Российский разработчик инфраструктурного программного обеспечения «Базис» (входит в ГК «РТК-ЦОД») объявил о завершении сделки по приобретению 70-% доли в компании «ПротоСервисез», создающей и развивающей решения для мониторинга и обеспечения стабильной работы цифровых сервисов в корпоративной среде. Сделка реализована путём внесения денежных средств в капитал фирмы, объём инвестиций не раскрывается.

Флагманским продуктом «ПротоСервисез» является включённая в реестр отечественного ПО Минцифры России платформа наблюдаемости Proto Observability, предназначенная для комплексного контроля бизнес-систем, приложений, пользовательского опыта и IT-инфраструктуры. В её основе используются технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для обнаружения аномалий, анализа взаимосвязей и расследования инцидентов.

ИИ-платформа наблюдаемости Proto Observability (источник изображения: proto-observability.ru)

В рамках сделки планируется включение программного комплекса Proto Observability и наработок команды «ПротоСервисез» в ключевые продукты «Базиса», в том числе непосредственно в платформу Basis Dynamix. Ожидается, что интеграция решений позволит предоставить заказчикам функции предиктивной аналитики состояния IT-инфраструктуры и прогнозирования возможных инцидентов с использованием технологий искусственного интеллекта.

По разным оценкам общий объём отечественного рынка observability-платформ составляет от 3 до 15 млрд руб., а спрос растёт в среднем на 24 % ежегодно. «Базис» оценивает совокупную выручку от реализации технологий «ПротоСервисез» в составе своей экосистемы минимум в 1 млрд руб. в течение пяти лет.

Испанский стартап iPronics из Валенсии, специализирующийся в области оптической коммутации (Optical Circuit Switching) на основе кремниевой фотоники для ИИ-инфраструктур, объявил о привлечении $125 млн венчурных инвестиций в рамках раунда финансирования серии B, возглавляемого совместно Maverick Silicon и Light Street Capital при участии NVIDIA и ряда существующих и новых инвесторов. С учётом нынешнего раунда общий объём финансирования компании достиг $177 млн.

Компания сообщила, что полученные средства позволят ускорить коммерческое внедрение стоечного оптического коммутатора iPronics Optical Networking Engine (ONE). Благодаря интегрированному управлению, телеметрии и API, iPronics ONE предоставляет программируемый оптический уровень, позволяющий ИИ-кластерам перенастраивать соединения в режиме реального времени для рабочих нагрузок обучения и инференса.

Источник изображения: iPronics

Компания отметила ускорение внедрения технологии оптической коммутации (OCS) в сетях ИИ ЦОД, получившей применение в самых разных областях. По мере роста ИИ-кластеров требования к масштабируемости сетей ускоряют переход от медных кабелей к оптическим и создают потребность в новом поколении высокоплотных решений для коммутации. iPronics разработала компактную, специализированную OCS-платформу на основе кремниевой фотоники. Она же вместе с Lumentum запустила проект по стандартизации OCS в рамках OCP.

Ключевое преимущество OCS заключается в способности быстро адаптироваться к выходу из строя вычислительных чипов, что стало неизбежным, поскольку в ЦОД теперь размещаются сотни тысяч чипов. «Сбои происходят в масштабе минут — это уже не часы, месяцы или недели, — сообщил агентству Reuters основатель и главный технический директор iPronics. — Первоочередная задача — обеспечить отказоустойчивость — надёжную и отказоустойчивую сеть, способную, по сути, перестраиваться».

Компания утверждает, что её технология позволяет достичь времени переконфигурации менее миллисекунд, что открывает возможность изменения топологии непосредственно во время исполнения рабочих нагрузок, скрывая задержки во время вычислительных циклов, пишет The Register. iPronics утверждает, что она также способна достичь более высокой плотности, чем решения OCS «первого поколения». iPronics One поддерживает 32 порта на одном чипе-коммутаторе, но компания готовит чипы на 72 и 144 порта. Поскольку эти чипы созданы с использованием кремниевой фотоники, они весьма компактны, так что iPronics рассчитывает на многочиповые решения и разъёмы высокой плотности для размещения до 720 пар портов в 1U-шасси.

Источник изображения: iPronics

Даже при задержках менее миллисекунды OCS лучше всего работает в средах, где сетевые пути меняются не так часто. Это разнится с подходом, используемым в большинстве современных стоечных систем, таких как NVIDIA NVL72 или AMD Helios, которые отдают приоритет коммуникациям All-to-All и чрезвычайному разнообразию путей. Но эти два подхода не являются взаимоисключающими. Существует несколько потенциальных вариантов использования, включая гибридные среды, объединяющие mesh-сети с коммутируемыми фабриками.

В связи со стремительным развёртыванием ИИ ЦОД, растут инвестиции в индустрию оптической коммуникации, от стартапов в области фотоники до уже существующих предприятий по производству оптического оборудования и волоконно-оптических кабелей, отметил The Register. В марте NVIDIA инвестировала $6 млрд (по $2 млрд в каждую) в Coherent, Lumentum и Marvell для развития их оптических технологий. Расширяя присутствие в США, iPronics открыла офис в Санта-Кларе (Santa Clara) в Калифорнии, и активно набирает сотрудников для «усиления своей продуктовой стратегии, развёртывания решений у клиентов и партнёрства в области ИИ-инфраструктуры».

Занимающаяся разработкой человекоподобных роботов компания Figure AI заключила многолетнее соглашение с неооблачным ИИ-провайдером Nscale о предоставлении вычислительных мощностей. Его стоимость почти вдвое выше, чем компания привлекла средств за всю свою историю, сообщает eWeek.

Первоначальные затраты на вычислительные мощности должны составить $3,5 млрд, в будущем они могут вырасти до более $6 млрд. В перспективе Figure AI может получить доступ к 100 тыс. ИИ-ускорителей NVIDIA на платформе Vera Rubin. Примечательна в сделке сумма соглашения, поскольку сама Figure AI пока привлекла лишь около $2,3 млрд. В рамках соглашения Nscale станет ключевым и предпочтительным поставщиком вычислительных мощностей для Figure, а также сделает в робототехническую компанию стратегическую инвестицию.

Первые ИИ-ускорители планируется развернуть во II полугодии 2027 года в Барстоу (Barstow, шт. Техас). Мощности намерены использовать для дальнейших работ над ИИ-системой Helix, отвечающей за управление человекоподобными роботами Figure AI. На бизнесе последней всё сильнее сказываются ограничения, связанные с обрабатываемым объёмом данных и вычислительными ресурсами, необходимыми для обучения Helix.

Источник изображения: Figure AI

Впрочем, соотношение привлечённых компанией средств и сумма соглашения наглядно свидетельствует о масштаба амбиций компании. В 2024 году Figure привлекла $650 млн, а в сентябре 2025 года — $1 млрд в раунде финансирования серии C, в результате оценка компании составила $39 млрд. Важно, как именно компания намерена финансировать такие масштабные инфраструктурные обязательства по мере того, как будет расширяться парк роботов.

Большую часть текущего года Figure провела за демонстрацией возможностей, уже имеющихся у системы и управляемых её роботов. Кроме того, компания наращивает производство роботов. В апреле она сообщила, что ответственное за это подразделение BotQ уже выпустило 350 роботов Figure 03, достигну скорость производства 1 робот/час.

Источник изображения: Figure AI

Сделка на $3,5 млрд реализуется параллельно с другим проектом Figure — сбором данных из реального мира для обучения роботов движениям и выполнению задач. Для этого компания запустила инициативу Index по сбору видео людей, выполняющих различные работы, и к концу августа накопила более 15 млн таких материалов. К тому времени каждую секунду обрабатывалось 30 мин. видео, но позже компания увеличила скорость до 35 мин./с. Между объявлениями о запуске Index и сделки с Nscale прошло чуть больше недели.

В итоге Fugure пытается создать замкнутый цикл, в котором люди создают для обучения огромные объёмы данных. Компания применяет всё больше вычислительных мощностей для обучения Helix на них, усовершенствованные модели используются всё большим количеством роботов. В свою очередь, роботы могут генерировать дополнительные данные, которые помогут создавать новые версии роботов. Машины Figure уже работают за пределами контролируемых лабораторных экосистем. Например, BMW применяет Figure 03 на своём заводе, где они тестируются на всё боле сложных производственных и логистических задачах.

Однако сегодня уже недостаточно создания всё более совершенных двигателей, манипуляторов, аккумуляторов и др. Всё больше будет конкуренции за доступ к ИИ-ускорителям, ЦОД, электричеству и огромным массивам данных, демонстрирующим, как люди взаимодействуют с окружающим миром. Если стратегия Figure AI увенчается успехом, лидерам индустрии робототехники потребуется собственная ИИ-инфраструктура, способная конкурировать мощностями компаний, просто разрабатывающих передовые ИИ-модели. А ускорить создание ИИ-инфраструктуры смогут сами роботы.

Южнокорейский стартап HyperAccel продемонстрировал специализированные ускорители Bertha, предназначенные для выполнения ИИ-инференса. Ключевой особенностью изделий, по заявлениям разработчика, является высокая экономическая эффективность.

Вместо дорогостоящей памяти HBM в решениях Bertha применяются чипы LPDDR. При этом задействована фирменная архитектура Streamlined Dataflow, которая минимизирует перемещение данных. Обеспечивается точное согласование пропускной способности памяти с вычислительными возможностями ускорителя, что позволяет использовать до 90 % имеющихся аппаратных ресурсов во время инференса. Благодаря этому достигается в пять раз более высокое значение токенов в секунду при сопоставимой величине TOPS по сравнению с обычными решениями.

HyperAccel показала ускоритель Bertha 500, который изготавливается с применением 4-нм технологии Samsung. Это устройство, выполненное в виде двухслотовой карты расширения, содержит 32 ядра LPU, четыре ядра Arm Cortex-A53, 256 Мбайт SRAM и 128 Гбайт LPDDR5X (в перспективе — 256 Гбайт) с пропускной способностью до 546 Гбайт/с. Показатель TDP равен 250 Вт. Новинка обеспечивает производительность до 768 Тфлопс в режиме FP8/INT8 и до 384 Тфлопс на операциях FP16. Кроме того, поддерживаются форматы FP4, BF16, INT4. Серийное производство планируется организовать в начале 2027 года.

Компания HyperAccel также готовит ускоритель Bertha 100 для агентного ИИ. Это изделие получило форм-фактор M.2. Оно несёт на борту 16 Гбайт LPDDR5X с пропускной способностью 64 Гбайт/с. Быстродействие находится на отметке 32 Тфлопс на операциях FP8. Поддерживаются также режимы BF16, FP4, INT8 и INT4. Образцы изделия появятся в IV квартале нынешнего года.

Ускорители совместимы с фреймворками PyTorch, ONNX, vLLM и др. Разработчикам доступен комплект SDK для дальнейшей оптимизации, развёртывания и профилирования решений в соответствии с конкретными потребностями. По заявлениям HyperAccel, Bertha в пять раз энергоэффективнее NVIDIA H100 и даёт примерно в 20 раз лучшее соотношение цены и производительности. По состоянию на февраль 2026 года компания HyperAccel привлекла $45 млн инвестиций, а её штат насчитывает около 80 человек.

Microsoft объявила об изменении структуры финансовой отчётности. Как указано в её презентации для инвесторов, опубликованной на минувшей неделе, начиная с нового финансового года, компания начнёт публиковать выручку Azure ежеквартально, сгруппировав подразделения по двум сегментам вместо прежних трёх: «Агенты и инфраструктура» и «Устройства и потребительский сегмент».

Помимо Azure, в сегмент «Агенты и инфраструктура» входят облачные продукты Microsoft 365, лицензии на офисные и серверные продукты, отраслевые решения и периферийные сервисы и поддержку, а также корпоративные продукты на основе ИИ. Сегмент «Устройства и потребительский сегмент» включает лицензии Windows для производителей ПК, устройства, Xbox, а также доходы от поисковых систем и рекламы. «Нет сомнений, что ИИ представляет собой глубокий сдвиг как в технологиях, так и в бизнесе, — отметил гендиректор компании Сатья Наделла (Satya Nadella). — Он меняет то, что мы создаём и как мы работаем, он размывает границы между нашими продуктами и перестраивает наши бизнес-модели».

Источник изображения: Praswin Prakashan/unsplash.com

Кроме того, Microsoft сузила сферу деятельности Azure, исключив из отчёта по ней облачные сервисы GitHub, облачные сервисы для разработчиков, ассистента Security Copilot, а также облачные продукты для здравоохранения и медико-биологических наук. «В рамках этой системы отчётности Azure становится в большей степени нашим бизнесом по предоставлению платформ и инфраструктуры на основе потребления», — указал в презентации Наделла.

До этого Microsoft сообщала о темпах роста Azure, не раскрывая продажи. Изменения в отчётности позволят напрямую сравнивать результаты её облачной платформы с показателями конкурентов на рынке вычислительных ресурсов — Amazon.com и Google (холдинг Alphabet). При этом Amazon с 2015 года отдельно сообщает о выручке AWS. Alphabet делает то же самое по Google Cloud с 2020 года, хотя этот показатель также включает сервисы Workspace. Microsoft также предоставит пересмотренные с учётом этих изменений финансовые результаты за два года и скорректированные прогнозы, но прекратит сообщать отдельно о затратах и операционной прибыли для трёх старых сегментов.

В презентации компания также сообщила итоги работы Azure за последний квартал и 2026 финансовый год, закончившийся 30 июня. Выручка подразделения составила $29,42 млрд, что на 42 % больше, чем годом ранее (рост на 43 % при использовании прежней методики). За весь 2026 финансовый год выручка Azure составила $101,94 млрд. То есть на Azure приходится почти треть общей выручки Microsoft. Как отметило Reuters, эти цифры ставят Microsoft позади Amazon, выручка облачных сервисов которой в последнем квартале составили $42,2 млрд, но впереди Google, которая сообщила о продажах облачных сервисов в размере $24,8 млрд в последнем квартале.

Источник изображения: Microsoft

Новая структура отчётности особенно наглядно демонстрирует, насколько крупной стала Azure как самостоятельная облачная платформа. Это становится ещё более актуальным сейчас, когда облачная инфраструктура играет центральную роль в ИИ. Аналитики Stifel ранее подсчитали, что примерно половина роста выручки Azure в 2026 финансовом году пришлась на OpenAI, а Anthropic стала больше полагаться на облако Microsoft, сообщил CNBC.

В текущем квартале Microsoft ожидает рост выручки подразделения на 44–45 %. В июле компания прогнозировала рост на 45 % по Azure и другим облачным сервисам. Microsoft планирует получить выручку от агентов и инфраструктуры в размере $75,1–$75,75 млрд, а от устройств и потребительских товаров — $14,7–$15,2 млрд. Прогнозы по общей выручке, себестоимости продаж и операционным расходам остаются без изменений. Компания заявляет, что инвесторы получат «полную прозрачность квартальной выручки по всем основным направлениям бизнеса», начиная с 2027 года.

AMD анонсировала мощную рабочую станцию Threadripper Halo Station, предназначенную для локального использования ИИ-моделей, насчитывающих более чем 1 трлн параметров. В продажу новинка поступит в следующем году.

Как отмечает старший вице-президент и генеральный директор AMD по вычислительным и графическим решениям, на сегодняшний день Threadripper Halo Station — это самая мощная рабочая станция в мире. Она может использоваться, например, для локального запуска сотен ИИ-агентов.

В основу положен процессор Ryzen Threadripper PRO 9995WX (Shimada Peak): 96C/192T, 2,5/5,4 ГГц, L3-кеш 384 Мбайт. Может использоваться до 2 Тбайт DDR5. Стандартная конфигурация включает два ускорителя Instinct MI350P, каждый из которых несёт на борту 144 Гбайт HBM3E с 4096-бит шиной и пропускной способностью до 4 Тбайт/с.

Источник изображений: AMD

В максимальной комплектации могут быть задействованы четыре таких карты, что в сумме даст 576 Гбайт HBM3E. Применяется СЖО, которая охватывает независимо каждый из экземпляров Instinct, а также CPU. Отмечается, что агрегированная пропускная способность памяти GPU достигает 16 Тбайт/с, системной памяти — 410 Гбайт/с. Прочие технические характеристики на текущий момент не раскрываются.

Каждый из установленных ИИ-ускорителей потребляет до 600 Вт, тогда как показатель TDP процессора Ryzen Threadripper Pro 9995WX составляет 350 Вт. Таким образом, с учётом энергопотребления памяти, установленных накопителей, СЖО и прочих компонентов рабочая станция при максимальной нагрузке может требовать более 3 кВт.

Компания ASUS анонсировала серверы RS700-E12-RS4U и RS720-E12-RS12U на аппаратной платформе Intel, а также RS720A-E14B-R32U, RS500A-E14B-R12U и ESC8000A-E13P на процессорах AMD для приложений ИИ, HPC и нагрузок, связанных с интенсивным использованием данных.

Двухсокетные модели RS700-E12-RS4U и RS720-E12-RS12U рассчитаны на чипы Xeon 6 (Granite Rapids-SP/Sierra Forest-SP). Доступны 32 слота для модулей DDR5-6400 суммарным объёмом до 8 Тбайт. Устройство RS700-E12-RS4U выполнено в формате 1U. Есть два слота PCIe 5.0 x16 для карт расширения FHHL, два разъёма OCP 3.0 PCIe 5.0 x16 (SFF), два коннектора для SSD типоразмера M.2 2280/2260 (PCIe 5.0 х2), четыре отсека для SFF-накопителей NVMe/SATA/SAS.

В свою очередь, версия RS720-E12-RS12U формата 2U предлагает до десяти слотов расширения: 6 × PCIe 5.0 x8 или 3 × PCIe 5.0 x16 (FHFL), 2 × PCIe 5.0 x16 (FHHL) и 2 × OCP3.0 PCIe 5.0 x16 (SFF). Доступны 12 посадочных мест для SFF-накопителей NVMe/SATA/SAS и два коннектора M.2 2280/2260 (PCIe 5.0 х2). Обе системы располагают контроллером Aspeed AST2600, портами RJ45, Mini-DP и USB 3.0.

Серверы RS720A-E14B-R32U и RS500A-E14B-R12U комплектуются чипами EPYC Venice (9006). Первая из этих машин выполнена в формате 2U: она рассчитана на два процессора и 32 модуля DDR5 суммарным объёмом до 4 Тбайт. Могут быть установлены 32 накопителя EDSFF E3.S и два SSD стандарта М.2 22110/2280/2260 с интерфейсом PCIe 4.0 x4. Слоты расширения выполнены по следующей схеме: 2 × PCIe 6.0 x8 или 1 × PCIe 6.0 x16 (FHFL), 1 × PCIe 6.0 x16 (FHHL) и 2 × OCP 3.0 PCIe 6.0 x16 (SFF).

Источник изображений: ASUS

Вариант RS500A-E14B-R12U формата 1U имеет односокетную конструкцию с поддержкой 16 модулей DDR5 (до 2 Тбайт). Реализованы по два слота PCIe 6.0 x16 (FHHL) и OCP 3.0 PCIe 6.0 х16, 12 фронтальных отсеков для SFF-накопителей NVMe/SATA/SAS и два коннектора M.2. Системы оборудованы контроллером Aspeed AST2700.

Наконец, сервер ESC8000A-E13P типоразмера 4U поддерживает установку двух процессоров EPYC Turin (9005). Доступны 24 слота для модулей DDR5-6400/5600 суммарным объёмом до 3 Тбайт. Могут быть смонтированы до восьми двухслотовых ускорителей NVIDIA H200, NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition или AMD Instinct MI350P. Кроме того, предусмотрены пять слотов PCIe 5.0 x16 для карт NIC/BlueField-3, восемь фронтальных отсеков для SFF-накопителей и два коннектора M.2 (NVMe). Реализованы два сетевых порта 10GbE (X710-AT2).

Crusoe, американский провайдер ИИ-инфраструктуры, заключил сделку с фирмой Jane Street, занимающейся проп-трейдингом, в рамках которой последняя выплатит около $13 млрд в течение пяти лет, сообщил Bloomberg со ссылкой на информированные источники. Согласно условиям сделки, Crusoe предоставит Jane Street кластеры передовых ИИ-чипов, и другую инфраструктуру, необходимую для обучения и инференса ИИ-моделей с использованием облачной платформы Crusoe.

Ранее Jane Street заключила облачный контракт на $6 млрд с CoreWeave и вложила $1 млрд в акционерный капитал компании, в результате чего её инвестиции в двух облачных провайдеров достигли примерно $19 млрд, отметил Bloomberg. Ресурс также отметил, что это будет крупнейший облачный контракт, подписанный Crusoe на сегодняшний день. Ранее компания заключала крупные сделки по предоставлению мощностей с Oracle, Microsoft и Meta✴, но те соглашения касались физических площадей в ЦОД, а не собственной облачной платформы Crusoe.

Источник изображения: Crusoe

Где именно будут размещены вычислительные мощности, пока не уточняется. У Crusoe есть действующие или находящиеся в стадии разработки ЦОД по всей территории США, в Техасе (и не один) и Вайоминге (но он, вероятно, перейдёт к Google), а также проекты в Миссури (для Meta✴) и Вирджинии. Компания также арендует мощности в ЦОД сторонних компаний для своей облачной платформы. Согласно веб-сайту Crusoe, компания располагает 1,26 млн м² площади ЦОД общей мощностью 4,9 ГВт. Неясно, какая часть этих мощностей уже эксплуатируется, пишет DataCenter Dynamics.

Bloomberg сообщал на прошлой неделе, что Crusoe ищет кредит под залог чипов, обеспеченный контрактами с Jane Street, то есть до объявления сделки. Такая схема стала стандартной для ИИ-рынка. Контрактная выручка используется в качестве залога по долгу, который используется для покупки оборудования для обслуживания контракта, и вся структура работает до тех пор, пока клиент продолжает платить. По словам источника, знакомого с ситуацией, эта сделка помогла привлечь больше внимания к последнему раунду финансирования Crusoe. Crusoe обсуждала ранее привлечение инвестиций в размере около $3 млрд при оценке рыночной стоимости примерно в $30 млрд.

Квант-трейдинг, используемый Jane Street, всегда требовал больших вычислительных мощностей. Модели ценообразования, системы управления рисками и анализ сигналов работают на том же оборудовании, что и языковые модели, и компания масштаба Jane Street скорее предпочтёт зарезервировать мощности, чем участвовать в тендере, отметил ресурс TNW. Jane Street также инвестирует в цепочку поставок. Она возглавила раунд финансирования в размере $700 млн в разработчика ИИ-ускорителй Etched при оценке в $21 млрд, а также вложилась в MatX, что представляет собой совершенно иную стратегию, чем аренда серверов.

Источник изображения: Crusoe

Как пишет TNW, Crusoe находится в новой, переполненной категории. Она конкурирует с CoreWeave, Lambda, Nscale, Nebius и другими неооблаками — все они продают одно и то же обещание более быстрой поставки вычислительных мощностей, чем это может сделать более крупный провайдер. При этом Crusoe, в отличие от других игроков, довольно долго в большей степени фокусировалась на предоставлении физической инфраструктуры для других заказчиков. С CoreWeave у Jane Street тоже есть облачное соглашение на $6 млрд.

Финансовые детали сделки также весьма скудны. Цифра приблизительная, получена от знакомых с ситуацией людей, а не от какой-либо из компаний, и ни Crusoe, ни Jane Street не подтвердили её публично. Вместе с тем сделка подтверждает, что в борьбе за чипы изменился расклад сил. Когда торговая фирма может выделить $13 млрд на вычислительные мощности без необходимости продавать сторонним заказчикам ИИ-модели, спрос со стороны ИИ-компаний перестает быть сдерживающим фактором для развития ИИ-инфраструктуры.

Компания Equinix расширяет платформу ЦОД и межсетевого взаимодействия, добавив взаимодополняющие сервисы, обеспечивающие распределённую эксплуатацию вычислительных ресурсов. Equinix Fabric One обеспечивает подключение между корпоративными площадками, облаками и ИИ-провайдерами, а Equinix Inference Exchange позволяет объединить эталонные решения NVIDIA Enterprise Reference Architectures с открытой платформой для инференса компании Together AI в пределах экосистемы Equinix.

Сервисы позволят решить распространённую проблему архитектуры данных, когда корпоративная информация, приложения и пользователи распределены по разным объектам, облакам и юрисдикциям с отдельными правовыми нормами, а обслуживающие эти ресурсы вычислительные системы отделены от них и работают в других локациях. Equinix рассчитывает превратить распределение рабочих нагрузок и управление подключениями в единый управляемый сервис вместо того, чтобы реализовать сетевые подключения в рамках отдельных ИИ-проектов.

Fabric One позволит клиентам описывать необходимый результат подключений на естественном языке. Equinix будет самостоятельно определять и организовывать маршрутизацию, облачные подключения, шифрование, управлять отказоустойчивостью и переключением на резервные ресурсы.

Источник изображения: Equinix

Основными партнёрами по интеграции выступят AWS и Google Cloud, Fabric One будет использовать открытые спецификации OpenAPI 3.0 Interconnect, разработанные в рамках программ AWS и Google по организации мультиоблачных сетей, к которым присоединились Microsoft Azure и OCI. Приложения и инфраструктурные агенты смогут программно запрашивать необходимые соединения вместо того, чтобы полагаться на ручную координацию кросс-соединений и ручное предоставление сетевых ресурсов.

Inference Exchange представляет собой распределённую платформу для ИИ-инференса. Equinix будет поставлять объекты, электроэнергию, передовые системы охлаждения, обеспечит эксплуатацию инфраструктуры после ввода в эксплуатацию и подключение через Equinix Fabric.

NVIDIA обеспечит развёртывание с помощью проверенных эталонных архитектур Enterprise Reference Architectures, а Together AI обеспечит платформу для инференса с более 200 open source ИИ-моделей. Платформа будет поддерживать общие многопользовательские проекты и выделенные среды для отдельных клиентов, которым требуются гарантированные объёмы ресурсов и высокий уровень «изоляции» данных.

Источник изображения: Equinix

По данным Storage Review, платформа Inference Exchange ориентирована на три ключевых топологии развёртывания. Во-первых, для инференса на уровне городских периферийных узлов организации способны запускать модели в рамках агломераций, с быстрым откликом API-обращений к открытым базовым моделям. Во-вторых, её можно использовать для перехода от закрытых проприетарных API на модели с открытым исходным кодом. Наконец, для обеспечения суверенного ИИ и выполнения нормативных требований локальных регуляторов — компании из регулируемых сфер могут обеспечить инференс и обработку данных в пределах заданных географических границ.

Предполагается, что бета-тестирование Fabric One начнётся до конца 2026 года, а полная доступность сервиса запланирована на 2027 год, сначала в Северной Америке. Inference Exchange будет доступен в I квартале 2027 года. Стратегическим преимуществом Equinix является инфраструктура компании и плотность сосредоточенной вокруг неё экосистемы. На конец 2025 года она управляла 280 ЦОД на 77 рынках 36 стран. Платформа объединяет более 10,5 тыс. компаний, около 3 тыс. поставщиков облачных и IT-сервисов, а также более 500 тыс. физических и виртуальных интерконнектов.

Объекты совредоточены в мегаполисах и городских агломерациях, где пересекаются телеком-операторы, облачные провайдеры, корпорации, платформы с контентом и и финансовые площадки. Для распределённого инференса близость всех игроков может быть важнее масштаба вычислительных ресурсов, поскольку часто корпоративные данные невозможно переместить в удалённый регион из-за требований к задержке, стоимости, управлению, безопасности, юрисдикции и т. п.

Fabric One и Inference Exchange координируют два уровня физической инфраструктуры Equinix — на одном находятся объекты International Business Exchange (IBX), предназначенные для разных клиентов, на другом — дата-центры xScale для крупных заказчиков, в том числе гиперскейлеров. Fabric One координирует подключения между разными инфраструктурными доменами, а Inference Exchange позволяет размещать и эксплуатировать мощности для инференса ближе к локациям, где корпоративный спрос максимален. Впрочем, это не сделает инфраструктуру Equinix однородной, поскольку, например, некоторые IBX могут быть ограничены по своим проектным техническим характеристикам. Новые объекты IBX проектируются с расширенными возможностями в контексте электропитания и охлаждения.

В Саудовской Аравии активно формируется инфраструктура для ИИ и облачных вычислений. Одним из инициаторов трансформация выступает местная, поддерживаемая государством Humain, принадлежащая саудовской структуре Public Investment Fund (PIF).

Одним из ключевых элементов инфраструктуры станет облачный регион AWS в Саудовской Аравии, создание которого анонсировали ещё в марте 2024 года. Предполагаемые инвестиции — $5,3 млрд. Регион будет включать три зоны доступности обеспечит локальный доступ к AWS с учётом требований к размещению данных в стране и минимальным задержкам. Регион должен уже в декабре 2026 года. Параллельно AWS при участии Humain развивает т. н. AI Zone в Эр-Рияде (Ryadh). О намерении создать её говорили в мае 2025 года, речь шла приблизительно об $5 млрд инвестиций. В ноябре того же года AWS и Humain объявили, что зона должна получить порядка 150 тыс. ИИ-ускорителей, в т.ч. NVIDIA GB300 и AWS Trainium.

Названы и конкретные сроки. Первые 50 МВт AI Zone намерены ввести в эксплуатацию к 2028 году. Проект рассматривается AWS как инфраструктура для обучения и эксплуатации ИИ-моделей на разных типах ускорителей. Впрочем, Humain тоже не ограничивается одним проектом и совместно с американской Together AI объявила о решении создать ещё один ИИ ЦОД на 250 МВт для обучения ИИ и инференса. Humain будет предоставлять физическую инфраструктуру, а Together AI — облачную платформу AI Native Cloud, экосистему для разработчиков и др. Проект предусматривает предоставление мощностей как саудовским, так и зарубежным клиентам.

Источник изображения: Mishaal Zahed (Meschael Zahède)/unsplash.com

Именно это играет ключевую роль в стратегии Саудовской Аравии, поскольку та намерена превратить энергетические и инфраструктурные активы не в локальные ЦОД, а в экспортируемый вычислительный сервис. Потенциально партнёрство Humain и Together AI обеспечит более $5 млрд годовой выручки уже в первый год совместной работы. В инфраструктурных программах Humain также фигурируют AMD, Cisco, Qualcomm и другие техногиганты, что позволяет компании обеспечить себе более гибкие условия для технологических «манёвров» без привязки к одному типу ускорителей или одной архитектуре.

Дополнительно стало известно, что в начале сентября Nokia открыла в Саудовской Аравии свой первый исследовательский центр для разработки сетевых решений с применением ИИ. Он будет заниматься технологиями, обеспечивающими сетям автоматизированную конфигурацию, обнаружение и устранение неполадок, оптимизацию производительности и снижение энергопотребления. Nokia будет вести исследования и в других сферах, связанных с ИИ и сетевыми решениями для повышения эффективности инфраструктуры. Центр будет участвовать и в разработке связанных с ИИ технологий 6G и ПО, которые будут применяться далеко за пределами Саудовской Аравии. Одновременно будут готовиться местные специалисты.

Источник изображения: Nojood Al Aqeel/unsplash.com

В целом инициативы компаний укладываются в общий саудовский проект Vision 2030, в рамках которого облачные вычисления и ИИ рассматриваются как возможность диверсифицировать экономику и в меньшей степени полагаться на нефтегазовую отрасль. При этом сохраняется проблема обеспечения безопасности региона. Развитие происходит на фоне затянувшегося конфликта с Ираном. Объекты AWS уже были атакованы в регионе — два в ОАЭ и один в Бахрейне. Последний удар по ЦОД в Бахрейне был зарегистрирован в конце июля, хотя тот уже и так не работал.

Опыт безусловно важен в контексте развития инфраструктуры в Саудовской Аравии. Страна фактически оказалась в парадоксальной ситуации. С одной стороны она стремительно наращивает энергетические и инфраструктурные возможности, с другой — находится в регионе, где соответствующая инфраструктура находится буквально под прямой угрозой. Иран грозил нанести удар по строящемуся ЦОД Stargate в ОАЭ.