Вскоре после закрытия раунда финансирования C на $300 млн, поддержанного NVIDIA, компания Etched, занимающаяся разработкой чипов для инференса, привлекла ещё $700 млн, сообщает Silicon Angle. Общая оценка всего за несколько недель выросла с $10,3 млрд до $21 млрд, тогда как в конце 2025 года она составляла около $5 млрд.

Раунд возглавила инвестиционная группа Jane Street, участие в нём приняли Kleiner Perkins, Sequoia, венчурный фонд Andreessen Horowitz, Tiger Global, Bain Capital Ventures и другие инвестиционные структуры. Jane Street также стала первым клиентом Etched. Ранее сообщалось, что уже заключены контракты на поставку чипов для инференса на сумму более $1 млрд.

Источник изображения: Etched

Etched основана в 2021 году для разработки чипов, оптимизированных для моделей-трансформеров, рассчитанных на скалярные операции и умножение матриц, а также способных работать при пониженном напряжении. Первый прототип чипа был выпущен TSMC в этом году, а сейчас компания расширяет собственные ЦОД для тестирования чипов потенциальными клиентами.

Etched ориентируется на поставку стоечных решений с проприетарным межчиповым интерконнектом с низкой задержкой (700 мс против типовых 4 мкс), фирменными водоблоками и кастомным VRM для питания. По словам Etched, для постройки первой серверной стойки «с нуля» компании потребовалось три года. Следующий вариант планируется представить значительно быстрее.

Компания MWS Cloud (входит в МТС Web Services) проанализировала требования к вычислительной инфраструктуре для запуска ведущих мировых и российских больших языковых моделей.

Экспертную оценку прошли популярные открытые модели, выпущенные весной и летом соответствующего года. Для 2025 года рассматривались Kimi K2, gpt-oss-120b, Gemma 3 27B, GLM-4.5V, Qwen3 235B и российская Cotype Pro 2. Для 2026 года — Kimi K3, Qwen3.5 397B, DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash, GLM-5.2, Gemma 4 и Cotype Pro 3. Исследование показало, что средняя стоимость минимального набора ускорителей NVIDIA для запуска одной модели увеличилась в 2,8 раза — с 13,7 млн руб. в 2025 году до 38,8 млн руб. в 2026 году.

Новые ИИ-модели становятся более мощными: они лучше справляются со сложными задачами и могут обрабатывать больше информации в одном запросе. Однако для этого им требуется больше памяти и более производительные GPU. При этом растёт и стоимость самих видеокарт, поэтому развёртывание моделей обходится дороже, пояснили в MWS Cloud результаты исследования.

Источник: MWS Cloud / mws.ru

По словам экспертов MWS Cloud, цены на GPU в России во многом зависят от мирового рынка: глобальная гонка в области ИИ увеличивает спрос на вычислительные мощности и поддерживает рост стоимости ускорителей. Как следствие, развёртывать крупные модели на собственной инфраструктуре становится дороже, однако единого ценового предела, после которого рынок потеряет интерес к ИИ, нет: если покупка оборудования перестаёт окупаться, компании выбирают более компактные модели, оптимизируют вычисления или переходят в облако, где можно платить только за фактически используемые мощности.

Компания Cerebras Systems анонсировала мощные ИИ-ускорители WSE-3 Turbo и стоечную систему на их основе CS-4. Утверждается, что это решение обеспечивает выигрыш в производительности на задачах инференса до 30 раз по сравнению с платформами на базе современных GPU.

Как и оригинальное изделие WSE-3 (Wafer Scale Engine), ускоритель WSE-3 Turbo содержит 4 трлн транзисторов, 900 тыс. ядер и 44 Гбайт памяти SRAM. При производстве по-прежнему применяется 5-нм техпроцесс TSMC, а площадь кремниевой пластины сохранилась на отметке 46 225 мм². При этом пропускная способность памяти поднялась с 21,6 до 43,2 Пбайт/с, а подсистемы ввода-вывода — с 1,2 до 2,4 Тбит/с.

Источник изображений: Cerebras

Производительность в разреженных FP16-вычислениях выросла вдвое — со 125 до 250 Пфлопс, на обычных FP16-операциях — с 12,5 до 25 Пфлопс. Показатель TDP на уровне пластины оценивается в 33 кВт против 15 кВт у WSE-3, на уровне узла — 46 кВт против 23 кВт, а на уровне всей стойки CS-4 — порядка 120–140 кВт. По-видимому, компания просто подняла рабочие частоты — ориентировочно с 1,4 ГГц до 2,8 ГГц.

ИИ-стойка CS-4 выполнена на модульной архитектуре Nexus. Система разделена на три ключевых блока: это вычислительный узел Wafer-Scale Backpack, подсистема питания и IO-подсистема. Такая архитектура упрощает производство, развёртывание, обслуживание и обновление. Отмечается, что Cerebras полностью переосмыслила концепцию ИИ-сервера. В общей сложности в составе CS-4 задействованы три узла Wafer-Scale Backpack, каждый из которых представляет собой автономную сборку с ускорителем, преобразователем питания, прямым жидкостным охлаждением, компонентами высокоскоростного ввода-вывода и управляющей электроникой.

Питание подводится вплотную к чипам (всего около 0,5 мм против 50 мм в традиционных платах с GPU), что почти полностью исключает потери на уровне платы и позволяет подавать больше мощности, повышая частоту работы и скорость генерации токенов. Специальный IO-модуль позволяет соединять пластины WSE-3 Turbo внутри стойки и между стойками без коммутатора: в результате заявленная задержка передачи данных между пластинами находится на уровне всего 2 мкс. Общее быстродействие достигает 750 Пфлопс в разреженных FP16-вычислениях.

В целом, новинка обеспечивает высочайшую производительность. В качестве примера приводится тест на модели GPT-OSS-120B, где система CS-4 показала результат более 4400 токенов в секунду на одного пользователя. Для сравнения, «наиболее производительный на сегодняшний день сервис ИИ-инференса на базе GPU» демонстрирует показатель в 350 токенов в секунду. Утверждается также, что CS-4 выдаёт свыше 1000 токенов в секунду на моделях с более чем 10 трлн параметров. Поставки системы планируется организовать в текущем квартале.

Американская компания Credo Technology Group Holding Ltd, специализирующаяся на создании высокоскоростных решений для передачи данных, объявила о планах по разработке стандартного интерконнекта в рамках проекта OCP (Open Compute Project). Предполагается, что новая технология поможет в решении проблемы «стены памяти» в современных ИИ-системах.

В настоящее время наблюдается значительный разрыв в вычислительных мощностях ИИ-ускорителей и возможностях памяти. Производительность ИИ-ядер растет в разы быстрее, чем пропускная способность шин и модулей памяти. В результате, ускорители большую часть времени простаивают в ожидании данных. Это приводит к неэффективному использованию доступных ресурсов и падению быстродействия всей системы в целом. При этом чипы HBM, которыми оснащаются передовые GPU-карты, остаются не только очень дорогими, но и ограниченными по ёмкости.

Источник изображения: Credo

Для решения проблемы Credo сформировала рабочую группу OCP Open Chiplet Economy (OCE) Lightweight Serial Interconnect (LSI) Workstream. Она займётся стандартизацией высокоэффективного последовательного интерконнекта для связи чиплетов и модулей в составе ИИ-платформ. Предполагается, что новая технология снизит зависимость от НВМ и поможет более полно использовать доступные вычислительные мощности. Разработчики ИИ-систем смогут адаптировать архитектуру под разные модели, потоки данных и характеристики нагрузок. Такой подход, как утверждается, обеспечит увеличение плотности памяти до 25 раз по сравнению с нынешними решениями и позволит поднять пропускную способность на 5 % по отношению к HBM4.

В целом, инициатива будет способствовать переходу к компонуемой инфраструктуре, в которой вычислительные ресурсы, память и хранилища данных могут комбинироваться для достижения оптимальных показателей производительности и экономической эффективности. В рамках проекта Credo предоставит ОСР спецификацию OmniConnect Lightweight AXI Framer.

Расследование, проведённое The Guardian, показало, что заявления Microsoft об ИИ-мощностях компании расходятся с данными о количестве чипов, находящихся в эксплуатации. Ранее, как сообщается, Microsoft рассчитывала установить в ЦОД по всему миру 1,8 млн ИИ-ускорителей к концу 2024 года, но сейчас, в разгар реализации программы по расширению ИИ-мощностей стоимостью $280 млрд, она развернула «всего» 2,2 млн ускорителей, согласно внутренним документам. Это вдвое меньше, чем прогнозировали эксперты.

Такое расхождение в данных может означать, что новейшие дата-центры или ещё не ввели в эксплуатацию, или для них нет достаточного количества чипов. Оценить реальный прогресс компании непросто, в том числе потому, что данные в цепочке поставок NVIDIA хранятся в большом секрете. Как и её клиенты, сама NVIDIA крайне редко раскрывает, сколько чипов и кому она продаёт, а без этого сложно определить, действительно ли отрасль ИИ развивается так, как заявлено.

В последние два года Microsoft заявляет о стремительном строительстве ИИ-инфраструктуры. В прошлом году сообщалось, что к середине 2027 года компания удвоит масштабы своей сети ЦОД. С 2022 года она направила на покупку земли, зданий вычислительную ИИ-инфраструктуру около $280 млрд. Только за последний квартал вложено более $41 млрд. Впрочем, сложно определить, сколько именно ЦОД построено на эти деньги.

Источник изображений: Microsoft

Оценить прогресс можно по косвенным данным. Собственная отчётность Microsoft свидетельствует, что мощность ЦОД компании выросла на 5 ГВт в рамках строительства ИИ-инфраструктуры. Сейчас в компании говорят о наличии сотен ЦОД на пяти континентах. Фактически мощность должна быть ещё выше, поскольку ИИ-инфраструктуру компания строит с 2022 года.

Внутренняя презентация Microsoft за 2024 год свидетельствует, что уже тогда компания якобы располагала 5 ГВт установленной мощности ЦОД. Совокупная мощность на сегодня соответственно может составлять порядка 10 ГВт, но нет данных, все ли эти ЦОД поддерживают ИИ-сервисы или некоторые обслуживают другие облачные сервисы. Впрочем, сама Microsoft утверждает, что в последние годы подавляющая часть капитальных затрат идёт именно на ИИ-инфрастурктуру.

Если предположить, что у Microsoft есть 10 ГВт ИИ ЦОД, у неё должно быть около 6,4 млн ИИ-ускорителей, но некоторые эксперты уверены, что картина несколько иная. По некоторым свидетельствам, мощность ИИ ЦОД Microsoft в 2024 году была на уровне 1,23 ГВт, но если та добавила 5 ГВт ещё, ей потребовалось бы около 4 млн ИИ-ускорителей. Эксперты уверены, что верить стоит прежде всего сторонним данным об устойчивом развитии, поскольку те проверяются независимыми структурами.

В самой Microsoft выкладки The Guardian называют неверными, хотя в чём именно ошибка, не рассказали. Некоторые эксперты считают, что строительство ИИ-мощностей идёт медленнее, чем ожидалось, судя по годовым отчётам компании. Журналисты сообщают, что источники в самой компании подтвердили, что за последний год общее количество ИИ-чипов «почти не изменилось». Отчасти «недостача» может объясняться партнёрством с OpenAI, поскольку некоторые ЦОД Microsoft, связанные с этой компанией, могут не фигурировать во внутренних документах.

Кроме того, некоторые крупные проекты ЦОД, вероятно, ещё не запущены полностью. Например, крупнейший ИИ-проект Microsoft в США — Fairwater в Висконсине и Джорджии. В апреле компания заявила, что ЦОД в Висконсине «вводится в эксплуатацию», но спутниковые снимки свидетельствуют, что работает лишь часть объекта. В мае Microsoft признавала, что Fairwater ещё не запущен.

Также внутренний документ свидетельствует, что у компании меньше чипов NVIDIA Blackwell, чем можно было бы ожидать, исходя из публичных заявлений NVIDIA. По косвенным данным, у Microsoft должно быть около 1 млн таких чипов, но в действительности установлено меньше половины от этого количества. По словам главы Microsoft Сатьи Наделлы (Satya Nadella), главной проблемой является дефицит электроэнергии и проблемы со строительством ЦОД. Т.е. у компании может быть огромное количество чипов на складе, но нет готовых объектов, чтобы разместить их.

Как заявил один из представителей Microsoft, компания использует самые разные чипы, от собственных до разработанных NVIDIA, AMD и Intel, а также другое оборудование, поэтому оценки The Guardian неточны и «основаны на неправильных предположениях, из которых сделаны ошибочные выводы». В The Guardian использовала предложенную учёными методику, согласно которой общую мощность можно разделить на энергопотребление одного ускорителя. Самым распространённым у Microsoft является NVIDIA H100, потребляющий около 700 Вт. Если мощность ЦОД Microsoft составляет 10 ГВт, при простом делении речь моджет идти о 12 млн чипов. Впрочем, у Micrsooft есть немало менее мощных A100 и более энергоёмких Blackwell.

Конечно, такие оценки не учитывают использования систем охлаждения и энергопотребления другого оборудования. По некоторым оценкам, в ИИ ЦОД непосредственно на чипы тратится лишь около 80 % от общего энергопотребления. Другими словами, при мощности 10 ГВт на вычисления может приходиться 8 ГВт. Так, в одном из отчётов Microsoft речь идёт об использовании 89 % ИИ-чипами.

Кроме того, далеко не все чипы относятся к ИИ-ускорителям. Энергии требуют модули памяти, накопители, процессоры и др. Сервер с восемью H100 потребляет до 10 кВт. Если разделить 8 ГВт на 10 кВт, выйдет 800 тыс. серверов или около 6,4 млн чипов. Эксперты считают, что это «консервативная» оценка, поскольку на практике компании вроде Microsoft «перегружают» свои ЦОД, устанавливая больше чипов, чем способна поддержать площадка.

Швейцарская Gravis Robotics AG привлекла $200 млн от SoftBank Group. Это крупнейший в истории раунд финансирования серии A для стартапа, занимающегося строительной робототехникой, сообщает Silicon Angle.

Стартап был выделен в 2022 году из состава Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETHZ). Компания занимается разработкой умных, программно-определяемых систем для управления тяжёлыми экскаваторами. Её программное обеспечение превращает вполне обычную строительную технику в автономное оборудование, способное самостоятельно перемещаться по строительным площадкам и работать без водителя.

Gravis утверждает, что строительным компаниям остро необходимо развитие автоматизации. Пока основное внимание в ИИ-индустрии уделяется инфраструктуре ЦОД, потребность в ИИ существует и в «физической» сфере — в новых домах, дорогах, мостах и электросетях. Из-за нехватки и старения кадров в строительной сфере вопрос автоматизации процессов стоит особенно остро, поскольку строительные компании не успевают реализовать проекты в установленные заранее сроки.

На сегодня строительство — одна из наименее автоматизированных отраслей в мире. В значительной степени она зависит от кадров, способных управлять тяжёлой техникой. Однако внедрение автоматизированных систем в строительстве сталкивается с рядом проблем, отсутствующих в других отраслях. Системы физического ИИ вроде автономных автомобилей и роботов-манипуляторов работают в «статичных средах», где необходимо перемещаться без воздействия на окружающую среду, тогда как тяжёлая строительная техника меняет рельеф, перемещает грунт и др.

Для решения этой проблемы ИИ-модели Gravis обучали в виртуальных средах, которые по возможности точно воспроизводят все тонкости управления экскаватором оператором. По словам компании, человек может слышать звук работы двигателя, ощущать вибрации и реагировать на сопротивление гидравлической системы, чтобы «чувствовать грунт», с которым приходится работать.

Источник изображения: Gravis Robotics

ИИ компании использует аналогичные физические сигналы и интегрирует их в набор телеметрии машины, реагируя на изменение различных факторов с миллисекундной скоростью. В компании заявляют, что не путаются упростить ИИ задачу и фактически наделили его «физической интуицией», позволяющей выполнять реальные работы на строительных площадках с точностью, превосходящей человеческие возможности.

ИИ Gravis управляет системой Gravis Rack, представляющей собой механизм автономного контроля, который можно устанавливать для модернизации машин известных компаний: Caterpillar, John Deere, JCB International, Hitachi и др. По данным стартапа, Gravis Rack обеспечивает 30 % рост производительности в сравнении с ручным управлением машинами, хотя систему можно использовать и как «второго пилота» для человека.

Само оборудование представляет собой плоский прямоугольный модуль, монтируемый на крышу экскаватора. Там расположен не только ИИ-чип, но также камеры и лидар. Дополнительные камеры и лидары устанавливаются на задних мачтах, входящих в комплект системы. Там же устанавливается и GPS-модуль, который дополняется системой навигации GNSS RTS для увеличения точности данных. При некоторых обстоятельствах точность достигает менее дюйма (2,54 см).

По Wi-Fi обеспечивается синхронизация данных Gravis Rack и планшета Slate, который позволяет дистанционно управлять техникой. На экране отображаются данные с датчиков машин в реальном времени с визуальными подсказками. Например, обозначаются водопроводные трубы и другие объекты, которые лучше не трогать. Кроме того, планшет отображает и прочие данные, включая информацию о рельефе и пр. По словам стартапа, Gravis Rack уже применяют на десятках строительных площадок по всему миру, а теперь разработчики намерены ускорить распространение платформы. Одним из ключевых рынков считается Великобритания, где недавно компания получила контракт на $8 млн на переоборудование парка экскаваторов.

В компании подчёркивают важность земляных работ, поскольку именно с них обычно начинается строительство любого объекта — от жилого дома до дата-центра или модернизации энергосети. Любой проект начинается с перемещения грунта и именно такие базовые работы не дают строительной отрасли развиваться быстрее. В апреле сообщалось, что SoftBank намерена использовать роботов для ускоренного строительства дата-центров, в первую очередь в США, а в июле появились данные, что Meta✴ уже отправила в болота Луизианы 65-тонных роботов на постройку солнечной электростанции для ИИ ЦОД.

NVIDIA объявила, что партнёрство с SB Energy обеспечит ей земельный участок, электроэнергию и здание в технологическом кампусе PORTS-Pike Technology Campus в округе Пайк (Pike) в Огайо. Эти ресурсы будут использованы для размещения вычислительной инфраструктуры NVIDIA, а непосредственным пользователем станет OpenAI. SB Energy возведёт сам ЦОД, будет владеть и управлять им в рамках договора с OpenAI сроком на 20 лет. Ожидается, что создание ЦОД обойдётся в $500 млрд.

На фоне роста спроса на ИИ NVIDIA резервирует земли, энергию и здания в кампусе PORTS-Pike для размещения своих ИИ-фабрик. OpenAI будет использовать ресурсы ИИ-фабрики на базе платформы DSX. На первом этапе проект рассчитан на 4,25 ГВт IT-мощности. Архитектура DSX AI Factory обеспечит устойчивость системы на уровне объекта, оборудования и программного обеспечения, а также сократить расходы и ускорить получение токенов новым поколением ИИ-фабрик. Каждое поколение внедряемых в PORTS-Pike ИИ-фабрик NVIDIA, вероятно, будет использовать около 1,5 млн ИИ-ускорителей компании, что обеспечит ей $100–$200 млрд выручки. За 20 лет циклы обновления оборудования могут проходить неоднократно.

Площадка PORTS-Pike Technology Campus обеспечит реиндустриализацию территории, принадлежавшей выведенному из эксплуатации завода Portsmouth Gaseous Diffusion Plant, работавшего над обогащением урана, а также развитие прилегающих районов. Проект должен обеспечить региону новые рабочие места и сыграть важную роль в возрождении промышленности США. Кампус частично расположен на федеральных землях и строится при участии AEP Ohio, Министерства энергетики (DoE) и Министерства торговли США. Предполагается, что эксплуатация мощностей начнётся поэтапно, начиная с 2028 года. По данным Bloomberg, сначала будет обеспечено 800 МВт.

Истчоник изображения: NVIDIA

SB Energy и SoftBank построят не менее 10 ГВт энергогенерирующих мощностей, которые обеспечат 8 ГВт IT-мощностей. В новую электросетевую инфраструктуру в рамках партнёрства с AEP Ohio планируется инвестировать не менее $4,2 млрд. Это, как ожидается, поможет защитить местных потребителей энергии от чрезмерного роста тарифов. OpenAI согласилась пополнить сформированный SB Energy в интересах местных сообществ $40-млн фонд ещё на $40 млн. Средства предназначены для сохранения доступных цен на электричество, создание рабочих мест, развитие трудовых резервов и местной экономики в целом.

Тем временем NVIDIA инвестирует $1,5 млрд в SB Energy, присоединившись к SoftBank Group и OpenAI. Эти средства должны поддержать превращение SB Energy в ведущего строителя ИИ-инфраструктуры, а также способствовать развитию округа Пайк и местных сообществ. Финансовыми советниками SB Energy выступили Goldman Sachs и JP Morgan, а Morgan Stanley — финансовым консультантом NVIDIA. При этом SoftBank попутно создаёт собственного неооблачного оператора SB Neo.

По данным Bloomberg, NVIDIA подчеркнула, что не станет гарантировать финансирование всего объекта или поддерживать выполнение всех арендных обязательств OpenAI. $105 млрд касаются первого этапа проекта мощностью 4,25 ГВт. Также компания может взять на себя обязательства для обеспечения второй фазы проекта на 3,75 ГВт. Инвесторы уже давно присматриваются к подобным сделкам, в которых NVIDIA фактически кредитует компании для покупки своих комплектующих и оборудования. Подобная «круговая зависимость» создаёт риски в случае кризиса на рынке. Так или иначе, ранее власти США поддержали строительство мегакампуса в Огайо.

РТК-ЦОД, ИТ-сервис-провайдер полного цикла, дополнительно инвестирует 250 млн руб. в масштабирование инфраструктуры «Облака КИИ». Решение о расширении платформы продиктовано возросшим спросом на доверенную облачную инфраструктуру. Суммарно в 2026 году РТК-ЦОД планирует направить на развитие «Облака КИИ» более 1 млрд руб.

В первом полугодии 2026 года объём запрошенных клиентами вычислительных ресурсов «Облака КИИ» превысил суммарный объём ресурсов, потреблённых за весь 2025 год. В связи с этим было принято решение увеличить коммерческую ёмкость платформы. Средства пойдут на расширение серверного парка «Облака КИИ, в основе которого импортонезависимые решения компании «Базис», крупнейшего российского разработчика ПО управления динамической ИТ-инфраструктурой, организации виртуальных рабочих мест и оказания облачных услуг. Это позволит нарастить пул доступных клиентам процессорных ядер (CPU) и оперативной памяти (RAM). Также будут закуплены дополнительные медиасерверы для резервного хранения данных заказчиков. Кроме того, финансирование будет направлено на приобретение средств информационной безопасности, необходимых для обеспечения соответствия новых сегментов «Облака КИИ» требованиям приказа №117 ФСТЭК России, который регламентирует защиту данных в государственных информационных системах. Закупленное оборудование и ПО планируется ввести в эксплуатацию до конца III квартала 2026 года.

Источник изображения: РТК-ЦОД

«Мы видим кратный рост интереса к размещению государственных и корпоративных информационных систем в «Облаке КИИ». Заказчикам важны не просто вычислительные мощности, а комплексная экосистема, в которой производительность, динамическое управление ресурсами и высокие стандарты безопасности существуют в единой связке. Именно такой подход мы и развиваем. Кроме того, мы оперативно наращиваем мощности в ответ на запросы наших заказчиков и адаптируемся к меняющимся потребностям», — подчеркнул Алексей Суравикин, директор продуктового офиса «Перспективные продукты» РТК-ЦОД.

«Облако КИИ» — первое в России мультитенантное защищённое облако, построенное на отечественных программных и аппаратных решениях. Платформа имеет аттестаты К-1, УЗ-1, сертификат PCI DSS (стандарт безопасности данных платёжных карт), соответствует ГОСТ 57580 (регулирует защиту информации при проведении банковских и финансовых операций). В «Облаке КИИ» можно размещать объекты КИИ до второй категории значимости, государственные информационные системы до 1 класса защищённости и информационные системы персональных данных до первого уровня защищённости включительно.

Всего за несколько лет американские ИИ-стартапы вошли в число самых могущественных бизнесов мира. Хотя два из них — Anthropic и OpenAI — готовятся к IPO, компании не раскрывают данные о выбросах парниковых газов, не берут обязательств по снижению загрязнения окружающей среды и не публикуют отчёты об устойчивом развитии. Ещё совсем недавно инвесторы потребовали бы объяснений, констатирует Bloomberg.

Даже крупные нефтегазовые гиганты вроде ExxonMobil много лет добровольно обнародуют отчёты об устойчивом развитии, а крупнейшие технологические компании, включая Google, Meta✴, Amazon и Microsoft имеют чёткие цели по достижению нулевых выбросов и хотя бы частично раскрывают информацию о текущих результатах, особенно актуальных на фоне бума строительства ЦОД. Тем не менее, многие инвесторы перестали активно интересоваться соответствующими показателями, а американские регуляторы уже не так активно продвигают прежнюю «зелёную» повестку, как раньше.

Остаётся лишь гадать, насколько интенсивно вредят климату создатели ИИ-моделей OpenAI, Anthropic и SpaceX/xAI и намерены ли они сокращать выбросы, а стартапами их вряд ли уже можно назвать. Хотя точных показателей нет, понятно, что выбросы, связанные с данным сектором, огромны. По некоторым данным, только новые газовые электростанции для ЦОД в США могут быть ответственны за такие же объёмы выбросов, как и Австралия целиком.

Источник изображения: Tim van der Kuip / Unsplash

В 2026 году ситуация должна измениться, поскольку в ноябре вступает в силу калифорнийский закон SB253. В частности, он требует от компаний, ведущих дела в штате и имеющих годовую выручку более $1 млрд, раскрывать информацию о выбросах Scope 1 и 2. Учитываются выбросы, связанные непосредственно с деятельностью компании и те, что связаны с используемой ей энергией. Важно, что Калифорния распространяет свои требования на активность компаний за пределами штата.

В Anthropic заявляют, что для расчётов углеродного следа и раскрытия информации о выбросах компания уже взаимодействует с платформой Watershed. OpenAI утверждает, что координирует действия с партнёрскими ЦОД для предоставления отчёта Калифорнии. Также в OpenAI имеется специальный комитет по устойчивому развитию, а инициатива Stargate Community предусматривает разработку и строительство ИИ-инфраструктуры таким образом, чтобы та приносила пользу местным сообществам. SpaceX на запросы журналистов не отвечает.

Расцвет ИИ-начинаний совпал с падением интереса к инвестициям с учётом ESG (оценке компаний по их воздействию на экологию, социальной ответственности и качеству менеджмента). Концепция ESG стала популярной после заключения в 2015 году Парижского климатического соглашения и достигла пика популярности в начале 2020-х гг., когда американская Комиссия по ценным бумагам и биржам (SEC) разрабатывала правила, обязывающие раскрывать данные о выбросах CO₂ и климатических рисках. Иногда компаниям перед IPO приходилось предпринимать шаги для демонстрации ответственного отношения к окружающей среде, включая покупку «углеродных кредитов», взятие обязательств по достижению углеродной нейтральности и использованию 100 % возобновляемой энергии.

Источник изображения: Bloomberg Intelligence

Хотя к моменту выхода на биржу в 2010 году Tesla и её глава Илон Маск (Elon Musk) подчёркивали выгоду электромобилей для климата, сейчас SpaceX, готовящаяся к IPO, практически не упоминает вопросы экологии, а на принадлежащую ей xAI уже подали в суд за «полузаконное» использование газовых турбин для своих ЦОД. Огромные ЦОД Colossus компании SpaceX/xAI работают от турбин, причём некоторые даже не имеют разрешений на выбросы. Тем временем Anthropic платит миллиарды за доступ к этим мощностям. При этом ни критика SpaceX, ни скудность представленной регуляторам информации, видимо, не сказалась на её IPO.

С приходом Дональда Трампа (Donald Trump) борьба с климатическими изменениями ослабла, а регуляторы и финансовые институты всё меньше интересуются «зелёной повесткой». Так, многие банки вышли из группы Net-Zero Banking Alliance, что привело к прекращению её работы. В 2021 году фонды, уделявшие повышенное внимание ESG или вопросам окружающей среды, привлекли $485 млрд, а в 2025 году — потеряли $82 млрд. Крупные инвесторы перестали оказывать давление на компании, связанное с вопросами устойчивого развития.

Тем не менее, установленные Калифорнией сроки заставляют компании расширять свои «экологические» подразделения, развиваются системы отчётности об устойчивом развитии и нефинансовых показателях. При этом методы расчёта углеродного следа всё ещё в процессе разработки. Так, нет единого подхода к тому, как рассчитывать выбросы, связанные с обучением ИИ-моделей или выбросы, связанные с производством ИИ-оборудования. Подробностей о процедуре отчётности пока нет даже у калифорнийского ведомства California Air Resources Board, ответственного за реализацию закона SB253.

Возможно, раскрытие основных данных Anthropic и OpenAI смогут отложить до 2027 года, поскольку мощности они арендуют у Microsoft, Amazon и SpaceX и могут попытаться классифицировать их как выбросы Scope 3. Требования Калифорнии к этому типу, вероятно, вступят в силу только в 2027 году. К 2029 году обязательным будет раскрытие информации о выбросах в соответствии с Директивой о корпоративной отчетности в области устойчивого развития (CSRD) Евросоюза. Впрочем, установленные в Калифорнии и Европе сроки уже переносились и не исключено, что и в дальнейшем будут послабления. Против принятого Калифорнией закона выступает бизнес, а Европа сузила сферу действия директивы под давлением Трампа.

Источник изображения: Bloomberg Intelligence

Схожие правила отчётности, разработанные Международным советом по стандартам устойчивого развития (International Sustainability Standards Board, ISSB), приняли и другие страны, но во многих государствах соблюдение стандартов отчётности остаётся добровольным. Примечательно, что около четверти акционеров недавно выступали за совершенствование климатической отчётности — это меньше, чем в начале 2020-х гг., но больше, чем до принятия Парижского соглашения.

Некоторые эксперты подчёркивают, что европейские инвесторы и вовсе не думали отказываться от требований к компаниям, касающихся отчётности о выбросах, в отличие от многих американских коллег. Важной считается разработка методики расчёта нагрузки ведущих ИИ-моделей. Поскольку многие из них «закрыты», ориентироваться приходится только на модели open source и косвенные показатели.

Генеральный секретарь ООН уже призвал ИИ-индустрию полностью раскрывать информацию об использовании электричества, воды и земли, а также взять на себя обязательства использовать возобновляемую энергию. Тем не менее некоторые эксперты утверждают, что инвесторы, обеспокоенные ESG-показателями, должны требовать прозрачности от ИИ-компаний, но… «отступают от этой позиции», поскольку опасаются «ответных мер». Более того, в апреле появилась новость, что гиперскейлеры убедили Евросоюз в том, что экологические показатели ЦОД — коммерческая тайна.

Французская Mistral AI продолжает развивать концепцию обеспечения европейского ИИ-суверенитета. Компания намерена дать клиентам больше контроля за географией размещения ИИ-проектов и намерена заключить долгосрочные договорённости, которые позволяет её создать в Европе до 1 ГВт вычислительных мощностей к 2030 году, сообщает eWeek.

Т.н. Mistral Regional Endpoints теперь доступны широкому кругу клиентов. Фактически речь идёт о программной функции, позволяющей выбирать, где именно будет выполняться инференс — в США или Европе. В результате пользователи смогут контролировать, где именно будут храниться и обрабатываться данные, будет обеспечено соблюдение необходимых правовых норм и выполнение требований к задержке передачи данных. Дополнительно компания представила для предварительной оценки тариф Priority Tier для критически важных рабочих нагрузок с SLA. Он в 1,75 раза дороже стандартного тарифа, гарантированный уровень доступности сервисов — 99,5 %.

Впрочем, предложение региональной обработки данных не значит, что все элементы ИИ-приложений будут привязаны к выбранной локации. Mistral подчёркивает, что не исключена ограниченная и защищённая передача данных «субпроцессорам» за пределами заданного региона. Это может иметь значение для работающих в регулируемых отраслях структур (госсектор, здравоохранение, оборонная промышленность и др.). Особенно это значимо в регионе EMEA, где организации нередко взвешивают преимущества внедрения ИИ, учитывая риски для суверенитета данных. В своё время Microsoft уже признала, что не сможет обеспечить настоящий суверенитет, если информация потребуется американским властям.

Источник изображения: Sylwia Bartyzel/unsplash.com

Также Mistral открывает свою платформу для моделей компаний-конкурентов. Например, её инфраструктура будет поддерживать сторонние LLM, включая GLM-5.2 китайской компании Z.AI. Благодаря этому клиенты получат доступ к разным ИИ-инструментам без необходимости переноса рабочих нагрузок между инфраструктурными провайдерами. В Mistral подчёркивают, что открытые веса моделей позволяют подробно изучать их устройство, адаптировать к своим потребностям и сохранять результаты, созданные с их использованием.

Ещё важнее инициатива Mistral, предусматривающая объединение европейских компаний для обеспечения долгосрочного доступа к вычислительным ИИ-мощностям. Т.н. European Compute Units, предлагаемые компанией, позволяют преобразовать долгосрочные обязательства клиентов в помощь в создании инфраструктуры Mistral и доступу к ней. К 2030 году компания намерена добиться совокупной мощности до 1 ГВт.

По имеющимся данным, сегодня Mistral располагает менее 200 МВт вычислительных мощностей, этого показателя она намерена добиться к концу 2027 года. Открытые модели, обработка данных в разных регионах и долгосрочные договорённости позволяют Mistral позиционировать себя как европейскую альтернативу зарубежным поставщикам ИИ- и облачных сервисов, преимущественно американским. В марте сообщалось, что Mistral AI привлекла в долг $830 млн для оснащения ИИ ЦОД и конкуренции с американскими техногигантами.