Производитель ИИ-чипов Axelera AI из Эйндховена (Нидерланды) привлёк $250 млн в рамках раунда финансирования, который возглавил европейский венчурный фонд Innovation Industries. Наряду с имеющимися инвесторами в нём также приняли участие BlackRock и SiteGround Capital в качестве новых инвесторов. Это одна из крупнейших инвестиций на сегодняшний день в европейскую компанию по производству ИИ-чипов, отметило агентство Reuters.

Генеральный директор Фабрицио Дель Маффео (Fabrizio Del Maffeo) указал в своём заявлении, что компания использует привлечённые средства для расширения производства своего чипа Europa, запуск которого запланирован до июня, а также для дальнейшей разработки ПО, упрощающего использование чипов для клиентов.

Источник изображений: Axelera AI

У Axelera «большой портфель возможностей, требующих инвестиций, и этот портфель растет», — заявил Фабрицио Дель Маффео в интервью Bloomberg. По его словам, клиенты ищут более доступные вычислительные ресурсы, более высокую эффективность и способы сокращения расходов на дорогостоящую ИИ-инфраструктуру.

Дель Маффео сообщил, что инференс может осуществляться на децентрализованной архитектуре, которая потребляет меньше энергии. Большие потребности крупных ЦОД в энергии, необходимой для обеспечения вычислительных мощностей для обучения ИИ-моделей, подвергаются критике на фоне опасений по поводу перегрузки электросетей и резкого роста цен на электроэнергию для потребителей, отметил Bloomberg.

С момента основания в июле 2021 года Axelera AI привлекла более $450 млн в виде акционерного капитала, грантов и венчурного кредитования. В частности, в марте 2025 года Axelera получила грант в размере €61,6 млн ($66 млн) от EuroHPC JU в рамках проекта Digital Autonomy with RISC-V for Europe (DARE) по разработке передового чипа Titania для использования в так называемых ИИ-фабриках. Ожидается, что этот чип появится в 2027 году.

Компания отметила, что финансовый раунд прошёл в тот момент, когда она начала поставки своему 500-му глобальному клиенту в области физического и периферийного ИИ в таких отраслях, как оборона и общественная безопасность, промышленное производство, розничная торговля, агротехнологии, робототехника и безопасность. По словам Axelera AI, её клиентская база за последний год увеличилась более чем втрое.

SambaNova представила ИИ-ускорители пятого поколения SN50 на основе фирменных RDU (Reconfigurable Dataflow Unit), которые, по словам компании, «обеспечивает непревзойденное сочетание сверхнизкой задержки, высокой пропускной способности и энергоэффективной производительности для рабочих нагрузок ИИ-инференса, коренным образом меняя экономику генерации токенов». Кроме того, объявлено об инвестициях и сотрудничестве с Intel, которая передумала покупать SambaNova целиком.

Как отметил The Register, новый чип представляет собой значительное улучшение по сравнению с SN40L 2023 года. По данным компании, SN50 обеспечивает в 2,5 раза более высокую производительность при 16-бит вычислениях (1,6 Пфлопс) и в 5 раз более высокую производительность в режиме FP8 (3,2 Пфлопс). В основе SN50 лежит архитектура потоковой обработки данных (SambaNova DataFlow). Как и в предшественнике, в SN50 используется трёхуровневая иерархия памяти, которая сочетает в себе DDR5, HBM и SRAM, что позволяет платформам на основе новинки поддерживать ИИ-модели с 10 трлн параметров и длиной контекста до 10 млн токенов.

Источник изображений: SambaNova

Каждый RDU оснащен 432 Мбайт SRAM, 64 Гбайт HBM2E с пропускной способностью 1,8 Тбайт/с и от 256 Гбайт до 2 Тбайт памяти DDR5. Доступность HBM2E и конфигурируемый объём DDR5 позволят повысить привлекательность и доступность SN50 на фоне дефицита памяти. Каждый ускоритель получил интерконнект со скоростью 2,2 Тбайт/с (в каждую сторону) для связи с другими чипами через коммутируемую фабрику.

Как утверждает SambaNova, по сравнению с ускорителем NVIDIA B200, SN50 обеспечивает в 5 раз большую максимальную скорость генерации токенов на пользователя и более чем в 3 раза большую пропускную способность для агентного инференса, что было продемонстрировано на примере ряда моделей, таких как Meta✴ Llama 3.3 70B. Архитектура позволяет эффективно разгружать KV-кеш и переключаться между моделям в HBM и SRAM в режиме «горячей замены» за миллисекунды, что крайне важно для агентных рабочих нагрузок, часто переключающихся между несколькими ИИ-моделями.

Также в SN50 входные токены могут кешироваться в памяти, сокращая время предварительной обработки и время ожидания первого токена (TTFT) для запросов. Такое сочетание производительности, эффективности и масштабируемости обеспечивает преимущество в совокупной стоимости владения (TCO), по словам компании, не имеющее аналогов на рынке, для поставщиков сервисов инференса, использующих такие модели, как OpenAI GPT-OSS, с восьмикратной экономией по сравнению с NVIDIA B200. SN50 ориентирован и на такие приложения, как голосовые помощники на основе ИИ, требующие сверхнизкой задержки для работы в режиме реального времени. По заявлению компании, он сможет обеспечить работу тысяч одновременных сессий.

Также была представлена 20-кВт система SambaRack SN50, которая объединяет 16 чипов SN50. SambaRack могут масштабироваться до кластера из 256 ускорителей с пропускной способностью интерконнекта в несколько Тбайт/с, что сокращает время обработки запросов и поддерживает большие размеры пакетов. В результате можно развёртывать модели с более высокой пропускной способностью и быстродействием. Поставки SN50 клиентам начнутся во II половине 2026 года.

Раннее SambaNova сообщила о привлечении более $350 млн в рамках переподписанного раунда финансирования серии E, возглавляемого частной инвестиционной компанией Vista Equity Partners при партнёрстве с Cambium Capital. В нём также приняло «активное участие» инвестиционное подразделение Intel — Intel Capital, сообщил SiliconANGLE. Также SambaNova заявила о сотрудничестве с Intel в разработке новых высокопроизводительных и экономически эффективных систем для выполнения ИИ-задач. Цель — предоставить предприятиям альтернативу GPU, которые сегодня используются в большинстве рабочих нагрузок.

Intel инвестирует в стартап, чтобы ускорить развёртывание нового «облачного решения для ИИ» на базе существующей платформы SambaNova Cloud. Обновлённая платформа, оптимизированная для многомодальных LLM, получит процессоры Xeon, а также GPU, сетевые и иные решения Intel, в том числе в области СХД. Идёт ли речь о создании специализированных моделей Xeon, как это было в случае NVIDIA, не уточняется. В дальнейшем Intel и SambaNova планируют совместно продвигать и продавать новую платформу, используя существующие связи Intel с предприятиями и партнёрские каналы.

Партнёрство несёт выгоду обеим компаниям. SambaNova сможет воспользоваться глобальным охватом и производственной базой Intel для масштабирования своих ИИ-ускорителей, а Intel получит шанс наконец-то заявить о себе на ИИ-рынке. До сих пор Intel не могла конкурировать с NVIDIA и другими производителями чипов, такими как AMD, в ИИ-сфере. Чипы SN50 от SambaNova в сочетании с процессорами Intel Xeon потенциально могут изменить эту ситуацию.

Стоит отметить, что у Intel, которая сама чувствует себя не лучшим образом, есть довольно крупная сделка с NVIDIA. Компания также предлагает собственные GPU для инференса, пусть и значительно более простые в сравнении с SN50, и даже странные гибриды из ускорителей Habana Gaudi 3 и NVIDIA B200. Наконец, имеется и сделка с AWS по выпуску кастомных Xeon 6 и неких ИИ-ускорителей. Что касается старых «коллег» SambaNova в деле борьбы с NVIDIA, то Groq в итоге была поглощена последней, а Cerebras, наконец, подписала заметную сделку с действительно крупным игроком на рынке ИИ — OpenAI.

SoftBank Group (SBG) выступила во главе инвестиционного альянса, планирующего потратить $33,3 млрд на строительство в США газовой электростанции для поддержки ИИ-инфраструктуры. Инициатива — один из трёх проектов, запущенных в рамках американо-японского торгового соглашения, сообщает Digitimes. Помимо SoftBank, в число желающих вложить миллиарды долларов входят Toshiba, Hitachi и Mitsubishi Electric, а также Panasonic, Murata Manufacturing, TDK, Mizuho Bank и Goldman Sachs.

По данным американских и японских СМИ, Японское министерство экономики, торговли и промышленности (METI) на днях объявило, что первая волна инвестиций в рамках более широкого плана финансирования проектов в США на общую сумму $550 млрд, утверждена в качестве части продолжающихся переговоров по тарифам между двумя странами. Сама SoftBank стала крупным инвестором OpenAI, которая строит кампусы ИИ ЦОД Stargate. OpenAI в ответ инвестировала в SB Energy, «дочку» SoftBank.

Ключевым проектом альянса будет строительство гигантской электростанции на природном газе мощностью 9,2 ГВт в Огайо. Она станет крупнейшей в США, а по мощности она будет в девять раз больше, чем любая из ныне действующих американских электростанций на природном газе. Электростанция станет частью энергосистемы PJM Interconnection, обслуживающей около 20 % населения США. Впрочем, для самой PJM проект оказался сюрпризом, пусть и приятным — компании не хватает мощностей для питания ИИ ЦОД.

Источник изображения: Billy Joachim/unsplash.com

Один из топ-менеджеров компаний, участвующих в проекте, заявил, что точный объём инвестиций ещё не определён окончательно, но партнёры надеются, что проект можно будет использовать для расширения каналов сбыта японской продукции на фоне растущих инвестиций США в индустрию ЦОД. Дополнительно, в рамках общего плана японских инвестиций будет организовано строительство завода по выпуску искусственных алмазов за $600 млн в Джорджии и объект для экспорта сырой нефти в Мексиканском заливе стоимостью $2,1 млрд.

На днях сообщалось, что ЦОД используют всё больше экологически небезопасных газовых турбин. Впрочем, альтернативы немногим лучше. В Соединённых Штатах Министерство энергетики (DoE) продвигает «атомные кампусы» с ослабленными требованиями к ядерной безопасности, чтобы запитать ИИ ЦОД.

В 2025 году в России на закупку ИИ-серверов компании потратили около 60 млрд руб., без учёта аренды вычислительных мощностей, обслуживания и модернизации сообщил коммерческий директор YADRO (входит в «ИКС холдинг») Александр Бакулин на цифровом форуме «Инфраструктурные вызовы для развития ИИ в России» в рамках Недели российского бизнеса, о чём пишут «Ведомости».

Он добавил, что рынок находится «в стадии перелома» — за последние два года ИИ перестал быть «надстройкой» над IT-инфраструктурой, а стал менять правила проектирования вычислительных систем. Формируется новая инфраструктурная ниша, сравнимая с энергетикой и телекоммуникациями. Ключевые заказчики переходят от экспериментов к промышленной эксплуатации, начинают встраивать решение машинного обучения больших языковых моделей в свои бизнес-процессы и планы. И при этом на ИИ наблюдается большой спрос, сообщил Бакулин.

По словам Бакулина, мировой рынок ИИ-серверов, который во многом формируют облачные провайдеры и крупные технологические компании, оценивается в сотни миллиардов долларов, демонстрируя устойчивую высокую динамику. Как и на мировом рынке основной спрос в России формируют крупные компании, работающие с большими массивами данных и развивающие собственные языковые модели, например крупные игроки e-commerce, финтеха и интернет-сервисов.

Источник изображения: YADRO

Ранее «АТК консалтинг» сообщила, что закупки программных продуктов с ИИ в 2025 выросли год к году в 7,4 раза до 1,8 млрд руб. Как отметили тогда «Ведомости», рынок «железа» для ИИ в деньгах вырос значительно больше. В частности, это связано с подорожанием чипов памяти, на которую в современных серверах может приходиться до двух третей себестоимости.

В «Группе Астра» считают, что 60 млрд руб. на ИИ-серверы звучит реалистично, но важнее динамика. Так, совокупный российский рынок серверов и СХД в 2025 году в целом составил 280 млрд руб. против 155 млрд руб. в 2024-м, сообщали «Ведомости» со ссылкой на данные YADRO и Fplus. Наибольшая часть рынка — около 55–60 % от суммы — пришлась на госзакупки по 44-ФЗ и 223-ФЗ, уточнили тогда в YADRO. По оценкам «Группы Астра», к концу 2026 года госзакупки, связанные с ИИ, вырастут на 20–30 %, а год к году — вполовину.

Рынок действительно идёт к промышленной эксплуатации ИИ, считают в ЦКНТИ по направлению «Технологии хранения и анализа больших данных» МГУ, отметив, что банки, телеком, ретейл встраивают ИИ-модели в скоринг, поддержку, операционные процессы. До конца года рынок может вырасти за счёт дооснащения и повторных закупок, а год к году — на 25–40 %, если не будет жёстких ограничений по поставкам ускорителей и финансированию.

Согласно данным ресурса The Information, AMD предоставит гарантию по кредиту в размере $300 млн неооблаку Crusoe для покупки и развёртывания своих ИИ-чипов. Благодаря этому стартап получит кредит под 6 %, что гораздо ниже, чем было бы без поддержки AMD. Кредит для Crusoe, организованный Goldman Sachs, будет обеспечен чипами AMD и соответствующим оборудованием.

Сделка позволит Crusoe приобрести ИИ-чипы AMD, чтобы развернуть их в новом ЦОД в Огайо, строящемся канадским девелопером 5C, поддерживаемым Brookfield. По данным источников, AMD обязуется арендовать собственные чипы у Crusoe, если ей не удастся привлечь достаточное количество клиентов, особенно среди разработчиков ИИ. Генеральный директор Crusoe Чейз Лохмиллер (Chase Lochmiller) в прошлом году сообщил Reuters, что компания планирует приобрести чипы AMD на сумму $400 млн.

Эта сделка подчеркивает усиление конкуренции среди производителей полупроводников за поддержку развития инфраструктуры, ориентированной на ИИ, отметил ресурс MarketScreener. В данном случае AMD придерживается стратегии лидера ИИ-рынка компании NVIDIA, готовой предоставить заимствования для покупки своей продукции, арендовать собственные чипы, выступить в качестве гаранта партнёра в сделках аренды ЦОД, а также гарантировать выкуп вычислительных мощностей партнёра в случае, если те останутся невостребованными.

Источник изображения: Crusoe

NVIDIA также является ключевым инвестором Crusoe. Компания участвовала в раунде финансирования серии D компании Crusoe на сумму $600 млн в конце 2024 года, а затем в раунде серии E на сумму $1,375 млрд в октябре 2025 года, что увеличило оценку Crusoe до более чем $10 млрд. Несмотря на циклический характер заключаемых NVIDIA сделок, что вызывает опасения экспертов в растущем пузыре на ИИ-рынке, инвесторы пока сохраняют оптимизм. Акции NVIDIA выросли за 2025 год более чем на 34 %, а акции AMD за тот же период — на 76 %, пишет MSN.

В ИИ уже вложено больше денег, чем потребовалось для высадки людей на Луну, а в 2026 году расходы на технологию могут достигнуть $700 млрд, почти удвоившись год к году. В США политики и бизнес часто стремятся в этой сфере «победить Китай», однако такой подход предполагает общую цель двух стран и относительную «симметрию» при её достижении. На деле цели у стран на рынке ИИ весьма разные, сообщает IEEE Spectrum.

По словам Селины Сюй (Selina Xu), руководящей исследованиями и стратегическими инициативами, касающимися Китая и ИИ в офисе Эрика Шмидта (Eric Schmidt), бывшего главы Google, внимательное изучение развития ИИ в двух странах показывает, что они не стремятся в этой сфере к одним и тем же целям. Более того, они движутся совсем в разных направлениях. По мнению Сюй, США делают акцент на масштабирование, стремясь создать «общий искусственный интеллект» (AGI), тогда как для Китая важнее повышение экономических показателей и использование в реальном мире.

По словам Сюй, менталитет «гонки на выживание» способен только навредить — правительства и компании будут пренебрегать необходимыми мерами безопасности для достижения мнимого «первенства». Отчасти это уже наблюдается, например, в сфере энергетики, где администрация президента США продвигает «атомные кампусы» с ослабленными требованиями к безопасности АЭС. Сам Шмидт уже предупреждал об опасности стремления США к доминированию в области ИИ.

Источник изображения: Joss Broward / Unsplash

По мере развития систем машинного обучения в 2010-х гг., видные общественные деятели вроде Стивена Хокинга и Илона Маска уже предупреждали, что универсальный потенциал ИИ невозможно будет отделить от военного и экономического — повторяется модель конкуренции времён Холодной войны. По мнению некоторых экспертов, концепция такого «состязания» выгодна передовым лабораториям, инвесторам и СМИ, которым просто удобнее оперировать простыми метриками успеха вроде размера моделей, контрольных показателей и большей вычислительной мощности.

В парадигме «гонки вооружений» «общий искусственный интеллект» — и есть «финишная линия», победителем станет тот, кто первый её достигнет. Тем временем, как считают эксперты, нет никакой гарантии, что страна, создавшая AGI, станет именно победителем и её интересы восторжествуют, поскольку такой искусственный интеллект будет умнее людей и, следовательно, неуправляемым и непредсказуемым. Кроме того, Китай и США совсем-по разному подходят к реализации ИИ-проектов и экономические условия этих стран кардинально отличаются.

Источник изображения: Nicolas Hoizey / Unsplash

После десятилетий быстрого роста КНР столкнулась с экономическим спадом, поэтому страна стремится найти новый «двигатель экономики». Вместо того, чтобы вкладывать ресурсы в «спекулятивные» модели развития искусственного интеллекта, Поднебесная рассматривает ИИ как инструмент, позволяющий совершенствовать действующие отрасли, от здравоохранения до энергетики и сельского хозяйства, как инструмент, улучшающий жизнь обычных людей. Для этого ИИ внедряется в производство, логистику, энергетику, финансы и госуслуги.

Автопроизводители активно внедряют роботов на заводах с минимальным участием людей, по имеющейся статистике на 2024 год в КНР использовалось впятеро больше промышленных роботов, чем в США. Сельскохозяйственные модели помогают фермерам, в здравоохранении ИИ-инструменты помогают врачам ставить диагнозы и лечить пациентов и др. Даже очень маленькие предприятия изучают возможность использовать ИИ для повышения производительности.

Источник изображения: JESHOOTS.COM / Unsplash

В США ИИ-модели тоже внедряются в разные отрасли всё чаще, но основной акцент делается на сервис и обработку информации с применением больших языковых моделей (LLM). Они применяются для обработки неструктурированных данных и автоматизации коммуникаций. Например, банками используются помощники на основе LLM для помощи в управлении счетами пользователей и обработки их рутинных запросов, LLM помогают врачам извлекать ключевые данные из медицинских записей и клинической документации. По словам отраслевых экспертов, LLM больше подходят для экономики США, ориентированной на сферу услуг, чем для китайской индустриальной экономики.

Конечно, Китай и США конкурируют в некоторых областях, связанных с ИИ, в частности, касающихся разработки и производства полупроводников для обеспечения работы искусственного интеллекта. Также обе страны стремятся обрести контроль над цепочками поставок для обеспечения национальной безопасности. Китай, безусловно, стремится избавиться от зависимости от американских чипов.

Источник изображения: Rock Staar / Unsplash

Важной сферой для конкуренции является ИИ для военного применения, поскольку та или иная сторона может получить преимущества в плоскости отдельных военных технологий. При этом Китай всё ещё не подобрал «фаворита» для военного и промышленного сектора. После триумфального дебюта DeepSeek в 2025 году, главный получатель средств для разработки «общего искусственного интеллекта» так и не выбран, а вкладывать все средства в AGI страна, похоже, не планирует, поскольку это слишком рискованно.

На деле американские и китайские компании до сих пор сотрудничают, несмотря на постепенное «разделение» экономик двух стран. Фактически, по мнению Сюй, для создания безопасного и заслуживающего доверия ИИ было бы лучше, чтобы исследователи и политики США и КНР наладили диалог и достигли консенсуса относительно того, что запрещено, а потом конкурировали бы в этих рамках. В концепции «гонки вооружений» упускается из виду реальная ситуация на местах, обмен опытом между компаниями, обмен научными данными, переток талантов с одного рынка на другой и то, насколько тесно переплетены экосистемы двух стран в целом.

Многолетняя сделка между NVIDIA и OpenAI, в рамках которой производитель ИИ-ускорителей обязался инвестировать в разработчика ИИ-моделей $100 млрд, так и не была подписана. Вместо неё компании готовят более простую схему с инвестициями NVIDIA в акционерный капитал OpenAI в размере $30 млрд в обмен на её акции, сообщил ресурс The Financial Times.

По данным источников The Financial Times, переговоры по этому поводу находятся на завершающей стадии, решение может быть принято уже в эти выходные. Инвестиции NVIDIA в акционерный капитал OpenAI в размере $30 млрд являются частью более крупного раунда финансирования, который, как ожидается, позволит OpenAI привлечь более $100 млрд с оценкой её рыночной стоимости в $730 млрд, не считая новых средств, сообщили источники.

OpenAI реинвестирует большую часть нового капитала в оборудование NVIDIA, но компании откажутся от прежней сделки на $100 млрд, о которой было объявлено в сентябре, добавили источники. По словам источников, это финансирование поддержит создание новых вычислительных мощностей и, вероятно, со временем приведет к заключению новых сделок. Как отметил ресурс eWeek, на практике ничего не поменяется: OpenAI по-прежнему нуждается в огромных вычислительных мощностях, а NVIDIA по-прежнему находится в центре цепочки поставок оборудования, обеспечивающей работу современной экономики ИИ. Меняется лишь то, как формируются риски, сроки и обязательства.

Источник изображения: NVIDIA

Ранее руководители OpenAI и NVIDIA попытались развеять слухи об охлаждении отношений между их компаниями в связи с замораживанием сделки на $100 млрд. «Нам нравится работать с NVIDIA, и они производят лучшие в мире чипы для ИИ. Мы надеемся оставаться их ключевым клиентом очень долгое время», — заявил генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman). Следом глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил CNBC, что любые предположения о «спорах» — это «ерунда». «Нам нравится работать с OpenAI», — сказал он. Тем не менее, OpenAI подписала в начале года крупную сделку с Cerebras и уже начала использовать её царь-чипы. Кроме того, у OpenAI есть и сделка с AMD.

По словам источников The Financial Times, OpenAI также находится на заключительном этапе переговоров с SoftBank по поводу инвестиций около $30 млрд, и Amazon, которая может инвестировать до $50 млрд в рамках более широкого партнёрства, предполагающего использование ИИ-моделей GPT. Ожидается, что MGX, государственный инвестиционный фонд Абу-Даби в сфере технологий, и Microsoft также инвестируют крупные суммы, а руководители OpenAI на этой неделе встречаются с венчурными капиталистами и другими инвесторами по поводу дальнейших инвестиционных проектов, добавили источники.

Стартап Taalas, разрабатывающий чипы, специально оптимизированные для работы с конкретными ИИ-моделями, провел раунд финансирования на сумму в $169 млн. В число инвесторов вошли Quiet Capital и Fidelity, а также венчурный капиталист Пьер Ламонд (Pierre Lamond). Таким образом, на сегодняшний день компания получила на развитие в общей сложности более $200 млн.

Фирма Taalas вышла из крытого режима (stealth mode) в марте 2023 года. Стартап занимается созданием чипов, предназначенных для определённых LLM. Первым продуктом компании стало изделие, ориентированное на ИИ-модель Llama 3.1 8B. Утверждается, что этот процессор способен генерировать до 17 тыс. выходных токенов в секунду, что в 73 раза больше по сравнению с NVIDIA H200. При этом решение Taalas потребляет в 10 раз меньше энергии.

Источник изображения: Taalas

Оптимизация аппаратных ускорителей под конкретную ИИ-модуль повышает производительность и эффективность благодаря отказу от избыточных компонентов. Однако разработка таких узкоспециализированных изделий представляет собой сложный и дорогостоящий процесс. Компании Taalas удалось решить проблему, создав архитектуру, при которой для «тонкой» настройки требуется кастомизация только двух из более чем 100 слоев, из которых состоят её чипы. Кроме того, Taalas не использует в своих изделиях дорогостоящую память HBM. Это также упрощает конструкцию, позволяя упразднить компоненты, которые необходимы для обеспечения взаимодействия с HBM-модулями.

В настоящее время Taalas работает над чипом, предназначенным для запуска ИИ-модели Llama с 20 млрд параметров: выпуск этого решения намечен на лето нынешнего года. Затем появится более мощный чип, ориентированный на LLM высокого уровня.

К 2029 году затраты на облачные сервисы ИИ-стартапа Anthropic, согласно его собственным прогнозам, достигнут $80 млрд, сообщил ресурс The Information со ссылкой на свои источники. Расходы будут распределены между Google, Microsoft и Amazon.

Помимо оплаты аренды серверов для моделей Claude, Anthropic также делится с облачными провайдерами частью прибыли от продаж своих ИИ-сервисов на их платформах. The Information сообщил со ссылкой на данные стартапа, что в 2024 году эта сумма составила $1,3 млн, и, согласно «самым оптимистичным прогнозам» ресурса, в 2025 году она составила $360 млн, в 2026 году вырастет до $1,9 млрд, а в 2027 году — до $6,4 млрд.

Также, по словам источника, Anthropic отчисляет клиентам до 50 % своей валовой прибыли от продаж ИИ-решений на AWS, рассчитываемой на основе выручки за вычетом расходов на облачные ресурсы. Для сравнения, Google обычно получает от 20 % до 30 % чистой выручки после вычета затрат на инфраструктуру от перепродажи ПО своих партнёров.

Источник изображения: Anthropic

Как утверждает генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei), компания тратит меньше средств на вычислительные мощности ЦОД по сравнению с другими компаниями в сфере ИИ. Он отметил, что чрезмерные расходы могут быть «разорительными» в случае, когда выручка не гарантирована.

Anthropic давно пользуется услугами Google Cloud, и в октябре прошлого года заключила сделку, обеспечивающую ей доступ к облачным ресурсам провайдера мощностью более 1 ГВт с возможностью использования до 1 млн TPU от Google. С этим проектом может быть связана сделка Anthropic по поводу $50 млрд инвестиций в вычислительную инфраструктуру в США в сотрудничестве с Fluidstack. Кроме того, у Anthropic очень тесные отношения с AWS, которая много инвестировала в стартап и развернула для него один из крупнейших в мире ИИ-кластеров Project Rainier. Наконец, в прошлом году компания подписала крупное соглашение с Microsoft Azure.

На недавнем мероприятии India AI Impact Summit представители Microsoft объявили, что компания готовится инвестировать к концу десятилетия $50 млрд для того, чтобы обеспечить доступ к ИИ странам Глобального Юга.

Технологии искусственного интеллекта стремительно распространяются, но чрезвычайно неравномерно в мировом масштабе. В докладе Microsoft AI Diffusion Report утверждается, что в странах Глобального Севера ИИ используется вдвое активнее, чем на юге, и неравенство продолжает увеличиваться. Это сказывается не только на национальном и региональном экономическом росте, но и перспективах развития.

Более века неравный доступ к электроэнергии увеличивал экономический разрыв между Глобальным Севером и Югом. С ИИ может произойти аналогичная история. Потребности в новых технологиях требуют существенных инвестиций и больших усилий правительств, частного сектора и НКО. Выделенные Microsoft $50 млрд призваны поддержать новые возможности в странах Глобального Юга. Программа развития ИИ состоит из пяти элементов:

1. Строительство ИИ-инфраструктуры для внедрения ИИ;
2. Расширение возможностей с помощью новых технологий и компетенций для школ и НКО;
3. Укрепление мультиязычных и мультикультурных ИИ-возможностей;
4. Содействие локальным инновациям в области ИИ для решения задач местных сообществ;
5. Измерение степени внедрения ИИ для определения будущей политики и инвестиций в соответствующей сфере.

Источник изображения: Chastagner Thierry/unsplash.com

Инфраструктура жизненно необходима для распространения ИИ, говорит компания. ИИ требует энергии, каналов связи, вычислительных мощностей. Только в последнем финансовом году Microsoft инвестировала более $8 млрд в инфраструктуру ЦОД, обслуживающую Глобальный Юг, включая Индию, Мексику, страны Африки, Южной Америки, Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока. В первую очередь компания стремится расширить доступ в интернет 250 млн человек в макрорегионе. Microsoft заявила, что уже помогла получить доступ в интернет 117 млн человек в Африке.

Инвестиции в ИИ-инфраструктуру осуществляются с учётом необходимости обеспечения местного суверенитета, хотя не так давно компания объявила, что не может обеспечить суверенитет данных в Европе из-за особенностей американского законодательства. Microsoft заявила о создании суверенного управления в публичных облаках, частных суверенных предложениях и тесном сотрудничестве с национальными партнёрами на местах. Утверждается, что в эру ИИ вся информация остаётся в руках клиентов под их полным контролем, без передачи сторонним провайдерам.

При этом Глобальный Юг требует огромных инвестиций в инфраструктуру ЦОД, энергетику и связь, что крайне затруднительно без зарубежных инвестиций, в том числе со стороны техногигантов. В числе прочего для удовлетворения этих потребностей было сформировано партнёрство Trusted Tech Alliance, объединяющее 16 ведущих технологических компаний из 11 стран с четырёх континентов.

Источник изображения: Microsoft

Однако ЦОД и интернет-каналы — лишь часть необходимой инфраструктуры. Не меньшее значение имеет доступ к технологиям для школ, университетов и НКО и цифровым компетенциям. В предыдущем финансовом году Microsoft инвестировала в программы для государств Глобального Юга $2 млрд, включая гранты, пожертвования, льготы и обучающие программы. В 2025 году компания запустила инициативу Microsoft Elevate, призванную к 2028 году подготовить 20 млн дипломированных специалистов с востребованными ИИ-компетенциями. В Индии компания обучила уже 5,6 млн человек, а к 2030 году намерена довести это число до 20 млн. Компания подготовит 2 млн учителей из более 200 тыс. школ и вузов, а также оснастит 25 тыс. учебных учреждений ИИ-инфраструктурой.

Ещё одно направление — создание и доработка ИИ-моделей на местных языках, поскольку локальные решения пока что хуже, чем решения на английском языке. Microsoft поддержала инвестиции в инициативу LINGUA Africa (выделено $5,5 млн) по сбору языковых данных и развитие моделей для африканских языков. Дополнительно совершенствуется бенчмарк MLCommons AILuminate для индийских и азиатских языков для оценки безопасности ИИ вне англоязычной среды.

Источник изображения: Microsoft

Совместно с образовательными и коммерческими структурами из Индии, Японии, Кореи и Сингапура при участии Microsoft создаётся мультиязычная и мультимодальная подборка из 7 тыс. высококачественных промптов для хинди, тамильского, малайского, японского и корейского языков. Также Microsoft развивает метод Samiksha для учёта локальных языковых и культурных контекстов. Samiksha позволяет выявлять сбои, которые часто упускаются «англоцентричными» методами оценки.

В Африке компания совместно с NASA, властями и др. организациями будет применять ИИ к спутниковым данным для анализа продовольственной ситуации. Технология уже отработана в Индии. В рамках Project Gecko компания развивает ИИ-технологии совместно с сообществами в Восточной Африке и Южной Азии для поддержки с/х. В том числе речь идёт о семействе моделей для распознавания речи Paza, способных работать на мобильных устройствах с шестью кенийскими языками. Ведутся работы над многоязыковыми инструментами Copilot, Multimodal Critical Thinking (MMCT) Agent для анализа видео с учётом голоса и текста, адаптацией LLM к низкоресурсным языкам (в т.ч. чичева, инуктитут, маори) и т.д.

Источник изображения: Microsoft

Для ускоренного внедрения ИИ нужно понимать, где и как применяется ИИ, с каким недостатками приходится сталкиваться разработчикам, говорит Microsoft. На основе статистики публичных репозиториев GitHub и метрик Azure Foundry компания участвует в создании «рейтинга» Global AI Adoption Index Всемирного Банка.

Например, индийское сообщество из 24 млн разработчиков — второе по величине на GitHub и самое быстрорастущее среди 30 ведущих экономик. С 2020 года ежегодный прирост составляет более 26 %, в 2025 году он составил более 36 %. Индийские специалисты занимают второе место в мире по вкладу в open source, использованию GitHub Education, по вкладу в публичные ИИ-проекты и др.

Такие данные помогают точнее направлять инвестиции в инфраструктурные проекты, языковые технологии и на обучение. Поддержка подобных метрик помогает измерять достигнутый прогресс. Microsoft подчёркивает, что компания акцентирует внимание в вопросах внедрения ИИ на необходимости создания доступной инфраструктуры, надёжно работающих в реальном мире системах, а также технологиях, которые могут применяться с учётом местных условий. Для этого компания намерена работать с партнёрами, включая обмен данными для оценки прогресса.