NVIDIA объявила о новой модели взаимодействия с облачными ИИ-провайдерами, в рамках которой партнёры станут совместно развёртывать крупные многопользовательские ИИ-фабрики с кредитной поддержкой, распределяя между собой доходы от их эксплуатации.

Исторически развивающиеся ИИ-компании имеют ограниченный доступ к капиталоёмким ресурсам. Даже долгосрочные контракты не всегда позволяют получать средства для покупки аппаратных решений. Таким компаниям NVIDIA предлагает новую бизнес-модель, открывающую доступ к ИИ-вычислениям быстрорастущим стартапам, разработчикам моделей, корпоративным клиентам, научным организациям и региональным ИИ-игрокам. Новая модель взаимодействия даёт возможность ИИ-облакам закупать у NVIDIA «железо» в интересах различных клиентов, при этом предусмотрена кредитная поддержка и распределение доходов.

В результате партнёрства ИИ-облака будут продавать доступ к орблачным сервисам на основе продуктов NVIDIA, а последняя будет получать как обычную выручку от оборудования, так и долю доходов от предоставления облачных сервисов. Такая структура бизнеса позволит ускорить внедрение платформ NVIDIA в быстрорастущем сегменте ИИ-вычислений и обеспечит IT-гиганту регулярную «ренту» за использование её оборудования.

Источник изображения: NVIDIA

Для разработчиков моделей, провайдеров инференс-сервисов, платформ ИИ-агентов и компаний, масштабирующих ИИ, это обеспечит ускоренный доступ к полному стеку вычислений. В числе первых компаний, принявших новую модель NVIDIA — Sharon AI и Firmus. Первая развернёт до 40 тыс. ускорителей GB300, вторая получит до 170 тыс. ускорителей NVIDIA. Обе компании строят решения на основе платформы NVIDIA DSX.

Ранее уже сообщалось, что эксперты рынка ИИ опасаются возникновения пузыря, на котором облачные провайдеры и поставщики ИИ-оборудования участвуют в «циклических» сделках, фактически поддерживая друг друга по довольно запутанным схемам. Так, NVIDIA закупает мощности у неооблаков CoreWeave и Lambda, в которые сама же инвестировала. Для них NVIDIA одновременно выступает поставщиком, инвестором и заказчиком.

Компания Oracle тратит сотни миллиардов долларов на ЦОД для компаний вроде OpenAI, но теперь ей пришлось признать, что эти инвестиции могут никогда не окупиться. В отчётности, опубликованной в прошлом месяце, она назвала возможные факторы риска, сообщает The Register.

Утверждается, что для развития Oracle Cloud Infrastructure (OCI) требуется увеличение вычислительных мощностей, а для этого приходится нести большие капитальные и операционные расходы на расширение имеющихся ЦОД и их создание в новых регионах. Инвестиции связаны с долгосрочными обязательствами в отношении инфраструктуры и мощностей ЦОД. В отличие от тройки крупнейших облачных гигантов, Oracle нередко арендует их у партнёров, например, Crusoe.

Хотя в документации Oracle прямо не упоминается OpenAI, именно с этой компанией и её главой Сэмом Альтманом (Sam Altman) связывается успех Oracle как поставщика ИИ-инфраструктуры. В начале 2025 года компания присоединилась к OpenAI, SoftBank и MGX для реализации инициативы Stargate, с общей стоимостью около $500 млрд. Oracle обязалась предоставить OpenAI в рамках долгосрочного соглашения вычислительные мощности на $300 млрд в течение пяти лет. В частности, Oracle управляет флагманским объектом OpenAI в Абилине (Abilene) в Техасе. Кроме того, имеются обязательства на $155 млрд в отношении других клиентов.

Источник изображения: Towfiqu barbhuiya / Unsplash

В результате Oracle оказалась в сложном положении. Если она недооценит спрос, то может потерять клиентов, которые обратятся к конкурентам. С другой стороны, переоценка спроса в случае, если кто-то из клиентов не сможет оплачивать аренду, приведёт к тому, что оплачивать мощности придётся самостоятельно.

Соглашение с OpenAI может приносить Oracle до $30 млрд/год, а первые средства должны поступить уже в следующем году. Тем не менее OpenAI всё ещё не приносит прибыли и её способность платить по счетам зависит от того, сможет ли она привлечь дополнительный капитал. Oracle подчёркивает, что её бизнес рискует, поскольку клиенты могут не выполнить обязательства. Впрочем, даже если они будут платить, нет гарантий, что договоры аренды продлят в будущем, а способность компании найти мощностям другое применение — под вопросом.

Ставка на ИИ — причина ещё одной из проблем. Компания уже сталкивается с дефицитом энергии по приемлемым ценам для своих ЦОД. Дефицит электричества отмечается во всём мире, да и цены на него могут оказаться нестабильными, в том числе из-за погоды и особенностей региональных энергетических рынков. Рост цен может негативно сказаться на бизнесе, особенно там, где сама компания уже зафиксировала или заранее согласовала цены для своих клиентов.

Источник изображения: Jp Valery / Unsplash

Сложности возникают и при строительстве самих ЦОД. Расширение сети объектов зависит от наличия площадок с разрешениями на строительство, надёжных источников энергии, серверов, сетевого оборудования, памяти и других критически важных компонентов. ЦОД в целевых регионах могут оказаться просто недоступными на приемлемых условиях, а введённые государствами ограничения на отдельных рынках могут помешать планам расширения. Даже при наличии подходящих площадок приходится рисковать, ожидая возможных задержек строительства и роста затрат.

На способность строить могут повлиять законы и нормативы, которые примут в будущем, или изменения государственной политики в области землепользования и зонирования, экологические разрешения, надёжность энергосистем, выбросы парниковых газов, доступность воды, строительные нормы, законы об охране труда и т. п., а также, например, законы о локализации данных.

Впрочем, Oracle не намерена отказываться от участия в проектах ЦОД, поскольку уже слишком глубоко вовлечена в соответствующий бизнес. Компания заявляет, что уже сделаны значительные инвестиции в сферу ИИ, включая инфраструктуру и увеличение штатов. Компания рассчитывает продолжить инвестиции в создание и поддержку ИИ-продуктов. Если остановиться, можно отстать в технологическом развитии и перестать соответствовать меняющимся отраслевым стандартам, что скажется на конкурентоспособности.

Источник изображения: Kelly Sikkema / Unsplash

Другими словами, проблемы грозят Oracle, откажется она от инвестиций или нет, поэтому компания продолжает тратить деньги. По итогам IV квартала компания объявила, что её капитальные расходы в 2027 финансовом году составят приблизительно $70 млрд против $55 млрд годом ранее. Для обеспечения финансирования, Oracle необходимо привлечь только в 2027 году около $40 млрд долгового и акционерного финансирования, к $18 млрд долга, который она привлекла в сентябре прошлого года.

Участники рынка при этом не вполне уверены в этой стратегии. За последний месяц акции Oracle упали в цене более чем на 40 %. В марте CNBC сообщало, что компания строит «вчерашние» ЦОД за счёт будущих долгов. Более того, на днях появилась информация, что она сократила за прошедший финансовый год 21 тыс. сотрудников. Ранее сообщалось, что Oracle рассматривает возможность сокращения штата на 20–30 тыс. человек в целях экономии, что позволило бы получить около $8–$10 млрд свободного денежного потока, поскольку традиционные финансовые институты всё меньше доверяют стратегии Oracle, в первую очередь из-за сделок с OpenAI.

Schneider Electric (SE) объявила о покупке за $3,1 млрд наличными компании Cognite Holding, специализирующейся на системах промышленного искусственного интеллекта, сообщает Silicon Angle. Если раньше подобные системы отслеживали в основном работу промышленных объектов вроде электростанций, оповещая о необходимости техобслуживания, то теперь ИИ становятся всё более автономными. Новые системы самостоятельно принимают решения и даже выполняют определённые действия, что является критически важным для SE.

По данным компании, Cognite создала редкий продукт — полноценную ИИ-платформу промышленного уровня, собирающую разрозненные данные с разных промышленных объектов в единую базу, позволяя ИИ-агентам анализировать информацию и выполнять определённые действия. Платформа сочатает единую модель данных и граф знаний с ИИ-агентами, «очищающими», структурирующими и связывающими данные. После этого анализом информации и запуском необходимых рабочих процессов занимаются другие ИИ-агенты.

В основе платформы — два продукта. Data Fusion «контекстуализирует» и обеспечивает «операционализацию» промышленных данных. Atlas AI отвечает за агентный уровень, автоматизирующий выполнение задач и ускоряющий принятие решений. Так, ИИ может выявить некорректно работающий насос, заказать необходимые комплектующие и запланировать ремонт, а человеку останется лишь подтвердить операции.

Источник изображений: Cognite

ИИ-инструменты Cognite уже применяются в электроэнергетике, нефтегазовой промышленности и в производстве. За десятилетия работы в этих секторах накоплены гигантские объёмы исторических данных, значительная часть которых никак не использовалась. ИИ-агенты Cognite могут извлекать из этих массивов данных практическую пользу. Сделку заключили на фоне стремительного роста интереса к промышленным ИИ-системам. В частности, в Европе производители стремятся сократить потери ресурсов и поднять производительность.

Основанная в 2017 году Cognite насчитывает более 800 сотрудников по всему миру. В 2025 году выручка компании превысила $170 млн, а объём повторяющихся подписок увеличился на 36 %. Поддерживающие компанию бизнесы получат от сделки значительную прибыль. Например, норвежская Aker, которая помогла основать компанию в 2017 году, рассчитывает получить наличными около $1,48 млрд от продажи своей доли.

Решения Cognite будут интегрированы с платформой Aveva CONNECT. Aveva занимается созданием программ для проектирования, эксплуатации и оптимизации промышленных объектов. Schneider Electric пыталась приобрести Aveva в 2015–2016 гг., но попытки не увенчались успехом. В 2017 году удалось завершить сделку, а полный контроль над Aveva получен лишь в 2022 году. За это время Aveva успела купить разработчика промышленного ПО OSIsoft, сделка на $5 млрд закрыта в 2020 году.

Объединив ресурсы Cognite с возможностями Schneider Electric и Aveva, покупатель сможет соединить крупнешйю в мире инфраструктуру автоматизации и управления энергией с ИИ, что сделает систему «умной» по своей природе. Вместе системы получают возможность «думать, адаптироваться и действовать». Schneider Electric отметила, что сделка ещё не получила одобрения регуляторов, но компания рассчитывает закрыть её в ближайшие кварталы.

Интерес к GPU-серверам вырос вместе с нейросетями и локальным запуском моделей. Но видеокарта нужна не каждому проекту. В одних задачах GPU сокращает обработку с часов до минут, в других остаётся дорогим ресурсом, который почти не используется.

Специалисты AdminVPS отмечают: перед выбором сервера бизнесу важно оценивать не только запас мощности, но и характер нагрузки. Главное отличие GPU от CPU — не «больше мощности», а другой тип вычислений. Центральный процессор лучше подходит для последовательной логики: работы сайта, базы данных, API, CRM, интернет-магазина или бота. В таких проектах важны стабильные vCPU, RAM, быстрый NVMe-диск и корректно настроенное окружение. Если нагрузка связана с веб-сервисом, Docker-контейнерами, аналитикой или внутренними инструментами, обычно достаточно обычного виртуального сервера.

Перекрёсток выбора: VPS или GPU (Источник изображений: AdminVPS)

GPU нужен там, где задача хорошо распараллеливается: обучение ML-моделей, инференс локальных LLM, обработка изображений и видео, 3D-рендеринг, компьютерное зрение, распознавание объектов, большие массивы однотипных вычислений. В таких сценариях видеокарта берёт на себя тысячи параллельных операций, с которыми CPU справляется заметно медленнее.

Сравнение процессоров: CPU против GPU

Есть простой критерий: если проект использует готовые AI-сервисы через API, GPU на собственном сервере чаще всего не нужен. Нагрузка уходит на внешнюю платформу, а серверу остаются бизнес-логика, хранение данных, авторизация и интерфейс. Здесь важнее надёжный VPS, резервное копирование и возможность масштабировать CPU/RAM. Для таких задач рациональнее выбрать конфигурацию без видеокарты — например, сервер VPS с балансом производительности и стоимости.

Сравнение внешнего API и локальных серверов

Другая ситуация — когда модель нужно запускать локально: важна скорость ответа, работа с внутренними данными, контроль окружения или запуск вычислений без привязки к стороннему сервису. Тогда сервер с графическим ускорителем становится рабочим инструментом. В AdminVPS GPU-серверы комплектуются NVMe-накопителями и защищены от DDoS. Для инференса моделей в реальном времени важна техподдержка 24/7, которая помогает с настройкой драйверов и CUDA-окружения.

Факторы окупаемости GPU

Перед переходом стоит ответить на несколько вопросов: есть ли у приложения параллельные вычисления; поддерживает ли стек CUDA или GPU-фреймворки; как долго идут расчёты на CPU; насколько часто они запускаются; что станет узким местом после ускорения — видеокарта, диск, память или сеть.

Правильная стратегия — не сразу брать самый мощный сервер, а сопоставить инфраструктуру с задачей. Для сайтов, CRM, API, ботов и большинства корпоративных сервисов обычный VPS остаётся более экономичным решением. GPU-сервер нужен тогда, когда вычисления упираются в параллельную обработку данных, а ускоритель влияет на скорость продукта или себестоимость операций. Оценить конфигурации под ресурсоёмкие задачи можно в разделе VPS сервер с GPU на сайте AdminVPS.

Через 18 мес. после громкого анонса в Белом доме проект Stargate по строительству многочисленных ИИ ЦОД столкнулся с серьёзными рисками. Теперь организаторам предстоит доказать, что он способен превратиться из грандиозной задумки ценой в $500 млрд в реальную ИИ-инфраструктуру небывалых масштабов, сообщает Datacenter Knowledge.

В январе 2025 года компании OpenAI, SoftBank, Oracle и MGX анонсировали создание основы для нового поколения ИИ. Предполагались ввод до 10 ГВт новых вычислительных мощностей и инвестиции в размерене сотен миллиардов долларов в строительство ИИ ЦОД, энергосистем и вспомогательной инфраструктуры в США. Однако теперь встал вопрос — сможет ли Stargate масштабироваться быстрее, чем увеличиваются связанные с ИИ риски в сфере энергетики, финансирования, управления и т. п. Кроме того, необходимо справиться с нарастающим общественным противодействием.

С момент запуска проект начали масштабировать за пределы Техаса, ставшего колыбелью амбициозной инициативы. Новые кампусы анонсированы в Висконсине, Огайо, Нью-Мексико и других штатах. Реализуются и международные проекты в рамках Stargate — в том числе в ОАЭ и Южной Корее. А вот в Великобритании и Норвегии дело не задалось. Успех Stargate, возможно, будет определять, станут ли проекты гиперскейл-уровня основной моделью развития ИИ или от триллионных инвестиций придётся отказаться.

Источник изображения: OpenAI

По данным DCByte, объекты Stargate всё больше становятся прототипом ИИ-кампусов с собственной энергетической стратегией, а не просто масштабированием традиционных ЦОД гиперскейл-уровня. Предполагается, что наличие собственных генерирующих энергетических мощностей «за счётчиком» и поэтапное развёртывание ускорителей отражает переход к вертикально интегрированным «ИИ-технопаркам», которые отличаются от отдельных объектов ЦОД. Утверждается, что подобная модель постепенно принимается всем рынком, особенно для кластеров для обучения ИИ, требующих стоек с высокой энергетической плотностью и возможности быстрого масштабирования.

При этом в проекте принимают участие необычайно много крупных компаний, включая SoftBank Group, Oracle, OpenAI и MGX, которым помогают NVIDIA, Microsoft и Arm. Это позволяет распределить инвестиционные риски, гарантировать поставки оборудования и ускорить подключение объектов к инфраструктуре. Ожидаемо, планы такого масштаба столкнулись с трудностями и проблемами с энергоснабжением, финансированием, разногласиями между партнёрами, задержками, вызванными спорами относительно управления проектом и структуры собственности. Также, по мнению экспертов, в отличие от облачной инфраструктуры на основе стабильных корпоративных нагрузок, ИИ-фабрики требуют уверенности в будущем гарантированном спросе, а тот пока ещё не закончил формироваться.

На темпы расширения проекта способно повлиять любое изменение прогнозов, касающихся масштабов обучения моделей и инференса. Так, уже пришлось скорректировать планы расширения площадки в техасском Абилине. Флагманский кампус представляет собой огромную площадку — 445 га. Строительство ведётся высокими темпами, с начала работ до ввода первых зданий в эксплуатацию прошло намного меньше времени в сравнении с сопоставимыми объектами гиперскейлеров. Тем не менее, уже на первых этапах отмечены перебои в работе, связанные с неблагоприятной погодой, повлиявшей на электросети — выявлена уязвимость ускоренного подключения многомегаваттных мощностей.

Источник изображения: Oracle

При этом Техас становится не просто одним из хабов для развития ИИ-инфраструктуры, но и регионом, где проектам подобного типа уделяют всё больше политического внимания в вопросах потребления воды, нагрузки на энергосистему, что приводит к росту давления со стороны регуляторов. Например, предлагается пересмотреть налоговые льготы и правила выдачи всевозможных разрешений. Изменение правовых норм будет определять, насколько быстро и на каких условиях Stargate сможет развиваться в Техасе.

Как считают в Synergy Research Group, принципиальных проблем со Stargate нет, поскольку планирование и строительство кампусов гигаваттного масштаба — уже обычная практика для облачных гиперскейлеров, Meta✴ и некоторых неооблачных компаний. Главное, ставить реалистичные цели и обеспечивать высокое качество их реализации. По мнению экспертов, при условии правильного выбора площадки и обеспечения надёжного энергоснабжения основными вызовами будут вопросы финансирования и финансовая устойчивость проектов. Нужны инвесторы, готовые ждать, поскольку быстрой окупаемости не предвидится.

Хотя строительство флагманского кампуса Stargate продолжается, расширение ЦОД по инициативе OpenAI и Oracle было несколько сокращено из-за сложностей финансирования и пересмотра прогнозов спроса. Также эксперты отмечают, что участие Microsoft через партнёрство с Crusoe в использовании дополнительных объектов на данной площадке свидетельствует о пересмотре проекта. Потенциально это снизит риск чрезмерной зависимости от одного клиента, но усложняет структуру управления проектом и планирование мощностей на долгосрочную перспективу.

На Тайване продолжается расследование фактов контрабанды ИИ-серверов Supermicro с подсанкционными чипами NVIDIA. В начале недели газета The Financial Times сообщила об обысках, проведенных прокуратурой округа Килунг (Keelung) в офисе Supermicro, а также у её местного дистрибьютора Albatron Technology и оператора ЦОД Chief Telecom. Кроме того, обыски прошли по месту жительства шести человек и ещё на трёх объектах, связанных с деятельностью Supermicro.

По данным Bloomberg, после проведённых рейдов окружной суд Килунга одобрил задержание прокуратурой двух сотрудников Supermicro, в то время как двое других были освобождены под залог с запретом покидать Тайвань. Также был задержан менеджер компании Albatron Technology, о чём компания сообщила в среду в своём заявлении. Ранее на этой неделе был допрошен сотрудник компании Chief Telecom.

В свою очередь, Supermicro заявила, что продолжает сотрудничать с правоохранительными органами и государственными чиновниками на Тайване и в других юрисдикциях. После появления публикаций о проведённых обысках акции компании упали в понедельник на 8 %, отыграв часть падения во вторник. Ранее акционеры уже подали на компанию в суд в связи с данным инцидентом.

Источник изображения: Supermicro

В марте этого года Министерство юстиции США обвинило трёх лиц, включая соучредителя и члена совета директоров Supermicro И-Шьяна Лиау (Yih-Shyan Liaw), в контрабанде ИИ-серверов Supermicro с подсанкционными чипами NVIDIA на сумму $2,5 млрд китайским клиентам. После этого Лиау вывели из совета директоров компании. Он и ещё один обвиняемый, подрядчик компании, не признали себя виновными по предъявленным обвинениям в федеральном суде Нью-Йорка. А третий из обвиняемых, сотрудник Supermicro, работающий на Тайване, до сих скрывается от правосудия.

Австрия предлагает властям Евросоюза расширить присутствие Anthropic на территории блока. Предложение было сделано после того, как США ввели ограничения на доступ некоторых иностранных пользователей к передовым ИИ-моделям компании. Это вновь ставит вопрос зависимости Европы от американских ИИ-технологий, сообщает eWeek.

США ограничили доступ иностранным пользователям к новейшим ИИ-моделям Anthropic в июне. Фактически возможности Европы по получению доступа к критически важным зарубежным технологиям оказались под вопросом. Австрийские власти призвали государства — члены ЕС рассмотреть вариант «стратегического размещения Anthropic на территории Евросоюза». Утверждается, что ЕС может предложить компании правовую определённость, доступ к рынку, капитал и ценности, соответствующие философии самой компании.

Признаётся, что инициативу неизбежно встретят скептически, тем более что механизмов конкретной реализации плана не предоставлено. Тем не менее подчёркивается, что речь идёт о стратегическом технологическом будущем Европы, вопрос не в том, легко ли это осуществить, а в том, готовы ли европейцы сами стать «архитекторами своего технологического будущего» или так и будут полагаться на решения, принятые в других странах.

Предложение стало отражением обеспокоенности европейских элит зависимостью от зарубежных ИИ-продуктов, доступность которых может измениться из-за принятых вне блока решений. Ограничения могут повлиять не только коммерческие аспекты, но и на вопросы национальной безопасности и экспортной политики. Европейские власти уже обсуждают возникшую проблему с представителями США, в то же время продвигая развитие собственных облачных технологий, ИИ и полупроводниковой индустрии.

Источник изображения: Jacek Dylag/unsplash.com

По некоторым данным, размещение Anthropic в ЕС рассматривается Австрией как возможность привлечь в Европу высококвалифицированных специалистов, сохранить инвестиции и помочь формированию стандартов в сфере ИИ, не вытесняя собственно европейские ИИ-бизнесы. Неопределённость может подтолкнуть бизнес к диверсифицировать поставщиков ИИ-решений, будет способствовать росту инвестиций в местную ИИ-инфраструктуру и усилит внимание к европейским проектам, связанным с искусственным интеллектом.

Предложение расширяет концепцию европейского цифрового суверенитета. Вместо того, чтобы полагаться только на «выращивание» собственных лидеров ИИ-индустрии, Австрия призывает привлекать извне к работе в Европе уже состоявшиеся бизнесы. Впрочем, даже если Anthropic расширит своё присутствие в Европе, остаётся ряд нерешённых вопросов в юридической и регуляторной плоскостях. В том числе непонятно, будут ли в этом случае по-прежнему действовать нормы экспортного контроля США.

В любом случае сам факт дискуссии на государственном уровне показывает, что доступность ИИ становится вопросом не только и не столько технологическим, сколько геополитическим. В своё время агентство Gartner сообщало, что суверенное облако могут позволить себе только США и Китай, но не Европа. Ещё в апреле, до введения США ограничений, британское правительство пригласит Anthropic расширить присутствие в Соединённом Королевстве, желая извлечь выгоду из имевшего места конфликта многомиллиардного стартапа с американским военным ведомством.

Стартап Etched, вышел из скрытого режима (stealth), объявив о разработке ИИ-чипа для инференса и подписанных контрактах на его поставку более чем на $1 млрд. Также стартап сообщил о привлечении $800 млн инвестиций в рамках нескольких ранее не разглашавшихся раундов финансирования.

Последний раунд финансирования прошёл в декабре 2025 года. Компания привлекла тогда $500 млн инвестиций при оценке в $5 млрд. В числе инвесторов Etched — VentureTech Alliance, Питер Тиль (Peter Thiel), Jane Street, Hudson River Trading, Jump Trading, Two Sigma, Stripes, Ribbit Capital, Radical Ventures, Primary VC, Positive Sum, а также несколько известных исследователей и предпринимателей в области ИИ.

Источник изображений: Etched

Компания сообщила, что первые прототипы чипов (A0) сошли с производственной линии N4P TSMC в начале этого года и что она планирует начать поставки своих первых стоечных систем для инференса этим летом. В настоящее время они проходят тестирование у клиентов. По данным Etched, предварительные испытания у клиентов продемонстрировали передовые показатели пропускной способности, задержки и энергоэффективности ИИ-систем при выполнении инференса.

Etched разрабатывает вертикально интегрированную инфраструктуру для ИИ-инференса, которая объединяет кастомные микросхемы, стойки, сетевое оборудование, системы охлаждения, ПО и производство. Компания сообщила, что её системы уже работают с популярными ИИ-моделями, включая DeepSeek, Qwen, Mamba и Llama, и предназначены для поддержки моделей от плотных архитектур до больших MoE-систем с произвольно большим количеством параметров.

Как сообщает ресурс Converge! Network Digest, для поддержки производства Etched открыла завод на Тайване, а также построила ЦОД мощностью 2 МВт, испытательный центр и лабораторию для прототипирования новых продуктов (NPI) в своей штаб-квартире в Сан-Хосе, с планом достижения ИИ-инфраструктурой для инференса гигаваттного масштаба к 2027 году.

Etched также сообщила о внедрении двух технологий. Первая — Low Voltage Inference (LVI), которая позволяет чипу работать с вполовину меньшим напряжением по сравнени с типовыми ускорителями, при этом устоявшаяся производительность составляет более 80 % от пиковой при разреженном инференсе триллионных MoE-моделей. Результатом является отсутствие троттлинга значительное ускорение инференса. Вторая технология, Cluster Scale Memory (CSM), сочетает SRAM и HBM с общей архитектурой памяти с низкой задержкой и запатентованный интерконнект. В итоге и задержка снижается, и высокая пропускная способность памяти сохраняется.

Российский разработчик программного обеспечения «СберТех» (входит в экосистему «Сбера») сообщил о выпуске Platform V Vector DB — векторной системы управления базами данных, ориентированной на промышленное применение в корпоративных сценариях искусственного интеллекта.

СУБД Platform V Vector DB позволяет работать с векторными представлениями информации и на их основе запускать в защищённом контуре различные прикладные сервисы, будь то семантический поиск или интеллектуальные помощники, интегрированные с системами внутренних знаний, документации и корпоративных данных.

Источник изображения: platformv.sbertech.ru

Platform V Vector DB создана для крупных предприятий, которым необходимо управлять большими объёмами данных. Решение подходит финансовым, телекоммуникационным, логистическим организациям, ритейлерам и государственным структурам, где важны производительность и эксплуатационная зрелость программных продуктов. СУБД располагает инструментами для контроля безопасности и работоспособности, упрощённой интеграции в корпоративную IT-инфраструктуру и предсказуемого сопровождения.

Платформа Platform V Vector DB поставляется отдельным дистрибутивом для установки на серверах клиента, что актуально для компаний с высокими требованиями к информационной безопасности и защите данных.

Южная Корея анонсировала масштабный инвестиционный план с целью ускорения технологического развития страны, включающий три мегапроекта, которые направлены на укрепление цепочек поставок полупроводников, создание инфраструктуры ИИ и развитие индустрии физического ИИ. Об этом сообщил президент Ли Чжэ Мён (Lee Jae Myung) в ходе брифинга с участием глав Samsung Electronics и SK hynix, а также ряда других компаний.

«Мы должны создать основные строительные блоки ИИ быстрее, чем любая другая страна, — сказал Ли. — Полупроводники, физический ИИ и ИИ ЦОД — это три столпа нашего следующего большого шага вперёд». Он подчеркнул, что синергия между полупроводниками, ЦОД и физическим ИИ позволит Южной Корее стать мировым лидером в революции ИИ. «Когда эти три столпа будут работать вместе, как взаимосвязанные шестерни, Корея станет ведущей мировой промышленной державой в эпоху ИИ», — сообщил президент. Согласовывая расширение производства полупроводников с ростом мощностей ИИ ЦОД и развитием физического ИИ, Южная Корея стремится создать вертикально интегрированную экосистему ИИ.

Национальные цели включают удвоение производства DRAM в течение пяти лет и расширение вычислительных мощностей для ИИ примерно до 18,4 ГВт к 2035 году. Президент назвал программу «стратегией выживания нации» в эпоху ИИ, с корпоративными инвестиционными обязательствами на общую сумму более ₩3,755 квадрлн (приблизительно $2,74 трлн) в течение следующих десятилетий в области инфраструктуры ИИ, производства полупроводников и передовых технологий.

Ли Чжэ Мён отметил, что что существующие производственные мощности по выпуску чипов в Йонгине (Yongin) и Пхёнтхэке (Pyeongtaek), центре южнокорейского «полупроводникового пояса» к югу от Сеула, «уже достигли своего предела», и призвал компании ускорить инвестиции в создание производственных мощностей на юго-западе страны.

Источник изображения: Daniel Bernard / Unsplash

Сообщается, что Samsung Electronics и SK hynix инвестируют в общей сложности ₩800 трлн ($518 млрд) в строительство четырёх заводов по производству микросхем памяти в юго-западном регионе страны Хонам (Honam), при этом каждая компания построит по два завода. Ещё ₩81 трлн ($52 млрд) будет направлено на создание крупномасштабного комплекса по упаковке HBM в центральном регионе страны. Председатель правления Samsung Ли Чжэ Ён (Lee Jae-yong) заявил, что город Кванджу (Gwangju) является вероятным местом для новых заводов Samsung, в то время как производственные мощности HBM будут сосредоточены в Чхонане (Cheonan) и Оньяне (Onyang) в регионе Чхунчхон (Chungcheong).

Кроме того, до 2035 года корейские технологические и энергетические гиганты, такие как SK, GS и Naver, планируют выделить еще ₩550 трлн ($356 млрд) на строительство ИИ ЦОД общей мощностью 8,4 ГВт в Ульсане (Ulsan), Донхэ (Donghae), Седжоне (Sejong) и других регионах.

В понедельник Samsung также опубликовала пресс-релиз, в котором объявила о планах инвестировать ₩2,655 квадрлн (около $1,7 трлн) в технологические проекты в стране в течение следующего десятилетия. Из этой суммы ₩2,03 квадрлн (около $1,48 трлн) предполагается направить в развитие кластеров полупроводниковой промышленности, включая кампус в Пхёнтхэке (Pyeongtaek Campus) и Национальный промышленный комплекс в Йонгине (Yongin National Industrial Complex), а ₩625 трлн ($0,22 трлн) — на развитие регионов Хонам, Чхунчхон и Йонгнам (Yeongnam), сосредоточив усилия на полупроводниках для ИИ, робототехнике, батареях, а также компонентах и материалах для IT-индустрии.

Samsung назвала предлагаемые правительством льготы в сфере электроснабжения, водоснабжения, рабочей силы и условий жизни ключевыми факторами при выборе Кванджу, расположенного примерно в 300 км к югу от Сеула, для размещения нового завода по производству полупроводников, а также ИИ ЦОД в Хэнаме (Haenam), на южной оконечности полуострова. Не все уверены в том, что юго-западный регион сможет обеспечить производство микросхем мирового класса, пишет The Wall Street Journal. Эксперты указывают на удалённость региона от существующих сетей поставок полупроводников и на трудности с привлечением квалифицированных кадров из столицы.

В свою очередь, SK Group, как пишет TechCrunch, объявила о среднесрочной и долгосрочной инвестиционной стратегии на сумму ₩2,1 квадрлн (около $1,4 трлн), из которых ₩1100 трлн пойдут на расширение мощностей по производству полупроводников и ₩1 квадрлн ($0,65 трлн) — на создание ИИ ЦОД по всей стране. SK hynix займётся расширением производства чипов, а SK Telecom — строительством ИИ ЦОД на 15 ГВт.