NVIDIA объявила о разработке по всей Европе 35 суперкомпьютеров на базе её чипов, которые позволят более 3 млн исследователей ускорить проведение научных исследований и внедрение промышленных инноваций в сфере ИИ. Это крупнейшее за год расширение в Европе сети суперкомпьютеров, охватывающее национальные суперкомпьютерные центры, ИИ-фабрики и академические исследовательские институты. Эти системы будут поддерживать исследования в области климатологии, здравоохранения, декарбонизации чистой энергетики, квантовых вычислений и фундаментальной науки.

Работу большей части европейских ИИ-фабрик обеспечивают платформы Blackwell и Hopper, при этом с прошлого года было развернуто или анонсировано 800 Эфлопс вычислительных мощностей для ИИ. Эти суперкомпьютеры, включая обновлённый EuroHPC MareNostrum5 AI Барселонского суперкомпьютерного центра (BSC-CNS), Blue Swan (BavariaAI), IT4LIA, HammerHAI Центра высокопроизводительных вычислений в Штутгарте (HLRS) и ИИ-фабрика Mimer Национальной академической суперкомпьютерной инфраструктуры Швеции (NAISS), основаны на передовой ИИ-инфраструктуре NVIDIA, говорит компания.

Так, суперкомпьютер MareNostrum 5 будет дооснащён системами GB300 NVL72 и GB200 NVL4, объединённых интерконнектом NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand. Система, обеспечивающая производительность до 20 Эфлопс при обучении ИИ и 33 Эфлопс при ИИ-инференсе, позволит ускорить работу генеративного ИИ, климатическое моделирование, исследования в области здравоохранения и биотехнологий, устойчивого сельского хозяйства, энергетических систем и госсервисов.

Источник изображения: NVIDIA

Система Blue Swan (BavariaAI) добавит 1 тыс. ускорителей (GB200 NVL4 и Quantum-2 InfiniBand) суперкомпьютерным центрам FAU Erlangen и LRZ. Платформа обеспечит производительность до 11 Эфлопс при обучении ИИ и 22 Эфлопс при ИИ-инференсе. Она будет поддерживать инициативу Баварии по созданию базовых моделей, продвигая открытые мультимодальные модели для науки, государственного управления, исследований в области здравоохранения, робототехники и т.д.

HammerHAI (HLRS) представляет собой первую в Германии ИИ-фабрику с более чем 850 GPU на базе GB200 NVL4 с Quantum-X800 InfiniBand. Суперкомпьютер HammerHAI, обеспечивающий производительность до 8 Эфлопс при обучении ИИ и 15 Эфлопс при ИИ-инференсе, обеспечит исследователям и промышленным пользователям безопасную ИИ-инфраструктуру для инженерного моделирования, инференса и научных исследования.

Суперкомпьютер Mimer EuroHPC AI Factory (NAISS), размещённый в Линчёпингском университете (LiU, Швеция), будет использовать 100 систем GB200 NVL4 и сеть ConnectX-8. Обеспечивая производительность до 4 Эфлопс при обучении ИИ и около 7 Эфлопс при ИИ-инференсе, Mimer AI Factory будет способствовать развитию шведской ИИ-экосистемы в таких областях, как биологические науки, материаловедение, автономные системы, доверенный ИИ и т.д. Наконец, ИИ-фабрика IT4LIA с более чем 8 тыс. GPU на базе GB200 NVL4 с Quantum-X800 InfiniBand и ПО NVIDIA AI Enterprise обеспечивает производительность в размере 82 Эфлопс при обучении ИИ и 164 Эфлопс при ИИ-инференсе.

Компания Oracle сократила штат примерно на 13 % в 2026 финансовом году, завершившемся 31 мая 2026 года, о чём она сообщила в годовом отчёте, направленном в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC) и опубликованном 22 июня.

Как указано в документе, по состоянию на 31 мая 2026 года в Oracle работало 141 тыс. сотрудников, тогда как годом ранее штат включал 162 тыс. человек. То есть сокращения коснулись 21 тыс. рабочих мест. Расходы компании на выходные пособия и другие затраты, связанные с увольнениями, составили $1,84 млрд, что почти в пять раз больше, чем в 2025 финансовом году.

В документе сообщается, что корректировка численности персонала была вызвана различными факторами, включая изменения в управлении и продуктах, проблемы с производительностью, изменения в стратегии и приобретения. Ранее сообщалось, что Oracle рассматривает возможность сокращения штата на 20–30 тыс. сотрудников в целях экономии, что позволило бы получить около $8–$10 млрд свободного денежного потока, поскольку традиционные финансовые институты всё меньше доверяют стратегии Oracle, в первую очередь из-за сделок с OpenAI.

Источник изображения: Alice Pasqual / Unsplash

Расширение ИИ-инфраструктуры и строительство ЦОД требует значительных средств. Как сообщает Data Center Dynamics, в этом году Oracle выделила около $45 млрд заёмных и собственных средств на строительства ЦОД для своих клиентов, включая AMD, Meta✴, Nvidia, OpenAI, TikTok, xAI и т.д. Осенью прошлого года компания взяла на себя дополнительные $18 млрд долга, а в начале этого сообщила, что намерена взять в долг ещё $50 млрд на строительство ИИ ЦОД и уже выпустила новые облигации на $25 млрд.

Финансовый директор Oracle Хилари Максон (Hilary Maxson) сообщила в ходе последнего квартального отчёта, что компания планирует привлечь $40 млрд в виде заёмных и акционерных средств в 2027 финансовом году, включая «уже объявленный выпуск акций на сумму $20 млрд», но не «ожидает привлечения дополнительного заемного финансирования в 2026 календарном году». Капитальные затраты Oracle в 2026 финансовом году составили $55,7 млрд, и ожидается, что в 2027 финансовом году они увеличатся до $90–$95 млрд.

Компания SpaceX подписала крупное соглашение о предоставлении вычислительных мощностей стартапу Reflection AI, работающему над созданием открытых ИИ-моделей и ИИ-агентов. Пока это последняя из не принадлежащих империи Маска компаний, запросивших у него доступ к инфраструктуре Colossus, сообщает CNBC.

В рамках соглашения Reflection немедленно получит доступ к системам NVIDIA GB300. Стартап согласился платить SpaceX по $150 млн ежемесячно, начиная с 1 июля 2026 года до 2029 года. Общий объём платежей составит около $6,3 млрд, если соглашение будет действовать до конца названного срока. Через три месяца после старта проекта любая из сторон сможет расторгнуть контракт, уведомив об этом партнёра за 90 дней.

Аналогичные соглашения о предоставлении вычислительных мощностей подписаны с Anthropic и Google, а вот Cursor была выкуплена xAI. Reflection стратегически отличается от них — это ИИ-хаб с фокусом на open source моделях: в момент, когда государства и корпорации стремятся избавиться от зависимости от закрытых ИИ-систем. Время как нельзя подходящее — после закрытия доступа к Anthropic к Fable и Mythos интерес к открытым решениям снова вырос. Reflection как раз и делает ставку на отказ от зависимости от закрытых моделей для критически важных задач.

Источник изображения: chris robert/unsplash.com

Последняя оценка стартапа составила $25 млрд. Он пытается создавать открытые модели, способные конкурировать с передовыми ИИ-системами OpenAI, Anthropic и Google. Впрочем, пока стартап не выпустил ни одной крупной передовой модели, хотя активно взаимодействует с заказчиками из числа госструктур и, в числе прочих, ответственных за национальную безопасность. Так, компания связана с программой Genesis Mission Министерства энергетики США (DoE) и участвует в ИИ-инициативах Пентагона.

Microsoft объявила об одном из крупнейших разовых увеличений мощностей ЦОД в истории компании. В Пекосе (Pecos, Техас) она строит кампус на 2 ГВт. В следующие 5–7 лет многомиллиардная инвестиция поможет осуществить инновации нового поколения с прицелом на долгосрочную перспективу, говорит компания, у которой уже есть успешный опыт развития ЦОД в регионе Сан-Антонио в течение более чем десяти лет. Новый объект дополнит крупные ЦОД проекта Fairwater в Атланте и Висконсине.

Спрос клиентов на ИИ и облака продолжит расти, и для его удовлетворения потребуется не просто больше мощностей ЦОД, а предсказуемых, устойчивых мощностей, способных быстро масштабироваться, говорит Microsoft. Именно поэтому кампус в Пекосе получит собственные генерирующие мощности непосредственно на площадке, что позволит вводить объекты в эксплуатацию в темпе, необходимом клиентам, с сохранением устойчивой работы. Энергетическая инфраструктура оплачивается самой Microsoft.

При этом компания руководствуется принципом Community First, в соответствии с которым уделяется внимание интересам местного населения. Помимо создания новых рабочих мест, компания будет инвестировать в подготовку кадров, в первую очередь для своих же ЦОД, и поддержку малого бизнеса. Впрочем, инвестиции касаются не только непосредственно ЦОД, но и поддержки НКО и прочих структур. Кроме того, компания систематически повышает энергоэффективность своей инфраструктуры. В Техасе она законтрактовала уже 4,7 ГВт энергии из возобновляемых источников и продолжает наращивать возможности в этой сфере по мере изменения спроса.

Источник изображения: Microsoft

На начальном этапе кампус ЦОД будет работать от расположенной рядом газовой электростанции «за счётчиком», оснащённой системой Selective Catalytic Reduction для снижения выбросов оксидов азота. В дальнейшем планируется подключить кампус к электросети и сделать генерирующие мощности частью региональной электросистемы. Также Microsoft планирует использовать в своих ЦОД замкнутые системы охлаждения, существенно сокращающие потребность в чистой воде. Планируется минимизировать зависимость от источников пресной воды в целом, используя, где можно, непитьевую воду.

По данным Converge! Digest, Microsoft и Chevron подписали соглашение сроком на 20 лет о покупке «чистой» энергии в рамках инициативы Project Kilby в Западном Техасе. Строительство генерирующих мощностей будет осуществляться дочерней структурой Chevron — Energy Forge One совместно с Engine No. 1. Поэтапно будут введены 2,67 ГВт генерируюших мощностей, преимущественно на базе газовых турбин GE Vernova, а также Caterpillar (Solar Turbines). Окончательное решение об инвестициях будет принято до конца 2026 года, подача энергии должна начаться в 2028 году.

Июньский рейтинг самых производительных суперкомпьютеров мира TOP500 принёс неожиданный сюрприз — впервые за несколько лет в список попала новая, крупная машина LineShine из Китая. И не только попала, но и сразу заняла в нём первое место. Более того, она же первой публично преодолела порог FP64-производительности 2 Эфлопс, опираясь только на CPU.

Импортонезависимая система LineShine достигла 2,198 Эфлопс в бенчмарке HPL, что составляет порядка 80 % от пиковой теоретической производительности (2,736 Эфлопс), что для столь крупной машины хороший результат. Не менее примечательно, что и в HPCG эта система тоже занимает первое место с результатом 22 Пфлопс, обгоняя El Capitan (17,41 Пфлопс) и Fugaku (16,00). В Green500, правда, она занимает аж 50 место, поскольку потребляет 42,2 МВт, что даёт около 52,07 Гфлопс/Вт. Но, во-первых, данный суперкомпьютер лишён ускорителей, а во-вторых — улучшать энергоэффективность сложнее, чем производительность.

LineShine находится в Национальном суперкомпьютерном центре Шэньчжэня (NSCCSZ) и базируется на кастомным китайских 304-ядерных Arm-процессорах LX2 (1,55 ГГц) и платформе LingKun.Всего 13,79 млн ядер, объединённых проприетарным интерконнектом LingQi работающих под управлением ОС Kylin. В ИИ-бенчмарке HPL-MxP система заняла четвёртое место с показателем 7,92 Эфлопс, т.е. разница между FP64-вычислениями в традиционном Linpack и вычислениями со смешанной точностью составляет довольно скромные 3,6x, что опять-таки указывает на архитектуру без выделенных ИИ-ускорителей.

Источник изображения: Markus Winkler / Unsplash

Ещё один новичок в первой десятке TOP500 — итальянский суперкомпьютер Eni HPC7 с устоявшейся производительностью 571,5 Пфлопс (в пике 861,13 Пфлопс), который занял шестое место. Он построен на ровно той же платформе, что и бывший лидер списка El Capitan: узлы HPE Cray EX255a с APU AMD Instinct MI300A. При этом у Eni теперь сразу две машины в Топ-10, поскольку система HPC6 (477,9/606,97 Пфлопс) находится на восьмом месте. Они бы, к слову, могли бы оказаться непосредственными соседями, если бы Microsoft решила обновить тесты своего облачного суперкомпьютера Eagle. Ресурсы у неё точно есть, а вот желание трать драгоценное машинное время ИИ-ускорителей на бенчмарки вряд ли есть.

Система Fugaku также остаётся в первой десятке, уже шестой год подряд. Впрочем, если бы не нежелание Китая делиться информацией о своих системах, дефицита в которых явно нет, апдейты к TOP500 были бы гораздо чаще и интереснее. Авторы рейтинга отдельно отмечают разнообразие аппаратных платформ, подчёркивая, что добраться до экзафлопса можно разными путями. Речь и про процессоры, и про ускорители, и про интерконнекты. Всего в новом списке TOP500 появилось 44 новых машины, а минимальный порог вхождения повысился до округлённо 2,66 Пфлопс. Для вхождения же в первую десятку нужно как минимум 434,9 Пфлопс.

Среди поставщиков в Топ-10 с точки зрения производительности лидирует HPE (El Capitan, Frontier, Aurora, HPC7, HPC6 и Alps). По процессорам в лидерах снова AMD (El Capitan, Frontier, HPC7 и HPC6). NVIDIA представлена в трёх системах (JUPITER Booster, Eagle, and Alps), а Intel — в двух (Aurora и Eagle). Atos/Eviden/Bull и Fujitsu поставили по одной системе, JUPITER Booster и Fugaku соответственно. Ну а LineShine гордо стоит в стороне от всех основных вендоров. Новых заявок от российских компаний по-прежнему нет. А из новичков среди стран можно упомянуть Индонезию с системой на объекте ASEAN-Korea HPC (436 место) и Узбекистан с государственным суперкомпьютером (321 место).

Стартап Groq, занимающийся разработкой чипов для инференса и купленный NVIDIA за $20 млрд, объявил о привлечении $650 млн на развитие собственного облака, сообщает Silicon Angle. Возглавили раунд инвестиционная группа Disruptive и хеджевый фонд Infinitum.

В декабре 2025 года NVIDIA согласилась заключить исключительное лицензионное соглашение на технологии и наняла нескольких сотрудников Groq, в том числе её основателя и генерального директора. При этом формально «зелёным» облако GroqCloud в рамках сделки не досталось. Компания раскрыла, что её облачная платформа обрабатывает триллионы токенов в неделю для 5 млн разработчиков.

Источник изображения: NVIDIA

Облачная инфраструктура Groq работает на базе 13 ЦОД на нескольких континентах. Компания рассчитывает потратить привлечённые средства для расширения мощностей до 200 МВт к 2027 году. В Groq утверждают, что часть новых вычислительных мощностей получит системы NVIDIA LPX на основе LPU 3. Прочие облачные операторы в теории тоже способны создать сервис для инференса на основе решений NVIDIA/Groq.

Micron Technology анонсировала стратегическое соглашение с Anthropic, касающееся проектирования архитектуры памяти и СХД для ИИ, вопросов поставок и спроса, внедрения ИИ Claude внутри корпоративной структуры Micron и стратегических инвестиций в Anthropic в раунде финансирования серии H. Соглашение напрямую связывает спрос передовых ИИ-моделей с вопросами разработки инфраструктуры, поставок и внедрения ИИ-решений.

По словам Micron, революция в области ИИ навсегда повысила роль памяти и решений для хранения данных, как в сфере ЦОД, так и, в частности, периферийных вычислений. Поэтому компании займутся разработкой инфраструктуры нового поколения. Как считают в Anthropic, стратегия компании зависит от того, насколько качественно выстроены уровни технологического стека, а память и вычислительные системы влияют на то, насколько эффективно можно обучать Claude и эксплуатировать его. По мере роста спроса на Claude будут масштабироваться и мощности.

Ключевым для сотрудничества является целенаправленная работа над технологиями памяти и хранения данных, позволяющая эффективнее масштабировать ИИ-системы. Портфолио Micron включает HBM, DRAM и SSD, что обеспечивает высокую производительность, энергоэффективность и оптимизацию совокупной стоимости владения при обучении и инференсе.

Источник изображения: Micron

Micron и Anthropic намерены проанализировать работу подсистем памяти и хранения при разных нагрузках, а также то, как они будут взаимодействовать в пределах всего стека. Ожидается, что это повысит производительность памяти и хранилищ данных, повысит энергоэффективность и обеспечит ИИ-инфраструктуре Anthropic более выгодную «экономику токенов». Помимо технического сотрудничества, компании договорились о поставках памяти и систем хранения данных из портфолио Micron. Это позволит последней поддержать активный рост Anthropic и будущее масштабирование её ИИ-инфраструктуры.

Micron уже внедрила модели Claude для ускорения выполнения задач разработки и выполнения более передовых агентных сценариев для инженерных и корпоративных задач, а также производства. Утверждается, что эти модели уже отвечают за инновации и заметный рост производительности Micron. По мере усложнения и роста автономности систем компания рассчитывает найти новые способы проектирования своих решений, создания и управления масштабными процессами.

Помимо технологического сотрудничества и соглашения о поставках, Micron осуществила стратегические инвестиции в раунде серии H ($65 млрд). Это отражает общий фокус компании на развитии инфраструктуры, нужной для поддержки следующего поколения систем искусственного интеллекта.

В Центре вычислительных наук японского Института физико-химических исследований (R-CCS) введён в строй гибридный квантово-классический суперкомпьютер Roquo, названный в честь горы Рокко к северу от города Кобе. В создании НРС-системы приняли участие DTS, NVIDIA, Giga Computing, DDN и ScaleWorX.

Roquo состоит из 135 вычислительных узлов на базе NVIDIA GB200 NVL4. В общей сложности задействованы 540 чипов Blackwell и 270 чипов NVIDIA Grace. Применяется интерконнект NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand с общей пропускной способностью до 3,2 Тбит/с (установлены коммутаторы Q3400, поддерживающие скорость передачи данных 800 Гбит/с на порт). Реализовано жидкостное охлаждение.

Заявленная производительность на операциях FP64 составляет 19,8 Пфлопс, а теоретическое пиковое быстродействие на операциях FP8 превышает 5 Эфлопс. Суперкомпьютер использует интерфейс SQC, что позволяет формировать гибридные среды с поддержкой традиционных и квантовых вычислений.

Источник изображения: RIKEN

В рамках проекта по созданию Roquo корпорация DTS осуществляла общую разработку платформы в соответствии с требованиями R-CCS. В свою очередь, NVIDIA предоставила базовые вычислительные и сетевые компоненты, тогда как Giga Computing отвечала за проектирование и производство серверов. DDN предоставила высокоскоростное файловое хранилище. Наконец, специалисты ScaleWorX осуществили общую системную интеграцию.

Суперкомпьютер Roquo, как ожидается, поможет ускорить разработку и оценку эффективности новых квантовых алгоритмов. Кроме того, система будет использоваться для решения сложных задач, с которыми не в состоянии справиться классические НРС-комплексы.

Компания IDC подвела итоги исследования глобального рынка СХД корпоративного класса: в I квартале текущего года продажи такого оборудования достигли $9,23 млрд, что на 22,7 % больше по сравнению с аналогичным периодом 2025-го ($7,52 млрд).

Аналитики отмечают, что темпы роста рынка резко увеличились. Так, в IV квартале прошлого года прибавка составляла 5,5 %, а в 2025-м в целом — 3,9 %. Наблюдающуюся ситуацию эксперты связывают с несколькими факторами, включая обновление инфраструктуры, повышение цен на накопители и высокий спрос на хранилища для задач ИИ.

Доля выручки от реализации массивов типа All-Flash впервые превысила 50 %, достигнув 52,6 %: квартальные продажи таких устройств подскочили на 32,7 % в годовом исчислении — до $4,9 млрд. Ещё $3,5 млрд, или 37,8 % от общих продаж в деньгах, обеспечили гибридные решения, что соответствует прибавке на уровне 14 % год к году. Вклад систем хранения на базе HDD оценивается в $0,9 млрд (доля в размере 9,6 %) с ростом на 10,2 % по отношению к I четверти 2025 года.

Источник изображения: IDC

С ценовой точки зрения наибольший рост продемонстрировали системы высокого класса (дороже $250 тыс.) — +60,7 % с итоговым результатом $2,4 млрд: на такие решения пришлось 25,5 % продаж в деньгах. Львиную долю выручки принесли изделия среднего класса (стоимостью от $25 тыс. до 250 тыс.) — $5,9 млрд, или 64,4 %, а их отгрузки за год поднялись на 17,3 %. Спрос на решения начального уровня (дешевле $25 тыс.) снизился на 6,1 % — до $0,9 млрд.

В географическом плане самая значительная динамика отмечена в Центральной и Восточной Европе (+41,7 %), США (+30,4 %), Канаде (+25,4 %) и Китае (+20,7 %). В Азиатско-Тихоокеанском регионе прибавка составила 19,1 %, в Западной Европе — 18,9 %. Крупнейшим игроком рынка остаётся Dell с долей 31,2 %. На втором месте располагается NetApp с 9,9 %, а замыкает тройку Everpure с 8,9 %. В первую пятёрку ведущих поставщиков также входят Huawei с 6,7 % и НРЕ с 5,4 %. Суммарная доля всех прочих производителей составляет 38 %.

22 июня в комиссии правительства по законопроектной деятельности пройдёт рассмотрение законопроект «О поддержке развития технологий ИИ в РФ», который, по словам источника «Коммерсанта», должны внести в Госдуму до конца недели. Сообщается, что документ претерпел значительные изменения по сравнению с первоначальным вариантом. Его сократили до 13 страниц и 13 статей, при этом действие законопроекта распространяется только на большие фундаментальные модели (LLM) с более 1 млрд параметров.

Модели с меньшим количеством параметров, в том числе open source, были исключены из первоначального варианта законопроекта также, как и формулировка «доверенные» модели, после чего в нём теперь указаны только «суверенные» и «национальные». Отмечается, что от добавления в документ «доверенных» моделей для КИИ отказались, так как требования к софту, куда относится и ИИ, уже прописаны ФСТЭК и ФСБ. На объектах КИИ можно будет использовать только с «суверенные» и «национальные» модели, разработка которых может рассчитывать на господдержку.

Источник изображения: Steve A Johnson/unsplash.com

В документе указано, что «суверенная» модель ИИ может быть разработана на всех этапах только российским юрлицом и использоваться только на инфраструктуре в РФ. «Национальная» модель должна быть существенно разработана российским юрлицом, хотя её компоненты могут быть open source.

Основные положения законопроекта вступают в силу с 1 сентября 2026 года, положения о полномочиях правительства (применение моделей, их определение, обязанности разработчиков и т. д.) — с 1 марта 2027 года. Если же до 1 марта 2027 года уже внедрены ИИ-модели, не подпадающие под критерии документа, переходный период для них продлён до 1 сентября 2032 года в случае, если данные обрабатываются в РФ.

«Коммерсантъ» отметил, что в итоговой версии отказались от требования обеспечить маркировку синтезированного ИИ контента и усилить ответственность владельцев ИИ-сервисов за правонарушения при использовании технологии. Также из первоначальной версии были исключены вопросы, касающиеся регулирования ИИ ЦОД и практически полностью — вопросы, касающиеся авторского права.