Некоммерческая организация Open Compute Project Foundation (OCP), специализирующаяся на создании открытых спецификаций оборудования для ЦОД, сообщила о том, что для её инициативы Open Systems for AI собственные разработки предоставят NVIDIA и Meta✴.

Проект Open Systems for AI был анонсирован в январе 2024 года при участии Intel, Microsoft, Google, Meta✴, NVIDIA, AMD, Arm, Ampere, Samsung, Seagate, SuperMicro, Dell и Broadcom. Цель инициативы заключается в разработке открытых стандартов для кластеров ИИ и дата-центров, в которых размещаются такие системы. Предполагается, что Open Systems for AI поможет повысить эффективность и устойчивость ИИ-платформ, а также обеспечит возможность формирования цепочек поставок оборудования от нескольких производителей.

В рамках инициативы NVIDIA предоставит OCP спецификации элементы электромеханической конструкции суперускорителей GB200 NVL72, включая архитектуры стойки и жидкостного охлаждения, механические части вычислительного и коммутационного лотков.

Источник изображения: NVIDIA

Кроме того, NVIDIA расширит поддержку стандартов OCP в своей сетевой инфраструктуре Spectrum-X. Речь идёт об обеспечении совместимости со стандартами OCP Switch Abstraction Interface (SAI) и Software for Open Networking in the Cloud (SONiC). Это позволит клиентам использовать адаптивную маршрутизацию Spectrum-X и управление перегрузками на основе телеметрии для повышения производительности Ethernet-соединений в составе масштабируемой инфраструктуры ИИ. Адаптеры ConnectX-8 SuperNIC с поддержкой OCP 3.0 появятся в 2025 году.

В свою очередь, Meta✴ передаст проекту Open Systems for AI свою архитектуру Catalina AI Rack, которая специально предназначена для создания ИИ-систем высокой плотности с поддержкой GB200. Это, как ожидается, позволит организации OCP «внедрять инновации, необходимые для создания более устойчивой экосистемы ИИ».

По словам аналитика Минг-Чи Куо (Ming-Chi Kuo), Microsoft резко нарастила закупки суперускорителей NVIDIA GB200 NVL. Заказы на IV квартал текущего года выросли в три-четыре раза, а общий объём заказов Microsoft выше, чем у других облачных провайдеров. Поставщики ключевых компонентов для новых ИИ-платформ Microsoft начнут их массовое производство и отгрузку в IV квартале, что укрепит цепочку поставок компании. При этом компоненты будут отгружаться в независимости от того, смогут ли сборщики готовых платформ вовремя удовлетворить запросы Microsoft.

Предполагается, что до конца года будет поставлено 150–200 тыс. чипов Blackwell, а в I квартале 2025 года поставки вырастут до 500–550 тыс. ед. И Microsoft готова закупать их. В дополнение к первоначальным заказам GB200 NVL36 (в основном для тестирования) Microsoft намерена получить кастомизированные суперускорители GB200 NVL72 до начала массового производства референсного варианта DGX GB200 NVL72 от самой NVIDIA (середина II квартала 2025 года). Заказы Microsoft на IV квартал выросли с изначальных 300–500 стоек (в основном NVL36) до примерно 1400–1500 стоек (около 70 % NVL72). Последующие заказы Microsoft будут сосредоточены преимущественно на NVL72.

Источник изображения: X/@satyanadella

Согласно опросам двух крупнейших сборщиков GB200 NVL, Foxconn и Quanta, заказы Microsoft в настоящее время, по-видимому, превышают общий объём заказов от других облачных провайдеров. Так, Amazon рассчитывает до конца года получить всего 300–400 стоек GB200 NVL36, а Meta✴ и вовсе ориентируется на платы Ariel, имеющие по одному чипу B200 и Grace, а не пару B200, как у «классических» плат Bianca. NVIDIA, по словам Минг-Чи Куо, решила отказаться от выпуска двухстоечной конфигурации GB200 NVL36×2.

При этом NVIDIA, судя по всему, не удалось убедить Microsoft закупать полностью готовые NVL-стойки. На днях редмондский гигант показал свою реализацию суперускорителя GB200 NVL с огромным теплообменником. Первыми эти системы получат дата-центры Microsoft, расположенные в более холодном климате, например, на севере США, в Канаде, в Финляндии и т. д. Это позволит избежать проблем из-за недостатка времени на оптимизацию систем охлаждения ЦОД.

Google показала собственный вариант суперускорителя NVIDIA Blackwell GB200 NVL для своей облачной ИИ-платформы, передаёт Datacenter Dynamics. Решение Google отличается от вариантов Meta✴ и Microsoft, представленных ранее. Тем не менее, это показывает высокий интерес к новой ИИ-платформе NVIDIA со стороны гиперскейлеров. Google заявила о тесном сотрудничестве с NVIDIA для формирования «устойчивой вычислительной инфраструктуры будущего».

Источник изображения: Google

Подробнее о новой платформе будут рассказано на одной из будущих конференций Google. Пока что, увы, даже не до конца ясна конфигурация суперускорителя в исполнении Google. На фото видно сразу две стойки. Одна содержит неназванное количество ускорителей GB200, а вторая комплектуется оборудованием Google, в том числе блоками питания, коммутаторами и модулями охлаждения. Хотя NVIDIA рекомендует использовать в качестве интерконнекта InfiniBand в своих ИИ-платформах, некоторые эксперты считают, что Google пользуется собственными инфраструктурными наработками на базе Ethernet. Так, компания уже применяет оптические коммутаторы (OCS) собственной разработки в ИИ-кластерах с фирменными ускорителями TPU.

Вариант Microsoft также состоит из двух стоек. Во второй смонтирован огромный теплообменник, который, вероятно, обслуживает не одну стойку с ускорителями, а сразу несколько. Известно, что ранее между Microsoft и NVIDIA были разногласия по поводу компоновки платформ для GB200. Наконец, вариант Meta✴ наиболее близок к оригинальной версии NVIDIA GB200 NVL72. При этом NVIDIA открыла её спецификации в рамках OCP. Ранее компания отказалась от выпуска «компромиссных» суперускорителей GB200 NVL36×2, которые сами по себе занимают две стойки.

Вчера компания AMD анонсировала серверные процессоры EPYC 9005 (Turin) и ускорители Instinct MI325X. Если верить AMD, новинки устанавливают новые эталоны производительности в своих сферах применения.

О процессорах речь пойдёт в отдельном материале, а сейчас попробуем разобраться с Instinct MI325X — чем же именно он отличается от представленного ранее MI300X, архитектура которого в своё время была разобрана достаточно подробно.

Сама AMD позиционирует MI325X в качестве наследника MI300X, способного конкурировать с NVIDIA H200 и, возможно, даже с B200. В сравнении с тем, что было опубликовано ранее, характеристики новинки несколько изменились. В частности, новый ускоритель получил 256 Гбайт памяти HBM3e, а не 288 Гбайт, как было обещано ранее.

Источник здесь и далее: AMD via WCCFTech

На приведённых слайдах с изображением кристалла MI325X отчетливо видно, что количество сборок HBM по-прежнему равно восьми, однако вместо ожидаемых сборок ёмкостью 36 Гбайт использованы менее ёмкие «стопки» на 32 Гбайт. Это не позволяет говорить о 50 % приросте по объёму, только о 33 %. Но и это немало! Пропускная способность подросла с 5,3 до 6 Тбайт/с.

Последнее может быть объяснено повышением тактовой частоты, но из-за тесной интеграции HBM3e с остальными частями ускорителя должна была вырасти и производительность. Тем не менее, AMD приводит же цифры, что и для MI300X —1,3 Пфлопс в режиме FP16 и 2,6 Пфлопс в режиме FP8. По сути, улучшены только характеристики подсистемы памяти.

Архитектурно MI325X полностью подобен предшественнику, за исключением блока HBM. Он по-прежнему базируется на CDNA 3, имеет такое же количество транзисторов (153 млрд) и производится с использованием тех же техпроцессов, 5 нм для блоков XCD и 6 нм для IOD. Но теплопакет превышает 750 Вт, в то время как у MI300X данный параметр не достигал столь высокого значения.

Ускорители подобного класса невозможно представить вне программной экосистемы. В настоящий момент AMD приводит данные о превосходстве MI325X над NVIDIA H200, варьирующемся в районе 20-40 % (в зависимости от нагрузки). Конечно, отчасти это заслуга памяти, но основной прирост заключается в оптимизации программной среды ROCm. По словам AMD, в задачах обучения и инференса производительность в версии 6.2 была увеличена более чем вдвое.

Для сравнения, в первых тестах MI300X в MLPerf Inference 4.1 отстал от NVIDIA H200 примерно на 50 %. Однако для полноты картины следует дождаться результатов тестов, проведённых сторонними источниками. Кроме того, H200 уже не самый совершенный ускоритель NVIDIA — в следующем году MI325X предстоит столкнуться с B200 на базе архитектуры Blackwell.

Ускорители Instinct MI325X будут доступны в I квартале 2025 года, но уже сейчас ясно, что усложнить жизнь своему главному конкуренту AMD в состоянии: так, вся обработка Llama 405B, используемой Meta✴, легла на плечи именно на MI300X. Активно используются решения AMD и в ЦОД Microsoft Azure.

Что касается следующего поколения ускорителей AMD Instinct MI355X, то оно намечено на II половину 2025 года. Оно получит обновлённую архитектуру CDNA 4, о которой пока нет никаких сведений, кроме упоминания о поддержке режимов FP6 и FP4. Вычислительные тайлы будут переведены на 3-нм техпроцесс, а их количество, как ожидается, возрастёт с 8 до 10. Тем не менее, роста тепловыделения избежать не удастся: заявлен теплопакет до 1000 Вт.

В Instinict MI355X получит дальнейшее развитие и подсистема памяти. Объём набортной HBM3e всё-таки достигнет 288 Гбайт, а пропускная способность вырастет с 6 до 8 Тбайт/с. Для связки из восьми MI355X AMD заявляет производительность в 18,5 Пфлопс в режиме FP16, что позволяет говорить о 2,31 Пфлопс для единственного ускорителя — то есть о примерно 80 % прироста в сравнении с MI325X.

Делать какие-либо далеко идущие выводы о решениях на базе CDNA 4 рано: вероятнее всего, даже лаборатории AMD ещё не располагают финальной версией MI355X, а кроме того, как уже понятно, огромную роль играет постоянно изменяющаяся и совершенствуемая программная среда, которая ко II половине 2025 года может претерпеть существенные изменения.

А вот гибридным решениям AMD планирует положить конец: преемника для Instinct MI300A, сочетающего в себе архитектуры CDNA 3 и Zen 4 не запланировано. Похоже, рынок для таких решений оказался слишком мал.

Компания AMD представила ряд новых решений, включая серверные процессоры серии EPYC 9005 (Turin) и ускорители Instinct MI325X, которые, по словам компании, устанавливают новый стандарт производительности для ЦОД.

Процессоры AMD EPYC 5-го поколения под кодовым названием Turin производятся с использованием техпроцесса 3 нм и 4 нм TSMC. Они предлагают тактовую частоту до 5,0 ГГц и от 8 до 192 ядер. AMD сообщила, что новая серия обеспечивает прирост показателя IPC на 17 % по сравнению с EPYC Genoa для корпоративных и облачных рабочих нагрузок и до 37 % в ИИ- и HPC-задачах по сравнению с Zen 4.

Серия AMD EPYC 9005 включает 64-ядерный AMD EPYC 9575F, специально разработанный для ИИ-платформ на базе ускорителей, которым требуются максимальные возможности CPU. Турбочастота может достигать 5 ГГц, тогда как решение конкурента ограничено 3,8 ГГц — он до 28 % быстрее обрабатывает и передаёт данные ускорителям, что важно для требовательных рабочих нагрузок ИИ.

Источник изображений: AMD

В серии AMD EPYC 9005 доступны две версии чипов: 128-ядерная версия с классическими ядрами Zen5 и 192-ядерная версия с Zen5c. Оба варианта EPYC 9005 используют сокет SP5 и совместимы с некоторыми существующими платформами для Genoa (Zen4). Новинки поддерживают 12-канальную память DDR5-6400, а также предлагают полноценные обработку инструкций AVX-512 (целиком 512 бит за раз).

Как сообщает компания, флагманский процессор серии EPYC 9965 имеет 192 ядра Zen5c и тактовую частоту до 3,7 ГГц. Серверы на базе процессоров AMD EPYC 9965 обеспечивают по сравнению с серверами на базе процессоров Intel Xeon Platinum 8592+ (Emerald Rapids):

• До 4 раз более быстрое время получения результатов в бизнес-приложениях, таких как перекодирование видео;
• До 3,9 раза более быстрое время получения результатов в научных и HPC-приложениях;
• До 1,6 раза более высокую производительность на ядро в виртуализированной инфраструктуре.

Также сообщается, что в сравнении с конкурентом 192-ядерный процессор EPYC 9965 обеспечивает до 3,7 раза большую производительность на end-to-end рабочих нагрузках ИИ, таких как TPCx-AI, которые имеют решающее значение для эффективного подхода к генеративному ИИ.

Что касается AMD Instinct MI325X, то новый ускоритель, построенный на архитектуре AMD CDNA 3, имеет 256 Гбайт памяти HBM3e с пропускной способностью 6,0 Тбайт/с, что соответственно в 1,8 и 1,3 раза больше, чем у NVIDIA H200. Ускоритель обеспечивает 2,6 Пфлопс производительности в режиме FP8, 1,3 Пфлопс производительности в режиме FP16.

Как утверждает AMD, по сравнению с H200 новый ускоритель в 1,3 раза быстрее в задачах инференса ИИ-модели Mistral 7B (FP16), в 1,2 раза — Llama 3.1 70B (FP8), в 1,4 раза — Mixtral 8x7B (FP16). Ускорители AMD Instinct MI325X будут доступны с I квартала 2025 года.

AMD также анонсировала следующее поколение ускорителей серии AMD Instinct MI350 на основе архитектуры AMD CDNA 4, разработанные для обеспечения 35-кратного улучшения производительности инференса по сравнению с ускорителями на базе AMD CDNA 3. Серия AMD Instinct MI350 получит до 288 Гбайт памяти HBM3e на ускоритель и поддержку форматов FP6/FP4. Новинка будет доступна во II половине 2025 года.

Корпорация Microsoft опубликовала в социальной сети Х фото новой ИИ-системы на базе ускорителей NVIDIA GB200 для облачной платформы Azure. Вычислительная стойка запечатлена рядом с блоком распределения охлаждающей жидкости (CDU), который является частью СЖО.

Как отмечает ресурс ServeTheHome, вычислительная стойка содержит восемь узлов на основе GB200 с архитектурой Blackwell, а также ряд других компонентов. Точная конфигурация системы не раскрывается.

На фотографии видно, что CDU-блок, расположенный по правую сторону от вычислительной стойки, имеет вдвое большую ширину. Он содержит крупноразмерный теплообменник жидкость — воздух, по сути, представляющий собой аналог автомобильного радиатора. Можно видеть насосы, элементы подсистемы питания, а также средства мониторинга.

Наблюдатели отмечают, что обычно теплообменники шириной в две стойки предназначены для нескольких вычислительных стоек. Поэтому не исключено, что запечатленные на снимке изделия являются частью более крупной системы, где показанный CDU-блок будет отвечать за охлаждение сразу нескольких вычислительных стоек с ускорителями NVIDIA GB200.

Источник изображения: Microsoft

Напомним, ранее у Microsoft и NVIDIA возникли разногласия по поводу использования решений B200. NVIDIA настаивает на том, чтобы клиенты приобретали эти изделия в составе полноценных серверных стоек, тогда как Microsoft хочет использовать вариант стоек OCP с целью унификации инфраструктуры своих многочисленных дата-центров. Недавно также стало известно, что NVIDIA отказалась от выпуска двухстоечных суперускорителей GB200 NVL36×2 в пользу одностоечных вариантов NVL72 и NVL36. Причём Microsoft отдала предпочтение именно NVL72: корпорация начнёт получать эти системы в декабре.

Компания Foxconn построит в Мексике крупнейший в мире завод по упаковке суперчипов GB200 компании NVIDIA — ключевого продукта нового семейства Blackwell. По данным Reuters, Foxconn стал одним из главных выгодоприобретателей от бума ИИ, поскольку компания уже собирает серверы для систем искусственного интеллекта.

По словам представителя Foxconn, речь действительно идёт о крупнейшем заводе по упаковке GB200 на планете. В мексиканском правительстве сообщили, что завод построят в городе Гвадалахара.

В августе NVIDIA сообщала о начале поставок образцов чипов Blackwell партнёрам и клиентам, в период до января она рассчитывает уже заработать на новейших полупроводниках несколько миллиардов долларов. В Foxconn уверены, что сотрудничество компании с NVIDIA имеет важнейшее значение, поскольку спрос на новую платформу «ужасно огромный».

Источник изображения: Sergio Rodríguez/unsplash.com

Foxconn уже активно развивает производство в Мексике и инвестировала более $500 млн в штате Чиуауа. В компании утверждают, что цепочка поставок компании уже готова к ИИ-революции и производственные возможности включают выпуск передовых систем жидкостного охлаждения и теплоотвода, необходимых для оснащения серверов с GB200.

Утверждается, что в текущем квартале компания обеспечила сильные показатели. В минувшую субботу Foxconn отчиталась о рекордной выручке в III квартале — на фоне сильного спроса на ИИ-серверы.

Ещё одним приоритетом Foxconn являются амбициозные планы диверсификации бизнеса. В компании не желают, чтобы она ассоциировалась исключительно со сборкой электроники для Apple и надеются использовать технологические наработки для контрактного производства других продуктов, в т.ч. электромобилей и даже собственных машин под брендом Foxconn.

Также известно, что на днях Foxconn и NVIDIA объявили о совместном строительстве самого быстрого ИИ-суперкомпьютера на Тайване с использованием платформы GB200 NVL72.

Компания Intel борется за выживание на рынке ИИ-решений и в конце сентября официально представила свой новейший ускоритель — 5-нм Gaudi 3. Однако по данным аналитического агентства TrendForce, IT-гигант сократил планы поставок соответствующих чипов более чем на 30 % в 2025 году. Это может повлиять на бизнес-партнёров компании из цепочки поставок на Тайване.

Агентство ссылается на отчёт Economic Daily News. В нём указывается, что новые меры могут быть связаны с изменением внутренней политики Intel и спроса, что побудило компанию сократить заказы на Тайване. После снижения объёмов выпуска место IT-гиганта на фабриках TSMC займут другие клиенты. То же касается и ASE, а также её дочерней SPIL, оказывающих Intel услуги по упаковке и тестированию микросхем.

Для Alchip, проектирующей специализированные ASIC для Intel Gaudi 2 и Gaudi 3, ситуация может оказаться более сложной. Unimicron, которая считается главным поставщиком подложек для чипов Intel, тоже довольно сильно зависит от объёмов заказов последней. Но в Unimicron сохраняют оптимизм, поскольку рассчитывают, что во II половине 2024 года спрос на ИИ-ускорители и оптические модули вырастет.

Источник изображения: Intel

Отраслевые источники сообщают, что изначально в 2025 году планировалось отгрузить 300–350 тыс. ускорителей Gaudi 3, но теперь речь идёт лишь о 200–250 тыс. По имеющимся данным, после покупки израильского производителя Habana Labs в 2019 году, Intel, вероятно, весьма прохладно относится к идее совместной разработки ИИ-ускорителей нового поколения со сторонними компаниями. Более того, она ускоренно сворачивает выпуск Gaudi 2.

Новость об изменениях структуры производства компании отнюдь не первая в 2024 году. В мае сообщалось, что Intel отказалась от ускорителей Ponte Vecchio в пользу Gaudi и Falcon Shores. Позже появились предположения о том, что создание Falcon Shores будет свёрнуто в рамках плана по выводу компании из кризиса, но Intel поспешила развеять сомнения, сообщив, что эту серию ускорителей всё же выпустят. Вероятно и то, что в них интегрируют элементы Gaudi.

Qualcomm, по сообщению Phoronix, планирует выпустить ускорители Cloud AI 80 (AIC080) для ИИ-задач. Информация о них появилась на сайте самого разработчика, а также в драйверах Linux. Речь идёт об «урезанных» версиях изделий Cloud AI 100, уже доступных на рынке.

Базовая версия Cloud AI 100 Standard выполнена в виде HHHL-карты (68,9 × 169,5 мм) с интерфейсом PCIe 4.0 х8 и пассивным охлаждением. Объём памяти LPDDR4x-2133 с пропускной способностью 137 Гбайт/с составляет 16 Гбайт. Есть также 126 Мбайт памяти SRAM. TDP равен 75 Вт. Заявленное быстродействие достигает 350 TOPS на операциях INT8 и 175 Тфлопс при вычислениях FP16. От них в своё время отказалась Meta✴, сославшись на сырость программной экосистемы и предпочтя разработать собственные ИИ-ускорители MTIA.

Источник изображений: Qualcomm

Кроме того, существует решение Cloud AI 100 Ultra в виде карты FH3/4L (111,2 × 237,9 мм). Для обмена данными служит интерфейс PCIe 4.0 х16; значение TDP равно 150 Вт. В оснащение входят 128 Гбайт памяти LPDDR4x, пропускная способность которой достигает 548 Гбайт/с. Объём памяти SRAM — 576 Мбайт. INT8-производительность составляет до 870 TOPS, FP16 — до 288 Тфлопс.

Сообщается, что к выпуску готовятся «урезанные» ускорители Cloud AI 80 Standard и Cloud AI 80 Ultra. Их характеристики в точности соответствуют таковым у Cloud AI 100 Standard и Cloud AI 100 Ultra. Отличия заключаются исключительно в пониженном быстродействии. Так, у Cloud AI 80 Standard производительность INT8 находится на уровне 190 TOPS, FP16 — 86 Тфлопс. У Cloud AI 80 Ultra значения равны 618 TOPS и 222 Тфлопс.

Нужно отметить, что в старшее семейство также входит модель Cloud AI 100 Pro в формате карты HHHL с интерфейсом PCIe 4.0 х8 и TDP 75 Вт. Она несёт на борту 32 Гбайт памяти LPDDR4x (137 Гбайт/с) и 144 Мбайт памяти SRAM. Производительность INT8 составляет до 400 TOPS, FP16 — до 200 Тфлопс. Появится ли подобная модификация в серии Cloud AI 80, пока не ясно.

В ближайшее время ЦОД Ближнего Востока могут получить доступ к передовым американским ИИ-ускорителям. Правда, как сообщает Network World, компании смогут закупать современную продукцию только при соблюдении строгих мер безопасности и после серьёзных проверок.

Министерство торговли США анонсировало новую политику, в соответствии с которой предусмотрено смягчение ограничений на экспорт передовых ИИ-чипов на рынки Ближнего Востока и Центральной Азии. Это может облегчить бизнес американским компаниям, занимающимся их выпуском и разработкой. ЦОД из этих регионов смогут подавать заявки на получение особого статуса, без просьб об индивидуальных экспортных лицензиях.

Ранее экспортёры получали специальные индивидуальные лицензии у американских регуляторов для поставки в «страны, вызывающие озабоченность». Теперь в рамках программы «Проверенный конечный пользователь» (Validated End User, VEU) можно будет получать ИИ-чипы, например, NVIDIA на общих основаниях — американским компаниям не понадобится лицензия на экспорт. Предполагается, что обновление программы VEU снизит лицензионное бремя на отрасль, а ЦОД смогут заранее выполнять строгие требования регуляторов.

Источник изображения: Nick Fewings/unsplash.com

Проблемы с поставками начались после того, как в октябре 2023 года США ограничили отгрузки передовых чипов на Ближний Восток и в Центральную Азию, опасаясь «неправомерного» использования новых продуктов — основной угрозой назывался риск перепродажи продукции в Китай через третьи страны. В рамках программы VEU американские технологии будут защищены от подобных «злоупотреблений», рассчитывает министерство. Вероятно, решение американских властей связано с давлением со стороны американских компаний, нуждающихся в расширении рынков сбыта.

Впрочем, операторам ЦОД придётся следовать ряду жёстких правил для получения технологий. Китайские структуры довольно изобретательны — не так давно выяснилось, что они покупают доступ к подсанкционному оборудованию даже в облаках на территории самих США. Также одной из главных проблем называется возможность попадания ИИ-технологий в руки Пекина через сторонние компании Ближнего Востока. Например, пристальное внимание в своё время привлекла компания G42 (ныне Core42) из ОАЭ. Хотя она отказалась от сотрудничества с бизнесом из КНР и выразила готовность соблюдать ограничения США, сделка с Microsoft на сумму $1,5 млрд вызвала озабоченность американских конгрессменов. Хотя новое правило решает ряд проблем экспортёров и импортёров, для компаний вроде G42 процедура вряд ли будет слишком простой.

В рамках программы VEU дата-центры, подавшие заявку на получение соответствующего статуса, должны будут пройти строгую проверку, с оценкой клиентской базы, бизнес-активности, соблюдения протоколов кибербезопасности и контроля доступа. Получившие «добро» организации всё равно должны будут вести строгую отчётность и будут подвергаться проверкам на местах, участие в которых станут принимать должностные лица из США. Также правительства стран-импортёров должны будут предоставить гарантии безопасного и надлежащего использования технологий.

По данным Министерства торговли Соединённых Штатов, каждое разрешение для защиты интересов национальной безопасности США имеет ограниченное действие, кроме того, в нём определены типы и объёмы технологий, к которым могут получить доступ VEU-партнёры. Сейчас Соединённые Штаты пытаются найти оптимальный баланс между контролем экспорта технологий и необходимостью инноваций как в стране, так и за её пределами. Это позволит отчасти умиротворить американский бизнес, в то же время сохраняя контроль использования передовых технологий за рубежом. А для стран Ближнего Востока развитие ИИ-технологий и цифровая трансформация стали одними из главных возможностей по диверсификации экономики.