Компания Rockchip, по сообщению ресурса CNX Software, представила в Китае ИИ-ускоритель RK182X, предназначенный для работы с большими языковыми моделями (LLM) и визуально-языковыми моделями (VLM) на периферии. Новинка ориентирована на совместное использование с другими SoC Rockchip.

Изделие получило многоядерную архитектуру RISC-V (точное количество ядер пока не раскрывается). В зависимости от модификации задействованы 2,5 или 5 Гбайт памяти DRAM со «сверхвысокой пропускной способностью» (ПСП тоже не раскрывается). Реализована поддержка интерфейсов PCIe 2.0, USB 3.0 и Ethernet.

По заявлениям Rockchip, ИИ-ускоритель RK182X способен обрабатывать LLM/VLM, насчитывающие до 7 млрд параметров. В частности, таким моделям требуется примерно 3,5 Гбайт памяти при использовании режимов INT4/FP4. Говорится о совместимости с фреймворками PyTorch, ONNX и TensorFlow, а также форматом HuggingFace GGUF (GPT-Generated Unified Format).

Источник изображений: CNX Software

ИИ-ускоритель спроектирован для применения в связке с такими процессорами Rockchip, как RK3576/RK3588 и другими, вероятно, включая решения RK3668 и RK3688, которые были также представлены вчера. Эти чипы содержат собственный интегрированный NPU-модуль с производительностью 6 TOPS или более для обработки ИИ-нагрузок.

Однако благодаря применению отдельного ускорителя ИИ-быстродействие на определённых задачах может быть повышено в 8–10 раз. Rockchip, в частности, обнародовала скоростные показатели RK182X для таких популярных моделей, как DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, Qwen2.5-1.5B и Qwen2.5-3B.

AMD объявила о планах возобновить поставки ускорителей Instinct MI308 в Китай, разработанных с учётом ограничений США специально для этой страны, после чего акции компании выросли почти на 7 %. «Министерство торговли США недавно сообщило нам, что заявки на получение лицензий на экспорт продукции MI308 в Китай будут переданы на рассмотрение», — сообщили в AMD изданию The Register. «Мы планируем возобновить поставки по мере одобрения лицензий. Мы приветствуем прогресс, достигнутый администрацией Трампа в продвижении торговых переговоров, и её приверженность лидерству США в области ИИ», — подчеркнули в компании.

Днём ранее стало известно, что власти США подтвердили готовность дать добро NVIDIA на возобновление отгрузок ускорителей H20 в Китай. Они тоже были созданы с учётом экспортных ограничений Министерства торговли США для этого рынка, но после очередного витка роста напряжённости между Вашингтоном и Пекином администрация США установила запрет на их поставку. Сейчас компания подаёт заявки на получение необходимых экспортных лицензий, которые гарантированно будут одобрены, после чего вновь начнёт поставки.

Источник изображения: AMD

По данным NVIDIA, из-за экспортных ограничений на поставки H20 в Китай, лишние расходы в I квартале 2026 финансового года составили $4,5 млрд. Также было недополучено $2,5 млрд выручки, хотя ранее ожидалось, что потери составят $5,5 млрд. В свою очередь, AMD сообщила в апреле, что из-за ограничений США её потери в 2024 финансовом году составят около $800 млн из-за складских расходов, закупочных обязательств и связанных с ними созданными резервами.

Послабления для NVIDIA были предоставлены после встречи на прошлой неделе основателя и гендиректора NVIDIA Дженсена Хуанга (Jensen Huang) с Дональдом Трампом и американскими политиками, в ходе которой ему удалось их убедить в отсутствии угрозы для США поставок этих чипов. Возобновление поставок ускорителей в Китай является отступлением от курса администрации, которая неоднократно утверждала, что ограничения на поставки чипов не подлежат обсуждению, сообщил Bloomberg.

Стартап Arago, занимающийся созданием фотонных чипов, по сообщению Datacenter Dynamics, провёл «посевной» раунд финансирования на сумму в $26 млн. Полученные средства компания намерена использовать для ускорения разработки и коммерциализации продуктов, а также для расширения штата.

Arago базируется в Париже (Франция). Стартап был основан в 2024 году Николасом Мюллером (Nicolas Muller), Элиоттом Сарреем (Eliott Sarrey) и Амбруазом Мюллером (Ambroise Muller). Компания создаёт фотонный ускоритель под названием JEF для ресурсоёмких нагрузок ИИ.

Arago заявляет, что в настоящее время развитие ИИ сдерживается возможностями современного оборудования на основе кремния. По мнению стартапа, повышение эффективности и производительности ИИ-систем подразумевает выход за рамки традиционных транзисторных технологий. Предполагается, что изделие JEF на основе фотоники поможет решить существующие проблемы, обеспечив значительное повышение быстродействия в расчёте на 1 Вт и $1 по сравнению с доступными на рынке решениями.

Источник изображения: Arago

В основу чипа положена проприетарная фотонная технология Arago, которая, по утверждениям самой компании, даёт возможность «обойти технические барьеры», традиционно ограничивавшие производительность фотонных процессоров. Стартап подчёркивает, что JEF способен обеспечить десятикратное снижение энергопотребления по сравнению с передовыми ИИ-ускорителями на базе GPU при сопоставимых производительности и стоимости. Говорится о полной совместимости с существующей экосистемой ИИ, вычислительной инфраструктурой и технологическими процессами производства микросхем.

Программный стек Arago Carlota может взаимодействовать с фреймворком PyTorch, позволяя разработчикам развёртывать и масштабировать модели ИИ без изменения имеющейся кодовой базы.

В раунде финансирования на $26 млн приняли участие Earlybird, Protagonist, Visionaries Tomorrow, Generative IQ и C4 Ventures, а также бывший вице-президент Apple Бертран Серле (Bertrand Serlet), главный управляющий Arm Кристоф Фрей (Christophe Frey) и соучредитель Hugging Face Томас Вольф (Thomas Wolf).

На сегодняшний день разработкой фотонных решений для ИИ-систем и дата-центров занимаются и многие другие компании. В их число входят DustPhotonics, Oriole Networks, Lightmatter, Celestial AI, Xscape Photonics, Ayar Labs и пр.

По словам Arm, с 2021 года количество заказчиков, использующих в дата-центрах Arm-чипы, выросло в 14 раз до 70 тыс. Под руководством генерального директора компании Рене Хааса (Rene Haas) разработчик полупроводниковых технологий расширяет бизнес работал над продвижением своих решений на рынке ПК и существенно нарастив продажи на рынке чипов для ЦОД, сообщает Reuters. По словам IDC, Arm-чипы постепенно захватывают рынок, но до доминирования на рынке ЦОД им ещё далеко.

Как и другие полупроводниковые компании, Arm немало выиграла от ИИ-бума — значительная доля роста в сегменте решений для ЦОД связана именно с ИИ. Компания заявила, что число стартапов, использующих Arm-архитектуру для чипов с 2021 года выросло в 12 раз. Это помогает компании, поскольку сегменты ПК и мобильных решений развиваются весьма медленно. Компания отказалась предоставить годовой финансовый прогноз при публикации последнего отчёта, сославшись на неопределенность на рынках.

Источник изображения: Arm

Ранее рынок ЦОД считался довольно сложным для проникновения на него Arm-технологий, но не так давно AWS, Google и Microsoft занялись разработкой собственных чипов для дата-центров на Arm-архитектуре. Amazon уже представила несколько поколений классических серверных CPU для дата-центров с 2018 года, а также варианты для ИИ-задач — с тех пор она добавила миллионы чипов на базе Arm для обслуживания своей облачной платформы. Пользователи некоторых сервисов могут даже не знать, что их задачи обрабатываются Arm-процессорами Amazon.

Для успеха компании, создающей полупроводниковые технологии, необходимо, чтоб их поддерживали разработчики приложений по всему миру. По данным Arm, компания с 2021 года добилась приблизительного удвоения числа приложений, работающих на Arm-процессорах — приблизительно до 9 млн. Количество разработчиков, работающих с вычислительной архитектурой Arm, увеличилось с 2021 года в 1,5 раза до 22 млн человек.

Разработчик ИИ-ускорителей SambaNova анонсировал решение SambaManaged на базе SN40L. Это первый в отрасли продукт, оптимизированный для инференса, внедрить который можно всего за 90 дней — намного быстрее, чем обычно требуется для систем такого уровня (18–24 мес.), говорит компания. Модульная платформа разработана специально для быстрого развёртывания и позволяет существующим дата-центрам почти немедленно организовать ИИ-инференс с минимальными модификациями инфраструктуры.

По мере того, как стремительно растёт спрос на ИИ-задачи, связанные именно с инференсом, традиционные дата-центры сталкиваются с новыми проблемами — на внедрение систем, оптимизированных для таких задач, требуется от полутора до двух лет, много энергии, а также дорогостоящие обновления оборудования. Решение SambaManaged позволяет устранить эти барьеры, быстро развернув прибыльные инференс-сервисы, используя уже имеющуюся силовую и сетевую инфраструктуру.

Источник изображений: SambaNova

SambaManged формируется из стоек SambaRack SN40L-16, каждая из которых включает 16 ускорителей (RDU в терминологии SambaNova) SN40L с BF16-производительностью 10,2 Тфлопс. Платформа оснащена двумя 64-ядерными хост-процессорами, 2 Тбайт DDR4, четырьмя загрузочными 960-Гбайт SSD (RAID1 + два hot-spare) и шестью 7,6-Тбайт NVMe SSD в RAID10 для данных. Энергопотребление составляет всего 7–14,5 кВт (типовое 10 кВт). Стойка весит 485 кг. Рабочая температура — от +15 до +30 °C. Фактически это переименованная платформа DataScale SN40L, только теперь разработчик не говорит о возможности обучения моделей.

Как подчёркивают в SambaNova, дата-центры сталкиваются с проблемами энергоснабжения и охлаждения, недостатком компетенций и др. на фоне роста спроса на ИИ. Система SambaManaged обеспечивает высокую ИИ-производительность при низком энергопотреблении и минимальных изменениях инфраструктуры. Преимуществами для ЦОД и облачных провайдеров называются рекордная производительность на каждый затраченный Вт, позволяющая снизить совокупную стоимость владения (TCO) и быстрее вернуть инвестиции.

Систему можно внедрить всего за 90 дней. При этом обеспечивается невероятно быстрый инференс с ведущими open source моделями, что позволяет избежать привязки к конкретному вендору и гарантирует совместимость с будущими технологиями. Модульный дизайн позволяет быстро строить даже большие инференс-системы, включая т.н. Token Factory мощностью до 1 МВт (100 стоек). Систему можно масштабировать по мере изменения бизнес-потребностей. Можно выбрать полностью управляемое решение или взять на себя часть контроля за операциями.

SambaManaged уже внедряется крупной публичной компанией в США, потребляющей немало энергии. Платформа обеспечивает максимальную пропускную способность для моделей вроде DeepSeek и ей подобных, помогая клиентам увеличивать доход от инференса и оптимизировать энергоэффективность (PUE).

В SambaNova заявляют, что SambaManaged меняет правила игры для организаций, желающих ускорить реализацию ИИ-проектов без ущерба скорости, масштабу или эффективности. Везде, где есть доступ к Сети и электроэнергии, можно обеспечить необходимую инфраструктуру в рекордные сроки.

В конце июня 2025 года сообщалось, что SambaNova делает ставку на инференс и партнёрство с облачными провайдерами и госзаказчиками из США. Groq, ещё один поставщик решений для инференса, первым сменил бизнес-подход, отказавшись от продажи ускорителей в пользу формирования целых ИИ ЦОД. Cerebras совместно с партнёрами также создаёт крупные ИИ-суперкомпьютеры и кластеры.

Стартап Esperanto, специализирующийся на разработке серверных ускорителей на базе архитектуры RISC-V, сворачивает свою деятельность, сообщил ресурс EE Times. В настоящее время компания, которую уже покинуло большинство сотрудников, ищет покупателя на свои технологии или заинтересованных в лицензировании её разработок. Компания известна созданием тысячеядерного ИИ-ускорителя ET-SoC-1.

Генеральный директор Esperanto Арт Свифт (Art Swift) сообщил EE Times о закрытии дочерних предприятий в Европе — у неё была значительная инженерная команда в Испании и ещё одна небольшая в Сербии. В штаб-квартире Esperanto в Маунтин-Вью (Калифорния) численность персонала сократилась на 90 %. Свифт и еще несколько инженеров остались, чтобы продать или лицензировать разработки компании и содействовать любой потенциальной передаче технологий.

По словам Свифта, компания подверглась атаке со стороны богатых конкурентов, которые предлагали зарплату «в два, три, даже в четыре раза выше», чем могла предложить небольшая Esperanto. «Они фактически уничтожили наши команды — очень жаль, но мы не смогли конкурировать с ними», — говорит Свифт, отмечая, что уже несколько компаний проявило интерес к приобретению технологии или её лицензированию на неисключительной основе. Он добавил, что у Esperanto был крупный клиент, которому есть что предложить, что добавляет оптимизма. Ранее компания, судя по всему, пыталась предложить свои чипы Meta✴.

Источник изображения: Esperanto Technologies

Интерес рынка к RISC-V для чипов ЦОД остаётся высоким, особенно в Европе, где инвестирует в новую экосистему чипов на основе RISC-V. Вместе с тем именно ключевое преимущество разработок Esperanto — энергоэффективность — оказалось труднореализуемым, говорит гендиректор: «При неограниченном бюджете на электроэнергию энергоэффективность на самом деле не имеет значения».

Esperanto готовила к выпуску чиплет второго поколения, который должен был поступить в производство на мощностях Samsung по 4-нм техроцессу в 2026 году. Чиплет предложил бы до 16 Тфлопс в FP64-вычислениях или до 256 Тфлопс в FP8-расчётах при потреблении 15–60 Вт. В один чип можно объединить до восьми чиплетов. Третье поколение технологии удвоило бы вычислительную мощность чиплетов. «Компании действительно были заинтересованы в получении этой технологии, так что посмотрим», — говорит Свифт.

В прошлом году Esperanto договорилась с корпорацией NEC о сотрудничестве в области НРС с целью создания программных и аппаратных решений следующего поколения с архитектурой RISC-V. Также сообщалось о разработке чипа ET-SoC-2 для НРС и ИИ-задач. На пике развития штат Esperanto составлял 140 человек. По словам Свифта, 95 % бывших сотрудников стартапа уже нашли новую работу.

В аналогичной ситуации оказалась Codasip, объявившая о готовности продать свои активы, поскольку обострение конкуренции на рынке RISC-V и отсутствие достаточного запаса средств ограничивают возможности небольших компаний, которые зачастую не могут конкурировать с IT-гигантами. ИИ-стартап Untether AI тоже провалил тест на выживание, объявив о закрытии бизнеса после того, как AMD переманила ряд его ведущих специалистов.

Стартап Speedata, занимающийся разработкой специализированных чипов для ускорения аналитики данных, провёл раунд финансирования Series B, в ходе которого на развитие получено $44 млн. В общей сложности на сегодняшний день компания привлекла $114 млн.

Speedata разработала аналитический сопроцессор (Analytics Processing Unit, APU) под названием Callisto. Утверждается, что в случае рабочих нагрузок Apache Spark это изделие способно обеспечить 100-кратный прирост производительности по сравнению с CPU. Если сравнивать с GPU, то разработчик обещает сокращение капитальных затрат на 91 %, экономию пространства на 94 % и уменьшение потребления электроэнергии на 86 %.

Особенность Callisto — использование относительно новой архитектуры CGRA, в разработке которой принимали участие основатели Speedata. Подобно программируемым пользователем вентильным матрицам (FPGA) решения с архитектурой GCRA можно настроить на выполнение определённых задач с максимальной эффективностью. При этом в случае Callisto устранены ограничения с обработкой логики ветвления, с которыми могут сталкиваться GPU, говорит компания. Кроме того, Callisto содержит ряд других оптимизаций для повышения производительности при аналитике данных.

Источник изображения: Speedata

Чип Callisto является основой серверного ускорителя C200. Это решение выполнено в виде карты расширения с интерфейсом PCIe 5.0 х16. Новинка обеспечивает ускорение операций, связанных с аналитикой данных на аппаратном уровне, снижая нагрузку на CPU. Speedata обещает «революционное соотношение цены и производительности», а также возможность обработки огромных массивов информации в рекордно короткие сроки. В систему типоразмера 2U могут быть установлены две карты C200.

В качестве примера возможностей новинки компания Speedata приводит обработку некой рабочей нагрузки в фармацевтической области. С использованием APU задача была выполнена за 19 минут по сравнению с 90 часами при применении неспециализированного процессора. Таким образом, обеспечено ускорение в 280 раз.

В раунде финансирования Series B приняли участие Walden Catalyst Ventures, 83North, Koch Disruptive Technologies, Pitango First и Viola Ventures, а также ряд стратегических инвесторов, в число которых вошли генеральный директор Intel Лип-Бу Тан (Lip-Bu Tan) и соучредитель Mellanox Technologies Эяль Вальдман (Eyal Waldman). Деньги будут направлены на дальнейшее развитие технологии.

ИИ-чипы нового поколения не просто будут быстрее — они станут потреблять беспрецедентно много энергии и потребуют кардинально изменить инфраструктуру ЦОД. По данным учёных, к 2035 году энергопотребление ИИ-ускорителей может вырасти до порядка 15 кВт, из-за чего окажется под вопросом способность инфраструктуры современных ЦОД обслуживать их, сообщает Network World.

Исследователи лаборатории TeraByte Interconnection and Package Laboratory (TeraLab), подведомственной Корейскому институту передовых технологий (KAIST), подсчитали, что переход к HBM4 состоится в 2026 году, а к 2038 году появится уже HBM8. Каждый этап развития обеспечит повышение производительности, но вместе с ней вырастут и требования к питанию и охлаждению. В лаборатории полагают, что мощность только одного GPU вырастет с 800 Вт до 1200 Вт к 2035 году. В сочетании с 32 стеками HBM, каждый из которых будет потреблять 180 Вт, общая мощность может увеличиться до 15 360 Вт (в таблице ниже дан расчёт для стеков HBM8, а не HBM7 — прим. ред.).

Ожидается, что отдельные модули HBM8 обеспечат ёмкость до 240 Гбайт и пропускную способность памяти до 64 Тбайт/с. В рамках ускорителя можно суммарно получить порядка 5–6 Тбайт HBM с ПСП до 1 Пбайт/с. Это приведёт к изменению конструкции самого ускорителя. Ключевым элементом становятся стеки HBM — процессоры, контроллеры и ускорители будут интегрированы в единую подложку с HBM-модулями. Возможен переход к 3D-упаковке с использованием двусторонних интерпозеров-подложек или даже нескольких интерпозеров на разных «этажах» кристаллов.

Источник изображений: KAIST

Кроме того, для ускорителей придётся разработать и новые системы охлаждения. К уже традиционным прямому жидкостному охлаждению (DLC) и погружным СЖО, вероятно, придётся добавить системы теплоотвода, интегрированные непосредственно в корпуса чипов. Также будут использоваться «жидкостные сквозные соединения» (F-TSVs) для отвода тепла из многослойных чипов, «бесстыковые» соединения Cu–Cu, термодатчики в кристаллах и интеллектуальные системы управления, позволяющие чипам адаптироваться к температурным изменениям.

На уровне ЦОД изменится и контур охлаждения, и температурное зонирование всего объекта. В KAIST подчёркивают, что высокую плотность размещения мощностей объекты в большинстве регионов попросту не смогут поддерживать. Пока гиперскейлеры резервируют гигаватты на десятилетия вперёд, региональным коммунальным службам потребуется 7–15 лет на модернизацию ЛЭП. А где-то этого может и не произойти. Так, в Дублине (Ирландия) по-прежнему действует мораторий на строительство новых ЦОД, во Франкфурте-на-Майне похожий запрет действует до 2030 года, а в Сингапуре сегодня доступно всего лишь 7,2 МВт.

Как считают эксперты, электричество превратилось из одной из статей расходов в определяющий фактор — от его доступности будет зависеть сама возможность реализации ИИ-проектов. На электричество приходится 40-60 % операционных расходов в современной инфраструктуре ИИ, облачной и локальной. Как отмечают в TechInsights, один 15-кВт ускоритель при круглосуточной работе может «съедать» энергии на $20 тыс./год, и это без учёта стоимости охлаждения.

Компании уже вынуждены пересматривать стратегии развёртывания инфраструктуры, учитывая соответствие регуляторным требованиям, региональные тарифы на электроэнергию и др. Гиперскейлеры получают дополнительное преимущество благодаря более низкому PUE, доступу к возобновляемой энергии и оптимизированным схемам закупки энергии. В новой реальности производительность измеряется не только в долларах или флопсах, но и киловаттах.

Более того, меняется география рынка ЦОД. Богатые энергией регионы вроде США, Скандинавии или стран Персидского залива привлекают всё больше инвестиций для строительства дата-центров, а регионы со слабыми энергосистемами рискуют превратиться в «ИИ-пустыни», в которых масштабировать мощности невозможно.

Строителям ИИ-инфраструктуры теперь придётся уделять очень много внимания вопросам энергетики: расходами на электричество, наличие источников энергии, прозрачностью выбросов, близостью ЦОД к электросетям и др. Буквально на днях американский регулятор NERC, отвечающий за надзор за электросетями и сопутствующей инфраструктурой в США, заявил, что подключение к сетям ЦОД в настоящее время весьма рискованно из-за непредсказуемости ЦОД.

Облачная платформа Amazon Web Services (AWS), по сообщению ресурса CNBC, готовит обновлённую модификацию своего серверного процессора Graviton4, а также ускоритель Trainium следующего поколения, предназначенный для ресурсоёмких приложений ИИ.

Оригинальная версия Graviton4 дебютировала в конце 2023 года. Изделие, разработанное подразделением Annapurna Labs в составе AWS, содержит 96 ядер Neoverse V2 Demeter с 2 Мбайт кеша L2 в расчёте на ядро. Используются 12 каналов памяти DDR5-5600. В общей сложности чип насчитывает 73 млрд транзисторов и изготавливается по 4-нм техпроцессу TSMC.

По имеющейся информации, у инстансов на базе обновлённой версии Graviton4 пропускная способность сетевой подсистемы увеличится в 12 раз — с нынешних 50 Гбит/с до 600 Гбит/с. Прочие технические характеристики готовящегося изделия не раскрываются, но известно, что информацию о сроках его доступности AWS раскроет до конца текущего месяца.

Источник изображения: AWS

Сообщается также, что ускоритель Trainium следующего поколения выйдет до конца текущего года. Нынешнее решение Trainium2, основанное на ядрах NeuronCore-V3, было представлено в ноябре 2023-го. Его производительность достигает 1,29 Пфлопс в режиме FP8. Утверждается, что быстродействие Trainium3 увеличится в два раза, то есть будет составлять до 2,58 Пфлопс (FP8).

Ранее появлялась информация, что энергопотребление Trainium3 может достигать 1000 Вт. Теперь говорится, что в плане энергетической эффективности ИИ-ускоритель нового поколения на 50 % превзойдёт предшественника. Возможно, имеется в виду быстродействие в расчёте на 1 Вт затрачиваемой энергии.

Поскольку провайдеры облачных сервисов, ИИ-стартапы и суверенные субъекты масштабируют свои ЦОД, Marvell видит растущий спрос не только на основное вычислительное оборудование, включая пользовательские CPU, GPU и ускорители, но и на широкий спектр вспомогательных полупроводниковых элементов, включая контроллеры сетевых интерфейсов, чипы управления питанием, устройства расширения памяти и т.д., пишет Converge Digest.

В ходе мероприятия для инвесторов AI Investor Day 2025 гендиректор Мэтт Мерфи (Matt Murphy) обрисовал растущую роль компании в поддержке ИИ-инфраструктуры, отметив два ключевых события, формирующих рынок: рост числа новых разработчиков ИИ-инфраструктуры за пределами традиционных четырёх ведущих гиперскейлеров и быстрое появление компонентов XPU Attach как важной новой категории кастомных полупроводников. Мерфи отметил, что эти тенденции способствуют формированию гораздо более крупного и разнообразного общего целевого рынка, чем прогнозировалось ранее.

Источник изображений: Marvell

Мерфи рассказал, как резко выросли глобальные капитальные затраты на ЦОД, обусловленные ростом гиперскейлеров и развитием суверенного ИИ. Ведущие американские гиперскейлеры — AWS, Microsoft, Google и Meta✴ — увеличили совокупные капитальные затраты со $150 млрд в 2023 году до более чем $300 млрд в 2025 году. По прогнозам, на глобальном уровне к 2028 году затраты превысят уже $1 трлн. Marvell считает, что значительная часть этих расходов будет направлена на кастомные полупроводниковые платформы.

Marvell пересмотрела прогноз общего целевого рынка (TAM) в сторону увеличения до $94 млрд к 2028 году, что на 25 % больше её оценки в прошлом году. Эта сумма включает:

• $40 млрд — сегмент кастомных XPU (ускорители, CPU, GPU, DPU), среднегодовой темп роста — 47 %
• $15 млрд — сегмент кастомных XPU Attach (сетевые карты, силовые ИС, сопроцессоры безопасности, экспандеры памяти), среднегодовой темп роста — 90 %
• Остальная часть охватывает коммутацию, интерконнект и хранение — сегменты, в которых Marvell тоже работает.

Мерфи подчеркнул, что XPU Attach — прорывная категория, отметив, что «вычислительные ИИ-платформы больше не определяются одним чипом. Это сложные системы с бурным ростом числа сокетов — каждый из которых представляет собой новую возможность [для компании]».

«В прошлом году у нас было три кастомных вычислительных чипа и TAM на $75 млрд. В этом году у нас 18 сокетов, TAM на $94 млрд и растущий поток из более чем 50 проектов. Рынок ИИ-инфраструктуры быстро развивается, и Marvell находится прямо в его центре», — подытожил Мерфи.

Marvell на сегодняшний день обеспечила разработку 18 кастомных чипов:

• 5 XPU с ведущими американскими гиперскейлерами
• 13 XPU Attach (включая производственные и проектные обязательства)
• 6 (2 XPU + 4 Attach) с новыми игроками рынка ИИ-инфраструктуры, такими как xAI и Tesla.

Marvell сопровождает более 50 активных кастомных полупроводниковых проектов — сочетание XPU и Attach — с более чем 10 клиентами. Среди них облачные гиперскейлеры, новые ИИ-стартапы и национальные ИИ-инициативы. По оценкам компании, эти проекты принесут $75 млрд потенциального дохода за весь срок их реализации, и это без учёта 18 уже готовых проектов.

Мерфи подчеркнул, что на этом рынке больше не доминирует несколько «мегасокетов». «Ещё в 2023 году на один сокет приходилось 75 % TAM. К 2028 году ни один сокет не будет превышать 10–15 %. Это огромная диверсификация — и она отлично подходит для нас», — сообщил глава Marvell.