Компания Supermicro анонсировала компактные и энергоэффективные серверы AS-E300-14GR, AS-1116R-FN4 и AS-3015TR-i4 на аппаратной платформе AMD EPYC 4005 (Grado). Устройства предназначены для решения различных задач на периферии: это могут быть нагрузки общего назначения, ИИ-инференс и пр.

Модель AS-E300-14GR выполнена в форм-факторе mini-1U с размерами 43 × 264,8 × 225,8 мм. Допускается установка одного процессора EPYC 4005/4004 в исполнении Socket AM5 (LGA-1718) с показателем TDP до 65 Вт. Доступны четыре слота для модулей оперативной памяти DDR5-5600 суммарным объёмом до 192 Гбайт. Могут быть размещены один SFF-накопитель с интерфейсом SATA, а также по одному SSD типоразмера M.2 2280 и M.2 22110 (оба с интерфейсом PCIe 5.0 x4). Упомянут один слот PCIe 5.0 x16 для низкопрофильных карт расширения. В оснащение входят четыре сетевых порта 1GbE (Intel I350-AM4) и выделенный сетевой порт управления 1GbE (ASPEED AST2600). Сервер получил два порта USB 3.1 Type-A, по одному порту USB 3.0 Type-A и USB 3.0 Type-C, разъёмы HDMI 2.1 и Mini-DP. Применено воздушное охлаждение.

Источник изображений: Supermicro

Устройство AS-1116R-FN4, в свою очередь, получило корпус 1U небольшой глубины с габаритами 43 × 437 × 249 мм. Этот сервер также поддерживает один чип в исполнении Socket AM5 (LGA-1718) и до 192 Гбайт памяти DDR5-5600. В зависимости от модификации могут монтироваться два SFF-накопителя или один LFF-диск. Кроме того, есть слоты для SSD форматов M.2 2280 и M.2 22110 (PCIe 5.0 x4), а также разъём PCIe 5.0 x16. Упомянуты порт USB 3.1 Type-C, два коннектора USB 3.1 Type-A, порт USB 3.0 Type-A, интерфейсы HDMI 2.1 и Mini-DP. Сервер получил четыре сетевых порта 1GbE (Intel I350-AM4) и выделенный порт управления 1GbE (ASPEED AST2600).

Характеристики модели AS-3015TR-i4 полностью не раскрываются. Известно, что она выполнена в корпусе башенного типа объёмом около 9 л. Возможна установка двухслотового GPU-ускорителя (например, NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell), тонкого оптического привода и LFF-накопителя.

Компания Aria Networks анонсировала сетевую платформу Deep Networking, призванную повысить эффективность работы ИИ-систем. Предложенное решение объединяет специализированное коммутационное оборудование, сетевую ОС SONiC, высокоточную телеметрию на коммутаторах, трансиверах и сетевых картах, а также ИИ-алгоритмы на разных уровнях вычислительной инфраструктуры.

Стартап Aria Networks основан в январе 2025 года Мансуром Карамом (Mansour Karam), учредителем фирмы Apstra, которую в 2019-м приобрёл американский производитель сетевого оборудования Juniper Networks. Aria Networks занимается разработкой высокопроизводительных решений, сочетающих возможности стандартного Ethernet со специализированным ПО для управления большим количеством модульных коммутаторов как единой системой. На сегодняшний день стартап привлёк в общей сложности $125 млн инвестиций от Sutter Hill Ventures, Atreides Management, Valor Equity Partners и Eclipse Ventures.

Идея Deep Networking заключается в том, чтобы рассматривать сеть в качестве активного участника кластера ИИ, а не в роли пассивного слоя. Это достигается путём сбора детальной телеметрии с коммутационных ASIC, внедрения интеллектуальных агентов на каждом уровне и постоянного распространения обновлений ПО через облако.

Источник изображений: Aria Networks

В качестве ключевых показателей быстродействия Aria Networks рассматривает MFU (уровень утилизации оборудования при обучении) и Token Efficiency (эффективность токенов). Первый параметр отражает, какой процент от теоретической максимальной производительности ИИ-ускорителя (пиковых FLOPS) реально тратится на полезные вычисления для обучения или инференса. В свою очередь, эффективность токенов показывает, уровень MFU или время на обработку одного токена.

Основное техническое преимущество Deep Networking заключается в получении детализированной телеметрии. Традиционные инструменты мониторинга сети собирают данные постфактум — с относительно невысокой точностью. Решение Aria Networks обрабатывает телеметрию в реальном времени непосредственно с ASIC. Благодаря этому обеспечивается адаптивная настройка параметров DLB (динамическая балансировка нагрузки) и DCQCN (механизм управления перегрузками).

Сама платформа Deep Networking имеет многоуровневую архитектуру. На самых нижних уровнях ИИ-агенты в течение микросекунд реагируют на такие события, как сбои в работе трансиверов, перенаправляя трафик между коммутаторами. На более высоких уровнях принимаются стратегические решения о перераспределении потоков в кластере. Кроме того, внешние системы, например, планировщики заданий и маршрутизаторы, могут напрямую запрашивать сведения о состояние сети и интегрировать их в процесс принятия собственных решений.

С аппаратной точки зрения инфраструктура Deep Networking базируется на коммутаторах Aria Switch 800G, Aria Switch 1.6T High Radix и Aria Switch 1.6T, оснащённых чипами Broadcom. Платформа непрерывно настраивает каждый аспект сетевой инфраструктуры для конкретного обслуживаемого ИИ-кластера без ручного вмешательства, что сводит к минимуму задержки и устраняет ошибки, обусловленные человеческим фактором. Администраторам достаточно указать свои потребности, после чего платформа соответствующим образом оптимизирует сеть. При этом система постоянно оценивает состояние сети и в режиме реального времени принимает меры для обеспечения наилучшей производительности и бесперебойной работы.

Aria Networks утверждает, что один неисправный сетевой адаптер в кластере из 10 тыс. XPU может снизить показатель MFU на 1,7 %. А сбой трансивера способен спровоцировать некорректную переадресацию трафика, что приведёт к существенным финансовым потерям. Архитектура Deep Networking позволяет эффективно решать подобные проблемы, одновременно улучшая производительность. Так, повышение MFU на 3 % в кластере из 10 тыс. XPU, по оценкам стартапа, приводит к увеличению годовой выручки на $49,8 млн.

Компания AAEON представила рабочую станцию небольшого форм-фактора Boxer-6845-BTL, построенную на аппаратной платформе Intel Bartlett Lake (Core Series 2). Новинка подходит для задач ИИ-инференса на периферии, машинного зрения, робототехнических приложений и пр.

Устройство выполнено в корпусе с габаритами 150 × 270 × 225 мм, а масса составляет 6,5 кг. Максимальная конфигурация предполагает установку процессора Core 7 251E, который содержит 24 вычислительных ядра (8Р+16Е/32T) с максимальной тактовой частотой 5,6 ГГц. В состав чипа входит графический ускоритель Intel UHD Graphics 730. Предусмотрены два слота SO-DIMM для модулей оперативной памяти DDR5 суммарным объёмом 64 Гбайт.

Источник изображений: AAEON

Рабочая станция оснащена райзером в двух конфигурациях — A1 и A2. В первом варианте доступны по одному слоту PCIe x16 и PCIe x4, что позволяет установить дискретный GPU для ИИ-нагрузок, в частности, NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF Edition. В версии A2 можно использовать по одному разъёму PCIe x4 и PCI для контроллеров движения, плат видеозахвата и промышленных коммуникационных модулей.

Компьютер располагает двумя посадочными местами для SFF-накопителей с интерфейсом SATA и двумя коннекторами M.2 2280 M-Key для SSD (NVMe); возможно формирование массивов RAID 0/1. Для адаптеров беспроводной связи и сотовых модемов доступны слоты M.2 2230 E-Key (Wi-Fi), M.2 3052 B-Key (4G/5G; Nano-SIM с фронтальным доступом) и M.2 3052 B-Key (PCIe x1 + USB 3.0). Имеется трёхпортовый сетевой контроллер 1GbE.

Станция получила по два порта USB 3.1 Type-A и USB 2.0 Type-A, два последовательных порта (RS-232/422/485), коннектор DB-15, аудиогнёзда на 3,5 мм, три разъёма RJ45 для сетевых кабелей, а также два интерфейса HDMI. Питание (12–24 В) подаётся через 4-контактный DC-разъём. Диапазон рабочих температур простирается от -20 до +45 °C. Возможен монтаж на стену. Заявлена совместимость с Windows 10 IoT 2021 LTSC, Windows 11 IoT LTSC и Ubuntu 24.04.

AWS представила новый сервис Amazon S3 Files, который «напрямую соединяет любые вычислительные ресурсы AWS с вашими данными в Amazon S3». Компания отметила, что благодаря новому сервису «Amazon S3 становится первым и единственным облачным объектным хранилищем, обеспечивающим полнофункциональный высокопроизводительный файловый доступ к вашим данным». Хранилище обеспечивает полную семантику ФС (NFS 4.1+) и низкую задержку, при этом ваши данные никогда не покидают S3, подчеркнула компания. Новая функция появилась через 20 лет после запуска облака AWS — именно S3-хранилище стало первым публичным облачным сервисом. Он заработал в марте 2006 года.

Объектные хранилища традиционно не используются в HPC-задачах, поскольку обычно требуется POSIX-доступ на чтение и запись отдельных файлов, а не изменение целых объектов и семантика GET/PUT/DELTE. Amazon S3 отдаёт приоритет надёжности и низкой стоимости, в то время как HPC-нагрузкам обычно необходим очень быстрый доступ с низкой задержкой, а цена и надёжность являются второстепенными факторами, пишет HPCwire. S3 Files на базе EFS обеспечивает семантику ФС, такую как согласованность данных при чтении после записи, блокировка файлов и права POSIX в сочетании с масштабируемостью, надёжностью и экономичностью S3. S3 Files уже доступен в 34 регионах AWS.

S3 Files интеллектуально преобразует ФС-операции в эффективные S3-запросы. Файловые приложения работают с данными S3 без изменений в коде, ИИ-агенты сохраняют данные и совместно используют их в разных конвейерах, а инструменты и приложения могут работать с файлами в S3 напрямую из любого инстанса, контейнера и функции. S3 Files использует многоуровневое кеширование данных (и метаданных) для снижения задержки доступа (менее 1 мс) и обеспечивает совокупную пропускную способность чтения до нескольких Тбайт/с. Размер файла по умолчанию для автоматического чтения из традиционного S3 составляет 125 Кбайт. Файлы меньшего размера могут оказаться в высокопроизводительном хранилище и стать доступными через NFS, если служба хранения сочтёт это необходимым; пользователи могут изменить этот параметр.

Источник изображения: AWS

Хотя, возможно, S3 Files, не будет таким же быстрым, как Lustre (который также предлагает AWS), это всё равно довольно быстрый файловый доступ. Поставщики файловых хранилищ, такие как NetApp и Qumulo, уже предоставляют комбинированные сервисы файлового и объектного хранения в AWS. Теперь они столкнутся с усилением конкуренции, отметил ресурс Blocks & Files. Например, есть Amazon FSx for NetApp ONTAP, Dell PowerScale for AWS, VAST AI OS и Cloud Native Qumulo (CNQ). Так, CNQ тоже предлагает более 1 Тбайт/с и 1 млн IOPS при использовании стандартных клиентов NFS.

Аналитики рассматривают нововведение как стратегический шаг AWS по позиционированию S3 как основного слоя хранения данных для ИИ-агентов и современных приложений, выходящий за рамки традиционного использования ИИ в озерах данных и пакетной аналитике, пишет InfoWorld. Ранее предприятиям, разрабатывающим и развёртывающим агентные системы и другие современные ИИ-приложения, обычно приходилось либо формировать отдельную СХД с файловым доступом, либо создавать слой трансляции для работы с S3-хранилищем, отмечает Pareekh Consulting. S3 Files упростит архитектуру хранения, объединив озёра данных, файловые системы и промежуточные уровни хранения в рамках Amazon S3.

Intel и Google объявили об углублении многолетнего партнёрства в области инфраструктуры ИИ и облачных вычислений, охватывающего как развёртывание процессоров, так и совместную разработку специализированных чипов инфраструктуры (IPU). За два дня до этого компания стала партнёром по производству микрочипов для мегапроекта Tesla Terafab. В итоге акции Intel за неделю выросли на треть.

Intel и Google отметили, что по мере ускорения внедрения ИИ-инфраструктура становится всё более сложной и гетерогенной, что приводит к увеличению зависимости от CPU для оркестрации, обработки данных и повышения производительности на системном уровне. В рамках сотрудничества с Intel компания Google планирует использовать несколько поколений процессоров Intel Xeon для улучшения производительности, энергоэффективности и TCO в своих инстансах. Intel уже делает кастомные Xeon для AWS.

Стороны подчеркнули, что одних только ускорителей недостаточно для удовлетворения потребностей современной ИИ-инфраструктуры. «ИИ меняет подход к построению и масштабированию инфраструктуры. Масштабирование ИИ требует большего, чем просто ускорители — оно требует сбалансированных систем. CPU и IPU играют центральную роль в обеспечении производительности, эффективности и гибкости, необходимых для современных рабочих нагрузок ИИ», — сообщил генеральный директор Intel Лип-Бу Тан (Lip-Bu Tan).

Как отметил ресурс The Next Web, Intel потратила последние два года на переориентацию с рынка универсальных вычислений, где она когда-то доминировала, на процессоры и специализированные инфраструктурные чипы, которые играют структурную роль в развёртывании ИИ и которые постоянно недооценивали в рамках концепций, ориентированных на GPU. Одновременно компания развивает бизнес по производству кастомных чипов для ИИ-рынка.

Источник изображения: Intel

Амин Вахдат (Amin Vahdat), старший вице-президент и главный технолог Google по инфраструктуре ИИ отметил: «Процессоры и инфраструктурное ускорение остаются краеугольным камнем систем ИИ — от организации обучения до инференса и развёртывания. Intel является надёжным партнёром уже почти два десятилетия, и её план развития Xeon даёт нам уверенность в том, что мы сможем и дальше удовлетворять растущие требования к производительности и эффективности наших рабочих нагрузок».

Что важно, партнёрство охватывает несколько поколений Intel Xeon, а не текущий цикл обновления оборудования Google. Партнёрство также включает расширенную совместную разработку IPU (DPU) — специализированных программируемых ускорителей на базе ASIC, предназначенных для разгрузки сетевых функций, функций хранения, функций безопасности и т.п., которые на масштабах гиперскейлера позволяют существенно сэкономить и упростить управление инфраструктурой. Ранее компании совместно разработали свой первый IPU Mount Evans.

Момент для анонса партнёрства выбран подходящий. Рабочие нагрузки ИИ смещаются от обучения на ускорителях, что позволить себе могут немногие, к масштабируемому инференсу, который является распределённым, чувствительным к задержкам, непрерывным и требовательным к ресурсам CPU для оркестрации, работы с данными и управления системой в целом. По-видимому, собственные процессоры Google Axion пока не слишком годятся на эту роль. Впрочем, для внешних заказчиков компания точно так же предлагает инстансы с чипами NVIDIA, хотя её собственные TPU пользуются огромным спросом.

Впрочем, расширение сотрудничество можно объяснить и более прозаично — дефицит серверных процессоров на рынке усиливается, так что заранее договориться о поставках с крупным игроком, да ещё имеющим собственное производство на территории США, всегда выгодно.

«Ростелеком» активно наращивает мощности своих дата-центров, но обходится это довольно дорого — каждый мегаватт стоит 1 млрд руб. По словам президента компании, строительство нового ЦОД с учётом серверного оборудования обойдётся в 100 млрд руб., сообщают «Ведомости». При строительстве её последнего крупного дата-центра на 40 МВт каждый мегаватт стоил примерно столько же, итоговая цена строительства составила 40 млрд руб.

По мнению компании, окупаемость дата-центра будет зависеть от того, удастся ли реализация продукта, связанного с облачными вычислениями. В случае успеха ЦОД окупится за 5–7 лет, если сдавать объект в аренду — 10 лет. Для реализации придётся привлекать средства со стороны, но в компании отмечают, что имеется большой интерес к ЦОД у консервативных инвесторов и специальных закрытых фондов.

Сейчас, по словам главы РТК-ЦОД, компания ещё прорабатывает проект, и о сроках реализации говорить преждевременно. Изучаются условия энергоснабжения, возможность генерировать электричество самостоятельно, логистика, вопросы безопасности и расстояние до мегаполисов.

Источник изображения: Glenov Brankovic/unsplash.com

Согласно статистике IKS-Consulting, по итогам 2025 года мощность коммерческих дата-центров составляла 250 МВт с разрешённым максимумом 990 МВт. Крупнейшим назывался объект РТК-ЦОД с 250 МВт подведённой и 144 МВт реально потребляемой мощности. Второе место заняла IXcellerate (128 и 72 МВт соответственно), третье — «Росатом» (93 и 63 МВт). Также выделяются два дата-центра «Росатома» — «Калининский» на 48 МВт и «Москва-2» на 36 МВт.

По информации IKS-Consulting, в 2024 году в России ввели в эксплуатацию более 11 тыс. стойко-мест в коммерческих дата-центрах, а в 2025 году — всего 5 тыс. Прирост мощности тоже уменьшился. Если в 2024 году ввели в эксплуатацию более 90 МВт, то в прошлом — около 36 МВт. Всего на конец 2025 года в России, вероятно, насчитывалось 85 800 стойко-мест.

Неооблачный провайдер CoreWeave заключил с Meta✴ очередной крупный договор о предоставлении вычислительных мощностей для ИИ. В рамках сделки стоимостью $21 млрд Meta✴ получит в своё распоряжение облачные ИИ-мощности до декабря 2032 года. Мощности для Meta✴ развернут в нескольких локациях, в том числе на безе NVIDIA Vera Rubin. Дополнительно CoreWeave рассчитывает привлечь $4,25 млрд за счёт продажи облигаций для финансирования текущего строительства.

Договор опирается на уже существующее соглашение стоимостью $14,2 млрд, заключенное компаниями в сентябре 2025 года, которое предусматривало предоставление облачных сервисов до декабря 2031 года. Именно под эту сделку привлекли кредит с отложенным предоставлением средств (DDL) для покупки ИИ-серверов и сопутствующей инфраструктурой. К марту 2026 года контракт вырос с $14,2 млрд до $19,2 млрд.

Новый контракт — уже второе соглашение о предоставлении ИИ-инфрастурктуры, подписанное Meta✴ в течение месяца, стоимостью более $20 млрд. В марте Meta✴ заключила сделку объёмом $27 млрд с неооблачной компании Nebius, которая тоже предоставит платформу Vera Rubin. Что касается сделки с Anthropic, то деталей пока мало. Подписано многолетнее соглашение о предоставлении ИИ-мощностей для развития семейства моделей Claude, которые будут развёрнуты поэтапно, начиная с 2026 года. CoreWeave отметила, что теперь девять из десяти лидирующих разработчиков ИИ-моделей пользуются её услугами.

Источник изображения: Adeolu Eletu/unspalsh.com

Из привлекаемых $4,25 млрд часть приходится на облигации с погашением $1,25 млрд в 2031 году и конвертируемые, с погашением $3 млрд в 2032 году. Оба вида облигаций доступны институциональным покупателям в рамках частного размещения, без выпуска на открытый рынок. Неооблачная компания активно привлекает финансирование и из других источников. В 2026 году она уже получила $1 млрд от Morgan Stanley, упомянутый кредит на ИИ-ускорители и $2 млрд инвестиций от NVIDIA.

В сентябре 2025 года CoreWeave расширила соглашение с OpenAI на $6,5 млрд, доведя общую сумму контрактов до $22,4 млрд. В августе NVIDIA объявила о намерении выкупить все нераспроданные вычислительные мощности CoreWeave до 2032 года на сумму $6,3 млрд. Microsoft же и так была якорным заказчиком компании, хотя действовала в интересах OpenAI.

Подконтрольный американской инвесткомпании Bain Capital оператор ЦОД Bridge Data Centres (BDC) отказал в размещении на своём объекте в Малайзии облачному провайдеру Megaspeed из Юго-Восточной Азии, которого США подозревают в незаконном предоставлении чипов NVIDIA Китаю, сообщает Bloomberg.

Как сообщают знакомые с ситуацией источники, компанию Megaspeed International на объекте в Малайзии заменит облачный провайдер Zenlayer. Об этом свидетельствует служебная записка, направленная Bridge Data Centres своим кредиторам в феврале. Причина замены не называется, но источники сообщают, что оператор ЦОД пошёл на разрыв отношений с Megaspeed после того, как США инициировали расследование относительно структуры собственности компании, желая выяснить, не занималась ли она организацией доступа к передовым ИИ-чипам NVIDIA для Китая в нарушение американских экспортных ограничений.

Для Megaspeed одним из ключевых вопросов является судьба ИИ-серверов на основе ускорителей NVIDIA, обнаруженных на объектах Bridge Data Centres прошлой осенью. Сингапурская Megaspeed является неооблачным ИИ-провайдером, объект в Малайзии был её крупнейшим активом. Megaspeed была сформирована в 2023 году путём отделения от китайской игровой компании.

NVIDIA отказалась сообщать, известно ли ей об инциденте с участием BDC и посещали ли её представители объекты Megaspeed в последние месяцы в этом регионе. В 2025 году производитель проводил выборочные проверки Megaspeed в Юго-Восточнйо Азии. В декабре сообщалось, что компания намерена снова проверить бизнес «в ближайшем будущем». BDC объявила, что все 68,4 МВт мощности ЦОД, зарезервированные для Megaspeed, передадут облачному провайдеру Zenlayer из Лос-Анджелеса. Он специализируется на обучении ИИ-моделей.

Источник изображения: Hongwei FAN/unspalsh.com

BDC считается одним из крупнейших операторов ЦОД в Азии, куда, по прогнозам экспертов, к 2030 году инвестируют к 2030 году около $800 млрд. Кредиты — ключевое средство финансирования масштабирования BDC, поэтому компания должна демонстрировать кредиторам стабильный приток средств от арендаторов.

Чтобы развиваться дальше, Bridge Data Centres нужны миллиарды долларов. Минувшей зимой она начала привлекать дополнительный капитал. В марте оператор ЦОД вёл переговоры о привлечении $6 млрд для выхода на рынок Таиланда, тогда же компания намеревалась удвоить существующий кредит для расширения в Малайзии до $5 млрд.

По данным Datacenter Dynamics, Megaspeed отрицает участие в любом нелегальном трафике чипов и сдаче в аренду вычислительных мощностей киатйским структурам. По словам её представителей, компания неоднократно проходила проверки со стороны американских и малайзийских властей, а также NVIDIA. Ранее она подчёркивала, что информация СМИ вводит в заблуждение, а сама компания действует строго в рамках всех правил экспортного контроля, в соответствии с самыми высокими «юридическими и этическими стандартами».

Ещё несколько лет назад сообщалось, что китайские компании нашли лазейку в законах США для доступа к передовым ИИ-ускорителям и моделям в облаках AWS и Azure, а позже появилась информация, что Alibaba и ByteDance начали тренировать передовые ИИ-модели в ЦОД Юго-Восточной Азии. Тем не менее, в начале 2026 года в США принят «Закон о безопасности удалённого доступа» (Remote Access Security Act), расширяющий действие «Закона о реформе экспортного контроля». Это позволяет федеральным властям США «ограничивать возможности иностранных противников получать удалённый доступ к технологиям, включая ИИ-чипы, через облачные вычислительные сервисы». Другими словами, китайским компаниям запрещён доступ к передовым ускорителям в ЦОД и облаках за пределами КНР.

Российский провайдер облачных сервисов Cloud.ru объявил о выделении решений для работы с ИИ в отдельное бизнес-направление. Речь идёт о платформе в формате неооблака (Neocloud), в основу которой положены ускорители на основе GPU.

Отмечается, что при формировании неооблака компания Cloud.ru полагалась на свой опыт в создании ИИ-инфраструктуры и работе с различными типами GPU. По модели GPUaaS (GPU-as-a-Service) провайдер предоставляет доступ к тысячам современных ИИ-ускорителей в публичном облаке. Кроме того, допускается гибридное развёртывание с использованием частной инфраструктуры.

Неооблако предназначено для практического внедрения ИИ в бизнес-процессы. Клиентам предлагается единая управляемая среда, объединяющая инфраструктуру, данные и инструменты. Она обеспечивает полный цикл работы с большими языковыми моделями (LLM) — от разработки и обучения до инференса и эксплуатации. При этом допускается масштабирование ресурсов в соответствии с выполняемыми задачами: могут использоваться как отдельные GPU, так и целые кластеры распределённых вычислений. Инфраструктура может быть адаптирована под разные этапы жизненного цикла ИИ-моделей.

Источник изображения: Cloud.ru

«В условиях ограниченного доступа к GPU и высокой стоимости оборудования компании сталкиваются с ключевым ограничением — невозможностью гибко управлять вычислительными ресурсами. Преимущество формата Neocloud — эффективное использование графических ускорителей под разные типы нагрузок, от дообучения моделей до инференса», — говорит Cloud.ru.

В рамках неооблака предоставляются различные GPUaaS-сервисы: это, в частности, выделенные серверы и виртуализированные ресурсы под управлением Kubernetes, высокопроизводительные кластеры и пр. Для распределённого обучения используются собственная платформа Evolution Distributed Train, а также стандартные инструменты управления вычислениями. Реализованы функции проактивного мониторинга, автоматической замены отказавших узлов, перезапуска задач обучения и управления очередями. По заявлениям Cloud.ru, благодаря эффективному распределению ресурсов между задачами разного масштаба обеспечивается доступность инфраструктуры на уровне 98 %, тогда как оптимизация затрат достигает 80 %.

«Сегодня бизнесу нужна не просто возможность получить доступ к GPU, а среда, в которой можно работать с ИИ на практике — от экспериментов до масштабирования решений. По сути, облако становится базой для реализации ИИ-стратегии, позволяя закрыть весь цикл работы с моделями и не инвестировать в избыточные мощности», — подчёркивает компания.

Провайдер облачных сервисов и ИИ-решений Cloud.ru отчитался об итогах 2025 года. Выручка компании за 2025 год увеличилась на 50 % год к году, составив 76,5 млрд руб. Показатель EBITDA вырос на 71 % — до 58,0 млрд руб., а чистая прибыль — на 86 % до 14,7 млрд. Для сравнения, в 2024 году чистая прибыль была на уровне 7,9 млрд. По оценкам iKS-Consulting, Cloud.ru является лидером российского рынка облаков.

Особую роль сыграли инфраструктура и сервисы, необходимые для проектов с ИИ. Впервые их доля в общей выручке перевалила за половину и составила 54 % (41,0 млрд руб.). В 2024 году аналогичный показатель составил 47 % — 23,7 млрд руб. Основными потребителями ИИ-сервисов и соответствующей инфраструктуры стали IT-бизнесы (29 %), ретейл (12 %), финансы (10 %) и девелопмент (8 %).

По результатам 2025 года выручка от «базовых» облачных сервисов выросла на 31 %, до 35,5 млрд руб. (против 27,2 млрд руб. в 2024 году). Показатель значительно выше, чем средние темпы роста российского облачного рынка. По словам компании, спрос на ИИ-сервисы стал дополнительным драйвером роста облачного рынка, но выросло и использование базовых облачных сервисов. Утверждается, что компания успешно реализовала накопленную экспертизу в управлении инфраструктурой и созданию новых сервисов, предложив клиентам «востребованные продукты по доступной цене».

Источник изображения: Razvan Chisu/unspalsh.com

Сообщается, что в феврале Cloud.ru получила кредитный рейтинг ruAA+ от рейтингового агентства АКРА со стабильным прогнозом. В числе прочего отмечаются сильные операционные показатели, низкая долговая нагрузка и высокий уровень рентабельности. Ключевой фактор роста по оценке АКРА — развитие ИИ-направления. Инфраструктура компании включает стойки общей мощностью 56,1 МВт, размещённых в девяти ЦОД. Всего на компанию приходится 43 тыс. единиц IT-оборудования, в том числе 29 тыс. серверов. В 2024–2025 гг. инвестиции в оборудование и разработку ПО составили 53,5 млрд. руб. Компания рассматривает возможность постройки собственного дата-центра.