Selectel, крупнейший независимый провайдер ИT-инфраструктуры в России, обновил каталог ИИ-моделей (Foundation Models Catalog) для работы с большими языковыми моделями. Обновления усиливают возможности платформы для корпоративных заказчиков: компания обеспечила приватный доступ к моделям, пополнила каталог продвинутыми генеративными моделями, а также расширила возможности для построения геораспределённых систем за счёт добавления нового региона ru-6. Эти изменения позволят бизнесу быстрее запускать ИИ-решения, снижать операционные расходы и соблюдать стандарты информационной безопасности при работе с чувствительными данными.

Каталог ИИ-моделей входит в состав ИИ-платформы Selectel — экосистемы сервисов для обучения и запуска генеративных моделей, которая помогает компаниям ускорить интеграцию ИИ-решений. Это даёт бизнесу возможность использовать большие языковые модели, инструменты агентской разработки и другие ИИ-технологии без необходимости самостоятельной настройки ИТ-инфраструктуры, существенно снижая технические барьеры на пути к внедрению инноваций.

Источник изображения: Selectel

Теперь сервис стал доступен в новом отказоустойчивом регионе на базе трёх независимых зон доступности. Клиенты могут развернуть два одинаковых инференс-сервиса в разных зонах доступности и строить мультирегиональные схемы, снижая риски простоя за счёт геораспределённости инфраструктуры.

При создании инференс-сервиса теперь можно выбрать тип доступа: публичный (через интернет) или приватный (доступ только внутри приватной сети пользователя, без выхода трафика в интернет). Компании смогут построить приватный канал между собственной инфраструктурой и дата-центрами Selectel через услугу Direct Connect и направлять запросы к каталогу ИИ-моделей через него. Это позволит бизнесу с повышенными требованиями к безопасности работать с моделями в изолированном контуре, что особенно актуально для финансовых, медицинских и государственных организаций, обрабатывающих чувствительные данные.

Каталог пополнился новыми моделями в квантизации NVFP4, которая повышает производительность при незначительном снижении точности. Технология оптимизирована под GPU поколения Blackwell, что позволяет запускать ресурсоёмкие модели на компактных конфигурациях. Стали доступны модели семейства Queen с максимальным размером контекста — 262 000 токенов, что позволяет работать с большими документами и долгими агентскими сценариями с сохранением высокой точности. В ближайшее время появятся и другие популярные модели в квантизациях FP8 и NVFP4, оптимизированные под GPU, которые доступны в новом регионе ru-6.

UserGate объявила о выпуске межсетевого экрана NGFW X10. Решение предназначено для защиты автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) и может эксплуатироваться при температуре окружающего воздуха от −40 до +60 °C и отн. вл. 80 %.

UserGate NGFW X10 монтируется на DIN‑рейку, имеет габариты 58,5 × 146 × 150 мм и весит 1,4 кг. В основу устройства положены 4‑ядерный Arm‑процессор с частотой 1,8 ГГц, 16 Гбайт DDR4 и SSD ёмкостью 128 Гбайт. Сетевое соединение обеспечивают шесть портов RJ-45 (два из них поддерживают bypass) и один интерфейс SFP+. Также доступепн один порт USB 3.0 Type-A. Максимальная потребляемая мощность — 24 Вт.

Функциональные возможности брандмауэра включают контроль состояния сессий, систему предотвращения вторжений (IPS), идентификацию пользователей, дешифрование SSL, защиту от DoS-атак, контентную фильтрацию (более 230 млн URL в 88 категориях), блокировку по GeoIP, поддержку протоколов динамической маршрутизации (OSPF, BGP, RIP) и построение защищённых VPN-каналов (IKEv2). Реализована поддержка 35 протоколов АСУ ТП, в том числе BACnet, DNP3, IEC 104, MMS, Modbus, OPC UA, Profinet IO over DCE/RPC, S7Comm и S7Comm Plus.

Производительность решения достигает 1780 Мбит/с на L4-трафике, 100 Мбит/с на уровне приложений (L7 + IPS), пропускная способность функций NGFW — 40 Мбит/с. Поддерживается обработка до 7700 новых соединений в секунду и до 500 тысяч одновременных сессий.

Межсетевой экран UserGate NGFW X10 (источник изображения: usergate.com)

Устройство сертифицировано ФСТЭК России по 4 уровню доверия. Выданный ведомством сертификат подтверждает соответствие NGFW X10 требованиям к межсетевым экранам профилей защиты A, Б, Г и Д 4-го класса, а также статус системы обнаружения вторжений (СОВ) уровня сети 4-го класса. Программное обеспечение брандмауэра внесено в реестр Минцифры России, что позволяет использовать комплекс на значимых объектах критической информационной инфраструктуры (КИИ) и в госзакупках.

Дизайн и схемотехнику аппаратной платформы NGFW X10 разрабатывало конструкторское бюро UserGate. Производство устройств осуществляется в Санкт-Петербурге, включая монтаж элементов на материнскую плату и селективную пайку, а также все виды входного и выходного контроля.

AMD, Cisco и саудовская Humain запустили первую в Саудовской Аравии промышленную ИИ-инфраструктуру на основе ускорителей Instinct в формате GPUaaS. Инфраструктура объединяет ИИ-ускорители AMD Instinct MI355X, CPU AMD EPYC, коммутаторы Cisco Silicon One (N9000) и оптический 800G-интерконнекты.

Компании заявляют, что инфраструктура обслуживает клиентов Humain в Саудовской Аравии и на других рынках, поддерживая различные задачи, от обучения ИИ-моделей до инференса. Система — первый этап более масштабного проекта строительства ИИ-инфраструктуы. В 2027 году AMD, Cisco и Humain рассчитывают начать внедрение до 250 МВт мощностей с использованием новейших AMD Instinct MI400 Series во II полугодии 2027 года. К 2030 году планируется развернуть до 1 ГВт.

Новая архитектура позиционируется как суверенная ИИ-платформа, с помощью которой Humain рассчитывает обеспечить государственные органы, предприятия, исследовательские организации и разработчиков решением, работающим непосредственно на территории страны. AMD предоставляет вычислительные мощности и открытое ПО (ROCm), а Cisco — совместимую сетевую архитектуру и инструменты для централизованного управления инфраструктурой. ИИ-модели предоставит, в частности, Mistral.

Источник изображения: سيف الظاهر/unsplash.com

Для американских компаний наиболее важен переход архитектуры AMD/Cisco к промышленной эксплуатации. Планируемый переход от AMD Instinct MI355X к поколению MI400 демонстрирует, как быстро должна, по мнению создателей, развиваться инфраструктура. Также проект демонстрирует, как политика суверенного ИИ и архитектура гиперскейл-уровня пересекаются всё теснее. Если заявленные планы реализуют, Саудовская Аравия получит в своё распоряжение ИИ-платформу, по мощности энергопотребления сопоставимую с кампусами гиперскейл-уровня.

Желая ускорить создание собственных полупроводников и оборудования, компания Anthropic обсуждала покупку разработчика ИИ-чипов MatX приблизительно за $7 млрд. Позже диалог о выкупе сменился обсуждением возможного партнёрства, сообщает Reuters. Пока нет данных, почему переговоры о покупке бизнеса прекратились. MatX, основанная бывшими разработчиками TPU Google, ищет возможность привлечь новые средства с сопутствующей оценкой капитализации на уровне $4 млрд. Сами компании слухи не комментируют.

Anthropic намерена самостоятельно разрабатывать ИИ-чипы, способные удовлетворить её запросы и снизить зависимость от сторонних ускорителей, в первую очередь NVIDIA. Компания нанимает опытных разработчиков и управленцев для ускорения разработчик собственных чипов, но на это могут уйти годы. При этом компания планирует диверсифицировать закупки ускорителей, работая с различными поставщиками.

На разработку и организацию масштабного производства одного чипа может уйти не менее года и сотни миллионов долларов. Покупка стартапа, занимающегося созданием ИИ-чипов тут же обеспечила бы Anthropic необходимые компетенции и помогла бы снизить издержки в долгосрочной перспективе. Особенно чипы MatX могли бы быть полезны при обучении ИИ-моделей, хотя большинство конкурентов Anthropic заинтересованы скорее в ASIC для инференса.

Источник изображения: Cherrydeck/unsplash.com.

Anthropic планирует потратить десятки миллиардов долларов на аренду вычислительных мощностей, а также намерена покупать чипы напрямую. Компания рассчитывает купить ИИ-чипов Google на $36 млрд, а также подписала соглашение об аренде вычислительных мощностей у Nscale на $45 млрд, заключила сделку с Fluidstack на $50 млрд, со SpaceX — на $45 млрд, с Lambda — на $35 млрд. И это не считая всё расширяющегося сотрудничества с Amazon на $100 млрд.

В последние недели компания провела ряд встреч с многочисленными стартапами, занимающимися ИИ-чипами, чтобы лучше понять современные подходы к проектированию ускорителей. Недавно она наняла ветерана отрасли из Google — Амира Салека (Amir Salek) в рамках развития проекта, связанного с разработкой вычислительного «железа». В июне она переманила бывшего разработчика из OpenAI, работавшего над ускорителем Jalapeño, который превзошёл решения NVIDIA в инференсе.

Создание кастомного чипа может также помочь Anthropic обезопасить свой бизнес на фоне дефицита чипов NVIDIA, которые, по данным последней, будут в дефиците минимум до 2027 года. Собственные TPU выпускает Google, а Amazon создала семейства Trainium и Inferentia. Anthropic стала одной из первых компаний, эксплуатирующих свои модели на решениях нескольких вендоров, включая NVIDIA, Google и Amazon.

ИИ-компания Anthropic договорилась о сделке с облачным провайдером Lambda, поддерживаемым NVIDIA. Соглашение является частью попыток Anthropic нарастить свои ИИ-мощности и оценивается в $35 млрд, сообщает Bloomberg. По данным источников, инфраструктурный бизнес Hut 8 уже строит в Техасе участвующий в проекте ЦОД. Ранее о соглашении уже сообщал The Wall Street Journal, заявив, что арендой дата-центра в округе Нуэсес (Nueces) Техаса займётся NVIDIA.

Это лишь один из последних ИИ-договоров, связанных с NVIDIA — крупнейшим поставщиком ИИ-чипов в мире. Компания использует свои огромные финансовые ресурсы для расширения доступа партнёров к ИИ-инфраструктуре. Ожидается, что в ответ это увеличит спрос на технологии самой компании.

NVIDIA укрепляет слабые места в ИИ-экосистеме до того, как те начнут создавать серьёзные проблемы. Компания активно инвестирует в создателей ИИ-моделей и неооблачных партнёров, помогая им получить финансирование и даже напрямую вкладывая в компании собственные деньги. Так, она инвестирует в OpenAI, CoreWeave, Iren, Nebius, Lambda и xAI, а также в Sharon AI и Firmus, уже по новой схеме. Всего NVIDIA, согласно данным PitchBook, сделала 52 инвестиции в ИИ-компании в 2024 году, а в 2025-м — не менее 50.

Источник изображения: Hut 8

Тем временем Anthropic уже стала одним из ключевых потребителей мощностей ЦОД. На днях разработчик чат-бота Claude согласился потратить $45 млрд для аренды мощностей у Nscale в Западной Вирджинии. В последние месяцы компания также заключила облачные сделки с неооблачными компаниями — с Fluidstack на $50 млрд и со SpaceX/xAI на $45 млрд. Anthropic, NVIDIA, Lambda и Hut 8 воздержались от комментариев по поводу новой сделки.

Сама Lambda ведеёт переговоры о привлечении $3 млрд. По некоторым данным, она рассчитывает на оценку капитализации в объёме $12 млрд или более. В ходе раунда финансирования, состоявшегося в ноябре 2025 года, компания привлекла $1,5 млрд. Также в прошлом году она достигла соглашения с Microsoft о внедрении ИИ-инфраструктуры из десятков тысяч ИИ-ускорителей.

Европейское совместное предприятие по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) и консорциумом LUMI AI Factory выбрали французскую компанию Bull в качестве подрядчика для реализации проекта LUMI-AI — ИИ-суперкомпьютера стоимостью €387,8 млн. Ожидается, что этот комплекс существенно расширит возможности Европы в сфере HPC.

Система LUMI-AI расположится в IT-центре CSC в Каяани (Финляндия) рядом с действующим суперкомпьютером LUMI. Новая машина проектируется с прицелом на широкий спектр нагрузок — от обучения ИИ-моделей и инференса до масштабных научных симуляций, критически важных для поддержания прорывных исследований.

В основу суперкомпьютера LUMI-AI ляжет новейшая архитектура BullSequana XH3500 с жидкостным охлаждением. Говорится о применении 256-ядерных процессоров AMD EPYC Venice 9006 и ускорителей AMD Instinct MI430X. Платформа BullSequana XH3500 использует открытую модульную конструкцию: такой подход позволяет свободно комбинировать блоки CPU, GPU и сетевые компоненты от различных производителей. Так, в качестве технологических партнёров в рамках проекта LUMI-AI выступают IBM (отвечает за хранилище на основе Storage Scale) и Nokia (экспертиза в области сетевых технологий).

Ожидается, что LUMI-AI обеспечит десятикратный прирост производительности для нагрузок ИИ, а также почти двукратное увеличение быстродействия для HPC-задач по сравнению с существующим суперкомпьютером LUMI. Производительность последнего находится на отметке 379,7 Пфлопс. Новый вычислительный комплекс будет работать исключительно на возобновляемой энергии, соответствуя строгим экологическим стандартам. Генерируемое тепло планируется направлять в городскую систему теплоснабжения Каяани.

Источник изображения: Bull

Проект LUMI-AI финансируется на паритетных началах предприятием EuroHPC JU и консорциумом LUMI AI Factory, в который входят Финляндия, Чехия, Дания, Эстония, Норвегия и Польша. Развёртывание суперкомпьютера намечено на II половину 2027 года.

NVIDIA и MediaTek объявили о расширении долгосрочного партнёрства, направленного на создание платформ нового поколения для ИИ-задач. Сотрудничество охватывает три ключевых направления: это ИИ-инфраструктуры, локальные ИИ-вычисления и автомобилестроение.

В рамках партнёрства разработчики кастомных чипов в MediaTek возьмут на вооружение технологию NVIDIA NVLink Fusion, что позволит гиперскейлерам, облачным провайдерам и разработчикам передовых ИИ-моделей создавать собственные ускорители (XPU) и интегрировать их в ИИ-фабрики стоечного масштаба на базе NVLink.

Платформа NVLink Fusion предлагает основу для разработки многокристальных решений. Применяется специализированный чиплет NVLink Fusion для обеспечения связи XPU с интерконнектом NVLink с использованием фотонного или электрического интерконнекта. Задействована технология NVIDIA NVLink-C2C для когерентного объединения процессоров, графических чипов и других микросхем. Кроме того, применяется архитектура памяти NVIDIA NVHBM для повышения пропускной способности и энергоэффективности. В целом, платформа NVLink Fusion сокращает сроки вывода решений на рынок благодаря готовой инженерной базе.

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA и MediaTek также продолжат сотрудничество в области разработки изделий RTX Spark и DGX Spark следующих поколений, которые будут использоваться в потребительских системах, суперкомпьютерах для ИИ-разработчиков и рабочих станциях корпоративного класса. В таких устройствах GPU разработки NVIDIA будут соседствовать с однокристальными системами MediaTek.

Наконец, партнёры займутся созданием платформ для программно-определяемых автомобилей с ИИ. Говорится об интеграции решений NVIDIA в состав платформы MediaTek Dimensity Auto для создания интеллектуальных автомобильных кабин. По условиям расширенного соглашения о сотрудничестве, компания NVIDIA инвестировала $3,5 млрд в конвертируемые облигации MediaTek.

Meta✴ тестирует роботов, способных менять в дата-центрах кабели, перезагружать серверы и выполнять другие задачи. В перспективе такие решения помогут компании обслуживать растущую сеть дата-центров с меньшим количеством сотрудников-людей и сокращать затраты на персонал на фоне быстрого роста расходов на ИИ-инфраструктуру, сообщает Wired.

Источники сообщают, что компания использует роботов и вспомогательное оборудование компаний Watney Robotics, Kinova и ABB. Так, в рамках одного из испытаний Meta✴ проверяет, можно ли использовать роборуку Kinova Gen3 для отключения и последующего восстановления электропитания для серверов. А если использование робота для замены кабелей увенчается успехом, с помощью роботов можно будет выполнять до 80 % обязанностей некоторых сотрудников. На некоторых объектах внедряется совсем уж простой робот, способный нажимать кнопку питания на Mac Mini или другом устройстве, удалённо перезапуская его.

В самой Meta✴ испытания не комментируют, но ранее компания подтверждала, что активно инвестирует в обучение и найм сотрудников для своих ЦОД, поскольку квалифицированных кадров не хватает. Ежегодно компания бесплатно обучает тысячи человек с любыми навыками электротехническим, механическим и сантехническим специальностям, а также гарантирует трудоустройство в штатах Луизиана, Огайо, Индиана и Техас тем, кто успешно завершит обучение, заодно сотрудничая со строительными профсоюзами.

Источник изображения: Jochen van Wylick/unsplash.com

Впрочем, на одной из конференций по робототехнике в 2025 году представитель компании заявлял, что её долгосрочная цель — использовать в ЦОД роботов, которые смогут ускорить реагирование на инциденты, контролировать окружающую среду и обеспечат профилактическое обслуживание. До недавних пор роботы не подходили для сложных задач в ЦОД. Машины были не просто дороги, но в ходе даже повреждали серверы, пытаясь выполнить простейшие задачи. Тем не менее, оборудование подешевело, а эффективность управляющих роботами ИИ-моделей выросла. Над созданием коммерческих вариантов роботов, способных собирать серверы, заменять компоненты и менять кабели работают многие стартапы.

Роботы способны обеспечить большую стабильность при меньших затратах в сравнении с людьми, особенно в регионах, где населения и ценных кадров мало, а ЦОД только растут. В отдалённой перспективе отказ от человеческого персонала позволит активнее размещать дата-центры под водой, в космосе и иных средах, непригодных для постоянного нахождения живых существ: при высоких температурах, в темноте и др.

Вместе с тем меняется и сама инфраструктура. Стойки NVIDIA становятся всё более интегрированными, требуя гораздо меньшей ручной работы при сборке, установке и эксплуатации. SoftBank предложила бескабельные стойки, которые могут обслуживать машины. Одна из основных проблем автоматизации — это действительно работа с кабелями. В 2023 году Meta✴ и MIT разработали роборуки TopoOpt для переключения кабелей оптических патч-панелей. Microsoft пошла по иному пути, дав роботу отдельный манипулятор для переключения трансиверов.

Источник изображения: Nick Fewings/unsplash.com

В 2023 году Meta✴ говорила уже о роботах-тягачах для перемещения укомплектованных стоек в пределах ЦОД, а также колёсных роботов, сканирующих штрих-коды для отслеживания запасов комплектующих и др. — они уже используются в ЦОД в Айове и Вирджинии. Причём робота-«завхоза» научили искать и некоторые неисправности. Отзывы в целом хорошие, хотя такой робот довольно медлительный, не всегда успешно проходит повороты и движется по кабелям, оказывающимся на пути. Кроме того, роботов мало, а для их перемещениями между зданиями требуется человек, открывающий двери и удалённо управляющий роботом. По некоторым данным, сотрудники Meta✴ жаловались на то, что роботы часто «бездельничали», тратя время на заряд АКБ.

Комплекс ЦОД в Алтуне (Altoona, Пенсильвания) часто используется для тестирования прототипов новых технологических решений. Успешные варианты переносятся в другие ЦОД. С прошлого июня Meta✴ испытывает там пару двуруких роботов Watney для работы с кабелями. Пока машины контролируются людьми и не способны работать так же быстро, как человек, но перспективы имеются. В 2023 году Watney продемонстрировала робота, умеющего складывать бельё, а в начале 2025 года переключилась на разработку роботов для ЦОД. Также Meta✴ испытывает роботов в Нью-Олбани (New Albany, Огайо), в новейшем ЦОД Prometheus. Четырёхколёсные роботы ABB, оснащённые специальным подъёмным механизмом и шестикоординатной роборукой используются для установки комплектующих, а в будущем смогут выполнять и другие задачи. В распоряжении Meta✴ есть и роботы покрупнее — компания использует на строительстве кампуса Hyperion десяток 65-тонных машин для забивания свай.

Пока активисты и НКО обращают мало внимания на проблему замены людей роботами, хотя стоило бы. Часто строители дата-центров называют создание рабочих мест одним из преимуществ реализации подобных проектов и используют соответствующий довод для обоснования получения налоговых льгот. При этом чиновники на местах часто оправдывают соответствующие сделки именно тем, что рабочие места Meta✴, в частности, «повышают престиж» населённых пунктов, но в реальности жители чаще несут прямые потери.

Российский провайдер облачных сервисов Cloud.ru опубликовал финансовые результаты по МСФО за первые шесть месяцев 2026 года. Выручка компании достигла 37,6 млрд рублей (+2 % г/г), показатель EBITDA составил 27,5 млрд рублей (рентабельность снизилась до 73 %), чистая прибыль зафиксирована на уровне 6 млрд рублей (-21 % г/г), рентабельность — 16 %.

Главным драйвером роста стало направление технологий машинного обучения и искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. Выручка от сервисов и инфраструктуры для работы с ИИ составила 19,3 млрд руб., или 51,3 % от общей выручки компании. За первые восемь месяцев 2026 года объём потребления языковых моделей на платформе вырос в 18 раз, достигнув отметки в 480 млрд токенов.

Источник изображения: cloud.ru

В I полугодии 2026 года Cloud.ru инвестировал 8,5 млрд руб. в закупку оборудования, разработку ПО и другие нематериальные активы. Основными направлениями инвестиций стали IT-инфраструктура, информационная безопасность и новые технологии. В сфере безопасности компания развивает защищённые облачные платформы для размещения государственных информационных систем и объектов критической информационной инфраструктуры. В сфере ИИ провайдер делает акцент на развёртывании платформ и сервисов для практического применения интеллектуальных решений.

На данный момент инфраструктура Cloud.ru включает более 46 тыс. единиц IT-оборудования (в том числе свыше 32 тыс. серверов) в девяти дата-центрах общей мощностью 58 МВт.

Провайдер Selectel объявил о запуске Aish — специализированного агента искусственного интеллекта, интегрированного непосредственно в серверную операционную систему SelectOS. Решение доступно бесплатно всем пользователям платформы.

На рынке системного администрирования сегодня доминируют облачные нейросети, которые требуют передачи контекста сессии внешним провайдерам, что создаёт риски утечки данных и лишает организации возможности аудита действий ИИ-модели, говорит Selectel. В отличие от них, Aish развёрнут локально на серверах Selectel или собственном оборудовании клиента. Модель физически находится внутри защищённого периметра, а каждое действие агента подтверждается оператором перед исполнением.

Источник изображения: selectel.ru

ИИ-агент Aish понимает команды на естественном языке, интерпретирует их и переводит в исполняемый формат. Он способен выполнять цепочки действий, собирать диагностические данные, находить причины сбоев и предлагать исправления с учётом конкретного состояния сервера. Решение может использоваться для анализа состояния сервисов, логов и конфигурационных файлов, разбора инцидентов, поиска причин отказа сервисов и выполнение рутинных операций без обращения к документации. Агент формирует командные инструкции, объясняет их действие, но финальный запуск выполняет только оператор.