AirTrunk и Emergence Quantum (EQ) подписали меморандум о взаимопонимании с целью изучить возможности криогенного охлаждения оборудования дата-центров, сообщает Datacenter Dynamics. Компании полагают, что криогенное охлаждение способно значительно повысить быстродействие и энергоэффективность современных кремниевых чипов. Кроме того, его рассматривают как основу для прочих перспективных вычислительных систем, включая квантовые.

Партнёрство позволит объединить компетенции компаний в сфере криогенных вычислений, теплотехники, квантовых технологий, архитектуры дата-центров с применением реальных технико-экономических моделей, позволяющих оценить и подтвердить потенциальные преимущества в производительности «криогенных» ЦОД.

Партнёрство — часть более широкого проекта AirTrunk по созданию инфраструктуры ЦОД, готовой к размещению систем для квантовых вычислений. Криогенное охлаждение предполагается интегрировать в общую инфраструктуру кампусов. В компании подчёркивают, что об условиях работы при низких температурах известно десятилетиями, но сложность и стоимость охлаждения препятствовала массовому использованию высокоэффективных криосистем. Масштабы современных ЦОД и уменьшение размеров транзисторов кардинально меняют ситуацию и теперь «наступила эпоха криогенных вычислений».

Источник изображения: Keeyahtay Lewis/unsplash.com

Emergence Quantum основана в 2025 году выходцами из Сиднейского университета в качестве научно-исследовательской структуры. Она специализируется на интегрированной криогенной электронике и квантовых вычислениях. В EQ подчёркивают, что для криогенные ЦОД — неизбежная реальность. Такая технология охлаждения необходима для высокопроизводительных кремниевых чипов, сверхпроводящих логических модулей и, в конечном счёте, квантовых вычислений.

Пока большинство квантовых компьютеров размещали в лабораториях и специальных вычислительных центрах, на корпоративных площадках или на объектах, управляемых компаниями, занимающимися квантовыми вычислениями. Тем не менее всё больше таких систем размещают в коммерческих колокейшн-ЦОД, предназначенных для установки собственного оборудования клиентов на инфраструктуре оператора.

Дополнительно проводятся исследования, связанные с применением криогенных систем охлаждения для «неквантового» вычислительного оборудования. Предполагается, что исследования, в которых CMOS-чипы работают при экстремально низких температурах с охлаждением жидким азотом, потенциально способны значительно повысить их производительность и энергоэффективность.

Нидерландский стартап Axelera AI объявил о начале отгрузок изделий Europa — специализированных ИИ-чипов следующего поколения (AI Processing Unit, AIPU). Они ориентированы прежде всего на выполнение инференса с высокой энергетической эффективностью.

Первая информация о решениях Europa появилась в октябре прошлого года. Конструкция чипов включает восемь ядер ИИ, 16 векторных ядер с архитектурой RISC-V, 256-бит интерфейс LPDDR5 с пропускной способностью 200 Гбайт/с и 128 Мбайт памяти L2 SRAM. Заявленное быстродействие достигает 629 TOPS на операциях INT8. При производстве применяется 5-нм технология Samsung.

Заказчики могут приобретать чипы Europa для самостоятельного проектирования ИИ-ускорителей. Кроме того, изделия доступны в составе PCIe-карты Axelera Edge 232p формата HHHL с одним AIPU и платы Axelera Server 250p типоразмера FHFL с четырьмя AIPU. Эти устройства могут устанавливаться в серверы и рабочие станции.

Источник изображений: Axelera AI

Как утверждает Axelera AI, решения на базе Europa обеспечивают в шесть раз более высокую производительность (токенов в секунду) на 1 Вт затрачиваемой энергии по сравнению с ускорителями на базе GPU. Новые карты могут применяться не только в составе дата-центров и облачных платформ, но и на периферии, а также на корпоративных площадках.

Ускорители Axelera Edge 232p будут доступны в составе серверов Dell XE5 и Supermicro 111AD. Кроме того, о поддержке Europa объявили такие компании, как 2CRSi, Advantech, Axiomtek, HPE, Lenovo, Seco и др. Продукты Axelera AI внедрили более 600 клиентов по всему миру, включая заказчиков в сферах оборонной промышленности, робототехники, беспилотных летательных аппаратов, розничной торговли и безопасности. Стартап говорит об общем портфеле заказов стоимостью свыше $1,5 млрд.

SiFive и AMD показали возможность работы программной экосистемы AMD ROCm на представленной недавно серверной платформе BigSky Datacenter Development Platform. Компании показали запуск современной ИИ-модели Gemma4-E2B с применением ROCm 10.0 на серверах SiFive с ядрами SiFive P870-D. Непосредственно за инференс отвечали ускорители AMD Radeon AI PRO R9700.

Взаимодействие компания позволит использовать open source ПО, экосистему ROCm и аппаратные решения на архитектуре RISC-V для создания системы ИИ-вычислений в ЦОД нового поколения. Партнёры продолжат заниматься оптимизацией ROCm для RISC-V, желая обеспечить в перспективе ускоренное время обработки данных и большее число сценариев использования ИИ-ускорителей и более крупных ИИ-моделей.

По словам представителя SiFive, комбинация передовой открытой стандартной архитектуры с ПО с открытым исходным кодом позволяет гиперскейлерам и разработчикам решать современные ИИ-задачи на RISC-V. Это будет способствовать ускоренному внедрению RISC-V в ЦОД.

Источник изображения: SiFive

RISC-V-сервер BigSky SF-2U870 разработан специально для портирования, оптимизации и валидации ПО. Платформа включает 32 ядра P870-D (тактовая частота 2,0 ГГЦ), 256 Гбайт DDR5-5600, четыре слота PCIe 5.0 x16 и слот PCIe 3.0 x4. Также используется два SSD U.2 NVMe SSD по 7,68 Тбайт и сетевая карта OCP 3.0 NIC 10/25GbE.

Аналогичную интеграцию с своей платформы с архитектурой RISC-V продвигает и NVIDIA. Ранее компания уже официально объявила о поддержке CUDA соответствующих решений, что позволяет использовать CPU на RISC-V для управления ИИ-ускорителями. Также компания поддержала включение SiFive в свою партнёрскую программу NVLink Fusion.

Американский ИИ-гигант Anthropic подписал первое соглашение об аренде дата-центров в Австралии. Компания стремится извлечь максимальную выгоду из благоприятной политической среды в стране и имеющихся на континенте в изобилии источников возобновляемой энергии для создания одного из крупнейших в мире вычислительных объектов, сообщает Reuters.

Договор предусматривает аренду кампуса с проектной мощностью 2,16 ГВт — на уровне некоторых крупнейших дата-центров, уже действующих в мире. Предложенный кампус должен будет разместиться на сельскохозяйственных угодьях в 250 км от Брисбена (Brisbane), начало ввода в эксплуатацию предполагается в 2027 году. ОБъект будет использовать замкнутую систему охлаждения, позволяющую снизить потребности в чистой воде при отводе тепла от серверов.

Благодаря сделке Anthropic станет последним «ИИ-тяжеловесом», закрепившим свои позиции в Австралии — после OpenAI, которая ещё в прошлом году заключила договор об использовании ЦОД в Сиднее. Компании конкурируют за возможность заранее закрепить за собой права на энергию и землю, поскольку там они значительно дешевле и доступнее в сравнении с более «загруженными» рынками США или Азии.

Источник изображения: Megan Clark/unsplash.com

Австралийское правительство в ответ на противодействие жителей строительству ЦОД пообещало ввести с 2027 года ограничения на использование ресурсов дата-центрами. При этом оно продолжает приветствовать инвестиционный бум, который, по прогнозам аналитиков, может принести в Австралию A$150 млрд ($107 млрд) к 2030 году. В целом же предполагается отход от полностью рыночных принципов, что даст властям рычаги давления на операторов ЦОД.

В случае с Anthropic речь идёт об аренде ЦОД, строительство которого запланировано сингапурской Zerra DC, которая будет заключать сделки о покупке возобновляемой энергии (PPA) и сама намерена нести расходы по подключениям к сети, не перекладывая их тяжесть на имеющихся клиентов. По данным источников, объект планируют использовать для инференса, но не обучения.

Ранее Австралия заявляла, что новые правила для ИИ-проектов ограничивают использование созданного в стране контента для «тренировки» ИИ-моделей. Anthropic уже говорила, что готова потратить миллиарды долларов на ЦОД в стране, но взамен требует переписать законы об интеллектуальной собственности. На тот момент она собиралась заняться именно обучением ИИ.

Micron объявила о разработке первых в мире модулей оперативной памяти RDIMM DDR5 объёмом 512 Гбайт. Изделия рассчитаны на применение в высокопроизводительных серверах, ориентированных на ресурсоёмкие задачи, такие как обучение больших языковых моделей (LLM), приложения агентного ИИ, инференс в реальном времени, анализ огромных массивов данных и пр.

Представленные решения поддерживают скорость передачи данных до 9200 МТ/с. В модулях памяти кристаллы DRAM расположены вертикально друг над другом, что позволяет повысить плотность компоновки. Применяется технология сквозных соединений TSV (Through-Silicon Via).

Подчёркивается, что благодаря созданным изделиям RDIMM DDR5-9200 в одном двухсокетном сервере с 24 слотами DIMM может использоваться до 12 Тбайт ОЗУ. При этом достигается повышение энергоэффективности подсистемы RAM. Утверждается, что один модуль ёмкостью 512 Гбайт потребляет 16 Вт против 44,2 Вт у четырёх изделий на 128 Гбайт. Это соответствует выигрышу в 63,8 % при аналогичном общем объёме ОЗУ.

Источник изображения: Micron

Micron также заявляет, что в таких задачах, как аналитика данных в Apache Spark (SVM), новые модули памяти обеспечивают повышение производительности до 1,4 раза по сравнению с конфигурациями на базе DDR5 объёмом 256 Гбайт. Помимо этого, разработанные изделия предоставляют значительные преимущества для ресурсоёмких баз данных и платформ кеширования, включая RocksDB и Redis, повышая пропускную способность и улучшая параллелизм.

В тестировании модулей RDIMM DDR5-9200 на 512 Гбайт принимают участие AMD и Intel. Организовать массовое производство решений планируется во II половине следующего года.

Fujitsu объявила о предстоящем старте глобальных продаж процессора нового поколения Fujitsu MONAKA, намеченном на ноябрь 2026 года. Также компания выпустит на базе новинок сервер Fujitsu MONAKA Server для суверенной ИИ-инфраструктуры, который станет доступен для заказа с ноября 2026 года операторам ЦОД, предприятиям, академическим учреждениями и HPC-центрам в Японии и Европе, и оборонному сектору. Массовые поставки начнутся в апреле следующего года.

В процессоре Fujitsu MONAKA используется 3D-стековая архитектура с 2-нм техпроцессом для Arm-ядер и 5-нм техпроцессом для кеша и I/O-блоков. Чип имеет до 144 ядер, работает на частоте до 3,8 ГГц и поддерживает память DDR5-8800. Также сообщалось, что процессоры MONAKA получат продвинутую упаковку Broadcom 3.5D XDSiP. Использование собственной технологии Ultra Low Voltage обеспечивает высокую энергоэффективность процессора.

MONAKA обеспечивает аппаратное ускорение матричных операций, используя специальные инструкции, которое в сочетании с поддержкой векторных вычислений SVE2 и программной оптимизацией позволяет ускорять ИИ-инференс непосредственно на уровне CPU. Как сообщает Fujitsu, чип обеспечивает вдвое большую пропускную способность для ИИ-инференса по сравнению с другими процессорами.

Источник изображений: Fujitsu

Кроме того, MONAKA поддерживает конфиденциальные вычисления для защиты данных и приложений на аппаратном уровне с помощью технологии Arm CCA, которая обеспечивает шифрование приложений и данных непосредственно во время их выполнения в оперативной памяти, в том числе при работе в многопользовательских облачных средах с разделением ресурсов.

Первоначально серверы на базе MONAKA будут доступны в конфигурациях 1U (один или два сокета) и 2U (два сокета) для задач ИИ-инференса и работы ИИ-агентов. Также планируется выпуск отдельной многоузловой системы формата 2U4N (два сокета на узел) для академических целей и HPC. В частности, эта система подходит для создания суррогатных моделей и CFD-расчётов.

1U-версия поддерживает воздушное охлаждение с температурой окружающей среды до +40 °C (базовая частота ядер — 2,1 ГГц) и СЖО с температурой воды до +45 °C (базовая частота ядер — 2,9 ГГц) без необходимости в специализированной инфраструктуре охлаждения. Согласно Fujitsu, фирменная технология охлаждения серверов позволяет снизить энергопотребление систем охлаждения до 80 %. Каждому процессору полагается 12 слотов памяти. Подсистема хранения включает восемь слотов E3.S и два слота M.2. Основная шина — PCIe 6.0, но поддержка GPU не заявлена.

Кроме того, доступная память 1U-версии может быть расширена путём использования дезагеграции и CXL. Речь, вероятно, о внешних разделяемых пулах памяти. Такой подход решает проблему нехватки памяти — распространённую при ИИ-инференсе — и максимизирует эффективность использования ресурсов, обеспечивая гибкую адаптацию к будущим крупномасштабным ИИ-моделям и изменениям рабочих нагрузок, говорит Fujitsu.

2U-сервер включает два процессора с базовой частотой 2,1 ГГц, 24 слота для памяти RDIMM, четыре слота для E.3 SSD и два — для M.2. Он поддерживает только воздушное охлаждение. Доступна установка GPU. Наконец, многоузловой 2U-сервер с СЖО включает восемь процессоров MONAKA с частотой 2,9 ГГц и 96 слотов для RDIMM. На каждый узел приходится лишь по паре E.3 и M.2 SSD, зато с PCIe 6.0. Разработкой серверов для новых CPU также занимается Supermicro.

Сервер Fujitsu MONAKA Server спроектирован, разработан и произведен в Японии для использования в системах, обеспечивающих технологический суверенитет. Производство осуществляется на заводе Fujitsu в Касашиме (Kasashima), где на всех этапах производства можно отследить происхождение компонентов и историю изготовления. На базе Fujitsu MONAKA Server строится вертикально интегрированная модель «суверенного ИИ», объединяющая ИИ-технологии Fujitsu (такие как платформа Fujitsu Kozuchi и корпоративный генеративный ИИ Takane) со специализированными отраслевыми моделями, что создает безопасную среду для предприятий и госучреждений.

Американская юридическая компания Latham & Watkins закупила серверы на основе ИИ-ускорителей NVIDIA и занялась самостоятельной кастомизацией ИИ-моделей с открытыми весами. Это первый известный пример использование собственной ИИ-инфраструктуры и настройки ИИ-моделей крупным юридическим бизнесом, сообщает The Financial Times. Компания является второй по величине юридической фирмой в США с выручкой $8,3 млрд в 2025 году.

Других примеров использования юридическими бизнесами собственной инфраструктуры и дообучения моделей пока неизвестно. С одной стороны, компания теперь отвечает за киберзащиту и эксплуатацию серверов, с другой — конфиденциальные данные клиентов она может хранить, не полагаясь на сторонние облака. Юридический бизнес связан с большими объёмами информации, а также стандартными и повторяющимися задачами — это один из секторов, которые ИИ меняет наиболее быстро.

Крупные американские банки требуют от больших юридических фирм снижать стоимость услуг, поскольку ИИ значительно ускоряет выполнение многих задач. Тем не менее у юристов есть веские причины не инвестировать в ИИ слишком большие средства, поскольку большие капитальные затраты в итоге сокращают прибыль, распределяемую между партнёрами-совладельцами. Обычно такие компании прибегают к помощи облачных ИИ-сервисов.

Источник изображения: Erik Mclean/unsplash.com

Решение Latham & Watkins купить собственное оборудование знаменует собой радикальные изменения подхода к ведению дел. Штатные разработчики адаптируют открытые модели для решения специальных юридических задач. Чаще такая практика встречалась в технологической сфере. Прочие юридические компании обычно выбирают другую стратегию. Так, более крупный конкурент — Kirkland & Ellis работает над разработкой собственных ИИ-инструментов с Palantir, а A&O Shearman взаимодействует со стартапом Harvey, специализирующимся на юридических технологиях. Наконец, Freshfields в текущем году объявила о работе с Anthropic.

Компания наняла более 900 технологических специалистов, включая инженеров по машинному обучению, ИИ-разработчиков, занимающихся программированием юристов и др. Latham & Watkins пока не отказывается от использования сторонних ИИ-продуктов, но не сообщает, сколько именно она тратит на собственные разработки, над которыми, как оказалось, трудится уже несколько лет. Затраты на покупку ИИ-оборудования в таких масштабах, оплата работы специалистов, обслуживание и защита системы может обходиться в десятки миллионов долларов ежегодно, потенциально — сотни миллионов по мере развития технологий.

Latham & Watkins арендует пространство в ЦОД, куда есть доступ только сотрудникам самой компании. Команда специалистов занимается дообучением моделей NVIDIA Nemotron 3. Такой подход позволяет юристам использовать широкий круг моделей, а не только ChatGPT, Claude или Gemini. В зависимости от задач, компания может выбирать использование своих ИИ-инструментов или коммерчески доступных продуктов. Кроме того, компания получает дополнительную защиту на случай, если ИИ-бизнесы вроде OpenAI или Anthropic поднимут цены или изменят условия обслуживания. Открытые модели позволяют кастомизировать их на собственное усмотрение и запускать их на своём оборудовании. В самой NVIDIA рассчитывают, что открытые модели помогут привлечь к использованию ИИ больше клиентов.

По прогнозам Gartner, в 2026 году спрос на электроэнергию для ЦОД в мире достигнет 132 ГВт — против 104 ГВт в 2025 году и, как ожидается, 290 ГВт. Лондонская ИИ-инфраструктурная компания Teravolt ожидает, что к 2036 году спрос ИИ на электричество составит 410 ГВт. Для сравнения, предполагается, что на тот момент будет доступно 170 ГВт, а дефицит составит 240 ГВт. Для решения этой проблемы Teravolt предлагает переоборудовать промышленные объекты, сообщает The Register.

По словам Teravolt, на постройку дата-центра может уйти от одного года до трёх лет, тогда как на создание новой электросетевой инфраструктуры нужно уже 5–15 лет, которые уйдут на планирование, получение разрешений и собственно строительство. В результате, как утверждает компания, некоторые ИИ-проекты просто не получится реализовать, а некоторые перенесут в локации с более свободным доступом к электроэнергии.

Часть энергии можно получить за счёт других отраслей экономики и старой генерирующей инфраструктуры вроде угольных и газовых электростанций, которые придётся эксплуатировать дольше, чем планировалось. Teravolt предлагает перепрофилировать имеющиеся энергетические активы вроде старых ТЭС, промышленных площадок или перерабатывающих предприятий — они уже имеют как минимум часть необходимой инфраструктуры, разрешения, контракты и даже сотрудников.

По оценкам Teravolt, выплавка алюминия даёт $170–$190/МВт·ч валовой выручки (исходя из затрат 4–15 МВт·ч на каждую тонну алюминия при цене последней $2,6 тыс.). В то же время ИИ ЦОД обеспечивает $450–900 выручки или $300 EBITDA. В Teravolt ожидают, что со временем всё в ИИ-стеке, включая ПО, слой оркестрации, чипы и ИИ-ускорители, станут стандартизированными и взаимозаменяемыми. Тем временем, быстрого способа удовлетворить растущий спрос на энергию не существует, на это нужны годы инвестиций.

Источник изображения: Christopher Briscoe/unsplash.com

Быстрее всего решить проблему можно, «перетянув» на себя энергетические ресурсы до тех пор, пока ИИ-нагрузки выгоднее других энергоёмких задач. В компании уверены, что маржа на мегаватт вычислительных ИИ-мощностей на два порядка выше, чем в старых отраслях вроде производства металлов или в новых — вроде криптомайнинга. Так, Riot Platforms сменит профиль и сдаст AMD 25 МВт мощностей ЦОД; Bitfarms переоборудует свои ЦОД под NVIDIA Vera Rubin; майнинговая ферма Bitdeer превратится в 180-МВт ИИ ЦОД; Core Scientific переделает свою 300-МВт биткоин-ферму в 1,5-ГВт ИИ ЦОД.

Утверждается, что ИИ — на пороге экономической самоокупаемости. Ожидается, что уже в текущем году появятся компании, способные создавать ИИ-сервисы, располагая лишь небольшим штатом сотрудников и большим количеством ИИ-агентов. Последним потребуется немало средств на токены. Процесс начинается в развитых странах с высокими зарплатами, но скоро распространится и на другие регионы.

Teravolt ориентируется на рынки Восточной и Южной Европы, поскольку там довольно просто найти уже имеющиеся промышленные объекты и инфраструктуру для переоборудования по разумной цене. В США и Западной Европе такие объекты уже выросли в цене в 4–5 раз за пять лет. Кроме того, рынки Восточной и Южной Европы привлекательны с учётом сроков реализации проектов, требуемых клиентами Teravolt. Большинство клиентов, вроде ИИ-лабораторий среднего масштаба, нуждаются в подключении мощностей в течение 12 мес. или даже быстрее, что для западных рынков почти нереально.

Американское военное ведомство ведёт переговоры о предоставлении облачной ИИ-компании Fluidstack кредлита в объхёме $5 млрд., сообщает The Wall Street Journal. Источником денег, вероятно, станет Управление стратегического капитала (Office of Strategic Capital, OSC) при Пентагоне. Именно он предоставляет кредиты бизнесам в сферах, признанных критически важными для национальной безопасности США. Кредит может стать крупнейшим за всю историю OSC, причём с большим отрывом от предыдущих проектов.

Fluidstack должна будет использовать средства не на постройку нового ЦОД, а на укрепление цепочки поставок и производственных мощностей некоторых компонентов в США, связанных с индустрией ЦОД. Сама компания уже довольно давно ищет деньги. Консультантом выступает Erebor Bank, ориентированный на клиентов, представляющих технологический и военный сектора. В конце августа президент США подписал указ, объявивший чрезвычайную ситуацию в связи с тем, что страна зависит от иностранного электрооборудования для ЦОД.

Сделка пока не закрыта, условия предоставления средств, включая процентную ставку, ещё могут измениться. В Пентагоне от комментариев до официального пресс-релиза отказались. Созданное в 2022 году управление OSC помогает финансировать компании, разработки которых применяются в обеспечении национальной безопасности. Для них выделяются кредиты и предоставляются гарантии по кредитам. В прошло году был принят закон One Big Beautiful Bill Act о расширении программы, благодаря чему у OSC появилась возможность выделить в ближайшие годы $200 млрд.

Источник изображения: Marek Studzinski/unsplash.com

Ранее управление предоставляло кредиты поставщикам редкоземельным металлов и производителям дронов, некоторые сделки предусматривали варранты или получение долей в капитале компаний, что отчасти давало американским властям право собственности на интересующие Пентагон предприятия. Кроме того, OSC участвует в нефтяных проектах США в Венесуэле.

Основанная в Лондоне в 2017 году Fluidstack заключила многолетние договоры аренды площадок для ЦОД в штатах Нью-Йорк, Луизиана и Техас. В значительной степени ресурсы Fluidstack востребованы Google и Anthropic. Google выступает гарантом по договорам аренды Fluidstack дата-центров, что обеспечивает относительно низкую стоимость заёмного финансирования этих проектов.

В минувший понедельник президент США Дональд Трамп (Donald Trump) призвал Google пересмотреть планы крупных инвестиций в Финляндию, сообщает MarketScreener.

Президент упомянул в посте в соцсети Truth Social, что Google недавно выразила желание построить крупный объект ЦОД в Финляндии, поскольку «в США получение разрешений кажется им слишком сложным». Трамп подчеркнул, что «не рад» такому решению и хочет, чтобы те «изменили своё мышление». По словам Трампа, ИИ и дата-центры станут мощнейшими двигателями экономики в истории — более мощными, чем нефть, золото, алмазы и даже интернет. Он подчеркнул, что развитие отрасли не будет остановлено — во всяком случае, во время президентства самого Трампа.

На прошлой неделе Google анонсировала, что направит более $15 млрд на ЦОД и цифровую архитектуру для реализации своих цифровых амбиций в Финляндии, это крупнейшее единоразовое вложение компании в Европе. Такие масштабные вливания свидетельствуют о намерении Google расширять операции за пределами США для удовлетворения растущего спроса на передовые ИИ-системы. Google уже располагает ЦОД в Хамине (Hamina) у южного побережья Финляндии, дата-центр организован на территории бывшей бумажной фабрике, купленной компанией в 2009 году.

Источник изображения: Jim Petkiewicz / Unsplash

Отмечается, что объявленные инвестиции включают вложения в уже действующий ЦОД и создание альтернативных площадок для развития цифровой инфраструктуры. Кроме того, компания потратит деньги на дополнительные энергетические мощности, расширение электросетей и повышение доступности своих предложений. В хоте первой фазы расширения планируется потратить миллиарды долларов, которые уйдут в финскую экономику и обеспечат 37 тыс. рабочих мест, а постоянно трудиться на Google в Финляндии будут около 7 тыс. человек. Google заключила PPA с местными ветроэнергетическими проектами, энергохранилищами и АЭС.

Отдельно Трамп раскритиковал озабоченность ИИ-бизнесов и общественности, касающуюся опасности ИИ для человечества в ответна призывы крупных ИИ-компаний «притормозить» развитие искусственного интеллекта. По словам Трампа, все опасения о захвате ИИ мира и пр. — просто выдумка. По словам Трампа, единственный контроль, который нужен отрасли, это сильный и умный президент США с высоким IQ.