшей квалификации.

Компания Ocient, специализирующаяся на разработке гипермасштабируемых аналитических хранилищ данных, объявила о заключении соглашения о сотрудничестве с AMD с целью повышения производительности, снижения затрат и максимизации эффективности ресурсоёмких вычислений и рабочих нагрузок ИИ.

Ocient была основана в 2016 году. Компания предлагает платформу на основе реляционной базы данных с массовым параллелизмом, которая способна анализировать огромные объёмы информации (триллионы строк) за секунды или минуты.

Хранилище Ocient Hyperscale Data Warehouse (OHDW) использует архитектуру Compute Adjacent Storage Architecture (CASA) для устранения узких мест в сетевой инфраструктуре и обеспечения максимально быстрого доступа к данным. Функция Zero Copy Reliability отвечает за высокую надёжность хранения информации без репликации с помощью кодирования с контролем чётности.

Источник изображения: Ocient

Генеральный директор Ocient Крис Гладвин (Chris Gladwin) отмечает, что задачи ИИ и аналитики больших данных создают огромную вычислительную нагрузку на ЦОД по всему миру. Это означает, что повышение эффективности оборудования и программного обеспечения имеет решающее значение для снижения расходов, уменьшения энергопотребления и улучшения производительности. В этой связи Ocient сделала выбор в пользу процессоров AMD EPYC 9654 поколения Genoa с 96 вычислительными ядрами, которые придут на смену 28-ядерным чипам Intel Xeon Gold 6348 семейства Ice Lake-SP.

Говорится, что благодаря более высокой плотности ядер изделия AMD обеспечат трёхкратный рост производительности для ресурсоёмких вычислительных задач. При этом снизятся эксплуатационные расходы, что обусловлено повышением быстродействия и энергоэффективности. Плюс к этому достигается гибкость масштабирования.

Финансовый директор OpenAI Сара Фрайар (Sarah Friar) сообщила о том, что компания намерена построить несколько комплексов дата-центров на территории американского штата Техас. В настоящее время изучаются варианты получения земли и обеспечения необходимых энергетических мощностей.

Недавно OpenAI, Softbank и Oracle объявили о формировании совместного предприятия Stargate по развитию ИИ-инфраструктуры в США. На начальном этапе в строительство ЦОД планируется вложить $100 млрд, а в перспективе общий объём инвестиций достигнет $500 млрд.

Первый комплекс дата-центров Stargate разместится на территории кампуса компании Lancium в Абилине (штат Техас). По оценкам, стоимость объекта составит около $1,1 млрд, а завершить его создание планируется к концу 2025 года. Комплекс получит собственные газовые турбины, солнечную электростанцию и энергохранилище.

Источник изображения: OpenAI / Stargate

Как теперь рассказала Фрайар, помимо площадки в Абилине, OpenAI рассматривает и другие возможные локации на территории Техаса для строительства дата-центров. Кроме того, оцениваются потенциальные площадки в Пенсильвании, Орегоне и Висконсине. Stargate уже начала принимать предложения от ведущих подрядчиков по проектированию и строительству дата-центров, которые «определят будущее вычислений на базе ИИ».

На первых порах SoftBank и OpenAI намерены вложить в мегапроект Stargate по $19 млрд. При этом для финансирования инициативы OpenAI рассчитывает осуществить новый инвестиционный раунд на $40 млрд, что поднимет оценку компании до $340 млрд. Ожидается, что ключевым инвестором станет SoftBank, который намерен вложить в OpenAI от $15 млрд до $25 млрд. При этом сам SoftBank пытается привлечь инвестиционные компании Apollo Global и Brookfield для дальнейшего финансирования Stargate.