Amazon представила AWS AI Factory — выделенную ИИ-инфраструктуру, включающую ускорители NVIDIA, чипы Trainium, а также сетевые решения, хранилища и базы данных AWS, которую можно развернуть в собственных ЦОД клиентов, обеспечивая их потребность в реализации суверенитета и соблюдении нормативных требований. «Клиенты могут использовать пространство своего существующего ЦОД, сетевое подключение и электроэнергию, в то время как AWS берет на себя все сложности развёртывания и управления интегрированной инфраструктурой», — пояснила компания.

AWS отметила, что организации в регулируемых отраслях и государственном секторе при развёртывании своих масштабных проектов в сфере ИИ сталкиваются с проблемой их размещения в соответствующей требованиям инфраструктуре. Создание собственной ИИ-инфраструктуры требует значительных капиталовложений в покупку ускорителей, (до-)оснащение ЦОД и электроэнергию, а также сложных циклов закупок, выбора ИИ-модели для конкретного сценария использования и лицензирования моделей у разных поставщиков ИИ-технологий. Это требует много времени и усложняет эксплуатацию, отвлекая клиентов от основных бизнес-целей.

AWS AI Factory позволяет решить эту проблему путём развёртывания готовой к использованию выделенной ИИ-инфраструктуры AWS в собственных дата-центрах клиентов. AWS AI Factory функционирует как частный облачный регион AWS, предоставляя безопасный доступ с низкой задержкой к вычислительным ресурсам, хранилищу данных, базам данных и ИИ-сервисам AWS для обучения и инференса ИИ-моделей.

Источник изображения: Amazon

Кроме того, предоставляются управляемые сервисы, обеспечивающие доступ к ведущим базовым моделям без необходимости заключения отдельных контрактов с их поставщиками. Всё это помогает организациям соблюдать требования безопасности, суверенитета данных и нормам обработки и хранения данных, экономя усилия по развёртыванию и управлению инфраструктурой. Компания отметила, что AWS AI Factory разработаны в соответствии со строгими стандартами безопасности AWS, обеспечивая выполнение самых важных рабочих нагрузок на всех уровнях секретности: «Несекретно», «Конфиденциально», «Секретно» и «Совершенно секретно».

AWS AI Factory — совместный проект AWS и NVIDIA, благодаря чему клиенты получат доступ к ПО NVIDIA и множеству приложений с ускорением на базе GPU. AWS Nitro и EC2 UltraClasters поддерживают платформы Grace Blackwell и Vera Rubin. AWS и NVIDIA также сотрудничают в рамках стратегического партнёрства с HUMAIN из Саудовской Аравии. AWS создаёт в Саудовской Аравии первую в своём роде «Зону искусственного интеллекта» (AI Zone) в кампусе HUMAIN, включающую до 150 тыс. ИИ-чипов, в том числе ускорители NVIDIA GB300 и Amazon Trainium, выделенную ИИ-инфраструктуру и ИИ-сервисы AWS.

Причиной десятидневного сбоя в сетях инфраструктурного провайдера Openreach в расположенном близ Донкастера (Doncaster) городке Аскерне (Askern, Англия) названа активность крыс, сообщает Datacenter Dynamics. В настоящее время Openreach строит ВОЛС по всей Великобритании и намерена охватить 25 млн объектов к концу 2026 года. Пока компании удалось обеспечить подключение 20 млн.

По имеющимся на сегодня данным, от отключения в Аскерне пострадали около 100 объектов — крысы перегрызли один из кабелей Openreach в окрестностях. В Openreach объяснили, что проблема связана именно с повреждением кабелей грызунами. В ходе осмотра инженерами под землёй был обнаружена сломанная труба, которую пришлось выкопать и заменить. Основной шквал критики Openreach был вызван тем, что компания не удосужилась наладить коммуникацию с пострадавшими клиентами. Крысы мешают работе Openreach не впервые. В 2023 году их обвинили в нарушении работы широкополосных кабелей в Хартфордшире (Hertfordshire).

Источник изображения: Google Imagen 4

Напряжённой ситуация остаётся и в других странах — в 2021 году причиной сбоя в работе провайдера Telstra в Новом Южном Уэльсе (Австралия) стали мыши. В тот период страна боролась с настоящим нашествие этих грызунов. В конце апреля 2021 года бобёр вывел из строя интернет 900 клиентов в канадской провинции Британская Колумбия. Он перегрыз оптоволоконный кабель Telus вблизи ручья и использовал часть полученных материалов для строительства своей плотины.

Примечательно, что ранее британским провайдерам предложили тянуть «оптику» по заброшенным газовым трубам и водопроводам, причём такой опыт уже имеется. Но причины перебоев с интернетом могут быть самые разные. Так, в апреле сообщалось, что в «Россети» всё чаще срезают чужие интернет-кабели со своих столбов, требуя с операторов плату за прокладку ВОЛС.

AMD объявила о расширении сотрудничества с HPE, в рамках которого HPE станет одним из первых поставщиков стоечных систем AMD Helios AI, которые получат коммутаторы Juniper Networking (компания с недавних пор принадлежит HPE), разработанные совместно с Broadcom, и ПО для бесперебойного высокоскоростного подключения по Ethernet.

AMD Helios AI — открытая полнофункциональная ИИ-платформа на базе архитектуры OCP Open Rack Wide (ORW), разработанная для крупномасштабных рабочих нагрузок и обеспечивающая FP4-производительность до 2,9 Эфлопс на стойку благодаря ускорителям AMD Instinct MI455X, процессорам EPYC Venice шестого поколения и DPU Pensando Vulcano, работающими под управлением открытой программной экосистемы ROCm для нагрузок ИИ и HPC.

Как отметил The Register, сетевая архитектура этой системы будет представлять собой масштабируемую реализацию UALink over Ethernet (UALoE) и специализированным коммутатором Juniper Networks на базе сетевого чипа Broadcom Tomahawk 6 (102,4 Тбит/с). Система разработана для упрощения развёртывания крупномасштабных ИИ-кластеров, что позволяет сократить время разработки решений и повысить гибкость инфраструктуры. В отличие от NVIDIA, AMD не выпускает коммутаторы, предлагая открытую экосистему, так что HPE и другие компании могут интегрировать собственные сетевые решения.

The Register полагает, что HPE и Broadcom решили не гнаться за отдельной аппаратной реализацией UALink, если данные можно передавать поверх Ethernet. «Это первое в отрасли масштабируемое решение, использующее Ethernet, стандартный Ethernet. Это означает, что оно полностью соответствует открытому стандарту и позволяет избежать привязки к проприетарному поставщику, использует проверенную сетевую технологию HPE Juniper для обеспечения масштабируемости и оптимальной производительности для рабочих нагрузок ИИ», — заявила HPE.

Источник изображения: HPE

HPE заявила, что это позволит её стоечной системе поддерживать трафик, необходимый для обучения модели с триллионами параметров, а также обеспечить высокую пропускную способность инференса. Стоечная система HPE будет включать 72 ускорителя AMD Instinct MI455X с 31 Тбайт HBM4 с агрегиированной пропускной способностью 1,4 Пбайт/с. Агрегированная скорость интерконнекта составит 260 Тбайт/с. Новинка будет доступна в 2026 году.

AMD также сообщила, что Herder, новый суперкомпьютер для Центра высокопроизводительных вычислений в Штутгарте (HLRS) (Германия), получит Instinct MI430X и EPYC Venice. Он будет построена на платформе HPE Cray Supercomputing GX5000. Поставка Herder запланирована на II половину 2027 года, а ввод в эксплуатацию — к концу 2027 года. Herder заменит используемый центром суперкомпьютер Hunter.

По словам генерального директора IBM Арвинда Кришны (Arvind Krishna), занимающиеся ИИ-проектами компании тратят миллиарды долларов в гонке за создание «общего искусственного интеллекта» (AGI), способного сравняться с человеком или заменить его. Но в экономической целесообразности таких проектов он сомневается, сообщает Business Insider.

По его словам, расходы на ИИ-инфраструктуру постоянно растут, но компании, вероятно, «никаким образом» не смогут окупить такие затраты на дата-центры. По грубым оценкам бизнесмена, сегодня для дата-центра мощностью 1 ГВт требуется около $80 млрд. Если компания намерена построить дата-центры на 20–30 ГВт, её понадобится $1,5 трлн капиталовложений. При этом уже через пять лет ИИ-чипы в ЦОД потеряют актуальность, после чего будет необходимо всё «выбросить и заменить».

Как заявил Кришна, если смотреть на инвестиции в сфере разработки AGI, то они составляют около 100 ГВт. При текущем уровне затрат на инфраструктуру общая стоимость гонки составит приблизительно $8 трлн. По словам Кришны, никакой прибыли ждать не приходится, поскольку только для выплаты процентов с $8 трлн кредитов потребуется около $800 млрд ежегодно.

Источник изображения: Nick Russill / Unsplash

При этом без внешней финансовой и иной помощи не обойтись. В октябрьском послании к американским властям глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) рекомендовал США строить по 100 ГВт генерирующих мощностей в год, а сама OpenAI обязалась потратить около $1,4 трлн на различные сделки. Кришна не вполне согласен с Альтманом. Глава IBM вообще не уверен, что доступные сегодня технологии в принципе позволят создать AGI. Вероятность появления AGI без технологической революции Кришна оценил не более в чем 1 %. Простым масштабирование вычислительных мощностей, по-видимому, не обойтись.

Скептически к идее ускорения создания AGI отнеслись и некоторые другие лидеры технологических компаний. Глава Salesforce Марк Бениофф (Marc Benioff) заявлял, что с «крайним подозрением» относится к продвижению AGI, сравнив процесс с гипнозом. Руководивший проектом Google Brain Эндрю Ын (Andrew Ng) говорил, что AGI «переоценен», а генеральный директор Mistral Артур Менш (Arthur Mensch) назвал AGI «маркетинговым ходом». По словам соучредителя OpenAI Ильи Суцкевера, эпоха масштабирования прошла, и даже стократное увеличение масштаба LLM не поможет сделать настоящий качественный скачок. Мир снова возвращается в эпоху исследований, только с очень большими компьютерами.

Источник изображения: bert b / Unsplash

Сам Кришна ничего против ИИ как такового не имеет. По его словам, ИИ-инструменты позволят предприятиям повысить эффективность, дав им триллионы долларов. Тем не менее, для AGI нужно больше технологий, чем просто современные LLM. Для его создания понадобится объединить LLM с «фундаментальными знаниями» (hard knowledge). Но даже в этом случае вероятность создания AGI можно отнести лишь к категории «возможно».

Хотя оптимистичный прогноз NVIDIA снизил опасения по поводу возможного возникновения «пузыря» на рынке ИИ, о возможности его появления эксперты и участники отрасли высказывались неоднократно. При этом в ноябре The Wall Street Journal рассказал, что IT-гиганты вкладывают в отрасль всё больше средств, без оглядки на опасения.

В течение ближайших пяти лет доля потребления электроэнергии российскими ЦОД и майнинговыми фермами может увеличиться примерно в 2,5 раза по сравнению с текущим показателем, достигнув 2 %. Об этом в кулуарах 16-го инвестиционного форума ВТБ «Россия Зовёт!» сообщил член правления банка Виталий Сергейчук.

По его словам, от доступности электроэнергии во многом зависит успех цифровой трансформации российской экономики. Энергопотребление дата-центров быстро растёт на фоне стремительного внедрения ИИ и приложений НРС. В таких условиях требуется не только масштабная модернизация устаревшей энергосистемы, но и строительство новых объектов генерации.

«Мы видим самый высокий уровень отложенного спроса на финансирование со стороны электроэнергетических компаний по сравнению с другими отраслями. Строительство новых энергетических мощностей потребует почти 6 трлн руб. капитальных затрат до 2030 года. ВТБ является одним из ключевых банков России с компетенциями в области электроэнергетики и участвует в инвестиционных отраслевых проектах», — сказал Сергейчук.

Источник изображения: unsplash.com / Taylor Vick

Отмечается также, что в 2024 году в России зафиксирован рекордный темп прироста потребления электроэнергии — 3,1 % в годовом исчислении. В 2025-м показатель снизился примерно до 1 %, что связано с запретом майнинга криптовалют в ряде регионов. Но в 2026 году, как ожидается, рост снова ускорится, достигнув 2 % или более. Этому будут способствовать несколько факторов, включая увеличение промышленного производства, расширение транспортных систем, жилищное строительство, повышение спроса на кондиционеры на фоне активного развития внутреннего туризма, а также дальнейшее расширение инфраструктуры дата-центров. Согласно прогнозам, потребление электроэнергии в России к 2050 году вырастет на 38% по сравнению с 2024-м, составив 1624 млрд кВт·ч.

Marvell Technology объявила о заключении окончательного соглашения, предусматривающего покупку компании Celestial AI — пионера в области создания оптических интерконнектов, работающих над технологией Photonic Fabric. Последняя специально разработана для масштабируемых интерконнектов, позволяющих объединять тысячи ИИ-ускорителей и стоек. Это ускорит реализацию стратегии Marvell, связанной с обеспечением подключений в ИИ ЦОД нового поколения и облаках, сообщает HPC Wire.

ИИ-системы нового поколения используют многостоечные конструкции, объединяющие сотни XPU. Они требуют интерконнектов с высокой пропускной способностью, сверхнизкой задержкой и возможностью подключения любых устройств. Подобная архитектура позволяет XPU напрямую обращаться к памяти любого другого XPU. Правда, для этого требуются специализированные коммутаторы и протоколы, разработанные для эффективного масштабирования.

Оптические интерконнекты показали себя наиболее эффективным решением, а новое приобретение позволит Marvell возглавить технологический переход. С учётом лидерства Marvell в технологиях горизонтального и распределённого масштабирования, компания рассчитывает, что её новая линейка продуктов обеспечит статус поставщика наиболее полных, комплексных решений для дата-центров следующего поколения с сетями с высокой пропускной способностью, низким энергопотреблением и малой задержкой.

Источник изображений: Celestial AI

Компания подчёркивает, что инфраструктура ИИ трансформируется с беспрецедентной скоростью, поэтому будущее за решениями, обеспечивающими высочайшую пропускную способность, энергоэффективность и дальность связи. Комбинация UALink и технологий Celestial AI, позволит клиентам создавать ИИ-системы, способные преодолевать ограничения медных соединений. Это позволит переопределить стандарты архитектуры ИИ ЦОД.

В AWS заявляют, что Celestial AI добилась впечатляющего прогресса в разработке оптических интерконнектов и подчеркнули, что объединение с Marvell поможет ускорить инновации в области оптического масштабирования для ИИ нового поколения. Стоит отметить, что сама Amazon владеет небольшой долей акций Marvell.

По мере роста требований к пропускной способности и дальности передачи данных каждый узел в дата-центре должен перейти с меди на оптику. На уровне стоек и соединений между ЦОД это уже произошло, следующий этап — переход на оптические соединения в самих стойках. Платформа Celestial AI Photonic Fabric специально разрабатывалась для нового этапа развития. Она позволяет масштабировать крупные ИИ-кластеры как внутри стоек, так и между ними. Энергоэффективность при этом более чем вдвое выше, чем у медных интерконнектов, также обеспечивается большая дальность передачи данных и более высокая пропускная способность.

При этом, в сравнении с альтернативными оптическими технологиями, решение Celestial AI обеспечивает чрезвычайно низкое энергопотребление, сверхнизкую задержку на уровне наносекунд и превосходную термоустойчивость. Последнее является важным конкурентным преимуществом Photonic Fabric. Решение обеспечивает надёжную работу в экстремальных температурных условиях, создаваемых многокиловаттными XPU. Благодаря этому оптические компоненты можно размещать поверх вычислительных блоков XPU, а не по его краям, что даёт больше пространства для размещения HBM-стеков.

Первым вариантом применения технологии станут полностью оптические интерконнекты для вертикального масштабирования. Чиплет Photonic Fabric включает электрические и оптические компоненты в компактном чипе, обеспечивает скорость передачи данных до 16 Тбит/с (вдвое больше, чем у Ayar Labs TeraPHY). В один XPU можно интегрировать несколько таких чиплетов. При этом таким образом можно объединять и чиплеты внутри чипов, и массивы памяти.

Celestial AI уже активно взаимодействует с гиперскейлерами и другими партнёрами. Marvell ожидает, что чиплеты Photonic Fabric станут интегрировать в XPU и коммутаторы, что позволит отрасли обеспечить масштабное коммерческое развёртывание передовых интерконнектов. В компании рассчитывают, что значимый приток выручки от продуктов Celestial AI появится во II половине 2028 финансового года, в IV квартале того же года годовая выручка достигнет $500 млн, а годом позже вырастет до $1 млрд.

Первоначальная выплата за Celestial AI составит приблизительно $3,25 млрд. $1 млрд будет выплачен деньгами, а оставшуюся сумму — в виде приблизительно 27,2 млн обыкновенных акций Marvell. Кроме того, акционеры Celestial AI дополнительно получат ещё столько же акций Marvell стоимостью до $2,25 млрд при достижении компанией определённых финансовых показателей. Треть бонусов выплатят, если совокупная выручка Celestial AI составит не менее $500 млн к концу 2029 финансового года Marvell (январь 2030-го). Если же выручка превысит $2 млрд, то акционеры получат сразу все бонусы.

Как ожидается, сделка будет завершена в I квартале 2026 календарного года при выполнении обычных условий закрытия и получении необходимых разрешений регуляторов. Celestial AI неоднократно успешно привлекала средства на развитие перспективных интерконнектов. В частности, в марте 2024 года она получила от инвесторов $175 млн, а годом позже — $250 млн.

Британский стартап Conflow Power Group намерен разместить ИИ-оборудование в уличных фонарях. Речь идёт об «умных» фонарях компании iLamp, которые дооснастят вычислительными модулями NVIDIA Jetson, сообщает Datacenter Dynamics. Базовый вариант модели сегодня обойдётся в £7,5 тыс. ($9,9 тыс.). Компания заявляет, что покупатели могли бы зарабатывать сами, требуя плату с ИИ-провайдеров за использование ИИ-оборудования.

Ранее в 2025 году Conflow Power анонсировала проект iLamp — обычный фонарный столб, дополненный солнечными панелями и аккумуляторами. Кроме того, конструкция предусматривала поддержку 5G и Wi-Fi, модули управления дорожным движением, видеонаблюдение, датчики контроля окружающей среды и прочие компоненты. Для работы собственно iLamp требуется 80 Вт, но внешнее оборудование вроде Jetson сможет получать до 200–260 Вт.

Источник изображения: Conflow Power Group

Conflow Power даже заявляет, что классические ЦОД можно заменить на iLamps, оснащённые модулями NVIDIA Jetson. Фактически речь идёт о создании распределённого дата-центра — экологически безопасного, не требующего водных ресурсов и с низкой задержкой, поскольку серверы находятся рядом с пользователями, говорит компания. По имеющимся данным, Conflow уже ведёт переговоры с несколькими компаниями и даже правительствами о внедрении новой технологии.

Ранее в этом году бельгийский стартап Tonomia объявил о сотрудничестве с британским поставщиком ИИ-оборудования Panchaea для формирования eCloud — распределённой ИИ-платформы, размещаемой в системах солнечных панелей на автопарковках. Правда, eCloud предполагает использование более традиционных edge-серверов, а не Jetson AGX Thor или IGX Thor.

Облачная платформа Amazon Web Services (AWS) анонсировала ускорители Trainium3 для задач ИИ, а также серверы Trainium3 UltraServer (Trn3 UltraServer). Эти машины, как утверждается, превосходят решения предыдущего поколения — Trainium2 UltraServer — в 4,4 раза по производительности, в 4 раза по энергоэффективности и почти в 4 раза по пропускной способности памяти.

Чипы Trainium3 изготавливаются по 3-нм технологии TSMC. Они оснащены 144 Гбайт памяти HBM3E с пропускной способностью до 4,9 Тбайт/с. По сравнению с Trainium2 объём памяти увеличился в 1,5 раза, её пропускная способность — в 1,7 раза. Ранее сообщалось, что энергопотребление новых ускорителей может достигать 1 кВт.

Изделие Trainium3 предназначено для высокоплотных и сложных параллельных рабочих нагрузок с использованием расширенных типов данных (MXFP8 и MXFP4). По утверждениям AWS, на операциях FP8 быстродействие достигает 2,52 Пфлопс. Для сравнения, AMD Instinct MI355X показывает результат в 10,1 Пфлопс, а чип поколения NVIDIA Blackwell — 9 Пфлопс. Как уточняет The Register, ускорители Trainium3 используют структурированную разрежённость (structured sparsity) формата 16:4, что фактически поднимает производительность в четыре раза — до 10 Пфлопс — на таких задачах, как обучение ИИ-моделей.

Источник изображения: AWS

Системы Trainium3 UltraServer объединяют 144 ускорителя Trainium3, которые соединены посредством интерконнекта NeuronSwitch-v1: эта технология, по оценкам AWS, увеличивает пропускную способность в два раза по сравнению с машинами UltraServer предыдущего поколения. Усовершенствованная сетевая архитектура Neuron Fabric сокращает задержки при передаче данных между чипами до менее чем 10 мкс. Каждая система Trainium3 UltraServer оперирует 20,7 Тбайт памяти HBM3E с общей пропускной способностью 706 Тбайт/с. Заявленная производительность достигает 362 Пфлопс в режиме FP8.

Применённые в Trainium3 технологии, как заявляет AWS, дают возможность создавать приложения ИИ с практически мгновенным откликом. Платформа EC2 UltraClusters 3.0 позволяет объединять тысячи систем UltraServer, содержащих до 1 млн ускорителей Trainium, что в 10 раз больше, чем в случае изделий предыдущего поколения. При этом следующее поколение ускорителей Trainium4 получит интерконнект NVLink Fusion шестого поколения.

Foxconn получила крупный заказ Google на поставку TPU-узлов, сообщил ресурс Taiwan Economic Daily со ссылкой на информированные источники. С учётом того, что Meta✴ планирует использовать ИИ-ускорители TPU в своих ИИ ЦОД в 2027 году, у Foxconn появилась возможность укрепить партнёрство с обоими гиперскейлерами. Да и самой Google уже сейчас катастрофически не хватает TPU для собственного облака. Foxconn уже является ключевым поставщиком платформ NVIDIA, хотя последняя всё больше ужесточает контроль над производством.

По данным источников, ИИ-серверы для Google в основном поставляются в виде стоек с TPU. В этом году Google анонсировала тензорный ускоритель седьмого поколения TPU v7 Ironwood, первый чип компании, специально созданный для инференса, хотя область его применения также включает обучение крупномасштабных моделей и сложное обучение с подкреплением (RL). На его базе можно создавать кластеры (Pod) с объединением в единый вычислительный комплекс до 9216 чипов.

По собственным данным Foxconn, он уже способна выпускать более 1000 ИИ-стоек в неделю. К концу 2026 года компания планирует увеличить этот показатель до более 2000 ед./нед. Также планы Foxconn включают расширение присутствия в США, где компания намерена не только осуществлять сборку серверов, но и наладить производство ключевых компонентов, таких как кабели, сетевое оборудование, системы теплоотвода и электропитания.

Источник изображения: Google

Помимо выпуска ASIC-серверов, сотрудничество Foxconn и Google включает создание роботов, управляемых ИИ. Foxconn заключила партнерство с Intrinsic, робототехнической компанией, входящей в состав Alphabet, материнской компании Google, с целью создания совместного предприятия в США для строительства завода по выпуску роботов с поддержкой ИИ.

Партнёры планируют интегрировать ИИ-платформу Intrinsic и интеллектуальную производственную платформу Foxconn для создания адаптивных интеллектуальных робототехнических решений, что ещё больше повысит эффективность производственных объектов Foxconn и всей её экосистемы.

В прошлом месяце Google выпустила большую языковую модель Gemini 3, которая, как утверждается, превзошла OpenAI GPT-5 по нескольким ключевым показателям и ИИ-модели других конкурентов, что также способствовало росту популярности TPU. Согласно данным инсайдеров, Google призвала цепочку поставок ускориться в связи с предстоящим поступлением новых крупных заказов на TPU.

В эпоху зарождения интернета радиолюбителям предоставили более 16 млн IPv4-адресов. Теперь же Инженерному совету интернета (IETF) предложили выделить тому же сообществу пять нониллионов IPv6-адресов, сообщает The Register. Правда, неправительственная организация радиолюбителей Amateur Radio Digital Communications (ARDC), которая получила IPv4-блок (44/8) ещё в 1981 году, продала в 2019 году четверть своих адресов компании Amazon за $108 млн, которая неплохо зарабатывает на сдаче их в аренду.

Региональные интернет-регистраторы (RIR) требуют от желающих получить IP-адреса обоснование в их потребности, наличие инфраструктуры для их использования, а также соответствие ряду других критериев. «Произвольная» раздача IP-адресов, как это было сорок лет назад, сегодня случается довольно редко.

В проекте для IETF отмечается, что радиолюбители «выстроили практики и процедуры вокруг 44/8», и по различным причинам любительскому сообществу было бы нецелесообразно использовать RIR для получения IPv6-блоак для будущих потребностей. Тем не менее предлагается, чтобы Администрация адресного пространства интернет (IANA) зарезервировало блок IPv6-адресов 44::/16 и взаимодействовало по этому поводу с RIR.

Источник изображения: LinkedIn Sales Solutions/unsplash.com

Как отметил на днях представитель APNIC, в настоящее время все пять RIR работают над обновлением политики, определяющей их роли и прочие параметры работы. На этом фоне запрос в IETF о передаче IANA определённого IP-блока конкретной организации, скорее всего, тут же упрётся в вопрос регулирования создания новых глобальных реестров. Радиолюбители просят блок из 2¹¹² адресов — речь идёт о «всего» пяти нониллионов из 340 ундециллионов (2¹²⁸) доступных.

Идею назвали необычной, но стоящей рассмотрения, поскольку у сообщества радиолюбителей весьма богатая история интересных проектов, данные которых позже нередко находят применение в других сферах. Также подчёркивается, что предложение по-своему опережает время, особенно в свете того, что человечество создаёт всё больше сетей в космосе, из-за чего неплохо бы заранее продумать, как радиосети с высокой задержкой сигнала будут взаимодействовать с остальным интернетом. Кроме того, даже APNIC считает, что IPv6 на практике оказался не так уж и нужен — перспективы перехода на протокол не особенно привлекательны из-за меняющейся структуры глобальной сети.