NVIDIA заключила сделку со стартапом Poolside о лицензировании его ПО Model Factory для создания ИИ-моделей, стоимость сделки — $6 млрд, о чём сообщили ресурсы Newcomer и The Wall Street Journal. По данным WSJ, компания Poolside, основанная в 2023 году разработчиком ПО Эйсо Кантом (Eiso Kant) и бывшим техническим директором GitHub Джейсоном Уорнером (Jason Warner), разослала акционерам письмо, в котором объявила о масштабной реструктуризации своего бизнеса. В рамках сделки 109 сотрудникам предложено перейти на работу в NVIDIA, которая также инвестирует $1 млрд в стартап с его оценкой в размере $12 млрд.

Сделка «не является покупой [компании] и не является приобретением персонала», отмечено в письме. До этого NVIDIA уже дважды использовала аналогичную схему сделки, чтобы обойти препятствия регуляторов, получить технологии компании и переманить квалифицированные кадры — с Groq и Enfabrica. Poolside намерена распределить $6 млрд между инвесторами к концу следующего года. Лицензия не является эксклюзивной, что позволяет Poolside поставлять ПО другим заказчикам. Руководство Poolside, включая Канта, Уорнера и операционного директора Маргариду Гарсию (Margarida Garcia), продолжит работу в стартапе над неуказанными исследовательскими проектами.

Источник изображения: NVIDIA

По словам источников, перешедшие в NVIDIA сотрудники стартапа присоединятся к работе над проектом Nemotron по разработке LLM с открытыми весами, который NVIDIA представила в 2023 году. Они помогут улучшить более крупные и сложные модели Nemotron, находящиеся в разработке, которые помогут NVIDIA конкурировать с такими китайскими гигантами, как DeepSeek и Kimi. NVIDIA делает ставку на то, что в следующем году выпустит версию Nemotron, которая будет конкурировать с лучшими передовыми ИИ-моделями.

Крупное лицензионное соглашение с Poolside также станет прямым вызовом для передовых американских компаний в области ИИ, включая OpenAI и Anthropic, поскольку open source модели, как правило, гораздо дешевле в эксплуатации и проще в тюнинге. NVIDIA выступает в роли конкурента своих клиентов, использующих её чипы, в том числе поддерживаемых и самой NVIDIA. Впрочем, эксперты отмечают, что всё больше крупных ИИ-компаний разрабатывает собственные чипы для своих моделей, и поэтому теперь находятся в прямой конкуренции с NVIDIA.

При этом дела у Pooside до недавнего времени складывались не лучшим образом. В 2024 года стартап привлёк $500 млн при оценке капитализации на уровне $3 млрд. в 2025 году компания намеревалась при участии CoreWeave создать 2-ГВт кампус ИИ ЦОД Project Horizon. Стартап намеревалась поддержать NVIDIA путём вливания $0,5–$1 млрд. До этого компания в основном пользовалась мощностями Fluidstack и Iren, а также надеялась заключить сделку с Google. Однако в конце прошлого года компания не смогла за шесть отведённых недель привлечь $2 млрд, в результате чего не получила кластер из 40 тыс. GB300. В итоге от Poolside практически одновременно отвернулись NVIDIA, CoreWeave и Google.

Alibaba Cloud намерена всё больше полагаться на своё дочернее подразделение T-Head, занимающееся выпуском ИИ-ускорителей, сообщает Datacenter Dynamics. Выступая в ходе недавнего отчёта компании за II квартал 2026 года, её глава Эдди Ву (Eddie Wu) заявил, что бизнес сохраняет уверенность в перспективах своего ИИ- и облачного подразделений.

Ву выразил уверенность, что выручка и валовая маржа увеличатся, поскольку компания наращивает внедрение собственных проприетарных ИИ-чипов в своих ЦОД. Такие чипы будут составлять всё большую долю от общего числа используемых ускорителей, они станут заменой закупаемых у сторонних компаний продуктов.

В начале года T-Head представила ускорители Zhenwu 810E для обучения ИИ-моделей и инференса. В марте Alibaba сообщила об отгрузке 470 тыс. чипов, признав, что они ещё уступают решениям NVIDIA и AMD, а в мае появились данные, что Alibaba Cloud потребуется в 10 раз больше вычислительных мощностей, чем в 2022 году, поэтому запас собственных ускорителей компании необходим.

При этом заверения Ву были действительно необходимы в ходе отчёта, т.к. чистая прибыль компании за квартал упала на 75 %, поскольку Alibaba нарастила свои капитальные затраты на ИИ. Операционная прибыль (маржа) составила 6 %, значительно сократившись в сравнении с 14 % годом ранее. Капитальные затраты в течение квартала составили $10,07 млрд, увеличившись на 75 % г/г, в основном это связано с ростом трат на ИИ-инфраструктуру в ответ на увеличивающийся спрос со стороны клиентов.

В числе прочих причин — изменения циклов закупок, рост вычислительных мощностей на основе CPU на фоне ожидания роста спроса на ИИ-агентов и увеличение цен на широкий спектр полупроводниковых компонентов. Поскольку капитальные затраты в отчётном квартале значительно выросли, возникли вопросы относительно ранее озвученных расходов Alibaba в объёме $53 млрд за три года. По словам Ву, не стоит ожидать линейного роста расходов.

Источник изображения: Ban Daisy/unsplash.com

Генеральный директор компании также сообщил, что Alibaba теперь располагает крупнейшей среди облачных провайдеров Азии сетью дата-центров и регулярно вводит в эксплуатацию новые площадки. В последние месяцы открыты новые ЦОД в Южной Корее, Японии, Франции и Малайзии.

Хотя расходы китайского техногиганта растут, Alibaba отмечает, что выручка от ИИ и облачных продуктов составила $7,139 млрд, т.е. на 45 % выше в сравнении с $6,19 млрд кварталом ранее. А связанные с ИИ продукты принесли компании $1,82 млрд, при этом выручка уже третий год подряд растёт трёхзначными (в процентном выражении) темпами.

Аналитикам было объявлено, что компания уверена в способности обеспечить $15 млрд выручки от «внешних» облачных сервисов к 2030 году и выйти на валовую маржу 20 %. При текущем уровне маржинальности Alibaba намерена окупить инвестиции в ИИ-инфраструктуру за три года, а по мере того, как будет расти маржа, рассчитывает сократить окупаемость до 2,5 лет.

Среди прочего было отмечено, что скорректированная EBITDA составила $5,77 млрд, на 14 % меньше, чем годом ранее. На прошлой неделе акции Alibaba упали на 10 % на фоне анонса дополнительной эмиссии в Гонконге акций на $10,2 млрд для инвестиций вырученных средств в ИИ.

Некоторых из крупнейших клиентов NVIDIA предупредили о том, что цены на серверы с ИИ-ускорителями во многих случаях вырастут более чем на 15 %. Одним из основных факторов называется подорожание чипов памяти, сообщает Bloomberg.

Источники сообщают, что рост цен касается систем, поставки которых начнутся в начале следующего года, и затронет разные варианты, включая оснащённые флагманскими ускорителями NVIDIA Vera Rubin и Grace Blackwell. Насколько подорожает тот или иной продукт, будет зависеть от конфигурации памяти и применяемых чипов NVIDIA.

Сообщается, что компании, выпускающие по контрактам серверы для крупных операторов, в т.ч. Microsoft, Google и Oracle, недавно уведомили клиентов о грядущем росте цен. Впрочем, в самой NVIDIA новости пока не комментируют. Неспособность ключевой компании индустрии сдержать цены демонстрирует, насколько важную роль сейчас играют производители памяти Samsung, SK hynix и Micron. Ключевые технобизнесы уровня Apple и Qualcomm недавно признавали, что вынуждены повышать цены на свои продукты из-за дефицита чипов.

Источник изображения: NVIDIA

Хотя выпуск наращивается, полностью спрос удовлетворить пока не получается. Это ведёт к росту цен на многие электронные компоненты и оборудование. Кроме того, производители получают беспрецедентное влияние на рынок технологий. Контрактный производитель TSMC, отвечающий за выпуск чипов NVIDIA, тоже всё ещё не может справиться с растущим спросом. При этом валовая маржа NVIDIA (выручка, остающаяся после производственных затрат), составляет 75 %.

Как клиенты NVIDIA отреагируют на последние изменения и создаст ли это «окно возможностей» для конкурентов, будет зависеть от того, смогут ли те сами обеспечить достаточный объём производства всех необходимых чипов. Ключевые клиенты NVIDIA — Amazon, Microsoft, Google и Meta✴ — давно работают над собственными чипами для ЦОД. Их возможность обеспечить большую независимость также будет зависеть от поставок памяти Samsung, SK hynix и Micron.

Рост цен, вероятно, усложнит реализацию новых проектов ЦОД. Уже сейчас многие из них столкнулись с задержками, связанными с дефицитом рабочей силы, ужесточением условий на рынке капитала и противодействием жителей, не говоря уж о доступности энергии. Показатели NVIDIA являются одним из важнейших ориентиров для отрасли ЦОД и инвесторов, вложивших огромные средства в ИИ-инфраструктуру в ожидании того, что та обеспечит трансформацию экономики.

SK hynix опубликовала в журнале Nature Electronics статью, подготовленную совместно с исследователями из США, Сингапура и Южной Кореи, под названием «CPO для HPC и ИИ». В ней изложены планы по развитию интегрированной оптики (CPO) — технологии оптического интерконнекта следующего поколения, которая решает проблемы узких мест в передаче данных с точки зрения целостной системы, выходящей за рамки одной только памяти и охватывающей стойки целиком, пишет StorageReview.com.

По мере того как кластеры ИИ-систем масштабируются до тысяч GPU и стеков HBM, традиционные медные каналы связи достигают своих пределов, а более высокие скорости и большие расстояния приводят к увеличению энергопотребления, задержек и сложности передачи сигналов, отметила SK hynix.

Согласно исследованию SK hynix, производительность вычислительных систем растёт примерно в три раза каждые два года, в то время как пропускная способность интерконнекта за тот же период увеличивается примерно в 1,4 раза, что приводит к барьеру, который всё больше ограничивает перемещение данных между ИИ-системами. Даже если GPU будут становиться всё более быстрее, производительность ИИ-кластера не будет расти с той же скоростью, если данные не смогут достаточно быстро перемещаться между процессорами, памятью и ускорителями.

Источник изображений: SK hynix

CPO позволяет решить эту проблему, размещая оптические трансиверы вблизи процессора или ускорителя на той же подложке. Преобразование высокоскоростных электрических сигналов в фотонные каналы, непосредственно прилегающие к вычислительному кремнию, минимизирует длину электрических дорожек, уменьшая паразитную ёмкость и затухание или искажение сигнала. Эта архитектура обеспечивает оптическую передачу с низкими потерями и высокой пропускной способностью по платам, стойкам и модулям, сохраняя при этом более высокую плотность полосы пропускания и улучшенную устойчивость к электромагнитным помехам.

Физическая упаковка накладывает ограничения на количество процессоров и модулей памяти, которые можно разместить на одной подложке. Оптическая связь предлагает возможность их физического разделения, позволяя им при этом работать как часть гораздо более крупной вычислительной системы.

Концептуальная схема оптико-ориентированной архитектуры напрямую соединяет пулы вычислительных ресурсов (XPU) и пулы памяти посредством оптических сигналов с использованием интерпозера. Такой подход позволяет создавать дезагрегированные пулы общей памяти с низкой задержкой, где несколько вычислительных модулей могут получать доступ к общей ёмкости через оптическую объединительную плату без типичных для традиционных сетевых фабрик затрат на (де-)сериализацию, обеспечивая более гибкое перемещение данных на системном уровне и более быструю реакцию на растущий масштаб ИИ-моделей.

Как отметил ресурс The Korea Times, значение статьи в Nature Electronics заключается не только в определении CPO как потенциального решения, но и в определении целей для будущей ИИ-инфраструктуры. Исследователи предполагают, что в будущем системы будут обеспечивать пропускную способность более 100 Тбит/с на узел, потребляя менее 1 пДж/бит и поддерживая межчиповую задержку менее 10 нс. SK hynix также прогнозирует архитектурную эволюция от стандартных 2D-многочиповых модулей и интеграции 2.5D-кремниевых интерпозеров к 3D-гетерогенной стековой компоновке.

Кроме того, были указаны ключевые проблемы коммерциализации. Переход от демонстрации передовых вариантов упаковки к серийному производству оборудования сопряжён с рядом нерешенных инженерных проблем. Интеграция маломощных кремниевых фотонных устройств вместе с мощной логикой хоста требует сложной теплоизоляции и передовых микроканальных или иных систем прямого охлаждения упаковки.

Также отрасли необходимо разработать стандартизированные протоколы когерентности с низкой задержкой, способные координировать операции с оптически связанной памятью без дополнительных затрат на проприетарные решения. Надёжная коммерциализация потребует комплексного проектирования оборудования, охватывающего топологии кристаллов DRAM, специализированные контроллеры памяти, фотонные модули и гетерогенную упаковку подложек.

Статья также даёт представление о том, как SK hynix позиционирует себя на следующем этапе развития ИИ-инфраструктуры. Компания стала одним из главных бенефициаров бума генеративного ИИ благодаря HBM. Следующий этап требует, чтобы устройства памяти, контроллеры, оптические компоненты, процессоры и передовые технологии упаковки проектировались совместно, а не оптимизировались по отдельности. Именно поэтому исследователи делают акцент на «совместном проектировании». Нечто похожее уже разрабатывает Marvell, Lightmatter, Ayar Labs и другие вендоры. OCP также взялась за стандартизацию CPO, а группа гиперскейлеров сформировала альянс OCI MSA.

NVIDIA приобрела миноритарный пакет акций в компании Cloverleaf Infrastructure, предоставляющей клиентам для строительства ЦОД обеспеченные электроэнергией участки. Помимо инвестиций, поставщик ИИ-решений намерен поддержать строительство Cloverleaf и строительство новых дата-центров, поддерживающих новейшие стойки, сетевые решения Spectrum-X Ethernet и хранилища, сообщает DataCenter Dynamics.

По словам Cloverleaf, ИИ ускоряет спрос на цифровую инфраструктуру в беспрецедентном масштабе и выступает драйвером возможностей мощного экономического роста для США. Партнёрство укрепит способность Cloverleaf находить и застраивать «высококачественные» площадки. Компания продала строителям ЦОД проекты совокупной мощностью более 7 ГВт, включая площадки Stargate Lighthouse для Oracle и OpenAI. На очереди — ещё более 10 ГВт. Впрочем, на некоторых локальных рынках компания столкнулась с определёнными проблемами.

NVIDIA всё интенсивнее инвестируют в экосистему дата-центров, помогая росту индустрии и связывая компании в единую экосистему. На днях она вложила $1,5 млрд в SB Energy (принадлежит SoftBank), обеспечив масштабную финансовую поддержку крупному проекту ЦОД для OpenAI в Огайо. Ранее в текущем году NVIDIA купила 20 % компании Lancium, развивающей энергетическую инфраструктуру для кампуса в Абилине (Abilene, Техас) — Crusoe управляет кампусом для Oracle и OpenAI.

Источник изображений: NVIDIA

NVIDIA уже сколотила огромное состояние на буме ИИ, но теперь столкнулась с рядом препятствий, которые способны заставить лопнуть пузырь ИИ, если их не устранить. Поставщик ИИ-решений для ЦОД вынужден буквально на ходу пытаться устранять проблемы, направляя средства на обеспечение спроса со стороны покупателей. Инвестиции в Cloverleaf стали лишь последним примером.

NVIDIA может продавать комплектующие и оборудование, только если на них есть спрос, а ЦОД могут строиться только там, где имеется достаточно энергии. Последнее поколение ИИ-ускорителей NVIDIA плохо подходит для старых ЦОД, поэтому компании понадобятся большие мощности и значительно больше электричества. По данным The Register, до 2024 года большинство систем NVIDIA использовали воздушное охлаждение, исключением были HPC-платформы. Ситуация изменилась с появлением ускорителей семейства Blackwell. Хотя HGX B200 всё ещё способны использовать воздушное охлаждение, более крупные NVL72 требуют применения СЖО, которые могут внедряться далеко не во всех дата-центрах.

ЦОД с СЖО сложнее строить, они требуют больше электроэнергии, а стойки тяжелее (и будут ещё тяжелее). Поэтому, кроме более мощных ИБП и PDU нужно больше CDU, приблизительно по одному модулю на 1–3 МВт IT-мощности. С вводом ИИ-платформы Vera Rubin модели с воздушным охлаждением фактически останутся в прошлом. Поэтому для продажи новейших ускорителей NVIDIA необходимо, чтобы у клиентов имелись достаточные мощности ЦОД, подходящие под новое оборудование. Чтобы упростить клиентам поиск подходящих площадок, компания представила эталонную архитектуру DSX.

Впрочем, этого будет недостаточно, если у операторов ЦОД не хватит энергии. Бурное развитие ИИ ЦОД уже создаёт большую нагрузку на энергосистемы, вынуждая новые объекты генерировать электричество непосредственно на своей территории «за счётчиком». Инвестиции в Cloverleaf — ещё один пример того, как производители ИИ-чипов используют «циклическую экономику». Cloverleaf получает средства, а NVIDIA — больший контроль над строительством. В рамках сделки Cloverleaf обязуется соответствовать спецификациям DSX, так что её клиенты смогут практически сразу начать обслуживание заказчиков.

Сделка — пример того, как NVIDIA использует огромные финансовые ресурсы для укрепления слабых мест в ИИ-экосистеме до того, как те начнут создавать серьёзные проблемы. NVIDIA активно инвестирует в создателей ИИ-моделей и неооблачных партнёров, помогая им получить финансирование и даже напрямую вкладывая в компании собственные деньги. Так, она инвестирует в OpenAI, CoreWeave, Iren, Nebius, Lambda иxAI, а также в Sharon AI и Firmus, но уже по новой схеме. Всего NVIDIA, согласно данным PitchBook, сделала 52 инвестиции в ИИ-компании в 2024 году, а в 2025-м — не менее 50.

Американская аналитическая компания Dell’Oro Group существенно повысила прогноз по объёму капитальных затрат на мировом рынке дата-центров. Это связано с большим спросом на дорогостоящие ускорители для ИИ-задач, а также с удорожанием компонентов для серверов (прежде всего чипов оперативной и флеш-памяти) на фоне сформировавшегося дефицита.

По мнению Dell’Oro Group, к 2030 году капитальные затраты в области ЦОД превысят $3 трлн. Это практически в два раза больше по сравнению с оценкой, которую аналитики приводили в январе 2026-го. Ожидается, что основная часть расходов придётся именно на ИИ-ускорители.

Эксперты говорят о быстром расширении сегмента облачных сервисов, ориентированных на нагрузки ИИ: речь идёт о поставщиках неооблачных услуг и разработчиках больших языковых моделей. Согласно прогнозам, этот сектор будет расти со среднегодовым темпом около 60 %, опережая прочие направления. В сфере серверов общего назначения спрос будет поддерживаться благодаря развитию рабочих нагрузок, связанных с инференсом, агентным ИИ и хранением больших массивов информации.

Источник изображения: unsplash.com / Taylor Vick

В целом, как отмечается в отчёте Dell’Oro Group, четыре ведущих американских гиперскейлера (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud и Meta✴) могут обеспечить примерно половину от общемировых капитальных затрат на рынке дата-центров до 2030 года. В то же время корпоративные инвестиции сдерживаются неопределённостью в отношении окупаемости ИИ-проектов. Темпы роста будут зависеть от устойчивости инвестиционной активности, доступности энергоресурсов и состояния цепочек поставок.

В настоящее время Broadcom ведет переговоры с группой кредиторов о привлечении более $60 млрд в виде заёмных средств для финансирования разработки и выпуска ИИ-чипов для Anthropic и других ИИ-компаний, сообщает агентство Bloomberg со ссылкой на информированные источники.

По данным Bloomberg, сделка может включать основной транш в форме обеспеченного старшего долга в размере от $60 до $70 млрд, который заёмщик должен погасить до выполнения других обязательств в случае банкротства, а также младший долг (junior debt, субординированного долг) в размере около $30 млрд, который погашается после того, как заёмщик погасил приоритетные долги. Общая сумма займа может составить около $100 млрд, а финансирование может осуществляться поэтапно.

Также сообщается, что в переговорах участвуют компании Blackstone и Apollo Global Management, которые могут помочь привлечь для Broadcom часть средств. По свежим данным ресурса CNBC, основной транш финансирования составит около $45 млрд, а младший транш — около $35 млрд, хотя эти цифры всё ещё обсуждаются.

Источник изображения: Broadcom

Финансирование будет осуществляться через специальную компанию, повторяя структуру предыдущей сделки на $35 млрд. Напомним, что в июне три компании (Broadcom, Apollo и Blackstone) запустили инвестиционный фонд AI XPV Platform, который предоставил Anthropic $35 млрд для поддержки проектов по строительству ЦОД. В рамках сделки Google и Antropic последняя будет получать TPU напрямую от Broadcom. Ожидается, что в этом году в рамках проектов введут в эксплуатацию более 1 ГВт вычислительных мощностей, а к 2028 году — более 20 ГВт. Вместе с тем сама Google для разработки следующего поколения аппаратных ИИ-решений обратилась к Marvell, прямому конкуренту Broadcom. Но и с Broadcom у неё есть контракт до 2031 года.

Для Broadcom, стремящейся расширить свои позиции на рынке кастомных чипов, на кону стоит нечто большее, чем просто продажа чипов Anthropic. Компания является крупным разработчиком кастомных ИИ-чипов, в числе её клиентов — Alphabet и Meta✴. Эта сделка — один из рычагов в конкурентной борьбе Broadcom с NVIDIA, доминирующей на рынке универсальных ИИ-ускорителей, отметил ресурс Techzine. Последняя объявила о стратегических партнёрствах с Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs и KKR, что поможет привлечь $500 млрд на строительство ИИ-инфраструктуры.

Broadcom выступает в качестве эскроу-агента по части старших займов, обеспечивая дополнительные гарантии исполнения обязательств. Таким образом, компания снижает часть рисков для инвесторов, что может снизить стоимость финансирования. В частности, в предыдущей сделке это помогло получить инвестиционный рейтинг для старших кредитов. Broadcom рассчитывает получить более $100 млрд от продажи ИИ-чипов в следующем году. Ожидается, что на долю Anthropic придется более 40 % этой суммы, сообщил ресурс SiliconANGLE.

Компания Amazon намерена увеличить инвестиции в строительство дата-центров в Луизиане на $6 млрд. Общая сумма вырастет до $18 млрд, благодаря чему добавится третий кампус в технопарке Resilient Technology Park в Шривпорте (Shreveport).

Новость о масштабировании проекта появилась менее чем через полгода после того, как Amazon и STACK Infrastructure обозначили первоначальную цель в $12 млрд и объявили о намерении построить два кампуса в приходах Каддо (Caddo) и Божер (Bossier). Третий кампус также реализуется при участии STACK Infrastructure. Amazon намерена дополнительно инвестировать до $400 млн в местную коммунальную инфраструктуру, которая будет обслуживать в числе прочего и ЦОД. Средства пойдут на совершенствование систем водоснабжения и водоотведения. Кроме того, Amazon работает с Southwestern Electric Power Company (SWEPCO) для финансирования новой электрической инфраструктуры и модернизации электросетей.

Объекты разработаны с прицелом на использование преимущественно воздушного охлаждения, а системы с использованием воды будут применяться, только если окружающая температура будет превышать 29°C. В Amazon рассчитывают, что такие показатели будут регистрироваться менее 13 % времени года. В компании рассчитывают, что новейшая конфигурация ЦОД обеспечивает на 12 % больше вычислительных мощностей в сравнении с традиционными объектами и снизит потребление «механической энергии» на 46 %.

Источник изображения: Mick Haupt/unsplash.com

Масштабирование в Луизиане соответствует общему росту расходов AWS на инфраструктуру. Недавно Amazon увеличила расчётные капитальные затраты 2026 года на ИИ до приблизительно $220 млрд, но даже их всё равно не хватает для увеличения ёмкости. Крупные многокампусные проекты вроде того, что реализуется на северо-западе Луизианы, позволяют поэтапно вводить в эксплуатацию большие мощности, участвуя в координации развития энергетической и иной инфраструктуры на региональном уровне.

STACK также играет важную роль — девелопер всё больше специализируется на крупных кампусах гиперскейл-уровня и ИИ-инициативах, включая стройки на сотни мегаватт, в некоторых случаях более 1 ГВт. В Луизиане строится и гигаваттный ИИ ЦОД Meta✴ Hyperion в округе Ричленд (Richland Parish), для которого построят собственную ЛЭП и газовую электростанцию.

Компания Supermicro оставила без работы ряд топ-менеджеров, участвовавших в контрабанде серверов с ИИ-ускорителями NVIDIA на $2,5 млрд в обход экспортных ограничений, введённых США в отношении КНР, сообщает The Register.

В марте власти США предъявили обвинения трём сотрудникам компании. Согласно обвинительному заключению прокуратуры Южного округа Нью-Йорка, соучредитель Supermicro И-Шьян Лиау (Yih-Shyan Liaw) и внешний подрядчик Тин-Вэй Суню (Ting-Wei Sun), не признавшие вину, и генеральный директор тайваньского офиса Supermicro Руэй-Цанг Чанг (Ruei-Tsang Chang) вступили в сговор с целью продажи серверов с запрещёнными для экспорта в Китай чипами в нарушение американского закона Export Controls Reform Act. Им предъявлены обвинения в сговоре с целью контрабанды товаров и обман правительства США.

В апреле Supermicro инициировала собственное расследование, и в минувший четверг заявило, что никто из действующего руководства не имел сведений о схеме и фактах перенаправления поставок продукции, подпадающей под ограничения. Также расследованием не установлено, что компания напрямую продавала продукцию, попадающую под экспортный контроль лицам или организациям, в отношении которых действовали ограничения. Также она не поставляла её в регионы, экспорт в которые был запрещён. Кроме того, не обнаружены доказательства того, что ранее опубликованные финансовые отчёты недостоверны из-за возможной контрабанды продукции.

Источник изображения: I'M ZION/unsplash.com

Тем не менее, заявляется, что трое обвиняемых «более не имеют никакого отношения к Supermicro». Также из заявления Supermicro следует, что расследование привело к увольнениям в других подразделениях компании. Принят «ряд решений» в отношении сотрудников отделов продаж, техподдержки и развития бизнеса, не обеспечивших должное соблюдение экспортных ограничений США. В том числе речь идёт об увольнениях за несоблюдение внутренних правил компании и её «кодекса поведения». Объявлено, что по итогам расследования были выработаны рекомендации по «дальнейшему расширению программы соблюдения экспортных требований», часть которых уже претворили в жизнь.

Фактически Supermicro признала недостаточную эффективность своей системы контроля за экспортом, а некоторые сотрудники действовали таким образом, что их действия сочли основанием для увольнения. Примечательно, что в июле появилась информация об аресте ряда сотрудников Supermicro и других компаний на Тайване. В конце июля в рамках расследования контрабанды ИИ-чипов в Китай на Тайване задержали и сотрудника NVIDIA.

Это не первый случай, когда Supermicro продемонстрировала неэффективное корпоративное управление. Известны два случая, когда компании чудом избежали исключения с биржи за проблемы с бухгалтерской отчётностью. Ещё одно расследование, связанное с несанкционированными поставками, распространялось на Сингапур и Тайвань. В марте акционеры подали на Supermicro в суд с требованием компенсировать потери из-за падения акций на фоне скандала с контрабандой в Китай.

Американский стартап Hypercubic, занимающийся разработкой специализированных ИИ-агентов для трансляции кода COBOL на современные языки программирования, объявил о проведении посевного раунда финансирования, в ходе которого на развитие привлечено $5,3 млн. Инвестиционную программу возглавила компания CIV. Кроме того, средства предоставили Y Combinator, Afore Capital, Multimodal Ventures, Pioneer Fund, Epsilon Ventures и Unpopular Ventures, а также ряд частных инвесторов.

COBOL (Common Business-Oriented Language), появившийся ещё в 1959 году, до сих пор остаётся основой глобальной финансовой инфраструктуры и приложений на мейнфреймах: по оценкам, более 95% транзакций по картам и операций банкоматов зависят от систем, написанных на этом языке. В мире насчитывается свыше 200 млрд строк COBOL-кода, однако эти программы крайне плохо документированы, а найти квалифицированных специалистов в соответствующей области очень сложно. Первые разработчики на COBOL давно отошли от дел, если вообще живы, да и их преемники приближаются к пенсионному возрасту.

Источник изображения: Hypercubic

Процесс переноса COBOL-кода на современные языки программирования сопряжен с огромными рисками. Такие приложения часто представляют собой сложные монолитные системы, а поэтому даже небольшое изменение может привести к сбою критически важных банковских и финансовых сервисов. При этом восстановление логики, заложенной десятилетия назад, требует огромных усилий: бизнес-правила часто «зашиты» непосредственно в код и нигде не описаны. По этой причине многие компании откладывают модернизацию: процесс занимает годы, стоит дорого, а вероятность сбоев слишком высока.

Стартап Hypercubic предлагает решение проблемы с помощью ИИ-агентов, обученных на огромных объёмах кода COBOL. Система сначала тщательно анализирует исходники, восстанавливает скрытую бизнес-логику и автоматически генерирует документацию. Затем ИИ переписывает приложение на современных языках, сохраняя функциональность и совместимость с историческими данными. Утверждается, что такой подход сокращает сроки модернизации с нескольких лет до пары месяцев, одновременно повышая надёжность.

Вместе с тем Gartnet предрекает провал автоматизированному переносу ПО с мейнфреймов с помощью ИИ — к 2030 году ¾ поставщиков таких решений или закроются, или переориентриуются. Проблема не только в коде, который является только частью более обширного инфраструктурного комплекса, но и в данных, рабочем окружении и аппаратных решениях. IBM по-прежнему развивает мейнфреймы, позволяя интегрировать их с современными платформами и предлагая новые варианты использования.