Акции Alphabet подешевели более чем на 12 % после публикации отчёта за III квартал, завершившийся 30 сентября 2026 года. Выручка и операционная прибыль не оправдали ожиданий аналитиков, несмотря на то что выручка облачного подразделения Google Cloud более чем удвоилась. Из-за падения котировок рыночная капитализация Alphabet сократилась более чем на $500 млрд.

Выручка компании выросла на 25 % по сравнению с аналогичным периодом прошлого года и достигла $127,58 млрд, но аналитики ожидали ещё более высоких продаж — на уровне $128,22 млрд (по данным SiliconANGLE). Скорректированная разводнённая прибыль на акцию (Non-GAAP) составила $2,67, что тоже ниже целевого показателя Уолл-стрит в $3,02 на акцию.

Снизилась и чистая прибыль (GAAP) — с $34,98 млрд или $2,87 на разводнённую акцию годом ранее до $26,17 млрд или $2,12 на акцию. Операционная прибыль также оказалась ниже ожиданий Уолл-стрит — $40,58 млрд против $43,19 млрд.

Источник изображений: Alphabet

Особенно тревожным сигналом для инвесторов стал отрицательный свободный денежный поток в $9,07 млрд (ожидали + $2,7 млрд), несмотря на снижение капитальных затрат до $51,36 млрд против прогноза в $55,09 млрд. Второй квартал подряд Alphabet демонстрирует отрицательный денежный поток — резкий поворот для компании, которая долгое время была одним из самых эффективных генераторов денежных средств в технологическом секторе

В предыдущем квартале из-за масштабных инвестиций в расширение облачных мощностей и разработку ИИ Alphabet тоже потратила больше, чем заработала, — на $5,9 млрд. Это стало первым случаем за 22 года пребывания компании в статусе публичной, когда её свободный денежный поток стал отрицательным.

Долговая нагрузка Alphabet резко усилилась: долгосрочный долг подскочил до $125,1 млрд с $21,6 млрд годом ранее (+479 % год к году). Финансовый директор Анат Ашкенази (Anat Ashkenazi) сообщила, что Alphabet по-прежнему планирует значительно увеличить капитальные затраты к 2027 году по сравнению с прогнозируемыми на текущий год показателями ($195–$205 млрд) — до более чем $300 млрд.

Хотя конкретная сумма расходов на 2027 год не была названа, перспектива их значительного роста обеспокоила инвесторов. «Цифра в $300 млрд (капитальных затрат) может напугать рынок, особенно учитывая, что свободный денежный поток сейчас стал отрицательным», — отметил Джереми Салтсбург (Jeremy Saltsburg), старший инвестиционный директор в Check Capital.

Также были зафиксированы убытки по инвестициям в ИИ стартапы ($8,66 млрд), несмотря на внушительную выручку от долевых вложений в ИИ-компании, такие как Anthropic PBC и Space Exploration Technologies ($99,03 млрд).

Вместе с тем подразделение Google Cloud увеличило выручку до $30,7 млрд (прогноз — $29,15 млрд), а его операционная прибыль составила $11,1 млрд (прогноз — $9,75 млрд). Операционная рентабельность этого сегмента достигла 36,2 %.

«Выручка Google Cloud выросла на 103% благодаря огромному спросу на нашу инфраструктуру и решения в сфере искусственного интеллекта, — заявил гендиректор Сундар Пичаи (Sundar Pichai). — Мы также наблюдаем высокий спрос на наши системы TPU со стороны широкого круга клиентов».

Аналитик Investing.com Томас Монтейро (Thomas Monteiro) предупредил, что это одновременно помогает многим конкурентам Alphabet в ИИ-индустрии: они используют облачную инфраструктуру компании для работы своих ИИ-ассистентов и агентов, конкурирующих с собственными решениями Alphabet. «Сейчас Alphabet зарабатывает больше на продаже ИИ-возможностей своим конкурентам, чем на использовании их самостоятельно, и этот разрыв будет и дальше расти в течение следующих нескольких кварталов, если компания радикально не изменит свои модели», — пояснил он.

Анат Ашкенази сообщила, что портфель невыполненных обязательств (backlog) Google Cloud вырос до $561 млрд; Alphabet ожидает, что более 55 % этой суммы будет признано в качестве выручки в течение следующих 24 месяцев.

Как сообщается, выручка сегмента Google Services составила $96,3 млрд (прогноз — $98,42 млрд), а операционная прибыль — $39,2 млрд (прогноз — $40,8 млрд). Рекламная выручка Google составила $82,0 млрд против ожидаемых $83,6 млрд. Выручка от сети Google (Google Network) достигла $7,5 млрд, превысив прогноз в $7,2 млрд, в то время как выручка от подписок, платформ и устройств составила $14,3 млрд, что ниже прогнозируемых $14,85 млрд.

Выручка от поисковых и прочих сервисов составила $63,4 млрд, что ниже ожидавшихся $64,99 млрд. Рекламная выручка YouTube равняется $11,2 млрд при прогнозе в $11,4 млрд.

Intel сообщила результаты III квартала 2026 финансового года, завершившегося 26 июня 2026 года. Несмотря на то, что они превысили прогнозы Уолл-стрит, а также то, что был зафиксирован самый высокий за последние 15 лет рост выручки в сегменте ЦОД, акции компании упали более чем на 30 % из-за слабого прогноза по выручке на IV квартал на фоне снижения продаж персональных компьютеров (ПК).

Выручка за квартал выросла на 21 % по сравнению с аналогичным периодом прошлого года — до $16,51 млрд, что чуть выше ожиданий рынка — $16,5 млрд (по данным LSEG). Скорректированная прибыль на акцию (Non-GAAP) значительно превысила прогноз аналитиков — $0,52 против $0,40. В целом чистая прибыль компании составила $3,3 млрд, что меньше на 18 % показателя годом ранее.

Источник изображений: Intel

Выручка подразделения Datacenter and AI Group (DCAI), которое специализируется на продуктах для ЦОД и ИИ, подскочила год к году на 78 % до $7,3 млрд. В свою очередь, выручка подразделения Client Computing and Physical AI Group (CCPG), ответственного за выпуск чипов для ПК, сократилась на 5 % до $8,1 млрд, что оказалось ниже целевого показателя в $8,8 млрд. В целом направление по выпуску продуктов (Intel Products) принесло компании $15,4 млрд выручки, показав рост год к году на 22 %, что всё же ниже прогноза в $15,5 млрд.

Подразделение Intel по контрактному производству полупроводников (Intel Foundry) в III квартале получило выручку в размере $6,7 млрд, что превысило прогноз Уолл-стрит в $6,1 млрд и на 58 % выше показателя аналогичного периода прошлого года.

Сокращение продаж клиентского подразделения обусловлено спадом на рынке ПК. По данным Counterpoint Research, мировые поставки ПК во II квартале снизились на 4 %, отчасти из-за резкого роста стоимости памяти и других компонентов.

Финансовый директор Intel Дэвид Зинснер (David Zinsner) заявил, что, по оценкам компании, спад на рынке ПК продлится как минимум до первой половины следующего года. В связи с этим Intel представила весьма сдержанный прогноз на будущее. Компания ожидает, что в IV квартале прибыль составит около 25 центов на акцию (в среднем значении прогнозного диапазона), а выручка — от $15 до $16 млрд. Аналитики, по данным LSEG, прогнозируют прибыль на уровне $0,43 на акцию при выручке в $17,1 млрд.

Alibaba Cloud запустила в Нидерландах новый облачный регион, а также представила решение для развёртывания облачной инфраструктуры на собственных площадках заказчиков, сообщает Datacenter Dynamics.

Облачное подразделение китайской Alibaba Group объявило об открытии облачного региона в Амстердаме — это первое публичное облако компании в Нидерландах. Регион включает два дата-центра, уже введённых в эксплуатацию.

По словам представителя компании, открытие нового региона — прямой ответ на высокий спрос со стороны компаний в одной из самых динамично развивающихся экономик Европы. Размещение ЦОД в регионе позволяет хранить и обрабатывать данные на территории страны, быстрее внедрять инновации, безопасно масштабировать бизнес и эффективнее работать в эпоху ИИ.

По данным Alibaba, новый регион повысит отказоустойчивость сервисов, позволит сократить задержки и оптимизировать процессы восстановления после сбоев. Также он позволит удовлетворить потребности клиентов, которым необходимо хранить данные локально в Нидерландах или на территории Евросоюза.

Источник изображения: Azhar J/unsplash.com

После открытия объектов в Нидерландах инфраструктура Alibaba Cloud включает 109 зон доступности в 32 облачных регионах. В Европе компания управляет регионами в Германии (Франкфурте), Великобритании (Лондоне) и Франции (Париже).

Дополнительно компания намерена открыть свои облачные регионы в Финляндии и расширить присутствие в Германии и Франции. За пределами ЕС запланировано открытие региона в Турции.

Также Alibaba представила новое поколение решений для создания гибридной облачной инфраструктуры Apsara Stack. Оно позволяет развёртывать на площадках заказчиков более 80 облачных и ИИ-продуктов. Первую версию Apsara Stack представили за пределами Китая ещё в 2018 году.

По словам генерального директора Alibaba Cloud Эдди Ву (Eddie Wu), к 2033 году компания намерена увеличить совокупную вычислительную мощность своих ЦОД в 10 раз по сравнению с 2022 годом.

В ходе телефонной конференции, посвящённой финансовым результатам за I квартал 2027 финансового года, Microsoft объявила об увеличении ожидаемого срока полезного использования своих офисных зданий и ЦОД с 15 до 25 лет, пишет Data Centre Dynamics. Решение основано на «истории эксплуатации и прогнозируемом использовании данных активов», отметила финдиректор Эми Худ (Amy Hood).

В распоряжении Microsoft на данный момент находятся ЦОД общей мощностью, по оценкам, около 12 ГВт. Компания продолжает «извлекать больше пользы из имеющейся инфраструктуры за счёт оптимизации проектирования ЦОД, аппаратных систем, ПО и моделей», заявил гендиректор компании Сатья Наделла (Satya Nadella).

Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

«Например, мы увеличили пропускную способность связанных с Copilot рабочих нагрузок более чем на 50 % квартал к кварталу. Мы продолжаем расширять наши мощности, развёртывая новейшие решения NVIDIA и AMD, а также собственные системы Maia», — добавил глава компании.

Типичный срок эксплуатации ЦОД составляет 10–15 лет, средний показатель — 11,3 года, гласит опубликованное в 2024 году исследование Uptime Institute. Увеличение срока полезного использования ЦОД — удобный бухгалтерский шаг для Microsoft, позволяющий распределить затраты на многомиллиардные объекты на более длительный период. За минувший квартал выручка облачной платформы Microsoft Azure составила $33,2 млрд, что соответствует росту на 48 % в годовом исчислении; на долю облачного подразделения пришлись 36 % выручки компании за квартал.

«В связи с ускорением роста спроса мы в текущем квартале ввели в эксплуатацию 24 новых ЦОД на пяти континентах. Мы наращиваем мощности быстрее: время от поставки оборудования до его запуска в работу для новых систем, включая GPU, в наших крупнейших регионах сократилось примерно на 20 % по сравнению с предыдущим кварталом», — сообщил гендиректор Microsoft.

Капзатраты Microsoft за отчётный квартал составили $45,2 млрд, что оказалось ниже прогнозируемых $50,7 млрд. Это произошло из-за того, пояснили в компании, что некоторые партнёры, предоставляющие инфраструктуру для облачных ИИ-сервисов, не смогли своевременно обеспечить необходимые мощности ЦОД. В результате Microsoft скорректировала прогноз капзатрат на 2027 финансовый год со $175 млрд до $170 млрд. У компании заключены соглашения с неооблачными провайдерами, в том числе CoreWeave, Nscale, Lambda, Iren и Nebius.

Российская компания «Е-Флопс» анонсировала модульную серверную платформу М2 с архитектурой Arm, предназначенную для облачных и контейнерных нагрузок, ИИ-задач, обработки больших данных, виртуализации и пр. Решение выполнено в форм-факторе 6U, при этом предусмотрены варианты для традиционных 19" стоек и стоек стандарта OCP.

Платформа М2 построена по принципу гибридной вычислительной архитектуры, позволяющей собирать различные конфигурации с использованием CPU, GPU и NPU. В частности, в шасси могут быть установлены до 10 вычислительных модулей одинарной толщины или до пяти модулей двойной толщины. Максимальная конфигурация предусматривает наличие 20 чипов Arm64, насчитывающих до 128 ядер с тактовой частотой до 3,3 ГГц. Суммарно это даёт 2560 ядер CPU на 6U-сервер и более 20 тыс. ядер на стойку. Поддерживается до 15 Тбайт оперативной памяти DDR4-3200 RDIMM/LRDIMM в расчёте на сервер.

Источник изображений: «Е-Флопс»

В общей сложности, как отмечается, доступны 11 конфигураций вычислительных модулей под различные задачи. Сервер может нести на борту до десяти GPU-ускорителей двойной толщины, а также до 80 накопителей M.2 22110 (NVMe) или до 20 SSD стандарта U.2 (NVMe). Слоты расширения могут быть выполнены по следующей схеме: до 10 × PCIe 4.0 x16 OCP 3.0, до 10 × PCIe 4.0 x16 FLFH, до 10 × PCIe 4.0 x16 HLHH, до 20 × PCIe 4.0 x8 HLHH и до 10 × PCIe 4.0 x4 HLHH. Стандартная 6U-версия комплектуется четырьмя блоками питания мощностью до 3200 Вт, а модификация 6OU — четырьмя преобразователями питания 48 В / 12 В.

В шасси М2, как отмечает разработчик, усовершенствована система охлаждения: улучшена работа флапперов (жалюзей) модулей охлаждения, а также доработана электронная и программная части управления вентиляторами. Машина подходит для использования в инфраструктурах дата-центров с фрикулингом. Сервер может эксплуатироваться при температурах до +45 °C. Дополнительно усилена жёсткость конструкции в отдельных узлах, облегчено извлечение служебного модуля, добавлены элементы безотвёрточной сборки-разборки корпусов для упрощения обслуживания и сокращения времени инженерных работ. 

Altera анонсировала линейку FPGA Agilex 2X, флагманом которой выступила модель Agilex 27, сообщает Converge Digest. Она оснащена трансиверами со скоростью до 256 Гбит/с, аппаратными интерфейсами Ethernet на 800 Гбит/с и 1,6 Тбит/с и сетевой архитектурой HyperFlow. Поставка инженерных образцов стартует во второй половине 2027 года.

Agilex 2X предназначены для ИИ-инфраструктуры, сетей Ethernet терабитного класса, систем связи 6G, аэрокосмической отрасли и периферийных ИИ-вычислений. Старшей в серии выступает модель Agilex 27 — её отличают трансиверы со скоростью до 256 Гбит/с, аппаратные интерфейсы Ethernet 800 Гбит/с и 1,6 Тбит/с, а также распределённая внутрикристальная сеть передачи данных, обеспечивающая передачу данных между логическими блоками со скоростью несколько терабит в секунду.

Источник изображения: altera.com

В архитектуре Agilex 27 сочетаются программируемая матрица HyperFlex третьего поколения и новая сеть передачи данных HyperFlow. HyperFlex предусматривает распределение регистров по всей коммутационной структуре чипа, что помогает распределять задержки между этапами обработки данных и производить их конвейерную обработку. HyperFlow отвечает за передачу данных внутри чипа по выделенной внутренней сети, не расходуя ресурсов стандартной программируемой логики. По сравнению с моделями предыдущего поколения Agilex 7 производительность на ватт у новых устройств выросла в 1,8 раза.

Устройства поддерживают интерфейсы PCIe 6.0 и 7.0, память стандартов DDR5, LPDDR5X и LPDDR6, а также стандарт UCIe для чиплетной интеграции. Функции защиты включают безопасную загрузку, подтверждение подлинности устройства, поддержку постквантового шифрования, шифрование Ethernet-трафика MACsec, защиту целостности и шифрование данных при передаче данных по шине PCIe, а также шифрование оперативной памяти на лету.

Модель Agilex 27 предназначена для инфраструктур с высокой пропускной способностью; Agilex 25 — для встраиваемых вычислений и высокоскоростных сенсорных систем; Agilex 23 — для промышленной автоматизации и робототехники; Agilex 22 — для систем управления с большим числом портов ввода-вывода. Все четыре линейки используют единую среду разработки Quartus Prime и ИИ-помощника по проектированию QuartusIQ. Программные средства для Agilex 27 станут доступны в рамках программы раннего доступа в ноябре. Инженерные образцы Agilex 27 появятся во второй половине 2027 года.

Ранее Altera продлила жизненный цикл некоторых FPGA-решений до 2045 года. В минувшем году компания представила малые FPGA семейства Agilex 3 и запустила массовое производство моделей семейства Agilex 5.

Китайский стартап Iluvatar CoreX объявил, что его GPU Tiangai 300 может работать на уровне NVIDIA H200, а в некоторых практических задачах ИИ и превосходить показатели американской модели, пишет South China Morning Post.

Iluvatar CoreX провела демонстрацию работы Tiangai 300 для представителей китайских СМИ на примере сложных мультимодальных задач ИИ, в частности, касающихся генерации картинок и видео по текстовым запросам. При тестировании с созданием изображений по запросам китайский ускоритель на 100 % успешно выполнял задачи со скоростью 0,101 изображения в секунду — NVIDIA H200 показал 87,5 % и 0,086 изображения в секунду; отмечается, что китайский чип выполнял задачу на 0,64 с дольше.

Источник изображения: iluvatar.com

Поддерживаемая государством шанхайская INESA провела тестирование Tiangai 300 ещё в июле и установила, что «в типичных условиях развёртывания» китайский GPU демонстрирует пропускную способность, которая в 1,05 раза превышает показатели NVIDIA H200. Ещё в одной серии тестов Tiangai 300 показал пропускную способность на 15 % больше, чем у NVIDIA H200 при работе с ИИ-моделью на архитектуре MoE (Mixture-of-Experts); задержка при генерации первого токена при обработке длинных текстов уменьшилась на величину до 30 %. В задаче на дообучение открытой модели Alibaba Qwen3-32B китайский ускоритель сравнивали с американской моделью предыдущего поколения NVIDIA H100 — в этом случае Tiangai 300 оказался в 1,33 раза быстрее.

Iluvatar CoreX намерена преодолеть лидирующее положение США на рынке ИИ-ускорителей — в январе компания представила дорожную карту, в соответствии с которой за два года она намерена обойти показатели передовой платформы NVIDIA Rubin. ИИ-ускорители Tiangai 300 демонстрируют высокие результаты не только в лабораторных условиях — компания развёртывает их в масштабах десятков тысяч, за счёт чего набирает опыт во внедрении и техническом обслуживании этих систем.

Стартап работает не только с GPU для ИИ ЦОД, но и с оборудованием для периферийных вычислений. В тестах на инференс больших языковых моделей чип Tongyang TY1200 оказался на 20 % быстрее процессора NVIDIA Thor T5000.

Китайская Z.AI уже построила гигантский ИИ ЦОД, в котором работают исключительно ускорители местного производства. Над аналогичным проектом в стране работают JD Cloud и Moore Threads. А DeepSeek намерена создать собственный ИИ-ускоритель.

BrainChip представила комплект для разработки AKD1500 — в него входят одноимённая плата формфактора M.2 и одноплатный компьютер Raspberry Pi 5. Решение представляет собой готовый инструмент для создания энергоэффективных ИИ-приложений, работающих в режиме постоянной готовности (always-on).

В сегменте периферийных устройств, включающем сенсоры, мониторы, носимые гаджеты, промышленное оборудование и системы умного дома, востребована функция непрерывного сбора данных: прослушивания, наблюдения или измерений. Запуск ИИ-алгоритмов на устройствах с традиционными процессорами подразумевает анализ каждого кадра или отсчёта данных независимо от того, произошло ли какое-то изменение, что приводит к избыточному нагреву и расходу ресурсов аккумулятора. Передача данных в облако увеличивает задержку, повышает расходы на трафик и создаёт угрозу конфиденциальности; не менее сложной задачей представляется и дополнительное обучение модели.

Источник изображений: brainchip.com

BrainChip AKD1500 позиционируется как решение этой задачи — нейроморфная архитектура чипа основана на обработке событий. Система реагирует только на значимые события, а не на каждый поступающий фрагмент данных, поэтому она оптимально подходит для задач, требующих постоянной активности, в том числе для сенсорного мониторинга и обнаружения объектов. Обработка данных происходит непосредственно на устройстве, что исключает связанные с облаком угрозы. AKD1500 поддерживает обучение на самом чипе — модели могут осваивать новые объекты прямо на устройстве. Разработчик может научить запущенное на Raspberry Pi 5 приложение распознавать новое ключевое слово, жест или объект непосредственно в процессе эксплуатации.

«В комплект входят образы Docker, которые можно предварительно загрузить, чтобы упростить тестирование и демонстрации; они служат эталоном для создания собственных контейнеров с нейроморфными приложениями. Разработчики, у которых уже есть Raspberry Pi 5 с модулем расширения M.2 HAT, могут просто установить в него M.2-карту AKD1500 и пользоваться тем же ПО», — отметили в BrainChip. Работу приложения можно оценить на платформе Raspberry Pi 5, а затем интегрировать тот же чип AKD1500 в конечный продукт по интерфейсу PCIe или SPI. На портале BrainChip Developer Hub бесплатно доступны программные инструменты и оптимизированные для работы в среде MetaTF ИИ-модели, которые можно адаптировать под конкретные задачи.

Ранее в продаже появились Raspberry Pi 4 Model B с пониженной частотой процессора. Производитель был вынужден поднять цены на 2-Гбайт версии Raspberry Pi 4 и Raspberry Pi 5 из-за дефицита памяти. Zotac представила промышленный мини-компьютер ZBox Pro CM5-Pico на основе Raspberry Pi CM5.

Облачное подразделение Amazon продемонстрировало в III квартале более высокие темпы роста, чем прогнозировали аналитики, сообщает CNBC. Выручка AWS составила $45,98 млрд, и это рост на 39 % год к году, а также выше прогнозов аналитиков, которые ожидали $45,29 млрд. Во II квартале рост составлял около 37 %.

«Выручка по нашим основным направлениям вычислительных мощностей и хранилищ данных выросла самыми быстрыми темпами за последние несколько лет», — заявил гендиректор Amazon Энди Джесси (Andy Jassy). Темпы роста AWS оказались самыми высокими с IV квартала 2021 года. Компания по-прежнему удерживает лидерство по объёму выручки на рынке облачных услуг, хотя конкуренты в лице Microsoft и Google также демонстрируют ускорение роста: выручка Google Cloud увеличилась на 103 %, Microsoft Azure — на 48 %.

Источник изображения: Amazon

Все крупнейшие игроки облачного рынка активно строят ЦОД, чтобы удовлетворить высокий спрос, связанный с развитием ИИ. AWS объявила о планах расширить парк GPU NVIDIA, приобрела стартап по анализу данных DuckLabs, а также заключила соглашения с Meta✴ и OpenAI. Операционная прибыль AWS в III квартале достигла $17,77 млрд, что на 55 % больше прошлогоднего показателя и выше прогноза аналитиков — они указывали $16,97 млрд. На долю облачного подразделения приходятся почти 23 % всей выручки Amazon, и это рекордный показатель.

Финансовые показатели Microsoft Azure сейчас составляют 72 % от показателей AWS — для сравнения, два года назад эта доля составляла 58 %. Платформа AWS начала работу в 2006 году, ещё до запуска облачных сервисов Microsoft и Google. «Благодаря постоянному внедрению инноваций, новых базовых возможностей и функций ИИ, спросу со стороны корпоративных пользователей на запуск основных рабочих нагрузок и ИИ в AWS, а также ежегодному наращиванию наших мощностей мы предполагаем, что AWS способна демонстрировать рост более чем на 40 % в 2027 и 2028 годах, став в перспективе от пяти до десяти лет бизнесом с выручкой в $1 трлн», — заявил Энди Джесси.

Google активно наращивает доходы от облачных сервисов, предоставляя доступ к ИИ-ускорителям TPU вне своей инфраструктуры; Amazon также намерена с конца 2027 года открыть доступ клиентам к своим чипам Trainium, предназначенным для обучения моделей. «Спрос на Trainium очень высокий, и клиенты постоянно просят нас сделать их доступными за пределами экосистемы AWS. Мы намерены сделать это в конце 2027 года», — добавил гендиректор Amazon.

Уже сейчас основные облачные вычислительные мощности Amazon забронированы на весь 2027 год. На работу с противниками ЦОД компания намерена потратить $1 млрд. И ещё $16 млрд в 2027 году AWS выделит на расширение инфраструктуры в Германии.

Команда Banana Pi пополнила ассортимент одноплатных изделий моделью BPI-RT2, которая предназначена для построения недорогих маршрутизаторов и беспроводных точек доступа, ориентированных на домашнее или офисное применение. Новинка уже доступна для заказа по ориентировочной цене $26.

В основу решения положен процессор Realtek RTL8198D с двумя ядрами MIPS interAptiv. Объём оперативной памяти DDR3 составляет 256 Мбайт, встроенной флеш-памяти SPI-NAND — 128 Мбайт. Реализованы три порта 1GbE LAN и один порт 1GbE WAN.

Плата обладает поддержкой Wi-Fi 6 (802.11ax) в частотных диапазонах 2,4 ГГц (Realtek RTL8892XBR) и 5 ГГц (Realtek RTL8832D). В обоих случаях реализована технология пространственного кодирования 2×2 MIMO. Предусмотрены четыре разъёма для подсоединения антенн. Среди прочего упомянуты порт USB 3.0 Type-A, а также 5- и 9-контактный коннекторы с поддержкой GPIO и I2C. Размеры составляют 97 × 65 мм. Питание (12 В) подаётся через DC-разъём. Для Banana Pi BPI-RT2 доступны схемы и файлы дизайна DXF, а также образ OpenWrt 22.03.

Источник изображения: Banana Pi

Нужно отметить, что ранее вышла плата Banana Pi BPI-R4 Pro, подходящая для создания более производительных маршрутизаторов. Это решение базируется на чипе MediaTek MT7988A (Filogic 880) с четырьмя ядрами Arm Corex-A73. Реализована поддержка Wi-Fi 7 с частотными диапазонами 2,4, 5 и 6 ГГц. Есть порты 10GbE WAN и 10GbE LAN, 2.5GbE LAN и 1GbE LAN. Кроме того, может быть добавлен сотовый модем 4G/5G в виде модуля M.2 B-Key.