Google объявила, что портировала около 30 тыс. внутренних нагрузок на Arm-архитектуру и планирует перенести ещё порядка 70 тыс. Помогает ей в этом ИИ, но пока не слишком успешно. При этом целиком отказываться от x86-процессоров в пользу собственных Arm-чипов Axion компания пока не планирует. YouTube, Gmail и BigQuery уже работают как на системах с x86, так и c Arm. В процессе портирования приходится уделять внимание архитектурным различиям, таким как особенности работы с числами с плавающей запятой, параллелизм, платформенно-зависимые технологии и производительность.

Специалисты Google рассказали, что сначала они перенесли некоторые из ключевых задач, такие как F1, Spanner и Bigtable, используя стандартные методы разработки ПО с привлечением инженеров. Оказалось, что современные компиляторы и инструменты, такие как санитайзеры и фаззеры, избавили разработчиков от множества сюрпризов. Большая часть времени по факту ушла на исправление тестов, обновление сложных систем сборки и развёртывания, как правило, для самых старых и самых нагруженных сервисов, устранение проблем с массовым развёртыванием в рабочих средах и принятие мер по предотвращению дестабилизации критически важных систем.

Источник изображения: Google

30 тыс. приложений — это достаточно большой объём кода для того, чтобы задуматься об автоматизации задач. Поэтому компания создала новый мультиагентный ИИ-инструмент CogniPort для исправления ошибок сборки и тестирования. Он успешно справлялся с проблемами примерно в 30 % случаев и лучше всего — с исправлениями тестов, платформенно-зависимыми особенностями и особенностями представления данных. Эффективность не впечатляет, но Google предстоит портировать ещё десятки тысяч нагрузок. пакетов.

Источник изображения: Google

Кроме того, компания внедрила новую систему непрерывного мониторинга и развёртывания мультиархитектурных нагрузок CHAMP (Continuous Health Monitoring Platform), которая автоматически отбрасывает задачи, работа которых на Arm сопровождается проблемами вроде циклических сбоев или недостаточной производительности, для последующих отладки и профилирования. Чем больше будет запущено нагрузок, тем лучше Borg, управляющий кластерами внутри Google, сможет распределять задачи таким образом, чтобы эффективно использовать Arm-серверы.

Это позволит сэкономить затраты, поскольку по словам Google, системы на базе Axion обеспечивают на 65 % лучшее соотношение цены и производительности, чем экземпляры на базе x86, а также на 60 % более высокую энергоэффективность. Ранее Google, по неофициальным данным, высказывала недовольство показателем TCO последних поколений Intel Xeon. Возможно, это побудило компанию заняться созданием собственного процессора.

Источник изображения: Google

Первой на этот путь, тоже ради улучшения TCO, ступила Amazon, которая разработала уже четыре поколения Arm-процессоров Graviton. В прошлом году компания похвасталась, что у неё есть уже 2 млн этих чипов. Alibaba Cloud в 2021 году представила свой первый Arm-процессор Yitian 710. У Microsoft с прошлого года есть собственные Arm-чипы Cobalt 100, на которые также возложена часть внутренних нагрузок.

Наконец, Oracle два года назад сообщила о завершении миграции всех своих облачных сервисов на Arm, включая флагманскую СУБД. Oracle использует процессоры компании Ampere Computing, в которой она владела заметной долей до сделки с SoftBank. Все эти процессоры позволили Arm занять четверть рынка серверных CPU, однако решающую роль сыграло внедрение NVIDIA GB200/GB300. Arm также заключила стратегическое соглашение с Meta✴, чтобы помочь последней с оптимизацией ПО.

Ответственный за ИИ-проекты ОАЭ министр Омар Султан Аль Олама (Omar Sultan Al Olama) озвучил планы стимулировать развитие ИИ-стартапов в стране. По его словам, через пять лет в ОАЭ будет 10 тыс. таких компаний, тогда как на сегодняшний день их лишь 1,5 тыс., сообщает Computer Weekly. В то же время предполагается поощрять традиционные отрасли промышленности использовать решения на базе систем искусственного интеллекта — там, где он применим, для сохранения и наращивания рыночной доли.

Стратегия Эмиратов по превращению в ИИ-сверхдержаву предусматривает реализацию специальных программ. Ещё 2017 году страна первой в мире назначила «министра по вопросам искусственного интеллекта, цифровой экономики и удалённой работы». ОАЭ стремятся привлечь в страну лучшие умы и компании. Даже сегодняшний показатель в 1,5 тыс. действующих ИИ-бизнесов — самый высокий в регионе. Для того, чтобы добиться уровня в 10 тыс., необходимо будет создать условия, при которых в Эмираты потянутся новые выдающиеся люди.

Хотя на частный сектор в ОАЭ приходится большая часть экономической активности, государственный сектор — жизненно важный компонент экономики и общества. Планы развития ИИ в стране имеют обширную государственную поддержку в рамках инициативы UAE Centennial 2071.

Источник изображения: Fredrik Öhlander/unsplash.com

Она предусматривает внедрение ИИ для развития частного и государственного секторов на всех уровнях и превращение страны в мирового лидера в данной сфере. Предполагается, что это поможет диверсифицировать экономику, избавившись от чрезмерной зависимости от нефтегазовых доходов.

В ОАЭ развёрнута программа сертификации и ранжирования ИИ-бизнесов, в которой компании оцениваются по уровню компетентности и интеграции в экономику ОАЭ. Подающие заявку на получение сертификатов бизнесы ранжируются от просто «ИИ-компании» до компаний, имеющих «полное присутствие» в стране, т.е. тех, что создают свои модели и разрабатывают продукты для внутригосударственного использования. По слова министра, обычная компания получит рейтинг D, имеющая в стране представительство — C, ведущая там исследования — B, а та, у которой в ОАЭ штаб-квартира и есть локально разработанные модели специально для ОАЭ — рейтинг S. При прочих равных предпочтение государственными органами отдаётся при ведении дел компанией с рейтингом S.

В дальнейших планах — распространить схему за пределы исключительно стартапов и технологических компаний, чтобы преимуществами ИИ могли воспользоваться и другие бизнесы, в том числе из сферы туризма, логистики, авиаперевозок и др. Главное в ИИ-программах — их прикладное значение. По словам министра, ИИ должен повышать качество жизни — неудачей будет использование бесполезных «безделушек», которые будут выдаваться за успехи внедрения ИИ.

Тем временем в начале октября сообщалось, что что в NVIDIA расстроены задержками поставок ИИ-ускорителей в ОАЭ из-за особенностей американской политики, учитывающей конкуренцию с Китаем в сфере искусственного интеллекта. Не так давно в ОАЭ обязались инвестировать в США миллиарды долларов в обмен на поставки чипов в страну.

В ходе мероприятия OCP Summit компания Google выступила с общеотраслевой инициативой «переосмысления» архитектуры ЦОД, оптимизированных для эпохи ИИ. В рамках сообщества Open Compute Project (OCP) предлагается создать рабочее направление по разработке «гибких, взаимозаменяемых ЦОД», сообщает пресс-служба компании.

Google подчеркнула, что скорость внедрения и неоднородность ИИ-технологий растёт, что затрудняет создание общей системы, проектирования, развёртывания и обслуживания ЦОД. Представленный Google проект предусматривает создание модульных, совместимых друг с другом решений для ЦОД, позволяющих легко адаптироваться к стремительному развитию ИИ и изменению рабочих нагрузок. Говорится о «начале революции» в сфере ИИ — мир радикально изменился и необходимо создавать дата-центры, способные меняться не менее быстро. По данным компании, за последние 24 месяца использование ИИ-ускорителей внутри Google увеличилось в 15 раз, объём хранилищ для машинного обучения Hyperdisk ML — в 37 раз, а количество обработанных токенов — до двух квадрлн/мес.

Источник изображений: Google

В Google сравнивают исследователей ИИ с исследователями космоса, а участников OCP, строителей инфраструктуры — со строителями ракет. Сама инфраструктура компании, как утверждается, поддерживает ИИ-трансформацию на всех уровнях экосистемы, от пользовательских приложений (на основе Gemini) до корпоративных сервисов и научных изысканий в самых разных областях.

Особое внимание уделяется обеспечению взаимозаменяемости и гибкости: модульные компоненты, спроектированные различными участниками отрасли, должны быть совместимы с компонентами и системами других поколений и вендоров, причём принципы унификации должны применяться ко всем компонентам ЦОД, включая электропитание, охлаждение, вычислительное оборудование, сетевые технологии и др.

Стратегия самой Google строится вокруг т.н. ИИ-гиперкомпьютера — комплексной архитектуры, в которой все компоненты от чипов до электросетей разработаны с учётом общих особенностей системы для обеспечения максимальной эффективности. Благодаря использованию собственных TPU, оптических коммутаторов и СЖО, компания добилась роста энергоэффективности и снижения затрат в 10–100 раз за последние 10 лет. Google уже развернула мегаваттами инфраструктуры с жидкостным охлаждением.

Компания вместе с партнёрами организовала в рамках OCP рабочую группу, целью которой является создание единых стандартов обеспечения модульности и совместимости компонентов, а также общих интерфейсов в области вычислений, сетей, хранилищ, безопасности и устойчивости.

В частности, участники OCP договорились о разработке гибких систем электропитания для современных ЦОД. Речь идёт о стандартизации 400-В архитектур и модульных системах Mt. Diablo с использованием твердотельных преобразователей. Также ведутся работы в сфере микросетей и аккумуляторных хранилищ. Всё вместе это позволит сглаживать пики потребления энергии, характерные для обучения ИИ, а в перспективе и возвращать излишки энергии обратно в энергосети.

Охлаждение также переосмысливается в эпоху ИИ. В начале 2025 года OCP представлено современное решение для жидкостного охлаждения Project Deschutes. Теперь оно получит широкое распространение среди вендоров, включая поставщиков жидкостного охлаждения вроде Boyd, CoolerMaster, Delta, Envicool, Nidec, nVent и Vertiv. Сообщество работает над унификацией интерфейсов охлаждения, новых теплообменников. Важную роль играет стандартизация компонентов и интерфейсов в колокейшн- и сторонних ЦОД.

Наконец, Google подчёркивает необходимость унификации физических стандартов: высоты, ширины, глубины и даже грузоподъёмности стоек; ширины и планировки проходов, интерфейсов стоечного и сетевого оборудования. Также требуются единые стандарты для телеметрии и мехатроники, которые лягут в основу строительства и эксплуатации дата-центров следующего поколения. Совместно с партнёрами по OCP ведутся работы над стандартизацией интеграции телеметрии для сторонних дата-центров.

Помимо физической инфраструктуры, по словам Google, необходимо внедрение открытых стандартов для обеспечения масштабируемости и безопасности систем:

• Надёжность. Предполагается расширение многолетней работы по повышению управляемости, надёжности и ремонтопригодности систем. В частности, стандарты, ранее применявшиеся в основном для GPU, теперь будут распространяться и на CPU. Это касается своевременной прошивки и отладки процессоров.
• Безопасность. Google предложила очередное поколение аппаратной технологии Root of Trust (RoT) Caliptra. Она предназначена для проверки целостности и подлинности прошивок и другого встроенного, а также системного ПО. В версии Caliptra 2.0 предлагается защита с помощью постквантовой криптографии, а технология OCP S.A.F.E делает аудит безопасности рутинной и недорогой операцией.
• Хранение. OCP L.O.C.K. на основе Caliptra представляет собой надежное решение с открытым исходным кодом для управления ключами для любого устройства хранения данных.
• Сетевые технологии. Протокол сигнализации о перегрузке (CSIG) стандартизирован и обеспечивает заметное улучшение балансировки нагрузки. Дополнительно прилагаются усилия для дальнейшей стандартизации оптической коммутации (Optical Circuit Switching).

Для измерения воздействия на окружающую среду предложена методология измерения потребления энергии, воды и подсчёта выбросов в ходе ИИ-нагрузок. В частности, с их помощью выяснилось, что медианный промпт Gemini тратит менее 5 капель воды и электричество в объёме, достаточном для просмотра телевизора в течение менее девяти секунд. Эти методы подсчёта касаются и других, совместных с OCP проектов, включая выпуск экобезопасного бетона, чистой резервной энергии и др.

Google приглашает принять участие в инициативе OCP Open Data Center for AI Strategic для разработки общих стандартов. Наконец, сообщество OCP призвали работать над проектами «ИИ для ИИ» — использованием искусственного интеллекта для разработки ИИ-систем следующего поколения. Так, проект AlphaChip предусматривает использование ИИ для размещения компонентов чипов, что уже позволило улучшить показатели мощности, производительности и др., одновременно сократив время проектирования. Предполагается, что создание ИИ систем с помощью ИИ, от полупроводников до программного обеспечения, позволит достигнуть нового уровня эффективности технологий.

Arm Holdings и Meta✴ Platforms объявили о стратегическом партнёрстве, направленном на «масштабирование эффективности ИИ на каждом уровне вычислений, охватывающем ПО и инфраструктуру ЦОД». Как отмечено в пресс-релизе, сотрудничество позволит использовать ИИ в различных типах вычислений, рабочих нагрузках и процессах, которые лежат в основе глобальных платформ Meta✴, а также объединить «лидерство Arm в области энергоэффективных вычислений на базе ИИ с инновациями Meta✴ в области продуктов, инфраструктуры и открытых технологий на базе ИИ для достижения значительного повышения производительности и эффективности».

«От взаимодействия с нашими платформами до создаваемых нами устройств, ИИ меняет способы взаимодействия и творчества людей. Партнёрство с Arm позволяет нам эффективно масштабировать эти инновации для более чем 3 млрд пользователей приложений и технологий Meta✴», — заявил руководитель глобальной инфраструктуры Meta✴.

Сообщается, что в рамках сотрудничества системы ранжирования и рекомендаций Meta✴ на основе ИИ, играющие ключевую роль в поиске и персонализации в таких сервисах, как Facebook✴ и Instagram✴, будут использовать платформы Arm Neoverse для обеспечения более высокой производительности и более низкого энергопотребления по сравнению с x86-системами. Решения британского разработчика также позволят Meta✴ улучшить показатель производительности на Вт, что подчёркивает эффективность и масштабируемость Arm для гиперскейлеров, отметила Arm.

Источник изображения: Arm

Сделка с Meta✴ станет важным подтверждением эффективности архитектуры Arm, которая конкурирует с устоявшейся архитектурой x86, используемой Intel и AMD, отметило агентство Reuters. Новое соглашение позволит углубить сотрудничество в области оптимизации ПО для ИИ-технологий в рамках фреймворка МО PyTorch, движка выполнения периферийных вычислений ExecuTorch и движка инференса vLLM, а также обеспечит дальнейшее совершенствование платформы Executorch, оптимизированной с помощью Arm KleidiAI. Также компании отметили, что сотрудничество позволит упростить развёртывание ИИ-моделей и повысить производительность ИИ-приложений от периферии до облака.

Источник изображения: Meta✴

Сообщается, что проекты с открытым исходным кодом играют ключевую роль в стратегии Meta✴ в области ИИ, позволяя разрабатывать и внедрять различные решения: от рекомендаций до разговорного интеллекта. Компании подтвердили намерение расширять в дальнейшем возможности оптимизации этих проектов с открытым исходным кодом, позволяя миллионам разработчиков по всему миру создавать и запускать ИИ-решения на базе Arm.

Работа над открытым исходным кодом будет способствовать более широкому внедрению Arm-архитектуры за счет повышения совместимости ПО, что является ключевым препятствием для её более широкого использования, пишет Reuters. Как отметил ресурс TechCrunch, Arm и Meta✴ не обмениваются долями собственности или элементами инфраструктуры, что отличает это соглашение о сотрудничестве от ряда недавних сделок на рынке ИИ-инфраструктуры. Доля Arm на рынке серверных процессоров стремительно выросла за последние годы, во многом благодаря ИИ-платформам NVIDIA. По данным The Register, пока речь идёт как раз об оптимизации ПО для уже развёрнутых Arm-платформ, а не о создании кастомного CPU.

Некоммерческая организация Open Compute Project Foundation (OCP) сообщила о расширении так называемой «открытой чиплетной экономики» (Open Chiplet Economy). Свои наработки в данной сфере сообществу передали компании Arm и Eliyan.

Open Chiplet Economy — это инициатива OCP Server Project Group. Она позволяет разработчикам чиплетов посредством открытого рынка взаимодействовать с производителями продукции. Речь идет о формировании унифицированной экосистемы, за поддержание которой в актуальном состоянии отвечает OCP.

В рамках проекта компания Arm передала организации OCP и её участникам архитектуру FCSA (Foundation Chiplet System Architecture), основанную на CSA (Chiplet System Architecture). Она определяет общие базовые стандарты для разделения монолитных систем на чиплеты, которые затем могут использоваться в составе различных изделий, включая память, устройства ввода-вывода и ускорители. Такой подход, как ожидается, упростит создание новых продуктов благодаря повторному использованию уже разработанных блоков. Кроме того, повысится гибкость за счёт отказа от привязки к проприетарным стандартам чиплетов.

Источник изображения: OCP

В свою очередь, Eliyan предоставит сообществу разработки, которые помогут расширить спецификацию интерконнекта для чиплетов OCP BoW 2.0 (Bunch of Wires). В частности, будут добавлены функции для систем, которым требуется высокая пропускная способность: это могут быть приложения ИИ, НРС, игры, автомобильные платформы и пр. Целевым показателем является поддержка скоростей памяти HBM4 (2 Тбайт/с для чтения или записи) вместе с дополнительным каналом связи для сигналов ECC и управления.

Британский стартап Graphcore, занимающийся созданием специализированных ИИ-ускорителей, по сообщению Datacenter Dynamics, намерен инвестировать в Индии до $1 млрд в течение следующих 10 лет. При этом в Бангалоре на юге страны будет сформирован кампус для разработки ИИ-решений.

Компания Graphcore, основанная в Бристоле в 2016 году, проектирует ускорители нового класса под названием Intelligence Processing Unit (IPU). Архитектура таких изделий основана на применении особых «тайлов» — это область кристалла, содержащая вычислительную логику и некоторое количество быстрой памяти. В июле прошлого года фирму Graphcore за неназванную сумму приобрела японская холдинговая корпорация SoftBank Group, которая активно развивает направление ИИ.

Как отмечает Graphcore, на базе нового ИИ-кампуса в Индии будут сформированы около 500 новых рабочих мест. Планируется привлекать специалистов в области проектирования логических схем, дизайна, тестирования и пр. Инженеры Graphcore в Бангалоре займутся разработкой передовых ИИ-решений, которые в перспективе помогут в решении глобальных проблем в области общественного здравоохранения, экологической устойчивости и пр.

Источник изображения: Graphcore

Говорится, что с 2015 года SoftBank Group инвестировала в различные инициативы в Индии более $12 млрд. Создаваемая в Бангалоре площадка будет способствовать реализации комплексной стратегии SoftBank Group по трансформации в ведущего мирового поставщика ИИ-платформ. Напомним, японская корпорация участвует в масштабном проекте Stargate по развитию ИИ-инфраструктуры в США: предполагается, что суммарные затраты в рамках данной инициативы достигнут $500 млрд.

Между тем Graphcore заявила о намерении увеличить численность персонала. Ожидается, что в ближайшие два года количество сотрудников в британском представительстве вырастет примерно вдвое, достигнув 750 человек. Речь идёт о привлечении разработчиков чипов и ПО, а также специалистов в сфере ИИ. При этом два года назад состояние компании было не лучшим. Из-за проблем с финансами она закрыла офис в Китае, свернула операции в Норвегии, Японии и Южной Корее, а также сократила пятую часть штата.

Стартап Databricks, специализирующийся на создании решений в сфере аналитики данных и ИИ, и компания OpenAI объявили о заключении многолетнего соглашения о сотрудничестве. Партнёры помогут клиентам в развёртывании агентов на базе передовых ИИ-моделей.

В рамках соглашения модели OpenAI, включая GPT-5, будут тесно интегрированы со средой ИИ-разработки Databricks Agent Bricks. Заказчики получат возможность создавать готовые к использованию ИИ-приложения непосредственно на основе управляемых данных на платформе Databricks Data Intelligence.

Цель сотрудничества Databricks и OpenAI в том, чтобы предоставить организациям единую инфраструктуру для разработки, оценки и масштабирования ИИ-агентов — систем, способных выполнять задачи автономно, практически без участия человека. Это могут быть агенты рассуждений для поддержки принятия решений в той или иной сфере, анализа финансовых рисков, проверки контрактов и планирования логистики. В качестве других примеров названы агенты повышения производительности для поддержки пользователей, а также агенты-разработчики для отладки систем, модернизации устаревших приложений и создания готового к использованию программного кода.

Источник изображения: unsplash.com / Rolf van Root

Клиенты Databricks смогут запускать большие языковые модели (LLM) на основе собственных корпоративных данных, доступных через SQL-запросы или API, и безопасно развёртывать их в нужном масштабе с помощью встроенных средств управления и мониторинга. Сотрудничество также охватывает каталог Databricks Unity Catalog, который используется для управления данными и моделями ИИ. По заявлениям Databricks, он помогает отслеживать происхождение данных, контролировать доступ и обеспечивать соблюдение нормативных требований. В целом, партнёрство направлено на ускорение внедрения ИИ в корпоративном секторе.

Ожидается, что в рамках сотрудничества Databricks и OpenAI получат более $100 млн выручки. В марте нынешнего года Databricks заключила аналогичное соглашение с компанией Anthropic PBC (разработчик LLM семейства Claude), которая была основана в 2021 году выходцами из OpenAI.

«Группа Астра» сообщила о выпуске обновления платформы для разработки GitFlic. Новый релиз продукта получил индекс 4.5.0.

Ключевым улучшением GitFlic стала ликвидация разрыва между системами контроля версий и управления задачами благодаря интеграции программного комплекса с системами управления проектами — «Яндекс Трекером» и другими популярными трекерами. Теперь упоминание номера задания в коммите или запросе на слияние автоматически создаёт комментарий в связанной системе с деталями изменения. Интеграция поддерживает опции стандартных и расширенных примечаний, а также автоматически переводит статус задачи в финальный после выполнения обращения.

Источник изображения: gitflic.ru

GitFlic 4.5.0 обеспечивает сквозную прослеживаемость изменений: участники проекта могут отслеживать всю историю правок, связанных с конкретной задачей, без переключения между интерфейсами. Это повышает дисциплину ведения задач и упрощает аудит процессов разработки. Интеграции доступны для настройки во всех проектах на платформе.

«В современной бизнес-среде скорость и слаженность работы команды напрямую влияют на конкурентоспособность продукта. Разрыв между кодом и задачами — это потеря времени и источник ошибок. Интеграции GitFlic с такими отечественными инструментами, как, например, «Яндекс Трекер», устраняют эту пропасть, создавая единое рабочее пространство», — говорится в сообщении «Группы Астра».

NVIDIA анонсировала разработку эталонного дизайна дата-центров гигаваттного уровня с использованием технологии цифровых двойников. Эталонные проекты ИИ ЦОД будут доступны компаниям-партнёрам по всему миру. В разработке нового решения компании помогают Schneider Electric, Siemens, Vertiv, Cadence, emeraldai, E Tech Group, phaidra.ai, PTC и Vertech.

Для создания высокопроизводительной ИИ-инфраструктуры будет предложена технология цифровых двойников Omniverse Blueprint, позволяющая создавать высокопроизводительную и энергоэффективную ИИ-инфраструктуру. Технология позволяет заказчикам объединять все данные, связанные с созданием дата-центра, в единую универсальную модель, отражающую как можно больше деталей виртуального и физического строения объектов. Благодаря этому можно проектировать и моделировать оборудование с высокой энергетической и вычислительной плотностью.

Модели ИИ-фабрики можно подключить к более масштабным системам: энергосетям, системам водоснабжения и транспортным артериям, что требует координации и моделирования на протяжении всего жизненного цикла кампусов ЦОД. В модель включаются локальные генерирующие мощности, энергохранилища, технологии охлаждения и даже ИИ-агенты для управления работой ЦОД. В компании заявляют, что только одновременное проектирование инфраструктуры и технологического стека обеспечивает настоящую оптимизацию, при которой питание, охлаждение, ускорители и ПО рассматриваются как единое целое.

Источник изображения: NVIDIA

В марте 2024 года сообщалось, что NVIDIA и Siemens внедрят ИИ в промышленное проектирование и производство с помощью интеграции NVIDIA Omniverse Cloud API в платформу Xcelerator. Тогда же Schneider Electric и NVIDIA объявили о разработке эталонных проектов инфраструктур ИИ ЦОД. В рамках объявленного сотрудничества AVEVA, дочерняя компания Schneider Electric, должна была подключить свою платформу цифровых двойников к NVIDIA Omniverse, создав единую среду для виртуального моделирования и совместной работы.

В ходе отчёта о работе во II квартале 2025 года президент китайской Tencent Holdings Мартин Лау (Martin Lau) объявил, что компании не нужны дополнительные ИИ-ускорители. Их уже достаточно для обучения систем искусственного интеллекта и обновления готовых моделей, сообщает Datacenter Dynamics. Отвечая на вопрос о продолжающихся переговоров Китая и США об импорте ИИ-чипов в КНР и их влияния на Tencent, представитель компании ответил, что однозначного ответа о ситуации с импортом пока нет.

По словам Лау, правительства ведут активные дискуссии, а бизнес ждёт, чем всё закончится. Но пока у компании достаточно чипов для обучения и обновления моделей. Также имеется много вариантов покупки чипов для инференса. По словам Лау, новые ускорители для этой цели могут и не понадобиться — компания вносит многочисленные изменения в ПО, чтобы поднять эффективность инференса. В марте Tencent заявила, что сосредоточилась на повышении эффективности использования доступных ускорителей после триумфа DeepSeek.

США давно ограничили продажу ИИ-ускорителей китайским компаниям, и постоянно ужесточали политику. В августе 2025 года NVIDIA и AMD договорились платить США по 15 % от выручки от продаж ускорителей в Китай — в обмен на получение экспортных лицензий на «ослабленные» модели NVIDIA H20 и AMD MI308. Тем временем власти КНР настоятельно рекомендуют местным бизнесам отказаться от покупки американских чипов по соображениям безопасности.

Источник изображения: Donald Wu/unsplash.com

Впрочем, операционные капитальные затраты за II квартал составили ¥17,9 млрд ($2,49 млрд), увеличившись на 149 % в сравнении с аналогичным периодом 2024 года. Такой рост обусловлен в том числе и увеличением инвестиций в ИИ-ускорители и серверы для расширения возможностей компании в сфере искусственного интеллекта. Общие капитальные затраты — ¥19,1 млрд.

В 2024 году капитальные затраты Tencent составили $10,6 млрд, более чем втрое больше, чем годом ранее. В отчёте о доходах за IV квартал 2024 года компания заявила, что в 2025 году капитальные затраты составят только несколько десятков процентов от выручки. По словам Лау, годовые целевые показатели затрат пока не пересмотрены, но «амортизационные» отчисления на ИИ продолжают расти. В то же время компания продолжает пользоваться плодами вложений в искусственный интеллект.

Финансовые результаты Tencent, связанные с облачными сервисами, не раскрываются. Общая выручка компании за II квартал составила 184,5 млрд юаней ($25,7 млрд), увеличившись на 15 % год к году, валовая прибыль — 105 млрд юаней ($14,62 млрд), на 22 % выше год к году. В ходе конференции, посвящённой квартальным результатам, было отмечено, что рост «облачных» доходов ускорился в сравнении с предыдущими кварталами — выросли доходы от предоставления в аренду ускорителей и API-токенов.