Microsoft объявила о доступности предварительной версии Arm-инстансов Azure Cobalt 200, разработанных с нуля для масштабируемых, облачно-ориентированных и основанных на Linux ИИ-нагрузок с использованием агентов и обеспечивающих до 50 % более высокую производительность по сравнению с Cobalt 100.

Компания сообщила, Cobalt 200 объединил её новейшие разработки — от «кремния» до серверов и сервисов — в области безопасности, сетей, хранения данных и разгрузки, что позволяет превосходить традиционные вычислительные решения на базе Arm. Совместная оптимизация аппаратного и программного обеспечения позволяет расширять возможности масштабирования, повышать безопасность и снижать затраты при использовании ИИ-инференса, конвейеров передачи данных, а также веб-сервисов и API, обеспечивающих работу современных сервисов.

Microsoft отметила, что агенты отличаются от традиционных рабочих нагрузок тем, что они рассуждают, принимают последовательные решения и непрерывно работают в больших масштабах, что требует принципиально иного профиля вычислений. Cobalt 200 создан именно для этой среды и обеспечивает 50-% прирост производительности для таких нагрузок, делая агентов более быстрыми, функциональными и экономически эффективными в масштабах предприятия.

Источник изображений: Microsoft

Его предшественник, Cobalt 100, доступен в 32 регионах ЦОД Azure по всему миру. Такие компании, как Databricks и Snowflake, используют Cobalt 100 для оптимизации своей облачной инфраструктуры, а такие клиенты, как Amadeus, OneTrust, Siemens, Sprinklr и Temenos, добились значительного повышения производительности и эффективности, сообщила Microsoft.

На собственных облачных сервисах компании ВМ Azure Cobalt 100 обеспечивают повышение производительности до 45 % при использовании на 35 % меньшего количества вычислительных ядер по сравнению с предыдущей вычислительной платформой. Microsoft Defender for Endpoint (MDE) продемонстрировал повышение производительности на 40 % в своём инструменте управления данными.

Ключевые преимущества инстансов Cobalt 200:

• По сравнению с инстансами Cobalt 100 предыдущего поколения, ВМ Cobalt 200 обеспечивают до 50 % более высокую производительность CPU, на 20 % более высокий показатель IOPS удалённого хранилища с NVMe, на 10 % более высокую пропускную способность удалённого хранилища с NVMe и на 15 % более высокую пропускную способность сети, при этом улучшения варьируются в зависимости от рабочей нагрузки.
• Масштабирование до 128 vCPU.
• Интеграция Azure Boost позволяет повысить производительность удалённого хранилища (IOPS) и пропускную способность NVMe-хранилищ, одновременно увеличивая пропускную способность сети, обеспечивая преимущества для распределённых приложений, ресурсоёмких сервисов и высокопроизводительных конвейеров обработки данных.
• Чиплетная архитектура процессора с более крупной иерархией кеша — 3 Мбайт L2-кеша на ядро и 192 Мбайт системного L3-кеша — позволяет размещать больше активных данных ближе к рабочей нагрузке, помогая снизить задержку и повысить скорость отклика для баз данных, in-memory кешей, аналитических движков и других ресурсоёмких сервисов.

Компания отметила, что Cobalt 200 обеспечивает производительность на ядро и масштабируемость, необходимые для современных нагрузок агентного ИИ. Каждое ядро Cobalt 200 представляет собой полноценное физическое ядро, дополненное ёмким L2-кешем и повышенной пропускной способностью памяти на ядро. Эти конструктивные особенности обеспечивают более высокую изоляцию и стабильную производительность под нагрузкой, что позволяет агентным рабочим нагрузкам размещать больше песочниц агентов в одной виртуальной машине, одновременно удовлетворяя требованиям к задержке и пропускной способности.

Инстансы Cobalt 200 обеспечивают значительное улучшение по сравнению с Cobalt 100 в наиболее важных для продуктовой среды рабочих нагрузках, в том числе рост производительности до 135 % для облачных баз данных, до 40 % — для веб-серверов, до 45 % — для задач шифрования связи и до 80 % — для нагрузок кеширования. Инстансы Cobalt 200 полностью совместимы с инстансами Cobalt 100, что делает миграцию бесшовной. Основные платформы и языки программирования для разработчиков, включая C++, .NET, Java, Python и Rust, уже предлагают версии, разработанные специально для Arm.

В числе собственных сервисов Microsoft, использующих ВМ Cobalt 200 — Dataverse и базы данных Azure. Напомним, что ранее Google объявила, что портировала около 30 тыс. внутренних нагрузок на Arm-архитектуру с использованием собственных Arm-чипов Axion и планирует перенести ещё порядка 70 тыс. В свою очередь, Oracle ещё несколько лет назад завершила миграцию всех своих облачных сервисов на Arm, как и AWS, также получившая заказы на поставку Graviton от Snowflake, Anthropic и Meta✴.

Microsoft отметила, что запуск инстансов Cobalt 200 позволил ей расширить портфель Arm-инстансов для поддержки более широкого набора рабочих нагрузок. Если на базе Cobalt 100 предлагаются семейства ВМ общего назначения (Dp, Dpl) и оптимизированные по памяти (Ep), то Cobalt 200 позволил добавить ещё два семейства инстансов: Mpsv4 с увеличенным объёмом памяти и Lpsv5 с плотным локальным хранилищем. Новинки уже доступны в формате предварительных версий. Инстансы будут доступны в следующих регионах: West US3, East US2, Central US, Sweden Central, East US, West US2, Spain Central и Indonesia Central. Об их доступности в других регионах будет объявлено позже.

Наступившее лето обещает быть чрезвычайно жарким, похожим на прошлогоднее, когда среднемировая температура достигла исторического максимума. Жара и засухи вынуждают индустрию и власти принимать трудные решения на фоне растущего расширения ЦОД, сообщил директор по продуктам Ampere Computing Джефф Виттич (Jeff Wittich).

Согласно прогнозу AccuWeather на 2026 год, счета за электричество могут взлететь текущим летом из-за вероятной повсеместной жары по всей территории США. По оценкам отвечающей за надёжность электроснабжения в стране North American Electric Reliability Corporation, летний пиковый спрос на энергию вырастет на 224 ГВт за следующие 10 лет. Это более чем на 69 % выше прогноза 2024 года и на 24 % — пикового спроса 2025-го.

В первую очередь ожидаемый рост спроса обусловлен потреблением электричества новыми ЦОД. В 2023 году в США дата-центры потребляли 4,4 % всей электроэнергии, а к 2028 году будут потреблять 12 %. Из-за роста спроса на электричество многим странам пришлось ужесточить правила для снижения нагрузки на энергосистемы и население. Во многом проблема в том, что энергосистемы не справляются с колебаниями энергопотребления в связи с экстремальной погодой. В июле прошлого года сообщалось, что аномальная жара привела к сбоям в лондонских дата-центрах Google и Oracle. Более того, согласно исследованию Rest of World, около 80 % всех дата-центров в мире построены в не особенно подходящих для них климатических условиях.

Так, в 2025 году в США было внесено более 200 законопроектов, направленных на регулирование работы ЦОД, и по меньшей мере в 18 штатах предложены специальные тарифы для крупных потребителей электричества, а в Мэне предпринята пока не увенчавшаяся успехом попытка вовсе запретить строительство новых ЦОД. В некоторых законопроектах от желающих строить ЦОД требуют инвестиций в модернизацию инфраструктуры и обеспечение преимуществ для рядовых потребителей энергии.

Источник изображения: Ant Rozetsky/unsplash.com

В 2025 году в Амстердаме продлили мораторий на строительство новых ЦОД и расширение в столичном муниципалитете уже действующих. Приоритет отдан жилью, а новые дата-центры появятся не раньше 2030 года. Во Франкфурте на ЦОД приходится до 40 % от всего потребления городской агломерации, что создаёт непосильную нагрузку местной энергосистеме. В некоторых районах введены временные моратории на подключение новых «индустриальных» объектов, строительство новых не ожидают до II квартала 2027 года.

В условиях развития ИИ-проектов дефицит ресурсов будет всё ощутимее. Поддержать этот рост без ущерба окружающей среде можно, повысив эффективность вычислений каждого отдельного ЦОД. Это позволит строить меньше дата-центров для удовлетворения спроса на вычисления или уменьшать их сами по себе, чтобы снизить энергопотребление. Кроме того, потребуется модернизация систем охлаждения. Пока же бум ИИ подталкивает отрасль к экстенсивному развитию, тогда как необходимо максимизировать реальную производительность не только на уровне чипов, но и на остальных уровнях тоже.

Для этого необходимы более энергоэффективные чипы, чем сейчас. Виттич подчёркивает, что мощные ИИ-ускорители на основе GPU стоит использовать только там, где это действительно необходимо. Если для обучения и масштабного инференса без них не обойтись, то для многих других задач они избыточны. Оптимизируя вычисления для каждой задачи, следует использовать энергоёмкую инфраструктуру только там, где это действительно необходимо.

Источник изображения: Peter Herrmann/unsplash.com

Более эффективные системы охлаждения необходимо использовать независимо от снижения энергопотребления. При этом рекомендуется сочетать разные варианты охлаждения. Например, жидкостное всё чаще используется с энергоёмким ИИ-оборудованием. К сожалению для операторов ЦОД, модернизация систем охлаждения требует серьёзного изменения инфраструктуры, а на старых объектах модернизация сложна и дорога или вовсе невозможна. В существующих ЦОД нередко выгоднее использовать маломощные чипы с воздушным охлаждениями, размещая новые компоненты только там, где они действительно нужны.

Фактически это означает переосмысление вычислительных архитектур для получения максимальной производительности на ватт за счёт использования современных чипов. Кроме того, придётся перераспределить рабочие нагрузки и проектировать системы, в которых производительность соответствует требованиям к допустимому тепловыделению и энергосбережению. В конечном итоге, чем больше вычислительных возможностей можно «извлечь» из каждого Вт и м², тем меньше ЦОД нужно будет строить в будущем. Чем меньше ЦОД придётся строить, тем ниже нагрузка на водные и энергетические ресурсы в конкретных локациях.

По словам представителя Ampere, для удовлетворения растущих энергетических потребностей потребуется не просто расширять инфраструктуру, но и оптимизировать её, начиная с вычислительных мощностей. И хотя Виттич прямо об этом не говорит, Ampere видит себя как раз-таки поставщиком энергоэффективных чипов, в том числе CPU для инференса. Однако на практике компания задержала выпуск AmpereOne M, была продана SoftBank и рискует лишиться одного из крупнейших заказчиков в лице Oracle, которая весьма заинтересована в NVIDIA Vera. Ей же приходится конкурировать с собственными Arm-процессорами AWS, Google, Microsoft и Alibaba, а также теперь уже и с самой Arm, Fujitsu и Qualcomm.

Компания AMD анонсировала новые адаптивные SoC семейства Versal Prime Gen 2: 2VM3454, 2VM3254 и 2VM3104. Они ориентированы на профессиональное аудиовизуальное оборудование, системы вещания и устройства для промышленного интернета вещей (IIoT).

В состав решений входят четыре вычислительных ядра Arm Cortex-A78AE с 64 Кбайт кеша L1 (ECC) и 512 Кбайт кеша L2, тогда как суммарный кеш L3 составляет 2 Мбайт. Кроме того, имеется процессор реального времени с шестью ядами Arm Cortex-R52. Предусмотрен одноядерный графический ускоритель Arm Mali-G78AE. Версии 2VM3254 и 2VM3454 также получили VCU-блок с поддержкой HEVC и AVC (вплоть до 4K60). Объём встроенной памяти — 1 Мбайт (ECC).

Источник изображения: AMD

Программируемая часть 2VM3104 включает 225 400 логических ячеек и 103 040 LUT, а количество движков DSP составляет 420. У версии 2VM3254 эти значения равны соответственно 302 680, 138 368 и 564, у модификации 2VM3454 — 564 760, 258 176 и 1140. Количество трансиверов GTYP — 4, 8 и 16. Может использоваться оперативная память DDR5-6400 и LPDDR5X-8533 с максимальной пропускной способностью 102 Гбайт/с. Общий размер памяти программируемой логики (PL Memory) — до 45,4 Мбит. Реализована поддержка флеш-накопителей UFS 3.1, интерфейсов DisplayPort 1.4, USB 3.2 и USB 2.0, а также 1GbE, 10GbE и 100GbE (1 × 2VM3104/2VM3254 и 2 × 2VM3454). У двух старших версий также имеется контроллер PCIe 5.0 x4. Модель 2VM3454 располагает высокопроизводительным криптомодулем.

Изделия 2VM3104 и 2VM3254 имеют размеры 23 × 23 мм, вариант 2VM3454 — 29 × 29 мм. Разработчики смогут использовать пакет AMD Vivado Design Suite для проектирования аппаратного обеспечения и платформу AMD Vitis для создания софта. Поставки 2VM3454 начнутся позднее в текущем году, а чипы 2VM3254 и 2VM3104 появятся в 2027-м.

Портал Phoronix провёл тестирование серверного Arm-процессора NVIDIA Vera, разработанного специально для обеспечения функционирования агентного ИИ, взяв для сравнения одно- и двухсокетные конфигурации на базе Intel Xeon 6980P (Granite Rapids-AP), а также AMD EPYC Turin: 9755, 9575F и 9475F. Также в сравнительное тестирование включили процессоры NVIDIA первого поколения Grace на базе ядер Arm Neoverse V2 (Demeter).

Сообщается, что NVIDIA дала добро на проведение на этом предрелизном чипе тестов только для определённых рабочих нагрузок, соответствующих предполагаемым задачам/областям применения Vera в ЦОД, включая стандартные рабочие нагрузки, такие как компиляция, STREAM, кодирование видео, Python/Java и производительность СУБД.

Исходя из среднего геометрического значения результатов тестов NVIDIA Vera занял первое место, превысив почти на 11 % лучшие результаты самых передовых разработок AMD, и примерно на 55,3 % показатели лучшей односокетной конфигурации Intel Xeon. Он также превзошёл в тестах двухсокетные конфигурации, что говорит о проблемах масштабирования некоторых рабочих нагрузок на нескольких сокетах. Эти ограниченные тесты отражают превосходство NVIDIA Vera по сравнению с любой архитектурой на базе Arm, с TDP 450 Вт для процессора и 50 Вт для пула памяти объемом 768 Гбайт.

Источник изображения: Phoronix

Предполагается, что NVIDIA продаст процессоров Vera и Grace на сумму около $20 млрд, охватив общий потенциальный рынок (TAM) в $200 млрд. NVIDIA сотрудничает со всеми крупными гиперскейлерами для поставки стоек с процессорами Vera (чаще всего в составе Vera Rubin), также наблюдается множество развёртываний у поставщиков инфраструктуры для их собственных задач и предложений для сторонних клиентов. Такой подход позволит NVIDIA выйти на огромный рынок процессоров, став одним из лидеров уже в этом году.

Французская компания SiPearl объявила об успешном включении Arm-процессора Rhea1, разработанного для использования в суверенных суперкомпьютерах, в частности — в первом европейском суперкомпьютере экзафлопсного класса JUPITER. «Первые результаты очень позитивны, подтверждая, что европейский высокопроизводительный энергоэффективный процессор работает так, как и было задумано», — сообщается в пресс-релизе SiPearl.

Компания добавила, что в рамках 12-недельного процесса функциональной проверки в лабораториях будет проведена проверка всех аппаратных и программных функций, интерфейсов и характеристик производительности Rhea1. Как ожидается, продажи Rhea1 начнутся в конце 2026 года.

SiPearl отметила, что Rhea1 является самым сложным серверным процессором, когда-либо разработанным в Европе. Он включает 80 ядер Arm Neoverse V1 (Zeus), четыре стека памяти HBM2e (64 Гбайт), а также четыре канала памяти DDR5 (2DPC). Поддерживаются 104 линии PCIe 5.0 в виде шести комплексов x16 и двух x4.

Источник изображений: SiPearl

Сообщается, что Rhea1 является ключевым компонентом для всеобъемлющего вычислительного/ИИ-стека. Помимо производительности, клиенты ожидают от него безопасности без бэкдоров и аварийных выключателей, энергоэффективности, гибкости и развитой программной экосистемы.

«С помощью Rhea1 мы выполняем миссию, возложенную Европейским союзом на консорциум European Processor Initiative (EPIC), а затем и на SiPearl: вернуть в Европу высокопроизводительные процессорные технологии и связанный с ними опыт», — заявил Филипп Ноттон (Philippe Notton, на фото выше), генеральный директор и основатель SiPearl, отметив, что «не может быть цифрового суверенитета без суверенного оборудования».

VMware официально объявила о доступности экспериментальной версии гипервизора ESXi-Arm Fling в формате превью ESX 9.1 Tech Preview, предоставляя возможности корпоративной виртуализации для 64-бит архитектур Arm. Как отметил ресурс The Register, VMware выполняет свое обещание перенести свой гипервизор и VCF на архитектуру Arm. Ранее компания в рамках Project Monterey работала над переносом части функций на Arm-процессоры в составе DPU/SmartNIC.

VMware сообщила, что гипервизор поддерживает гостевые системы под управлением RHEL, Ubuntu и SLES на серверах HPE и Gigabyte с процессорами Ampere Altra (Max) или на модели Supermicro ARS-221GL с процессором NVIDIA Grace. Заявлена совместимость с NVMe/SATA-накопителями, а также с NIC Intel и Mellanox ConnectX. Компания предупредила, что релиз является неподдерживаемой сборкой Tech Preview, предназначенной для оценки и использования в лабораторных условиях, не связанных с продуктовой средой.

The Register отметил, что документ содержит несколько противоречивую рекомендацию по поводу того, что «кластеры хостов Arm должны управляться отдельным автономным vCenter, работающим на x86. Мы не рекомендуем управлять установками x86 и Arm из одного и того же vCenter». Также ресурс допустил, что предварительная версия очень проста, поскольку в ней отсутствует поддержка vSAN, NSX и множества других функций, имеющихся в гипервизоре VMware для архитектуры x86 и пакете частного облака Cloud Foundation (VCF).

Источник изображения: VMware

VMware также предоставила возможность доступа к гостевым системам Arm из своих десктопных гипервизоров. Об этом было объявлено на прошлой неделе в примечаниях к выпуску новых версий продуктов Workstation и Fusion, которые добавляют «возможность подключения к удалённым ESXi на базе Arm, позволяя пользователям управлять виртуальными машинами на удалённых Arm-серверах непосредственно из VMware Workstation или Fusion на любой поддерживаемой платформе».

VMware переносит свои решения на Arm-архитектуру, поскольку считает, что клиенты будут всё чаще использовать Arm-серверы на периферии сети, возможно, для ИИ-задач. В VMware также отдают отчёт в том, что Arm-процессоры более энергоэффективны, чем процессоры на x86, как и в том, что её партнёры-гиперскейлеры AWS, Google и Microsoft активно продвигают свои собственные Arm-процессоры, поскольку они обеспечивают отличную производительность на Вт. Представляя новые гипервизоры для десктопов, VMware указала ещё одну причину: «По мере диверсификации сред разработки межархитектурная совместимость становится крайне важной».

Первые CPU Vera, разработанные компанией NVIDIA, поставили в Anthropic, OpenAI, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) и SpaceX/xAI. Процессоры специально разработаны с учётом особенностей «агентных» ИИ-систем и отличаются от обычных CPU.

Это первый кастомный процессор NVIDIA, специально разработанный для агентных систем. Он обеспечивает оркестрацию, вызов инструментов, RL-нагрузки, анализ данных, «песочницы» для агентов и др. Процессор предназначен для ИИ-лабораторий, облачных провайдеров и компаний, масштабно работающих с агентными ИИ-системами. Модель получила 88 кастомных ядер Olympus, а пропускная способность памяти составляет 1,2 Тбайт/с.

Глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) позиционирует Vera как новый многомиллиардный вектор развития компании. Как сообщает NVIDIA, агентный ИИ создаёт намного более высокую нагрузку на вычислительную инфраструктуру, от компиляции и тестирования программного кода до анализа данных, поиска файлов и др. При этом ИИ-агенты не просто используют ускорители, но и требуют оркестрации, управления агентными «песочницами», и т. п., это работа для CPU. Поток параллельных задач перегружает не рассчитанные на это CPU, но характеристики Vera позволяют повысить эффективность ИИ-фабрик целиком.

Источник изображения: NVIDIA

OCI намерена развернуть сотни тысяч CPU Vera для обеспечения работы нового поколения корпоративного ИИ. Это первый облачный провайдер, намеренный внедрить Vera в таких масштабах. Для корпоративных клиентов это означает, что будет создана агентная ИИ-инфраструктура уровня, недоступного другим облачным провайдерам. Ранее сообщалось, что Oracle строит «вчерашние» ЦОД, не имея на это достаточно средств и теперь, компания, похоже, готова опровергнуть этот тезис.

Источник изображения: NVIDIA

Процессор не только является самостоятельным CPU, но и лежит в основе платформы Vera Rubin NVL72, где он посредством NVLink-C2C второго поколения связан с парой GPU Rubin. Стоит отметить, что работы с Vera фактически ведутся уже давно. Например, ещё в марте HPE представила узлы на базе NVIDIA Vera для платформы Cray Supercomputing GX5000.

AMD добилась значительных успехов в сегменте серверных процессоров в I квартале 2026 года. По оценкам Mercury Research, на EPYC пришлось 46,2 % рынка серверных процессоров в денежном выражении, что стало новым историческим максимумом у компании в этой категории продукции. При этом в количественном выражении доля AMD EPYC в общем объёме продаж в сегменте гораздо меньше — 27,4 % (последовательный рост на 230 базисных пунктов), что указывает на их гораздо более высокую среднюю цену продажи (ASP) по сравнению с конкурентами.

Общий объём поставок серверных процессоров увеличился примерно на 6 % последовательно и примерно на 19 % год к году. Больше половины рынка серверных чипов в количественном выражении (54,9 %, снижение на 370 базисных пунктов по сравнению с предыдущим кварталом) принадлежит Intel. И судя по её доле рынка в денежном выражении в размере 53,8 % и доле в количественном выражении, можно с уверенностью предположить, что средняя цена серверных процессоров Intel Xeon ниже, чем у AMD EPYC.

По данным Mercury Research, на Arm-процессоры для ЦОД приходится около 17,7 % (последовательный рост на 140 базисных пунктов), что составляет почти пятую часть от общего объёма поставок в I квартале 2026 года. Вместе с тем, не уточняется, идёт ли речь о продукции Ampere и других производителей Arm-процессоров, или же о собственных разработках таких компаний, как Google, AWS или Microsoft.

Источник изображения: AMD

В 2026 году ключевым трендом на рынке ИИ стало активное внедрение ИИ-агентов и мультиагентных систем, что обусловило высокий спрос на процессоры и успех AMD. При развёртывании агентного ИИ растёт роль CPU, что привело к изменению конфигурации вычислительных систем от традиционного соотношения, когда один процессор работает в паре с четырьмя или даже восемью ускорителями, в сторону соотношения один к одному.

Благодаря возросшему спросу AMD сейчас продаёт каждый произведённый процессор, а Intel реализует заинтересованным клиентам даже то, что ранее списывалось как брак. Вместе с тем в настоящее время AMD удаётся добиваться более высоких средних цен на свою продукцию.

«Группа Астра» объявила о запуске облачного сервиса Astra Cloud, построенного на российских процессорах Baikal-S от компании «Байкал Электроникс» и ориентированного, в первую очередь, на критическую информационную инфраструктуру. Компания подчеркнула, что это первое в стране коммерческое облако, весь технологический стек которого, начиная от чипа и заканчивая конечным сервисом, разработан в России.

«Группа Астра» отметила, что ключевым условием формирования суверенной и безопасной среды для субъектов КИИ является использование экосистемного и платформенного подхода, при котором контролируется каждый технологический слой, включая низкоуровневое аппаратное обеспечение. Astra Cloud на Baikal-S призвано обеспечить такую среду российским предприятиям: полная импортонезависимость с полным соответствием на уровне архитектуры регуляторным требованиям, которые вступают в силу с января 2028 года.

Генеральный директор Astra Cloud заявил, что компания нацелена на создание сквозной технологию в облаке — от российского центрального процессора до конечного сервиса для использования заказчиком. «Для нас здесь нет выбора между “российским” и “эффективным”. Облако Astra Cloud на Baikal-S — это прямое и честное соответствие мировому Arm-стандарту, и мы даём бизнесу инструмент для спокойного перехода на доверенную инфраструктуру уже сегодня, а не в последнюю ночь перед дедлайном», — сообщил он.

Источник изображений: «Группа Астра»

Также это один из первых в России облачных сервисов с использованием Arm-архитектуры, отличающейся высокой энергоэффективностью, что снижает операционные расходы, обеспечивая высокую производительность обработки современных облачных нагрузок (AI/ML, СУБД или веб-сервисы) и более низкую совокупную стоимость владения (TCO) по сравнению с x86-решениями, говорит компания. Она отмечает, что Arm-архитектура получила признание среди гиперскейлеров, которые используют её в своих собственных CPU, что в целом укрепляет программную экосистему.

У Microsoft есть Arm-процессоры Cobalt 200, у AWS — Graviton 5, у Alibaba Cloud — Yitian 710, а у Google — Axion. Среди крупных независимых поставщиков серверных процессоров можно выделить Ampere Computing (активно используется Oracle), которая теперь принадлежит SoftBank, и Huawei, активно использующую процессоры Kunpeng в своей продукции, в том числе в облаке. Собственные процессоры также готовят сама Arm, Qualcomm и Fujitsu. Последние, как и чипы NVIDIA Vera, ориентированы в первую очередь на ИИ.

Компания «Байкал электроникс» поставила в Россию не менее 85 тыс. процессоров собственной разработки, включая модели Baikal-T, Baikal-M и Baikal-S, но из-за санкций производство чипов пришлось прекратить, а также отменить выпуск Baikal-S. Также пришлось отменить планы по старту серийного производства в 2025–2026 гг. 128-ядерных серверных Arm-процессоров второго поколения Baikal-S2. Однако вскоре будут доступны и они.

«Группа Астра» также готовит для партнёров и интеграторов совместные пакеты поставки, чтобы обеспечить их не только технологией, но и отлаженными коммерческими сценариями её внедрения. Например, в публичном облаке Astra Cloud с Baikal-S заказчик получит защищённую аттестованную инфраструктуру и приложения в ЦОД Astra Cloud, предоставляемые как сервис, для использования под конкретные бизнес-задачи (от пилота до промышленной нагрузки) без надобности в создании собственной аппаратной площадки.

В свою очередь, частное облако на Baikal-S — это выделенная инфраструктура в контуре заказчика для тех, кому важен контроль с максимальной изоляцией данных. Также предлагается ПАК XCloud на Baikal-S — готовая облачная платформа «под ключ», которая разворачивается либо в контуре заказчика по лицензии, либо в ЦОД Astra Cloud по подписке. Пока что предоставляется IaaS (узлы 2 × 48 ядер, 128–768 Гбайт RAM, 1 Тбайт системный диск + HDD/SSD), а в будущем появятся VDI, Kubernets, почтовая служба и т.д. — всё, что запланировано к реализации в платформе Astra Cloud, будет доступно и на Baikal S.

В настоящее время облако Astra Cloud на Baikal-S проходит финальную доработку на реальных нагрузках в «Группе Астра». Речь, в частности, о полноценном развёртывании платформы 1С. Ожидается, что до конца июля для избранных клиентов будет открыт пилотный доступ в неаттестованном сегменте с возможностью бесплатного тестирования до конца года. Также в этом году будет запущен аттестованный сегмент с дальнейшим расширением сервисов для разработчиков и коммерческой подписки.

Одновременно с облачной инфраструктурой Astra Cloud предоставит готовую платформу разработки, включающую репозитории кода, CI/CD-конвейеры и инструменты безопасной разработки, что позволит заказчикам существенно ускорить адаптацию приложений под архитектуру Baikal-S без необходимости в самостоятельном построении DevOps-цепочек. Также компания планирует в течение этого года дополнить облако Astra Cloud на Baikal-S GPU-серверами для ИИ- и HPC-задач, чтобы позволит запускать ИИ-нагрузки на полностью отечественном стеке без необходимости параллельного использования зарубежных ИИ-облаков для машинного обучения.

Для участия в пилоте Astra Cloud на Baikal-S компаниям необходимо заполнить заявку на предтестирование и предзаказ IaaS на Baikal-S, указав планируемые сценарии использования — например, перенос продуктивных нагрузок, разработка и CI/CD, запуск ИИ-задач или отработка сценариев отказоустойчивости. Это позволит компании заранее подобрать конфигурацию ресурсов под реальный профиль заказчика и сопроводить пилот методически.

«Группа Астра» выразила уверенность в том, что облако на Baikal-S в ближайшем будущем станет «стандартом для российских значимых объектов, а в горизонте двух-пяти лет — основой для экспорта доверенной инфраструктуры». Компания приглашает к сотрудничеству разработчиков, вендоров в сфере информационной безопасности и облачных интеграторов, которые «видят в технологическом суверенитете пространство для качественного рывка».

Компания Arm отчиталась о рекордной квартальной выручке и в докладе особо подчеркнула своё стремление усилить позиции на рынке ИИ-инфраструктур, CPU для дата-центров и ИИ-задачи в целом. По итогам IV квартала 2026 финансового года выручка компании составила $1,49 млрд, рост составил 20 % г/г, сообщает Converge! Digest. Важная роль в стратегии развития компании отводится новым CPU Arm AGI.

Отмечается, что роялти принесли компании $671 млн (+11 % г/г), а выручка от лицензирования увеличилась на 29 % до $819 млн. По данным Arm, рост связан с расширенным внедрением архитектуры Armv9, платформы Compute Subsystems (CSS) и возрастающей востребованностью Arm-процессоров в облачных ИИ ЦОД. Особое внимание уделено частичному отходу от обычного лицензирования интеллектуальной собственности в пользу выпуска собственных полупроводников для гиперскейлеров. Не так давно компания совместно с Meta✴ разработала и представила процессор Arm AGI CPU. По оценкам компании, в ближайшие два года спрос на такие чипы превысит $2 млрд.

Arm позиционирует AGI CPU как специализированный процессор для координации работы крупных ИИ-кластеров. В компании уверены, что развитие агентных ИИ-систем существенно увеличит нагрузку на процессоры, поскольку ИИ-ускорители отвечают преимущественно за генерацию токенов. В то же время, CPU займутся планированием, управлением памятью, сетевым взаимодействием и координацией вычислений.

Источник изображения: Arm

Компания располагает долгосрочным прогнозом развития ИИ-инфраструктуры. По её расчётам, совокупный рынок облачной ИИ-инфраструктуры вырастет с $245 млрд в 2026 финансовом году до более $1 трлн — к 2031. Это произойдёт благодаря развитию систем инференса и агентного ИИ. В компании рассчитывают, что бизнес AGI CPU к 2031 году позволит генерировать порядка $15 млрд/год при одновременном росте сегментов бизнеса, связанных с традиционным лицензированием и получением роялти.

Руководство Arm уверено, что процессоры компании со временем превратятся в специальный «слой оркестрации» для ИИ-кластеров гиперскейлеров, в т.ч. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Meta✴, Oracle Cloud Infrastructure и даже NVIDIA. Arm подчёркивает, что выручка третий год подряд растёт более чем на 20 % благодаря высокому спросы на вычислительную платформу компании, а поскольку ИИ становится всё более «агентным», спрос на Arm AGI превысил ожидания, и это укрепляет позиции компании в качестве вычислительной платформы для эпохи ИИ.

По словам отраслевых экспертов, в отчёте Arm отражается более масштабный сдвиг ИИ-инфрастурктуры в направлении «гетерогенных» вычислительных архитектур, в которых CPU вновь приобрели важнейшее значение, поскольку обеспечивают координацию крупных ИИ-кластеров. Хотя при обучении и инференсе доминирующую роль играют ИИ-ускорители на базе GPU и ASIC, гиперскейлеры всё чаще делают ставку на использование CPU для координации ключевых задач, от оркестрации нагрузок до управления энергопотреблением.

В то же время Arm фактически начинает конкурировать с продуктами собственных клиентов. При этом компания продолжает получать финансовые поступления как от NVIDIA Grace, так и от гиперскейлеров, которые используют Arm-архитектуры в своих собственных CPU. Так, у У Microsoft имеются Arm-процессоры Cobalt 200, у AWS — Graviton 5, у Alibaba Cloud — Yitian 710, а у Google — Axion. Oracle долгое время полагалась чипы Ampere Computing, которая теперь принадлежит SoftBank.