Сервис-провайдер «РТК-ЦОД» (дочерняя компания «Ростелекома», предоставляющая услуги дата-центров и облачных услуг) сообщил об аттестации инфраструктуры «Облака КИИ» по требованиям приказа ФСТЭК России №117. Полученный документ подтверждает, что облачная платформа готова к размещению государственных информационных систем максимального 1 класса защищённости (К1).

Аттестация «Облака КИИ» была проведена в рамках нового регулирования: приказ ФСТЭК России №117, вступивший в силу 1 марта 2026 года, сменил приказ №17, определявший требования к защите информации в государственных информационных системах (ГИС) с 2013 года. Новый документ существенно расширил периметр регулирования: под требования к защите информации теперь подпадают не только ГИС, но и информационные системы государственных органов и учреждений, унитарных предприятий, организаций, взаимодействующих с госсектором, а также муниципальные информационные системы.

Источник изображения: «Ростелеком» / cloud.rt.ru

Приказ №117 обязывает операторов обеспечивать непрерывный мониторинг и оценку защищённости данных с регулярной отчётностью перед Федеральной службой по техническому и экспортному контролю. «Облако КИИ» подтвердило готовность выполнять эти процедуры. Кроме того, прохождение аттестации свидетельствует, что в «Облаке КИИ» выстроены и постоянно совершенствуются процессы управления защитой информации, а также отработаны механизмы устранения уязвимостей в установленные приказом сроки.

«Облако КИИ» представляет собой мультитенантное защищённое облако, построенное на отечественных программных и аппаратных решениях. Платформа имеет аттестаты соответствия требованиям безопасности, подтверждающие возможность размещать объекты КИИ до второй категории значимости, ГИС до 1 класса защищённости и информационные системы персональных данных до первого уровня защищённости включительно. «Облако КИИ» обладает сертификатом PCI DSS (стандарт безопасности данных платёжных карт) и соответствует ГОСТ 57580 (регулирует защиту информации при проведении банковских и финансовых операций).

К 2030 году мировой рынок систем промышленного искусственного интеллекта вырастет почти втрое, а российский — более чем в три раза. Об этом свидетельствует подготовленное при участии «Газпромбанка», «Газпром нефти», ПАО «Северсталь» и ООО «Газинформсервис» исследование, посвящённое анализу состояния и перспектив отрасли индустриального ИИ в России и мире, основным технологическим направлениям, инвестициям, барьерам внедрения, вопросам регулирования и кибербезопасности.

Согласно представленным в исследовании данным, отечественный рынок промышленного искусственного интеллекта может вырасти с 40 млрд рублей в 2025 году до 134 млрд рублей к 2030 году при среднегодовом темпе роста в 27,4 %. При этом мировой рынок промышленного ИИ увеличится с 53,8 млрд долларов в 2025 году до 153,9 млрд долларов к 2030 году при среднегодовом темпе роста 23,4 %.

На мировом рынке сложился выраженный дисбаланс между созданием технологий и их внедрением. Более 75 % глобальной выручки вендоров контролируют технологические гиганты из США (около 50 %) и Евросоюза (2 5%), где разрабатываются алгоритмы и ИИ-платформы. При этом главным потребителем и полигоном для внедрения выступает Азиатско-Тихоокеанский регион во главе с Китаем: его доля вырастет с 40 % в 2025 году до 46–48 % к 2030 году.

Источник изображения: аналитическое исследование «Промышленный искусственный интеллект» / gazprombank.ru

В 2025 году крупнейшими сегментами в деньгах стали предиктивная аналитика (12,2 млрд долларов, или 23 % рынка) и компьютерное зрение (10,8 млрд долларов, или 20 %) за счёт наличия типовых решений с быстрой отдачей. Однако к 2030 году максимальный прирост доли рынка покажут совершенно новые направления — воплощённый ИИ для роботов-гуманоидов (рост с 0 % до 9 % рынка, или 13,9 млрд долларов) и мультиагентные генеративные системы (рост доли на 7,5 п.п., до 17,7 млрд долларов). При этом классические промышленные NLP-решения к 2030 году будут полностью поглощены генеративным ИИ.

Что касается отечественного рынка индустриального ИИ, то он развивается в условиях внешних ограничений и курса на технологический суверенитет, что формирует его уникальную архитектуру. Основными заказчиками в данной сфере и двигателями рынка выступают госкорпорации и крупнейшие холдинги из нефтегазового сектора, металлургии, энергетики и химии.

Если в мире концерны активно используют публичные облака гиперскейлеров, то в РФ из-за санкционных рисков и требований к защите критической информационной инфраструктуры компании разворачивают ИИ-решения внутри закрытого физического периметра. Это делает проекты более дорогими и сложными в интеграции, но стимулирует спрос на периферийные вычисления (Edge AI) и компактные отраслевые языковые модели, не требующие гигантских мощностей.

Иллюстрация сгенерирована ИИ Google Gemini

По оценкам аналитиков, к началу 2026 года парк оборудования для промышленного ИИ в РФ на 45 % состоял из ранее установленных западных систем, на 35 % — из китайского оборудования (серверы, графические ускорители, камеры) и на 20 % — из российских решений (датчики, ПЛК, серверы). Вместо дорогостоящей полной замены производственных линий предприятия делают ставку на точечную ИИ-модернизацию действующего оборудования.

Главным тормозом внедрения промышленного ИИ в России выступает неготовность базовой IT-инфраструктуры — на эту проблему указывают 93 % компаний, а полная автоматизация сбора данных есть лишь у 7 % предприятий. Кроме того, только 9 % отечественных организаций обеспечены достаточными вычислительными мощностями (GPU). Среди других острых проблем: риски кибербезопасности (53 %), нехватка публичных успешных кейсов (46 %), кадровый голод (38 %), дефицит бюджетов (30 %) и отсутствие чёткого правового регулирования ответственности за аварии, спровоцированные ошибками искусственного интеллекта.

На фоне дефицита памяти, используемой в ИИ ЦОД, гиперскейлеры пересматривают подходы к её распределению. Компонуемая память (composable memory), позволяющая объединять ресурсы памяти нескольких серверов и выделять их для рабочих нагрузок по мере необходимости, является одним из наиболее практичных решений этой проблемы, считают в Microsoft, о чём пишет SiliconANGLE.

По словам Самира Раджадни (Samir Rajadnya, на фото ниже), главного архитектора Microsoft, команда специалистов компании изучает системные технологии, которые позволили бы превратить память из ресурса, «запертого» внутри конкретного сервера, в общий, динамически распределяемый ресурс в рамках всей платформы Azure.

Источник изображения: SiliconANGLE theCUBE/YouTube

«Как можно заметить из публикаций в СМИ, сейчас наблюдается нехватка памяти, — сообщил топ-менеджер Microsoft. — Следовательно, мы должны использовать её гораздо эффективнее. Важно, чтобы память направлялась туда, где того требует конкретная рабочая нагрузка. Если же память оказывается “запертой” в рамках задачи, которая её в данный момент не использует, мы попросту растрачиваем ценный ресурс».

Он назвал компонуемую архитектуру одним из ключевых направлений развития на ближайшие годы. «Раньше всё было жестко привязано к CPU или GPU; память фактически выступала лишь вспомогательным элементом для них. Теперь же память рассматривается как самостоятельный, критически важный ресурс», — заявил Раджадня.

Говоря о корпоративном сегменте, Раджадня отметил, что сегодня всё сводится к вопросу вертикальной интеграции: рабочей нагрузки, системы, ПО, аппаратной части — всё в едином комплексе. И такой подход необходим даже на уровне отдельных предприятий, подчеркнул он.

Эффективная работа подобных систем в крупных масштабах зависит от того, как организованы соединения между памятью и CPU или XPU, говорит Самир Раджадня. «Сейчас появляется множество замечательных инноваций как в сфере памяти, так и в области CPU и ускорителей (XPU), — сообщил он. — Но ключевой вопрос — как связать всё это воедино? Именно здесь критически важны технологии интерконнекта. В частности, значимую роль будут играть разработки в области оптических соединений. Всё это поможет нам создать так называемую компонуемую память».

Ранее Microsoft в партнёрстве с SAP и Intel запустила в облаке Azure виртуальные машины семейства M-Series с технологией Compute Express Link (CXL). Сообщается, что поддержка CXL способствует более эффективной работе SAP S/4HANA, обеспечивая, в том числе, больше гибкости в плане конфигурирования платформы при одновременном снижении совокупной стоимости владения.

Meta✴ представила ИИ-архитектуру Flattened Planar Fabric (FPF), созданную для масштабирования обширной ИИ-инфраструктуры и поддержки вычислительных нагрузок нового поколения. В архитектуре FPF каждый GPU подключается посредством восьми независимых каналов по 100 Гбит/с к восьми разным коммутаторам.

Источник изображений: Meta✴

Такой подход приходит на смену традиционной архитектуре единичных восходящих каналов (uplink), обеспечивая четыре ключевых преимущества:

• Возможность создания более крупных неблокируемых кластеров GPU.
• Упрощённая топология: переход от трёхуровневой архитектуры Clos (использовавшейся в сети NSF) к двухуровневой. Исключение одного уровня коммутаторов позволяет сократить количество сетевых переходов (hops), уменьшить задержки и снизить затраты на инфраструктуру.
• Аппаратная балансировка нагрузки на уровне сетевого адаптера (NIC), который распределяет трафик по восьми каналам, а не коммутатора.
• Единый контроль для обеспечения отказоустойчивости, который охватывает как коммутаторы, так и хосты, что позволяет хосту перенаправлять трафик в обход неисправных маршрутов.

Оборудование включает коммутаторы IceCube с пропускной способностью 102,4 Тбит/с в стойке IcePack (ORv3-HPRv1) с жидкостным охлаждением. Внутри каждой стойки размещаются модули коммутации IceCube — устройства с пропускной способностью 102,4 Тбит/с, обеспечивающие неблокирующую коммутацию для 128 портов по 800 Гбит/с каждый. Модули IceCube представлены в двух вариантах: на базе специализированных интегральных схем (ASIC) Broadcom Tomahawk6C или NVIDIA Spectrum-6.

IceCube

Оба решения работают под управлением открытой NOS FBOSS от Meta✴, которая использует интерфейс абстракции коммутаторов OCP SAI (Switch Abstraction Interface). Архитектура Open Switch Platform Architecture (OSPA) обращается к функциям управления, включая последовательность включения питания, обнаружение компонентов, терморегулирование, восстановление микропрограммного обеспечения и диагностика.

Tahan

FPF переносит управление платформой преимущественно на сторону хоста, сохраняя при этом традиционный BMC для функций контроля и восстановления. FPGA-мосты I/O, подключённые через PCIe, объединяют периферийные интерфейсы, а модель учёта аппаратных средств, организованная в виде иерархической структуры, предоставляет ПО согласованный способ перечисления компонентов. Предложение также охватывает автономное управление питанием, обнаружение утечек и резервные образы прошивки. Следует отметить, что это проектные требования, находящиеся на стадии рассмотрения, а не доказательство функциональной совместимости между всеми решениями участвующих вендоров.

ESUN для MTIA 300

Также Meta✴ сообщила подробности о коммутаторе Tahan Ethernet Scale Up для MTIA 300, показала прототип стойки на 72 ускорителя и анонсировала открытую реализацию MetaRoCE. Эти элементы отражают разные стадии разработки: сейчас Tahan использует режим lossless RoCE, в будущих аппаратных решениях для вертикального масштабирования планируется переход на ESUN, а версия OSPA 1.0.0 пока остаётся на рассмотрении в OCP.

ESUN для MTIA 300

Tahan построен на базе ASIC Tomahawk 5 с пропускной способностью 51,2 Тбит/с (64 × 800G). Четыре коммутатора Tahan соединяют 16 ускорителей в неблокирующей топологии. Компания отметила, что Tahan использует тот же самый lossless RoCE (маршрутизируемый IPv6, PFC и QoS, настроенный для ИИ), объединяя scale-up и scale-out сети под управлением FBOSS. Параллельно компания работает над CXL-фабриками масштаба целого ЦОД.

С некоторых пор Cisco делает ставку на открытый, независимый от конкретных поставщиков подход к моделям и ИИ-агентам. В то время как некоторые вендоры активно продвигают собственные закрытые ИИ-экосистемы, стремясь таким образом привязать к своим решениям клиентов, Cisco позиционирует себя как нейтральный уровень оркестрации, связывающий между собой конкурирующие модели и ИИ-агентов, пишет CRN.

На недавней конференции WebexOne 2026 компания заявила о поддержке сторонних моделей, отметив, что также выступает за открытость и совместимость ИИ-агентов, позиционируя себя в качестве универсальной платформы, позволяющей корпоративным клиентам работать с ИИ вне зависимости от того, кто является разработчиком базовой модели — Google, Anthropic, OpenAI или кто-то другой.

Этот подход распространяется и на новое направление компании — агентный ИИ, сообщил Снорре Кьесбу (Snorre Kjesbu), старший вице-президент и генеральный менеджер подразделения Cisco Collaboration. «Взаимодействуя с множеством игроков, Cisco будет выступать в роли “Швейцарии”», — отметил он, подразумевая нейтральный статус этой страны. Кьесбу добавил, что подобного подхода компания придерживается и в сфере инструментов для совместной работы, обеспечивая совместимость своих решений с продуктами конкурентов.

В рамках этой стратегии Cisco обеспечивает поддержку сторонних моделей и агентов ИИ на платформе Webex с возможностью использования собственных LLM, обеспечением взаимодействия между агентами, а также интеграцией с внешними поставщиками ИИ-технологий, не пытаясь привязывать клиентов к закрытому стеку собственных решений.

Источник изображения: Cisco

Как отметил партнёр Cisco Джо Бергер (Joe Berger), вице-президент по цифровым решениям компании World Wide Technology, интеграция решений компании с Claude, инструментами от OpenAI и другими ИИ-ассистентами свидетельствует о смене её стратегии: «Они вряд ли смогут доминировать во всех сферах, но вполне способны сотрудничать с большинством поставщиков, предоставляя отдельные компоненты решений. На мой взгляд, это верный подход, поскольку на данный момент явный лидер на рынке ещё не определился».

По словам Бергера, в Cisco осознали, что нужно идти навстречу клиентам, даже если они пользуются решениями конкурентов. «Ещё пять лет назад для них было крайне сложно занять нейтральную позицию. Сегодня же они выигрывают больше сделок в сфере совместной работы, поскольку сотрудничают с Microsoft, Zoom, а теперь и с Google. Полагаю, такой подход стоит распространить и на другие направления портфеля Cisco», — считает он.

В Cisco сообщили, что компания видит свою задачу в предоставлении инфраструктуры — сетевых решений, средств безопасности, инструментов для мониторинга (observability) и управления, — которая работает поверх различных ИИ-платформ. Такой подход выгоден и партнёрам, которые смогут создавать сервисы, опираясь на ряд различных моделей.

В Long View Systems, партнёре Cisco, считают, что компания может занять уникальную нишу в качестве «нейтральной» ИИ-платформы, поскольку она не конкурирует с разработчиками самих моделей. В настоящее время клиенты комбинируют различные ИИ-модели, и, поскольку они не отдают предпочтение какому-то одному решению, на рынке открываются возможности для поставщика ИИ-технологий, не привязанного к конкретным вендорам. По словам эксперта, это напоминает подход, который Cisco применяет в своей платформе Cloud Control, основанной на использовании ИИ-агентов, которая стала доступна пользователям ранее в этом году и которая позволяет управлять устройствами сторонних вендоров.

Компания ASUS анонсировала сервер XA P2N-E2 для агентного ИИ, обучения с подкреплением и ресурсоёмких задач по обработке данных. Новинка выполнена в форм-факторе 2U на модульной архитектуре NVIDIA MGX.

Система рассчитана на два процессора NVIDIA Vera, каждый из которых содержит 88 ядер Olympus (Arm v9.2) с возможностью одновременной обработки до 176 потоков инструкций. Могут быть задействованы 16 модулей оперативной памяти SOCAMM2 LPDDR5X-9600 суммарным объёмом до 1,5 Тбайт: эти изделия, как утверждается, обеспечивают до двух раз более высокую энергоэффективность по сравнению с RDIMM. Во фронтальной части расположены восемь отсеков для накопителей E1.S с интерфейсом PCIe 6.0 и возможностью горячей замены.

Источник изображений: ASUS

Сервер располагает двумя слотами PCIe 6.0 x16 для двухслотовых GPU-ускорителей, двумя разъёмами PCIe 6.0 x16 для сетевых адаптеров типоразмера HHHL и слотом PCIe 6.0 x16 для DPU стандарта FHFL. Предусмотрены два порта USB Type-C в тыльной части корпуса и выделенный сетевой порт управления RJ45. Установлены четыре блока питания мощностью 2000 Вт с резервированием и сертификатом 80 PLUS Titanium. Задействована традиционная система воздушного охлаждения. Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C.

Новинка имеет размеры 900 × 438 × 88 мм и весит примерно 40 кг. Модульная конструкция позволяет осуществлять независимое обслуживание или модернизацию секций CPU и GPU. Сервер рассчитан на работу с ИИ-ускорителями семейства NVIDIA RTX PRO Blackwell, в частности, с картами RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition.

Южнокорейский оператор связи KT представил услугу выделенных линий для ИИ ЦОД с каналами шириной 400 и 800 Гбит/с, сообщает Seoul Economic Daily. Ранее компания предлагала корпоративные линии связи со скоростью до 100 Гбит/с. Это важно для рабочих нагрузок ИИ: при крупномасштабном обучении и инференсе могут возникать устойчивые всплески трафика — загрузка наборов данных, синхронизация состояния модели и репликация.

Сервис будет использовать общенациональную инфраструктуру ВОЛС, протяжённость которой составляет 840 тыс. км, для построения кратчайших маршрутов между различными ЦОД. Предусмотрено создание дублирующих каналов. Каналы базируются на архитектуре полностью оптических сетей (APN), благодаря чему количество преобразований сигнала из оптического формата в электрический и обратно сводится к минимуму — в результате снижаются задержки.

Среди потенциальных клиентов услуги — операторы ИИ ЦОД и компании, которые создают GPU-кластеры. Для них важны поддержка механизмов распределённого обучения ИИ и выполнения запросов к моделям. Оператор проектирует маршруты с учётом расположения ЦОД и сетевых узлов, стремясь сократить длину пути передачи данных, а также соотносится с особенностями сети на объекте заказчика.

Источник изображения: KT

Новая услуга KT согласуется с общемировой тенденцией перехода к оптическим 800G-интерконнектам в ИИ-инфраструктуре. Доля оптических трансиверов, работающих на скоростях 800 Гбит/с и выше, в общем объёме мировых поставок вырастет с 19,5 % в 2024 году до более чем 60 % по итогам 2026 года, гласит прогноз TrendForce. Они становятся стандартными компонентами для ИИ ЦОД. Технологическая гонка выходит за рамки 800G: оборудование нового поколения демонстрирует скорость передачи данных более 1,2 Тбит/с на одной длине волны; следующим этапом станет переход к классу 1,6 Тбит/с.

Как именно реализуется архитектура APN, как производится переключение на резервный маршрут, с каким шагом задаётся полоса в оптических каналах, и какие показатели задержки передачи данных предусмотрены для услуги, в KT не раскрыли. Поэтому пока рано давать оценку, насколько услуга окажется выгоднее альтернативных решений для связи между ЦОД. Ранее оператор объявил о намерении построить 1 ГВт мощностей ЦОД и обеспечить пропускную способность межгосударственных подводных кабелей на уровне 90 Тбит/с в течение пяти лет.

Samsung совместно с AMD представила решение для объединения памяти (memory pooling) по протоколу CXL, сообщил ресурс StorageReview.com. Решение построено на базе модулей памяти Samsung CMM-D (CXL Memory Module Dynamic) и предназначено для задач инференса в агентных системах ИИ. Согласно данным Samsung, использование пула памяти позволяет сократить время до получения первого токена (TTFT) на 38 % и повысить полезную пропускную способность (goodput) в 3,3 раза по сравнению со статическим распределением памяти.

В основе решения лежит технология Dynamic Capacity Device (DCD) — механизм протокола CXL, позволяющий динамически выделять память хосту и возвращать её обратно в пул в процессе работы системы. Несколько экземпляров LLM используют общий пул ресурсов с эластичным распределением. Если в каком-то экземпляре происходит резкий рост нагрузки — например, увеличивается контекст или количество параметров, — он временно заимствует дополнительные мощности, а по завершении задачи возвращает их обратно. Для сравнения, при традиционном подходе резервирование делается под пиковую нагрузку, из-за чего часть ресурсов зачастую простаивает.

Источник изображения: Samsung

Решение было протестировано на вычислительной платформе AMD. Проблема, которая решается в данном случае, заключается в возникновении простоев процессора (CPU stalls) при масштабировании агентных ИИ-нагрузок — ситуациях, когда объём и пропускная способность памяти не растут пропорционально количеству вычислительных ядер.

Samsung заявила, что технология CMM-D позволяет увеличить число одновременно работающих пользователей агентных ИИ-систем за счёт масштабирования памяти параллельно с мощностями CPU. Компании пока не раскрыли конфигурацию серверов, топологию коммутаторов CXL, а также показатели задержки и пропускной способности интерконнекта для данной совместной системы. Сроки выпуска и показатели энергопотребления решения также пока не известны.

По словам главы инвестиционной группы BlackRock Ларри Финка (Larry Fink), приостановка строительства ЦОД в США может вызвать рецессию, от которой, как считают некоторые, спасают именно инвестиции в ИИ. Выступая перед журналистами, бизнесмен напомнил, что экономика страны в значительной степени основана именно на развитии ИИ-инфрастурктуры, в которую за последние годы вложили колоссальные средства, сообщает Datacenter Dynamics.

Компания JLL, специализирующаяся на недвижимости, завила, что прогнозируемая мощность запланированных до 2030 года ЦОД требует порядка $3 трлн инвестиций. При этом заполняемость в мировом масштабе сегодня составляет 97 %, из ЦОД, находящихся на стадии строительства или планирования, арендаторами зарезервированы 77 % мощностей. В одних США спрос сегодня впятеро выше уровня двухлетней давности, три года подряд доля свободных мощностей составляет всего 1 %. По данным JLL, инвесторы всё ещё уверены в перспективах отрасли, темпы строительства нарастают для удовлетворения растущего спроса.

Тем временем в США растёт сопротивление строительству новых дата-центров — со стороны местных жителей, чиновников и СМИ. Моратории на строительство или подключение ЦОД на местах вводятся всё чаще. Самый короткий из мораториев действовал неделю, а самый длинный должен длиться полтора года. Даже в регионах вроде Вирджинии, традиционно благоприятных для строительства дата-центров, местное руководство изучает воздействие объектов подобного типа на местную инфраструктуру и население. В сентябре округ Лаудон (Loudoun) — одна из ключевых локаций для размещения ЦОД в штате, проголосовал за приостановку приёма новых заявок на строительство ЦОД.

Источник изображения: Austin Distel/unsplash.com

По словам Финка, рост противодействия ЦОД в США в основном стал результатом «дезинформации», поскольку дата-центры создают больше новых рабочих мест, чем когда-либо раньше. Впрочем, осложняют ситуацию не только моратории. Так, большое внимание общественность уделяет вопросам стоимости энергии и модернизации электросетей, до решения связанных вопросов пока далеко. Важно отметить, что подобные призывы к вливанию средств в ИИ находятся в интересах самой Blackrock, которая активно инвестирует в ИИ ЦОД и связанную инфраструктуру.

Стремительное развитие отрасли привело к дефициту оборудования, сырья и кадров, что ведёт к задержкам реализации проектов по всему миру. Более того, эксперты и бизнес всё более беспокоятся последствиями формирования пузыря на рынке ЦОД. 14 октября обрушилась цена акций CoreWeave, Oracle и многих других ИИ-компаний. По оценкам Gartner, к 2030 году закрыться могут около 80 % неооблачных бизнесов, а МВФ допускает, что ИИ-пузырь может лопнуть, попутно нанеся огромный ущерб всей мировой экономике.

Акции обременённых долгами ИИ-компаний в США резко подешевели на фоне усиления опасений, связанных с вопросами финансирования масштабирования отрасли в условиях вероятного повышения ключевых процентных ставок ФРС США, сообщает Reuters. В числе «антилидеров», чьи акции упали в минувшую среду сильнее всего — компании, ценные бумаги которых росли в начале года благодаря буму, связанному с оптимизмом на рынке искусственного интеллекта.

Так, акции неооблаков Nebius и CoreWeave упали на 15,1 % и 9,5 % соответственно. По итогам октября акции CoreWeave могут лишиться порядка четверти своей стоимости, Nebius — около 20 %. Акции операторов ЦОД Applied Digital и IREN упали на 8,8 % и 9,9 % соответственно, а акции отягощённого долгами ИИ-гиперскейлера Oracle — на 7,2 %, снизилась и цена большинства долговых облигаций компании.

По словам представителя Bokeh Capital Partners, инвесторы сомневаются, сможет ли масштабное развитие ИИ-инфраструктуры обеспечить ожидаемую доходность. Акции производителей ИИ-серверов Dell и HPE упали на 10,3 % и 6,4 % соответственно, а Barclays понизил рейтинг ценных бумаг обеих компаний с «выше рынка» (overweight) до «на уровне рынка» (equal-weight).

Повышение процентных ставок ФРС будет означать рост стоимости заёмного финансирования для строящих ЦОД и закупающих ИИ-ускорители компаний. По имеющимся данным, вероятность роста ставок ФРС возросла после публикации данных о более высоком, чем ожидалось ранее, росте потребительских цен. При этом доходность казначейских облигаций США сроком на 10 лет выросла на 3,6 базисного пункта, а двухлетние выросли на 7,2 пункта.

Источник изображения: Jason Briscoe/unsplash.com

Тем временем, по данным S&P Global Market Intelligence, стоимость страхования от дефолта по долговым обязательствам ряда ИИ-компаний, включая CoreWeave и Oracle, достигла рекордных значений. Стоит отметить, что по итогам торгов 15 октября акции CoreWeave, Nebius, Oracle и Applied Digital частично восстановились после падения, а вот Dell и HPE, наоборот, подешевели ещё больше.

Как сообщает Reuters, финансовые проблемы CoreWeave вызывают опасения за рынок ИИ в целом. Долг компании составляет порядка $50 млрд, и она пока не приносит прибыли, при этом рассчитывая пустить за год на капитальные затраты до $39 млрд. Хотя портфолио её контрактов составляет более $100 млрд, инвесторы опасаются, что расходы не окупятся, особенно если кредиты будут дорожать и дальше.

Источник изображения: Investing.com

Проблема касается всей отрасли, поскольку американские техногиганты намерены потратить на ИИ-инфраструктуру за год более $700 млрд. По оценкам Gartner, к 2030 году закрыться могут около 80 % неооблачных компаний. Инвесторы сомневаются не столько в спросе на ИИ, сколько в том, окупятся ли колоссальные вложения и смогут ли ИИ-бизнесы обслуживать свои долги. При этом подчёркивается, что проблемы CoreWeave не обязательно означают, что от финансового кризиса пострадает вся ИИ-отрасль.

В сентябре Bain & Company также опубликовала доклад, согласно которому ИИ-индустрии необходимо $6 трлн ежегодной выручки к 2031 году, чтобы обеспечить финансирование ИИ-инфраструктуры для удовлетворения ожидаемого спроса. Если отрасль не представит новые продукты и сценарии использования ИИ, ожидается дефицит выручки. Наконец, МВФ допускает, что ИИ-пузырь может лопнуть, попутно нанеся огромный ущерб всей мировой экономике.