Microsoft анонсировала сервис частного прямого подключения облаков Azure и AWS, что позволит упростить клиентам использование сразу нескольких облаков, сообщает The Register, хотя ранее оба провайдера уверяли, что никаких проблем не было раньше. Однако ещё в прошлом году AWS и Google Cloud разработали открытые спецификации для объединения своих сетей. Они же лежат и в основе предлагаемого Microsoft и AWS решения.

В Microsoft заявляют, что взаимодействуют с AWS, работая над решением, которое объединяет сервисы Azure Multicloud Interconnect с AWS Interconnect-multicloud. Ранее к последнему сервису присоединилась OCI. Мультиоблачное решение позволяет клиентам создавать частные, высокоскоростные каналы связи между инфраструктурами двух платформ. Совсем недавно для объединения сред Azure и AWS требовалось тщательно координировать физическое сетевое соединение, маршрутизацию, выделение ресурсов, мониторинг и управление инфраструктурой. В результате на поиск решения, которое в теории должно было быть довольно простым, по данным Microsoft, уходили недели или месяцы.

Источник изображения: Jesper Christiansen/unsplash.com

Впрочем, AWS заявляла британскому регулятору, что никаких существенных технических барьеров для мультиоблачной стратегии клиентов нет, и те могут использовать несколько облаков и переходить между облачными провайдерами, «когда захотят». В Microsoft и вовсе говорили, что клиенты мало заинтересованы в мультиоблачной модели, за исключением специализированных случаев — поскольку работать в мультиоблачных средах «непросто и неудобно».

Теперь Microsoft заявляет, что Azure Multicloud Interconnect в корне меняет ситуацию, давая клиентам доступен и быстрый способ развёртывания облачных архитектур со 100-Гбит/с каналами с первого дня. При этом возможно увеличение пропускной способности и далее, а открытая спецификация API позволит улучшить совместимость между облачными провайдерами гиперскейл-уровня. Azure Multicloud Interconnect находится в режиме предварительного тестирования, поэтому Microsoft предупреждает, что доступность функций, производительность и сроки внедрения могут измениться по мере приближения коммерческого запуска сервиса.

В октябре 2025 года в AWS произошел крупный сбой, который вывел из строя ряд сервисов, включая Fortnite, Alexa и Snapchat. Позже сбои наблюдались и в Microsoft Azure, и в Cloudflare, что вызвало опасения, связанные с использованием лишь нескольких крупных поставщиков интернет-инфраструктуры. Ранее AWS, Google Cloud и Microsoft Azure уже сделали шаг навстречу друг другу, отказавшись от платы за выгрузку данных при переезде в другое облако.

AWS сообщила о доступности инстансов EC2 R9g и R9gd на базе Arm-процессоров Graviton5. Инстансы R9g оптимизированы для работы с памятью и обеспечивают до 25 % более высокую вычислительную производительность по сравнению с R8g на базе Graviton4.

R9g предназначены для обработки ресурсоёмких рабочих нагрузок, включая базы данных, кеши in-memory (Valkey, Redis, MemCached), аналитику больших данных в реальном времени, рабочие нагрузки на базе Linux, включая контейнеризированные и микросервисные приложения (например, Kubernetes, Docker, EKS, ECS), а также приложения, созданные с использованием C/C++, Rust, Go, Java, Python, .NET Core, Node.js, Ruby и PHP.

Источник изображений: Amazon

Инстансы R9gd включают локальное блочное хранилище на основе NVMe SSD, подходящее для ресурсоёмких рабочих нагрузок, требующих быстрого локального хранилища с низкой задержкой, таких как СУБД, распределённая аналитика больших данных в реальном времени, большие in-memory базы данных и большие нагрузки по кешированию.

Благодаря использованию процессоров Graviton5 инстансы R9g обеспечивают на 25 % выше производительность на vCPU по сравнению с R8g. Также используется память DDR5-8800 (по сравнению с DDR5-5600 в Graviton4), а L3-кеш у CPU впятеро больше для лучшей локализации данных. R9g обеспечивают вдвое более высокую пропускную способность сети и EBS для самых больших размеров экземпляров (до 100 Гбит/с сети, до 72 Гбит/с EBS на 48xlarge) и втрое более высокую производительность обработки пакетов.

Инстансы R9g и R9gd поддерживают настройку пропускной способности инстанса Instance Bandwidth Configurations (IBC), которая позволяет скорректировать распределение полосы между EBS и VPC на 25%. Это помогает оптимизировать производительность для рабочих нагрузок со специфическими требованиями к пропускной способности, таких как базы данных и кеширование. Инстансы используют систему AWS Nitro. При этом инстансы R9g и R9gd оснащены механизмом изоляции Nitro (NIE), который использует формальную верификацию для обеспечения математической точности гарантий изоляции.

Инстансы R9g и R9gd доступны в 11 размерах, от среднего до metal-48xl, с количеством vCPU в пределах от 1 до 192, объёмом оперативной памяти — 8–1536 ГиБ. Пропускная способность сетевого подключения составляет от 15 до 100 Гбит/с, пропускная способность томов EBS — от 12 до 72 Гбит/с. Экземпляры R9gd обеспечивают ту же вычислительную и сетевую производительность, что и R9g, но дополнительно оснащены локальными NVMe SSD — до трёх штук по 3,8 Тбайт каждый

Amazon EC2 R9g и R9gd доступны в регионах US East (Северная Вирджиния, Огайо), US West (Орегон) и Europe (Франкфурт) в рамках тарифных планов Savings Plans, On-Demand, Spot Instances, Dedicated Instances или Dedicated Hosts. Ранее компания также объявила о доступности семейств C9g и C9gd, рассчитанных на вычисления, и инстансов общего назначения M9g и M9gd.

Согласно прогнозам аудиторской и консалтинговой группы PwC, мировые инвестиции в ИИ-инфраструктуру к 2050 году составят рекордные $31,6 трлн. Компания изложила основные прогнозы в отчёте Global Data Centre Outlook. В годовом выражении капитальные затраты на дата-центры вырастут с приблизительно $800 млрд в 2026 году до $1,8 трлн к 2050 году.

Роль лидера, вероятно, будет играть США, играющие ключевую роль в экосистеме передовых полупроводниковых решений. Ожидается, что доля страны в этих затратах составит 48 % или $15,1 трлн. Второе место займёт Азиатско-Тихоокеанский регион с совокупными капитальными издержками $8,2 трлн, лидерами в котором станут Китай и Индия. В то же время стратегии обретения ИИ-суверенитета будут способствовать росту инвестиций в Европе и на Ближнем Востоке.

В отличие от регулярно начинающихся и замедляющихся инфраструктурных «бумов», инвестиции в ИИ будут только ускоряться в обозримой перспективе. Одна из основных причин в том, что ИИ-ускорители и вспомогательное ИИ-оборудование необходимо обновлять каждые несколько лет, доля оборудования в инвестициях будет постоянно расти — с 70 % сейчас до 93 % к 2050 году.

Источник изображения: PwC

Отмечены пять факторов, которые определят направление мировых инвестиций. Ключевым является доступ к электроэнергии — на многих рынках весьма трудно получить доступную, надёжную и низкоуглеродную электроэнергию в требуемых объёмах. Качество связи, безопасность, предсказуемость государственной политики, согласие на строительство ЦОД со стороны местных жителей и доступность ИИ-ускорителей также будут влиять на распределение инвестиций.

В рамках подробного анализа рассмотрены сценарии, позволяющие оценить, как могут повлиять на мировые инвестиции и ИИ-инфраструктуру изменения торговой политики, экспортных ограничений и требований к цифровому суверенитету.

В первом случае ужесточение экспортных нормативов нарушит мировые цепочки поставок полупроводников. Уже к 2030 году ежегодные инвестиции сократятся приблизительно на 50 % от базового прогнозируемого уровня, после чего последует постепенное восстановление по мере адаптации цепочек. Впрочем, даже после этого мировой объём инвестиций в ИИ составит «всего» $25,5 трлн, на $6 трлн меньше базового прогноза.

Второй сценарий предполагает, что усиление внимания к обеспечению цифрового суверенитета и надёжной национальной инфраструктуры не приведёт к значительному сокращению инвестиций, хотя распределение по регионам несколько изменится. Общемировые расходы незначительно сократятся, но инвестиции сместятся в страны с высоким внутренним спросом и относительно неразвитой инфраструктурой ЦОД. Это будет происходить потому, что правительство и регулируемые отрасли будут отдавать приоритет местной инфраструктуре.

Источник изображения: PwC

По словам PwC, «развитие ИИ-инфраструктуры — не прилив, который автоматически поднимет все лодки», поскольку для привлечения инвестиций необходимо активно занимать выгодные позиции, а инвесторам стоит рассматривать ЦОД как гибридные активы со сложным профилем рисков. Отчёт стал первым исследованием подобного рода, с долгосрочным прогнозом капитальных затрат до 2050 года. В нём рассматриваются показатели 46 стран и территорий, учитывается как строительство зданий ЦОД, так и размещение в них оборудования.

В конце августа американская аналитическая компания Dell’Oro Group существенно повысила прогноз по объёму капитальных затрат на мировом рынке дата-центров. Предполагалось, что к 2030 году капитальные затраты в области ЦОД превысят «всего» $3 трлн. При этом такие показатели вдвое выше тех, что компания приводила в январе 2026 года.

Мировой рынок SSD корпоративного класса демонстрирует стремительный рост: по данным TrendForce, совокупная выручка пяти крупнейших поставщиков во II квартале 2026 года достигла $37,59 млрд, что на 103,6 % больше по сравнению с предыдущим кварталом. Столь значительная динамика обусловлена повышением цен на фоне сохраняющегося дефицита чипов флеш-памяти NAND.

Крупнейшим отраслевым игроком остаётся Samsung: компания нарастила выручку в квартальном исчислении примерно в два раза — до $14,35 млрд, сохранив при этом долю на уровне 35,1 %. Аналитики говорят о высоком спросе на 176-слойные QLC-изделия Samsung и об увеличении доли высокопроизводительных продуктов с интерфейсом PCIe 5.0.

На втором месте в рейтинге располагается SK hynix, у которой выручка за квартал поднялась на 85,9 %, составив $8,63 млрд. При этом доля компании сократилась с 23,1 % в I первом квартале 2026 года до 21,1 % во II четверти. SK hynix продолжает наращивать отгрузки решений на основе 321-слойной TLC-памяти.

Замыкает тройку Micron, которая продемонстрировала самый значительный рост среди пяти ведущих поставщиков: выручка взлетела на 126,3 % по сравнению с предыдущим кварталом и составила приблизительно $6,98 млрд. Компания укрепила рыночные позиции с 15,4 % до 17,1 %. Помимо значительного увеличения отгрузок высокопроизводительных SSD на основе 232-слойной QLC-памяти, компания активно развивает направление корпоративных накопителей с интерфейсом PCIe 6.0.

В первую пятёрку также входят Kioxia и SanDisk с выручкой $4,64 млрд и $2,98 млрд соответственно: у этих компаний продажи поднялись в квартальном исчислении на 109,6 % и 102,9 %. Их рыночные доли составляют 11,3 % и 7,3 %.

В перспективе эксперты TrendForce прогнозируют сохранение высокого спроса на корпоративные SSD. Ключевыми драйверами рынка названы внедрение генеративных ИИ-сервисов, расширение инфраструктуры дата-центров и поставки мощных серверных платформ.

Selectel, крупнейший независимый провайдер ИT-инфраструктуры в России, обновил каталог ИИ-моделей (Foundation Models Catalog) для работы с большими языковыми моделями. Обновления усиливают возможности платформы для корпоративных заказчиков: компания обеспечила приватный доступ к моделям, пополнила каталог продвинутыми генеративными моделями, а также расширила возможности для построения геораспределённых систем за счёт добавления нового региона ru-6. Эти изменения позволят бизнесу быстрее запускать ИИ-решения, снижать операционные расходы и соблюдать стандарты информационной безопасности при работе с чувствительными данными.

Каталог ИИ-моделей входит в состав ИИ-платформы Selectel — экосистемы сервисов для обучения и запуска генеративных моделей, которая помогает компаниям ускорить интеграцию ИИ-решений. Это даёт бизнесу возможность использовать большие языковые модели, инструменты агентской разработки и другие ИИ-технологии без необходимости самостоятельной настройки ИТ-инфраструктуры, существенно снижая технические барьеры на пути к внедрению инноваций.

Источник изображения: Selectel

Теперь сервис стал доступен в новом отказоустойчивом регионе на базе трёх независимых зон доступности. Клиенты могут развернуть два одинаковых инференс-сервиса в разных зонах доступности и строить мультирегиональные схемы, снижая риски простоя за счёт геораспределённости инфраструктуры.

При создании инференс-сервиса теперь можно выбрать тип доступа: публичный (через интернет) или приватный (доступ только внутри приватной сети пользователя, без выхода трафика в интернет). Компании смогут построить приватный канал между собственной инфраструктурой и дата-центрами Selectel через услугу Direct Connect и направлять запросы к каталогу ИИ-моделей через него. Это позволит бизнесу с повышенными требованиями к безопасности работать с моделями в изолированном контуре, что особенно актуально для финансовых, медицинских и государственных организаций, обрабатывающих чувствительные данные.

Каталог пополнился новыми моделями в квантизации NVFP4, которая повышает производительность при незначительном снижении точности. Технология оптимизирована под GPU поколения Blackwell, что позволяет запускать ресурсоёмкие модели на компактных конфигурациях. Стали доступны модели семейства Queen с максимальным размером контекста — 262 000 токенов, что позволяет работать с большими документами и долгими агентскими сценариями с сохранением высокой точности. В ближайшее время появятся и другие популярные модели в квантизациях FP8 и NVFP4, оптимизированные под GPU, которые доступны в новом регионе ru-6.

UserGate объявила о выпуске межсетевого экрана NGFW X10. Решение предназначено для защиты автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) и может эксплуатироваться при температуре окружающего воздуха от −40 до +60 °C и отн. вл. 80 %.

UserGate NGFW X10 монтируется на DIN‑рейку, имеет габариты 58,5 × 146 × 150 мм и весит 1,4 кг. В основу устройства положены 4‑ядерный Arm‑процессор с частотой 1,8 ГГц, 16 Гбайт DDR4 и SSD ёмкостью 128 Гбайт. Сетевое соединение обеспечивают шесть портов RJ-45 (два из них поддерживают bypass) и один интерфейс SFP+. Также доступепн один порт USB 3.0 Type-A. Максимальная потребляемая мощность — 24 Вт.

Функциональные возможности брандмауэра включают контроль состояния сессий, систему предотвращения вторжений (IPS), идентификацию пользователей, дешифрование SSL, защиту от DoS-атак, контентную фильтрацию (более 230 млн URL в 88 категориях), блокировку по GeoIP, поддержку протоколов динамической маршрутизации (OSPF, BGP, RIP) и построение защищённых VPN-каналов (IKEv2). Реализована поддержка 35 протоколов АСУ ТП, в том числе BACnet, DNP3, IEC 104, MMS, Modbus, OPC UA, Profinet IO over DCE/RPC, S7Comm и S7Comm Plus.

Производительность решения достигает 1780 Мбит/с на L4-трафике, 100 Мбит/с на уровне приложений (L7 + IPS), пропускная способность функций NGFW — 40 Мбит/с. Поддерживается обработка до 7700 новых соединений в секунду и до 500 тысяч одновременных сессий.

Межсетевой экран UserGate NGFW X10 (источник изображения: usergate.com)

Устройство сертифицировано ФСТЭК России по 4 уровню доверия. Выданный ведомством сертификат подтверждает соответствие NGFW X10 требованиям к межсетевым экранам профилей защиты A, Б, Г и Д 4-го класса, а также статус системы обнаружения вторжений (СОВ) уровня сети 4-го класса. Программное обеспечение брандмауэра внесено в реестр Минцифры России, что позволяет использовать комплекс на значимых объектах критической информационной инфраструктуры (КИИ) и в госзакупках.

Дизайн и схемотехнику аппаратной платформы NGFW X10 разрабатывало конструкторское бюро UserGate. Производство устройств осуществляется в Санкт-Петербурге, включая монтаж элементов на материнскую плату и селективную пайку, а также все виды входного и выходного контроля.

Компания Broadcom представила решение VMware AI Factory в качестве программно-определяемой основы для VMware Private AI Cloud, предлагающей клиентам более простой путь к внедрению ИИ благодаря инновациям в автоматизации развёртывания готовой к ИИ инфраструктуры, её сопровождении и поддержке. Как утверждает Broadcom, с помощью её ИИ-фабрики клиенты смогут ускорить развёртывание первой модели и лучше управлять токеномикой ИИ.

«Мы предоставляем клиентам программно-определяемую основу, которая автоматизирует развёртывание инфраструктуры, объединяет управление жизненным циклом и позволяет им выбирать предпочтительное оборудование и проверенные модели. В результате — ускорение развёртывания первой модели, предсказуемые затраты на частное облако и лучший контроль над токеномикой ИИ», — заявил главный директор по продуктам подразделения VMware Cloud Foundation.

VMware AI Factory предоставляет ИИ-приложения непосредственно к частным данным предприятия в защищённой среде частного облака. Благодаря возможностям автоматизации инфраструктуры VCF время от развёртывания на физическом сервере до запуска первой ИИ-модели сокращается с недель до нескольких часов. VMware AI Factory упрощает управление ИИ-инфраструктурой, полностью автоматизируя выделение оборудования, включение программного стека и управление жизненным циклом от начала до конца.

Источник изображения: Broadcom

VMware AI Factory построена на платформе VMware Cloud Foundation (VCF), которая объединяет и совместно использует ресурсы GPU в масштабах всей организации, позволяя командам запускать несколько моделей на общем оборудовании вместо выделения инфраструктуры для каждой рабочей нагрузки. Новые и готовящиеся к запуску частные ИИ-сервисы включают:

• Многопользовательское совместное использование моделей: Model Runtime теперь поддерживает безопасное совместное использование ИИ-моделей через изолированные пространства имен.
• Единое управление моделями в локальных и облачных средах через единый интерфейс потребления, обеспечивающее доступ к локально размещенным моделям с такими улучшениями, как интеллектуальная маршрутизация запросов, ограничение скорости использования токенов и авторизация приложений.
• Безопасные песочницы и управление ИИ, гарантирующие, что агенты не будут превышать свои полномочия или получать доступ к запрещённым для них ресурсам.

VMware AI Factory поддерживает сертифицированные узлы VCF AI ReadyNodes от Cisco, Dell, Lenovo и Supermicro, а также других производителей. Broadcom также объявила о сотрудничестве с AMD для интеграции VCF с GPU AMD Instinct и программной экосистемой ROCm. Любопытно, что идею ИИ-фабрики (AI Factory) первой предложила NVIDIA в качестве эталонной архитектуры, описывающей всё оборудование и ПО, необходимые для выполнения ИИ-нагрузок. ИИ-фабрики NVIDIA основаны на собственном оборудовании и ПО, а также на серверах Dell, Lenovo, HPE и др., которые тоже называют свои продукты ИИ-фабриками.

Вице-президент по маркетингу продуктов в подразделении VCF компании Broadcom, сообщил изданию The Register, что VMware AI Factory — это «эволюция» VMware Private AI Foundation with NVIDIA, добавив, что NVIDIA является «нашим самым давним партнёром среди поставщиков GPU». Несмотря на давнее партнёрство, VMware позаимствовала название продукта NVIDIA для конкурирующего предложения, продвигающего её главного соперника AMD. Впрочем, VMware сообщила, что не исключает возможность создания AI Factory for NVIDIA.

AMD, Cisco и саудовская Humain запустили первую в Саудовской Аравии промышленную ИИ-инфраструктуру на основе ускорителей Instinct в формате GPUaaS. Инфраструктура объединяет ИИ-ускорители AMD Instinct MI355X, CPU AMD EPYC, коммутаторы Cisco Silicon One (N9000) и оптический 800G-интерконнекты.

Компании заявляют, что инфраструктура обслуживает клиентов Humain в Саудовской Аравии и на других рынках, поддерживая различные задачи, от обучения ИИ-моделей до инференса. Система — первый этап более масштабного проекта строительства ИИ-инфраструктуы. В 2027 году AMD, Cisco и Humain рассчитывают начать внедрение до 250 МВт мощностей с использованием новейших AMD Instinct MI400 Series во II полугодии 2027 года. К 2030 году планируется развернуть до 1 ГВт.

Новая архитектура позиционируется как суверенная ИИ-платформа, с помощью которой Humain рассчитывает обеспечить государственные органы, предприятия, исследовательские организации и разработчиков решением, работающим непосредственно на территории страны. AMD предоставляет вычислительные мощности и открытое ПО (ROCm), а Cisco — совместимую сетевую архитектуру и инструменты для централизованного управления инфраструктурой. ИИ-модели предоставит, в частности, Mistral.

Источник изображения: سيف الظاهر/unsplash.com

Для американских компаний наиболее важен переход архитектуры AMD/Cisco к промышленной эксплуатации. Планируемый переход от AMD Instinct MI355X к поколению MI400 демонстрирует, как быстро должна, по мнению создателей, развиваться инфраструктура. Также проект демонстрирует, как политика суверенного ИИ и архитектура гиперскейл-уровня пересекаются всё теснее. Если заявленные планы реализуют, Саудовская Аравия получит в своё распоряжение ИИ-платформу, по мощности энергопотребления сопоставимую с кампусами гиперскейл-уровня.

Желая ускорить создание собственных полупроводников и оборудования, компания Anthropic обсуждала покупку разработчика ИИ-чипов MatX приблизительно за $7 млрд. Позже диалог о выкупе сменился обсуждением возможного партнёрства, сообщает Reuters. Пока нет данных, почему переговоры о покупке бизнеса прекратились. MatX, основанная бывшими разработчиками TPU Google, ищет возможность привлечь новые средства с сопутствующей оценкой капитализации на уровне $4 млрд. Сами компании слухи не комментируют.

Anthropic намерена самостоятельно разрабатывать ИИ-чипы, способные удовлетворить её запросы и снизить зависимость от сторонних ускорителей, в первую очередь NVIDIA. Компания нанимает опытных разработчиков и управленцев для ускорения разработчик собственных чипов, но на это могут уйти годы. При этом компания планирует диверсифицировать закупки ускорителей, работая с различными поставщиками.

На разработку и организацию масштабного производства одного чипа может уйти не менее года и сотни миллионов долларов. Покупка стартапа, занимающегося созданием ИИ-чипов тут же обеспечила бы Anthropic необходимые компетенции и помогла бы снизить издержки в долгосрочной перспективе. Особенно чипы MatX могли бы быть полезны при обучении ИИ-моделей, хотя большинство конкурентов Anthropic заинтересованы скорее в ASIC для инференса.

Источник изображения: Cherrydeck/unsplash.com.

Anthropic планирует потратить десятки миллиардов долларов на аренду вычислительных мощностей, а также намерена покупать чипы напрямую. Компания рассчитывает купить ИИ-чипов Google на $36 млрд, а также подписала соглашение об аренде вычислительных мощностей у Nscale на $45 млрд, заключила сделку с Fluidstack на $50 млрд, со SpaceX — на $45 млрд, с Lambda — на $35 млрд. И это не считая всё расширяющегося сотрудничества с Amazon на $100 млрд.

В последние недели компания провела ряд встреч с многочисленными стартапами, занимающимися ИИ-чипами, чтобы лучше понять современные подходы к проектированию ускорителей. Недавно она наняла ветерана отрасли из Google — Амира Салека (Amir Salek) в рамках развития проекта, связанного с разработкой вычислительного «железа». В июне она переманила бывшего разработчика из OpenAI, работавшего над ускорителем Jalapeño, который превзошёл решения NVIDIA в инференсе.

Создание кастомного чипа может также помочь Anthropic обезопасить свой бизнес на фоне дефицита чипов NVIDIA, которые, по данным последней, будут в дефиците минимум до 2027 года. Собственные TPU выпускает Google, а Amazon создала семейства Trainium и Inferentia. Anthropic стала одной из первых компаний, эксплуатирующих свои модели на решениях нескольких вендоров, включая NVIDIA, Google и Amazon.

ИИ-компания Anthropic договорилась о сделке с облачным провайдером Lambda, поддерживаемым NVIDIA. Соглашение является частью попыток Anthropic нарастить свои ИИ-мощности и оценивается в $35 млрд, сообщает Bloomberg. По данным источников, инфраструктурный бизнес Hut 8 уже строит в Техасе участвующий в проекте ЦОД. Ранее о соглашении уже сообщал The Wall Street Journal, заявив, что арендой дата-центра в округе Нуэсес (Nueces) Техаса займётся NVIDIA.

Это лишь один из последних ИИ-договоров, связанных с NVIDIA — крупнейшим поставщиком ИИ-чипов в мире. Компания использует свои огромные финансовые ресурсы для расширения доступа партнёров к ИИ-инфраструктуре. Ожидается, что в ответ это увеличит спрос на технологии самой компании.

NVIDIA укрепляет слабые места в ИИ-экосистеме до того, как те начнут создавать серьёзные проблемы. Компания активно инвестирует в создателей ИИ-моделей и неооблачных партнёров, помогая им получить финансирование и даже напрямую вкладывая в компании собственные деньги. Так, она инвестирует в OpenAI, CoreWeave, Iren, Nebius, Lambda и xAI, а также в Sharon AI и Firmus, уже по новой схеме. Всего NVIDIA, согласно данным PitchBook, сделала 52 инвестиции в ИИ-компании в 2024 году, а в 2025-м — не менее 50.

Источник изображения: Hut 8

Тем временем Anthropic уже стала одним из ключевых потребителей мощностей ЦОД. На днях разработчик чат-бота Claude согласился потратить $45 млрд для аренды мощностей у Nscale в Западной Вирджинии. В последние месяцы компания также заключила облачные сделки с неооблачными компаниями — с Fluidstack на $50 млрд и со SpaceX/xAI на $45 млрд. Anthropic, NVIDIA, Lambda и Hut 8 воздержались от комментариев по поводу новой сделки.

Сама Lambda ведеёт переговоры о привлечении $3 млрд. По некоторым данным, она рассчитывает на оценку капитализации в объёме $12 млрд или более. В ходе раунда финансирования, состоявшегося в ноябре 2025 года, компания привлекла $1,5 млрд. Также в прошлом году она достигла соглашения с Microsoft о внедрении ИИ-инфраструктуры из десятков тысяч ИИ-ускорителей.