Компания NVIDIA, по сообщению ресурса CNX Software, повысила цены на вычислительные модули Jetson и комплекты для разработчиков на их основе. Стоимость некоторых изделий увеличилась сразу в два раза.

Официально о причинах столь резкого скачка ничего не сообщается. Но можно предположить, что это связано с дефицитом чипов оперативной и флеш-памяти. Ранее из-за недостатка компонентов NVIDIA была вынуждена свернуть продажи изделий Jetson с памятью LPDDR4, которые были выпущены до 2021 года включительно.

Значительнее всего подорожал модуль Jetson Nano: при заказах партиями от 1 тыс. штук его цена подскочила на 101 % — с $99 до $199. Вдвое подорожали и модули Jetson AGX Orin, оснащённые 32 Гбайт RAM: теперь они предлагаются за $1799 вместо прежних $899. В наименьшей степени рост цен затронул изделия Jetson Orin Nano с 8 Гбайт памяти и Jetson TX2i — плюс 33 %.

Источник изображения: NVIDIA

В целом обновлённый прайс-лист выглядит следующим образом:

По словам главы облачной компании МТС Web Services Павла Воронина, входящей в портфолио АФК «Система», Россия могла бы объединить усилия с Китаем для партнёрства в сфере ИИ. Основой взаимодействия могло бы стать масштабирование сети ИИ ЦОД в Сибири и на Дальнем востоке, сообщает ТАСС.

По мнению Воронина, РФ может не просто претендовать на роль участника альянса с КНР, но и стать одним из его лидеров — в России есть сильная научная и инженерная база, в стране действует развитый рынок прикладных решений в сфере прикладного ИИ, имеются крупные технологические компании, готовые участвовать в международных инициативах. А развитие энергетической инфраструктуры и расширение пропускной способности каналов связи могли бы стать основой для партнёрства стран.

Как заявили в пресс-службе АФК «Система», Россия могла бы курировать часть обучения, в т.ч. отвечать за данные на русском языке, культурный контекст и материалы для промышленности, энергетической и финансовой сфер, науки, образования и госуправления. В свою очередь, китайские партнёры могли бы предоставить «архитектуру модели, вычислительные ресурсы, оборудование и технологии обучения».

Источник изображения: Zhou Xian/unsplash.com

Примечательно, что на прошедшей на днях в Шанхае Всемирной конференции по искусственному интеллекту (WAIC), по данным «Известий», появилась организация WAICO для координации сотрудничества в сфере искусственного интеллекта, объединяющая 29 стран, включая Китай и Россию, без участия стран Запада.

В июне появилась информация, что следующие пять лет Китай рассчитывает потратить ¥2 трлн ($295 млрд) на строительство ИИ ЦОД по всей стране, а огромные успехи КНР в разработке передовых ИИ-моделей делают страну ещё более привлекательным партнёрам для других участников рынка искусственного интеллекта.

Microsoft и Mistral анонсировали крупное расширение стратегического партнёрства. Новые многомиллиардные инвестиции в инфраструктуру будут комбинироваться с более масштабной интеграцией моделей Mistral в ИИ-платформу Microsoft. Инфраструктурное соглашение обеспечит Microsoft доступ к расширяющейся европейской инфраструктуре ИИ-ускорителей Mistral для обучения и инференса, а также реализации крупномасштабных проектов в сфере искусственного интеллекта.

Соглашение делает акцент на расширении вычислительных ИИ-мощностей в Европе благодаря развёртыванию Mistral тысяч ИИ-ускорителей NVIDIA Vera Rubin. В то же время пользователи получат доступ к новейшим ИИ-моделям Mistral в Microsoft Foundry, Copilot Studio, Azure и Azure Local. По данным Microsoft, новые вычислительные мощности поддержат обеспечение растущего спроса на облачные и ИИ-сервисы. Одновременно они помогут реализовать инициативу European Digital Commitments и стратегию Sovereign Cloud.

В Microsoft отмечают, что соглашение согласуется с более широкой инфраструктурной стратегии компании, объединяющей принадлежащие ей самой ЦОД, арендованные объекты, а также взаимодействие со сторонними провайдерами ИИ-инфраструктуры. Партнёрство будет очень кстати на фоне роста спроса в Европе на суверенные ИИ-платформы, позволяющие местным организациям сохранять больший контроль над данными, нагрузками и соблюдением требований к регуляторам. Ранее Microsoft уже сетовала, что не может в полной мере обеспечить суверенитет данных в случае запроса со стороны американских властей.

Источник изображения: Hongbin/unsplash.com

Заодно Microsoft повысит доступность ИИ-моделей Mistral в портфолио корпоративных решений. Mistral Medium 3.5 и OCR 4 теперь доступны на платформе Microsoft Foundry, а Mistral Medium 3.5 добавлена в Microsoft Copilot Studio. Различные организации могут внедрять модели в облаках Azure и Azure Local с использованием единого фреймворка на базе Microsoft Foundry и Foundry Local. Также Microsoft и Mistral намерены реализовать совместные планы выхода на корпоративный рынок, в т.ч. финансирования пилотных проектов, кредиты Azure и практикумы с клиентами из регулируемых отраслей, включая финансовую, здравоохранение, производство и КИИ.

Соглашение стало наглядной иллюстрацией развития стратегии Microsoft по сочетанию внутренней инфраструктуры Azure с внешними партнёрствами в сфере ИИ-вычислений. Это обусловлено тем, что спрос на ИИ-ускорители по-прежнему опережает предложение. Компания не только полагается на собственную инфраструктуру, но и наращивает взаимодействие со специализированными провайдерами, в то же время расширяя линейку «суверенных» ИИ-предложений

Mistral предложение поможет существенно нарастить распространение передовых ИИ-моделей, одновременно позиционируя французскую компанию как провайдера инфраструктуры в рамках проекта Mistral Compute. Развёртывание Vera Rubin также стало маркером нового этапа инвестиций в ИИ-инфраструктуру, поскольку облачные провайдеры и ИИ-платформы готовятся к использованию систем новейшего поколения. Ранее сообщалось, что только в марте 2026 года Mistral привлекла в долг $830 млн для оснащения ИИ ЦОД и конкуренции с техногигантами из США.

Производитель модульных центров обработки данных «ДАТАРК» совместно с российским разработчиком решений в области киберустойчивости UDV Group представил готовый МЦОД с комплексным мониторингом IT-оборудования, инженерной инфраструктуры и систем управления. Решение позволяет выявлять киберугрозы, сбои и несанкционированные изменения до того, как они приведут к перегреву серверов, остановке оборудования или нарушению работы дата-центра.

Ключевым элементом нового МЦОД является единый контур контроля, построенный на базе решений UDV Group и системы мониторинга инженерной инфраструктуры Datcheck. Он объединяет данные о состоянии серверов, сетевом трафике, системах электроснабжения и охлаждения и помогает специалистам оперативно выявлять отклонения в работе оборудования вычислительного комплекса и определять их причины. Также предусмотрены физический уровень защиты дата-центра (предусматривает антивандальное исполнение и контроль доступа) и инженерный (включает резервирование систем электроснабжения и охлаждения).

Источник изображения: «ДАТАРК» / datark.ru

«По мере роста вычислительных нагрузок граница между IT-инцидентом, кибератакой и инженерным отказом становится все менее очевидной. Проблема может начаться с несанкционированного изменения настроек, а проявиться уже как перегрев оборудования или остановка сервиса. Поэтому недостаточно отдельно контролировать серверы, сеть и системы охлаждения. Обслуживающему персоналу МЦОД необходимо видеть, как события в этих контурах связаны между собой», — пояснили в UDV Group.

Модульный ЦОД с комплексным мониторингом уже доступен для заказа. Решение ориентировано на банки, промышленные предприятия и другие организации, которые развивают собственные вычислительные мощности, но не планируют создавать отдельную крупную службу для круглосуточного контроля всех систем дата-центра.

Компания WEKA анонсировала специализированные системы хранения данных третьего поколения — устройства WEKApod 3, оптимизированные для ресурсоёмких ИИ-нагрузок. Решения, как утверждается, обеспечивают до 1,1 Эбайт эффективной вместимости в расчёте на серверную стойку (с учётом сжатия и дедупликации на основе технологии NeuralMesh).

В семейство WEKApod 3 вошли три модели: WEKApod Nitro, WEKApod Prime и WEKApod Prime Max. Все они выполнены в форм-факторе 2U. Заявленная пропускная способность достигает 10,2 Тбайт/с на стойку (56U), производительность — 210 млн IOPS (операций ввода/вывода в секунду).

Изделие WEKApod Nitro получило двухсекционное шасси с четырьмя узлами, благодаря чему формируются четыре полностью независимых домена отказоустойчивости. Допускается установка 56 NVMe SSD с TLC-памятью. «Сырая» ёмкость составляет до 1,72 Пбайт или 48,2 Пбайт на стойку 56U (эффективная ёмкость — до 122 Пбайт). Задействована сеть NVIDIA ConnectX, обеспечивающая пропускную способность до 800 Гбит/с. WEKApod Prime имеет схожую конфигурацию, но допускает применение не только TLC-накопителей, но и QLC. «Сырая» ёмкость достигает 12,8 Пбайт, или 358,5 Пбайт на стойку 56U (эффективная ёмкость — до 906,5 Пбайт).

Источник изображения: WEKA

Наконец, версия WEKApod Prime Max получила двухузловую конструкцию с возможностью монтажа 70 накопителей QLC/TLC. «Сырая» ёмкость — до 15,8 Пбайт или 441,5 Пбайт на стойку 56U (эффективная ёмкость — до 1,1 Эбайт). Для всех новинок заявлена поддержка протоколов POSIX, NFS, SMB, S3, GPUDirect Storage. Системы могут эксплуатироваться при температуре окружающей среды до +35 °C.

СХД семейства WEKApod 3 рассчитаны на работу с новейшей программной платформой NeuralMesh 6, которая объединяет хранение и управление данными в едином стеке. Эта система предоставляет многопользовательскую архитектуру, которая сочетает физическую изоляцию оборудования с логической сетевой изоляцией. Новые решения WEKApod уже доступны для заказа, а их массовые поставки начнутся предстоящей осенью.

Скрытая задолженность пяти американских технологических гигантов — Google (Alphabet), Microsoft, Amazon, Meta✴ и Oracle — за четыре года выросла в восемь раз, достигнув на фоне резкого роста инвестиций в ИИ $1,65 трлн, в то время как на их балансах отражено лишь $1,35 трлн, сообщил ресурс Nikkei со ссылкой на финансовые отчёты и другие материалы. С учётом того, что четыре из них объявят в среду результаты II квартала, эти цифры могут быть ещё больше.

Согласно правилам бухучёта, затраты на ИИ-чипы и серверы по долгосрочным контрактам, которые еще не поставлены, а также по договорам аренды ЦОД, которые ещё не введены в эксплуатацию, рассматриваются как внебалансовые расходы. Информация о такой будущей задолженности отражается в примечаниях к квартальной отчётности. Эта проблема общеизвестна, хотя такая отчётность затрудняет инвесторам анализ текущего состояния дел. Morgan Stanley провела анализ этого вопроса в отчёте для инвесторов, а рейтинговое агентство Moody's сообщило в феврале, что объёмы обязательств по аренде, которая ещё не началась, стремительно растут.

Например, Oracle продвигает крупномасштабный проект ИИ ЦОД Stargate совместно с OpenAI, используя договоры аренды с внешними операторами. По состоянию на конец мая её скрытая задолженность достигла $273,3 млрд, увеличившись более чем в 30 раз за четыре года.

Источник изображения: Julio Lopez / Unsplash

Особенно велик разрыв в показателях у Meta✴, чья задолженность составляет $420 млрд, что в три раза превышает отражённую в балансе. В 2025 году заявленная стоимость ИИ ЦОД Hyperion в Луизиане составляла $27 млрд, но на днях компания объявила, что её общие инвестиции в объект, как ожидается, превысят $50 млрд. Кампус управляется СП с участием Blue Owl, в котором Meta✴ имеет долю 20 %. Однако Meta✴ формально лишь арендует дата-центр, что лишь увеличивает её скрытую задолженность. При этом она подписала контракт, гарантирующий инвесторам возмещение убытков в случае, если ЦОД станет ненужным и договор аренды будет расторгнут.

В связи с тем, что инвестиционные расходы превышают прибыль, компании начали выпуск корпоративных облигаций и новых акций для пополнения оборотных средств. В конечном итоге, когда ЦОД запустят в эксплуатацию, скрытая задолженность станет реальной, и если темпы роста спроса на ИИ окажутся ниже ожидаемых, а коэффициенты использования упадут, стоимость активов ЦОД тоже снизится, что приведёт к убыткам.

Сейчас спрос на ИИ частично поддерживается за счёт циклических сделок, практикуемых NVIDIA и другими технологическими гигантами, когда те инвестируют в операторов ЦОД и компании в сфере ИИ, и эти средства возвращаются им в качестве платы за поставляемые GPU и использование облачных сервисов. Есть печальный пример такой трансформации. Из-за внебалансового долга, скрытого за множеством фиктивных компаний, в 2001 году обанкротилась американская энергетическая компания Enron.

От компании Oracle, вероятно, потребуют предоставить «сопутствующий» дата-центру Stargate Lighthouse в Висконсине, который строится в интересах OpenAI, залог в объёме $7 млрд для получения энергии от коммунальной компании We Energies, сообщает The Financial Times.

Комиссия по регулированию коммунальных служб Висконсина (Public Service Commission of Wisconsin), ответственная за контроль местных энергокомпаний и установление тарифов для них, отказалась пересматривать нормы, требующие от Oracle предоставить для подключения ЦОД к энергосети финансовые гарантии на $7 млрд, одно только обслуживание которых обойдётся в $100 млн ежегодно. При этом сам ИИ ЦОД мощностью 1 ГВт, расположенный близ Милуоки (Milwaukee), обойдётся примерно в $15 млрд.

Для любого застройщика ЦОД We Energies использует тариф «для особенно крупных клиентов», который, согласно правилам регулятора, требует, чтобы любой из подобных бизнесов с рейтингом S&P ниже A- обеспечивал денежный залог или банковскую гарантийную линию. Размер залога зависит от стоимости электростанций и ЛЭП, которые необходимо построить для питания такого дата-центра. Тем временем рейтинг Oracle находился на уровне BBB — значительно ниже допустимого порога.

Источник изображения: Sasun Bughdaryan/unsplash.com

В июне Oracle запросила у окружного судьи отменить правило регулятора и разрешить энергокомпании отказаться от требования залога, ссылаясь на обременительность расходов и на то, что подобные нормы снижают инвестиционную привлекательность Висконсина. Однако на днях Комиссия ответила отказом. Oracle всё ещё рассчитывает на пересмотр позиции, упирая на создание новых рабочих мест и экономический рост региона в результате появления ЦОД. При это Oracle утверждает, что по-прежнему стремится «обеспечить финансовые гарантии» для исключения любых рисков для других потребителей энергии.

Решение — первое серьёзное препятствие для Oracle, вероятно, намеренной добиваться отмены правила в судебном порядке. Косвенно ситуация свидетельствует о том, что регуляторы штатов США опасаются обесценивания активов для ИИ-проектов, если застройщики не смогут гарантировать их финансовую поддержку. Проще говоря, на построенные или даже недостроенные мощности средства будут потрачены зря, а сами заказчики затраты не компенсируют.

После того, как рейтинг Oracle был понижен в июле S&P до BBB-, что всего на ступень выше «мусорного» статуса, со с ссылкой на неопределённые перспективы компании выйти на прибыльность на фоне больших издержек на ИИ, внимание к кредитоспособности Oracle только выросло. Изменение кредитных позиций Oracle в худшую сторону также может сказаться на миллиардах долларов строительных долгов, обеспеченных гарантиями банков с Уолл-Стрит для финансирования строительства ЦОД. Ранее сообщалось, что кредиторы ищут способы избавиться от соответствующих рисков.

Источник изображения: Wei Zeng/unsplash.com

По мере роста опасений того, что обычным потребителям придётся оплатить строительство новой энергетической инфраструктуры для дата-центров, 24 штата США утвердили тарифы для крупных клиентов, в частности, определяющие ценообразование и условия работы для ЦОД. Обычно такие тарифы устанавливают минимальный срок контракта, а также штрафы за расторжение договоров и гарантийное финансовое обеспечение сделок. Федерально правительство также поддерживает данные инициативы.

Техногиганты утверждают, что такие тарифы ведут к дискриминации крупных компаний, вызывая неоправданно высокие расходы. We Energies предлагала освободить от жёстких требований компании с рейтингом BBB и выше, но в мае регулятор ужесточил правила, подчеркнув, что тарифы должны формироваться так, чтобы уже имеющиеся клиенты в Висконсине не субсидировали ЦОД ни сейчас, ни в будущем.

В июне сообщалось, что Oracle превысила прогнозы Уолл-стрит, но акции упали из-за планов по займам для постройки ИИ ЦОД, в конце того же месяца появилась информация, что компания сократила за прошедший финансовый год 21 тыс. сотрудников. В марте в СМИ появились данные, что Oracle строит «вчерашние» устаревшие дата-центры в счёт будущих долгов. При этом компании всё труднее найти финансирование.

ИИ ЦОД уже создают серьёзные нагрузки на энергосети даже в обычных условиях, но гораздо хуже, если злоумышленники захотят использовать их ресурсы во вред. Специалисты по кибербезопасности из Китая разработали атаку Bit2Watt, позволяющую вызвать веерные отключения электричества или повредить оборудование, сообщает The Register. Исследование призвано продемонстрировать необходимость распространить киберзащиту на планирование рабочих нагрузок в ЦОД.

Исследователи из Чжэцзянского университета в Ханчжоу (Zhejiang University, ZSU) описали новую методику атак в статье «Bit2Watt: Киберфизическая уязвимость, эксплуатирующую нагрузки GPU в энергетических и вычислительных инфраструктурах» (Bit2Watt: A Cyber-Physical Vulnerability Exploiting GPU Workloads Across Power and Computing Infrastructures).

Связанные с обучением ИИ нагрузки уже представляют собой проблему для операторов ЦОД. В исследовании 2025 года Microsoft, NVIDIA и OpenAI отметили необходимость стабилизации энергоснабжения в процессе обучения ИИ. Компании подчеркнули, что во время перехода ускорителей от вычислений к синхронизации данных и обратно, случаются огромные перепады энергопотребления, иногда на десятки мегаватт и более. Если частотный спектр колебаний в процессе «сочетается» с критическими частотами энергосистем, то возможно повреждение инфраструктуры энергосети, да и другим потребителям от этого будет только хуже.

Источник изображения: dhahi alsaeedi/unsplash.com

В работе Meta✴, посвящённой обучению ИИ-модели Llama, также упоминается о риске энергосетям в процессе обучения. Подчёркивается, что десятки тысяч ускорителей способны одновременно увеличивать или снижать энергопотребление в определённые моменты рабочих циклов. Это способно привести к немедленным колебаниям энергопотребления в масштабе ЦОД, в таких случаях энергосеть эксплуатируется на грани её возможностей. Чтобы избежать таких колебаний, разработчики вынужденно нагружали ускорители бессмысленными, но энергоёмкими счётными задачами.

Атака Bit2Watt позволяет превратить такой сценарий в оружие — злоумышленник может злонамеренно использовать нагрузки на ИИ-ускорители для дестабилизации работы ЦОД и энергетической инфраструктуры. Китайские учёные утверждают, что нагрузки на ускорители могут достичь частот модуляции более 6 кГц, для сравнения — при обычных бытовых нагрузках устройств вроде кондиционеров частоты составляют всего несколько Гц. Подобные высокочастотные модуляции могут вызвать нарушения в работе электросетей.

По словам авторов исследования, атака на 1-МВт локальную энергосеть, состоящую в основном из распределённых энергоресурсов вроде солнечных панелей, достаточно 1 тыс. ИИ-ускорителей для создания суммарного коэффициента гармонических искажений в 46,8 %. В результате почти половина тока будет потрачена на «непроизводительную» работу и приведёт к выделению на 20 % больше тепла, чем обычно. Специалисты утверждают, что под угрозой окажется не только доступность вычислительного оборудования — создаётся отрицательный коэффициент демпфирования, что вводит энергосистему в нестабильный режим. При этом срабатывание защиты и сброс вычислительных нагрузок могут стать триггерами каскадных сбоев.

Источник изображения: NVIDIA

Эксперты уверены, что атаку можно осуществить довольно скрытно, поскольку её можно запустить в рамках разрешённых механизмов выполнения рабочих нагрузок и она, вероятно, не будет выявлена системами мониторинга облачных провайдеров своевременно. Провайдерам ИИ-инфраструктуры предлагается координировать защиту от «вредоносных шаблонов вычислений» на кибернетическом и физическом уровнях. Также необходимо создание локальных систем буферизации энергии, чтобы сглаживать пики спроса на электричество. Впрочем, операторы и поставщики уже озаботились этим вопросом — стойки NVIDIA GB300 NVL72 снабжены конденсаторным модулем для сглаживания скачков энергопотребления.

Что интересно, Bit2Watt открывает дверь атакам по побочным каналам, получившим название Watt2Bit. По словам исследователей, «вредоносные» задачи, создающие электрическую и тепловую нагрузку на оборудование, вызывают отказы и позволяют скрыто организовать утечки данных с помощью модуляции энергии. Исследователи даже продемонстрировали возможность восстановления 50-бит тестовой последовательности посредством частотной манипуляции (FSK).

В итоге эксперты призывают создавать координированную защиту, учитывающей статус рабочих нагрузок, состояние силовой электроники и динамики электросети — по мере слияния энергетических и вычислительных инфраструктур безопасность должна обеспечиваться на стыке дисциплин.

Z.AI (Zhipu) завершила строительство гигантского дата-центра в Китая, в котором предусмотрено использование только ИИ-чипов производства КНР. Это важный шаг в попытках Пекина заменить подсанкционные ускорители NVIDIA для безопасной разработки проектов в сфере ИИ, сообщает Bloomberg. Для борьбы с дефицитом вычислительных мощностей Китай готовится потратить около ¥2 трлн ($295 млрд) на строительство ЦОД по всей стране.

Компания начала частично эксплуатировать 1-ГВт кампус, предназначенный для разработки её ИИ-моделей GLM (General Language Model). У Z.AI уже есть несколько ИИ-кластеров, использующих более 10 тыс. чипов. Новый ЦОД станет одним из крупнейших серверных хабов, построенных Z.AI. Компания жёстко конкурирует с пекинским стартапом Moonshot, на днях выступившим с ИИ-моделью Kimi K3, и Alibaba, также выпустившей на днях новую модель семейства Qwen — обе новинки способны бросить вызов передовым моделям OpenAI и Anthropic

Источник изображения: Shivendu Shukla/unsplash.com

Zhipu (Z.AI) совсем недавно привлекла миллиарды долларов благодаря IPO в Гонконге и продаже акций. Компания добивается ежегодной регулярной выручки (ARR) в объёме $1 млрд — после того, как в июне добилась выполнения планов продаж на 2026 год. Создание нового дата-центра — важная веха для стартапа, пытающегося стать важным поставщиком ИИ-решений для компаний и корпораций.

Компания Google работает над новым ИИ-ускорителем под неформальным названием Frozen v2, который позволит интегрировать элементы ИИ-модели Gemini непосредственно в «железо», что позволит эффективнее исполнять ИИ-нагрузки, сообщает The Information. Чип, как ожидается, поможет разрешить проблему нехватки вычислительных мощностей для ИИ, уже заставившую Google Cloud отказаться от сделок с клиентами.

По имеющимся данным, Google намерена начать внедрение новых чипов в 2028 году, хотя работы над новой архитектурой продолжаются. Кроме того, пока неизвестно, какая часть модели будет «прошита» в аппаратной составляющей. Предполагается, что чипы могут быть в 6–10 раз эффективнее, чем новейшие TPU, в пересчёте на количество токенов на Вт. При этом новые чипы призваны дополнить TPU, а не заменить их.

По словам представителя Google Cloud, команды компании постоянно занимаются исследованиями и экспериментируют с инновационными решениями. Проектируя аппаратное и программное обеспечения с нуля, компания обеспечивает интеграцию и высокую степень оптимизации систем.

Источник изображения: Google

Как сообщает Silicon Angle, чипы, предлагаемые «по умолчанию», обычно включают компоненты, которые клиентам не нужны вовсе. Например, использование традиционных GPU для инференса делает ненужными блоки рендеринга. Разработка кастомных чипов помогает решить проблему. Компания может исключить ненужные модули, тем самым снижая цену производства, или же заменить ненужные элементы на модули, оптимизированные для специальных задач.

Повышенная эффективность будет достигнута разными способами. В частности, в компании рассчитывают, что Froxen v2 позволит снизить количество вычислений для Gemini. Также ожидается снижение масштабов перемещения данных. Google может оснастить Frozen v2 достаточным количеством памяти для запуска Gemini полностью на чипе. Подобный дизайн избавил бы от необходимости отправлять данные к RAM и обратно.