VK Tech представила платформу VK AI Space, позволяющую разрабатывать и запускать кастомных ИИ-агентов. Основой платформы стали большие языковые модели (LLM), в том числе — собственные разработки группы VK, обученные на российских данных. Кроме того, использованы популярные модели open source, а также ML-модели, предназначенные для работы систем компьютерного зрения, распознавания аудио и др.

Подчёркивается, что интеграция с корпоративным ПО VK Tech позволяет быстро включать новые ИИ-сценарии в рабочую среду сотрудников компаний-клиентов, например — создавать ИИ-боты в VK WorkSpace. Платформа имеет набор уже готовых ИИ-агентов под распространённые задачи: для подготовки документов и создания протоколов встреч, перевода материалов, составления кратких резюме представленных данных, поиска по корпоративным базам знаний. Платформу протестировали на реальных внутренних ИИ-проектах VK.

Особенностью платформы является возможность VK AI Space создавать изолированный контур для каждого ИИ-агента, что позволяет клиентам выбирать заранее, к каким системам агент получит доступ и что именно ему разрешено делать. После получения задачи агент самостоятельно планирует этапы её выполнения, работает с доступными инструментами и адаптируется к новым данным. Даже если принятое решение будет ошибочным, ИИ-агент не сможет выйти за пределы сферы своей ответственности и нанести ущерб смежным системам. При этом можно в любое время проверить шаги агента и наличие ошибок.

Источник изображения: Campaign Creators/unsplash.com

Изолированные контуры VK Tech позволят сокращать время от пилотного проекта до начала реальной эксплуатации, что даст возможность масштабировать применение ИИ в организациях экономически эффективно, говорит компания. Помимо возможности развернуть VK AI Space на собственных мощностях клиента, предусмотрена работа платформы в облаке VK Cloud. Кроме того, предусмотрено предоставление готового программно-аппаратного комплекса по подписке.

Британский ИИ-стартап Lumai анонсировал семейство серверов для инференса Lumai Iris с использованием оптических вычислений, предназначенное для исполнения в реальном времени больших языковых моделей (LLM) с миллиардами параметров. Семейство Lumai Iris включает серверы Nova, Aura и Tetra. Lumai Iris Nova уже доступен для оценки гиперскейлерами, неооблачными платформами, предприятиями и исследовательскими институтами.

Lumai заявил, что использование Lumai Iris позволяет ускорить выполнение задач инференса, используя свет вместо кремниевой обработки. Оптическая вычислительная система Lumai обеспечивает более быстрый инференс, более высокую эффективность выполнения и до 90 % меньшее энергопотребление по сравнению с традиционными архитектурами, при этом являясь более экологичными по сравнению с традиционными системами на базе GPU. Впрочем, технические детали оптических ИИ-ускорителей пока не раскрыты.

Источник изображений: Lumai

Компания отметила, что спрос на вычисления для ИИ смещается от обучения моделей к крупномасштабному инференсу, когда модели используются в реальных приложениях. По мере роста объёмов вычислительных задач ЦОД сталкиваются с жёсткими ограничениями по энергопотреблению и масштабируемости, с которыми традиционные кремниевые архитектуры с трудом справляются. Компания заявила, что семейство Iris призвано решить проблемы с энергопотреблением и стоимостью ИИ-инфраструктуры за счёт повышения производительности на киловатт.

Традиционные кремниевые архитектуры сталкиваются с фундаментальными физическими ограничениями в масштабируемости, энергопотреблении и тепловой эффективности. Каждое новое поколение кремниевых чипов предлагает небольшие улучшения, но при этом требует значительно больше энергии и средств для масштабирования. «По мере перехода отрасли в эру инференса мы одновременно пересекаем порог посткремниевой эры, — сказал Сяньсинь Го (Xianxin Guo), генеральный директор и соучредитель Lumai. — Переходя от электронно-фотонной вычислительной парадигмы к фотонной, Lumai может обеспечить увеличение производительности на порядок при значительной экономии энергии».

Lumai отметила, что оптические вычисления позволяют значительно повысить эффективность выполнения обработки ИИ-нагрузок. Технология оптических вычислений Lumai, разработанная на основе исследований в Оксфордском университете, использует свет в трёхмерном среде, тогда как обычные чипы «живут» в 2D. Благодаря использованию массового пространственного параллелизма, миллионы операций выполняются одновременно, обеспечивая низкую стоимость и высокую пропускную способность токенов при выполнении ресурсоёмких вычислительных задач.

Технология Lumai также показала свою эффективность на этапе предварительного заполнения дезагрегированных архитектур инференса, обрабатывая токены с максимальной эффективностью и масштабированием. Iris Nova выполняет инференс в реальном времени моделей Llama 8B и 70B с помощью гибридного процессора. Его гибридная архитектура сочетает цифровую обработку для управления системой и ПО с оптическим тензорным движком для основных математических операций. Такой подход обеспечивает бесшовную интеграцию серверов в ЦОД.

Финская компания Verda намерена предложить клиентам новые решения в сфере ИИ и доступ к новейшему процессору AGI, разработанный компанией Arm. По словам Arm, Verda является самым быстрорастущим поставщиком неооблачных решений в Европе. В настоящее время компания работает над развёртыванием Arm AGI в комбинации с решениями NVIDIA GB300 и, в перспективе — с NVIDIA Vera Rubin.

Предполагается, что взаимодействие с NVIDIA обеспечит совместную работу стоек разных типов и поколений в одном дата-центре. Сотрудничество с техногигантом позволяет добиться большей согласованности ПО и серверов и дать ИИ-агентам возможность автономно распределять рабочие нагрузки. Подробности о масштабах развёртывания и сроках доступности процессоров будут объявлены позже.

Источник изображения: Verda

Verda сообщает, что управляет ИИ-облаком, работающим на возобновляемой энергии и созданном для команд, занимающимся машинным обучением (ML). Сочетание Arm AGI с NVIDIA GB300 и готовящимися к выпуску VR200 обеспечит клиентам эффективноcть, необходимую для агентного ИИ. Фактически Arm AGI создан специально для современных систем агентного ИИ и будет выполнять роль «координатора», работая вместе с ускорителями и управляя потоками данных и взаимодействием компонентов в больших ИИ-системах. Чип создан в по 3-нм техпроцессу TSMC и включает 136 ядер.

Verda, ранее известная как DataCrunch, основана в 2020 году и сегодня имеет дата-центры в Финляндии, работающие на 100 % возобновляемой энергии. Также она управляет ЦОД в Исландии и намерена построить ЦОД в Латвии.

Стартап Majestic Labs анонсировал сервер нового типа Prometheus, призванный решить проблему «стены памяти» в современных ИИ-системах, оперирующих моделями с огромным количеством параметров. Утверждается, что Prometheus может обеспечить производительность, сопоставимую с несколькими стойками традиционных серверов, одновременно снижая энергопотребление и общую стоимость владения.

Компания Majestic Labs вышла из скрытого режима (Stealth) в ноябре прошлого года. Стартап отмечает, что в современных ИИ-системах наблюдается разрыв между объёмом и производительностью памяти и вычислительными возможностями ускорителей. Majestic Labs предлагает решить проблему путём внедрения новой архитектуры, предполагающей разделение памяти и вычислительных ресурсов. Речь идёт об использовании специализированных ИИ-ускорителей и блоков быстрой памяти, объём которой составит до 128 Тбайт в рамках одного сервера.

Источник изображения: Majestic Labs

В составе Prometheus задействованы проприетарные чипы AI Processing Units (AIU) под названием Ignite. Они объединяют CPU-ядра на базе Arm с векторными и тензорными движками RISC-V. При этом используется единое пространство памяти. Говорится о поддержке популярных фреймворков, таких как PyTorch, vLLM и OpenAI Triton, что позволяет запускать существующие рабочие нагрузки без изменения кода.

По заявлениям Majestic Labs, платформа Prometheus способна работать с ИИ-моделями с огромными контекстными окнами и триллионами параметров. При этом отсутствуют фрагментация и узкие места, присущие традиционным ИИ-серверам. Среди сфер применения названы смешанные экспертные системы, ИИ-агенты, графовые нейронные сети и пр.

Ozon начал разработку собственного межсетевого экрана для защиты веб-приложений (WAF, Web Application Firewall). Об этом свидетельствует объявление о вакансии старшего специалиста по работе с данными в компании, опубликованное на HeadHunter 6 апреля, о чём сообщил ресурс Forbes. «Расширяем команду под запуск нового проекта — разработку WAF», — сообщается в объявлении маркетплейса.

В пресс-службе Ozon сообщили, что компания уже несколько лет использует WAF для защиты своих веб-приложений от атак на уровне пользовательских сервисов, которые чаще всего становятся объектами попытки автоматизированного взлома, ботовой активности и эксплуатации уязвимостей. Как отметили в Ozon, для крупной технологической компании WAF — ключевой элемент защиты, поскольку дело касается не только о стабильности платформы, но и о безопасности пользовательских данных.

Источник изображения: Kevin Ku/unsplash.com

Основная задача, которая стоит перед разработчиками WAF — создать решение, которое позволит точнее выявлять сложные сценарии атак и быстрее адаптировать правила защиты под меняющийся ландшафт угроз. При этом, речь идёт не об отдельном продукте, а о развитии собственной экспертизы внутри компании, сообщили в пресс-службе: «Для пользователей это в первую очередь означает более стабильную работу сервисов, снижение влияния ботов на платформу и дополнительный уровень защиты при взаимодействии с Ozon». По оценкам экспертов, проект может потребовать инвестиций в сотни миллионов рублей в год.

На днях Управление по развитию военных объектов штата Юта (Military Installation Development Authority, MIDA) одобрило строительство 9-ГВт кампуса ЦОД Project Strator гиперскейл-уровня в рамках проекта Wonder Valley. При этом в среднем штат целиком сейчас потребляет около 4 ГВт, сообщает Tom’s Hardware. Похожая ситуация складывается и Вайоминге.

Реализацией проекта Stratos занимается компания O'Leary Digital — инфраструктурное подразделение, подконтрольное инвестору Кевину О’Лири (Kevin O'Leary). Объект будет размещён на территории более 16 тыс. га частной земли, в ведении компании будут и 485 га военной и государственной собственности.

Уже на первом этапе потребуется приблизительно 3 ГВт, после полного завершения строительства мощность достигнет 9 ГВт. Всю генерацию организуют на месте благодаря близкому расположению трубопровода Ruby Pipeline протяжённостью более 1 тыс. км, пересекающему север Юты по пути из Вайоминга в Орегон. По данным MIDA, новый объект «не будет забирать ни одного электрона» из имеющейся электросети и даже сможет подавать в неё избыточную энергию.

Ставка на автономное энергоснабжение позиционирует Stratos в одном ряду с растущим списком ИИ ЦОД, для которых строятся собственные электростанции, без необходимости годами ждать подключения к имеющимся электросетям. Например, запланированный в Огайо кампус SoftBank рассчитан на 10 ГВт с использованием газовой генерации, а недавно Meta✴ решила профинансировать семь новых газовых электростанций для 7-ГВт объекта в Луизиане.

Источник изображения: Arturo Rivera/unsplash.com

При этом разработчики обратили особое внимание на меры, принимаемые для минимизации воздействия на бассейн Большого Солёного озера, в том числе использование воздушных систем охлаждения вместо жидкостных. Впрочем, продолжаются переговоры о праве на использование и водных ресурсов.

Сам О'Лири привёл совету директоров MDIA «неотразимый» довод в пользу мега-ЦОД, сославшись на активные инвестиции Китая в ИИ-инфраструктуру. Он сообщил, что за последние 24 мес. КНР построила электростанции общей мощностью 400 ГВт, большая часть используется для питания ИИ ЦОД. Инвестор прямо сказал, что соревноваться приходится именно с ними. Также под патронажем О'Лири и его структур планируется строительство кампуса Wonder Valley в Канаде мощностью до 7,5 ГВт.

Для привлечения гиперскейлеров MDIA снизило налог на энергетику со стандартных 6 % до 0,5 % и готово вернуть 80 % налогов на недвижимость, уплаченных O'Leary Digital в связи с реализацией проекта. Впрочем, даже при таких низких ставках прогнозируются ежегодные поступления для округа Бокс-Элдер (Box Elder), где разместится ЦОД, в объёме $30 млн/год на начальном этапе и более $100 млн/год после выхода объекта на запланированную мощность. MIDA рассчитывает, что только налог с продаж от ЦОД достигнет $250 млн/год.

Разработчик инфраструктурного ПО корпоративного класса Orion soft объявил о выходе масштабного обновления флагманской платформы для управления виртуализацией zVirt 5.0, ключевой особенностью которого стал её перевод на новую минималистичную гипервизорную ОС собственной сборки, что позволило повысить стабильность её работы, производительность и безопасность. Также с обновлением в zVirt появились функция живой миграции виртуальных машин между ЦОД и планировщик задач виртуальных машин по расписанию наряду с усовершенствованной функциональностью SDN.

Для системы крупнейшим обновлением в её истории стал переход на новую гипервизорную платформу zVirt Node 2.0, специально разработанную под задачи системы виртуализации и собранную на базе менеджера пакетов RPM. Платформа отличается обновлённым системным стеком, «облегчённой» архитектурой и уменьшенным объёмом кода, обеспечивая контроль над составом системы, версиями компонентов и процессом обновления.

Источник изображения: Orion soft

По словам Максима Березина, директора по развитию бизнеса Orion soft, разработчики оставили в zVirt Node 2.0 только те пакеты, которые необходимы непосредственно для работы виртуализации. В итоге получился легковесный гипервизор, который можно ставить прямо на «железо», чтобы обеспечить более стабильную и предсказуемую работу системы, адаптированную под задачи виртуализации. Березин отметил, что по такому же принципу VMware строила свой гипервизор ESXi. К тому же, за счёт уменьшенного объёма кода повышается защищённость решения, так как сокращается поверхность потенциальной атаки.

Значимая для крупных инфраструктур функция миграции виртуальных машин между различными ЦОД работает даже в случае отсутствия в дата-центрах общего хранилища данных. Миграция доступна как в онлайн-режиме — до двух виртуальных машин одновременно, так и в офлайн-режиме — до 32 объектов одновременно. В результате этого обновления zVirt обеспечивает выполнение всех возможных сценариев миграции виртуальных машин, которые раньше предоставляла VMware.

Также был доработан планировщик задач виртуальных машин по расписанию. Он позволяет автоматизировать рутинные операции, такие как запуск, выключение и перезагрузка виртуальных машин, создание и удаление снимков. Управление планированием производится через веб-интерфейс Hosted Engine.

Кроме того, разработчик включил в обновление дополнительные возможности SDN: балансировку трафика на уровнях L3–L4, поддержку протокола BGP для динамической маршрутизации, поддержку трансляции портов на логическом маршрутизаторе. Это позволит обеспечить сокращение накладных расходов при обработке трафика, высокую отказоустойчивость, гибкость и доступность виртуальной сетевой инфраструктуры.

Orion soft планирует и дальше развивать zVirt в качестве решения, обеспечивающего комплекс инфраструктурных задач. Компания сообщила, что в 2026 году у платформы появится собственный встроенный инструмент для резервного копирования и функциональность для работы с программно-определяемыми хранилищами (SDS), которая позволит строить гиперконвергентные инфраструктуры (HCI). Также компания выпустит zVirt Special Edition — сертифицированную ФСТЭК редакцию платформы, максимально приближённую по функциональности к коммерческой версии.

Криптомайнинговая компания Core Scientific решила полностью сменить профиль деятельности. Недавно она объявила о намерении «переформатировать» майнинговые мощности в Пекосе (Pecos, Техас) на 300 МВт — вместо них появится кампус ИИ ЦОД на 1,5 ГВт, сообщает The Register. Недавно Core Scientific рассказала о намерении продать высокодоходные облигации на сумму $3,3 млрд, это должно упростить переход.

Пожалуй, больше всех от смены профиля деятельности выиграла CoreWeave. Она давно арендует объекты у Core Scienetific и даже намеревалась купить её, но акционеры последней отказались от продажи, причём уже не в первый раз. CoreWeave рассматривается ключевым арендатором компании, которая будет занимать её объекты не только в Техасе, но и в Джорджии, Оклахоме и Северной Каролине. По информации Datacenter Dynamics, Core Scientific зарезервировала более 80 га на расширение своих проектов. Помимо Техаса, Core Scientific реализует проекты в Кентукки, Северной Дакоте и Алабаме. По некоторым данным, она имеет 520 МВт доступных для аренды мощностей на существующих площадках и ещё 700 МВт «скрытых резервов».

Источник изображения: Core Scientific

Строительство нового объекта Core Scientific в Пекосе начато в начале 2026 года, первый зал рассчитывают ввести в эксплуатацию в начале 2027 года. После завершения строительства объект предоставит более 1 ГВт доступной для аренды мощности. Впрочем, пока неизвестно, сможет ли компания получить достаточно электроэнергии. Она уже зарезервировала дополнительные 300 МВт у местной энергетической компании, которые планируется дополнить неким решением «за счётчиком» для прямого питания ЦОД энергией. Ранее сообщалось, что в округе появится автономная 5-ГВт газовая электростанция GW Ranch от Pacifico Energy, которая строится исключительно для питания ИИ ЦОД.

В последние годы компании активно внедряют необычные технологии генерации и хранения энергии. Google, Oracle и AWS делают ставку на малые модульные реакторы (SMR). Тем временем Meta✴ подписала соглашение с Overview Energy о передачи 1 ГВт солнечной энергии с космической орбиты, хотя система заработает не раньше 2030 года. Вероятным кандидатом на обеспечение ЦОД электричеством остаются менее экзотические технологии — например, топливные элементы Bloom Energy. Крайне востребованы и мобильные газовые турбины, подобные тем, что используются суперкомпьютером Colossus компании xAI.

SUSE сообщила о результатах исследования по цифровому суверенитету и цифровой устойчивости Navigating Digital Resilience, основанном на независимом опросе, проведённом среди 309 ИТ-руководителей в 13 отраслях из Франции, Германии, Индии, Японии и США. В ходе опроса выяснилось, что 98 % респондентов считают цифровой суверенитет приоритетом, хотя активно внедряют его лишь 52 %. Это свидетельствуют о том, что признают суверенитет стратегически важным многие предприятия, особенно по мере ускорения внедрения ИИ, но его реализация остаётся неравномерной.

Также есть различие по региональному признаку. Респонденты в Индии сообщили о самом высоком уровне активных инвестиций в цифровой суверенитет — 62 %, за ними следуют Германия и Япония — 57 %, США — 52 %, и Франция — 39 %. Опрос также показал, что требование суверенитета начинает влиять на закупки: 45 % респондентов заявили, что он был включен в недавние запросы предложений, а 42 % сообщили, что это повлияло на выбор поставщика. Вместе с тем 41 % респондентов сообщили, что руководствуются только требованиями клиентов или давлением со стороны регулирующих органов.

Источник изображения: SUSE

Опрос также отразил связь внедрения ИИ с планированием устойчивости. 64 % респондентов заявили, что прозрачность ИИ, включая видимость процесса обучения моделей и их происхождения, станет основным фактором цифровой устойчивости в течение следующих пяти лет. В то же время при увеличении бюджета на 20 % большинство организаций отдадут приоритет инициативам в области ИИ перед инвестициями в суверенитет.

Отвечая на вопрос, как определить цифровую устойчивость, респонденты неизменно подчеркивали контроль над системами и инфраструктурой, а также готовность к восстановлению. Кибербезопасность и обнаружение угроз заняли первое место (63 %), за ними следует диверсификация мультиоблачных или гибридных решений (52 %). Резервное копирование и восстановление (45 %) и непрерывный мониторинг (44 %) также были ключевыми элементами стратегии устойчивости.

Также респонденты отметили важность сервисов гиперскейлеров в планировании суверенной инфраструктуры. 65 % респондентов заявили, что гиперскейлеры остаются актуальными для суверенных рабочих нагрузок, что отражает противоречие между масштабом и удобством использования сервисов гиперскейлеров и юрисдикционным контролем, к которому всё чаще стремятся многие предприятия. Эта динамика, вероятно, будет поддерживать высокий спрос на открытые, переносимые инфраструктурные стеки, охватывающие частные, гибридные и размещённые среды, не привязывая клиентов к единой операционной модели, полагает StorageReview.com.

SUSE заявила, что результаты исследования подтверждают потребность в инфраструктуре, которая поддерживает как внедрение ИИ, так и требования суверенности, что соответствует портфелю её решений, включая SUSE Linux, SUSE Rancher Prime и SUSE AI. Компания также отметила, что участники независимого опроса не были проинформированы о том, что она является спонсором исследования.

Tenstorrent представила вычислительную систему Galaxy Blackhole на базе ускорителей Blackhole с архитектурой RISC-V, которая позиционируется как системная ИИ-платформа, способная конкурировать с другими решениями за счёт стабильной производительности инференса, высокоскоростного доступа к памяти и масштабируемой сети — трёх факторов, которые всё чаще определяют эффективность развёртывания ИИ в реальных условиях, пишет Forbes.

6U-сервер Tensorrent Galaxy Blackhole с воздушным охлаждением основан на 32 ИИ-ускорителях Blackhole суммарной производительностью 23 Пфлопс в режиме FP8. Система включает 6,2 Гбайт SRAM (суммарно 2,9 Пбайт/с) и 1 Тбайт GDDR6 (суммарно 16 Тбайт/с). Высокоскоростную связь между узлами при горизонтальном масштабировании обеспечивают 800GbE-порты — до 56 портов на систему с общей пропускной способностью 11,2 Тбайт/с (в дуплексе).

Стоимость системы Tensorrent Galaxy Blackhole составляет $110 тыс. Восьмичиповые системы NVIDIA DGX будут производительнее, но и обойдутся в три-пять раз дороже, сообщил The Register. Базовый суперкластер Galaxy Supercluster стоимостью в $440 тыс. включает четыре системы Blackhole. При этом архитектура Tenstorrent поддерживает масштабирование до 32 узлов с 1024 ускорителями. Mesh-сеть Tenstorrent не ограничивается одним узлом. Подобно кластерам TPU от Google или Trainium2 от Amazon, её можно расширить для поддержки более крупных моделей, более высокой пропускной способности или большей интерактивности, добавив больше узлов и отрегулировав параллелизм тензоров и конвейеров.

Источник изображений: Tenstorrent

Как сообщает Tenstorrent, для DeepSeek V3 её четырёхузловые суперкластеры Blackhole Galaxy Supercluster могут обрабатывать запрос на 100 тыс. токенов — эквивалент 166 страниц текста — менее чем за четыре секунды. Tenstorrent заявила, что кластеры Galaxy Blackhole могут генерировать видео быстрее, чем в реальном времени, а также очень быстро генерировать токены LLM. Демонстрационные версии систем Tenstorrent настроены на обычный режим с генерацией текста с удобочитаемой скоростью, и режим Blitz, обеспечивающий максимально быструю обработку данных, подходящую для таких приложений, как генерация кода и агентный ИИ.

В режиме Blitz MoE-модель DeepSeek-671B обеспечивает «до 350 т/с на пользователя со временем получения первого токена менее 4 с», сообщила компания. Ресурс EE Times протестировал этот режим за несколько дней до официального запуска, получив 255 т/с на пользователя для коротких запросов в стиле чат-бота. Этот режим поддерживает пакетную обработку от 8 до 64 и длину контекста до 128 тыс токенов. Он работает на 16 серверах Galaxy (512 чипов) с использованием конвейерного параллелизма на этапе декодирования.

Компания отметила, что её системы не нуждаются в дезагрегации. «Мы можем выполнять и [предварительное заполнение, и декодирование] на одном узле, — сообщил генеральный директор Tenstorrent Джим Келлер (Jim Keller) изданию EE Times. — Мы создаём большой кластер, на котором можно запускать предварительное заполнение и декодирование LLM, генерацию видео, агентный ИИ… мы не специализируемся на чём-то одном. У нас много чипов, большой объём SRAM, но все чипы имеют DRAM, и все они тесно связаны между собой, поэтому наша платформа гораздо более универсальна».