В ИИ уже вложено больше денег, чем потребовалось для высадки людей на Луну, а в 2026 году расходы на технологию могут достигнуть $700 млрд, почти удвоившись год к году. В США политики и бизнес часто стремятся в этой сфере «победить Китай», однако такой подход предполагает общую цель двух стран и относительную «симметрию» при её достижении. На деле цели у стран на рынке ИИ весьма разные, сообщает IEEE Spectrum.

По словам Селины Сюй (Selina Xu), руководящей исследованиями и стратегическими инициативами, касающимися Китая и ИИ в офисе Эрика Шмидта (Eric Schmidt), бывшего главы Google, внимательное изучение развития ИИ в двух странах показывает, что они не стремятся в этой сфере к одним и тем же целям. Более того, они движутся совсем в разных направлениях. По мнению Сюй, США делают акцент на масштабирование, стремясь создать «общий искусственный интеллект» (AGI), тогда как для Китая важнее повышение экономических показателей и использование в реальном мире.

По словам Сюй, менталитет «гонки на выживание» способен только навредить — правительства и компании будут пренебрегать необходимыми мерами безопасности для достижения мнимого «первенства». Отчасти это уже наблюдается, например, в сфере энергетики, где администрация президента США продвигает «атомные кампусы» с ослабленными требованиями к безопасности АЭС. Сам Шмидт уже предупреждал об опасности стремления США к доминированию в области ИИ.

Источник изображения: Joss Broward / Unsplash

По мере развития систем машинного обучения в 2010-х гг., видные общественные деятели вроде Стивена Хокинга и Илона Маска уже предупреждали, что универсальный потенциал ИИ невозможно будет отделить от военного и экономического — повторяется модель конкуренции времён Холодной войны. По мнению некоторых экспертов, концепция такого «состязания» выгодна передовым лабораториям, инвесторам и СМИ, которым просто удобнее оперировать простыми метриками успеха вроде размера моделей, контрольных показателей и большей вычислительной мощности.

В парадигме «гонки вооружений» «общий искусственный интеллект» — и есть «финишная линия», победителем станет тот, кто первый её достигнет. Тем временем, как считают эксперты, нет никакой гарантии, что страна, создавшая AGI, станет именно победителем и её интересы восторжествуют, поскольку такой искусственный интеллект будет умнее людей и, следовательно, неуправляемым и непредсказуемым. Кроме того, Китай и США совсем-по разному подходят к реализации ИИ-проектов и экономические условия этих стран кардинально отличаются.

Источник изображения: Nicolas Hoizey / Unsplash

После десятилетий быстрого роста КНР столкнулась с экономическим спадом, поэтому страна стремится найти новый «двигатель экономики». Вместо того, чтобы вкладывать ресурсы в «спекулятивные» модели развития искусственного интеллекта, Поднебесная рассматривает ИИ как инструмент, позволяющий совершенствовать действующие отрасли, от здравоохранения до энергетики и сельского хозяйства, как инструмент, улучшающий жизнь обычных людей. Для этого ИИ внедряется в производство, логистику, энергетику, финансы и госуслуги.

Автопроизводители активно внедряют роботов на заводах с минимальным участием людей, по имеющейся статистике на 2024 год в КНР использовалось впятеро больше промышленных роботов, чем в США. Сельскохозяйственные модели помогают фермерам, в здравоохранении ИИ-инструменты помогают врачам ставить диагнозы и лечить пациентов и др. Даже очень маленькие предприятия изучают возможность использовать ИИ для повышения производительности.

Источник изображения: JESHOOTS.COM / Unsplash

В США ИИ-модели тоже внедряются в разные отрасли всё чаще, но основной акцент делается на сервис и обработку информации с применением больших языковых моделей (LLM). Они применяются для обработки неструктурированных данных и автоматизации коммуникаций. Например, банками используются помощники на основе LLM для помощи в управлении счетами пользователей и обработки их рутинных запросов, LLM помогают врачам извлекать ключевые данные из медицинских записей и клинической документации. По словам отраслевых экспертов, LLM больше подходят для экономики США, ориентированной на сферу услуг, чем для китайской индустриальной экономики.

Конечно, Китай и США конкурируют в некоторых областях, связанных с ИИ, в частности, касающихся разработки и производства полупроводников для обеспечения работы искусственного интеллекта. Также обе страны стремятся обрести контроль над цепочками поставок для обеспечения национальной безопасности. Китай, безусловно, стремится избавиться от зависимости от американских чипов.

Источник изображения: Rock Staar / Unsplash

Важной сферой для конкуренции является ИИ для военного применения, поскольку та или иная сторона может получить преимущества в плоскости отдельных военных технологий. При этом Китай всё ещё не подобрал «фаворита» для военного и промышленного сектора. После триумфального дебюта DeepSeek в 2025 году, главный получатель средств для разработки «общего искусственного интеллекта» так и не выбран, а вкладывать все средства в AGI страна, похоже, не планирует, поскольку это слишком рискованно.

На деле американские и китайские компании до сих пор сотрудничают, несмотря на постепенное «разделение» экономик двух стран. Фактически, по мнению Сюй, для создания безопасного и заслуживающего доверия ИИ было бы лучше, чтобы исследователи и политики США и КНР наладили диалог и достигли консенсуса относительно того, что запрещено, а потом конкурировали бы в этих рамках. В концепции «гонки вооружений» упускается из виду реальная ситуация на местах, обмен опытом между компаниями, обмен научными данными, переток талантов с одного рынка на другой и то, насколько тесно переплетены экосистемы двух стран в целом.

Многолетняя сделка между NVIDIA и OpenAI, в рамках которой производитель ИИ-ускорителей обязался инвестировать в разработчика ИИ-моделей $100 млрд, так и не была подписана. Вместо неё компании готовят более простую схему с инвестициями NVIDIA в акционерный капитал OpenAI в размере $30 млрд в обмен на её акции, сообщил ресурс The Financial Times.

По данным источников The Financial Times, переговоры по этому поводу находятся на завершающей стадии, решение может быть принято уже в эти выходные. Инвестиции NVIDIA в акционерный капитал OpenAI в размере $30 млрд являются частью более крупного раунда финансирования, который, как ожидается, позволит OpenAI привлечь более $100 млрд с оценкой её рыночной стоимости в $730 млрд, не считая новых средств, сообщили источники.

OpenAI реинвестирует большую часть нового капитала в оборудование NVIDIA, но компании откажутся от прежней сделки на $100 млрд, о которой было объявлено в сентябре, добавили источники. По словам источников, это финансирование поддержит создание новых вычислительных мощностей и, вероятно, со временем приведет к заключению новых сделок. Как отметил ресурс eWeek, на практике ничего не поменяется: OpenAI по-прежнему нуждается в огромных вычислительных мощностях, а NVIDIA по-прежнему находится в центре цепочки поставок оборудования, обеспечивающей работу современной экономики ИИ. Меняется лишь то, как формируются риски, сроки и обязательства.

Источник изображения: NVIDIA

Ранее руководители OpenAI и NVIDIA попытались развеять слухи об охлаждении отношений между их компаниями в связи с замораживанием сделки на $100 млрд. «Нам нравится работать с NVIDIA, и они производят лучшие в мире чипы для ИИ. Мы надеемся оставаться их ключевым клиентом очень долгое время», — заявил генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman). Следом глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил CNBC, что любые предположения о «спорах» — это «ерунда». «Нам нравится работать с OpenAI», — сказал он. Тем не менее, OpenAI подписала в начале года крупную сделку с Cerebras и уже начала использовать её царь-чипы. Кроме того, у OpenAI есть и сделка с AMD.

По словам источников The Financial Times, OpenAI также находится на заключительном этапе переговоров с SoftBank по поводу инвестиций около $30 млрд, и Amazon, которая может инвестировать до $50 млрд в рамках более широкого партнёрства, предполагающего использование ИИ-моделей GPT. Ожидается, что MGX, государственный инвестиционный фонд Абу-Даби в сфере технологий, и Microsoft также инвестируют крупные суммы, а руководители OpenAI на этой неделе встречаются с венчурными капиталистами и другими инвесторами по поводу дальнейших инвестиционных проектов, добавили источники.

Индийские Tata Group, Tata Consultancy Services (TCS) и OpenAI анонсировали новое стратегическое партнёрство. Подразделение HyperVault компании TCS и OpenAI займутся строительством ИИ-инфраструктуры в Индии, сообщает Datacenter Dynamics. Многолетнее партнёрство предусматривает реализацию совместного проекта в несколько этапов. Для начала TCS построит ИИ-инфраструктуру на 100 МВт, в будущем возможно её масштабирование до 1 ГВт.

По словам главы OpenAI Сэма Альтмана (Sam Altman), Индия уже является лидером по внедрению искусственного интеллекта. С её талантами, амбициями и сильной правительственной поддержкой у неё очень хорошие позиции для того, чтобы самой творить своё будущее. OpenAI при сотрудничестве с Tata Group работают над строительством инфраструктуры, подготовкой специалистов и заключением локальных соглашений для создания «ИИ с Индией, для Индии и в Индии» таким образом, что многие люди в стране смогут получить доступ к ИИ-инструментам и получать от этого выгоду.

Создание ЦОД HyperVault анонсировали в ходе квартального отчёта в прошлом октябре. В планах значится постройка в стране дата-центров Stargate с жидкостным охлаждением общей мощностью 1 ГВт. В предприятие инвестировала частная инвестиционная компания TPG. Как заявляют в Tata, глубокое сотрудничество между OpenAI и Tata Group знаменует важную веху в планах Индии по превращению в глобального лидера в сфере искусственного интеллекта с подготовкой местной молодёжи для преуспевания в новую эру.

Источник изображения: Mohnish Landge/unsplash.com

Согласно договорённости, сотрудники Tata получат доступ к корпоративной версии бота OpenAI — Enterprise ChatGPT. Кроме того, компании будут совместно разрабатывать специальные ИИ-решения. Ранее HyperVault заявляла, что будет применять ускорители AMD на своих объектах, OpenAI также ранее обязалась внедрить оборудование на основе решений AMD.

Помимо аренды больших облачных мощностей у гиперскейлеров, OpenAI строит и собственные дата-центры в разных локациях мира в рамках инициативы Stargate. Компания рассчитывает на объекты в многочисленных городах США, а также на локации в Норвегии, Великобритании, ОАЭ и Южной Корее. Имеются планы строительства ЦОД в Аргентине и Канаде. Слухи о том, что OpenAI рассматривает Индию для реализации своих проектов, появились в сентябре 2025 года.

Стартап Taalas, разрабатывающий чипы, специально оптимизированные для работы с конкретными ИИ-моделями, провел раунд финансирования на сумму в $169 млн. В число инвесторов вошли Quiet Capital и Fidelity, а также венчурный капиталист Пьер Ламонд (Pierre Lamond). Таким образом, на сегодняшний день компания получила на развитие в общей сложности более $200 млн.

Фирма Taalas вышла из крытого режима (stealth mode) в марте 2023 года. Стартап занимается созданием чипов, предназначенных для определённых LLM. Первым продуктом компании стало изделие, ориентированное на ИИ-модель Llama 3.1 8B. Утверждается, что этот процессор способен генерировать до 17 тыс. выходных токенов в секунду, что в 73 раза больше по сравнению с NVIDIA H200. При этом решение Taalas потребляет в 10 раз меньше энергии.

Источник изображения: Taalas

Оптимизация аппаратных ускорителей под конкретную ИИ-модуль повышает производительность и эффективность благодаря отказу от избыточных компонентов. Однако разработка таких узкоспециализированных изделий представляет собой сложный и дорогостоящий процесс. Компании Taalas удалось решить проблему, создав архитектуру, при которой для «тонкой» настройки требуется кастомизация только двух из более чем 100 слоев, из которых состоят её чипы. Кроме того, Taalas не использует в своих изделиях дорогостоящую память HBM. Это также упрощает конструкцию, позволяя упразднить компоненты, которые необходимы для обеспечения взаимодействия с HBM-модулями.

В настоящее время Taalas работает над чипом, предназначенным для запуска ИИ-модели Llama с 20 млрд параметров: выпуск этого решения намечен на лето нынешнего года. Затем появится более мощный чип, ориентированный на LLM высокого уровня.

Google анонсировала проект America-India Connect, который поможет Индии и другим регионам мира расширить доступ к технологиям искусственного интеллекта и ускорить экономический рост и надёжность инфраструктуры. Инфраструктурная инициатива America-India Connect будет опираться на пятилетние инвестиции Google в объёме $15 млрд в развитие ИИ-инфраструктуры в Индии. Проект ориентирован на развитие цифровой связи на четырёх континентах.

Совместно с местными партнёрами компания планирует создание нового международного узла связи в портовом городе Вишакхапатнаме (Visakhapatnam, он же Визаг), проложить три новых подводных кабельных маршрута, связывающих Индию с Сингапуром, Южной Африкой и Австралией, а также проложить четыре стратегических ВОЛС между США, Индией и многочисленными локациями в Южном полушарии. Ожидается, что Визаг превратится в крупный международный телеком-хаб, дополняющий существующие посадочные станции в Мумбаи и Ченнаи. Это повысит устойчивость цифровой инфрастурктуры и экономическую безопасность Индии.

От Визага и Ченнаи на восточном побережье Индии до Южной Африки протянется прямой оптоволоконный маршрут. В сочетании с кабельными системами Equiano и Nuvem будет создан надёжный высокопроизводительный канал связи, связывающий восточное побережье США через Африку с Визагом. А прямой маршрут от Визага до Сингапура вместе с кабельными системами Bosun и Tabua позволит сформировать маршрут в южной части Тихого океана, связывающий Визаг через Австралию с западным побережьем США.

Источник изображения: Google

Между Мумбаи и Западной Австралией тоже прокладывается оптоволоконный маршрут. В сочетании с кабелями TalayLink и Honomoana будет сформирован маршрут в южной части Тихого океана, связывающий Мумбаи через Австралию с западным побережьем США. Новый маршрут дополняет действующие подводные кабели Blue-Raman и Sol, формирующие телеком-коридор от восточного побережья США через Красное море к Мумбаи.

В Google подчёркивают, что строительство надёжной инфраструктуры — главный инструмент для сокращения цифрового и, в частности, ИИ-неравенства. Согласно результатам ряда исследований, развитие сети подводных кабелей снижает стоимость доступа в интернет, повышает его надёжность и способствует экономическому росту в долгосрочной перспективе. Новые кабельные маршруты, как утверждает Google, стали продолжением традиции морских торговых путей между «Новым светом» и Индией, укрепляя экономические связи между странами региона.

Помимо инфраструктуры, Google ориентируется и на развитие человеческого капитала. При содействии правительства Индии а рамках государственной цифровой миссии Karmayogi Bharat структуры Google Cloud участвуют в ускорении реформы государственной службы. Кроме того, Google Cloud — основной облачный партнёр платформы дистанционного обучения iGOT Karmayogi, благодаря которой более 20 млн госслужащих 800 с лишним округов Индии получили бесперебойный доступ к цифровым образовательным сервисам на базе ИИ-технологий.

Предусмотрены оцифровка и структурирование архивных учебных материалов для преобразования последних в информационные активы, по которым можно вести поиск. Кроме того, постепенно контент станет доступен на 18 языках Индии, что позволит государственным служащим обучаться на том языке, который они предпочтут использовать. В Google объявили о продолжении работы с партнёрами в Африке, Австралии и странах Тихоокеанского региона для того, чтобы расширить их жителям доступ к ИИ-технологиям и поддержать глобальную связь нового поколения.

К 2029 году затраты на облачные сервисы ИИ-стартапа Anthropic, согласно его собственным прогнозам, достигнут $80 млрд, сообщил ресурс The Information со ссылкой на свои источники. Расходы будут распределены между Google, Microsoft и Amazon.

Помимо оплаты аренды серверов для моделей Claude, Anthropic также делится с облачными провайдерами частью прибыли от продаж своих ИИ-сервисов на их платформах. The Information сообщил со ссылкой на данные стартапа, что в 2024 году эта сумма составила $1,3 млн, и, согласно «самым оптимистичным прогнозам» ресурса, в 2025 году она составила $360 млн, в 2026 году вырастет до $1,9 млрд, а в 2027 году — до $6,4 млрд.

Также, по словам источника, Anthropic отчисляет клиентам до 50 % своей валовой прибыли от продаж ИИ-решений на AWS, рассчитываемой на основе выручки за вычетом расходов на облачные ресурсы. Для сравнения, Google обычно получает от 20 % до 30 % чистой выручки после вычета затрат на инфраструктуру от перепродажи ПО своих партнёров.

Источник изображения: Anthropic

Как утверждает генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei), компания тратит меньше средств на вычислительные мощности ЦОД по сравнению с другими компаниями в сфере ИИ. Он отметил, что чрезмерные расходы могут быть «разорительными» в случае, когда выручка не гарантирована.

Anthropic давно пользуется услугами Google Cloud, и в октябре прошлого года заключила сделку, обеспечивающую ей доступ к облачным ресурсам провайдера мощностью более 1 ГВт с возможностью использования до 1 млн TPU от Google. С этим проектом может быть связана сделка Anthropic по поводу $50 млрд инвестиций в вычислительную инфраструктуру в США в сотрудничестве с Fluidstack. Кроме того, у Anthropic очень тесные отношения с AWS, которая много инвестировала в стартап и развернула для него один из крупнейших в мире ИИ-кластеров Project Rainier. Наконец, в прошлом году компания подписала крупное соглашение с Microsoft Azure.

Одно из проектов Alphabet (Google) — получивший независимость стартап Taara — представил беспроводную оптическую систему связи, способную обеспечить опорную сеть для 5G на скорости до 20 Гбит/с в дуплексе с доступностью 99,999 %. Решение устранит проблему надёжности, связанную с плохими погодными условиями, часто мешающими работе технологии Free Space Optical Communication (FSOC), сообщает блог IEEE ComSoc.

Lightbridge Pro обеспечивает простую интеграцию в сети операторов, включая мобильный бэкход (backhaul) и критически важную инфраструктуру. Встроенная умная система коммутации автоматически направляет трафик через резервные каналы в случае необходимости. В условиях сильного тумана или дождя могут использоваться оптоволокно или радиосоединения.

Источник изображения: Taara

В компании сообщают, что последние восемь лет Taara работала над технологией оптической передачи данных с помощью лазеров, обеспечивающей высокоскоростное защищённое соединение в местах, где прокладка оптоволокна или применение обычных беспроводных решений затруднено. Надёжность «операторского класса» означает, что Lightbridge Pro изначально разработана для сетей с высокими требованиями к доступности, в т.ч. для поддержки 5G и городских провайдеров. Система позволяет почти мгновенно переключаться между оптическим и резервными каналами для поддержания бесперебойной связи.

Технология уже применяется более чем в 20 странах, как в городской застройке, так и в сельской местности со сложным рельефом, а также в случаях необходимости обеспечения связи при чрезвычайных ситуациях. Решение обеспечивает комплексное управление в формате FCAPS (Fault, Configuration, Accounting, Performance, Security) и может интегрироваться с действующими системами OSS/BSS-операторов. Платформу уже используют Airtel, T-Mobile, SoftBank, Digicel и Liquid Intelligent Technologies. В частности, T-Mobile пользовалась решениями Taara для организации связи на фестивалях Coachella и Albuquerque Balloon Festival.

Компания StorONE анонсировала программу 9x ROI on Flash (девятикратная окупаемость инвестиций во флеш-память), которая призвана повысить экономическую эффективность использования SSD в рамках платформ хранения данных. Данная инициатива является ответом на сформировавшийся дефицит чипов NAND, который приводит к росту стоимости твердотельных накопителей.

Идея 9x ROI on Flash заключается в применении специального ПО для интеллектуального перераспределения файлов между различными уровнями. В частности, важные «горячие» данные хранятся на дорогих SSD, которые обеспечивают быстрый доступ и высокие скорости чтения/записи. Вместе с тем «холодные» данные, которые используются нечасто или вообще архивируются, переносятся на менее производительные, но в то же время более доступные HDD. В результате, обеспечивается оптимальный баланс между быстродействием и стоимостью СХД.

Источник изображения: StorONE

В отличие от подходов, основанных на дедупликации или сжатии, решение StorONE повышает эффективность благодаря автоматическому перераспределению информации между уровнями в реальном времени в зависимости от выполняемых задач и характера доступа. Таким образом, не создаётся дополнительная нагрузка на ресурсы CPU и памяти, связанная с компрессией.

Генеральный директор StorOne Гал Наор (Gal Naor) отмечает, что предложенная система направлена на устранение узкого места, связанного с использованием флеш-памяти, и предоставление организациям возможности эффективно наращивать ресурсы хранения без чрезмерных затрат на закупку SSD. Технология доступна в рамках программной платформы StorONE v3.9.

Нужно отметить, что схожие решения предлагают и другие компании. Так, VDURA недавно анонсировала инициативу Flash Relief Program, которая призвана снизить общую стоимость владения (ТСО) платформами хранения благодаря использованию гибридной архитектуры на основе SSD/HDD. Утверждается, что по ёмкости и быстродействию такие хранилища не уступают массивам VAST Data и WEKA при значительно меньших финансовых затратах.

Разработчик программного обеспечения для квантовых вычислений Classiq совместно с Comcast и AMD объявили о завершении испытаний, направленных на совершенствование доставки интернет-трафика путём использования квантовых алгоритмов для повышения надёжности маршрутизации в Сети, сообщает HPC Wire.

Comcast заявила, что клиентам нужно быстрое, безопасное и надёжное подключение, но при управлении большой и динамичной сетью достижение этой цели становится сложной задачей, особенно в условиях растущего спроса. Поэтому в прошлом году были начаты эксперименты по выяснению того, как квантовое ПО и технологии могут решать реальные сетевые задачи. Результаты показали, что квантовые вычисления для оптимизации сети — не теория, а вполне практическое, масштабируемое решение.

В ходе тестов решалась фундаментальная задача проектирования сети — определение независимых резервных маршрутов для сетевых узлов в общей конкурентной среде при проведении технического обслуживания и изменении топологии сети, причём с сохранением минимально возможной задержки, высокой устойчивостью к одновременным сбоям и высокой же пропускной способностью. Такая задача регулярно возникает на реальных сетях, где и без планового обслуживания не обойтись, и от одновременных сбоев никто застрахован.

Источник изображения: Dynamic Wang/unsplash.com

В ходе эксперимента с использованием квантовых технологий и HPC-платформ AMD на базе ускорителей Instinct MI300X проверялась возможность квантовых алгоритмов успешно определять резервные пути для трафика в режиме реального времени в различных сценариях. Использовались как моделирование с использованием Instinct для достижения значимых вычислительных мощностей (кубитного уровня), что позволило быстро перебирать различные алгоритмы, так и реальный квантовый компьютер IonQ Forte с 29 алгоритмическими кубитами для проверки успешности реализации алгоритмов.

Источник изображения: AMD

Задача оптимизации глобальных телекоммуникационных сетей — крайне ресурсоёмкая комбинаторная задача, экспоненциально усложняющаяся по мере роста размера сети. Такая задача является идеальным вызовом для систем квантовых вычислений. По словам представителя Classiq, исследования и разработки в сфере квантовых технологий требуют быстрых итераций с внесением улучшений на каждом цикле и воспроизводимых рабочих процессов. AMD заявила, что будущее HPC — в конвергенции классических и квантовых вычислений.

Microsoft сообщила о важном прорыве, достигнутом в рамках проекта Project Silica, нацеленного на объёмную запись данных в стеклянных пластинах с применением фемтосекундных лазеров для длительного хранения информации. Специалисты компании работают над реализацией этой концепции с 2019 года.

Согласно опубликованной в журнале Nature статье, новая технология позволяет применять для записи данных вместо дорогостоящего кварцевого стекла обычное боросиликатное. Это стекло используется для изготовления кухонной посуды и в дверцах духовок. В ходе испытаний специалистам Microsoft удалось записать 258 слоев данных общим объёмом примерно 2,02 Тбайт на пластину из боросиликатного стекла площадью 120 мм² толщиной 2 мм со скоростью 18,4–65,9 Мбит/с, в зависимости от количества используемых лазерных лучей.

Источник изображений: Nature / Microsoft

Максимальная скорость значительно выше, чем 25,6 Мбит/с, достигнутые с использованием кварцевого стекла, но при этом плотность записи значительно меньше — 2,02 Тбайт против 4,84 Тбайт на пластину. Также учёным удалось сократить количество камер, необходимых для считывания данных с пластин, с трёх–четырёх до всего одной. Кроме того, записывающие устройства требуют меньшего количества деталей, что упрощает их изготовление и калибровку, а также позволяет быстрее кодировать данные.

Скорость записи 65,9 Мбит/с была достигнута при использовании четырёх лазерных лучей. Сообщается, что возможна запись с использованием 16 лучей (и даже более), что подразумевает скорость от 263,6 Мбит/с. Это составляет 33 Мбайт/с, что значительно медленнее, чем предельная скорость записи несжатых данных на ленту LTO-10, равная 400 Мбайт/с (1000 Мбайт/с в сжатом виде), отметил Blocks & Files.

Менеджер по работе с партнёрами Ричард Блэк (Richard Black) рассказал в блоге о том, что компания совершила ряд ключевых научных открытий. В частности, для используемого ранее типа хранения данных в кварцевом стекле с применением двулучепреломляющих (т.е. поляризационных) вокселей был разработан метод, позволяющий уменьшить количество импульсов, используемых для формирования вокселя, с многих до всего двух.

Также специалисты изобрели новый тип хранения данных в стекле, называемый фазовыми вокселями, при котором модифицируется фаза, а не поляризация. При этом для создания фазового вокселя достаточно всего одного импульса. И хотя фазовые воксели показали большую склонность к межсимвольной интерференции, это можно эффективно компенсировать с помощью моделей классификации на основе машинного обучения.

«Ключевым системным решением для будущей системы Silica является выбор между двулучепреломляющими и фазовыми вокселями… Эффективное формирование двулучепреломляющих вокселей может быть достигнуто только в высокочистых кварцевых стеклах, тогда как фазовые воксели могут быть записаны потенциально в любой прочной прозрачной среде, например, в боросиликатном стекле», — сообщила компания.

Помимо сокращения количества лазерных импульсов, необходимых для записи данных на пластины, Microsoft также удалось увеличить количество параллельно записываемых вокселей, объединив математическую модель предварительного и последующего нагрева внутри стекла с многолучевой системой доставки, что значительно повысило скорость передачи данных. Специалисты также создали новый неразрушающий оптический метод для определения старения вокселей. Microsoft провела ускоренный тест на старение, чтобы экстраполировать срок службы носителя. В случае использования боросиликатного стекла он составляет порядка 10 тыс. лет.

«Мы демонстрируем, что Silica — это жизнеспособная система хранения данных, полностью восстанавливая пользовательские данные с помощью FEC (прямой коррекции ошибок), и показываем с помощью экспериментов по ускоренному старению, что наши модификации сохраняют свои свойства более 10 000 лет при комнатной температуре. Короче говоря, наши результаты показывают, что Silica может стать решением для архивного хранения данных в цифровую эпоху», — подытожила компания.

Вместе с тем заявления о подготовке к коммерциализации технологии не последовало. Блэк лишь сообщил в блоге: «Этап исследований завершён, и мы продолжаем учитывать опыт проекта Silica, изучая сохраняющуюся потребность в устойчивом, долгосрочном сохранении цифровой информации».