Qualcomm анонсировала High Bandwidth Compute (HBC), гибридное решение для вычислений и памяти, разработанное в качестве альтернативы памяти HBM и обеспечения большей производительности, эффективности и пропускной способности. В нём используется трёхмерная архитектура Near-Memory Computing (NMC), обеспечивающая предельно близкое расположение быстрой памяти к вычислительным ядра.

В HBC используется память LPDDR, размещённая вертикально в несколько слоёв, соединённых сквозными кремниевыми контактами (TSV). Такой подход обеспечивает лучшую энергоэффективность, чем традиционная HBM, в которой в вертикальных слоях размещается память DDR, поскольку микросхемы LPDDR потребляют меньше энергии, обеспечивая при этом аналогичную пропускную способность и ёмкость.

При этом в основании HBC лежит вычислительный кристалл, который берёт на себя часть обработки данных основного процессора, тем самым разгружая его. Как отметил ресурс Techpowerup, эта технология аналогична используемой в памяти HBM4, где базовый кристалл представляет собой логический кристалл для лучшей интеграции вычислительных решений, таких как трассировка пакетов и подготовка данных для ввода и вывода из HBM.

Источник изображений: Qualcomm

Qualcomm сообщила, что HBC обеспечивает шестикратное увеличение пропускной способности на Вт по сравнению с HBM, согласно опубликованным характеристикам конкурирующих продуктов, нормализованным на уровне платы, а также 200-кратное увеличение ёмкости на Вт по сравнению с SRAM, согласно опубликованным характеристикам конкурирующих продуктов, нормализованным на уровне стойки.

HBC первого поколения (HBC Gen 1) достигла пропускной способности 133 Тбайт/с на ускорителе AI250, что в 18 раз больше, чем у AI200 на базе LPDDR5X. Коммерческое тестирование HBC1 с AI250 ожидается в середине 2027 года. Компания планирует выпуск решения HBC Gen 2 в 2028 году. Это решение выйдет с ИИ-ускорителем Qualcomm Dragonfly AI300 и обеспечит 54-кратное увеличение эффективной пропускной способности по сравнению с AI200 и семикратное увеличения пропускной способности на Вт по сравнению с HBM.

Dragonfly AI300 интегрирует HBC2, обеспечив высокую пропускную способность и низкую задержку для инференса больших языковых и мультимодальных моделей (LLM, LMM) и агентного ИИ. По данным Qualcomm, ожидается в 4–8 раз более высокая производительность по сравнению с существующими архитектурами на базе GPU по пропускной способности памяти на Вт на карту. Масштабирование решения будет осуществляться с помощью интерконнектов UALink и ESUN с использованием медных и оптических кабелей. Коммерческое производство образцов Dragonfly AI300 начнётся в 2028 году.

Ситуация с проектами строительства дата-центров в России остаётся довольно сложной. Из 128 проектов на сумму около 1 трлн руб., анонсированных в стране за последние три года, приостановлена реализация 38 с общим объёмом инвестиций 128,6 млрд, сообщает Forbes со ссылкой на результаты подсчётов «Техэкспо» и инвестиционно-аналитической группы «ПКР».

По оценкам Техэкспо» и «ПКР», на июнь 2026 года на стадии строительства находятся 42 проекта ЦОД с инвестициями в объёме 282,1 млрд руб. Крупнейшими называются ЦОД отечественных IT-гигантов, включая «Яндекс», «Сбер», DataPro, АФК «Система», ГК «Монарх», Гознак, «ВКонтакте» и др. При этом крупные игроки скупают команды, земельные участки и выделенные энергетические мощности и даже оборудование у других проектов.

Всего до 2030 года предполагают ввести в эксплуатацию 97 ЦОД с инвестициями 838,1 млрд руб., больше всего инвестиций планируется на 2027 год. Крупнейшими из ожидаемых объектов называются ЦОД «Сбера» в Подмосковье и Саратовской области, объект «Русала» в Иркутской области, а также новые очереди кампуса ЦОД DataPro в Москве. По мнению экспертов, коммерческие ЦОД, строящиеся для продажи мощностей, столкнулись с наибольшими проблемами. Они строятся за счёт привлечения внешних средств и на них сильнее влияют «дорогой» капитал, рост затрат на строительство и инженерную инфраструктуру. Кроме того, отмечаются проблемы с поставками оборудования и доступом к энергосетям.

Источник изображения: Hieu Vu Minh/unspalsh.com

При этом развитие рынка происходит неравномерно, и с мая 2023 по май 2026 гг. количество проектов дата-центров на активных стадиях строительных работ сократилось на 41,6 %, объём инвестиций в эти проекты упал на 26,3 %. Так, пришлось перенести сроки ввода в эксплуатацию проектов компаний «Кей Поинт» и «Альфа-финанс», из-за пожара приостановлены проекты Alcon Group за 10 млрд руб., из-за юридических и земельных проблем приостановлены работы над ЦОД Wildberries — «Верхние поля 51А» (7 млрд руб.) и ЦОД Xelent-2 «Росэнергоатома» (5 млрд руб.).

В 2025 году, по данным iKS-Consulting, рынок коммерческих ЦОД России показал антирекорд по приросту стойко-мест. Тогда было отмечено негативное влияние высокой ключевой ставки ЦБ. И хотя в этом году она снизилась, она всё ещё высока — окупаемость ЦОД рассчитана на 10 лет, и на строительство уходит несколько лет. Ещё одной проблемой является недоступность энергии на ключевых рынках (а ¾ рынка коммерческих ЦОД относится к Московскому региону), долгое получение разрешений на присоединение к сети, повышение стоимости энергии и рост спроса на высокоплотные ИИ-стойки. На фоне проблем ЦОД могут уйти в провинцию, заняться самообеспечением электричеством или даже переехать в соседние страны.

Объём рынка облачных сервисов в России по итогам I полугодия 2026 года достиг примерно 450 млрд руб. При этом годовая динамика роста замедлилась до 25–30 % (против 35–40 % в аналогичном периоде 2025 года), а доля IaaS в структуре рынка составила около 60 %. Таковы предварительные оценки аналитиков компании «Стек Групп» (Stack Group), предоставляющей услуги облачной и физической IT-инфраструктуры под брендом M1Cloud.

Согласно наблюдениям экспертов M1Cloud, отечественный облачный рынок продолжает консолидироваться, но не столько через поглощение крупных игроков, сколько через покупку компетенций и готовых мощностей, где объектом покупки выступают не клиентские базы, а развёрнутые кластеры с подключённой мощностью и штатом облачных инженеров, способных работать с гетерогенным парком.

Ключевыми проблемами отрасли в I полугодии 2026 года стали нехватка на рынке высокопроизводительных GPU и рост плотности вычислений для ИИ, который упёрся в лимиты электропитания стойко-мест. Искусственный интеллект перестал быть отдельной вертикалью в бизнесе и стал параметром инфраструктуры: в приоритет выходит безопасность ИИ-моделей. Заказчики запрашивают не просто «GPU-сервер», а «платформу для инференса» со встроенными инструментами ИИ-безопасности.

Источник изображения: Jakub Żerdzicki / unsplash.com

С реальностью кадрового голода и сложностями администрирования столкнулись мультиоблачные среды. Стоимость поддержки полноценного мультиоблака выросла на 40 % из-за дефицита компетентных DevOps-инженеров. Тренд на гибридность в 2026 году также трансформировался из стратегического выбора в тактику управления рисками дефицита. Заказчики строят гибрид, потому что публичное облако не может гарантировать SLA на определённые типы нагрузок из-за фрагментации парка, а приватное — слишком дорого масштабировать под пики. Таким образом, критичные ядра систем остаются на собственном или выделенном железе (bare metal), а эластичные фронтенды уходят в публичное облако. Это усложняет архитектуру, но страхует от простоев. В такой ситуации провайдер становится интегратором разнородных сред.

В исследовании M1Cloud отмечается, что российский облачный рынок остаётся одним из самых маржинальных в IT-секторе. Отрасль сохранит темпы роста в диапазоне 25–30 %, однако драйвером станет не количество заказчиков, а глубина проникновения сервисов. Наибольший рост покажут игроки со зрелым стеком, диверсифицированной базой поставок оборудования, собственной инженерной экспертизой и опытной командой эксплуатации. Роль провайдера окончательно трансформировалась в технологического партнёра и инфраструктурного интегратора, который способен обеспечить непрерывность бизнеса заказчика в условиях турбулентной внешней среды.

Компания Qualcomm заявила о намерении продать полупроводники в рамках связанного с ЦОД бизнеса на сумму $15 млрд к 2029 году. Она отходит от выпуска преимущественно чипсетов для смартфонов и прочей потребительской электроники — новость вызвала рост акций компании после закрытия торгов в среду на 12 %, сообщает Reuters.

По словам представителя компании, связанный с ЦОД бизнес принесёт в 2027 финансовом году $5 млрд, из них $1 млрд поступит от покупателей новых кастомных чипов. Также компания объявила, что рассчитывает получить к 2029 году $40 млрд выручки за пределами связанного со смартфонами бизнеса (ранее говорилось о $22 млрд), к тому времени выручка от решений для смартфонов будет не превышать трети от общей. Ранее аналитики Bank of America заявляли, что ежегодная выручка Qualcomm от связанного с ЦОД бизнеса к 2027–2028 гг. будет значительно скромнее, приблизительно $2–$5 млрд ежегодно.

Источник изображений: Qualcomm

После озвученного прогноза на 5 % выросли в цене и акции Arm Holdings, на основе технологий которой Qualcomm разрабатывает многие из своих чипов. Также объявлено, что новые чипы компании будут покупать Meta✴ и Microsoft. Qualcomm рассчитывает выпускать и кастомные чипы для двух других неназванных гиперскейлеров.

Рост интереса Qualcomm к ИИ-чипам отражает рост давления на рынке смартфонов, который страдает от дефицита чипов памяти, вызванного стремительным ростом спроса на ИИ-инфраструктуру. Кроме того, крупные производители смартфонов вроде Apple и Samsung разрабатывают чипы самостоятельно.

В среду Qualcomm объявила, что Microsoft будет использовать новую категорию решений компании, использующих дешёвые чипы памяти, применяемые в смартфонах и ноутбуках, вместо дорогой HBM-памяти, применяемой NVIDIA или SRAM-модулей, используемых Cerebras Systems. Qualcomm назвала категорию High Bandwidth Compute (HBC). Утверждается, что индустрия получит невероятно ценное предложение в плане соотношения цены и производительности.

По данным Qualcomm, компания Meta✴ будет использовать её новый CPU, получивший название Dragonfly C1000, специально разработанный для ИИ ЦОД — на этом рынке уже есть решения NVIDIA и самой Arm. О двух других гиперскейлерах сообщается, что для них будут выпускаться кастомные чипы, а выручка начнёт поступать ещё до конца текущего календарного года. По данным Qualcomm, запрос на такие решения исходил от самих гиперскейлеров.

Qualcomm, неоднократно пытавшаяся развивать свой бизнес, связанный с ЦОД, снова делает попытку выйти на рынок ИИ и серверов, полный сильных игроков вроде NVIDIA и прочих разработчиков, включая Amazon (Graviton), Google (Axion), Microsoft (Cobalt). Весной заявлялось, что компания планирует начать поставки чипов для ЦОД «ведущему гиперскейлеру» «в декабрьском квартале» и ожидает сотрудничество на несколько поколений чипов.

Также по её данным ведётся работа над тремя вариантами чипов: CPU, ускорителями ИИ-инференса и кастомными ASIC-модулями — в последнем сегменте активно действуют Broadcom и Marvell. Ключевым «полем битвы» называется ниша чипов для ИИ-инференса.

Компания DataDirect Networks (DDN) анонсировала высокопроизводительную систему хранения AI400X3M, ориентированную на наиболее требовательные нагрузки ИИ и НРС. Новинка вошла в семейство программно-аппаратных комплексов EXAScaler, в основе которых лежит параллельная файловая система Lustre.

Модель AI400X3M выполнена на аппаратной платформе AMD EPYC Genoa. Устройство приходит на смену версии A1400X2, в составе которой применяются процессоры Intel Xeon Ice Lake. По сравнению с предшественником пропускная способность при чтении, как утверждается, поднялась на 35 %.

Представленное решение выполнено в форм-факторе 2U с габаритами 856 × 446 × 87 мм. Допускается установка 24 NVMe SSD с интерфейсом PCIe 5.0. Заказчикам будут предлагаться варианты вместимостью 120, 250 и 500 Тбайт, а также 1 и 2 Пбайт. Возможны модификации с четырьмя портами XDR/400GbE OSFP или восемью портами NDR200/200GbE QSFP112.

Источник изображения: DDN

Заявленная скорость последовательного чтения информации у AI400X3M достигает 190 Гбайт/с, скорость последовательной записи — 110 Гбайт/с. Величина IOPS (операций ввода/вывода секунду) при произвольном чтении — до 8 млн. Стойка, оборудованная такими СХД, способна обеспечить суммарную вместимость до 30 Пбайт и показатель IOPS до 160 млн.

Новинка укомплектована двумя блоками питания с резервированием и возможностью горячей замены. Диапазон рабочих температур простирается от +5 до +30 °C. Устройство весит около 44 кг без установленных накопителей.

DDN подчёркивает, что внедрение AI400X3M позволит предприятиям, операторам ИИ ЦОД и облачным провайдерам значительно повысить эффективность инфраструктуры, одновременно снизив энергопотребление, затраты на охлаждение и эксплуатационные расходы. СХД поступит в продажу к концу III квартала текущего года.

OpenAI и Broadcom представили кастомный чип Jalapeño, разработанный в тесном сотрудничестве «в соответствии с видением OpenAI будущего инференса LLM». Согласно первым тестам, ускоритель первого поколения обеспечивает производительность на ватт значительно выше, чем у современных аналогов.

Как сообщает OpenAI, Jalapeño был разработан с нуля для текущих и будущих LLM. Благодаря использованию ИИ-моделей OpenAI от начала проектирования до выхода на производство чипа потребовалось всего лишь девять месяцев. OpenAI отметила, что разрабатывала Jalapeño, «руководствуясь своим планом развития моделей, ядер, систем обслуживания и потребностей продукта, совместно с партнёрами Broadcom и Celestica». Чип спроектирован не как отдельный ускоритель, а как часть масштабируемого програмнно-аппаратного комплекса.

Инженерные образцы Jalapeño работают в лаборатории с задачами машинного обучения на целевой частоте и энергопотреблении, включая GPT‑5.3‑Codex‑Spark. Компания пообещала предоставить подробный технический отчёт о производительности ускорителя в ближайшие месяцы. Как сообщает Bloomberg, по словам генерального директора Broadcom Хока Тана (Hock Tan), на данный момент ускоритель демонстрирует экономию средств примерно на 50 % по сравнению с типовыми ИИ-ускорителями.

Источник изображения: OpenAI

Сообщается, что архитектура чипа снижает перемещение данных и обеспечивает баланс вычислительных и сетевых ресурсов, а также памяти для достижения фактического использования, гораздо более близкого к теоретической пиковой производительности. Реализация аппаратных и сетевых технологий Broadcom, включая Tomahawk, помогают вывести платформу на крупномасштабный производственный уровень.

OpenAI отметила, что стремится создать полный стек для продукта. Она не только разрабатывает передовые модели и решения на их основе. Компания проектирует инфраструктуру под ними: архитектуру чипов, ядра, системы памяти, сети, управление, системы развёртывания и пользовательский опыт. Благодаря этому каждый слой стека может быть оптимизирован для достижения главной цели компании: сделать свои модели быстрее, надёжнее и доступнее для пользователей.

Стремясь оптимизировать затраты на ИИ-инфраструктуру, Amazon (Trainium), Google (TPU), Meta✴ (MTIA) и Microsoft (Maia) тоже работают над собственными кастомными ИИ-ускорителями. Во многом это связано и с желанием снизить зависимость от чипов NVIDIA.

Официально заработал самый мощный дата-центр Microsoft, расположенный в Маунт-Плезант (Mount Pleasant, Висконсин). Компания объявила, что полностью завершила строительство ЦОД чуть более чем через два года после первого анонса, сообщает Datacenter Dynamics. В начале июня о старте работы сообщала NVIDIA. По словам Microsoft, ЦОД стал домом для мощнейшего ИИ-суперкомпьютера в мире

Кампус в Маунт-Плезант относится к проекту Fairwater и является частью ИИ-кластера из множества зданий. Microsoft развивает площадку в Маунт-Плезант уже несколько лет. Изначально компания получила в распоряжение землю, на которой Foxconn рассчитывала построить новые производственные мощности. Строительство началось в 2023 году, изначально предполагалось освоить более 127 га и построить три объекта общей площадью 111 485 м².

Источник изображения: Microsoft

В конце 2023 года облачный гигант получил разрешение на дополнительное расширение ещё на 404 га и с тех пор занимался покупками необходимой земли, включая участок на 64 га в августе прошлого года. Компания купила его за $43 млн. В январе 2026 года компания получила разрешение на строительство ещё 15 зданий ЦОД на территории кампуса.

Кампус поможет обеспечить внедрение новых ИИ-инноваций в мировом масштабе, на местном уровне будут созданы «долгосрочные экономические возможности» за счёт создания сотен рабочих мест для высококвалифицированных сотрудников и дальнейших инвестиций в регион. Представители Маунт-Плезант заявили, что речь идёт об исторической вехе. Благодаря инвестициям Microsoft локация станет «точкой притяжения» для инноваций и технологического развития.

По оценкам Microsoft, с 2024 по 2028 гг. компания инвестирует на местном уровне $4,7 млрд в строительство объектов гиперскейл-уровня в штате. Второй объект кампуса, как ожидается, будет завершён в 2028 году. Дополнительно Microsoft запустила ЦОД проекта Fairwater в Атланте (Джорджия) в ноябре 2025 года.

Главы 40 крупнейших городов планеты договорились о совместной работе для снижения растущего негативного воздействия дата-центров на системы электроснабжения, качество водных ресурсов и состояние жилых сообществ, сообщает Datacenter Dynamics. В ходе мероприятия London Climate Action Week было заключено соглашение The Global Pact for Urban Data Centers.

Предполагается задать стандарты использования низкоуглеродной энергии и более эффективно интегрировать дата-центры в городскую среду в ходе планирования. Ожидается, что правила будут адаптироваться под местные условия, а рамочное соглашение будет рассматриваться как руководство при принятии решений по планированию и выдаче разрешений, а также организации взаимодействия между компаниями и властями.

По словам одного из участников пакта, дата-центры сделали сильнейший «удар» по энергосетям со времён массового внедрения кондиционеров в 1950-е годы. Но если на распространение кондиционеров ушли десятилетия, то мощности ЦОД стремительно выросли всего за несколько лет.

Дальнейшие действия на рынке ЦОД должны основываться на четырёх принципах. В первую очередь предусмотрено использование уже бывших в эксплуатации территорий и объектов с «уважением» к местным сообществам при координации усилий с локальными правительствами для минимизации ущерба здоровью жителей.

Источник изображения: Alexander Fastovets/unsplash.com

Кроме того, предполагается публиковать оценки устойчивости ЦОД и их безопасности для общественного здоровья по измеряемым критериям. Также спрос на электричество необходимо будет удовлетворять без строительства новых электростанций на ископаемом топливе, расширения уже действующих или открытия выведенных из эксплуатации станций такого типа.

Наконец, необходимо будет обеспечить справедливое распределение расходов путём прямого финансирования модернизации энергетической, водной и сетевой инфраструктуры с использованием схемы «справедливой доли» при ценообразовании, тесно связанной с метриками устойчивого развития.

По некоторым данным, новый пакт необходим на фоне беспрецедентного спроса со стороны сектора ЦОД. Так, в Финиксе и округе насчитываются 225 действующих и запланированных дата-центров, которые могут почти удвоить спрос города на электричество. Руководство Лондона заявляет, что ИИ и ЦОД будут играть ключевую роль в будущем процветании городов по всему миру, но жители городов имеют право рассчитывать на то, что рост будет управляться «ответственно».

Действия в рамках пакта будут координироваться НКО C40 Cities — по сути это сеть из около 100 крупнейших городов мира, представители которых совместно работают над контролем климата. Как свидетельствуют результаты исследования Rest of World, около 80 % всех ЦОД мира построены в не слишком благоприятных климатических условиях. Поэтому обеспечить выполнение многочисленных условий пакта будет особенно трудно.

Компания Dell Technologies анонсировала сервер PowerEdge XE8812 для ресурсоёмких нагрузок ИИ и HPC. Устройство, относящееся к семейству Dell AI Factory with NVIDIA, ориентировано на использование в составе стоечной платформы Dell PowerRack 9100, основанной на стандартах OCP.

Модель PowerEdge XE8812 выполнена на архитектуре NVIDIA Vera Rubin NVL4, которая включает четыре ускорителя Rubin. Таким образом, в составе стойки могут быть задействованы в общей сложности до 144 GPU, что обеспечивает высочайшую плотность вычислений.

Сама стойка Dell PowerRack 9100 соответствует стандарту ORv3. Она поддерживает работу с оборудованием суммарной мощностью более 300 кВт. Реализовано прямое жидкостное охлаждение, которое охватывает как CPU, так и GPU. Интегрированный контроллер удалённого доступа Dell (iDRAC) позволяет настраивать, обновлять и контролировать серверы PowerEdge дистанционно из любой точки с подключением к сети.

Источник изображения: Dell

В целом, как отмечает Dell, переход на платформу Vera Rubin обеспечивает 50-% прирост объёма памяти в расчёте на сокет и GPU по сравнению с решениями NVIDIA предыдущего поколения. В сочетании с библиотеками NVIDIA CUDA-X это даёт предприятиям возможность запускать крупные ИИ-модели и симуляции полностью в оперативной памяти. Сервер предназначен для решения сложных задач, таких как, например, молекулярное моделирование. Поставки PowerEdge XE8812 планируется организовать в начале следующего года.

NVIDIA объявила о разработке по всей Европе 35 суперкомпьютеров на базе её чипов, которые позволят более 3 млн исследователей ускорить проведение научных исследований и внедрение промышленных инноваций в сфере ИИ. Это крупнейшее за год расширение в Европе сети суперкомпьютеров, охватывающее национальные суперкомпьютерные центры, ИИ-фабрики и академические исследовательские институты. Эти системы будут поддерживать исследования в области климатологии, здравоохранения, декарбонизации чистой энергетики, квантовых вычислений и фундаментальной науки.

Работу большей части европейских ИИ-фабрик обеспечивают платформы Blackwell и Hopper, при этом с прошлого года было развернуто или анонсировано 800 Эфлопс вычислительных мощностей для ИИ. Эти суперкомпьютеры, включая обновлённый EuroHPC MareNostrum5 AI Барселонского суперкомпьютерного центра (BSC-CNS), Blue Swan (BavariaAI), IT4LIA, HammerHAI Центра высокопроизводительных вычислений в Штутгарте (HLRS) и ИИ-фабрика Mimer Национальной академической суперкомпьютерной инфраструктуры Швеции (NAISS), основаны на передовой ИИ-инфраструктуре NVIDIA, говорит компания.

Так, суперкомпьютер MareNostrum 5 будет дооснащён системами GB300 NVL72 и GB200 NVL4, объединённых интерконнектом NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand. Система, обеспечивающая производительность до 20 Эфлопс при обучении ИИ и 33 Эфлопс при ИИ-инференсе, позволит ускорить работу генеративного ИИ, климатическое моделирование, исследования в области здравоохранения и биотехнологий, устойчивого сельского хозяйства, энергетических систем и госсервисов.

Источник изображения: NVIDIA

Система Blue Swan (BavariaAI) добавит 1 тыс. ускорителей (GB200 NVL4 и Quantum-2 InfiniBand) суперкомпьютерным центрам FAU Erlangen и LRZ. Платформа обеспечит производительность до 11 Эфлопс при обучении ИИ и 22 Эфлопс при ИИ-инференсе. Она будет поддерживать инициативу Баварии по созданию базовых моделей, продвигая открытые мультимодальные модели для науки, государственного управления, исследований в области здравоохранения, робототехники и т.д.

HammerHAI (HLRS) представляет собой первую в Германии ИИ-фабрику с более чем 850 GPU на базе GB200 NVL4 с Quantum-X800 InfiniBand. Суперкомпьютер HammerHAI, обеспечивающий производительность до 8 Эфлопс при обучении ИИ и 15 Эфлопс при ИИ-инференсе, обеспечит исследователям и промышленным пользователям безопасную ИИ-инфраструктуру для инженерного моделирования, инференса и научных исследования.

Суперкомпьютер Mimer EuroHPC AI Factory (NAISS), размещённый в Линчёпингском университете (LiU, Швеция), будет использовать 100 систем GB200 NVL4 и сеть ConnectX-8. Обеспечивая производительность до 4 Эфлопс при обучении ИИ и около 7 Эфлопс при ИИ-инференсе, Mimer AI Factory будет способствовать развитию шведской ИИ-экосистемы в таких областях, как биологические науки, материаловедение, автономные системы, доверенный ИИ и т.д. Наконец, ИИ-фабрика IT4LIA с более чем 8 тыс. GPU на базе GB200 NVL4 с Quantum-X800 InfiniBand и ПО NVIDIA AI Enterprise обеспечивает производительность в размере 82 Эфлопс при обучении ИИ и 164 Эфлопс при ИИ-инференсе.