AWS анонсировала платформу Continuum — специализированную систему на базе ИИ для автоматического выявления, подтверждения и устранения уязвимостей в программном обеспечении в среде клиента. AWS отмечает, что традиционные подходы к решению проблем в области информационной безопасности оказываются недостаточно эффективными на фоне стремительного развития угроз в эпоху ИИ. Система Continuum спроектирована для управления полным жизненным циклом уязвимостей: инструмент позволяет автоматизировать основные задачи, сведя к минимуму участие человека.

В настоящее время Continuum оптимизирована для поиска уязвимостей в программном коде. Процесс работы системы включает четыре основных этапа: обнаружение, приоритезация, проверка и устранение. В ходе первой фазы платформа анализирует уже существующий список уязвимостей и проводит собственное сканирование среды, выстраивая подробную карту путей атаки. Затем система переходит к расстановке приоритетов: каждая выявленная проблема оценивается с учётом множества факторов — статуса развёртывания того или иного компонента, его доступности для атаки, потенциального риска для бизнеса и пр. В результате формируется перечень наиболее актуальных угроз.

Источник изображения: unsplash.com / Luca Bravo

На этапе проверки Continuum оценивает найденные уязвимости в изолированной среде (песочнице), генерируя рабочие эксплойты. Это позволяет подтвердить существование проблемы или отсеять её. В ходе заключительной фазы система анализирует уже действующие меры защиты и предлагает оптимальные пути устранения обнаруженной уязвимости: будь то изменения сетевой конфигурации, обновление политик безопасности или разработка патчей. При этом все изменения проходят повторную проверку, а в случаях, когда это возможно, предусматриваются варианты отката, что помогает минимизировать риски при внедрении исправлений.

Работа Continuum не зависит от какой-либо одной ИИ-модели: платформа задействует несколько передовых LLM — в зависимости от того, какая из них лучше подходит для решения конкретной задачи. Система анализирует как структурированные данные, уже имеющиеся в AWS (инфраструктура, разрешения, сетевая топология и код), так и неструктурированную информацию, включая документацию клиента и бизнес-приоритеты. Уровень автоматизации повышается постепенно — по мере обучения платформы.

Amazon ведёт переговоры о продаже своих ИИ-ускорителей Trainium другим компаниям для использования в их ЦОД. Об этом сообщил Питер ДеСантис (Peter DeSantis), старший вице-президент по ИИ, разработке чипов и квантовым вычислениям Amazon, выступая на конференции VivaTech в Париже (Paris, Франция), о чём пишет Bloomberg. Он отказался назвать потенциальных клиентов, лишь отметив растущий за пределами США спрос на вычислительные ресурсы, управляемые локально.

Как сообщается, переговоры о продаже чипов находятся на ранней стадии. Начались они после ежегодного послания генерального директора Amazon Энди Джасси (Andy Jassy) акционерам в апреле, в котором он заявил, что Amazon рассматривает возможность продажи собственных ИИ-чипов сторонним компаниям, что усилит конкуренцию с NVIDIA и AMD. ДеСантис также рассказал, что решение о продаже чипов не вызывает у руководства Amazon опасений, что это ударит по доходам AWS от облачных сервисов. «В сфере ИИ наблюдается огромный дефицит ресурсов, — сказал он. — Меня это не беспокоит».

Источник изображения: Amazon

Рост спроса, особенно в Европе, привёл к призывам уменьшить зависимость от американских технологий или полностью отказаться от них. Комментируя призывы, ДеСантис заявил, что бизнес AWS никак не пострадал от этой тенденции. По его словам, ускорители Trainium3, поставки которых начались в начале этого года, «в значительной степени распроданы», и уже есть большой интерес к новому поколению Trainium4, которое, как ожидается, дебютирует в следующем году.

ДеСантис также отметил высокий спрос на Arm-процессоры Graviton, которые в больших масштабах будут использовать Meta✴, Pinterest, Snowflake и Uber. За последние три года, по словам Десантиса, Amazon добавила в свои вычислительные системы больше процессоров Graviton, чем любого другого типа чипов. Что касается Trainium, то у Amazon есть очень крупные контракты с Anthropic и OpenAI. Вместе с тем в качестве альтернативы GPU NVIDIA компания будет предлагать не только свои ускорители, но и царь-чипы Cerebras.

Источник изображения: Amazon

Как сообщает TechCrunch, AWS до сих пор не спешила с продажей своих ИИ-чипов по многим причинам. Самая главная заключается в том, что прибыль, которую она получает от них, имеет каскадный характер. Хотя AWS взимает плату с клиентов за токены ИИ, обрабатываемые этими чипами в её облаке, она также может взимать плату за множество других услуг, необходимых компаниям для их ИИ-приложений, включая хранение данных, безопасность, сетевые услуги и мониторинг.

Таким образом, число компаний, желающих занять долю рынка ИИ-ускорителей, на котором доминирует NVIDIA, продолжает увеличиваться. Напомним, что в апреле генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи (Sundar Pichai) заявил, что Google начнёт поставлять TPU «избранной группе клиентов» для использования в их собственных ЦОД. Немалая часть из них достанется Anthropic. При этом важно отметить, что, как и в случае с AWS, Google является не только поставщиком, но и инвестором ИИ-стартапа.

Microsoft столкнулась со связанными с ИИ проблемами на разных фронтах. Во-первых, недовольные инвесторы подали иск в суд, поскольку компания, предположительно, ввела их в заблуждение относительно показателей Copilot, во-вторых, принадлежащая ей платформа GitHub столкнулась с проблемами масштабируемости, вызванными повсеместным внедрением ИИ и, возможно, обратится за облачными ресурсами к AWS, сообщает The Register.

Пенсионная система полиции и пожарной службы города Сент-Клер-Шорс (St. Clair Shores Police and Fire Retirement System) подала иск в федеральный окружной суд Сиэтла, в котором утверждает, что Microsoft, включая её главу Сатью Наделлу (Satya Nadella), сделали «в значительной степени ложные и/или вводящие в заблуждение» заявления относительно успехов внедрения технологии Copilot.

В иске утверждается, что собственная флагманское ИИ-решение компании в бенчмарках по многим параметрам оказалась значительно хуже конкурентов, и у Microsoft не получилось перевести на платную версию ИИ-помощника значимую часть пользователей коммерческого варианта Microsoft 365. При этом Copilot уступил долю рынка продуктам конкурентов, и соответствующая тенденция только усиливалась.

Некоторые организации всё же активно внедряют Copilot, но, как утверждается в иске, проблемы, связанные с разработкой и внедрением помощника Copilot и собственных ИИ-моделей недостаточно ясно раскрываются в документах, поданных в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC).

Источник изображения: Sasun Bughdaryan/unsplash.com

В конце января Microsoft отчиталась о результатах II квартала своего финансового года. Выяснилось, что рост Azure замедлился, а число платных пользователей Microsoft 365 составило лишь 15 млн из 450 млн пользователей всего. В иске утверждается, что после публикации этих данных акции компании упали в цене более чем на $48, приблизительно на 10 %. В самой Microsoft назвали претензии необоснованными и намерены защищать свою позицию в суде.

Тем временем принадлежащей ей площадке GitHub, возможно, придётся обратиться за помощью к конкуренту — облачному гиганту AWS из-за проблем с надёжностью и масштабируемостью. Купленный в 2018 году сервис всё чаще испытывает проблемы с доступностью на фоне роста числа рабочих процессов, поддерживаемых ИИ. Уже была попытка GitHub перенести нагрузки в облако Azure, но проблемы с надёжностью сохраняются, тем более что у облака Microsoft в последнее время тоже есть проблемы с нехваткой вычислительных мощностей.

По некоторым данным, GitHub могут усилить за счёт облачных ресурсов AWS, хотя непонятно, идёт ли речь о временной мере для устранения экстренных проблем или о чём-то постоянном. По словам представителя GitHub, важно понимать контекст, поскольку сообщество растёт темпами, которые никогда раньше не наблюдались. Невероятный рост разработки агентных ИИ-решений с конца прошлого года оказал значительное давление на инфраструктуру компании. Чтобы удовлетворить спрос, происходит перенос сервисов в Azure, также изучается и мультиоблачная стратегия, позволяющая обеспечить мощности, необходимые в будущем.

Компания Amazon объявила, что её дата-центрами использовано за прошлый год более 9,46 млн м3 (2,5 млрд галлонов) питьевой воды. При этом техногигант подчёркивает, что это значительно меньше, чем показатели конкурентов-гиперскейлеров. Она по-прежнему говорит о намерении стать водно-положительной к 2030 году, сообщает The Register.

В своём блоге компания сообщила, что указанный расход воды касается всей её сети дата-центров в мире в 2025 году. Подчёркивается, что в США с населением около 350 млн человек приблизительно столько же ушло на полив садов и газонов. По информации Amazon, компания тратит на своих объектах 0,12 л/кВт∙ч (WUE), что значительно ниже, например, предложенных ЕС норм. При этом, по её данным, в случае с Microsoft речь в прошлом году шла о 0,27 л, а c Meta✴ — о 0,19 л, но в 2024 году. В том же году Google расходовала по 1,15 л.

Источник изображения: Jonathan Bean/unsplash.com

В Amazon уверены, что прошли уже 75 % пути к достижению «водно-положительного» баланса к 2030 году, соответствующая цель была анонсирована ещё в 2022-м. В таком случае объекты техногиганта будут возвращать больше питьевой воды в окружающую среду, чем получают, в том числе путём сбора дождевой воды и переработки сточных вод. Ранее в Сеть попала в распоряжение внутренняя документация Amazon, из которой следовало, что компания намеренно скрывает своё водопотребление и несколько манипулирует фактами, опасаясь критики за большой расход водных ресурсов.

В то же время в США растёт активное сопротивление строительству дата-центров. Недавний опрос Ipsos показал, что большинство американцев не хотят ЦОД поблизости, беспокоясь из-за цен на электричество, уродливых зданий и больших расходов воды. При этом такое нежелание вынуждена была подтвердить и Microsoft. Более того, в 2022 году в ходе судебного разбирательства выяснилось, что ЦОД Google в Даллесе (Dalles, Орегон) потребляет четверть всей используемой в городке воды.

Источник изображения: AWS

Так или иначе, потребление воды ЦОД растёт. Дело как в росте числа самих объектов, так и в появлении более энергоёмких, требующих более интенсивного охлаждения в сравнении с традиционным вычислительным оборудованием. Так, в 2022 году потребление воды в кампусах Microsoft выросло на 34 % до 6,4 млн м³. В том числе причиной называется развитие ИИ-систем. Ситуация усугубляется тем, что многие новые ЦОД появятся в регионах и без того страдающих от засухи.

По словам Amazon, дата-центры компании 90 % времени используют фрикулинг, хотя приходится прибегать к помощи систем испарительного охлаждения, когда погода особенно жаркая. Кроме того, говорит компания, улучшению WUE поспособствовали более эффективные системы воздушного и жидкостного охлаждения. Впрочем, как утверждают эксперты The Register, полностью отказаться от использования воды дата-центрами будет практически невозможно, что бы ни заявляли операторы ЦОД.

Фотохостинг Pinterest объявил о значительном расширении сотрудничества с AWS, начавшемся в 2010 году. Согласно новому соглашению, Pinterest выплатит AWS в период до 2031 года $4 млрд за использование её сервисов, что является крупнейшим инфраструктурным проектом в истории Pinterest.

В рамках расширенного соглашения Pinterest планирует диверсифицировать использование инфраструктуры AWS для поддержки растущих потребностей в ИИ, одновременно улучшая соотношение цены и производительности. В частности, компания планирует использовать ускорители AWS Trainium для размещения и запуска больших языковых моделей и моделей визуального и языкового анализа, которые обеспечивают персонализированный визуальный поиск и поиск с помощью ИИ. Также Pinterest намерена расширить использование Arm-процессоров Graviton, которые уже обеспечивают работу примерно трети её вычислительной инфраструктуры, для запуска большего количества систем, поддерживающих поиск контента для пользователей фотохостинга, ежемесячная аудитория которого превышает 600 млн.

Источник изображения: Amazon

«Это расширенное соглашение с AWS дает нам гибкость в вычислениях, возможность выбора оборудования и эффективность инфраструктуры для ускорения нашего видения ИИ для следующего поколения визуального поиска в Pinterest», — сообщил Мэтт Мадригал (Matt Madrigal), технический директор Pinterest. В рамках соглашения Pinterest также планирует продолжить модернизацию инфраструктуры, переходя от традиционных сред на основе EC2 к архитектуре на основе Kubernetes в EKS. Это позволит повысить скорость разработки, а также операционную надёжность и эффективность инфраструктуры глобальной платформы Pinterest.

Ранее Amazon заключила соглашение о стратегическом партнёрстве с OpenAI, в рамках которого инвестирует в OpenAI $50 млрд. В свою очередь, OpenAI обязалась использовать около 2 ГВт мощностей на базе ускорителей Trainium, включая Trainium3 и чипы следующего поколения Trainium4, которые появятся в 2027 году. Ещё одно крупное соглашение подписано с Anthropic. Также у Amazon есть соглашение с Snowflake, которая планирует потратить в течение пяти лет $6 млрд на инфраструктурные проекты, в том числе на Graviton и ИИ-ускорители. Кроме того, Uber объявила этой весной о планах перенести определённые нагрузки на чипы Graviton и Trainium нового поколения, а Meta✴ получит «десятки миллионов» ядер Graviton5.

Amazon Web Services объявила о доступности инстансов Amazon EC2 M9g и M9gd на базе Graviton5. Amazon EC2 M9g были анонсированы в декабре. Базируясь на Graviton5 — первом процессоре AWS с поддержкой PCIe 6.0 и памяти DDR5-8800, — инстансы EC2 M9g и M9gd обеспечивают самую высокую скорость работы памяти среди всех процессорных экземпляров в облаке и в пять раз больший объём кеша L3 по сравнению с предыдущим поколением, говорит AWS.

Количество vCPU в инстансах варьируется от 1 до 192, объём оперативной памяти — от 4 до 768 ГиБ. Пропускная способность сетевого подключения составляет от 17 до 100 Гбит/с, пропускная способность томов EBS — от 12 до 72 Гбит/с.

Источник изображений: Amazon

В свою очередь, инстансы M9gd разработаны для рабочих нагрузок, требующих локального NVMe-хранилища, предлагая до 11,4 Тбайт SSD и обеспечивает на 30 % более высокую производительность I/O и хранения данных по сравнению с предыдущим поколением M8gd.

M9g и M9gd обеспечивают в среднем на 15 % большую пропускную способность сети и на 20 % большую пропускную способность EBS по сравнению с предыдущим поколением. В них использовуются DPU AWS Nitro шестого поколения, которые отвечают за виртуализацию, разгрузку сетевых функций и функций хранения.

Инстансы M9g и M9gd первыми получили поддержку нового механизма изоляции Nitro Isolation Engine, который расширяет возможности безопасности Nitro благодаря использования методов формальной верификации. Nitro Isolation Engine — это специализированный компонент, отвечающий за обеспечение изоляции между виртуальными машинами, включая регулирование всего доступа к памяти ВМ, состоянию регистров CPU и устройствам ввода-вывода через минимальный набор API. Он обеспечивает математически подтверждённую уверенность в том, что рабочие нагрузки работают изолированно друг от друга и от других клиентов AWS.

Инстансы M9g и M9gd доступны в регионах US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon) и Europe (Frankfurt). Их можно приобрести по тарифным планам Savings Plans, On-Demand, Spot Instances, Dedicated Instances и Dedicated Hosts.

Amazon объявила о заключении многомиллиардного многолетнего соглашения с компанией Corning Incorporated о поставке оптического волокна, кабелей и решений для обеспечения связи, необходимых для расширяющейся инфраструктуры ЦОД AWS в США. Для Corning это третья крупная сделка в этом году с операторами ИИ ЦОД.

Благодаря сделке будет создана 1 тыс. новых высококвалифицированных рабочих мест на производственных предприятиях Corning в Северной Каролине, а также сотни дополнительных рабочих мест в строительной сфере для расширения её предприятий. Кроме того, в рамках соглашения Amazon будет сотрудничать с Corning в реализации программы подготовки специалистов по волоконной оптике совместно с Общественным колледжем Катоба-Вэлли (Catawba Valley Community College). Вместе с тем сумма сделки и сроки её действия не раскрываются.

Как отметил ресурс techblog.comsoc.org, в сетях ЦОД всё чаще используются архитектуры с высокой плотностью волокон, соответствующие топологиям типа Leaf-Spine и стандартам 400/800GbE, а также технологиям параллельных одномодовых волокон (PSM) и мультиплексирования (WDM). Сделка поможет Corning в строительстве завода по производству оптических кабелей в Хикори (Hickory, Северная Каролина), расширение которого, как ожидается, создаст около 1 тыс. рабочих мест. При этом Meta✴ станет для предприятия основным заказчиком.

Источник изображений: Corning

В мае NVIDIA выделила в рамках соглашения о долгосрочном партнёрстве $500 млн компании Corning на поддержку строительства трёх новых предприятий по производству оптического оборудования для ЦОД в Северной Каролине и Техасе. При выполнении определённых условий сумма сделки может быть увеличена до $3,2 млрд. Ожидается, что благодаря этим инвестициям производственные мощности Corning в США по выпуску оптического оборудования вырастут примерно в 10 раз, а внутреннее производство оптоволокна увеличится более чем на 50 %, ориентируясь на требования к интерконнектам ИИ-кластеров, характеризующихся большим количеством волокон и низкой задержкой и развивающимся экосистемам интегрированной оптики.

В январе Corning подписала соглашение с Meta✴, в рамках которого поставит до 2030 года оптоволоконные кабели для инфраструктуры ИИ ЦОД на сумму до $6 млрд. Ещё раньше, в сентябре 2025 года, Microsoft заключила соглашение с Corning и Heraeus по поводу производства полого волокна (HCF). HCF обеспечивает меньшую задержку и улучшенную производительность для чувствительных к задержке рабочих ИИ-нагрузок и передачи данных между ЦОД. До этого, в августе 2024 года, Corning и Lumen заключили соглашение о поставках волоконно-оптических кабелей следующего поколения для поддержки роста ИИ-трафика.

Сделка отражает тот факт, что гиперскейлеры превращаются из потребителей оптических компонентов в активных участников развёртывания производства. Финансируя расширение мощностей, они обеспечивают себе преференции в доступе к компонентам. Это также позволяет им влиять на спецификации оптоволокна, планы развития производства и архитектуру развёртываний. Для телеком-операторов это может вылиться в ограничение доступа к поставкам в периоды дефицита в связи с приоритизацией поставок гиперскейлерам. Могут столкнуться с дефицитом и участники программы BEAD (Broadband Equity, Access, and Deploymentесли), поскольку спрос со стороны гиперскейлеров поглотит краткосрочный объём производства.

Также гиперскейлеры могут диктовать направление внедрения инноваций в сторону их конкретных сценариев использования, потенциально не соответствуя традиционным потребностям сетей доступа, включая GPON, XGS-PON и новыми стандартами 25G/50G PON. Примером может служить полупроводниковая промышленность, где влияние гиперскейлеров уже изменило распределение мощностей заводов по производству чипов и приоритезацию передовых техпроцессов. Сейчас же гиперскейлеры фактически выступают в роли планировщиков оптической инфраструктуры следующего поколения. Более того, гиперскейлеры контролируют большинство международных подводных интернет-кабелей в мире, тесня традиционных операторов.

AWS опубликовала техническое описание сетевой архитектуры ЦОД, которую она без особой огласки внедряет с конца 2024 года. Эта архитектура основана на трёх десятилетиях разработки математической теории, которая, как считалось, не подходит для коммерческого использования. Архитектура на базе отказоустойчивых сетевых графов (Resilient Network Graphs, RNG) уже стала стандартной для большинства новых ЦОД AWS по всему миру и позволит сэкономить миллиарды долларов.

Как утверждают в Amazon, традиционная топология Fat-Tree с многоуровневой структурой, используемая в ЦОД на протяжении десятилетий, является неэффективной. Когда данные передаются только по ограниченному числу сетевых путей, в случае перегрузки увеличивается задержка, даже при большой общей пропускной способности. К тому же, эта архитектура хрупка: потеря одного маршрутизатора верхнего уровня может разорвать связь для больших сегментов сети под ним. Кроме того, она требует сложной кабельной разводки.

Источник изображений: Amazon

Как отметил ресурс SiliconANGLE, существует множество способов решения этой проблемы, но большинство из них дорогостоящи или сложны в реализации. В качестве альтернативы Amazon предложила архитектуру RNG. Она увеличивает количество путей, по которым данные могут передаваться между узлами, что повышает пропускную способность, а также сокращает количество сетевых устройств вдвое и повышает надёжность соединения. Если сетевой путь, используемый узлом, испытывает технические проблемы, система может просто перенаправить трафик на один из множества других доступных ей путей.

Но это не всё. Инженеры AWS разработали то, что они называют квазислучайной топологией. Некоторые сегменты в ЦОД проложены и подключены по определённой схеме, в то время как другие объединяются случайным образом. Именно эта случайность делает сети RNG более гибкими, чем Fat-Tree. Для поиска среди большого количества доступных сетевых путей оптимального маршрута для заданной рабочей нагрузки используется собственный распределённый протокол маршрутизации Spraypoint.

Протокол работает в два этапа. Сначала исходный маршрутизатор распределяет свой исходящий трафик случайным образом между всеми своими ближайшими соседями. Затем для каждого пакета использует классический алгоритм поиска кратчайшего пути для достижения промежуточной точки — маршрутизатора, который был предварительно назначен для передачи трафика к определённому пункту назначения. Промежуточные точки перенаправляют пакеты в ряд «концентрических колец» вокруг пункта назначения, при этом каждое кольцо передает трафик внутрь к следующему, пока он не достигнет цели.

Согласно данным Amazon, это сочетание случайного начального распределения и структурированной сходимости Spraypoint даёт почти вдвое больше независимых путей между любыми двумя маршрутизаторами, чем стандартные методы поиска кратчайшего пути, и при этом сохраняет низкую вычислительную сложность и требует мало памяти, в отличие от истинно «плоской» сети, где все маршрутизаторы попарно объединены друг с другом действительно случайно образом.

Дополнительная диверсификация маршрутов означает, что участки с перегрузкой в одной части сети могут быть автоматически обойдены без явных решений о перемаршрутизации. «По сути, сделав сеть “плоской”, мы устранили узкие места, которые возникают в традиционных сетевых решениях, — сообщил Мэтт Редер (Matt Rehder), вице-президент AWS Network Engineering, в интервью WIRED. — Мы считаем, что мы единственные, кто сделал это в таком масштабе».

Вместе с тем, случайность конфигураций оптоволоконных кабелей RNG затрудняет эффективное управление ими. AWS разработала пассивное сетевое устройство ShuffleBox, которое физически соединяет различные оптоволоконные кабели. Каждый ShuffleBox имеет порты, обращённые к маршрутизаторам, и соединяется с другими ShuffleBox с другой. Внутренние оптические каналы, перемешанные по определённой схеме, и случайные соединения между ShuffleBox формирует общую топологию сети, которая является квазислучайной на макроуровне, без необходимости прокладки отдельных кабелей по всему этажу ЦОД. При установке новой стойки её маршрутизатор просто подключается к ближайшему ShuffleBox.

Что примечательно, команда, разработавшая RNG, не предлагает эту сетевую концепцию в контексте генеративного ИИ. Речь идёт о повышении эффективности повседневной архитектуры ЦОД компании. «RNG отлично подходит для наших основных задач, но шаблоны передачи обучающих данных для ИИ гораздо более скоординированы и централизованно управляются», — говорит Редер. По данным Amazon, по сравнению с архитектурами типа Fat-Tree, RNG использует на 69 % меньше маршрутизаторов и обеспечивает до 33 % большую пропускную способность, сокращает энергопотребление сети на 40 % и снижает затраты на инфраструктуру на 9–45 %.

Первая сеть RNG была запущена в конце 2024 года в Ирландии и начала обрабатывать реальный трафик, сообщил ресурс PPC Land. Развёртывание послужило проверкой: инженеры AWS сравнили реальную производительность с математическими прогнозами, выявили недостатки в работе и применили оптимизации в двух последующих развёртываниях. По данным SiliconANGLE, технология уже используется в ряде ЦОД в Ирландии, Германии и Испании. Компания заявила, что большинство её новых ЦОД использует RNG.

Компания Snowflake, специализирующаяся на облачных решениях для обработки данных с использованием ИИ, объявила о заключении пятилетнего соглашения о стратегическом сотрудничестве (SCA) с AWS, в рамках которого обязалась потратить $6 млрд на многолетние инфраструктурные проекты, включая использование серверных Arm-процессоров Amazon Graviton, а также ИИ-ускорителей. Компании не раскрывают, о каком поколении Graviton идёт речь, сообщает The Next Web.

Для оценки, насколько крупной является сделка для компаний, ненамного больше — около $7 млрд — Snowflake получила выручки от своих сервисов через AWS Marketplace с момента основания компании в 2012 году. В 2020 году Snowflake объявила о пятилетнем облачном контракте с AWS на сумму $1,2 млрд, который впоследствии был увеличен до $2,5 млрд в 2023 году. Эта эволюция иллюстрирует растущую важность облачной инфраструктуры в развитии ИИ. Только в 2025 году расходы Snowflake на услуги AWS составили $2 млрд.

За последние несколько лет Snowflake перевела большую часть вычислительных ресурсов с процессоров Intel и AMD на инстансы на базе Graviton, отметил The Register. Согласно соглашению, Snowflake будет запускать и обучать свои модели и сервисы генеративного ИИ, используя комбинацию ускорителей, работающих в AWS, и Graviton.

Источник изображения: AWS

Сделка также отражает собственный рост Snowflake: в среду компания опубликовала финансовые результаты за I квартал 2027 финансового года, закончившийся 30 апреля, которые значительно превзошли прогнозы Уолл-стрит. Компания сообщила о скорректированной прибыли в 39 центов на акцию при выручке в $1,39 млрд (+33 % г/г). Аналитики, опрошенные LSEG, прогнозировали 32 цента на акцию прибыли и выручку в $1,32 млрд (по данным CNBC). Прогноз компании на текущий квартал также был оптимистичным. Snowflake прогнозирует во II финансовом квартале скорректированную операционную маржу на уровне 12,5 % при выручке в размере от $1,415 до $1,420 млрд. Прогноз аналитиков, опрошенных StreetAccount, по операционной марже составляет 11,9 %, по выручке от продажи продуктов — $1,37 млрд. После объявления о финансовых результатах и сделке с AWS акции Snowflake подскочили примерно на 38 %.

Обязательство Snowflake запускать свои облачные рабочие нагрузки на Graviton в масштабе является важным подтверждением жизнеспособности концепции Arm-серверов, которая незаметно меняет экономику облачной инфраструктуры уже пять лет, отметил The Next Web. Сделка подчёркивает растущую роль Arm-процессоров в ЦОД. IDC считает, что инвестиции Snowflake в AWS отражают то, как быстро корпоративные рабочие нагрузки ИИ адаптируются к потребностям долгосрочной инфраструктуры, пишет Data Center Knowledge. В ISG отмечают, что соглашение указывает на более широкий переход от экспериментальных развертываний ИИ к более долгосрочному спросу на инфраструктуру.

Источник изображения: AWS

Соглашение предоставляет Snowflake доступ к чипам AWS Graviton в то время, когда вычислительные мощности для ИИ ограничены, отметил ресурс GuruFocus. Оно также приближает инструменты Snowflake для хранения данных, аналитики и ИИ к AWS, где многие из её клиентов уже запускают свои рабочие нагрузки. Это важно для Snowflake, поскольку инвесторы опасались, что ИИ может навредить бизнесу традиционных компаний-разработчикой ПО, а не помочь им. Это обновление изменило ситуацию на Уолл-стрит. Snowflake заявила, что растёт спрос на такие инструменты, как Cortex Code и Snowpark, которые помогают компаниям создавать приложения ИИ и модели машинного обучения, используя собственные данные. Например, предлагаемая уже несколько лет Snowflake платформа Cortex AI может преобразовывать естественный язык в SQL-запросы, обобщать данные и проводить анализ настроений.

Что касается AWS, то сделка с Snowflake продолжила серию крупных инвестиций в ИИ-инфраструктуру. Anthropic взяла на себя крупные многолетние обязательства перед AWS; OpenAI в начале этого года подписала значимое соглашение с AWS, несмотря на продолжающееся сотрудничество с её конкурентом Microsoft Azure. В прошлом месяце AWS заключила соглашение с Meta✴ о поставке миллионов чипов Graviton для удовлетворения растущих потребностей компании в вычислительных мощностях для ИИ. Это стало большой победой для AWS, поскольку несколькими месяцами ранее Meta✴ заключила сделку с Google Cloud на $10 млрд.

Французский разработчик и SRE (Site Reliability Engineer) Амин Раити (Amine Raiti) объявил настоящую войну облачным гиперскейлерам, включая AWS, Google Cloud и Microsoft Azure. Он потребовал от них отказа от огромных комиссий за прекращение использования услуг. В противном случае гиперскейлерам грозит бесконечный поток сгенерированного ИИ сатирического музыкального контента, сообщает The Register.

Раити, работающий в некой финансовой организации, находящейся под надзором европейского центробанка, выбрал оружием генерируемые ИИ песни, сатирические стихи и музыкальные пародии, от K-pop до финской польки и музыки в стиле Шопена, назвав свою кампанию «Операция индюк» (Operation Dindon). Идея появилась, когда Раити работал управленцем в одной из французских Adtech-компаний. Бизнес был связан многолетними облачными договорами, которые действовали даже на фоне падения выручки компании и сокращения штата. Хотя конкретные облачные провайдеры в тех увольнениях не обвиняются, именно тогда привязка к вендору якобы перестала быть для Раити абстрактной технической проблемой.

Требования организатора интернет-протеста чрезвычайно просты: гиперскейлеры должны дать клиентам возможность отказаться от многолетних соглашений, если бизнес заходит в финансовый тупик, прекратить взимать огромные средства за выгрузку данных из своих облаков и обеспечить отказ от проприетарных сервисов гиперскейлеров без огромных трат на миграцию. Журналистам Раити привёл вопиющие примеры. По его словам, одна конфигурация AWS NAT Gateway может обойтись в €6,7 тыс. ($7777) ежегодно за функциональность, которую, по его словам, администраторы Linux-систем обеспечивали ещё в конце 1990-х гг. Управляемые Kubernetes-сервисы могут обходиться ежегодно в €14 тыс. ($16251) и более.

Источник изображения: Amine Raiti / LinkedIn

В отличие от обычных разговоров, не уходящих дальше отдельных IT-команд или публикации постов в LinkedIn, Раити превратил свой протест в настоящее представление, создав сатирический музыкальный сериал «Легенда об индюке» (The Legend of Dindon). Главный герой — вымышленный индюк, регулярно попадающий в зависимость от облачных сервисов и не способный выбраться из ловушек. Каждая серия посвящена отдельной проблеме: скрытым расходам, юридическим привязкам к вендорам или, например, завышенным тарифам. В начале мая Раити опубликовал т.н. «Железный ультиматум» (Iron Ultimatum) на 11 языках, адресовав его AWS, Google и Microsoft.

Организатор музыкальных протестов готов даже выпустить хвалебный поэтический сборник с похвалами в адрес облачных компаний, если те проведут значимые реформы. Если нет — операция продлится бессрочно, благо, создание одного трека занимает около двух минут, а обойдётся это не дороже €50/мес. «Коллекция» Раити уже включает порядка 50 сгенерированных ИИ треков. Сами облачные гиганты пока не ответили на ультиматум и до объявленного «дедлайна» в сентябре остаётся довольно много времени. Впрочем, нередко они и сами обвиняют друг друга в огромных платежах за отказ от сервисов и выгрузку данных.