VK Tech представила платформу VK AI Space, позволяющую разрабатывать и запускать кастомных ИИ-агентов. Основой платформы стали большие языковые модели (LLM), в том числе — собственные разработки группы VK, обученные на российских данных. Кроме того, использованы популярные модели open source, а также ML-модели, предназначенные для работы систем компьютерного зрения, распознавания аудио и др.

Подчёркивается, что интеграция с корпоративным ПО VK Tech позволяет быстро включать новые ИИ-сценарии в рабочую среду сотрудников компаний-клиентов, например — создавать ИИ-боты в VK WorkSpace. Платформа имеет набор уже готовых ИИ-агентов под распространённые задачи: для подготовки документов и создания протоколов встреч, перевода материалов, составления кратких резюме представленных данных, поиска по корпоративным базам знаний. Платформу протестировали на реальных внутренних ИИ-проектах VK.

Особенностью платформы является возможность VK AI Space создавать изолированный контур для каждого ИИ-агента, что позволяет клиентам выбирать заранее, к каким системам агент получит доступ и что именно ему разрешено делать. После получения задачи агент самостоятельно планирует этапы её выполнения, работает с доступными инструментами и адаптируется к новым данным. Даже если принятое решение будет ошибочным, ИИ-агент не сможет выйти за пределы сферы своей ответственности и нанести ущерб смежным системам. При этом можно в любое время проверить шаги агента и наличие ошибок.

Источник изображения: Campaign Creators/unsplash.com

Изолированные контуры VK Tech позволят сокращать время от пилотного проекта до начала реальной эксплуатации, что даст возможность масштабировать применение ИИ в организациях экономически эффективно, говорит компания. Помимо возможности развернуть VK AI Space на собственных мощностях клиента, предусмотрена работа платформы в облаке VK Cloud. Кроме того, предусмотрено предоставление готового программно-аппаратного комплекса по подписке.

Британский ИИ-стартап Lumai анонсировал семейство серверов для инференса Lumai Iris с использованием оптических вычислений, предназначенное для исполнения в реальном времени больших языковых моделей (LLM) с миллиардами параметров. Семейство Lumai Iris включает серверы Nova, Aura и Tetra. Lumai Iris Nova уже доступен для оценки гиперскейлерами, неооблачными платформами, предприятиями и исследовательскими институтами.

Lumai заявил, что использование Lumai Iris позволяет ускорить выполнение задач инференса, используя свет вместо кремниевой обработки. Оптическая вычислительная система Lumai обеспечивает более быстрый инференс, более высокую эффективность выполнения и до 90 % меньшее энергопотребление по сравнению с традиционными архитектурами, при этом являясь более экологичными по сравнению с традиционными системами на базе GPU. Впрочем, технические детали оптических ИИ-ускорителей пока не раскрыты.

Источник изображений: Lumai

Компания отметила, что спрос на вычисления для ИИ смещается от обучения моделей к крупномасштабному инференсу, когда модели используются в реальных приложениях. По мере роста объёмов вычислительных задач ЦОД сталкиваются с жёсткими ограничениями по энергопотреблению и масштабируемости, с которыми традиционные кремниевые архитектуры с трудом справляются. Компания заявила, что семейство Iris призвано решить проблемы с энергопотреблением и стоимостью ИИ-инфраструктуры за счёт повышения производительности на киловатт.

Традиционные кремниевые архитектуры сталкиваются с фундаментальными физическими ограничениями в масштабируемости, энергопотреблении и тепловой эффективности. Каждое новое поколение кремниевых чипов предлагает небольшие улучшения, но при этом требует значительно больше энергии и средств для масштабирования. «По мере перехода отрасли в эру инференса мы одновременно пересекаем порог посткремниевой эры, — сказал Сяньсинь Го (Xianxin Guo), генеральный директор и соучредитель Lumai. — Переходя от электронно-фотонной вычислительной парадигмы к фотонной, Lumai может обеспечить увеличение производительности на порядок при значительной экономии энергии».

Lumai отметила, что оптические вычисления позволяют значительно повысить эффективность выполнения обработки ИИ-нагрузок. Технология оптических вычислений Lumai, разработанная на основе исследований в Оксфордском университете, использует свет в трёхмерном среде, тогда как обычные чипы «живут» в 2D. Благодаря использованию массового пространственного параллелизма, миллионы операций выполняются одновременно, обеспечивая низкую стоимость и высокую пропускную способность токенов при выполнении ресурсоёмких вычислительных задач.

Технология Lumai также показала свою эффективность на этапе предварительного заполнения дезагрегированных архитектур инференса, обрабатывая токены с максимальной эффективностью и масштабированием. Iris Nova выполняет инференс в реальном времени моделей Llama 8B и 70B с помощью гибридного процессора. Его гибридная архитектура сочетает цифровую обработку для управления системой и ПО с оптическим тензорным движком для основных математических операций. Такой подход обеспечивает бесшовную интеграцию серверов в ЦОД.

В ходе ежегодного мероприятия SUSECON европейский разработчик открытых программных продуктов SUSE посвятил немало внимания вопросам обеспечения цифрового суверенитета. При этом мажоритарный акционер SUSE рассматривает возможность продажи компании американцам за $6 млрд, сообщает The Register.

В марте шведская EQT, в 2018 году купившая SUSE за $2,5 млрд, поручила Arma Partners изучить варианты продажи компании. Хотя конкретных соглашений пока нет, даже слухи о сделке могут нанести ущерб SUSE, позиционирующей себя одним из лидеров в области обретения европейского цифрового суверенитета.

По словам SUSE — компания европейская по природе: она зарегистрирована в Европе, в Европе же находится её ключевой бизнес. Даже если компания перейдёт американскому акционеру, она всё равно останется «европейской компанией с акционерами в Америке». Отмечается, что работа бизнеса соответствует европейскому законодательству. Кроме того, представитель SUSE подчеркнул, что пока речь идёт лишь о домыслах.

С приходом новой администрации США в январе 2025 года идея обретения Европой цифрового суверенитета от США получила второе дыхание. Продажа SUSE американцам может значительно усложнить ситуацию, поскольку закон US CLOUD Act обязывает американские корпорации передавать властям при необходимости данные клиентов, хранящихся на серверах в любой точке мира. В своё время Microsoft уже признавала, что не имеет возможности обеспечить полный суверенитет данным.

Источник изображения: SUSE

По словам руководителя направления Sovereign Solutions Андреаса Принса (Andreas Prins), компания европейская, но имеет клиентов во всех частях света, и это очень важно. Он отметил разницу в подходах к бизнесу в США и Европе. По его словам, американские клиенты больше сосредоточены на безопасности непосредственно данных — вопросах владения ими и управления доступа к ним. Европейцы якобы, напротив, уделяют больше внимания собственно отношению с контрагентами: контрактам, вопросам юрисдикции и тому. Хотя компания акцентирует внимание на своём европейском происхождении на фоне растущего спроса на суверенные цифровые решения, её руководство констатирует, что предпочло бы пореже сталкиваться с требованиями регуляторов.

По данным проведённого SUSE опроса среди 309 руководителей IT-бизнесов из разных стран, включая США и Японию, 98 % участников считают приоритетным обеспечение цифрового суверенитета. Однако на практике они часто руководствуются только требованиями клиентов или давлением со стороны регулирующих органов, а «лишние» средства скорее будут потрачены на ИИ. При этом порядка 70 % респондентов считают гиперскейлеров частью решений. Компании стремятся решать критически важные задачи «на местах», хотя в SUSE спешат подчеркнуть, что массового исхода из облаков не предвидится.

Особое внимание уделяется аппаратной безопасности. У Европы достаточно много собственных программных решений. Но создание полностью суверенной аппаратной базы возможно лишь в отдалённой перспективе. В SUSE отметили рост интереса к открытым архитектурам чипов, но подчеркнули, что основные риски всё-таки связаны с ПО. С учётом этого SUSE сделала ставку на open source и сертификацию для максимальной совместимости с наибольшим набором стандартов, что позволяет снизить зависимость от оборудования отдельных вендоров. На днях компания объявила о запуске платформы SUSE AI Factory with NVIDIA, разработанной специально для решения строгих глобальных задач обеспечения цифрового суверенитета.

Финская компания Verda намерена предложить клиентам новые решения в сфере ИИ и доступ к новейшему процессору AGI, разработанный компанией Arm. По словам Arm, Verda является самым быстрорастущим поставщиком неооблачных решений в Европе. В настоящее время компания работает над развёртыванием Arm AGI в комбинации с решениями NVIDIA GB300 и, в перспективе — с NVIDIA Vera Rubin.

Предполагается, что взаимодействие с NVIDIA обеспечит совместную работу стоек разных типов и поколений в одном дата-центре. Сотрудничество с техногигантом позволяет добиться большей согласованности ПО и серверов и дать ИИ-агентам возможность автономно распределять рабочие нагрузки. Подробности о масштабах развёртывания и сроках доступности процессоров будут объявлены позже.

Источник изображения: Verda

Verda сообщает, что управляет ИИ-облаком, работающим на возобновляемой энергии и созданном для команд, занимающимся машинным обучением (ML). Сочетание Arm AGI с NVIDIA GB300 и готовящимися к выпуску VR200 обеспечит клиентам эффективноcть, необходимую для агентного ИИ. Фактически Arm AGI создан специально для современных систем агентного ИИ и будет выполнять роль «координатора», работая вместе с ускорителями и управляя потоками данных и взаимодействием компонентов в больших ИИ-системах. Чип создан в по 3-нм техпроцессу TSMC и включает 136 ядер.

Verda, ранее известная как DataCrunch, основана в 2020 году и сегодня имеет дата-центры в Финляндии, работающие на 100 % возобновляемой энергии. Также она управляет ЦОД в Исландии и намерена построить ЦОД в Латвии.

Стартап Majestic Labs анонсировал сервер нового типа Prometheus, призванный решить проблему «стены памяти» в современных ИИ-системах, оперирующих моделями с огромным количеством параметров. Утверждается, что Prometheus может обеспечить производительность, сопоставимую с несколькими стойками традиционных серверов, одновременно снижая энергопотребление и общую стоимость владения.

Компания Majestic Labs вышла из скрытого режима (Stealth) в ноябре прошлого года. Стартап отмечает, что в современных ИИ-системах наблюдается разрыв между объёмом и производительностью памяти и вычислительными возможностями ускорителей. Majestic Labs предлагает решить проблему путём внедрения новой архитектуры, предполагающей разделение памяти и вычислительных ресурсов. Речь идёт об использовании специализированных ИИ-ускорителей и блоков быстрой памяти, объём которой составит до 128 Тбайт в рамках одного сервера.

Источник изображения: Majestic Labs

В составе Prometheus задействованы проприетарные чипы AI Processing Units (AIU) под названием Ignite. Они объединяют CPU-ядра на базе Arm с векторными и тензорными движками RISC-V. При этом используется единое пространство памяти. Говорится о поддержке популярных фреймворков, таких как PyTorch, vLLM и OpenAI Triton, что позволяет запускать существующие рабочие нагрузки без изменения кода.

По заявлениям Majestic Labs, платформа Prometheus способна работать с ИИ-моделями с огромными контекстными окнами и триллионами параметров. При этом отсутствуют фрагментация и узкие места, присущие традиционным ИИ-серверам. Среди сфер применения названы смешанные экспертные системы, ИИ-агенты, графовые нейронные сети и пр.

Министерство труда и пенсий Великобритании (DWP) оказалось в центре скандала. В судебном разбирательстве, связанным с контрактом на сумму £370 млн, всплыл документ, отправленный по ошибке одной из сторон и, вероятно, проливающий свет на «внутреннюю кухню» министерства, сообщает The Register. Иск подала компания Sopra Steria, через свою дочернюю структуру SSCL претендовавшая на управление бэк-офисом министерства. Также SSCL обслуживает HR- и финансовую системы на основе продукта Oracle Fusion.

В ходе судебного разбирательства речь зашла о документе со сравнением двух потенциальных исполнителей (Comparison Document). В министерстве утверждают, что в августе 2025 года ссылку на соответствующую информацию ошибочно отправила сотруднику SSCL и одному подрядчику компании. Утверждается, что документ носил конфиденциальный характер и не предназначался Sopra Steria.

Также DWP сослалось на «неэтичность» поведения Sopra. С последней в своё время было подписано соглашение Ethical Wall Agreement, в рамках которого SSCL должна принимать необходимые меры, чтобы исключить конфликты интересов во время государственных закупок. Министерство утверждает, что сотрудники SSCL незаконно передали доступ к файлу Sopra Steria, нарушив условия соглашения. В Sopra Steria не признают нарушения условий договора.

Тендер связан с т.н. проектом Synergy, в рамках которого Oracle и IBM было поручено создать цифровую платформу на базе Oracle Fusion за £711 млн ($950), а компания Capita в 2026 году выиграла отдельный долгосрочный контракт на управление бизнес-процессами (BPS). Теперь она должна взять обслуживание ERP-системы на себя, причём обслуживать придётся не только DWP, но и ещё три центральных ведомства Великобритании за £370 млн в течение десяти лет при первоначальном потолке почти £959 млн. Capita утверждает, что выиграла тендер надлежащим образом.

Источник изображения: Hulki Okan Tabak/unsplash.com

Sopra Steria оспаривает результаты тендера, утверждая, что предложенная Capita цена аномально низкая, а процедура торгов нарушала британские правила государственных закупок. Это отрицают не только Capita, но и DWP. В частности, в министерстве оспаривают принятие в расчёт ошибочно отправленного документа. Утверждается, что он был сформирован уже после оценки заявок и предназначался не для тендера, а для внутреннего планирования. Более того, автор документа даже не знал итогов конкурса.

Sopra Steria утверждает, что в невольно «слитом» документе, напротив, содержались краткие сведения о её заявке и подробные данные о предложении Capita, а информацию получили минимум 11 сотрудников министерства, в том числе участники оценки тендера. Также компания заявила, что уже после выбора Capita в качестве исполнителя чиновники совместно с Oracle и IBM пересмотрели условия проекта, перенося, в частности, сроки запуска. При этом изменения согласовывались с победителем тендера, что нарушает правила госзакупок.

Теперь Sopra Steria требует отмены результатов тендера и/или его повторного проведения. Кроме того, она настаивает на компенсации якобы понесённого компанией ущерба. В последнее время связанные с Oracle проекты в Великобритании довольно часто преследуют неудачи. В январе сообщалось, что Бирмингем вновь отложил перезапуск её ERP-системы, едва не ставшей причиной банкротства целого города.

Масштабный кампус ИИ ЦОД Project Jupiter, строящийся в округе Донья-Ана (Doña Ana, Нью-Мексико) компанией BorderPlex Digital Assets для Oracle в интересах проекта OpenAI Stargate, будет запитан от топливных элементов Bloom Energy мощностью 2,45 ГВт, сообщает Converge! Digest. Оценочная стоимость Project Jupiter составляет $165 млрд, совокупная мощность — до 2,45 ГВт.

Кампус из четырёх ЦОД займёт территорию около 567 га, где также разместятся электрическая микросеть, энергохранилище и установка по опреснению воды. Генерация «за счётчиком» обеспечит кампус автономное питание. Основой стало расширенное соглашение между Oracle и Bloom, предполагающее развёртывание топливных элементов в США общей мощностью 2,8 ГВт. Oracle объявила, что решения Bloom позволяют сократить как выбросы, так и водопотребление, в то же время обеспечивая надёжную подачу электричества для ресурсоёмких ИИ-задач.

Также компания подтвердила, что возьмёт расходы на электроснабжение проекта на себя, а работа нового кампуса не скажется на местных тарифах на электричество. Предполагается создание около 1,5 тыс. постоянных рабочих мест. А инвестиции в местное сообщество должны составить $416,9 млн.

Oracle сообщает, что для охлаждения будет использоваться «непитьевая» вода — в системе замкнутого цикла с минимальной необходимостью пополнения, единовременная заправка системы потребует порядка 3,6 тыс. м³, а ежедневно потребуется около 75 м³ и до 227 м³ на пике. Для топливных элементов в норме воды не требуется. На системы водоснабжения и сопутствующую инфраструктуру потратят $50 млн.

Источник изображения: Bloom Energy

Проект более не предусматривает использования газовых турбин или резервных дизельных генераторов. Основное внимание уделяется обретению независимости от магистральных электросетей, снижению водопотребления и снижению выбросов. Впрочем, выбор элементов Bloom Energy может быть объяснён банальной нехваткой газовых турбин.

Project Jupiter — ещё одна инициатива, предусматривающая отказ от использования централизованных электросетей для энергоснабжения ИИ-инфраструктуры, особенно для регионов, где электроэнергия в дефиците. Газовые топливные элементы обеспечивают быстрое внедрение, но ключевыми факторами остаются экономическая целесообразность в долгосрочной перспективе и вопросы поставок «голубого» топлива. Летом 2025 года аналитики Bloom Energy утверждали, что к 2030 году более четверти ЦОД в США обзаведутся собственными электростанциями.

Ozon начал разработку собственного межсетевого экрана для защиты веб-приложений (WAF, Web Application Firewall). Об этом свидетельствует объявление о вакансии старшего специалиста по работе с данными в компании, опубликованное на HeadHunter 6 апреля, о чём сообщил ресурс Forbes. «Расширяем команду под запуск нового проекта — разработку WAF», — сообщается в объявлении маркетплейса.

В пресс-службе Ozon сообщили, что компания уже несколько лет использует WAF для защиты своих веб-приложений от атак на уровне пользовательских сервисов, которые чаще всего становятся объектами попытки автоматизированного взлома, ботовой активности и эксплуатации уязвимостей. Как отметили в Ozon, для крупной технологической компании WAF — ключевой элемент защиты, поскольку дело касается не только о стабильности платформы, но и о безопасности пользовательских данных.

Источник изображения: Kevin Ku/unsplash.com

Основная задача, которая стоит перед разработчиками WAF — создать решение, которое позволит точнее выявлять сложные сценарии атак и быстрее адаптировать правила защиты под меняющийся ландшафт угроз. При этом, речь идёт не об отдельном продукте, а о развитии собственной экспертизы внутри компании, сообщили в пресс-службе: «Для пользователей это в первую очередь означает более стабильную работу сервисов, снижение влияния ботов на платформу и дополнительный уровень защиты при взаимодействии с Ozon». По оценкам экспертов, проект может потребовать инвестиций в сотни миллионов рублей в год.

«Яндекс» сообщила финансовые результаты за I квартал 2026 года. Выручка компании выросла на 22 % год к году до 372,7 млрд руб. Скорректированная чистая прибыль увеличилась в 2,7 раза, составив 34,7 млрд руб., скорректированный показатель EBITDA — в 1,5 раза до 73,3 млрд руб., составив 19,7 % от выручки (рост — на 3,7 п.п.).

Выручка бизнес-блока «Б2Б Тех» (Yandex B2B Tech) выросла на 36 % год к году до 13,6 млрд руб. Как отметила компания, росту способствовало продолжающееся расширение клиентской базы и увеличение объёма потребления сервисов в корпоративном сегменте. Важную роль играет и растущий спрос на ИИ-решения, а также развитие сервисов безопасности, инструментов для работы с данными и решений для автоматизации бизнес-процессов.

Источник изображений: «Яндекс»

Скорректированный показатель EBITDA вырос на 49 % год к году до 2,6 млрд руб. на фоне увеличения доли PaaS- и SaaS-решений в выручке. Компания прогнозирует дальнейший рост маржинальности во II половине года.

«Яндекс» сообщила, что аудитория Yandex Cloud выросла до 60 тыс. клиентов. Более трети крупнейших компаний России из рейтинга РБК‑500 используют для работы цифровых сервисов технологии Yandex Cloud. При этом более половины корпоративных клиентов Yandex Cloud из крупного и среднего сегмента используют её решения для обеспечения информационной безопасности. Всего на крупные компании приходится больше половины совокупной выручки направления.

Одним из ключевых драйверов роста Yandex Cloud компания назвала платформу для разработки ИИ-агентов и приложений Yandex AI Studio. Ежемесячное рекуррентное потребление токенов через API на ней увеличилось примерно в 30 раз год к году до 109 млрд токенов в марте 2026 года. На платформе было создано более 16 тыс. ИИ-агентов, на которые в марте 2026 года приходилось 29 % всего клиентского потребления в Yandex AI Studio. Также компания отметила, что ИИ- и ИБ-сервисы остаются фокусными направлениями бизнеса. Выручка от них выросла в два раза год к году.

По второму направлению — «Яндекс 360» — у компании насчитывается 175 тыс. организаций-клиентов. Общее количество платных учётных записей «Яндекс 360» выросло до 8,3 млн на конец I квартала 2026 года. Аудитория «Яндекс Телемоста» выросла в три раза год к году, превысив 8,3 млн пользователей. Также сообщается, что «Яндекс 360» продолжает внедрять ИИ и расширять список сервисов, доступных по модели on-premise.

Компания сообщила, что сохраняет прогноз на 2026 год: рост выручки порядка 20 % год к году и скорректированный показатель EBITDA порядка 350 млрд руб. Уровень капитальных затрат в 2026 году, как ожидается, составит 10-12 % от выручки, что соответствует среднегодовому значению за последние пять лет — 11 % от выручки.

Китайский национальный суперкомпьютерный центр в Шэньчжэне (NSCCSZ) анонсировал проект вычислительного комплекса LineShine (LingSheng), производительность которого после полноценного ввода в эксплуатацию окажется на уровне 2 Эфлопс. Особенностью системы является то, что её конфигурация предполагает применение исключительно CPU-серверов — без ускорителей на базе GPU.

Как отмечает ресурс HPC Wire, LineShine будет создаваться в несколько этапов. Одна из секций нового суперкомпьютера получит серверы Huawei Kunpeng с десятками тысяч вычислительных ядер. Предусмотрено использование 428 узлов хранения с суммарной вместимостью 650 Пбайт. Заявленная пропускная способность — 10 Тбайт/с.

Вторая секция LineShine предполагает применение 20​480 вычислительных узлов, каждый из которых будет оснащён двумя процессорами LX2 на архитектуре Armv9. Конструкция чипов LX2 включает два вычислительных кристалла со 152 ядрами (в сумме 304 ядра) и восемь стеков памяти HBM (32 Гбайт, 4 Тбайт/с). Каждый кристалл использует 128 Гбайт внешней памяти DDR. За обмен данными между блоками DDR и HBM отвечает специальный механизм SDMA. Каждый кристалл поделён на четыре NUMA-домена (38 ядер и 4 Гбайт HBM).

Узлы соединены между собой высокоскоростным интерконнектом LingQi, обеспечивающим пропускную способность до 1,6 Тбит/с на узел. Говорится о поддержке режимов FP64/FP32/FP16/INT8. Заявленная производительность LX2 достигает 60,3 Тфлопс на операциях FP64 и 120,6 Тфлопс на операциях FP32. Таким образом, пиковая теоретическая FP64-производительность составляет 2,47 Эфлопс.

Источник изображения: South China Morning Post

Для сравнения, самый быстрый на сегодняшний день суперкомпьютер в мире по версии TOP500 — американский комплекс El Capitan — обладает быстродействием 1,809 Эфлопс с пиковым значением 2,821 Эфлопс, но в нём применяются как CPU, так и ускорители (AMD Instinct MI300A). Таким образом, LineShine станет самым мощным НРС-комплексом, построенным исключительно на базе CPU. Другой особенностью машины станет то, что в её составе будут применяться только китайские компоненты, включая процессоры, накопители и сетевое оборудование. При этом официально КНР не участвует в TOP500 уже пять лет, да и в целом не любит рассказывать о своих самых мощных суперкомпьютерах.

Нужно отметить, что в Китае действует другой суперкомпьютер экзафлопсного класса — система China New-generation Intelligent Supercomputer (CNIS). Этот комплекс имеет гетерогенную конфигурацию с 5632 вычислительными узлами. Каждый из них наделён двумя 64-бит серверными процессорами на базе CISC с 64 ядрами (2,4 ГГц) и восемью ускорителями GPGPU с архитектурой SIMT с 64 Гбайт HBM (1,8 Тбайт/с). Задействованы 8-канальная подсистема памяти DDR5-6400. Каждый GPGPU обеспечивает пиковую производительность 32,7 Тфлопс в режиме FP64, 65,5 Тфлопс на операциях FP32 и 470 Тфлопс в режиме FP16, что в сумме даёт пиковую теоретическую FP64-произвоидительность на уровне 1,47 Эфлопс.