AMD представила эталонный проект AMD Helion для агентных систем, выполненный в форм-факторе серверной стойки ORv3 высотой 44OU. По словам компании, Helion, созданный на основе спецификаций Open Compute Project (OCP), является дальнейшим развитием подхода к открытой платформе, заложенном в решении AMD Helios.

Источник изображений: AMD

С помощью AMD Helion заказчики смогут оптимально сочетать производительность CPU, плотность ядер и энергопотребление с возможностями ускорения на базе GPU, исходя из специфики задач, выполняемых ИИ-агентами. Решение может поставляться как на базе исключительно CPU (для гиперскейлеров), так и с интеграцией CPU/GPU (для корпоративного сектора).

OCP-архитектура стойки AMD Helion поддерживает открытое ПО и допускает различные варианты конфигурации, включая версии с жидкостным и воздушным охлаждением. Это позволяет заказчикам создавать практически любые системы, отвечающие их конкретным требованиям.

Например, стойка, использующая только CPU (на базе AMD EPYC Venice) и поддерживающая до 32 768 ядер, предназначена для систем гиперскейлеров. Она обеспечивает выделенные мощности для выполнения задач агентов, а также возможность подключения к отдельной инфраструктуре для инференса моделей.

В свою очередь, комплексное стоечное решение, объединяющее на одной платформе узлы с EPYC, узлы с Instinct MI350P (до 16 единиц), интерконнект с пропускной способностью до 102,4 Тбит/с и вычислительные ресурсы общего назначения, представляет собой универсальный вариант для внедрения агентного ИИ корпоративного уровня.

AMD Helion позволяет клиентам развёртывать системы агентного ИИ в рамках уже имеющейся ИТ-инфраструктуры, адаптируя конфигурации CPU и GPU под конкретные рабочие нагрузки и подбирая оптимальное соотношение ресурсов для выполнения задач агентов, инференса моделей и вспомогательных вычислений с учётом требований к производительности, энергопотреблению и стоимости.

AMD сообщила, что планирует передать спецификацию AMD Helion организации OCP (Open Compute Project), сделав её доступной для сообщества с целью дальнейшей разработки и внедрения. Конфигурации стоек AMD Helion для агентного ИИ в настоящее время разрабатываются совместно с партнёрами по экосистеме; их выпуск запланирован на ноябрь 2026 года.

Компании Microchip Technology и Navitas Semiconductor разработали эталонный дизайн преобразователя напряжения с 800 В на 6 В в соответствии со стандартом OCP. Решение, как ожидается, поможет в переходе на архитектуру LVDC, ориентированную на дата-центры нового поколения для задач ИИ.

Платформа объединяет цифровое управление питанием и технологии безопасности от Microchip с силовыми компонентами Navitas GaNFast на основе нитрида галлия (GaN). Обеспечивается преобразование напряжения 800 В непосредственно в 6 В — минуя промежуточный этап в 50 В. Это существенно сокращает потери и повышает сквозную эффективность системы.

Используются 16 транзисторов GaNFast FET (NV6034, 650 В, 17 мОм) в топологии «каскадный полумост». Корпус DFN 8 × 8 мм с двухсторонним охлаждением снижает тепловое сопротивление. Пиковая эффективность достигает 96 % при полной нагрузке на частоте переключения 1 МГц. Удельная мощность заявлена на уровне 2100 Вт/дюйм³.

Источник изображения: Microchip

В составе платформы задействованы микроконтроллеры Microchip dsPIC33AK256MPS306 с 32-бит ядром (200 МГц), модулем вычислений с двойной точностью (FPU), высокоточными ШИМ-блоками с временем отклика 78 пс и 12-битными АЦП со скоростью до 40 MSPS. Поддерживаются постквантовые криптографические алгоритмы в рамках пакета Commercial National Security Algorithm (CNSA) Suite 2.0, а также аппаратно-ускоренные криптографические функции для подключённых систем управления в реальном времени.

За безопасность отвечает микросхема шифрования Microchip TA100 CryptoAuthentication: на её основе реализованы такие функции, как аутентификация кода и безопасная загрузка (Secure Boot), генерация кодов аутентификации сообщений (MAC), защищённое обновление встроенного ПО и поддержка протоколов управления ключами, включая TLS.

Компания Renesas Electronics анонсировала изделие TP65H020G4PLSGBD D-Mode для преобразователей питания в современных дата-центрах, ориентированных на ИИ. Это, как утверждается, первое в отрасли устройство на основе нитрида галлия (GaN) с поддержкой напряжения 650 В и двусторонним охлаждением.

Новинка спроектирована с прицелом на архитектуру 800В DC (LVDC) — это новый стандарт распределения питания постоянного тока внутри ЦОД. Чип выполнен в сверхкомпактном корпусе PQFN с размерами 8 × 8 мм, а сопротивление в открытом состоянии составляет всего 20 мОм — один из лучших показателей в данном классе.

Представленное решение базируется на силовых транзисторах GaN Gen IV Plus: эта технология создана для высокомощных систем энергоснабжения, требующих экстремальной энергоэффективности и компактности. Благодаря возможности отвода тепла как с верхней, так и с нижней стороны чипа тепловое сопротивление верхней стороны сокращается на 10 % по сравнению со стандартными изделиями.

Источник изображения: Renesas Electronics

Новое устройство разработано для нагрузок мегаваттного класса, характерных для ИИ ЦОД нового поколения с напряжением питания до 700 В. Чип ориентирован на каскад промежуточных преобразователей шины (IBC) 800 В постоянного тока в 48 В, 12 В или 6 В, а также на узлы резервного питания от батарей (BBU) и конденсаторных модулей (CBU).

Renesas уже подтвердила эффективность предложенного решения на аппаратном уровне. В частности, эталонный DC/DC-преобразователь (IBC) топологии LLC мощностью 6 кВт со схемой включения постоянного трансформатора (DCX) для преобразования напряжения 800 В в 48 В достигает удельной мощности 2,6 кВт/дюйм³. При этом эффективность при полной нагрузке на 0,21 % выше, чем у аналогичного устройства на транзисторах в корпусе TOLT.

Французский девелопер ИИ-инфраструктуры Sesterce объявил о планах инвестировать более €10 млрд в создание крупного кампуса ИИ ЦОД в Ямся (Jämsä, Финляндия). Предложенный проект предусматривает перестройку бывшей бумажной фабрики в промышленном районе Кайпола (Kaipola). На первом этапе общая мощность кампуса должна составить 200 МВт, начало строительства запланировано на 2026 год. На втором этапа кампус расширят до 600 МВт, сообщает Converge! Digest. В перспективе компания намерена создать в стране сеть ЦОД общей мощностью 1 ГВт.

Проект — часть более масштабной стратегии Sesterce, направленной на строительство новых ИИ-мощностей в Европе на основе уже имеющихся промышленных площадок. Компания заявила, что уже привлекла якорного заказчика, гарантировавшего загрузку вычислительных мощностей, хотя его имя не раскрывается. Проект предусматрвиает использование в Кайполе существующей электрической, водной, логистической инфраструктуры, а также зданий. По оценкам Sesterce, ЦОД добавит 300 постоянных рабочих мест.

Кампус будет использовать СЖО замкнутого цикла. При этом система охлаждения будет полагаться на дождевую и переработанную воду, использование питьевой воды для охлаждения не предусмотрено. На каждый мегаватт, потребляемый кампусом, Sesterce обязалась обеспечить генерацию мегаватта возобновляемой энергии для финской электросети в течение 10 лет с момента ввода кампуса в эксплуатацию. Кроме того, планируется использовать тепло ЦОД для нужд отопления. Дополнительно компания создаст фонд на €10 млн для нужд местных жителей.

Источник изображения: Tapio Haaja/unsplash.com

Кампус в Ямся станет очередным многомегаваттным проектом в Финляндии. Среди других крупных проектов можно отметить ЦОД DayOne, Google, Nebius, TikTok/ByteDance, Pure DC. Особенностями подхода Sesterce являются масштаб инвестиций, стремление использовать для своих начинаний уже имеющуюся инфраструктуру промышленных площадок, а также обязательством компенсировать потребление кампуса поставками «зелёной» энергией.

Бывшая бумажная фабрика предлагает развитую промышленную площадку с действующей коммунальной инфраструктурой, что удешевит строительство. Впрочем, превращение фабрики в высокоплотную вычислительную ИИ-площадку потребует дополнительной электрической, инженерной и сетевой инфраструктуры. Sesterce пока не раскрыла структуру финансирования, сроки поставки ИИ-ускорителей, сетевую архитектуру или прочие детали строительства. Экспансия Sesterce в Финляндии сопутствует участию компании в инициативе по строительству ИИ-инфраструктуры во Франции совместно с SoftBank.

Стартап Upscale AI представил архитектуру Token Fabric, призванную объединить вертикальное и горизонтальное масштабирование в рамках одной сетевой платформы. Решение сочетает в себе фирменный чип SkyFabriX (scale-up), NVIDIA Spectrum-X Ethernet (scale-out) и единый программный уровень для управления. Система, построенная на открытых стандартах, должна обеспечить непрерывную работу ИИ-чипов, чтобы они не простаивали в ожидании данных, тем самым помогая клиентам повысить отдачу от своих инвестиций.

Token Fabric включает:

• SkyFabriX — специализированный чип-коммутатор c коммутационной ёмкостью 115,2 Тбит/с (в перспективе до нескольких Пбит/с), созданный на базе ранее анонсированной архитектуры SkyHammer и поддерживающий ESUN, UALoE/UALink, SUE-T, стандартный Ethernet/IP и совместимый с как медными, так и оптическими подключениями (включая модульные решения, NPO и CPO).
• Коммутационные модули для вертикального масштабирования, выполненные в специализированных или стандартных форм-факторах, включая ORv3, которые объединяют GPU и гетерогенные XPU в крупные домены на базе открытых стандартов.
• Коммутаторы NVIDIA Spectrum-X с поддержкой 400/800GbE, 1,6TbE (и будущих стандартов Ethernet) с RoCE, которые посредством NOS SkyOS позволяют интегрировать между собой кластеры на базе GPU NVIDIA и гетерогенных XPU.
• SkyOS — унифицированная сетевая операционная система на базе SONiC и для SkyFabriX, и для Spectrum-X, дополненная платформой оркестрации и мониторинга SkyCMD на базе агентов, которая обеспечивает единую плоскость управления для scale-up и scale-out.

Клиенты могут внедрять Token Fabric, выбирая отдельные компоненты (чипы, системы, ПО) или весь стек целиком. Вариант с полным стеком рассчитан на неооблака и корпоративных клиентов, не располагающих сетевыми командами масштаба гиперскейлеров. Вариант с интегрированными системами предназначен для производителей XPU, которым требуется проверенное оборудование без необходимости самостоятельной разработки сетевого стека. Третий вариант предусматривает поставку чипов или специализированных систем вместе с SDK/SAI от Upscale, поверх которых работает собственная NOS заказчика.

Источник изображения: Upscale AI

Upscale AI расширяет существующие протоколы, а не заменяет их, говорит компания. Upscale AI также вносит вклад в открытые проекты, лежащие в основе стека. К ним относятся SONiC, расширения интерфейса абстракции коммутатора (SAI) для поддержки ESUN, а также инициативы Ultra Ethernet Consortium (UEC) и UALink. SkyOS абстрагирует нижележащее оборудование и обеспечивает единую плоскость управления для всего кластера, а SkyCMD унифицирует управление. Любая вычислительная платформа в гетерогенном кластере может использовать этот интерфейс для управления сетью.

«Операционная система должна быть компактной и эффективной, чтобы обеспечивать быстродействие, гибкость и безопасность, — сообщил изданию Network World Барун Кар (Barun Kar), генеральный директор Upscale AI. — Кроме того, поверх неё необходим уровень оркестрации, позволяющий поддерживать такие возможности, как гетерогенные вычисления». Полномасштабный выпуск Token Fabric запланирован на начало 2027 года; в настоящее время действуют программы раннего доступа и совместного тестирования.

Компания Upscale AI вышла из скрытого (stealth) режима в сентябре 2025 года. Она привлекла $100 млн в рамках посевного раунда финансирования, потом — $200 млн в раунде A, а затем — ещё $190 млн, при оценке капитализации в $2 млрд. В результате общий объём инвестиций составил $500 млн. Стартап поддерживают как NVIDIA, Salesforce и сингапурский государственный инвестиционный фонд Temasek. Главный инвестор — фонд Premji Invest. Штат компании превышает 300 сотрудников.

Компания Arista Networks анонсировала сетевую архитектуру Etherlink SU-144, призванную перенести стандарт Ethernet в ту область, в которой ранее превалировали такие технологии, как NVIDIA NVLink и InfiniBand. Новое решение ориентировано на масштабные кластеры ИИ и НРС.

Arista отмечает, что рынок ИИ стремительно расширяется. По мере усложнения больших языковых моделей (LLM) и появления нагрузок, которым необходима тесная синхронизация данных между огромными пулами ускорителей, возможностей интерфейсов PCIe, CXL и проприетарных интерконнектов становится недостаточно для эффективного масштабирования ресурсов. Такие технология хорошо работают внутри серверов, но создают определённые трудности на уровне кластеров из-за применения ускорителей разных поколений и конструктивных особенностей систем, объединяющих сотни и тысячи XPU.

В такой ситуации сеть больше не является просто связующим звеном между серверами — она становится частью самой вычислительной системы. Архитектура Etherlink SU-144, как ожидается, поможет в удовлетворении растущих потребностей в высокоскоростном обмене данными.

Источник изображения: Arista Networks

Новая технология разработана в рамках инициативы Ethernet for Scale-Up Networks (ESUN). В проекте также принимают участие AMD, Arm, Broadcom, d-Matrix, Meta✴, Microsoft и Qualcomm. Благодаря Etherlink SU-144 в пределах одной стойки могут быть объединены до 144 ускорителей, а в массиве из нескольких стоек — до 1024. Расчётная мощность при этом может варьироваться от 100 до 400 кВт на стойку, что требует применения исключительно жидкостного охлаждения.

Для Etherlink SU-144 предусмотрены три физических форм-фактора под разные сценарии. Это, в частности, ортогональное шасси, когда серверы располагаются спереди, а коммутационные карты — сзади. Такое исполнение обеспечивает максимальную плотность компоновки и высокую пропускную способность при интенсивных нагрузках обучения и инференса ИИ-моделей. Ещё один вариант — шасси с бэкплейном: решение обеспечивает оптимальное сочетание производительности, операционной эффективности и долгосрочной масштабируемости. Наконец, третий подход предполагает формирование межстоечной связи — для максимальной гибкости и будущих развёртываний.

Для архитектуры Etherlink SU-144 заявлена поддержка динамической балансировки нагрузки, а также оптических технологий XPO и CPO/NPO с перспективой повышения пропускной способности до 6,5 Пбит/с на стойку.

NVIDIA и тайваньская Hon Hai Precision Industry Co (Foxconn) повысили эффективность на ключевых этапах сборки стоечной ИИ-платформы NVIDIA GB300 NVL72, использовав специализированных роботов, сообщает Taipei Times. В посте «Машины, которые делают машины» NVIDIA рассказала, как компания при поддержке Foxconn организовала обучение роботов для сборки критических компонентов серверов, повысив стабильность производства и эффективность рабочего процесса.

Компания заявила, что доля успешного выполнения сборочных операций превысила 90 %, также заявлено, что компания уделила основное внимание сборке тестовых лотков GB300, используемых для проверки работоспособности и производительности вычислительных систем NVIDIA перед поставками заказчикам. Ключевыми задачами для роботов стали установка токопроводящих шин и подключение разъёмов.

Одной из главных сложностей при установке шины питания было обучение роботов её захвату, перемещению, установке на место и креплению винтами в 16 точках. Также роботам нужно было научиться управляться с двумя большими (DC-SCI) и двумя маленькими (MCIO) разъёмами с подсоединёнными кабелями, которые необходимо аккуратно вставить в гнёзда на серверной плате, причём допуски для этого очень малы.

Источник изображений: NVIDIA

Согласно тестовым данным, новый механизм автоматизации обеспечил уровень успешности установки DC-шины более 95 %, при этом время выполнения операции составляет 160 с. Это пока ниже целевых показателей в 99,5 % и 124 с соответственно. В случае с подключением коннекторов уровень успешности выполнения операции составил 90–95 %, а среднее время — 40 с на один кабель. При этом целевое время выполнения — не более 72 с на все четыре кабеля.

В NVIDIA подчеркнули, что при сборке тестовых лотков для GB300 нужны системы автоматизации, готовые к «неопределённости», поскольку быстрая смена циклов разработки и относительно небольшие объёмы производства делают создание сборочных линий с жёстко заданными параметрами нецелесообразным — роботы для реакции на изменения в процессе сборки должны быть достаточно «адптивными» и при этом надёжными. Подчёркивается, что технология пока не готова к массовому внедрению, поскольку есть проблемы с координацией роборук при подключении разъёмов и др.

Foxconn является одним из ключевых производственных партнёров NVIDIA. В прошлом году компания объявила, что работала с последней для строительства умного завода на площадке в Хьюстоне (Houston) в Техасе с использованием человекоподобных роботов, управляемых ИИ от NVIDIA, для выпуска ИИ-серверов для самой NVIDIA. Foxconn рассчитывает расширить применение подобных роботов на другие производства в Техасе, Висконсине и Калифорнии.

На долю Foxconn приходится более 40 % мирового рынка ИИ-серверов. При этом она сохраняет оптимизм относительно будущего этой отрасли. На конференции для инвесторов в августе она заявила, что поставки её стоечных ИИ-систем более чем удвоятся в сравнении с предыдущим годом.

HPE представила серверы ProLiant Gen13 на аппаратной платформе AMD EPYC Venice 9006, предназначенные для решения ресурсоёмких задач, таких как ИИ-инференс, виртуализация, обработка больших массивов данных и пр. Дебютировали четыре модели: стандартные стоечные системы ProLiant DL585a Gen13 и ProLiant DL525 Gen13, а также решения высокой плотности ProLiant XD245 и ProLiant XD285.

Источник изображений: HPE

Старшая из представленных новинок, ProLiant DL585a Gen13, выполнена в форм-факторе 10U. Допускается установка двух процессоров EPYC Venice 9006 в исполнении SP7 (до 256 вычислительных ядер) с показателем TDP до 600 Вт. Есть 32 слота для модулей оперативной памяти DDR5-8000 RDIMM суммарным объёмом до 8 Тбайт или DDR5-12800 MRDIMM объёмом до 4 Тбайт.

Сервер поддерживает до 16 накопителей E3.S EDSFF NVMe, до восьми GPU-ускорителей двойной ширины или до 16 ускорителей одинарной ширины с жидкостным охлаждением. В частности, могут применяться изделия NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition с 96 Гбайт памяти или RTX PRO 6000D с 84 Гбайт памяти. Реализованы восемь слотов PCIe 6.0 x16 и один слот OCP 3.0. Подсистема питания включает до 14 блоков мощностью 3200 Вт каждый с сертификатом 80 Plus Titanium. Установлены 15 двухроторных вентиляторов диаметром 80 мм с возможностью горячей замены.

В свою очередь, ProLiant DL525 Gen13 — это сервер типоразмера 1U с поддержкой одного чипа EPYC Venice 9006 (до 600 Вт) и 16 модулей DDR5-8000/12800 (до 4/2 Тбайт). Машина может нести на борту 20 накопителей EDSFF E3.S (NVMe) и один SSD формата M.2 2280 (NVMe). Во фронтальной части расположены четыре слота PCIe 6.0 и один разъём OCP 3.0, в тыльной — три слота PCIe 6.0 и один OCP 3.0. Могут быть установлены до двух блоков питания мощностью 3200 Вт. Допускается применение воздушного и жидкостного охлаждения.

Наконец, серверы ProLiant XD245 и ProLiant XD285 получили шасси 2U. Первое из этих устройств имеет четырёхузловую конфигурацию и использует прямое жидкостное охлаждение, второе — двухузловую с воздушным охлаждением. Каждый узел поддерживает два чипа EPYC Venice 9006 (до 600 Вт) и 32 модуля DDR5-8000/12800 RDIMM/MRDIMM. Есть два слота PCIe 6.0 x16 и один разъём OCP 3.0, два отсека EDSFF и два коннектора M.2. Серверы рассчитаны на монтаж в 21″ стойку ORv3.

Аналитическая компания Apple Hills Digital представила совместно с Selectel исследование «Облачные сервисы для ИИ: серверы с GPU и AI/ML-платформы». В нём содержится анализ и описывается динамика российского рынка инфраструктурных и платформенных облачных решений для задач ИИ по трём ключевым сегментам: виртуальные серверы с GPU (Virtual Server), выделенные серверы с GPU (Bare Metal) и AI/ML-платформы класса PaaS за период с 2022 до 2025 гг., а также приводятся сценарии развития до 2030 года.

Согласно исследованию, совокупное потребление облачных серверов с GPU и AI/ML-платформ в 2025 году в стране составило 65,5 млрд руб., включая 40,8 млрд руб. (62 %), израсходованных на внутреннее потребление в экосистемах провайдеров, и 24,7 млрд руб. — на внешнее (затраты внешних заказчиков). Большая часть рыночного потребления приходится на публичное облако — 17,6 млрд руб. (71 %). Частные облака в основном используются на серверах с GPU (45 % рыночного потребления) и почти не используются для AI/ML платформ (3 %).

Совокупное потребление виртуальных и выделенных серверов с GPU в прошлом году составило 37 млрд руб., в том числе, рыночное — 15 млрд руб. (41 %), внутреннее — 22 млрд руб. (59 %). Доля внутреннего потребления в этом сегменте существенно выше, чем в среднем по облачному рынку, составляющем 14 % по данным исследования «Рынок облачных сервисов в РФ», поскольку крупные финансовые и телеком-группы размещают ИИ-нагрузки у собственных провайдеров, и суммарно эти нагрузки больше, чем у рыночных клиентов.

Источник изображений: Apple Hills Digital

Из 15 млрд руб. рыночного потребления серверов с GPU в публичном облаке получено 8,2 млрд руб. (55 %) выручки, в частных облаках — 6,8 млрд руб. (45 %). Для сравнения: в сегменте IaaS в целом на частные облака приходится 27 % рыночного потребления (AHD, 2026). Таким образом, доля частного облака в GPU-сегментах значительно больше, чем в среднем по облачной инфраструктуре. Это объясняется тем, что банки, госсектор и субъекты КИИ размещают ИИ-нагрузки с чувствительными данными в выделенном контуре. При этом объём рынка облачных серверов с GPU в публичном облаке в 2025 году, составивший 9 % сегмента IaaS, вырос год к году на 68,7 %. На виртуальные серверы с GPU приходится 4,3 млрд руб. (53 %), на выделенные серверы с GPU — 3,9 млрд руб. (47 %).

Совокупное потребление облачных AI/ML-платформ в 2025 году (все типы развёртывания) составило 28,5 млрд руб., включая рыночное потребление в размере 9,7 млрд руб. (34 %), внутреннее —18,8 млрд руб. (66 %). Исследователи отметили, что доля внутреннего потребления в AI/ML-платформах существенно выше, чем в PaaS в целом (36 %; AHD, 2026). В данном случае, финансовые и телеком-группы используют платформы собственных провайдеров для своих ИИ-нагрузок, и эти нагрузки больше, чем у рыночных клиентов.

В отличие от серверов с GPU, AI/ML-платформы потребляются почти исключительно из публичного облака. В собственном контуре заказчики, как правило, разворачивают ПО ИИ по лицензии. В публичном облаке рыночное потребление облачных AI/ML-платформ составило в прошлом году 9,4 млрд руб. (97 %), в частных облаках — 0,3 млрд руб. (3 %).

С 2022 по 2025 год рынок серверов с GPU в публичном облаке рос со среднегодовым темпом (CAGR) 48,4%, увеличившись с 2,5 до 8,2 млрд руб. Прогноз аналитиков включает два сценария: «Продолжение тренда», при котором торможение в 2026 году временное, и «Замедление роста», при котором оно закрепляется. К 2030 году рынок серверов с GPU в публичном облаке при первом сценарии составит до 36,5 млрд рублей (CAGR — 34,8 %), при втором — 21,2 млрд руб. (CAGR — 20,9 %).

В свою очередь, рынок AI/ML-платформ в период 2022–2025 гг. рос в среднем на 41,9 % в год. К 2030 году рынок AI/ML-платформ вырастет от 25,9 до 40,7 млрд рублей (22,4–34 %). В сумме это составит 47–77 млрд руб. против 17,6 млрд руб. в 2025 году.

Как сообщается, ИИ остаётся одним из приоритетов новых ИТ-бюджетов. На рост сегмента серверов с GPU в публичном облаке будет влиять не только спрос, но и доступность вычислительных ресурсов. В связи с высокой ключевой ставкой и ценой на оборудование, а также требованиями к безопасности и локализации данных для заказчиков аренда оборудования становится более выгодным вариантом по сравнению с покупкой.

Вместе с тем сегмент AI/ML-платформ растёт быстрее сегмента серверов с GPU в публичном облаке и даже в сценарии прогноза «Замедление роста» растёт в среднем на 22,4 % в год до 2030 года. Заказчики всё чаще приходят за готовой средой и моделями, а не за сервером, говорят исследователи.

Согласно проведённому опросу, 24 % компаний уже используют ИИ в облаке, еще 18 % планируют начать в течение 2026 года и 4 % проводят пилоты — итого 46 % респондентов. В числе главных причин перехода в облако респонденты назвали наличие готовых моделей и сервисов (36 %), ускорение экспериментов (32 %) и повышение безопасности (27 %).

41 % компаний работают с ИИ самостоятельно, провайдер лишь предоставляет инфраструктуру. У 29 % респондентов провайдеров принимает частичное участие. При выборе провайдера заказчики чаще называют в числе важнейших факторов предобученные модели (23 %) и интеграцию с данными и аналитикой (23 %), чем GPU-оборудование (17 %) и стоимость ИИ-нагрузок (16 %). В качестве предпочтительного варианта развёртывания ИИ респонденты назвали open-source ИИ в облаке (37 %); облачные ИИ-агенты и дообученные LLM указали 27 % участников опроса.

Google объявила о заключении долгосрочного стратегического соглашения с энергокомпанией Constellation Energy, забронировав значительные мощности АЭС для своей масштабной экосистемы ИИ ЦОД, сообщает Silicon Angle. PPA сроком на 20 лет позиционируется как «партнёрство в сфере чистой энергетики».

В рамках сделки Constellation потратит на обновление и модернизацию 11 энергоблоков на шести объектах в Иллинойсе, Нью-Джерси и Пенсильвании $4,3 млрд. Речь, в частности, идёт об установке новых передовых турбин, современных паровых генераторов и передовых цифровых систем контроля. Всё это поможет повысить эффективность электростанций и даст энергосистеме PJM Interconnection, обслуживающей 13 штатов и 67 млн потребителей, дополнительные 890 МВт.

Google не сообщила, сколько именно она будет платить за «обновлённую» атомную энергию, но соглашение даст PJM гарантии стабильной выручки, необходимой для многомиллиардной модернизации, и без роста расходов для рядовых потребителей. Кроме того, дополнительно заключён отдельный договор на 15 лет о поставках 2,7 ГВт с действующих электростанций Constellation.

Google Cloud в рамках сделки получила и нового клиента — компания обеспечит Constellation облачными вычислительными ресурсами в течение пяти лет, а также доступом к платформе Gemini Enterprise. Это позволит генерирующей компании применить ИИ для выбора новых площадок, управления отключениями энергии и ремонтом, а заодно защитить критически важную инфраструктуру и оптимизировать распределение нагрузок между генерирующими объектами.

Google пообещала, что соглашение позволит сохранить 4,4 тыс. рабочих мест для высококвалифицированных кадров. По словам Google, новый договор позволит обеспечить американцев дополнительной электроэнергией без строительства новых объектов. Подчёркивается, что в США действуют 94 реактора, поэтому страна располагает шансом эффективно нарастить возможности АЭС за счёт уже работающих энергоблоков.

Источник изображения: Johannes Plenio/unsplash.com

Ранее Google заключила соглашения с NextEra Energy о возобновлении работы «спящего» реактора Duane Arnold в Айове, а также с Southern Co., которая обязалась модернизировать две своих действующих электростанции. В мае 2025 года сообщалось, что Google и Elementl реализуют в США три 600-МВт атомных проекта. Кроме того, в конце 2025 года она договорилась с Commonwealth Fusion Systems о покупке термоядерной энергии, в августе того же года — с Kairos о подключении к SMR. В сентябре сообщалось, что Google заключила PPA с финской Fortum в расчёте на ресурсы местной АЭС.

Constellation уже взаимодействует с другими гиперскейлерами. Так, недавно она сообщила, что AWS согласилась покупать 690 МВт энергии АЭС Calvert Cliffs в Мэриленде в рамках соглашения сроком 20 лет. Сделка позволит направить $3 млрд на модернизацию энергоблоков. Одним из первых прямых соглашений с гиперскейлерами стала сделка с Microsoft, заключенная в 2024 году сроком на 20 лет. Контракт позволял дать «второе дыхание» АЭС Three Mile Island в Пенсильвании.

В числе прочих гиперскейлеров, инвестирующих в ядерную энергию — Oracle и Meta✴. Первая планирует использовать электричество АЭС в своём новом проекте ЦОД в Висконсине в рамках соглашения, позволяющего переложить $300 млн расходов на энергетику с потребителей коммунальных услуг на других участников рынка. Meta✴, в свою очередь, заключила PPA с Vistra Corp. на 20 лет.

Спрос на энергию подстёгивает и развитие SMR. Например, в августе Valar Atomics привлекла $1 млрд на финансирование массового производства своих прототипов SMR. X-energy Reactor привлекла $700 млн только в ноябре, всего за месяц до того, как Radiant Industries заручилась поддержкой на $300 млн на аналогичный проект.