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.

AMD объявила о расширении стратегического партнёрства с Microsoft, охватывающего ускорители, процессоры, сетевое оборудование и ПО на платформе Azure. AMD начнёт поставки Helios клиентам, включая Microsoft, во II половине 2026 года, но именно Microsoft первой среди «большой тройки» облаков публично заявила о массовом развёртывании новой платформы.

В рамках партнёрства Microsoft внедрит в ЦОД Azure платформу AMD Helios AI с EPYC Venice и MI455X. Эти решения будут лежать в основе трёх будущих семейств инстансов Azure: HDv2 для обработки данных, HXv2 для автоматизации проектирования электроники (EDA) и ND MI455X v7 для рабочих нагрузок ИИ-инференса.

Инстансы HDv2, разработанные совместно с AMD, предназначены для самых ресурсоёмких задач, связанных с ИИ, включая подготовку данных, поиск, обучение с подкреплением и координацию агентов. Благодаря почти 500 физическим ядрам в составе AMD EPYC Venice, 4 Тбайт RAM, 32 Тбайт локального NVMe-хранилища и 400GbE DPU Azure Boost, HDv2 способны удовлетворить потребности самых требовательных клиентов в области ИИ, отметила Microsoft.

Инстанcы HXv2 развивают сильные стороны виртуальных машин HX, запущенных в партнёрстве с AMD в 2023 году. HXv2 тоже предлагает дифференциацию для рабочих нагрузок моделирования на уровне RTL и тоже использует технологию 3D V-Cache, вместе с тем получив значительные улучшения в части производительности ядер и памяти в однопоточных задачах. ВМ HXv2 будут оснащены 176 ядрами процессоров EPYC Venice с тактовой частотой более 5 ГГц, наполовину большим кешем, доступному каждому ядре, и порядка 2 или 4 Тбайт RAM.

Источник изображения: Microsoft

При этом Azure HXv2 поддерживает более широкий спектр технических вычислительных задач, включая научное моделирование, инженерный анализ и другие приложения с распределённой памятью. Значительно повышенная производительность на ВМ и на ядро, а также наличие 800G-подключения InfiniBand, позволяют проводить крупномасштабные симуляции на основе MPI и делают HXv2 идеальным решением для широкого круга клиентов, использующих HPC, сообщила Microsoft.

В свою очередь, инстансы ND MI455X v7 разработаны для ИИ-инференса в производственных масштабах — для рабочих нагрузок рассуждений, поиска и агентных вычислений, лежащих в основе современных ИИ-сервисов. Сотрудничество также распространяется на сетевой уровень. DPU Pensando уже активно используются Microsoft, а теперь компании интегрируют Azure Boost с технологиями AMD для повышения производительности сети, эффективности и обработки подключений в облачном масштабе.

Сотрудничество расширяет доступ к ИИ-инфраструктуре AMD в Azure. Разработчики передовых моделей смогут использовать инфраструктуру на базе AMD для обучения и обслуживания крупномасштабных ИИ-моделей, а корпоративные клиенты могут развёртывать и масштабировать рабочие нагрузки ИИ в производственной среде с помощью управляемых вычислительных ресурсов Azure Foundry.

Провайдер облачных ИИ-сервисов Nebius (ранее Yandex N.V.) объявил о заключении первого соглашения о предоставлении обеспеченного кредита на сумму около $775 млн с целью дальнейшего ускорения глобального развёртывания своей полнофункциональной облачной платформы для ИИ.

Как пояснила компания, кредит обеспечен развёрнутой инфраструктурой на базе GPU и гарантированными денежными потоками по соглашению с клиентом инвестиционного уровня. Срок погашения кредита — 31 октября 2030 года, процентная ставка — SOFR + 2,50 %. По словам Nebius, вместе с денежными потоками от соглашения с клиентом кредит полностью покрывает более 100 % капитальных затрат, необходимых для развёртывания базовой инфраструктуры GPU.

Nebius отметила, что поскольку контракт находится на стадии обслуживания, это финансирование можно направить на инвестиции в мощности, которые будут обслуживать клиентов в сфере ИИ, и корпоративных клиентов на полнофункциональной облачной ИИ-платформе Nebius. Похожую схему для получения кредита использовало неооблако CoreWeave, взявшее под залог имеющихся ускорителей NVIDIA заём на гораздо более крупную сумму в размере $2,3 млрд.

Источник изображения: Nebius

Nebius, по всей видимости, планирует и дальше использовать кредитные ресурсы для расширения деятельности. Она сообщила, что такая схема позволяет ей использовать действующий инфраструктурный актив для привлечения финансирования на уровне активов для других долгосрочных проектов у клиентов. Имея уже заключённые контракты на сумму более $40 млрд с клиентами с инвестиционным рейтингом, такими как Microsoft и Meta✴, Nebius рассчитывает привлечь дополнительный капитал на аналогично привлекательных условиях. Она сообщила, что недавно завершила очередной плановый этап развёртывания мощностей для Microsoft и продолжает выполнять оставшиеся поставки в соответствии с условиями контрактного графика.

Сообщается, что финансирование прошло на фоне высокого спроса со стороны кредиторов и было значительно переподписано. MUFG выступила в качестве структурирующего агента, единственного букраннера и андеррайтера, а ABN AMRO, Bank of America, Deutsche Bank и HSBC участвовали в качестве уполномоченных ведущих организаторов. Citi, Crédit Agricole CIB, ING и Morgan Stanley выступили в качестве старших ведущих организаторов. В синдикате также участвовала компания Goldman Sachs.

Потребление облачной инфраструктуры на основе GPU в России в I половине текущего года подскочило на 507 %, или примерно в шесть раз, по сравнению с аналогичным периодом 2025-го. Об этом сообщает «Коммерсантъ» со ссылкой на исследование провайдера «Рег.Облако».

Основным драйвером роста названо внедрение готовых ИИ-сервисов в бизнес-процессы. Ускорители на базе GPU применяются для решения самых разных задач, связанных с нейросетевыми технологиями: от речевой аналитики и компьютерного зрения до клиентской поддержки и работы с корпоративными базами знаний. О росте спроса говорят и Cloud.ru с MWS.

По оценкам, количество новых подключений в сегменте GPU-инфраструктуры в России в I полугодии 2026-го подскочило на 160 % в годовом исчислении. При этом ежемесячная активность пользователей увеличилась на 240 %. В сфере выделенных серверов и систем bare metal клиентская база с расходами более 500 тыс. руб. в месяц расширилась более чем в два раза, а доля таких пользователей в общем объёме потребления поднялась с 35 % до 49 %. Отмечается, что самыми востребованными GPU-ускорителями среди российских заказчиков являются NVIDIA RTX A4000 Ampere: такие карты применяют примерно 63 % клиентов.

Источник изображения: unsplash.com / BoliviaInteligente

О быстром расширении рынка говорят и другие его участники. Так, провайдер K2 Cloud указывает на 4–5-кратный рост запросов на облачные GPU. При этом, как отмечается, востребованы такие изделия, как NVIDIA L4, L40S и H100. Отраслевые эксперты подчёркивают, что на российском рынке нет недостатка карт «начального уровня», при этом наблюдается дефицит в сегменте высокопроизводительных решений, которые необходимы в том числе для обучения крупных ИИ-моделей с большим количеством параметров. На этом фоне наблюдается трансформация сектора. Кроме того, заказчикам всё чаще нужны не просто ускорители, а готовые ИИ-решения и сервисы.

Неооблачная компания Nebius (бывшая Yandex N.V.), по сообщению ресурса TechCrunch, заключила соглашение о предоставлении вычислительных мощностей американскому стартапу Reflection AI, который занимается проектами в области ИИ. Стоимость договора составляет $1 млрд. Сообщается, что в рамках партнёрства с Nebius фирма Reflection AI получит доступ к ускорителям NVIDIA, включая изделия GB300. Соглашение охватывает период вплоть до 2029 года.

Фирму Reflection AI основали в 2024 году Миша Ласкин (Misha Laskin) и Иоаннис Антоноглу (Ioannis Antonoglou) — бывшие исследователи Google DeepMind. Стартап специализируется на открытых фундаментальных моделях и на создании автономных агентов для автоматизации разработки ПО. Одним из первых продуктов компании является система Asimov для генерации кода. На сегодняшний день Reflection AI получила около $2,6 млрд финансирования от таких инвесторов, как NVIDIA, Sequoia Capital и Lightspeed Venture Partners. Оценка стартапа находится на уровне $25 млрд. Штаб-квартира расположена в Бруклине (Нью-Йорк, США).

Источник изображения: Nebius

Нужно отметить, что ранее Reflection AI заключила аналогичный договор со SpaceX: компания Илона Маска предоставит стартапу вычислительные мощности на общую сумму до $6,3 млрд. Это соглашение также будет действовать до 2029-го, что предполагает ежемесячные платежи в размере $150 млн. В рамках договора Reflection AI немедленно получит доступ к системам NVIDIA GB300. В целом, резервирование значительного количества вычислительных ресурсов поможет стартапу ускорить создание открытых ИИ-моделей, которые смогут составить конкуренцию решениям OpenAI и Anthropic.

Согласно отчёту IDC Worldwide Quarterly Enterprise Storage Systems Tracker, компания Dell Technologies возглавила в I квартале 2026 года рейтинг поставщиков внешних СХД для предприятий с долей рынка 31,2 % при росте на 40,8 % в годовом исчислении, что почти вдвое превышает темпы роста в целом по сегменту (22,7 %). Её продажи были выше, чем суммарный объём поставок остальных четырёх ведущих поставщиков внешних СХД: NetApp, Everpure (Pure Storage), Huawei и HPE.

Результаты Dell отражают её эффективность в стремлении соответствовать трём основным приоритетам клиентов, включая гибкость частного облака, инфраструктуру ИИ, построенную на данных, принадлежащих предприятиям, и киберустойчивость, встроенную в платформу, пишет StorageReview. Впрочем, компания продаёт не просто СХД, а комплексный набор решений.

Ресурс отметил, что при выборе корпоративных СХД клиенты теперь определяются не только исходя из объёма и производительности, и всё больше среди них хотят получить инфраструктуру, поддерживающую смешанные среды гипервизоров, конвейеры обработки данных для ИИ и более быстрое восстановление после кибератак без необходимости кардинальных архитектурных изменений. А благодаря простоте обновления PowerStore продолжает пользоваться популярностью на рынке. Она даёт возможность развивать инфраструктуру без принудительного перехода на новую систему, одновременно внедряя поддержку современных рабочих нагрузок.

Источник изображения: IDC

Текущее портфолио Dell, в центре которого программно-определяемая платформа для хранения данных среднего и корпоративного уровня PowerStore, построено вокруг этой конвергенции. В сегменте частных облаков Dell ориентируется на предприятия, которые хотят как простоты эксплуатации, так и возможности выбора инфраструктуры. Благодаря платформам Dell Private Cloud и Dell Automation Platform клиенты могут развёртывать облачные стеки Broadcom, Microsoft, Nutanix и Red Hat на дезагрегированной инфраструктуре Dell, а не быть привязанными к единственной HCI-модели.

Компания делают ставку на новые СХД Dell PowerStore Elite, которые позиционируются как основа для хранения данных для организаций, которым необходимо консолидировать блочные и файловые данные, а также виртуальные машины и контейнеры на единой платформе. По мнению компании, успешные корпоративные инициативы в сфере ИИ в меньшей степени зависят от общедоступных источников данных и в большей — от способности обнаруживать внутренние данные, управлять ими и внедрять их в работу, для чего предлагается инструментарий AI Data Platform в составе Dell AI Factory.

По словам Dell, PowerScale и ObjectScale преобразовывают фрагментированные корпоративные данные в готовые к использованию в ИИ-хранилищах. Например, новая система ObjectScale X7700 обеспечивает почти наполовину большую ёмкость, чем предыдущее поколение СХД. Аналитические возможности платформы хранения Dell можно до шести раз ускорить посредством GPU. Защита данных осуществляется с помощью унифицированной платформы киберустойчивости PowerProtect One. Также сообщается о решении Cyber Detect, которое интегрирует обнаружение программ-вымогателей с помощью ИИ и глубокой аналитики с PowerStore и PowerMax.