Американская неооблачная компания Firebird объявила о запуске в Раздане (Армения) ИИ ЦОД, который, по словам NVIDIA, позиционируется как крупнейшая ИИ-фабрика в СНГ. Она создана на эталонной платформе NVIDIA DSX AI Factory — комплексном решении NVIDIA для создания и эксплуатации ИИ-фабрик — с использованием серверов Dell. Как утверждает NVIDIA, эта платформа позволяет разместить до 40 % больше GPU на той же площади, «производя больше токенов на доллар и извлекая больше выгоды из каждого мегаватта мощности».

На строительство первой очереди ЦОД в Раздане ушло всего полгода. Schneider Electric обеспечила ЦОД энергетической инфраструктурой, включая распределительные устройства среднего и низкого напряжения, трехфазные системы ИБП и стоечные решения. А Vertiv предоставила архитектуру охлаждения, сочетающую технологию охлаждения с использованием охлаждённой воды, передовые системы управления и технологию Vertiv TrimCooler для эффективного отвода тепла. Система управления охлажденной водой iCOM CWM от Vertiv централизованно координирует ресурсы охлаждения в зависимости от рабочих нагрузок.

Согласно данным Firebird, в настоящее время вычислительный комплекс DC-1 включает 6144 ускорителя NVIDIA B200 общей мощностью 15 МВт. К концу 2027 года Firebird планирует развернуть более 70 тыс. GPU NVIDIA Rubin и Blackwell — всего 300 МВт инфраструктурных мощностей. Планируемый кластер DC-2 рассчитан на 75 тыс. GPU в составе NVIDIA VR200 общей мощностью 125 МВт. Также в планах компании строительство третьей очереди аналогичного масштаба. Для масштабирования с 15 до 300 МВт потребуется как-то решить вопрос энергоснабжения, обратил внимание ресурс TECHi.

Источник изображения: Firebird

В ноябре 2025 года Firebird получила экспортную лицензию США на поставку в Армению передовых чипов NVIDIA. Стоимость первого этапа строительства ИИ-фабрики оценивается в $500 млн. В феврале этого года во время визита в Армению вице-президента США было объявлено об увеличении стоимости проекта до $4 млрд с развёртыванием около 50 тыс. GPU с лицензированием ещё 41 тыс. NVIDIA GB300.

Firebird сообщила, что одним из первых клиентов ЦОД в Армении стала Perplexity. Она получит доступ к инфраструктуре ИИ Firebird для поддержки своего механизма обработки ответов и платформы для ИИ-агентов. Впрочем, стоимость контракта с Perplexity и сроки его действия не раскрываются. Компания также объявила о намерении NVIDIA инвестировать в её деятельность вслед за инвестициями в CoreWeave в этом году. Это поможет ей в реализации планов по расширению глобальной инфраструктуры. Сумма планируемых инвестиций не указана.

При поддержке NVIDIA компания реализует план развития ИИ-инфраструктуры мощностью около 2 ГВт, охватывающей Армению, Казахстан и другие рынки. Следуя циклической схеме, NVIDIA приобретает долю в компании, которая затем покупает у неё чипы в больших масштабах. NVIDIA уже инвестировала более $40 млрд в акции компаний, занимающихся ИИ-технологиями.

В Центре вычислительных наук Института физико-химических исследований Японии (RIKEN Center for Computational Science, R-CCS) началась эксплуатация высокопроизводительных комплексов RIKYU и ROQUO, выполненных на аппаратной платформе NVIDIA. Обе системы ориентированы на ресурсоёмкие задачи ИИ.

В частности, RIKYU может применяться для разработки открытых фундаментальных моделей, а также проведения исследований в сферах наук о жизни, материаловедения и пр. Задействованы 400 узлов Supermicro PIO-121GL-NBIB-01 на базе NVIDIA GB200 NVL4 (два процессора Grace и четыре ускорителя Blackwell, объединенных посредством NVLink). Применяются жидкостное охлаждение и 800G-интерконнект InfiniBand XDR. Кроме того, в состав суперкомпьютера входят 16 узлов Supermicro SYS-212HA-TN с процессорами Intel Xeon 6980P (Granite Rapids-AP), 1,5 Тбайт памяти и хранилищем с накопителями NVMe SSD. Производительность в режиме FP64 достигает 59,63 Пфлопс, в режиме FP8 — 15,539 Эфлопс.

Источник изображения: RIKEN

В свою очередь, суперкомпьютер ROQUO спроектирован с прицелом на гибридные квантово-классические вычисления. Он получил 135 вычислительных узлов на основе NVIDIA GB200 NVL4. Интерконнект NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand обеспечивает пропускную способность до 3,2 Тбит/с. Применено жидкостное охлаждение. Быстродействие в режиме FP64 находится на отметке 19,8 Пфлопс с пиковым значением 21 Пфлопс. Производительность в режиме FP8 превышает 5 Эфлопс. Вычислительный комплекс может функционировать в связке с квантовыми системами Quantinuum Reimei и IBM Quantum System Two.

В целом, новые суперкомпьютеры формируют единую исследовательскую платформу, в составе которой RIKYU обеспечивает ресурсы для научных задач с использованием ИИ, а ROQUO позволяет сочетать классические ИИ-вычисления с квантовыми методами. Такая связка даёт учёным гибкий инструментарий для работы со сложными моделями и для решения комплексных задач.

Национальный научный фонд США (NSF), по сообщению Datacenter Dynamics, выделил $10 млн Питтсбургскому суперкомпьютерному центру (PSC) на создание вычислительного комплекса следующего поколения Bridges-3. Монтаж системы начнётся в начале следующего года.

Новый суперкомпьютер станет преемником нынешней машины Bridges-2 (на изображении). Этот комплекс имеет гетерогенную архитектуру с узлами разных типов под различные задачи. В частности, задействованы 504 узла Regular Memory с 256/512 Гбайт оперативной памяти и двумя процессорами AMD EPYC 7742 каждый. Кроме того, присутствуют узлы Extreme Memory, несущие на борту по четыре чипа Intel Xeon Platinum 8260M Cascade Lake и 4 Тбайт ОЗУ. Наконец, применяются GPU-узлы в нескольких конфигурациях — в том числе с ускорителями NVIDIA H100 и NVIDIA L40S.

Источник изображения: PSC

Технические характеристики Bridges-3 пока полностью не раскрываются. Но известно, что созданием вычислительного комплекса займётся HPE. Система получит серверы на основе неназванных процессоров AMD с «большим количеством ядер». Будут применяться ИИ-ускорители NVIDIA B200. Упомянуты интерконнект InfiniBand и хранилище типа All-Flash на базе Lustre.

Бруно Абреу (Bruno Abreu), заместитель научного директора PSC и главный специалист проекта Bridges-3 отмечает, что проектируемая система сохранит все ключевые возможности своего предшественника, получив при этом современные CPU и GPU, обеспечивающие существенное повышение производительности для задач моделирования, симуляции, анализа данных и ИИ. Суперкомпьютер расположится в новом дата-центре PSC. Ввод Bridges-3 в эксплуатацию намечен на лето 2027 года.

NVIDIA объявила о разработке по всей Европе 35 суперкомпьютеров на базе её чипов, которые позволят более 3 млн исследователей ускорить проведение научных исследований и внедрение промышленных инноваций в сфере ИИ. Это крупнейшее за год расширение в Европе сети суперкомпьютеров, охватывающее национальные суперкомпьютерные центры, ИИ-фабрики и академические исследовательские институты. Эти системы будут поддерживать исследования в области климатологии, здравоохранения, декарбонизации чистой энергетики, квантовых вычислений и фундаментальной науки.

Работу большей части европейских ИИ-фабрик обеспечивают платформы Blackwell и Hopper, при этом с прошлого года было развернуто или анонсировано 800 Эфлопс вычислительных мощностей для ИИ. Эти суперкомпьютеры, включая обновлённый EuroHPC MareNostrum5 AI Барселонского суперкомпьютерного центра (BSC-CNS), Blue Swan (BavariaAI), IT4LIA, HammerHAI Центра высокопроизводительных вычислений в Штутгарте (HLRS) и ИИ-фабрика Mimer Национальной академической суперкомпьютерной инфраструктуры Швеции (NAISS), основаны на передовой ИИ-инфраструктуре NVIDIA, говорит компания.

Так, суперкомпьютер MareNostrum 5 будет дооснащён системами GB300 NVL72 и GB200 NVL4, объединённых интерконнектом NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand. Система, обеспечивающая производительность до 20 Эфлопс при обучении ИИ и 33 Эфлопс при ИИ-инференсе, позволит ускорить работу генеративного ИИ, климатическое моделирование, исследования в области здравоохранения и биотехнологий, устойчивого сельского хозяйства, энергетических систем и госсервисов.

Источник изображения: NVIDIA

Система Blue Swan (BavariaAI) добавит 1 тыс. ускорителей (GB200 NVL4 и Quantum-2 InfiniBand) суперкомпьютерным центрам FAU Erlangen и LRZ. Платформа обеспечит производительность до 11 Эфлопс при обучении ИИ и 22 Эфлопс при ИИ-инференсе. Она будет поддерживать инициативу Баварии по созданию базовых моделей, продвигая открытые мультимодальные модели для науки, государственного управления, исследований в области здравоохранения, робототехники и т.д.

HammerHAI (HLRS) представляет собой первую в Германии ИИ-фабрику с более чем 850 GPU на базе GB200 NVL4 с Quantum-X800 InfiniBand. Суперкомпьютер HammerHAI, обеспечивающий производительность до 8 Эфлопс при обучении ИИ и 15 Эфлопс при ИИ-инференсе, обеспечит исследователям и промышленным пользователям безопасную ИИ-инфраструктуру для инженерного моделирования, инференса и научных исследования.

Суперкомпьютер Mimer EuroHPC AI Factory (NAISS), размещённый в Линчёпингском университете (LiU, Швеция), будет использовать 100 систем GB200 NVL4 и сеть ConnectX-8. Обеспечивая производительность до 4 Эфлопс при обучении ИИ и около 7 Эфлопс при ИИ-инференсе, Mimer AI Factory будет способствовать развитию шведской ИИ-экосистемы в таких областях, как биологические науки, материаловедение, автономные системы, доверенный ИИ и т.д. Наконец, ИИ-фабрика IT4LIA с более чем 8 тыс. GPU на базе GB200 NVL4 с Quantum-X800 InfiniBand и ПО NVIDIA AI Enterprise обеспечивает производительность в размере 82 Эфлопс при обучении ИИ и 164 Эфлопс при ИИ-инференсе.

В Центре вычислительных наук японского Института физико-химических исследований (R-CCS) введён в строй гибридный квантово-классический суперкомпьютер Roquo, названный в честь горы Рокко к северу от города Кобе. В создании НРС-системы приняли участие DTS, NVIDIA, Giga Computing, DDN и ScaleWorX.

Roquo состоит из 135 вычислительных узлов на базе NVIDIA GB200 NVL4. В общей сложности задействованы 540 чипов Blackwell и 270 чипов NVIDIA Grace. Применяется интерконнект NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand с общей пропускной способностью до 3,2 Тбит/с (установлены коммутаторы Q3400, поддерживающие скорость передачи данных 800 Гбит/с на порт). Реализовано жидкостное охлаждение.

Заявленная производительность на операциях FP64 составляет 19,8 Пфлопс, а теоретическое пиковое быстродействие на операциях FP8 превышает 5 Эфлопс. Суперкомпьютер использует интерфейс SQC, что позволяет формировать гибридные среды с поддержкой традиционных и квантовых вычислений.

Источник изображения: RIKEN

В рамках проекта по созданию Roquo корпорация DTS осуществляла общую разработку платформы в соответствии с требованиями R-CCS. В свою очередь, NVIDIA предоставила базовые вычислительные и сетевые компоненты, тогда как Giga Computing отвечала за проектирование и производство серверов. DDN предоставила высокоскоростное файловое хранилище. Наконец, специалисты ScaleWorX осуществили общую системную интеграцию.

Суперкомпьютер Roquo, как ожидается, поможет ускорить разработку и оценку эффективности новых квантовых алгоритмов. Кроме того, система будет использоваться для решения сложных задач, с которыми не в состоянии справиться классические НРС-комплексы.

Люблянский университет в Словении (University of Ljubljana), по сообщению DataCenter Dynamics, запустил высокопроизводительную систему FRIDA, ориентированную на задачи ИИ и машинного обучения. Это не классический суперкомпьютер, а модульный контейнерный дата-центр, размещённый на крыше здания Факультета компьютерных и информационных наук (FRI) в Любляне.

Известно, что в составе FRIDA задействованы 104 ускорителя на основе GPU. В частности, применяются изделия NVIDIA Blackwell B200 и B300. Суммарный объём GPU-памяти составляет 16,8 Тбайт. Комплекс оборудован гибридной воздушно-жидкостной системой охлаждения. Все вычислительные узлы связаны интерконнектом с высокой пропускной способностью.

Отмечается, что производительность FRIDA при вычислениях с низкой точностью достигает 708 Пфлопс. Пиковое быстродействие при операциях с разреженными матрицами низкой точности заявлено на уровне 1,42 Эфлопс.

FRIDA дополнит словенскую НРС-систему Vega, которая была введена в строй в 2021 году в рамках проекта Европейского совместного предприятия по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU). Эта машина, основанная на процессорах AMD и ускорителях NVIDIA, демонстрирует FP64-производительность на уровне 6,9 Пфлопс.

Источник изображения: linkedin.com

Vega задумывалась как универсальная платформа для сложных вычислений: она может применяться для решения задач в самых разных областях, включая биоинженерию и разработку новых лекарств, изучение климата и прогнозирование погоды, персонализированную медицину, создание новых материалов и пр. В свою очередь, система FRIDA ориентирована прежде всего на нагрузки, связанные с ИИ.

Университет Монаша (Monash University) в Австралии в партнёрстве с компаниями NVIDIA, Dell Technologies и ЦОД-оператором CDC Data Centres объявил о запуске суперкомпьютера MAVERIC (Monash AdVanced Environment for Research and Intelligent Computing).

Новый НРС-комплекс смонтирован в Бруклинском центре CDC в Мельбурне. В основу системы положены серверы Dell PowerEdge XE9712 на платформе NVIDIA GB200 NVL72. Эти суперускорители объединяют 72 чипа B200 и 36 процессоров Grace. При этом каждое изделие B200 содержит 16 896 ядер CUDA, 528 тензорных ядер и 192 Гбайт памяти HBM3Е.

MAVERIC использует передовую технологию жидкостного охлаждения с замкнутым контуром, благодаря чему отпадает необходимость в постоянном водоснабжении. Утверждается, что такое конструктивное решение не только снижает негативное влияние на окружающую среду, но и устанавливает новый стандарт для устойчивых высокопроизводительных вычислений.

Источник изображения: Университет Монаша

Показатели производительности MAVERIC не раскрываются. Но отмечается, что суперкомпьютер специально разработан для крупномасштабных задач ИИ и обработки больших объемов данных. Предполагается, что запуск машины поможет в решении важнейших глобальных проблем здравоохранения, включая раннюю диагностику рака, лечение хронических заболеваний, открытие новых лекарств и пр. Использовать ресурсы системы планируется и в других областях, включая моделирование климата и обработку конфиденциальной информации.

Компания Microsoft запустила новую ИИ-фабрику проекта Fairwater в Висконсине. Ввод в эксплуатацию состоялся раньше запланированного срока, на объекте заработали сотни тысяч ИИ-систем NVIDIA Grace Blackwell, в частности NVIDIA GB200. Объект подключён к аналогичной ИИ-фабрике в Джорджии. В результате сформирована масштабируемая распределённая вычислительная система для самых требовательных передовых ИИ-моделей.

Благодаря совместной работе над системами электроснабжения, охлаждения и сетевой инфраструктурой NVIDIA Spectrum-X Ethernet, а также новому сетевому протоколу Multipath Reliable Connection (MRC) с распределением пакетов данных по множественным маршрутам, архитектура Fairwater позволяет оптимизировать «экономику токенов» — стоимость обработки и генерации данных искусственным интеллектом. Дополнительно Microsoft завершила проверку платформы NVIDIA Vera Rubin. Облачный гигант подтвердил готовность платформы к развёртыванию в дата-центрах Microsoft Azure.

NVIDIA Vera Rubin может использоваться наряду с системами Blackwell без необходимости модернизации инфраструктуры. Она обеспечивает производительность при инференсе до 10 раз выше на каждый затраченный мегаватт потребляемой мощности по сравнению с платформой-предшественницей. Интегрированная технология NVIDIA Confidential Computing защищает модели и данные в процессе работы ИИ-агентов.

Источник изображения: NVIDIA

Платформа NVIDIA Dynamo представляет собой программное решение для высокопроизводительного инференса, ускоряющее запуск и эксплуатацию ИИ-моделей. Кроме того, она ускоряет запуск моделей в среде AKS (Azure Kubernetes Service). Технология NVIDIA Grove отвечает за распределённую оркестрацию инференса в инфраструктуре Kubernetes.

Речь идёт о запуске новой ИИ-фабрики Fairwater в США. Не так давно в эксплуатацию ввели объект в Атланте, хотя строительство в Висконсине началось довольно давно. В конце апреля глава Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) заявил, что кампус строится ударными темпами и будет введён в эксплуатацию раньше намеченного срока.

Тайваньский контрактный производитель электроники Foxconn начал пробные поставки коммутаторов с интегрированной оптикой CPO (Co-Packaged Optics). Об этом, как сообщает DigiTimes, рассказал Брэнд Ченг (Brand Cheng), председатель совета директоров Foxconn Industrial Internet (FII) — подразделения, которое специализируется на сетевых продуктах для облачных платформ.

По его словам, отгрузки образцов CPO-коммутаторов FII организовала в I квартале 2026-го, тогда как их массовое производство запланировано на III четверть текущего года. Ожидается, что спрос на такое оборудование будет стремительно расти. По данным отраслевых исследований, продажи CPO-коммутаторов увеличатся с примерно 23 тыс. единиц в 2026 году до более чем 200 тыс. штук в 2030-м. Таким образом, прогнозируемый показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) составляет 144 %.

Как отмечает Ченг, FII рассчитывает на годовой объём продаж CPO-коммутаторов более 10 тыс. штук. По оценкам компании, выпуск таких устройств обеспечит существенно более высокую валовую прибыль по сравнению с нынешними продуктами 400–800G. Подчёркивается, что экосистема технологий CPO развивается в комплексе с архитектурами NVIDIA QuantumX и SpectrumX, а также Broadcom Tomahawk. Речь идёт о проектировании специализированных чипсетов и оптических компонентов, внедрении передовых технологий упаковки, системной интеграции и пр. По сложности такие решения значительно превосходят традиционные сетевые устройства.

Источник изображения: Foxconn

Ченг также сообщил о масштабировании производства ИИ-ускорителей NVIDIA GB200 и GB300. Кроме того, наблюдается рост заказов на выпуск ASIC-изделий со стороны крупнейших облачных провайдеров: ожидается, что отгрузки таких продуктов значительно увеличатся во II половине года. Ченг подчеркнул, что более 60 % основных элементов серверных ИИ-стоек теперь производится собственными силами. Компания сформировала необходимые запасы компонентов, в том числе чипов памяти, для выполнения заказов в сфере ИИ, включая выпуск GB200 и GB300.

В 2025 году выручка FII составила ¥902,89 млрд ($132,36 млрд), что на 48,2 % больше, чем годом ранее. При этом чистая прибыль поднялась на 51,99 %, достигнув ¥35,286 млрд ($5,17 млрд). Выручка в облачном сегменте составила ¥602,679 млрд ($88,35 млрд), увеличившись на 88,7 % в годовом исчислении: на неё пришлось почти 70 % от общего объёма поступлений.

Многоцелевой ИИ-кампус Microsoft Fairwater в Висконсине строится ускоренными темпами и будет введён в эксплуатацию раньше запланированного срока, сообщает Datacenter Dynamics. Об этом на днях упомянул глава Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella). По его словам, это самый мощный в мире ИИ ЦОД, объединяющий «сотни тысяч» NVIDIA GB200, а оптоволокна в нём хватит, чтобы «обернуть планету четыре раза».

Пока нет данных, готова ли уже площадка Fairwater к эксплуатации или просто будет сдана несколько раньше. О том, что кампус в городке Маунт-Плезант (Mount Pleasant) будет вот-вот достроен, сообщалось ещё осенью 2025 года. Тогда же компания объявила, что суммарные инвестиции в площадку в течение нескольких лет составят $7,3 млрд. Строительство началось ещё в 2023 году на территории производственной площадки Foxconn. Первоначально планировалось застроить более 127 га.

Впоследствии компания получила разрешение застроить ещё 405 га, а чуть позже она купила за $43 млн ещё 65 га. В январе 2026 года Microsoft дано разрешение на строительство на территории кампуса ещё 15 зданий ЦОД. На данный момент Fairwater включает три больших объекта общей площадью около 11,5 тыс. м². Для строительства понадобилось 74,9 км глубоких свай для фундамента, более 12 тыс. т строительной стали, 193 км подземного кабеля среднего напряжения и 116,8 км трубопроводов.

Источник изображения: Microsoft

Похожий кампус Fairwater в Атланте (Джорджия) заработал в ноябре 2025 года, он будет напрямую связан с кампусом в Висконсине. Есть и планы строительства ЦОД в Лидсе (Leeds, Великобритания). По имеющимся данным компания, «близка» к получению разрешения на строительство в Западном Йоркшире. Кампус планируется построить на территории бывшей электростанции, он будет включать три трёхэтажных ЦОД (LBA10, 11 и 12) объекта площадью около 39 тыс. м² каждый. Также на территории комплекса разместится электроподстанция. Строительство может стартовать в начале 2027 года.