Microsoft сообщила о результатах III квартала 2026 финансового года, завершившегося 31 марта 2026 года, которые превзошли ожидания аналитиков, но это не отразилось на стоимости её акций. Как сообщает SiliconANGLE, инвесторов разочаровало её заявление о том, что капитальные затраты за год достигнут $190 млрд из-за стремительного роста цен на память. Попутно компания намерена сократить штат.

Выручка Microsoft выросла на 18 % в годовом исчислении до $82,89 млрд при консенсус-прогнозе аналитиков, опрошенных LSEG, в размере $81,39 млрд (по данным CNBC). Скорректированная разводнённая прибыль на акцию (Non-GAAP) составила $4,27 при прогнозе $4,06. Чистая прибыль (GAAP) выросла до $31,78 млрд с $26,41 млрд годом ранее.

В IV финансовом квартале компания прогнозирует выручку в размере от $86,7 до $87,8 млрд, что в среднем значении, равном $87,25 млрд, оказалась ниже консенсус-прогноза LSEG в $87,53 млрд. Прогноз подразумевает, что операционная маржа Microsoft в IV квартале 2026 финансового года снизится до 44 % с 46,3 % в предыдущем квартале, и будет ниже консенсус-прогноза StreetAccount в 44,6%.

Источник изображений: Microsoft

Финансовый директор Эми Худ (Amy Hood) объяснила слабый прогноз ростом стоимости компонентов и нестабильностью на Ближнем Востоке, добавив, что компания не позволяет этим факторам помешать её долгосрочным амбициям в ИИ-индустрии. Она также сообщила о планах компания направить $190 млрд на капитальные затраты в этом году, что на 61% больше, чем годом ранее. Из этой суммы примерно $25 млрд обусловлено ростом цен на память и другие компоненты, необходимые для ИИ ЦОД, отметила финдиректор. Согласно прогнозу Visible Alpha, капзатраты Microsoft в 2026 финансовом году составят $154,6 млрд, поэтому более высокий прогноз компании стал полной неожиданностью для многих инвесторов.

В отчётном квартале Microsoft израсходовала на капитальные затраты и финансовую аренду $31,9 млрд, что на 49 % больше, чем за аналогичный квартал прошлого года, но меньше прогноза аналитиков, опрошенных Visible Alpha, в размере $34,9 млрд. Компания ввела в строй 1 ГВт и намерена и далее придерживаться такого же темпа прироста мощностей. По оценкам Худ, в IV финансовом квартале капитальные затраты составят $40 млрд, из которых $5 млрд будут обусловлены повышением цен на чипы. Опрошенные Visible Alpha, аналитики оценивают капзатраты в текущем квартале в $37,48 млрд. Компания отметила, что около ⅔ капитальных затрат выделено на краткосрочные активы (GPU/CPU), что подчёркивает быстрые циклы обновления, связанные со спросом на ИИ.

Выручка сервисов Microsoft Cloud составила $54,5 млрд (рост год к году на 29 %), а оставшиеся обязательства по исполнению контрактов увеличились на 99 % до $627 млрд. Это на $2 млрд больше, чем в предыдущем квартале. Выручка облака Azure и других облачных сервисов выросла на 40 %, превысив целевой показатель аналитиков, опрошенных StreetAccount и CNBC, в размере 39,3 и 38,8 % соответственно, что подчёркивает сохраняющийся спрос со стороны крупных облачных компаний и предприятий на инфраструктуру и платформенные сервисы ИИ. Сегмент Microsoft Intelligent Cloud, включающий Azure, в целом принёс $32,91 млрд выручки (рост 29 %), превысив консенсус-прогноз StreetAccount в размере $32,40 млрд. Компания сообщила, что годовая регулярная выручка (ARR) её бизнеса в сфере ИИ выросла год к году на 123 %, превысив $37 млрд.

Также сообщается, что выручка в сегменте «Производительность и бизнес-процессы» (Microsoft Productivity and Business Processes) выросла на 17 % до $35,01 млрд, что выше консенсус-прогноза в $34,43 млрд аналитиков, опрошенных StreetAccount. Доход от облачного сервиса Microsoft 365 увеличился на 19 %, от потребительского облачного сервиса Microsoft 365 — на 33 %, от LinkedIn — на 12 %, от Dynamics 365 — на 22 %. В сегменте More Personal Computing, включающем Windows, Xbox, Surface и Bing, выручка упала на 1 % до $13,19 млрд, превысив при этом консенсус-прогноз аналитиков StreetAccount в $12,73 млрд.

Акции Microsoft остались на прежнем уровне после публикации результатов, снизившись в цене с начала года на 12 %. Это стало худшим квартальным результатом компании с 2008 года на фоне таких негативных факторов, как опасения, что ИИ может уничтожить значительную часть индустрии ПО, а также, что растущие инвестиции в ИИ не принесут ожидаемой прибыли. Вероятно, сказался и пересмотр соглашения с OpenAI.

Аналитик Valoir Ребекка Веттеманн (Rebecca Wettemann) рассказала SiliconANGLE, что инвесторы надеялись увидеть более убедительные результаты по прибыли, чем те, что показала Microsoft. По её мнению, компании пора пересмотреть свою ценовую стратегию в отношении ИИ, чтобы создать новый импульс. «Стратегия Microsoft Copilot, которая взимает плату за каждого пользователя за возможность использования ИИ-агента с ограниченным спектром преимуществ, не помогает, когда Oracle предлагает встроенных контекстных агентов бесплатно, а Salesforce и ServiceNow предлагают гибкие и ориентированные на ценность варианты ценообразования для контекстных агентов», — пояснила она.

Холдинг Alphabet, включающий компанию Google, сообщил финансовые результаты I квартала 2026 года, завершившегося 31 марта. Выручка и прибыль Alphabet превзошли прогнозы Уолл-стрит, в основном, благодаря ускорению роста продаж облачного подразделения Google Cloud. Все три ведущих поставщика облачной инфраструктуры — Amazon, Google и Microsoft — превзошли прогнозы аналитиков за прошедший квартал, но Google оказалась первой, продемонстрировав самый быстрый темп роста за всю историю.

Выручка Alphabet выросла год к году на 22 % до $109,9 млрд против $107,2 млрд, ожидаемых аналитиками, опрошенными LSEG (по данным CNBC). Скорректированная разводнённая прибыль на акцию составила $5,11 при прогнозе $2,63. Чистая прибыль Alphabet (GAAP) составила $62,58 млрд, что на 81 % больше по сравнению с предыдущим годом. Годом ранее чистая прибыль составляла $34,54 млрд, или $2,81 на акцию.

Google Cloud превзошла ожидания Уолл-стрит, зафиксировав рост выручки на 63 % по сравнению с прошлым годом до $20,03 млрд, превысив консенсус-прогноз StreetAccount в $18,05 млрд. Это самый высокий темп роста за любой период с 2020 года, когда Google начала публиковать результаты работы облачных сервисов. Компания заявила, что рост был обусловлен увеличением доли Google Cloud Platform (GCP) в корпоративных решениях и ИИ-инфраструктуре.

Источник изображений: Alphabet

Сообщается, что портфель заказов Google Cloud составляет $462 млрд, что почти вдвое больше, чем в предыдущем квартале. Теперь он включает обязательства по поставке TPU. Генеральный директор Сундар Пичаи (Sundar Pichai) сообщил, что компания намерена продавать TPU, а не просто предоставлять к ним доступ посредством Google Cloud. «По мере роста спроса на TPU со стороны ИИ-лабораторий, компаний, работающих на рынках капитала, и приложений для высокопроизводительных вычислений, мы начнем поставлять TPU избранной группе клиентов в их собственные ЦОД в аппаратной конфигурации, чтобы расширить наши потенциальные рыночные возможности», — заявил Пичаи, о чём пишет DataCenter Dynamics.

Финансовый директор Alphabet Анат Ашкенази (Anat Ashkenazi) не стала уточнять, насколько много сейчас в портфеле заказов сделок по поставке TPU, лишь отметив, что «большая часть портфеля заказов по-прежнему состоит из соглашений с GCP». «Если говорить об общем объёме невыполненных заказов, то чуть более половины из них превратятся в выручку в течение следующих 24 мес. Что касается продаж аппаратного обеспечения TPU, то мы ожидаем, что небольшой процент из них принесёт выручку в конце этого года, а большая часть — в 2027 году», — добавила она. Впрочем, пока речь идёт в основном о сделке с Anthropic, которая фактически закупит TPU у Broadcom и разместит их в ЦОД Fluidstack, поддерживаемых самой Google.

Сундар Пичаи также сообщил, что «корпоративные решения в области ИИ впервые стали нашим основным драйвером роста в облачной сфере». Он имел в виду предложения в области ИИ, такие как Gemini Enterprise, где число платных ежемесячно активных пользователей выросло на 40 % по сравнению с предыдущим кварталом. Компания сообщила, что собственные ИИ-модели обрабатывают более 16 млрд токенов в минуту через API, что на 60 % больше, чем в предыдущем квартале, подчёркивая масштаб вычислительных потребностей ИИ-стека Google. По словам Пичаи, выручка от продуктов, созданных с использованием генеративных ИИ-моделей Google, выросла на 800 %.

Alphabet заявила, что обновляет свой прогноз капитальных затрат на 2026 год до $180–$190 млрд по сравнению с предыдущей оценкой в $175–$185 млрд. Финансовый директор предупредила инвесторов, что компания ожидает «значительного увеличения» капитальных затрат в 2027 финансовом году по сравнению с текущим годом. В предыдущем квартале капитальные затраты компании составили $35,7 млрд. Как и другие компании в сфере облачных вычислений, Alphabet вкладывает значительные средства в свою ИИ-инфраструктуру, стремясь извлечь выгоду из растущего спроса на ИИ. «В краткосрочной перспективе мы ограничены в вычислительных мощностях, — сказал Пичай. — Наша выручка от облачных вычислений была бы выше, если бы мы смогли удовлетворить спрос».

На фоне обеспокоенности инвестором стремительным ростом капитальных расходов поставщиков инфраструктуры Alphabet показала, что её прогноз капзатрат находится в пределах её возможностей благодаря устойчивости и качеству кривой роста выручки, сообщил ресурсу SiliconANGLE аналитик Investing.com Томас Монтейро (Thomas Monteiro). Он отметил, что компании удалось оптимизировать капзатраты, сместив акцент с инфляции затрат и маржи на то, кто обладает достаточными ресурсами для конкуренции на рынке ИИ-инфраструктуры в плане выручки.

«Ответ таков: на данный момент практически никто не может конкурировать с Alphabet, — говорит Монтейро. — В то время как другие продолжают тратить деньги и наращивать долговую нагрузку, Alphabet продолжает лидировать, демонстрируя высокую рентабельность и имея возможности для дальнейшего ускорения роста при необходимости». «На рынке, где всем требуется больше вычислительных мощностей, Alphabet доказывает, что может позволить себе участвовать в гонке, одновременно расширяя все направления бизнеса», — добавил он.

Другие направления бизнеса Alphabet также показали хорошие результаты. Выручка от Google Services — включая поиск, YouTube и подписки — составила $89,64 млрд, что на 16 % больше год к году. Выручка от поиска и прочих услуг выросла на 19 % до $60,4 млрд. Выручка от рекламы на YouTube составила $9,88 млрд, увеличившись на 11 %.

Amazon.com объявила финансовые результаты за I квартал, закончившийся 31 марта 2026 года. Квартальные показатели по выручке и прибыли превзошли ожидания Уолл-стрит. Также следует отметить рост продаж облачного подразделения Amazon Web Services (AWS) на 28 % до $37,59 млрд, что оказалось выше среднего прогноза аналитиков, опрошенных LSEG, ожидавших рост на 25 % (по данным Reuters). Это самый быстрый темп роста за последние 15 кварталов. Акции компании выросли на внебиржевых торгах на 4 %.

Выручка Amazon увеличилась по итогам I квартала 2026 года на 17 % год к году до $181,52 млрд при среднем прогнозе аналитиков, опрошенных LSEG, в размере $177,30 млрд (по данным CNBC). Чистая прибыль выросла до $30,26 млрд, или $2,78 на разводнённую акцию, по сравнению с $17,13 млрд, или $1,59 на разводнённую акцию, в I квартале 2025 года, превысив также прогноз аналитиков LSEG в размере $1,64 на разводнённую акцию.

Выручка AWS за квартал составила $37,59 млрд, превзойдя ожидания аналитиков, опрошенных StreetAccount, в размере $36,64 млрд. Операционная прибыль AWS достигла $14,16 млрд по сравнению с $11,55 млрд годом ранее, что превышает консенсус-прогноз аналитиков в $12,84 млрд (по данным SiliconANGLE) и подчеркивает сохраняющуюся прибыльность сегмента по мере масштабирования предприятий в сфере ИИ.

Источник изображений: Amazon

«Значительное ускорение роста продаж AWS — это главная новость», — отметил старший аналитик Investing.com, добавив, что клиенты Amazon «полностью осваивают новые рабочие нагрузки, особенно в области ИИ». Вместе с тем следует отметить, что рост продаж облачного подразделения Google Cloud холдинга Alphabet составил в первом квартале 63 % до $20 млрд, превысив прогноз роста на 50 %. В свою очередь, Microsoft сообщила, что продажи её облачной платформы Azure и связанных с ней сервисов выросли на 40 %.

Amazon сообщила, что ее портфель кастомных чипов, включая процессоры Graviton, ускорители Trainium и DPU Nitro, превысил годовой оборот в $20 млрд, демонстрируя трёхзначные темпы роста. За последний год Amazon развернула более 2,1 млн чипов для ИИ, при этом на Trainium приходится более половины. Среди крупных заказчиков значатся Meta✴ и Uber. «Мы находимся в разгаре одного из самых важных переломных моментов в нашей жизни, мы занимаем выгодное положение для лидерства, и я очень оптимистично смотрю в будущее наших клиентов и Amazon», — отметил генеральный директор Энди Джасси (Andy Jassy). Кроме того, пересморт соглашения Microsoft и OpenAI сыграет на руку AWS.

Компания сообщила, что расходы на основные средства и оборудование за квартал выросли до $44,2 млрд, превысив прогноз аналитиков, опрошенных FactSet, в размере $43,6 млрд. В то же время свободный денежный поток за последние 12 мес. снизился до $1,2 млрд, что на 95 % меньше, чем годом ранее, в основном из-за инвестиций в ИИ, заявила компания. В феврале Amazon сообщила, что её капитальные затраты достигнут $200 млрд в 2026 году, что значительно больше, чем в прошлом году. Джасси заявил в своем письме акционерам в этом месяце, что большая часть расходов компании в 2026 году окупится в 2027 и 2028 годах. Компания намерена ускорить строительство ЦОД.

Выручка в сегменте онлайн-магазина, который по-прежнему занимает наибольшую долю в общем объёме продаж Amazon, выросла на 12 % до $64,25 млрд, что выше прогнозируемых аналитиками $62,7 млрд. Доход от рекламы вырос на 24 % в годовом исчислении до $17,24 млрд, превысив ожидания Уолл-стрит в 21,2 %. В текущем квартале Amazon ожидает получить выручку в диапазоне от $194 до $199 млрд при прогнозе аналитиков LSEG в размере $188,9 млрд. Операционная прибыль, согласно собственному прогнозу компании, во II квартале составит от $20 до $24 млрд. По данным StreetAccount, аналитики прогнозируют операционную прибыль в размере $22,65 млрд.

Группа Reliance Industries (RIL) намерена инвестировать в Индии более $17 млрд в создание кластера дата-центров, а также собственный проект, посвящённый солнечной энергетике, в Вишакхапатнаме (Visakhapatnam, штат Андхра-Прадеш), сообщает портал Inc42.

По имеющимся данным, новый кампус ЦОД одобрен Комитетом по содействию инвестициям штата. RIL запросила для проекта около 380 га, из них на первом этапе используют более 120 га. К октябрю 2028 года ожидается запуск кампуса ЦОД мощностью 500 МВт. К 2030 году в районах, прилегающих к аэропорту Вишакхапатнама, будут построены дополнительные мощности на 1 ГВт. По имеющимся сведениям, ещё 0,4 га компания запросила для кабельной посадочной станции и более 32 га — для строительства на территории кампуса опреснительной установки.

RIL инвестирует ₹1,08 трлн в кластер ЦОД, а оставшиеся ₹513 млрд — в проект, связанный с возобновляемой энергетикой, который также одобрен властями. Он предусматривает строительство солнечной электростанции и аккумуляторных энергохранилищ, снижающих зависимость от магистральных электросетей.

Источник изображения: Graphic Gears/unsplash.com

В конце 2025 года власти штата заявляли, что Reliance построит в Вишакхапатнаме ЦОД мощностью 1 ГВт. Позже было объявлено, что совместное предприятие Brookfield Asset Management, RIL и Digital Realty — Digital Connexion потратит около $11 млрд в Андхра-Прадеш к 2030 году, построив ИИ ЦОД на 1 ГВт. Компания подписала с властями штата меморандум о взаимопонимании, предусматривавший приобретение более 160 га для этого проекта. Тогда же Digital Connexion отметила, что кампус будет работать на возобновляемой энергии и будет применять передовые системы охлаждения и энергоэффективные решения для снижения расхода электричества.

Судя по последним новостям, проект RIL в Вишакхапатнаме станет крупнейшей на сегодня инвестиционной инициативой, касающейся создания ЦОД в стране. В 2025 году Google объявила о намерении потратить $6 млрд на строительство здесь дата-центра мощностью 1 ГВт в рамках инвестиционного плана на $15 млрд, в дополнение к уже имеющемуся ЦОД на 500 МВт, построенного компанией Sify, и ЦОД на 300 МВт, построенного Anant Raj Cloud. На днях компания начала строительство нового ИИ ЦОД. Также властями подписаны меморандумы о взаимопонимании с компаниями RMZ и Tillman Global Holdings, касающихся проектов мощностью 1 ГВт и 300 МВт соответственно.

Другие штаты также получат свою «долю пирога». В Джамнагаре (Jamnagar, штат Гуджарат) RIL строит ИИ ЦОД мощностью 1 ГВт для предоставления доступных ИИ-сервисов в Индии (ранее сообщалось о создании «крупнейшего в мире» ЦОД на 3 ГВт). Проект — часть планов Reliance по инвестициям ₹10 трлн в ИИ-инфраструктуру страны в следующие семь лет. Adani также вложит $100 млрд в создание 5 ГВт «зелёных» ИИ ЦОД в Индии.

Giga Computing, подразделение Gigabyte Group, анонсировала OCP-сервер TO46-SD3-LA07 для ресурсоёмких ИИ-нагрузок. Новинка выполнена на платформе NVIDIA HGX B300 в форм-факторе 4OU и наделена прямым жидкостным охлаждением. Говорится, что применённая СЖО охватывает и секцию GPU, и зону CPU. Предусмотрена функция обнаружения утечек.

Источник изображений: Giga Computing

Система несёт на борту два процессора Intel Xeon 6 6500/6700 поколения Granite Rapids-SP. Доступны 32 слота для модулей DDR5 RDIMM/MRDIMM. Во фронтальной части расположены восемь отсеков для SFF-накопителей (NVMe) с возможностью горячей замены. Кроме того, могут быть установлены два SSD типоразмера M.2 с интерфейсом PCIe 5.0 x4 и PCIe 5.0 x2.

Сервер оборудован четырьмя слотами PCIe 5.0 x16 для карт расширения формата FHHL. Говорится о совместимости с DPU NVIDIA BlueField-3. Могут быть реализованы восемь OSFP-портов InfiniBand XDR с пропускной способностью до 800 Гбит/с или сдвоенные 400GbE-порты на базе NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC. Кроме того, есть два сетевых порта 10GbE на основе контроллера Intel X710-AT2. Интерфейсные разъёмы, включая гнёзда RJ45 для сетевых кабелей и порты USB Type-A, сосредоточены во фронтальной части.

Giga Computing отмечает, что сервер TO46-SD3-LA07 подходит для решения таких задач, как обучение крупных ИИ-моделей и инференс. Система построена с применением открытых стандартов и модульных принципов, обеспечивая масштабируемость и эффективность в рамках корпоративных инфраструктур и дата-центров гиперскейлеров.

VK Tech представила платформу VK AI Space, позволяющую разрабатывать и запускать кастомных ИИ-агентов. Основой платформы стали большие языковые модели (LLM), в том числе — собственные разработки группы VK, обученные на российских данных. Кроме того, использованы популярные модели open source, а также ML-модели, предназначенные для работы систем компьютерного зрения, распознавания аудио и др.

Подчёркивается, что интеграция с корпоративным ПО VK Tech позволяет быстро включать новые ИИ-сценарии в рабочую среду сотрудников компаний-клиентов, например — создавать ИИ-боты в VK WorkSpace. Платформа имеет набор уже готовых ИИ-агентов под распространённые задачи: для подготовки документов и создания протоколов встреч, перевода материалов, составления кратких резюме представленных данных, поиска по корпоративным базам знаний. Платформу протестировали на реальных внутренних ИИ-проектах VK.

Особенностью платформы является возможность VK AI Space создавать изолированный контур для каждого ИИ-агента, что позволяет клиентам выбирать заранее, к каким системам агент получит доступ и что именно ему разрешено делать. После получения задачи агент самостоятельно планирует этапы её выполнения, работает с доступными инструментами и адаптируется к новым данным. Даже если принятое решение будет ошибочным, ИИ-агент не сможет выйти за пределы сферы своей ответственности и нанести ущерб смежным системам. При этом можно в любое время проверить шаги агента и наличие ошибок.

Источник изображения: Campaign Creators/unsplash.com

Изолированные контуры VK Tech позволят сокращать время от пилотного проекта до начала реальной эксплуатации, что даст возможность масштабировать применение ИИ в организациях экономически эффективно, говорит компания. Помимо возможности развернуть VK AI Space на собственных мощностях клиента, предусмотрена работа платформы в облаке VK Cloud. Кроме того, предусмотрено предоставление готового программно-аппаратного комплекса по подписке.

Британский ИИ-стартап Lumai анонсировал семейство серверов для инференса Lumai Iris с использованием оптических вычислений, предназначенное для исполнения в реальном времени больших языковых моделей (LLM) с миллиардами параметров. Семейство Lumai Iris включает серверы Nova, Aura и Tetra. Lumai Iris Nova уже доступен для оценки гиперскейлерами, неооблачными платформами, предприятиями и исследовательскими институтами.

Lumai заявил, что использование Lumai Iris позволяет ускорить выполнение задач инференса, используя свет вместо кремниевой обработки. Оптическая вычислительная система Lumai обеспечивает более быстрый инференс, более высокую эффективность выполнения и до 90 % меньшее энергопотребление по сравнению с традиционными архитектурами, при этом являясь более экологичными по сравнению с традиционными системами на базе GPU. Впрочем, технические детали оптических ИИ-ускорителей пока не раскрыты.

Источник изображений: Lumai

Компания отметила, что спрос на вычисления для ИИ смещается от обучения моделей к крупномасштабному инференсу, когда модели используются в реальных приложениях. По мере роста объёмов вычислительных задач ЦОД сталкиваются с жёсткими ограничениями по энергопотреблению и масштабируемости, с которыми традиционные кремниевые архитектуры с трудом справляются. Компания заявила, что семейство Iris призвано решить проблемы с энергопотреблением и стоимостью ИИ-инфраструктуры за счёт повышения производительности на киловатт.

Традиционные кремниевые архитектуры сталкиваются с фундаментальными физическими ограничениями в масштабируемости, энергопотреблении и тепловой эффективности. Каждое новое поколение кремниевых чипов предлагает небольшие улучшения, но при этом требует значительно больше энергии и средств для масштабирования. «По мере перехода отрасли в эру инференса мы одновременно пересекаем порог посткремниевой эры, — сказал Сяньсинь Го (Xianxin Guo), генеральный директор и соучредитель Lumai. — Переходя от электронно-фотонной вычислительной парадигмы к фотонной, Lumai может обеспечить увеличение производительности на порядок при значительной экономии энергии».

Lumai отметила, что оптические вычисления позволяют значительно повысить эффективность выполнения обработки ИИ-нагрузок. Технология оптических вычислений Lumai, разработанная на основе исследований в Оксфордском университете, использует свет в трёхмерном среде, тогда как обычные чипы «живут» в 2D. Благодаря использованию массового пространственного параллелизма, миллионы операций выполняются одновременно, обеспечивая низкую стоимость и высокую пропускную способность токенов при выполнении ресурсоёмких вычислительных задач.

Технология Lumai также показала свою эффективность на этапе предварительного заполнения дезагрегированных архитектур инференса, обрабатывая токены с максимальной эффективностью и масштабированием. Iris Nova выполняет инференс в реальном времени моделей Llama 8B и 70B с помощью гибридного процессора. Его гибридная архитектура сочетает цифровую обработку для управления системой и ПО с оптическим тензорным движком для основных математических операций. Такой подход обеспечивает бесшовную интеграцию серверов в ЦОД.

Финская компания Verda намерена предложить клиентам новые решения в сфере ИИ и доступ к новейшему процессору AGI, разработанный компанией Arm. По словам Arm, Verda является самым быстрорастущим поставщиком неооблачных решений в Европе. В настоящее время компания работает над развёртыванием Arm AGI в комбинации с решениями NVIDIA GB300 и, в перспективе — с NVIDIA Vera Rubin.

Предполагается, что взаимодействие с NVIDIA обеспечит совместную работу стоек разных типов и поколений в одном дата-центре. Сотрудничество с техногигантом позволяет добиться большей согласованности ПО и серверов и дать ИИ-агентам возможность автономно распределять рабочие нагрузки. Подробности о масштабах развёртывания и сроках доступности процессоров будут объявлены позже.

Источник изображения: Verda

Verda сообщает, что управляет ИИ-облаком, работающим на возобновляемой энергии и созданном для команд, занимающимся машинным обучением (ML). Сочетание Arm AGI с NVIDIA GB300 и готовящимися к выпуску VR200 обеспечит клиентам эффективноcть, необходимую для агентного ИИ. Фактически Arm AGI создан специально для современных систем агентного ИИ и будет выполнять роль «координатора», работая вместе с ускорителями и управляя потоками данных и взаимодействием компонентов в больших ИИ-системах. Чип создан в по 3-нм техпроцессу TSMC и включает 136 ядер.

Verda, ранее известная как DataCrunch, основана в 2020 году и сегодня имеет дата-центры в Финляндии, работающие на 100 % возобновляемой энергии. Также она управляет ЦОД в Исландии и намерена построить ЦОД в Латвии.

Стартап Majestic Labs анонсировал сервер нового типа Prometheus, призванный решить проблему «стены памяти» в современных ИИ-системах, оперирующих моделями с огромным количеством параметров. Утверждается, что Prometheus может обеспечить производительность, сопоставимую с несколькими стойками традиционных серверов, одновременно снижая энергопотребление и общую стоимость владения.

Компания Majestic Labs вышла из скрытого режима (Stealth) в ноябре прошлого года. Стартап отмечает, что в современных ИИ-системах наблюдается разрыв между объёмом и производительностью памяти и вычислительными возможностями ускорителей. Majestic Labs предлагает решить проблему путём внедрения новой архитектуры, предполагающей разделение памяти и вычислительных ресурсов. Речь идёт об использовании специализированных ИИ-ускорителей и блоков быстрой памяти, объём которой составит до 128 Тбайт в рамках одного сервера.

Источник изображения: Majestic Labs

В составе Prometheus задействованы проприетарные чипы AI Processing Units (AIU) под названием Ignite. Они объединяют CPU-ядра на базе Arm с векторными и тензорными движками RISC-V. При этом используется единое пространство памяти. Говорится о поддержке популярных фреймворков, таких как PyTorch, vLLM и OpenAI Triton, что позволяет запускать существующие рабочие нагрузки без изменения кода.

По заявлениям Majestic Labs, платформа Prometheus способна работать с ИИ-моделями с огромными контекстными окнами и триллионами параметров. При этом отсутствуют фрагментация и узкие места, присущие традиционным ИИ-серверам. Среди сфер применения названы смешанные экспертные системы, ИИ-агенты, графовые нейронные сети и пр.

Ozon начал разработку собственного межсетевого экрана для защиты веб-приложений (WAF, Web Application Firewall). Об этом свидетельствует объявление о вакансии старшего специалиста по работе с данными в компании, опубликованное на HeadHunter 6 апреля, о чём сообщил ресурс Forbes. «Расширяем команду под запуск нового проекта — разработку WAF», — сообщается в объявлении маркетплейса.

В пресс-службе Ozon сообщили, что компания уже несколько лет использует WAF для защиты своих веб-приложений от атак на уровне пользовательских сервисов, которые чаще всего становятся объектами попытки автоматизированного взлома, ботовой активности и эксплуатации уязвимостей. Как отметили в Ozon, для крупной технологической компании WAF — ключевой элемент защиты, поскольку дело касается не только о стабильности платформы, но и о безопасности пользовательских данных.

Источник изображения: Kevin Ku/unsplash.com

Основная задача, которая стоит перед разработчиками WAF — создать решение, которое позволит точнее выявлять сложные сценарии атак и быстрее адаптировать правила защиты под меняющийся ландшафт угроз. При этом, речь идёт не об отдельном продукте, а о развитии собственной экспертизы внутри компании, сообщили в пресс-службе: «Для пользователей это в первую очередь означает более стабильную работу сервисов, снижение влияния ботов на платформу и дополнительный уровень защиты при взаимодействии с Ozon». По оценкам экспертов, проект может потребовать инвестиций в сотни миллионов рублей в год.