Компания Tencent подписала свою крупнейшую за пределами Китая сделку об аренде вычислительных мощностей — с американским облачным провайдером Oracle. Речь идёт о доступе к более 100 тыс. передовых ИИ-чипов, сообщает The Financial Times. По данным источников, на которые ссылается издание, знакомых с ситуацией, китайский IT-гигант в текущем году договорился о пятилетней аренде в многочисленных дата-центрах Oracle в Юго-Восточной Азии.

Согласно имеющимся данным, сделка оценивается в $7 млрд, авансом будет выплачено около 30 % от этой суммы. Её участники новость пока не комментируют, однако само заключение такого договора наглядно свидетельствует о растущих потребностях Tencent в вычислительных мощностях для дальнейшего расширения своего ИИ-бизнеса. Компания наращивает инвестиции в разработку и внедрение ИИ-моделей. В конце прошлого года компания уже заключила сделку с японским неооблаком Datasection о доступе к десяткам тысяч подсанкционных чипов NVIDIA B200/B300.

Китайские компании стремятся обеспечить себе доступ к ИИ-чипам на фоне ужесточения экспортных ограничений США и продвижения Пекином китайских альтернатив американским ИИ-ускорителям. На днях Huawei уже заявила, что в самой КНР ускорители компании обошли по продажам продукцию NVIDIA.

Источник изображения: Ruthson Zimmerman/unsplash.com

Каким образом нынешняя сделка оформлена в правовом и политическом полях, не уточняется. В ноябре 2025 года сообщалось, что китайская INF Tech обошла санкции США на доступ к ИИ-чипам NVIDIA Blackwell через индонезийское облако. Тогда же появились данные, что Alibaba и ByteDance стали тренировать передовые ИИ-модели в ЦОД Юго-Восточной Азии, а в марте 2026 года ByteDance заключила соглашение с Aolani Cloud, развернувшей в Малайзии инфраструктуру с примерно 36 тыс. NVIDIA B200. При этом сообщалось, что ещё с февраля 2025 года Aolani сдаёт ByteDance в аренду серверы с NVIDIA H100.

Однако американские власти и их азиатские партнёры относятся к подобным сделкам не вполне лояльно. В апреле сообщалось, что Bridge Data Centres выгнала из своих ЦОД сингапурское ИИ-неооблако Megaspeed, подозреваемое в нарушении антикитайских санкций США. Каким образом на этом фоне будет обеспечено взаимодействие Tencent и Oracle, данных пока нет.

В подготовленных перед IPO документах компания Anthropic раскрыла подробности партнёрства с технологическим компаниями. В их числе — Broadcom, взаимодействие с которой охватывает поставки вычислительных мощностей, аренду оборудования и финансирование. Это отличает Broadcom от прочих партнёров вроде Amazon и Microsoft, в основном предоставляющей облачную инфраструктуру и каналы распространения ИИ-модели Claude, сообщает CNBC.

В рамках комплексного взаимодействия, раскрытого в документах для IPO, Broadcom согласилась одолжить Anthropic до $42 млрд для финансирования расходов на инфраструктуру. В ответ Anthropic, вероятно, станет крупнейшим клиентом Broadcom в ключевом для последней бизнесе по разработке чипов. Это типичный пример перекрёстных вложений компаний друг в друга, такие примеры на рынке вызывают обеспокоенность у многих отраслевых экспертов и инвесторов.

В рамках финансирования Broadcom может привлечь отдельного партнёра для выделения Anthropic средств, а долг впоследствии может быть конвертирован в акции последней. Anthropic отметила в документах для IPO, что не намерена продавать какие-либо долговые бумаги другим инвесторам до завершения выхода на биржу.

Предполагается выпуск Anthropic конвертируемых облигаций, которые призваны обеспечить финансирование приблизительно трети из $125,2 млрд, которые ИИ-стартап обязался потратить на пятилетнюю аренду оборудования на основе TPU Google. Ранее Google и Broadcom совместно работали над несколькими поколениями TPU.

Источник изображения: Anthropic

Предложенная Broadcom схема финансирования во многом дублирует подход NVIDIA — в последние годы эта компания нередко стимулировала продажи чипов из собственного кармана. Действия Broadcom в качестве поставщика оборудования и финансового партнёра, согласно документам самой Anthropic, могут привести к конфликту интересов, который может сказаться на способности последней получать доступ к необходимым вычислительным мощностям. Кроме того, решения Broadcom, связанные с ценами и оборудованием, могут сказаться на способности Anthropic купить достаточно вычислительной инфраструктуры.

Что касается конвертируемых долговых обязательств, Anthropic сообщила, что в апреле 2026 года внесла деньги на специальный ограниченный счёт в интересах Broadcom, при определённых обстоятельствах, возможно, потребуется внести на него дополнительные деньги. Компания предупредила, что к досрочному требованию оплатить значительную часть арендных обязательств могут привести некоторые нарушения условий оплаты или другие факторы. Одновременно это может ограничить возможность использования кредитной линии на $42 млрд для покрытия таких обязательств.

Тем не менее, Anthropic, вероятно, станет крупнейшим клиентом Broadcom по объёму получаемых вычислительных мощностей. Последняя прогнозирует выручки от продажи ИИ-чипов в 2027 финансовом году в объёме порядка $115 млрд, и $230 млрд — в 2028 финансовом году.

В октябре прошлого года Anthropic заключила сделку с Google, обеспечивающую ей доступ к ИИ-ресурсам мощностью более 1 ГВт с возможностью использования до 1 млн TPU. После этого компании расширили партнёрство при участии Broadcom, договорившись о предоставлении Anthropic 3,5 ГВт ИИ-мощностей на базе Google TPU. Согласно инвестиционному соглашению, Google Cloud предоставит Anthropic ещё 5 ГВт мощностей в течение следующих пяти лет с возможностью дальнейшего масштабирования. Пятилетнее соглашение может стоить около $200 млрд по подсчётам The Financial Times. Это отдельное, более широкое обязательство Anthropic в отношении Google, напрямую не связанное с новым займом.

Traysar, занимающийся технологиями создания подземной инфраструктуры в интересах американских военных, объединил усилия со специалистом по периферийным вычислениям — компанией Armada для размещения суверенных вычислительных ИИ-мощностей под землёй, сообщает Datacenter Dynamics. Traysar представила буровую платформу Terminus на основе грузового автомобиля, предназначенную для развёртывания подземной инфраструктуры.

Компании намерены объединить компетенции Traysar в сфере подземных систем с модульными дата-центрами Armada. В частности, они рассчитывают изучить возможность внедрения интегрированных подземных решений для защищённых ИИ-вычислений, командования и управления, обеспечения связи и выполнения критически важных для США нагрузок. По данным компаний, распределённые подземные проекты можно объединить в суверенную сеть Sovereign AI Grid таким образом, чтобы критически важные рабочие нагрузки никогда не зависели от единственного объекта.

По словам Traysar, нельзя, чтобы инфраструктура нового поколения была уязвимой. Платформа Terminus превращает земную кору в защитный слой для оборудования, от которого Америка более всего зависит. Объединив возможности Traysar по созданию подземных объектов и их эксплуатации с решениями Armada по внедрению мощной вычислительной инфраструктуры практически в любой локации, компании задают новый стандарт отказоустойчивости вычислительных решений, которые будут скрыты, защищены и работоспособны даже в случаях, когда наземная инфраструктура перестанет функционировать.

Источник изображения: Traysar

Armada известна своими модульными периферийными ЦОД, которые можно размещать там, где доступно электричество. Ранее её наработками уже пользовались американские военные, в т.ч. ВМС США в ходе учений UNITAS. Выпускаются разные варианты модульных ЦОД Armada, недавно она представила крупнейшую на сегодня 10-МВт модель Orion. Второй по величине модуль — Leviathan с мощностью 1,77 МВт. В мае Armada привлекла $230 млн на расширение выпуска модульных ЦОД.

В Armada заявляют, что ИИ-инфраструктуру ожидает «распределённое, суверенное и отказоустойчивое будущее». Платформа Terminus обеспечивает проекту «новое измерение». Вместе компании способны разместить под землёй полностью суверенный ИИ-узел с изоляцией от внешних сетей. Он будет находиться поблизости от задачи, которую поддерживает и обеспечивать работу даже в том случае, если на поверхности инфраструктура не сможет функционировать.

В апреле появилась информация, что Microsoft намекнула на строительство защищённых дата-центров на фоне событий на Ближнем Востоке.

Согласно данным доклада Global Technology Report, представленного консалтинговой компанией Bain & Company, к 2031 году ИИ-индустрия должна обеспечивать $6 трлн ежегодной выручки. Это необходимо, чтобы продолжить оплачивать инфраструктуру, достаточную для удовлетворения ожидаемого спроса, сообщает The Register.

Для получения таких средств потребуются новые, нестандартные способы применения искусственного интеллекта — речь уже не идёт о простом повышении эффективности работы сотрудников. По словам авторов доклада, огромный спрос на ИИ-инфраструктуру обеспечил новый импульс индустрии аппаратного обеспечения. Быстро растёт производство HBM, развиваются технологии корпусирования чипов, растёт рынок кастомных решений и ASIC.

Ранее сообщалось, что огромные расходы на ИИ фактически помогают экономике США избежать рецессии, а строительство инфраструктуры для ЦОД и разработка ИИ-моделей стали единственными по-настоящему значимыми векторами роста. Bain & Company отмечает «гонку вооружений» среди облачных гиперскейлеров за ИИ-мощности. Совокупные капитальные затраты Microsoft, Google, Amazon, Meta✴ и Oracle в 2026 году могут составить $780 млрд, т.е. почти впятеро больше, чем тремя годами ранее.

Источник изображения: RONNAKORN TRIRAGANON/unsplash.com

К 2031 году ежегодные расходы на ИИ-инфраструктуру могут достичь $1,5 трлн — это приблизительно соответствует прогнозам Omdia, говорившей об $1,6 трлн к 2030 году. Сумма в $6 трлн основана на предположении Bain о том, что капитальные издержки составят порядка 25 % от выручки индустрии.

Предполагается, что сфера применений ИИ в традиционных для этого сферах обеспечит выручку на уровне $1,2–$1,8 трлн. В том числе речь идёт о потребительских ИИ-сервисах с выручкой от подписок и рекламы и корпоративных сервисов, применяемых для разработки ПО, продаж, маркетинга, обслуживания клиентов и в IT-операциях. Другими словами, необходимо найти новые сферы применения, которые будут приносить ещё $4,2 трлн выручки.

В докладе отмечены четыре возможные категории. Так, ИИ-модели постепенно заменяют традиционные поисковые системы и обеспечивают интеграцию рекламы, что позволит получать $100–$200 млрд дополнительно. ИИ для автономных автомобилей, грузовиков и беспилотников, а также систем промышленной автоматизации позволят создавать новые продукты и сервисы, приносящие ещё приблизительно по $400 млрд. Сфера «физического» ИИ с симуляциями, цифровыми двойниками и робототехникой может приносить до $900 млрд. Всего три категории потенциально обеспечат до $1,5 трлн.

Остальные средства должны поступить от «новых продуктов и способов применения, которых пока ещё не существует». В эту категорию входит создание новых лекарств с помощью ИИ, сервисы поддержки психического здоровья (миллиарды долларов неудовлетворённого спроса), новые решения в сфере материаловедения (в частности, аккумуляторов и полупроводников). Кроме того, ожидается ускорение исследований в самых разных отраслях, от «нейронауки» до термоядерной энергетики.

Аналитики подчёркивают, что современные дискуссии рассматривают в основном повышение производительности сотрудников, но новая экономика ИИ-инфраструктуры требует огромных средств, которые обеспечить простое повышение их показателей не в состоянии. По словам экспертов, отрасли необходима «волна инноваций», более масштабная в сравнении с экономическими изменениями, вызванными приходом мобильных технологий и облачных вычислений.

В отчёте Bain, представленном годом ранее, прогнозировалось, что к 2030 году индустрия должна обеспечить $2 трлн выручки для обеспечения подпитки развивающейся инфраструктуры. Цифра утроилась, и это косвенно свидетельствует о росте инвестиций в ИИ за последние 12 мес. Не исключено, что заявленного показателя в $6 трлн добиться не выйдет, поскольку эксперты неоднократно заявляли, что пока внедрение ИИ не приносит желаемой финансовой отдачи.

Кроме того, не факт, что будут реализованы все проекты строительства ИИ-инфраструктуры. Согласно докладу инвестиционного банка Jefferies, фактически в США строится только половина из запланированных на 2026 год мощностей, а по проектам, ввод в эксплуатацию которых намечен на 2028 год, работы не начались в 80 % случаев. Та же компания в другом отчёте отмечает, что ограничения, связанные с производством чипов, будут ограничивать ввод в эксплуатацию ЦОД в ближайшие годы.

Компания InfoWatch сообщила о выпуске программного комплекса Data Protector, предназначенного для защиты учётных записей пользователей и администраторов, а также данных, хранящихся «в покое» на рабочих станциях и серверах организации.

InfoWatch Data Protector обнаруживает и классифицирует конфиденциальную информацию в корпоративных хранилищах, показывает, где она находится и кто имеет к ней доступ, а также контролирует изменения прав в службах каталогов. Продукт выявляет неиспользуемые учётные записи и скомпрометированные пароли, а также идентифицирует персональные сведения, коммерческую тайну и другие категории данных, определённые политиками организации. Решение помогает разобраться в огромных массивах данных предприятия и понять, где находятся критичные документы и файлы, кто может с ними работать и насколько обоснованы выданные права.

Источник изображения: infowatch.ru

Решение адаптировано для развёртывания в крупных корпоративных средах. InfoWatch Data Protector сканирует хранилища объёмом в сотни терабайт с производительностью до 1 Тбайт в сутки на одной серверной ноде. Возможность горизонтального масштабирования позволяет адаптироваться под растущие объёмы данных без перестройки архитектуры.

InfoWatch Data Protector может использоваться как самостоятельный инструмент, так и в составе DLP-системы InfoWatch Traffic Monitor. Внедрение продукта позволяет выполнить требования регуляторов и обеспечить соответствие IT-инфраструктуры федеральному закону № 152‑ФЗ «О персональных данных» и приказу ФСТЭК России № 21 «Об утверждении Состава и содержания организационных и технических мер по обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных».

Американские экспортные ограничения не помешали Huawei заполнить освободившуюся на китайском рынке нишу. По словам главы компании Эрика Сюя (Eric Xu), по продажам в Китае чипы Ascend обогнали продукцию NVIDIA, сообщает The Register.

В пресс-релизе компании отмечается, что статистику о рыночной доле NVIDIA в КНР собрать непросто, но, судя по полученным Huawei данным, Ascend уже впереди. Сюй отметил, что его соотечественники остро ощущают, когда следует действовать быстро и не принимают будущее, в котором кто-то извне будет принимать решения, сможет ли КНР получать доступ к определённым продуктам.

Администрация Трампа после прихода к власти в США постепенно смягчила ограничения на поставки американских ускорителей в Китай, а к концу прошлого года даже объявила о разрешении продаж ускорителей NVIDIA H200. Тем не менее, решение было принято с опозданием. Пока NVIDIA ожидала разрешения, Пекин, озабоченный запретом на поставку менее производительных H20 ранее в том же году, начал принимать экстренные меры. Чиновники начали стимулировать переход китайских компаний на ускорители местного производства. В ходе финансового отчёта NVIDIA за II квартал было озвучено, что компания начала поставки небольших партий H200 в регион, но на эти поставки пришлось менее 1 % выручки компании от бизнеса ЦОД.

Сюй подчеркнул, что китайские ускорители не такие производительные, как импортные, зато их поставки гарантированы, поэтому для правительства КНР и Huawei совершенно очевидно, что необходимо стремиться к полной самостоятельности в производстве чипов и суверенитету цепочки поставок для выпуска полупроводников в целом.

Источник изображения: Huawei

Хотя по формальным признакам новейшие ускорители Huawei всё ещё уступают продуктам NVIDIA и AMD, это компенсируется масштабами внедрения. Компания представила кластер Atlas 950 SuperCluster на сотни тысяч чипов, а новая архитектура поддерживает обучение и инференс моделей с триллионами параметров и масштабирование до миллиона ускорителей. На днях Huawei представила Atlas 960E SuperPoD на базе UnifiedBus и технологии NPO (Near-Packaged Optics).

Впрочем, Сюй признал, что за пределами Китая Huawei, вероятно, ещё некоторое время не будет рассматриваться как угроза NVIDIA, поскольку у компании недостаточно производственных мощностей для удовлетворения спроса даже в Китае. Расширение присутствия за рубежом пока не планируется, поскольку приоритет отдаётся китайским заказчикам. При этом бизнесмен признал, что ведутся поставки ограниченному числу заказчиков за рубежом.

Переходу на продукты Huawei способствует не только давление китайских властей, поощряющих это, но и изменение программных подходов. Например, с чипами Huawei более года работает DeepSeek. Как считают в HiSilicon, входящей в структуру Huawei, основное препятствие было связано не с аппаратной частью. Речь шла о программном «барьере» для ускорителей Ascend и продуктов других компаний помимо NVIDIA. В компании отметили, что ситуация изменилась за последние 18 мес.

Если ещё два года назад обучение ИИ осуществлялось в основном с помощью фреймворка PyTorch поверх экосистемы CUDA, то теперь изменения в архитектуре ИИ-моделей подтолкнули разработчиков к пересмотру подходов и снижению зависимости от специальных возможностей CUDA. Передовые ИИ-лаборатории более не считают экосистему CUDA такой важной, как два года назад. В связи с этим DeepSeek на днях представила набор программных инструментов, призванных упростить использование Huawei Ascend и другим ИИ-разработчикам.

Huawei же ускоряет разработку новых чипов. В начале 2027 года выйдут ИИ-ускорители Huawei Ascend 960DT, а в III квартале должна появиться модель Ascend 960PR. В 2028 году ожидается ускоритель Ascend 970 с 288 Гбайт памяти с пропускной способностью 14,4 Тбайт/с.

Компания AMD анонсировала специализированный агентный ИИ-инструмент под названием Ross: это интерактивный помощник, призванный упростить создание различных встраиваемых систем. Ross, как утверждается, охватывает весь процесс разработки — от проектирования печатных плат, анализа схем и отладки до оптимизации, написания сопутствующего софта и развёртывания.

В отличие от обычных чат-ботов и ассистентов по программированию, Ross глубоко интегрирован в экосистему AMD. При помощи запросов на естественном языке разработчики могут искать документацию и необходимые инструменты, выполнять те или иные команды, внедрять проверенные рабочие процессы и пр. При этом Ross предоставляет командам возможность гибко использовать предпочитаемые ими большие языковые модели (LLM) и интегрированные среды разработки (IDE).

Источник изображений: AMD

Одним из компонентов Ross является специализированная база знаний. Она содержит руководства пользователя, инструкции по продуктам, технические документы, примечания к приложениям и пр. Доступ к информации может предоставляться через облако или в локальной среде.

Кроме того, разработчикам доступны навыки ИИ-агентов (Agent Skills): это открытые, подготовленные специалистами файлы в формате Markdown, которые содержат проверенные и готовые к повторному использованию методики для решения типовых задач проектирования. Такие навыки помогают большой языковой модели шаг за шагом выполнять сложные рабочие процессы — например, оптимизировать временные параметры схемы или перестраивать код на C++ для повышения производительности в среде Vitis HLS.

Примеры готовых проектов помогут понять, как навыки агентов могут использоваться в реальных встраиваемых системах. Среди других функций Ross названы возможность оптимизации конструкции микросхем и создания необходимого софта, оценка потребляемой мощности и пр.

В целом, как подчёркивается, Ross — это не просто ИИ-помощник для программирования, наложенный поверх стандартных средств разработки. Новый ассистент объединяет инструменты AMD Embedded, экспертные знания и готовые рабочие процессы в едином интерфейсе. Ross предоставляет контекстные рекомендации и функции автоматизацию, которые не в состоянии обеспечить стандартные ИИ-помощники.

1 октября в России отмечается День работников центров обработки данных (ЦОД). Это профессиональный праздник специалистов, отвечающих за проектирование, строительство и эксплуатацию современной цифровой инфраструктуры.

История праздника начинается в 2022 году, когда Ассоциация участников отрасли ЦОД учредила его в память о знаменательном событии — именно 1 октября 1959 года издан приказ №597 «О создании Вычислительного центра при Госплане СССР», а позже для него построили в Москве специальное здание, ставшее предшественником современных ЦОД России.

Всего за несколько последних лет отрасль ЦОД изменилась до неузнаваемости. На новейших дата-центрах держится вся цифровая экономика, от облаков и банковских систем до телеком-индустрии, онлайн-сервисов всех профилей и корпоративной IT-инфрастурктуры, которая строится как на собственных мощностях компаний, так и на облачных площадках.

Источник изображения: ThisisEngineering/unsplash.com

Новый импульс к развитию отрасль ЦОД получила после широкого распространения ИИ-технологий. Для обучения и работы ИИ требуются огромные вычислительные ресурсы и необъятная память, поэтому создание новых дата-центров становятся одним из ключевых векторов технологического развития.

За инфраструктурой ЦОД стоят люди — строители, инженеры, программисты, энергетики, системные администраторы и специалисты по информационной безопасности, а также представители многих других профессий. Все они обеспечивают бесперебойную работу ЦОД.

Желаем вам бесперебойной работы всех систем и новых профессиональных достижений!

Российский разработчик и производитель оборудования OpenYard анонсировал GPU-серверы семейства RG2D4 для задач машинного обучения и ИИ, обработки больших данных, видеоаналитики, визуальных вычислений и других ресурсоёмких приложений. Дебютировали модели RG2D4I и RG2D4A, построенные на аппаратной платформе Intel и AMD соответственно.

Все новинки выполнены в форм-факторе 2U. Возможна установка до восьми ускорителей NVIDIA H100 NVL или NVIDIA L40s либо до четырёх изделий NVIDIA H200 NVL или NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Доступны также два дополнительных слота PCIe 5.0 x16 для низкопрофильных карт расширения, например, сетевых адаптеров.

Модель RG2D4I рассчитана на два процессора Intel Xeon 6500/6700 поколения Granite Rapids-SP. Реализованы 24 слота для модулей оперативной памяти DDR5-8000 MRDIMM суммарным объёмом до 3 Тбайт. В свою очередь, модификация RG2D4A позволяет задействовать два чипа AMD EPYC 9004 Genoa или EPYC 9005 Turin. Могут быть установлены до 24 модулей DDR5 RDIMM (до 3 Тбайт).

Оба сервера оборудованы восемью фронтальными отсеками для SFF-накопителей NVMe/SATA/SAS с возможностью горячей замены. Имеются аппаратный RAID-контроллер с поддержкой RAID 0/1/5/6/10/50/60 и контроллер ASPEED AST2600. В оснащение включены два сетевых порта 10GbE RJ45 (Broadcom BCM57416), выделенный сетевой порт управления 1GbE RJ45, аналоговый разъём D-Sub, два порта USB 3.0 Type-A. В качестве опции доступны адаптеры 10/25/40/100/200/400GbE и FC16/32.

Источник изображения: OpenYard

Питание обеспечивают два блока с резервирование мощностью 3000 Вт (80 PLUS Platinum). Габариты устройств составляют 448 × 87,5 × 962 мм. Применена система воздушного охлаждения; диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C.

Компания Meta✴ объявила о запуске нового направления бизнеса в сфере ИИ, рассчитанное на корпоративных клиентов. Meta✴ Enterprise Platform призвана помочь компаниям в использовании ИИ для роста и трансформации новыми способами.

В частности, платформа использует передовые модели Meta✴, её ИИ-агентов, необъятную инфраструктуру компании, а также опыт взаимодействия с многочисленными бизнесами. Компания рассчитывает сфокусироваться на обеспечении клиентов полным стеком технологий, включая агента Muse, Meta✴ Business Agent, Muse API, Muse Code и другие продукты.

Проект возглавит Чирантан «Си Джей» Десаи (Chirantan “CJ” Desai), который станет напрямую подчиняться главе компании Марку Цукербергу (Mark Zuckerberg). У Десаи уже есть опыт создания полностекового ПО и реализации проектов в сфере ИИ, инфраструктуры, бизнес-приложений и безопасности. До перехода в Meta✴ он занимал пост генерального директора и президента MongoDB, имеет опыт работы в Cloudflare, и около восьми лет — в ServiceNow, в том числе на постах президента и операционного директора.

Источник изображения: Tim van der Kuip/unsplash.com

По словам Десаи, в ближайшие годы ИИ коренным образом преобразует механизмы того, как компании любых масштабов внедряют инновации, растут, обслуживают клиентов и запускают бизнес-операции. Meta✴ предстоит сыграть уникальную роль, поскольку компания позволяет использовать её передовые ИИ-модели и агентов, и имеет богатый опыт помощи миллионам рекламодателей. Кроме того, она уже помогла масштабировать «сотни миллионов» бизнесов.

Подчёркивается, что Meta✴ Enterprise Platform сфокусируется на превращении своего ИИ-стека в продукты и сервисы, которые компании смогут внедрять в собственных интереса, а в ИИ-алгоритмы Muse изначально интегрированы механизмы защиты и обеспечения конфиденциальности. При этом сразу после публикации новости компанией Meta✴ об уходе главы MongoDB акции последней упали на 17 %.