Французский ИИ-стартап Mistral объявил об успешном завершении раунда финансирования серии D, в ходе которого он привлёк €3 млрд с оценкой рыночной стоимости более €21 млрд, что, по его словам, стало крупнейшим раундом привлечения акционерного капитала, когда-либо проводившимся европейской технологической компанией.

Раунд возглавила Samsung Electronics, к которой присоединились совладельцы фонда Scaleup Europe, управляемого EQT, и существующий инвестор PSG Equity. В раунде приняли участие действующие инвесторы, включая a16z, ASML, Belfius, BNP Paribas CIB. В качестве новых инвесторов к раунду присоединились Advent, фонды и счета, управляемые BlackRock, а также Великое герцогство Люксембург.

Источник изображения: Mistral

Благодаря проведённому раунду оценка рыночной стоимости Mistral выросла почти в два раза с €11,7 млрд, полученной после проведения раунда серии С в сентябре 2025 года, который возглавила ASML. В том раунде также приняли участие NVIDIA и Андреессен Горовиц (Andreessen Horowitz).

Привлечённые средства позволят Mistral расширить инфраструктуру и ускорить коммерческий рост и международное присутствие. В настоящее время компания работает в 20 странах и поддерживает более 125 критически важных ИИ-систем на предприятиях по всему миру, включая Airbus, ASML и HSBC.

Основанная в 2023 году Mistral позиционирует себя в качестве европейской альтернативы крупным американским ИИ-компаниям OpenAI и Anthropic. Хотя масштабы, конечно, несопоставимы. В июне PitchBook сообщала, что компания привлекла около $4 млрд инвестиций, тогда как OpenAI привлекла $186 млрд, а Anthropic — $161,25 млрд. Рыночная стоимость OpenAI по итогам раунда в марте составила $852 млрд, а Anthropic после раунда финансирования H, завершённого в мае, оценивается в $965 млрд.

Как отметила Mistral, во время первой волны внедрения генеративного ИИ главным вопросом было то, кто сможет создать самую мощную модель. А сейчас организации и правительства задаются другим вопросом: как использовать возможности ИИ для решения своих критически важных задач, не отказываясь от контроля над инфраструктурой и контуром сбора данных.

Mistral утверждает, что является единственной компанией в мире в сфере ИИ, которая создаёт полный пакет решений, необходимых для ответа на этот вопрос: модели с открытым исходным кодом, инфраструктуру и вычислительные мощности, на которых они работают, а также продукты, которые позволяют внедрять их в производство; это гарантирует, что клиенты никогда не будут привязаны к планам одного поставщика, ценам или доступности.

Комплексный и открытый подход компании, как утверждается, также позволяет организациям использовать ИТ-технологии, не раскрывая свои наиболее ценные данные, рабочие процессы и институциональные знания никому за пределами своих собственных стен. Это то, что делает стек от Mistral суверенным ИИ-слоем. Это означает сохранение контроля в четырёх измерениях: данные, которые остаются в пределах границ организации, управляемые и настраиваемые модели, частные и предсказуемые вычисления и производственные системы, которые полностью контролируются и поддаются аудиту.

ИИ-стартап Anthropic подписал соглашения общей суммой порядка $517 млрд за последние 11 мес. По данным The Information, компилировавшей соответствующие сведения с октября 2025 года, речь идёт о 14,8 ГВт вычислительных мощностей, которыми компания будет пользоваться в ближайшие годы. По данным источника, пожелавшего сохранить анонимность, ещё раньше компания также зарезервировала от 1 до 2 ГВт мощностей.

В последнее время Anthropic быстро наращивает свои вычислительные ресурсы. В конце августа заключено соглашение с Nscale на сумму $45 млрд, а до этого компания подписала с американскими застройщиками более дюжины писем о намерениях, касающихся аренды ЦОД. Кроме того, заключено соглашение на 191 МВт с Riot Platforms на $9,1 млрд. Наконец, компания заключила соглашение с Google на $200 млрд о поставке TPU-ускорителей — эту продукцию Anthropic сможет использовать самостоятельно, без прямого участия Google.

Источник изображения: Brecht Corbeel/unsplash.com

Компания не только арендует дата-центры, но и пользуется услугами облачных провайдеров для получения дополнительных вычислительных мощностей. Крупные сделки по их аренде были заключены с Akamai, AWS (с использованием ускорителей Trainium), крупная сделка на $50 млрд заключена с облачной компанией Fluidstack. Дополнительно известно о сделках со SpaceX/xAI, Google Cloud, Lambda, Volta Infra, CoreWeave, AMD и Microsoft.

Ранее инвесторам сообщалось, что компания намерена арендовать за $180 млрд серверы до 2029 года. Впрочем, с тех пор сумма, вероятно, значительно выросла. По данным The Information, она уже превысила полтриллиона долларов. Впрочем, издание признаёт, что могут быть и прочие сделки, о которых не сообщалось публично. Крупнейшими поставщиками вычислительных мощностей для Anthropic стали Google и AWS, совокупно они обеспечат 11 ГВт.

Команда разработчиков «Яндекса» сообщила о запуске «Алисы AI» для бизнеса — ИИ-ассистента для решения задач в корпоративной среде.

«Алиса AI» для бизнеса помогает автоматизировать рабочую рутину: подготовить материалы к встрече, собрать регулярный отчёт из писем и документов, распределить задачи по исполнителям, составить инструкции на основе базы данных компании и многое другое. Решение развёрнуто в облачном окружении «Яндекс 360» и позволяет использовать корпоративные знания, к которым у сотрудника есть доступ, а также подключённые рабочие инструменты: «Почту», «Диск», «Календарь», «Трекер», «Вики» и внешние системы — «Битрикс24», «Спарк», amoCRM, «1С».

Отличительной особенностью бизнес-версии «Алисы AI» является безопасность: система функционирует в отдельном пространстве — корпоративные данные в нём отделены от личных. При этом обеспечивается полный контроль над доступами: администратор может управлять подключением сотрудников и правами доступа. Поддерживается вход через корпоративные учётные записи (SSO). Использование данных организации для обучения ИИ-моделей запрещено по умолчанию.

Источник изображения: 360.yandex.ru/business/alice-business

В дополнение к готовому решению в ближайшем будущем на платформе Yandex Cloud появится настраиваемое — для компаний с дополнительными требованиями к безопасности и хранению данных. Они смогут использовать ассистента по гибридной модели или развернуть его во внутренней инфраструктуре организации. Также в этой версии можно будет создавать собственные навыки и плагины.

По статистике Министерства промышленности и информационных технологий Китая (MIIT), к концу июня текущего года общая мощность ИИ-вычислений в стране составила 2185 Эфлопс. Это на 177 % больше, чем годом ранее. А к концу июля, по данным Национальной комиссии по развитию и реформам, они превысили 2450 Эфлопс. В дальнейшем ожидается их кратное увеличение, сообщает SCMP. КНР намерена развёртывать ИИ-кластеры по 100 тыс. ускорителей и стремительно наращивать национальные ИИ-мощности в следующие пять лет.

Пока же власти наращивают инвестиции в инфраструктуру, необходимую для реализации этих амбициозных планов с сфере искусственного интеллекта. MIIT в своём отраслевом пятилетнем плане поставило цель добиться мощности ИИ-вычислений на уровне 9800 Эфлопс (9,8 Зфлопс) к 2030 году. На развитие информационной инфраструктуры в 2026–2023 гг. намерены потратить ¥3,7 трлн ($532 млрд).

В частности, планом предусматривается «упорядоченное развёртывание» кластеров интеллектуальных вычислений по 10 тыс. ИИ-ускорителей, а также объектов по 100 тыс. и более ускорителей. В то же время будут создаваться специальные вычислительные мощности для инференса, адаптированные под различные задачи и отрасли. Также предполагается развитие инфраструктуры с учётом использования ИИ-чипов китайского производства.

Источник изображения: Road Trip with Raj/unsplash.com

Новые цели — продолжение курса на активное наращивание ИИ-инфраструктуры страны. MIIT сообщает, что на конец июня страна построила 52 объекта для ИИ-вычислений за год, каждый из которых оснащён более 10 тыс. ИИ-ускорителей. Другими словами, для достижения поставленной Китаем на 2030 год цели, стране придётся нарастить вычислительные мощности более чем вчетверо.

Расширение инфраструктуры тесно связано с инициированным в 2022 году проектом «Восточные данные — западные вычисления» (East Data, West Computing), предполагающие перенос вычислительных нагрузок из восточных регионов с высокой плотностью населения и дефицитом земли и энергоресурсов, на западные территории, где земля дешева, а энергии в достатке.

С тех пор Китай уже создал сеть из восьми национальных вычислительных центров, 10 кластеров ЦОД и трёх регионов, делающих акцент на координации вычислительной инфраструктуры с энергоснабжением. Впрочем, пока соответствующая программа не вполне оправдала себя — дата-центры простаивают, а для продажи их мощностей приходится прикладывать усилия.

Компания ASUS анонсировала сервер ESC8000-E12P в форм-факторе 4U, предназначенный для выполнения различных задач в области ИИ, включая инференс и визуальные вычисления. Новинка построена на модульной архитектуре NVIDIA MGX с использованием процессоров Intel Xeon 6 поколения Granite Rapids-SP.

Машина имеет двухсокетную конфигурацию: могут устанавливаться чипы Xeon 6500/6700 в исполнении LGA 4710 с показателем TDP до 350 Вт. Доступны 32 слота для модулей оперативной памяти DDR5-6400/5200 RDIMM/3DS RDIMM суммарным объёмом до 8 Тбайт. Во фронтальной части находятся восемь отсеков для SFF-накопителей NVMe с возможностью горячей замены. Кроме того, есть два внутренних коннектора для SSD типоразмера M.2 22110 с интерфейсом PCIe 5.0 x4.

Сервер располагает восемью слотами PCIe 5.0 x16 для двухслотовых ИИ-ускорителей FHFL, таких как NVIDIA H200, NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition, NVIDIA RTX Pro 4500 Blackwell Server Edition и Intel Gaud3. Кроме того, реализованы пять слотов PCIe 5.0 x16 для карт NIC/BlueField-3 (FHFL) и один разъём PCIe 5.0 x16 (FHHL). В оснащение входят два сетевых порта 10GbE RJ45 на основе контроллера Intel X710-AT2 и выделенный сетевой порт управления 1GbE RJ45.

Источник изображения: ASUS

Новинка оборудована воздушным охлаждением. За питание отвечают четыре блока мощностью 3200 Вт с резервированием и сертификатом 80 PLUS Titanium. Предусмотрены порты USB 3.0 и Mini DisplayPort. Габариты составляют 800 × 439,5 × 175 мм, масса — 45 кг. Диапазон рабочих температур простирается от +10 до +35 °C.

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.