Microsoft представила новый вариант системы защиты Defender для систем Linux — он предназначен для настольных компьютеров. Ранее версия под Linux была ориентирована на серверы.

Defender обеспечивает защиту по нескольким направлениям. Антивирусная защита производит поиск вредоносного ПО и блокирует опасные действия — система обнаружения и реагирования на конечных устройствах (EDR) помогает выявлять атаки, даже если они не похожи на обычное заражение. Механизм управления уязвимостями Defender предполагает составление перечня устройств и поиск проблем в их безопасности. При обнаружении подозрительной активности специалисты могут производить поиск связанных событий, подключиться к устройству для расследования и изолировать его от сети.

Источник изображения: Microsoft

Основное преимущество системы — единый порядок работы. Если компания уже использует Microsoft Defender для защиты серверов с Linux, осваивать отдельный продукт для ПК не требуется. Здесь используются тот же агент, те же способы установки и общая среда управления. Defender автоматически определяет, является ли компьютер сервером или рабочей станцией — компьютер отображается в соответствующей категории оборудования. Устройства в ЦОД, в облаке и у отдельных сотрудников отображаются в одном месте.

Для настольных компьютеров подходят те же дистрибутивы, что и в серверной версии Defender: RHEL, CentOS, Ubuntu, Debian, SLES, Fedora и Oracle Linux. Графическая среда значения не имеет — при соблюдении требований к дистрибутиву и ядру это могут быть GNOME, KDE или другая оболочка. Подчёркивается, что это не бесплатный антивирус для Linux, а платная корпоративная система — требуются лицензии Microsoft Defender for Endpoint Plan 2, Microsoft 365 E5 или E7.

Fermi заключила соглашение, предусматривающее кредитную поддержку компанией AMD строительства первого ЦОД в рамках инициативы Project Matador. Кампус HyperGrid им. Трампа строится в округе Карсон (Carson, штат Техас), IT-мощность первой очереди составит 222 МВт, сообщает Datacenter Dynamics.

AMD своими гарантиями поддержит строительство на первом этапе. Также компании подписали соглашение, установившее условия партнёрства и рамки масштабирования проекта до 650 МВт. Соглашение о кредитной поддержке должно минимизировать риски инвестиций в этот проект. Это означает, что AMD фактически станет гарантом обязательств Fermi, что поможет последней привлечь деньги на строительство.

В августе Fermi уже заключила соглашение с облачным провайдером TensorWave, поддерживаемым AMD, об обеспечении 650 МВт мощностей, первые 222 МВт должны ввести в эксплуатацию уже во второй половине 2027 года. У AMD есть свой интерес в реализации проекта, поскольку на площадке планируется развернуть тысячи её ускорителей для обучения ИИ и инференса. По словам Fermi, стратегическое партнёрство определяет параметры сотрудничества на втором и третьем этапах. У компании есть земля, разрешения, доступ к воде, силовое оборудование и ВОЛС. Ожидается, что стоимость контракта с TensorWave составит $6,5 млрд за 15 лет.

Источник изображения: Fermi

Fermi основана в 2025 году Риком Перри (Rick Perry), бывшим губернатором Техаса и министром энергетики, и Тоби Нойгебауэром (Toby Neugebauer), ставшим её первым генеральным директором. Компания намерена построить колоссальный 17-ГВт кампус ИИ ЦОД Project Matador площадью 167 га с прилегающими энергогенерирующими мощностями. Проект строится неподалёку от Амарилло (Amarillo) в Техасе, на территории, входящей в систему Техасского технологического университета (Texas Tech University). Fermi рассчитывает использовать комбинацию источников энергии, включая газовые, солнечные, ветряные и атомные мощности.

В прошлом году Fermi объявила, что подписала не имеющее обязательного юридического значения письмо о намерениях с неназванным арендатором с инвестиционным кредитным рейтингом. Этот клиент должен был стать ключевым пользователем кампуса, но позже отказался от сделки. В результате против Fermi инвесторами был подан коллективный иск, а её акции упали в цене. В апреле Нойгебауэр и занимавший на тот момент должность финансового директора Майлз Эверсон (Miles Everson) покинули компанию, 14 октября акции компании закрылись на Nasdaq по цене $3,16 — несопоставимо меньше, чем $25 годом ранее.

Intel заявила, что следующий этап развития ИИ будет определять не обучение моделей, а их использование (инференс), и что развитие агентного ИИ вернёт CPU в центр инфраструктуры дата-центров, сообщил SiliconANGLE.

Сейчас по умолчанию любой запрос как правило отправляется в компаниях к самой мощной модели — независимо от того, требует ли этого сама задача. Intel предлагает альтернативу: уровень оркестрации, который анализирует каждый запрос, оценивая необходимый уровень «интеллекта», объём контекста, допустимую задержку, требования к конфиденциальности и суверенитету данных, а также затраты и энергопотребление. «Для каждого запроса — своё решение», — подчеркнул Николас Дюбе (Nicolas Dubé), корпоративный вице-президент Intel.

Если для глубоких исследований использование передовой модели может быть оправдано, то для рутинных задач — написание кода, составление резюме или операционные процессы — могут использоваться более компактные открытые моделей, что обходится значительно дешевле. Дюбе отметил, что open source модели расширяют возможности компаний по внедрению ИИ. «Чтобы полностью раскрыть их потенциал, организациям необходима инфраструктура, способная подобрать для каждой конкретной задачи оптимальный уровень интеллектуальных возможностей, вычислительных ресурсов и экономических затрат», — говорит он.

Источник изображения: Intel

Только что представленный 350-Вт ускоритель Intel GPU D270 (Crescent Island), совместимый со стандартными серверами с воздушным охлаждением, позволяет компании начать с одного устройства, затем перейти к серверу с восемью ускорителями и масштабировать инфраструктуру до уровня целой стойки только тогда, когда этого потребует рабочая нагрузка. Инференс становится ключевой задачей в сфере ИИ, и корпорациям необходима инфраструктура, которая сделает переход к нему более простым и экономически выгодным. Опционально GPU можно дополнить ускорителями RDU SambaNova.

Также компания продемонстрировала разработанные партнёрами стоечные системы (в том числе ORv3) на базе Xeon. Например, доступные конфигурации с Xeon 6+ (Clearwater Forest), масштабируемыми до более чем 46 тыс. ядер на стойку при мощности 133,45 кВт. Высокоплотные Xeon 6+ с E-ядрами ориентированы на высокопроизводительные агентские нагрузки, в то время как Xeon 6 (Granite Rapids-SP) с P-ядрами справляются с задачами, зависящими от скорости однопоточного выполнения.

Intel утверждает, что теперь следует исходить не из количества ядер, а количества одновременно работающих агентов, которые может поддерживать стойка при целевой задержке. В результате формируется гетерогенная система: Xeon используется для оркестрации, обработки данных и запуска вспомогательных инструментов, а GPU серии D и RDU — для инференса открытых моделей. При этом Дюбе пояснил, что Intel объединяет систему с помощью программной архитектуры, разрабатываемой совместно с сообществом. Она является открытой, доступной для загрузки уже сегодня и спроектированной для работы на самых разных аппаратных платформах.

Источник изображения: Intel

Как отметил SiliconANGLE, разработки в области «агентных стоек» (agentic racks) подстегивают спрос на Xeon — ключевой драйвер текущих показателей, — позиционируя Intel не просто как традиционного поставщика оборудования, а как важнейшего провайдера инфраструктуры для ИИ-агентов. А Crescent Island даёт Intel возможность предложить решения для ускорения вычислений, где компании не обязательно превосходить NVIDIA по пиковой производительности. Это может стать наиболее практичным и энергоэффективным способом запуска открытых ИИ-моделей в уже существующих ЦОД.

Именно такую стратегию выбрал гендиректор Intel Лип-Бу Тан (Lip-Bu Tan): перестать пытаться выиграть в каждой битве и сосредоточиться на тех направлениях, где у Intel есть структурное преимущество. Intel не обязательно доминировать в сфере обучения передовых моделей. Ей следует занять нишу в корпоративном сегменте — это гораздо более масштабная возможность, чем принято считать.

ZK Research предлагает ИТ-руководителям провести аудит используемых промптов и классифицировать их по типам задач, объёму контекста, требования к конфиденциальности и т.п., а затем настроить маршрутизацию запросов к наиболее подходящим моделям. Кроме того, рекомендуется пересмотреть подход к оценке инфраструктуры, перестав ориентироваться на «голые» цифры вроде FLOPS или количества ядер и начав требовать от вендоров соблюдения целевых показателей задержки, стоимости обработки миллиона токенов и энергоэффективности для конкретных используемых моделей, промптов и контекста.

Некоторые из крупнейших технобизнесов США предупредили Европу, что сокращение зависимости от американских облачных сервисов может дорого обойтись. По некоторым оценкам, стоимость отказа составит более €100 млрд, сообщает The Register.

Вывод содержится в новом исследовании, проведённом по заказу лоббистской группы CCIA Europe, членами которой являются Amazon, Google и Meta✴, заинтересованные в том, чтобы продолжать активно вести дела на европейском рынке. Доля европейских облачных провайдеров на местном рынке снизилась до 15 % и остаётся на этом уровне годами, даже несмотря на неоднократные попытки импортозамещения.

В исследовании указывается, что предложенный Еврокомиссией закон Cloud and AI Development Act (CADA), посвящённый развитию облачных технологий и искусственного интеллекта, в следующие десять лет может обойтись Европе в €115 млрд, хотя в Еврокомиссии рассчитывают «отделаться» в худшем случае €18 млрд. Еврокомиссия уже начала поддержку облачных провайдеров из ЕС.

В докладе подчёркивается, что ограничения, обеспечивающие приоритетные контракты европейским облачным провайдерам, заставят государственные структуры и бизнесы потратить немало средств на перенос рабочих нагрузок и переписывание ПО. Прямые государственные издержки составят €33,3 млрд, а ещё €80 млрд, вероятно, придётся на частные компании в банковской сфере, здравоохранении, энергетике и сфере транспорта. Правда, в эти €80 млрд включён переход к цифровому суверенитету не только госсектора, но и четверти облачных нагрузок в ключевых для частного сектора отраслях, чего Брюссель делать пока не собирается.

Источник изображения: Jakub Żerdzicki/unsplash.com

Стоит учитывать, что CCIA представляет интересы техногигантов вроде Amazon и Google, которые десятилетиями предоставляли европейским клиентам свои облачные услуги, а в последние годы — предлагают и развёртывание суверенных облаков, чтобы развеять опасения относительно принадлежности инфраструктуры, доступа к данным и контроля со стороны регуляторов. Так, в марте 2025 года Microsoft завершила проект EU Data Boundary по созданию суверенного облака для пользователей из Евросоюза, хотя позже признала, что по законам США не может обеспечить настоящую конфиденциальность данных.

Сейчас Amazon развивает проект AWS European Sovereign Cloud, а Google предлагает ряд суверенных облачных решений. Хотя Meta✴ не предоставляет коммерческих облачных сервисов в масштабах AWS или Google Cloud, у неё есть собственные интересы в развитии европейской ИИ-инфраструктуры. Предоставляя европейским клиентам больший контроль над данными, AWS и Google рассчитывают также удержать клиентов от ухода к европейским облачным провайдерам.

Особое внимание в докладе уделили ст. 31 законопроекта, в котором прямо указывается, что Еврокомиссия может распространить требования по обеспечению суверенитета на ключевые сегменты частного сектора. CCIA утверждает, что заставляя бизнес отказываться от имеющейся облачной инфраструктуры, еврочиновники могут инициировать дорогостоящие процессы переработки ПО с изменением кода и архитектуры — на это придётся 69 % ожидаемых расходов.

Хуже всего, вероятно, придётся Люксембургу, в котором за десять лет придётся потратить по €1711 на каждого работника. Большие расходы ожидают и Данию (€905), Австрию (€900) и Финляндию (€864), а также Ирландию (€856), в последней находятся европейские штаб-квартиры некоторых американских IT-гигантов.

CCIA призывает правительства ЕС пересмотреть положения законопроекта, ограничить требования к обеспечению суверенитета для критически важных рабочих нагрузок и отказаться от требований, касающихся страны происхождения компании или гражданства её сотрудников. Организация предложила использовать технические механизмы защиты исходя из конкретных рисков. Утверждается, что официальная оценка не учитывает 70 % реальных последствий принятия CADA.

Аналитики Jefferies задались вопросом, приведёт ли падение затрат на искусственный интеллект из-за появления дешёвых открытых китайских моделей к «перезагрузке» всей отрасли ИИ, в то время как поставщики облачных услуг стремятся окупить триллионные капитальные затраты, пишет The Register.

Около половины из резервов по контрактам Microsoft, Alphabet, Amazon и Oracle в общей сложности на $2,3 трлн связаны с OpenAI и Anthropic, говорится в недавней исследовательской заметке Jefferies, посвящённой азиатским рынкам. При этом китайские модели ИИ, открытые модели и малые языковые модели грозят обрушением ценовой политики, которую устанавливают два лидера отрасли из США, что ставит под сомнение их будущие доходы.

На агрегаторе OpenRouter за неделю, завершившуюся 27 сентября, китайские модели обработали 76,12 трлн токенов — в конце апреля этот показатель составлял 4,37 трлн. На модели четырёх крупнейших американских разработчиков пришлись 14,2 трлн токенов. В авангарде китайская Moonshot AI Kimi K3, которая состязается напрямую с Anthropic Claude Fable 5.

В этом году крупнейшие гиперскейлеры в общей сложности потратят от $600 млрд до $800 млрд на строительство ИИ ЦОД, финансируя эти проекты всё больше за счёт долговых обязательств, а не собственных средств. И в Jefferies пытаются понять, откуда будут поступать будущие доходы этих компаний: «Больше нельзя исходить из того, особенно с появлением таких систем как Kimi K3, что LLM когда-либо будут прибыльными, учитывая связанный с этим обвал цен на токены. Для гиперскейлеров это чрезвычайно актуально, потому что они вложились в мощности ЦОД, рассчитывая, что их закупят такие компании как Anthropic и OpenAI».

Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

В долгосрочной перспективе ставка на ИИ может представляться целесообразной, но в среднесрочной неопределённость очень велика. «В какой-то момент не столь отдалённого будущего история ИИ должна подвергнуться большой перезагрузке. Действительно ли капзатраты четырёх гиперскейлеров в 2027 году составят $993 млрд?» — задают вопрос аналитики. Важным оказывается и вопрос о том, какая часть заявленной прибыли гиперскейлеров зависит от их инвестиций в разработчиков моделей ИИ, от которых будут также зависеть доходы. Особую важность в отчётности приобретает статья «Прочие доходы и расходы», в которую входит прибыль от вложений. И эти вложения, указывают в Jefferies, «вероятно, будут включать позиции в неторгуемых акциях, связанных с ИИ».

За четыре квартала до II квартала 2026 года приведённая годовая прибыль четырёх крупнейших гиперскейлеров выросла на $222 млрд и достигла $581 млрд, но весь этот рост объясняется статьёй «Прочие внеоперационные доходы/расходы» — показатели по ней выросли на $224 млрд г/г, достигнув $237 млрд, то есть именно на них пришёлся «весь рост прибыли».

Другое исследование показало, какой объём доходов и займов может потребоваться облачным провайдерам для финансирования планов по строительству ЦОД: к 2031 году отрасль ИИ должна генерировать $6 трлн в год, чтобы продолжать финансировать инфраструктуру, необходимую для удовлетворения ожидаемого спроса. То есть отрасли потребуются новые сценарии применения, помимо повышения производительности труда сотрудников.

Уже в следующем году капзатраты гиперскейлеров превысят $1,5 трлн, подсчитали в TrendForce. Google, Meta✴ и Microsoft поддержали обязательство по полной оплате расходов на энергетическую инфраструктуру для ЦОД. В Банке Англии, однако, уверены, что скорой экономической выгоды от ИИ ждать не следует.

Эксперты пророчат неооблакам непростое будущее. Вполне вероятно, что прогнозируемые капитальные затраты на ИИ-инфраструктуру в период до 2030 года окажутся выше выручки провайдеров, в результате чего большинство неооблачных компаний будут вынуждены уйти с рынка или будут поглощены конкурентами, сообщает The Register.

К соответствующему выводу пришли эксперты Gartner, сравнившие прогнозируемые инвестиции в ИИ ЦОД в следующие несколько лет с ожидаемой выручкой от ИИ-приложений за тот же период. Данные представлены в докладе «Подготовка к консолидации рынка ИИ: списания капитальных активов к 2032 году могут превысить $4 трлн» (Prepare for AI Market Consolidation: Capital Write-Downs Could Exceed $4 Trillion by 2032). В нём утверждается, что выручки для обеспечения рентабельности ИИ будет недостаточно как минимум до 2032 года.

По прогнозам Gartner, в 2026 году ИИ-провайдеры потратят на соответствующую инфраструктуру около $1 трлн, с 2027 по 2030 гг. они намерены инвестировать в отрасль ещё $6 трлн. При этом совокупной выручки от ИИ-сервисов для частных и корпоративных пользователей не хватит для обеспечения прибыльности от всех капиталовложений за этот период. Эксперты исходили из нормы рентабельности инвестированного капитала (ROIC) в 12 %, которую многие компании рассматривают её как минимально приемлемую.

Источник изображения: Efe Kekikciler/unsplash.com

По оценкам Gartner, совокупная выручка операторов ЦОД должна составить $8,5 трлн, что дало бы возможность компенсировать капитальные затраты и расходы на финансирование, и обеспечить указанную норму доходности. При этом, совокупная выручка ИИ-сервисов, связанная с ИИ ЦОД, составит не более $3,6 трлн. Низкая доходность может заставить операторов списывать активы, стоимость которых невозможно будет возместить. И всё это будет происходить на фоне замещения старых ИИ-ускорителей новыми.

В результате на рынке провайдеров ИИ-инфрастурктуры ожидается масштабная консолидация, которая сильнее всего коснётся неооблачных компаний, представляющих услуги в формате GPUaaS и специализирующихся на ИИ-вычислениях. Прогнозируется, что 80 % подобных компаний не смогут сохранить независимость после 2030 года. Впрочем, проблемы будут не у всех. Эксперты ожидают, что некоторые компании преуспеют. Gartner рассчитывает, что гиперскейлерам «встряски» на рынке перенесут менее болезненно, поскольку их бизнес не ограничен ИИ-сервисами.

В 2025 году McKinsey & Company предупреждала, что неооблачным компаниям стоит перейти от простой сдачи ускорителей в аренду к более комплексным сервисам, например, к предложению инструментов разработки и развёртывания ИИ, включая готовые платформы для обучения моделей. Также им необходимо диверсифицировать бизнес, чтобы их услуги не превратились в массовый продукт с пониженной маржинальностью. На финансовых рынках всё больше игроков обеспокоены масштабами капиталовложений в ИИ, а некоторые кредиторы начинают прохладнее относиться к инвестициям в подобные проекты.

Источник изображения: Melinda Gimpel/unsplash.com

В сентябре SoftBank Group столкнулась с увеличением стоимости заимствования при попытках получить средства для финансирования OpenAI. На днях финансовая группа Jefferies выпустила отчёт, в котором рентабельность бизнесов OpenAI и Anthropic поставлена под вопрос, поскольку им угрожают open source модели и более дешёвые китайские ИИ-продукты.

В сентябре Bain & Company также опубликовала доклад, согласно которому ИИ-индустрии необходимо $6 трлн ежегодной выручки к 2031 году, чтобы обеспечить финансирование ИИ-инфраструктуры для удовлетворения ожидаемого спроса. Если отрасль не представит новые продукты и сценарии использования ИИ, ожидается дефицит выручки. Наконец, Международный валютный фонд (IMF) и Банк международных расчётов (Bank for International Settlements) выразили обеспокоенность возможным крахом ИИ-пузыря, а также тем, как это может сказаться на мировой экономике.

В августе Gartner сообщала, что к 2030 году на долю неооблачных провайдеров будет приходиться пятая часть (20 %) рынка ИИ-облаков, общий объём которого составит $267 млрд. При этом есть данные, что операторы ЦОД всё чаще отказывают неооблакам, предпочитая большой выгоде финансовую устойчивость.

Компания Astera Labs анонсировала серверные стойки Orion — модульную платформу эталонного дизайна для дата-центров, ориентированных на ИИ. Новое решение обеспечивает свободу выбора CPU и GPU без привязки к экосистеме определённого разработчика.

Отмечается, что операторы ЦОД и неооблака сталкиваются с проблемой масштабирования мощностей из-за нехватки вычислительных ресурсов. Готовые закрытые архитектуры требуют огромных финансовых вложений и ограничивают использование компонентов сторонних поставщиков. Вместе с тем самостоятельная разработка систем стоечного уровня с использованием альтернативных вычислительных решений сопряжена с длительными циклами проектирования, тестирования и сертификации. Платформа Orion как раз и призвана решить существующие проблемы.

Источник изображения: Astera Labs

Идея заключается в том, чтобы отделить архитектуру стойки от привязки к конкретным CPU, GPU или любым другим ускорителям (XPU). По сути, Orion — это набор эталонных решений, охватывающих все ключевые узлы: от отдельных плат до полноценных стоек. Такой подход даёт возможность разворачивать системы с максимальной гибкостью и экономической эффективностью — в зависимости от наличия тех или иных аппаратных решений, сроков поставки, стоимости, целевых приложений или рабочих нагрузок.

В основе архитектуры Orion лежат коммутаторы Scorpio X-Series с поддержкой PCIe 6.0 (320 линий), которые Astera Labs представила в мае 2026 года. Одна ИИ-стойка может масштабироваться от 8 до 160 ускорителей в виде карт с интерфейсом PCIe. При этом не требуется привязка к экосистеме NVIDIA, AMD или какой-либо другой платформе. Применяется ПО COSMOS Rack Manager и COSMOS Fabric Manager, которое отвечает за сбор телеметрии, диагностику и интеллектуальное управление всем парком оборудования.

Поставки Orion планируется организовать в I квартале следующего года. Клиентам будут предлагаться различные эталонные изделия, включая стойку, вычислительный модуль, модуль коммутации, модуль памяти, соединительную плату и вычислительную плату. Ранее похожие решения предлагала GigaIO, но она была поглощена d-Matrix.

Компании Axiado и Arm объявили о заключении соглашения о сотрудничестве. Речь идёт об интеграции модулей управления и безопасности Axiado DC-SCM (Data Center Secure Control Module) в серверную платформу Arm AGI.

Отмечается, что для серверных ИИ-систем следующего поколения требуется качественно новый подход к управлению и защите. Критически важными становятся функции RoT (Root of Trust), находящиеся на более низком уровне, чем CPU. Это нужно для обеспечения непрерывной работы и эффективного управления IT-инфраструктурой, а также для предотвращения атак на встроенное ПО, цепочки поставок и среду выполнения.

Модуль Axiado DC-SCM построен на базе специализированного чипа TCU (Trusted Control/Compute Unit). Он объединяет функции контроллера BMC, аппаратной защиты и ИИ-ускорения для выявления угроз в реальном времени. Это обеспечивает безопасность, оперативный контроль и управление платформой с самой первой инструкции после включении питания.

Источник изображения: Axiado

Интеграция Axiado DC-SCM и Arm AGI основана на отраслевых стандартах и протоколах, таких как OpenBMC, OCP DC-SCM и DC-SCI, а также Redfish. Ожидается, что сотрудничество Axiado и Arm поможет клиентам в создании безопасных и масштабируемых инфраструктур, ориентированных на задачи ИИ.

Согласно результатам последнего исследования, заказанного у IDC фондом Open Compute Project Foundation (OCP), актуальный прогноз расходов на OCP-совместимую инфраструктуру резко вырос. Это происходит на фоне роста вложений в ИИ-проекты и расширение применения искусственного интеллекта.

OCP Foundation объявил о повышении прогноза IDC, касающимся расходов на IT-оборудование. В исследовании 2026 IDC Market Impact Study отмечается, что годовые расходы на OCP-инфраструктуру в 2029 году составят $800 млрд, тогда как ранее прогнозировалось, что они будут на уровне $295 млрд. Разница почти трёхкратная. Для сравнения, В 2025 году расходы составили $154 млрд. Ожидаемый среднегодовой прирост в течение следующих пяти лет составит приблизительно 42 %.

В 2030 году, согласно новому прогнозу, расходы на OCP-системы вырастут до $892 млрд, что составит более половины всего рынка (около 51 %). Из них на серверы, в основном с ИИ-ускорителями, придётся $814 млрд. Всего, по оценкам, на связанные с ИИ OCP-решения придётся около $628 млрд, т.е. примерно 70 % мирового рынка в целом.

Источник изображения: OCP

По оценкам IDC, распространению OCP-совместимых решений способствует расширение экосистемы поставщиков и доступность открытых разработок. IT-оборудование, соответствующее требованиям OCP, используют не только организации-участники фонда — оно применяется по всему миру. Результаты исследования косвенно подтверждают актуальность расширенной концепции Open Data Center Ecosystem Vision, посвящённой развитию открытой инфраструктуры ЦОД, продвигаемой OCP. Концепция учитывает взаимосвязанные потребности ИИ-инфраструктуры в масштабах всей экосистемы, от чипа до энергосети.

За последний год в рамках OCP значительно продвинулась разработка стоек повышенной мощности, СЖО, сетевые решение для ИИ на основе Ethernet и открытые спецификации чиплетов. В числе прочего идёт работа над решениями для распределения постоянного тока, накопления энергии и координации взаимодействия ЦОД с электросетями. Инициатива Open Data Center for AI объединяет направления работы, охватывая электроснабжение, системы охлаждения и управления инфраструктурой. OCP Energy Project расширяет взаимодействие в сфере генерации и хранения энергии, а AI Computing Continuum поддерживает внедрение решений за пределами ЦОД гиперскейлеров.

Компания Oracle использует новую энергетическую стратегию для обеспечения работоспособности нескольких дата-центров. Она завозит сжиженный природный газ (СПГ) непосредственно на объекты для генераторов, питающих ЦОД, сообщает Bloomberg. Поставки топлива грузовиками позволили продолжать реализацию проектов в окрестностях Солт-Лейк-Сити более года, пока Oracle ожидала прокладки и подключения газопровода. Также, по данным одного из источников, она использует аналогичный подход для продолжения работ в ЦОД Frontirer для OpenAI, который находится в Техасе в округе Шакелфорд (Shackelford).

Теперь Oracle рассматривает использование аналогичной стратегии в Нью-Мексико, где пока задерживается строительство газопровода для энергоснабжения одного из ключевых ЦОД компании, поскольку реализация проекта в срок находится под угрозой. По словам источников, поставки грузовиками газа на площадку Project Jupiter дадут Oracle возможность запустить первые очереди ЦОД до того, как газопровод заработает. В сентябре компания направила девелоперу в Нью-Мексико уведомление о форс-мажорных обстоятельствах. Такое «послание» способно освободить Oracle от части платёжных обязательств в случае, если задержки сохранятся.

Энергоснабжение является слабым местом в ходе развития рынка ИИ ЦОД. При этом многие компании занялись строительством собственных электростанций на природном газе для своих проектов. Как правило, газ поступает по трубопроводам, на проектирование и прокладку которых могут уйти месяцы. Кроме того, препятствия могут создавать регуляторы. В Нью-Мексико поставщику газа пришлось изменить маршрут прокладки трубопровода до ЦОД Oracle по решению местных властей, отклонивших первоначальный вариант. В результате сроки ввода в эксплуатацию перенесли с текущего лета на следующий год.

Источник изображения: Jason Mitrione/unsplash.com

С учётом трудностей, связанных с обеспечением быстрых поставок газа, группа компаний, специализирующаяся на СПГ, предлагает т.н. «виртуальные газопроводы» для временного снабжения электростанций. Этим, например, занимаются Certarus и VoltaGrid. По оценкам экспертов, доставка газа грузовиками с учётом всех расходов обходится приблизительно вчетверо дороже, чем при поставках через крупный трубопроводный хаб. Именно этим объясняется то, что СПГ для генерации до сих пор использовался в основном в специфических промышленных работах или в местах, где до магистральных электросетей очень далеко.

Тем не менее Oracle может подойти даже такое временное решение, поскольку компания уже поставила на карту миллиарды долларов и свою репутацию, стремясь как можно быстрее строить ИИ ЦОД для заказчиков, в т.ч. OpenAI. Главный вопрос в том, насколько такое решение можно масштабировать. Для колоссального Project Jupiter даже на часть его мощности потребуются десятки грузовиков с СПГ ежедневно. По оценкам SemiAnalysis, для выработки 100 МВт газа в цистернах одного грузовика хватит лишь на 40 мин. генерации.