В последние дни компания AMD активно занимается покупками компаний, так или иначе задействованных в разработке ИИ-технологий. Одним из последних событий стала покупка стартапа Brium, специализирующегося на инструментах разработки и оптимизации ИИ ПО, сообщает CRN. AMD, по-видимому, всерьёз обеспокоилась развитием программной экосистемы после того, как выяснилось, что именно ПО не даёт раскрыть весь потенциал ускорителей Instinct.

О покупке Brium, в состав которой входят «эксперты мирового класса в области компиляторов и программного обеспечения для ИИ», было объявлено в минувшую среду. Финансовые условия сделки пока не разглашаются. По словам представителя AMD, передовое ПО Brium укрепит возможности IT-гиганта «поставлять в высокой степени оптимизированные ИИ-решения», включающие ИИ-ускорители Instinct, которые играют для компании ключевую роль в соперничестве с NVIDIA. Дополнительная информация изложена в пресс-релизе AMD.

В AMD уверены, что разработки Brium в области компиляторных технологий, фреймворков для выполнения моделей и оптимизации ИИ-инференса позволят улучшить эффективность и гибкость ИИ-платформы нового владельца. Главное преимущество, которое AMD видит в Brium — способность стартапа оптимизировать весь стек инференса до того, как модель начинает обрабатываться аппаратным обеспечением. Это позволяет снизить зависимость от конкретных конфигураций оборудования и обеспечивает ускоренную и эффективную работу ИИ «из коробки».

В частности, команда Brium «немедленно» внесёт вклад в ключевые проекты вроде OpenAI Triton, WAVE DSL и SHARK/IREE, имеющие решающее значение для более быстрой и эффективной эксплуатации ИИ-моделей на ускорителях AMD Instinct. У технического директора Brium Квентина Коломбета (Quentin Colombet) десятилетний опыт разработки и оптимизации компиляторов для ускорителей в Google, Meta✴ и Apple.

Источник изображения: AMD

Компания сосредоточится на внедрении новых форматов данных вроде MX FP4 и FP6, которые уменьшают объём вычислений и снижают энергопотребление, сохраняя приемлемую точность моделей. В результате разработчики могут добиться более высокой производительности ИИ-моделей, снижая затраты на оборудование и повышая энергоэффективность.

Покупка Brium также поможет ускорить создание open source инструментов. Это даст возможность AMD лучше адаптировать свои решения под специфические потребности клиентов из разных отраслей. Так, Brium успешно адаптировала Deep Graph Library (DGL) — фреймворк для работы с графовыми нейронными сетями (GNN) — под платформу AMD Instinct, что дало возможность эффективно запускать передовые ИИ-приложения в области здравоохранения. Такого рода компетенции повышают способность AMD предоставлять оптимальные решения для отраслей с высокой добавленной стоимостью и расширять охват рынка.

Brium — лишь одно из приобретений AMD за последние дни для усиления позиций в соперничестве с NVIDIA, доминирование которой на рынке ИИ позволило получить в прошлом году выручку, более чем вдвое превышавшую показатели AMD и Intel вместе взятых. В числе последних покупок — стартап Enosemi, работающий над решениями в сфере кремниевой фотоники, поставщик инфраструктуры ЦОД ZT Systems, а также софтверные стартапы Silo AI, Nod.ai и Mipsology. Кроме того, совсем недавно компания купила команду Untether AI, не став приобретать сам стартап.

«СберТех» (входит в экосистему «Сбера») сообщил о включении в состав платформы для работы с исходным кодом GitVerse агента GigaCode, осуществляющего рецензирование программного кода с использованием технологий искусственного интеллекта.

GigaCode-агент представляет собой автономный сервис, развёрнутый на базе одноимённого ИИ-ассистента GitVerse и выполняющий задачи разработчика на этапе проверки кода. Инструмент автоматически анализирует изменения в коде, учитывает контекст, выявляет потенциальные уязвимости и ошибки, а также предлагает релевантные рекомендации по оптимизации кода. С агентом можно взаимодействовать в диалоговом режиме, чтобы получить разъяснения по внесённым изменениям. Разработчики могут назначить агента на проверку запросов на слияние или настроить его автоматическое участие в рецензировании кода. Это позволяет делегировать рутинные операции искусственному интеллекту, минимизировать ошибки и, в конечном итоге, сократить время вывода новых функций на рынок.

Источник изображения: gitverse.ru

GigaCode-агент бесплатно доступен всем пользователям GitVerse — от индивидуальных разработчиков до крупных организаций.

Наряду с этим команда «СберТеха» представила обновления платформы GitVerse, направленные на оптимизацию рабочих процессов. Теперь пользователи имеют возможность версионировать объёмные файлы через механизм Git LFS и взаимодействовать с обновлённой системой непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), которая позволяет создавать сборочные конвейеры на основе шаблонов, запускать задачи по расписанию и отслеживать результаты выполнения. Кроме того, представлен API для интеграции GitVerse с другими системами, доступный в бета-версии.

Yandex B2B Tech (бизнес-группа «Яндекса», объединяющая технологии и инструменты компании для корпоративных пользователей, включая продукты Yandex Cloud и «Яндекс 360») и компания Axiom JDK (АО «Аксиом», поставщик российской платформы Java) объявили о стратегическом технологическом партнёрстве.

В рамках сотрудничества компании намерены предложить организациям унифицированное решение для доверенной разработки, исполнения и сопровождения Java-приложений. На базе платформы SourceCraft от Yandex B2B Tech и Java-технологий Axiom JDK будет доступен полный цикл безопасной разработки: от написания кода и сборки до запуска в защищённой инфраструктуре. Решение будет интегрировано с Yandex Cloud Registry и соответствовать всем требованиям законодательства РФ в области защиты информации и технологической независимости.

Источник изображения: axiomjdk.ru

В составе интегрированной платформы будут представлены: безопасная среда исполнения Java-приложений, построенная на Axiom JDK — российской промышленной платформе Java SE; доверенный репозиторий Java-библиотек Axiom Repo, интегрированный с SourceCraft и Yandex Cloud Registry; поддержка разработки в защищённых On-Premise-контурах и облачных средах; обновления и сопровождение, соответствующие стандартам разработки безопасного ПО и требованиям критических IT-систем.

Релиз комплексного решения, охватывающего весь жизненный цикл разработки и эксплуатации Java-приложений, ожидается в третьем квартале 2025 года.

Компания Microsoft запустила для корпоративных пользователей в тестовом режиме ИИ-платформу Microsoft Discovery, использующую ИИ-агентов и HPC для помощи учёным, которым не придётся самостоятельно писать код для своих исследований. Потенциал системы продемонстрировали на примере самой Microsoft — ИИ помог создать новейшую жидкость для погружного охлаждения всего за 200 часов вместо нескольких месяцев или даже лет, сообщает VentureBeat.

Microsoft Discovery использовали для поиска охлаждающей жидкости без «вечных» PFAS-химикатов, часто применяемых в иммерсионных СЖО. Регуляторы во всём мире всё чаще запрещают производство и использование этого класса вещества. ИИ Microsoft проверил 367 тыс. веществ-кандидатов, после чего химикат синтезировал один из партнёров компании. Однако сфера применения такого ИИ простирается далеко за пределы создания охлаждающих жидкостей — новые материалы и химикаты требуются в самых разных сферах, но на их поиск часто уходят годы.

Microsoft Discovery позволяет взаимодействовать с «невероятными возможностями» ИИ, используя естественный язык, что полностью меняет весь процесс исследований, говорит компания. Обычно учёным приходилось изучать программирование для того, чтобы создавать вычислительные инструменты. Такая демократизация науки сыграет на руку малым исследовательским группам, у которых нет ресурсов на изучение программирования или привлечения сторонних специалистов в этой сфере. Более того, со временем платформа научится работать и с квантовыми компьютерами, написание кода для которых — ещё более сложная задача.

Источник изображения: National Cancer Institute/unsplash.com

Работа выполняется с помощью специальных ИИ-агентов, специально обученных для выполнения отдельных научных задач — от написания литературного обзора до создания компьютерной симуляции. По словам Microsoft, ИИ-агенты — это чуть ли не целая команда учёных с докторскими степенями в различных науках. Платформа интегрирует друг с другом базовые модели, занимающиеся общим планированием, и модели, специализирующиеся на физике, химии или, например, биологии.

Также Microsoft Discovery позволяет комбинировать закрытые исследовательские данные и результаты уже опубликованных научных исследований по разным дисциплинам, сохраняя прозрачность моделей и контролируя процесс «рассуждений». Для работы с платформой используется интерфейс Copilot, который занимается оркестрацией агентов. Одновременно интерфейс служит и центральным хабом, в котором учёные управляют своей виртуальной ИИ-командой.

Источник изображения: National Cancer Institute/unsplash.com

В платформу встроены защитные механизмы — системе заданы «этические координаты». Также применяется модерация контента с проактивным подходом к выявлению злоупотреблений возможностями платформы — маркируются потенциально вредоносные алгоритмы и действия, поскольку все ИИ-инструменты фактически имеют «двойное назначение». С их помощью можно изобретать не только лекарства, но и опасные биологически опасные субстанции.

Для своей платформы Microsoft выстраивает экосистему с участием представителей самых разных отраслей, от фармацевтики (GSK) до индустрии красоты (Estée Lauder). NVIDIA интегрирует с Discover микросервисы ALCHEMI и BioNeMo NIM для биотехнологий и фармацевтики. В полупроводниковой сфере Microsoft планирует интеграцию решений Synopsys для ускорения разработки чипов. Адаптацией под конкретные отраслевые задачи, развёртыванием и масштабированием платформы займутся Accenture и Capgemini.

Источник изображения: Microsoft

Успех Microsoft Discovery будет зависеть от того, насколько эффективно систему смогут интегрировать в текущие научные процессы — многие учёные скептически относятся к новым методикам, так что компании придётся показать всё, на что способен ИИ. По словам Microsoft, будущее науки именно за сочетанием умственных возможностей человека и масштабного ИИ. Microsoft уже провела предварительную демонстрацию Discovery для ограниченного круга структур. Цены на платформу пока не названы, но доступ к к ней будет организован посредством Azure.

NVIDIA анонсировала GPU-маркетплейс NVIDIA DGX Cloud Lepton, которая позволит разработчикам со всего мира, создающим агентские и другие ИИ-приложения использовать NVIDIA Blackwell и другие модели ускорителей в глобальной сети партнёрских облаков (NCP): CoreWeave, Crusoe, Firmus, Foxconn, GMI Cloud, Lambda, Nebius, Nscale, Softbank и Yotta Data Services. Ожидается, что ведущие провайдеры облачных услуг и другие GPU-маркетплейсы также присоединятся к DGX Cloud Lepton.

Разработчики смогут использовать вычислительные мощности ускорителй в определённых регионах как для вычислений по требованию, так и на постоянной основе. «NVIDIA DGX Cloud Lepton свяжет нашу сеть глобальных поставщиков облачных GPU с разработчиками в сфере ИИ, — заявил основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang). — Вместе с нашими NCP мы строим ИИ-фабрику планетарного масштаба».

По замыслу NVIDIA, платформа DGX Cloud Lepton поможет решить критическую задачу обеспечения разработчиков надёжными, высокопроизводительными ресурсами ускорителей путём унификации доступа к облачным ИИ-сервисам и мощностям собственных ускорителей. Платформа интегрирована с программным стеком NVIDIA, включая микросервисы NIM и NeMo, Blueprints и Cloud Functions.

Источник изображений: NVIDIA

В числе основных преимуществ новой платформы компания назвала:

• Повышенную производительность и гибкость: маркетплейс предлагает единый опыт разработки, обучения и инференса. Разработчики смогут приобретать здесь мощности ускорителей напрямую у участвующих провайдеров облачных услуг или использовать собственные вычислительные кластеры, что обеспечивает им большую гибкость и контроль.
• Беспроблемное развёртывание: платформа позволяет развёртывать ИИ-приложения в мультиоблачных и гибридных средах с минимальной эксплуатационной нагрузкой, используя интегрированные сервисы для инференса, тестирования и обучения.
• Гибкость и суверенитет: платформа предоставляет разработчикам быстрый доступ к ресурсам ускорителей в определённых регионах, что позволяет соблюдать требования суверенитета данных и требования к низкой задержке для чувствительных рабочих нагрузок.
• Предсказуемую производительность: маркетплейс обеспечивает производительность, надёжность и безопасность корпоративного уровня, гарантируя единообразный пользовательский опыт.

А для самих провайдеров, участвующих в DGX Cloud Lepton, предоставляется ПО для управления, которое обеспечивает диагностику состояния ускорителей в реальном времени и автоматизирует анализ первопричин возникших проблем, избавляя от ручной диагностики и сокращая время простоев.

NVIDIA также анонсировала инициативу Exemplar Clouds, предназначенную для стандартизации прозрачного сравнительного анализа облачной ИИ-инфраструктуры. Это предложение должно решить серьёзную проблему, с которой сталкиваются разработчики и предприятия, развёртывающие рабочие ИИ-нагрузки — прогнозирование эффективности, надёжности и ценовой эффективности облачной платформы. Exemplar Clouds использует NVIDIA DGX Cloud Benchmarking, комплексный набор инструментов и рекомендаций для оптимизации производительности облачных ИИ-нагрузок и количественной оценки связи между стоимостью и производительностью.

Проблемы, связанные с высокопроизводительными вычислениями (HPC), угрожают инновациям в США, утверждает Джек Донгарра (Jack Dongarra), лауреат премии А. М. Тьюринга и один создателей рейтинга самых мощных суперкомпьютеров в мире TOP500, чьи разработки и реализации многих библиотек, включая EISPACK, LINPACK, BLAS, LAPACK и ScaLAPACK, сыграли важную роль в продвижении HPC. В статье, опубликованной The Conversation, Донгарра рассказал о прогрессе HPC и проблемах с инновациями в США.

Учёный отметил, что HPC являются одной из самых важных технологий в современном мире, позволяющей решать различные задачи — от прогнозирования погоды до поиска новых лекарств и обучения ИИ-моделей, которые слишком сложны или слишком велики для обычных компьютеров. Сейчас HPC находятся на переломном этапе, и выбор, который правительство США, исследователи и технологическая отрасль делают сегодня, может повлиять на будущее инноваций, национальной безопасности и мирового лидерства, предупреждает Донгарра.

Используя тысячи и даже миллионы чипов с передовыми системами памяти и хранения для быстрого перемещения и сохранения огромных объёмов данных, HPC-платформы позволять выполнять чрезвычайно подробные симуляции и вычисления, говорит Донгарра. Важность HPC ещё больше возросла с развитием ИИ-технологий, требующих огромных вычислительных мощностей для обучения. «В результате ИИ и HPC теперь тесно сотрудничают, подталкивая друг друга вперёд», — отметил учёный.

По словам Донгарра, сегмент HPC находится под большим давлением, чем когда-либо, с более высокими требованиями к системам по скорости, данным и энергопотреблению. Также он отметил, что HPC сталкиваются с некоторыми серьёзными техническими проблемами.

Донгарра назвал одной из ключевых проблем разрыв между производительностью чипов и подсистем памяти. «Представьте себе, что у вас есть сверхбыстрый автомобиль, но вы застряли в пробке — мощность бесполезна, если дорога не может с ней справиться», — говорит учёный. Точно так же подсистемы памяти не способны «прокормить» вычислительные блоки, которые простаивают, что отражается на эффективности всей вычислительной системы.

Источник изображения: OLCF

Ещё одна проблема HPC — энергопотребление. Закон масштабирования Деннарда, согласно которому с уменьшением размеров транзистора уменьшается и энергопотребление при росте производительности, прекратил своё действие в 2006 году. Теперь, чем мощнее компьютеры, тем больше они потребляют энергии. Чтобы исправить это, исследователи ищут новые способы проектирования как аппаратного, так и программного обеспечения HPC.

Также существует проблема с типами производимых чипов, отметил учёный. Сейчас индустрия чипов в основном сосредоточена на ИИ, который отлично работает с вычислениями с низкой точностью. Однако для многих научных приложений по-прежнему требуется FP64-вычисления. В частности, NVIDIA сделала ставку исключительно на ИИ, поэтому FP64-производительность новейших GB300 почти в 30 раз меньше, чему GB200. У AMD, по слухам, в следующем поколении Instinct будет сразу два варианта ускорителей MI430X с поддержкой FP64 и MI450X, полностью лишённый тензорных ядер с FP64. Но и она может сделать ставку только на ИИ.

Если производители прекратят выпускать чипы, которые требуются учёным, это негативно отразится на выполнении важных исследований. Таким образом тенденции в производстве полупроводников и коммерческие приоритеты могут разниться с потребностями научного сообщества, а отсутствие специализированного оборудования может помешать прогрессу в исследованиях. Можно попытаться создавать специализированные чипы для HPC, но это дорого и сложно. Исследователи, тем не менее, изучают возможность применения новых конструкций для изготовления чипов, включая чиплеты, чтобы сделать их более доступными.

В прошлом у США было преимущество в области HPC благодаря государственному финансированию, поддержке и открытости разработок, но теперь многие страны вкладывают значительные средства в HPC в стремлении снизить зависимость от иностранных технологий и выйти на лидирующие позиции в таких областях, как моделирование климата и персонализированная медицина. В Европе развивают программу EuroHPC, у Японии есть собственный суперкомпьютер Fugaku (а скоро будет ещё один), а у Китая — целая серия «автохтонных» машин.

Источник изображения: WIkipedia / DoE

Правительства стран понимают, что HPC являются ключом к их национальной безопасности, экономической мощи и научному лидерству, отметил Донгарра, подчеркнув, что у США всё ещё нет чёткого долгосрочного плана на будущее. Другие страны развивают это направление быстро, а без национальной стратегии США рискуют отстать, предупредил он: «Национальная стратегия США должна включать финансирование создания новых машин и обучение людей их использованию. Она также должна включать партнёрство с университетами, национальными лабораториями и частными компаниями. Самое главное, что план должен быть сосредоточен не только на оборудовании, но и на ПО и алгоритмах, которые делают HPC полезными», — заявил учёный.

Он отметил, что некоторые шаги в этом направлении уже предприняты, включая принятие в 2022 году «Закона о чипах и науке» (CHIPS and Science Act) и создание управления, которое поможет превратить научные исследования в реальные продукты. В 2025 году также была сформирована целевая группа Vision for American Science and Technology, призванная объединить некоммерческие организации, академические круги и промышленность для помощи правительству в принятии решений. Кроме того, получили развитие квантовые вычисления. Но они пока находятся на ранних стадиях и, скорее всего, будут дополнять, а не заменять традиционные HPC. Поэтому важно продолжать инвестировать в оба вида вычислений.

Донгарра назвал это правильными шагами, но они не решат проблему поддержки HPC в долгосрочной перспективе. Помимо краткосрочного финансирования и инвестиций в инфраструктуру, учёный предложил:

• осуществлять долгосрочные федеральные инвестиции в НИОКР в области HPC, включая передовое оборудование, ПО и энергоэффективные архитектуры;
• производить закупку и развёртывание передовых вычислительных систем в национальных лабораториях и университетах;
• заниматься развитием кадров, включая обучение параллельному программированию, численным методам и интеграции ИИ-HPC;
• согласовывать планы по выпуску оборудования, гарантируя, что разработка коммерческих чипов будет совпадать с потребностями научных и инженерных приложений;
• использовать устойчивые модели финансирования, на которые не повлияют геополитические факторы;
• стимулировать государственно-частное партнёрство для преодоления разрыва между академическими исследованиями, отраслевыми инновациями и потребностями национальной безопасности.

Донгарра отметил, что HPC — это больше, чем просто быстрые суперкомпьютеры. Это основа научных открытий, экономического роста и национальной безопасности. Если США примут предложенные меры, то можно гарантировать, что HPC продолжат поддерживать инновации в течение десятилетий.

Наследный принц Саудовской Аравии Мухаммед ибн Салман аль-Сауд (Mohammed bin Salman Al Saud) основал новую компанию Humain по разработке ИИ-технологий, пишет Reuters. Развитие этого направления является одним из приоритетов при трансформации экономики страны в соответствии с целями программы «Видение – 2030» (Vision 2030), призванной снизить её зависимость от добычи ископаемого топлива.

На сегодняшней встрече Мухаммеда ибн Салмана с президентом США Дональдом Трампом (Donald Trump), находящимся с четырёхдневным визитом в регионе, которая прошла при участии миллиардера Илона Маска (Elon Musk), а также на совместном саудовско-американском инвестиционном форуме в Эр-Рияде, ИИ был одной из центральных тем повестки дня.

Humain возглавляет сам наследный принц в качестве председателя. Гендиректором назначен Тарек Амин (Tareq Amin). Компания принадлежит Суверенному фонду Саудовской Аравии, взявшему на себя обязательство вложить значительные средства в развитие ИИ-технологий в стране. Как пишет Bloomberg со ссылкой на агентство Saudi Press Agency, новая компания займётся запуском ЦОД, развертыванием ИИ-инфраструктуры и облачных сервисов, а также разработкой больших языковых моделей (LLM) с поддержкой арабского языка.

Источник изображения: Akil Imran/unsplash.com

Компания намерена создать полностью готовую интегрированную ИИ-платформу для решения практических задач. В заявлении компании также указано, что она станет ИИ-центром для таких секторов, как энергетика, здравоохранение, производство и финансовые услуги страны. Поможет ей в этом целый ряд американских технологических компаний. В частности, было объявлено о сотрудничестве с NVIDIA, в рамках которого компании «будут использовать платформы и опыт NVIDIA, чтобы сделать Саудовскую Аравию мировым лидером в области ИИ, облачных GPU-вычислений и цифровой трансформации для стимулирования инноваций и роста во всем мире».

В течение следующих пяти лет Humain произведёт крупные инвестиции в строительство ИИ-фабрик в Саудовской Аравии мощностью до 500 МВт, использующих сотни тысяч передовых ускорителей NVIDIA. На первом этапе будет установлено 18 тыс. суперускорителей NVIDIA GB300 с интерконнектом NVIDIA InfiniBand. Эти ИИ ЦОД предоставят надёжную базовую инфраструктуру для обучения и развёртывания суверенных ИИ-моделей, что позволит Саудовской Аравии и другим странам ускорить инновации и цифровую трансформацию, отмечено в пресс-релизе.

Сообщается, что Humain также развернёт платформу NVIDIA Omniverse, что позволит таким отраслям, как производство, логистика и энергетика, создавать полностью интегрированные цифровые двойники, повышая эффективность, безопасность и устойчивость производств, а также ускоряя движение страны к «Индустрии 4.0».

Источник изображения: NVIDIA

Также было объявлено о партнёрстве Humain с AMD, в рамках которого будет инвестировано в течение пяти лет до $10 млрд в развертывание в стране ИИ-инфраструктуры мощностью 500 МВт. «Вместе мы создаём глобально значимую ИИ-платформу, которая обеспечивает производительность, открытость и охват на беспрецедентном уровне», — заявила генеральный директор AMD Лиза Су (Lisa Su). Предполагается, что часть мощностей будет введена в эксплуатацию в 2026 году. Humain будет предоставлять услуги клиентам, а AMD — поставлять чипы и ПО.

Также Humain подписала соглашение о сотрудничестве с AWS с целью реализации проекта по созданию «Зоны ИИ» (AI Zone) в Саудовской Аравии стоимостью $5 млрд, пишет TechCrunch. Зона будет включать специализированную ИИ-инфраструктуру AWS, серверы, сети. Упомянуты и программы обучения и сертификации. Humain сообщила о планах разрабатывать решения в области ИИ с использованием технологий AWS и работать с AWS над предоставлением доступа к инструментам и ПО для ИИ-стартапов из Саудовской Аравии.

Саудовская Аравия обязала компании и ИИ-сервисы хранить данные на территории королевства, стимулируя провайдеров размещать свои объекты в стране, чтобы не потерять имеющиеся контракты. В частности, Google и Oracle объявили о планах по расширению присутствия в регионе. Ранее страна ообъявила о $14,9 млрд инвестиций в ИИ-сектор.

В Microsoft уверены, что искусственный интеллект способен помочь ускорить разработку экономически эффективных коммерческих термоядерных реакторов, которые смогут обеспечить энергией сами ИИ ЦОД, сообщает The Register. Пока что ни одного такого реактора не существует.

По словам Microsoft Research, стремление использовать ядерный синтез как источник безграничной и чистой энергии «уже давно является одной из самых амбициозных научных целей человечества». Исследователи подчёркивают, что до появления масштабируемой термоядерной энергетики ещё много лет, но уже сейчас изучается вопрос, как ИИ мог бы помочь ускорить разработки. На первом саммите Microsoft Research Fusion Summit, посвящённом термоядерному синтезу, представитель Microsoft Research Accelerator подчеркнул перспективность использования ИИ для дальнейших исследований в области обеспечения экоустойчивости.

В настоящее время ИИ-технологии экоустойчивыми не считаются. ООН в прошлому году отмечала, что ИИ ЦОД генерируют электронные отходы, потребляют много воды, критически важных минералов и редкоземельных элементов, при добыче которых также нередко применяют не особенно экобезопасные технологии. И, главное, такие ЦОД используют огромное количество электроэнергии, стимулируя выбросы парниковых газов. Microsoft пытается компенсировать воздействие ЦОД на окружающую среду углеродными кредитами, покупкой «чистой» энергии, оптимизацией оборудования и ПО. Ускоренное развитие технологий ядерного синтеза могло бы компенсировать воздействие бизнеса компании на экологию.

Источник изображения: Mauro Romero/unsplash.com

По словам представителя Принстонской лаборатории физики плазмы (Princeton Plasma Physics Laboratory, PPPL) Стивена Коули (Steven Cowley), выступившего на Fusion Summit с основным докладом, необходимы дополнительные исследования, чтобы понять, является ли ИИ ключевым звеном для поиска оптимальных решений в термоядерной энергетике.

Впрочем, придётся запастись терпением — считается, что до запуска экспериментальных термоядерных установок в эксплуатацию пройдёт не менее десятилетия. Как считают в Национальных академиях наук, инженерии и медицины США (National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, NASEM), частные и государственные инвестиции позволят создать пилотную термоядерную электростанцию 2035–2040 гг. Это приблизительно совпадает с планируемой датой начала работы международного проекта ITER (International Thermonuclear Experimental Reactor).

Microsoft надеется, что её наработки в области ИИ для материаловедения, для решения дифференциальных уравнений и для других исследовательских задач помогут найти способ экономически эффективного термоядерного синтеза. Лаборатория Коули уже заключила меморандум о взаимопонимании с Microsoft. Учёные уверены, что ИИ поможет сократить время разработок необходимого профиля. Во всяком случае ИИ является хорошей альтернативой десятилетиям разработки методом проб и ошибок.

Microsoft не одинока в своих стремлениях. Например, разработчик атомных технологий Type One Energy и государственная компания Tennessee Valley Authority (TVA) заключили соглашение о совместной разработке планов строительства термоядерной электростанции. OpenAI намерена закупать термоядерную энергию у компании Helion в «огромных объёмах». Последняя в конце января привлекла $425 млн.

Selectel, крупнейший независимый провайдер сервисов IT-инфраструктуры в России, расширил возможности своего нового продукта «Мобильная ферма» и добавил поддержку операционной системы iOS. Теперь разработчики и тестировщики могут проверять работу приложений как на Android, так и на iOS-устройствах.

С запуском поддержки различных версий iOS (16, 17, 18), а также уже доступными Android-смартфонами мобильная ферма Selectel предлагает один из самых широких парков устройств в России, который покрывает до 80 % популярных моделей у пользователей мобильных приложений.

Источник изображения: Selectel

Мобильная ферма помогает ускорить запуск приложений и повысить их качество: параллельное тестирование на множестве устройств сокращает время проверок, а доступ к редким моделям избавляет от сложностей с закупками. Сервис особенно актуален для QA-инженеров, мобильных разработчиков и руководителей направлений, которые хотят оптимизировать процессы тестирования.

«Мы видим, как растёт спрос на тестирование мобильных приложений на реальных устройствах, особенно на iOS. Теперь компании-разработчики могут быстрее находить баги, проверять совместимость и улучшать пользовательский опыт, не тратя время на закупку и настройку устройств. Это особенно важно для команд, которые работают с редкими моделями или несколькими версиями ОС. Мы стремимся сделать процесс тестирования максимально удобным, поэтому в дальнейшем планируем развивать ферму в сторону улучшения опыта автоматизированного тестирования приложений пользователями, а также добавить поддержку новых устройств, включая десктопы для веб-тестирования», — комментирует Александр Кабанец, руководитель отдела развития мобильной фермы Selectel.

Selectel стремится поддерживать клиентов на всех этапах создания цифровых продуктов, в том числе, предлагая решения, выходящие за рамки простых инфраструктурных сервисов. Мобильная ферма — готовая платформа для решения прикладных задач IT-команд, которая дополняет продуктовую линейку компании, обеспечивая комплексный подход к разработке и тестированию приложений.

IBM планирует укрепить свои позиции на быстрорастущем рынке ИИ-технологий с помощью увеличения инвестиций в США и предложения собственных инструментов, которые помогут клиентам управлять ИИ-агентами для их ключевых бизнес-приложений. Об этом сообщил генеральный директор IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) в интервью агентству Reuters.

Глава IBM заявил, что разработанное компанией ПО позволяет клиентам создавать собственные ИИ-системы, а также интегрировать ИИ-агентов от других провайдеров, включая Salesforce, Adobe и Workday. Это поможет удовлетворить потребность в кастомных решениях во многих областях бизнеса.

Подход IBM заключается в том, чтобы предложить полный спектр облачных и ИИ-сервисов остальным компаниям, которые в настоящее время полагаются на лидеров рынка AWS и Microsoft. Особое внимание IBM уделяет внедрению функций ИИ в мультиоблачных платформах, что найдёт спрос среди тех, кому нужны кастомные ИИ-решения, а также в собственные инфраструктуры заказчиков для управления данными.

Источник изображения: IBM

По словам гендиректора IBM, предлагаемые инструменты, позволяющие создавать собственных ИИ-агентов в течение не более пяти минут, основаны на семействе LLM Granite, а также на альтернативных моделях от Meta✴ Platforms и Mistral. IBM сообщила, что уже получила заказы на создание решений на базе генеративного ИИ на $6 млрд.

Также компания объявила в апреле о планах инвестировать в течение пяти лет $150 млрд в США, где она в течение более 60 лет производит мейнфреймы. Кришна подчеркнул, что квантовые компьютеры тоже будут производиться в США. Глава IBM отметил, что синергия мейнфреймов, ИИ и квантовых вычислений, как ожидается, создаст надёжный и устойчивый рынок, в который следует инвестировать и который позволит компании использовать эти достижения в течение следующего десятилетия.

Кришна добавил, что фокус на технологии и сокращение регулирования со стороны администрации оказали благотворное влияние на экономику США, способствуя её росту. Это позволяет IBM наращивать инвестиции и инновации, тем самым потенциально укрепляя свою конкурентную позицию как поставщика бизнес-решений на основе ИИ.