Неооблачная компания Nebius (бывшая Yandex N.V.), по сообщению ресурса TechCrunch, заключила соглашение о предоставлении вычислительных мощностей американскому стартапу Reflection AI, который занимается проектами в области ИИ. Стоимость договора составляет $1 млрд. Сообщается, что в рамках партнёрства с Nebius фирма Reflection AI получит доступ к ускорителям NVIDIA, включая изделия GB300. Соглашение охватывает период вплоть до 2029 года.

Фирму Reflection AI основали в 2024 году Миша Ласкин (Misha Laskin) и Иоаннис Антоноглу (Ioannis Antonoglou) — бывшие исследователи Google DeepMind. Стартап специализируется на открытых фундаментальных моделях и на создании автономных агентов для автоматизации разработки ПО. Одним из первых продуктов компании является система Asimov для генерации кода. На сегодняшний день Reflection AI получила около $2,6 млрд финансирования от таких инвесторов, как NVIDIA, Sequoia Capital и Lightspeed Venture Partners. Оценка стартапа находится на уровне $25 млрд. Штаб-квартира расположена в Бруклине (Нью-Йорк, США).

Источник изображения: Nebius

Нужно отметить, что ранее Reflection AI заключила аналогичный договор со SpaceX: компания Илона Маска предоставит стартапу вычислительные мощности на общую сумму до $6,3 млрд. Это соглашение также будет действовать до 2029-го, что предполагает ежемесячные платежи в размере $150 млн. В рамках договора Reflection AI немедленно получит доступ к системам NVIDIA GB300. В целом, резервирование значительного количества вычислительных ресурсов поможет стартапу ускорить создание открытых ИИ-моделей, которые смогут составить конкуренцию решениям OpenAI и Anthropic.

Компания Gigabyte анонсировала сервер G4L4-SD3-LAX7, построенный на аппаратной платформе NVIDIA HGX B300. Устройство, рассчитанное на ресурсоёмкие нагрузки ИИ, оборудовано системой прямого жидкостного охлаждения (DLC) с функцией обнаружения протечек.

Машина выполнена в форм-факторе 4U: допускается установка двух процессоров Intel Xeon 6700P/6500P (Granite Rapids) с показателем TDP до 350 Вт. Предусмотрены 32 слота для модулей оперативной памяти DDR5 RDIMM-6400 или MRDIMM-8000. Во фронтальной части расположены восемь отсеков для SFF-накопителей с интерфейсом PCIe 5.0 (NVMe). Кроме того, есть два внутренних коннектора для SSD типоразмера M.2 2280/22110 с интерфейсом PCIe 5.0 x4 и PCIe 5.0 x2.

Система оснащена восемью SXM-ускорителями Blackwell Ultra. Доступны четыре слота для карт PCIe 5.0 x16 стандарта FHHL. Реализованы восемь портов 800 Гбит/с OSFP XDR InfiniBand на базе NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC. Говорится о совместимости с DPU NVIDIA BlueField-3. Питание обеспечивают десять блоков мощностью 3000 Вт с резервированием и сертификатом 80 PLUS Titanium.

Источник изображения: Gigabyte

На фронтальную панель выведены два сетевых порта 10GbE на основе Intel X710-AT2, а также выделенный сетевой порт управления 1GbE. Сзади находится дополнительный порт управления 1GbE. Упомянуты контроллер ASPEED AST2600 с разъёмом D-Sub и два порта USB 3.0 Type-A. Диапазон рабочих температур простирается от +10 до +35 °C. Габариты составляют 447 × 175,5 × 901 мм.

Компания DeepInfra открыла первый в Торонто дата-центр, оснащённый более 1 тыс. ИИ-ускорителей NVIDIA Blackwell B300. Объект предназначен для масштабного ИИ-инференса, сообщает Converge Digest. Новый 1,7-МВт объект — уже девятый ЦОД компании, благодаря которому она выходит за пределы США. DeepInfra владеет собственной ИИ-инфраструктурой и управляет ей, обрабатывая около 5 трлн токенов в неделю на платформе, поддерживающей более 200 открытых моделей и OpenAI-совместимые API.

Кластер в Торонто заработал после того, как DeepInfra привлекла в мае $107 млн в ходе раунда финансирования серии B. Она заявила, что инвестиции будут поддерживать экспансию компании в мире, с опорой на специально созданное облако для инференса, инструменты для разработчиков, а также внедрение моделей нового поколения. Раунд финансирования совместно возглавили 500 Global и Georges Harik, участие приняли A.Capital Ventures, Crescent Cove, Felicis, NVIDIA, Peak6, Samsung Next, Supermicro и Upper90. Канадой интересуются и крупные игроки — на днях Meta✴ объявила, что построит в Альберте свой первый в стране ЦОД и газовую электростанцию для него.

Источник изображения: adriana macias/unsplash.com

Объект в Торонто позиционируется как часть стратегии создания распределённой инфраструктуры, разработанной для того, чтобы мощности ИИ-ускорителей оказались ближе к клиентам, конечным пользователям и данным. В мае DeepInfra сообщала, что выручка утроилась с начала 2026 года и около 30 % токенов связаны с использованием систем на основе ИИ-агентов. Расширение компании ставит её в один ряд с растущим числом ориентированных на инференс провайдеров ИИ-инфраструктуры и облачных провайдеров ИИ-ускорителей.

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.

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.

SharonAI Holdings заключила с NVIDIA стратегическое соглашение сроком на шесть лет для поддержки развёртывания ИИ-фабрики мощностью 72 МВт в Австралии. Договор позволяет SharonAI масштабировать свою облачную ИИ-платформу, использовав до 40 тыс. ускорителей NVIDIA GB300. Мощности рассчитаны на спрос со стороны корпоративных клиентов, ИИ-стартапов, университетов, госсектора и исследовательских структур, требующих суверенных вычислительных мощностей, сообщает Converge! Digest.

В основе сотрудничества — использование платформы для ИИ-фабрик NVIDIA DSX (на том же пакете технологий намерена строить ЦОД компания Helix Digital Infrastructure). Предусмотрено распределение средств, позволяющее ускорить развёртывание крупномасштабной ИИ-инфраструктуры. Sharon будет предоставлять облачные сервисы на основе продуктов NVIDIA, а последняя получит не только средства от продажи самих ускорителей и оборудования, но и долю «облачной» выручки. Это позволяет снизить капитальные затраты, одновременно расширяя доступ к передовым вычислительным ресурсам.

По итогам соглашения общая мощность объектов Sharon AI вырастет до 132 МВт, 102 МВт уже законтрактованы будущими клиентами. Компания рассчитывает развернуть более 55 тыс. ускорителей NVIDIA к середине 2027 года. Она обладает статусом NVIDIA Cloud Partner и утверждает, что новое соглашение укрепит её позиции в формирующейся ИИ-экосистеме Австралии и поможет развитию ИИ-фабрик для коммерческих и государственных структур страны.

Источник изображения: Jamie Davies/unsplash.com

По словам Converge!, соглашение отражает растущий тренд, предусматривающий более тесную работу NVIDIA с облачными провайдерами и «неооблачными» компаниями для ускоренного развёртывания ИИ-инфраструктуры. Вместо того, чтобы просто полагаться на гиперскейлеров, NVIDIA всё чаще поддерживает проекты региональных ИИ-фабрик, создающихся для обеспечения суверенными мощностями правительств, коммерческих компаний, университетов и стартапов.

Примечателен масштаб планируемого проекта. Полностью укомплектованная экосистема на 40 тыс. GB300 может считаться одной из крупнейших в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Более того, речь идёт об эволюции бизнес-моделей в сфере ИИ — поставщики оборудования стремятся участвовать в бизнесе, постоянно получая долю выручки от облачных сервисов, не ограничиваясь только продажей оборудования. Кроме того, компания для поддержки кластера также заключила с VAST Data соглашение о развёртывании 600 Пбайт под управлением AI OS.

Giga Computing, подразделение Gigabyte Group, анонсировала OCP-сервер TO46-SD3-LA07 для ресурсоёмких ИИ-нагрузок. Новинка выполнена на платформе NVIDIA HGX B300 в форм-факторе 4OU и наделена прямым жидкостным охлаждением. Говорится, что применённая СЖО охватывает и секцию GPU, и зону CPU. Предусмотрена функция обнаружения утечек.

Источник изображений: Giga Computing

Система несёт на борту два процессора Intel Xeon 6 6500/6700 поколения Granite Rapids-SP. Доступны 32 слота для модулей DDR5 RDIMM/MRDIMM. Во фронтальной части расположены восемь отсеков для SFF-накопителей (NVMe) с возможностью горячей замены. Кроме того, могут быть установлены два SSD типоразмера M.2 с интерфейсом PCIe 5.0 x4 и PCIe 5.0 x2.

Сервер оборудован четырьмя слотами PCIe 5.0 x16 для карт расширения формата FHHL. Говорится о совместимости с DPU NVIDIA BlueField-3. Могут быть реализованы восемь OSFP-портов InfiniBand XDR с пропускной способностью до 800 Гбит/с или сдвоенные 400GbE-порты на базе NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC. Кроме того, есть два сетевых порта 10GbE на основе контроллера Intel X710-AT2. Интерфейсные разъёмы, включая гнёзда RJ45 для сетевых кабелей и порты USB Type-A, сосредоточены во фронтальной части.

Giga Computing отмечает, что сервер TO46-SD3-LA07 подходит для решения таких задач, как обучение крупных ИИ-моделей и инференс. Система построена с применением открытых стандартов и модульных принципов, обеспечивая масштабируемость и эффективность в рамках корпоративных инфраструктур и дата-центров гиперскейлеров.

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.

TD Synnex, американский дистрибьютор и агрегатор IT-решений, объявил о расширении своего портфеля услуг ИИ-инфраструктуры (AI Infrastructure-as-a-Service) в Северной Америке за счёт резервирования более тысячи ускорителей в составе выделенных кластеров NVIDIA HGX B300, развёрнутых в ИИ-облаке Nebius. Мощности в Nebius AI Cloud предназначены для партнёров и клиентов TD Synnex, и это, по словам компании, первая сделка такого рода.

Дистрибьютор отметил, что заблаговременное выделение GPU-мощностей помогает партнёрам преодолеть один из наиболее существенных барьеров на пути внедрения ИИ в корпоративной среде: непостоянный доступ к вычислениям. Партнёры смогут напрямую выделять зарезервированные мощности для рабочих нагрузок клиентов, ускоряя переход от экспериментов в области ИИ к продуктовым решениям.

Облачная платформа TD Synnex x Nebius AI Cloud соответствует эталонной архитектуре NVIDIA Enterprise Reference Architecture (Enterprise RA) и поддерживает непрерывные рабочие нагрузки обучения и инференса. Встроенные функции безопасности, изоляции и операционной надёжности обеспечивают готовую основу для партнёров, предоставляющих корпоративные решения в области ИИ. Благодаря партнёрской экосистеме TD Synnex, инфраструктура может быть объединена с ПО NVIDIA AI Enterprise и продуктами независимых поставщиков ПО (ISV) для предоставления комплексных, готовых к использованию в корпоративной среде решений на основе ИИ.

Источник изображения: TD Synnex

«Спрос на ИИ в корпоративной среде реален, но реализация застопоривается, когда инфраструктура не гарантирована», — говорит вице-президент по глобальному партнёрству Nebius. Как сообщил ресурсу CRN старший вице-президент по облачным технологиям, безопасности и ИИ в TD Synnex, сделка с Nebius вызвала такой большой интерес у партнёров по каналу продаж, что, по его мнению, первая партия инстансов «вероятно, будет раскуплена довольно быстро», и компания уже думает о будущем расширении.

В прошлом месяце было объявлено о стратегическом партнёрстве NVIDIA и Nebius, в рамках которого производитель чипов инвестирует в стартап $2 млрд для разработки и строительства ИИ ЦОД.

Компания Gigabyte пополнила ассортимент серверов мощной моделью G894-AD3-AAX7, предназначенной для решения ресурсоёмких задач в сфере ИИ. Система выполнена на платформе NVIDIA HGX B300 с восемью SXM-ускорителями Blackwell Ultra.

Допускается установка двух процессоров Intel Xeon 6900P поколения Granite Rapids-SP в исполнении LGA 7529 (Socket BR) с показателем TDP до 500 Вт. Доступны 24 слота для модулей DDR5-6400/8800 RDIMM/MRDIMM, два внутренних коннектора M.2 2280/22110 для SSD с интерфейсом PCIe 5.0 x4 и PCIe 5.0 x2, а также восемь отсеков для SFF-накопителей (NVMe) с доступом через фронтальную панель (возможна горячая замена). Реализованы четыре слота PCIe 5.0 x16 для карт расширения FHHL.

В оснащение входят контроллер ASPEED AST2600, два сетевых порта 10GbE на основе Intel X710-AT2, выделенный сетевой порт управления 1GbE, а также восемь портов 800G OSFP InfiniBand XDR (NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC). Подсистема питания включает 12 блоков мощностью 3000 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium. Реализовано воздушное охлаждение с 27 вентиляторами в следующей конфигурации: 6 × 60 мм в области материнской платы, 4 × 40 мм в зоне портов OSFP, 2 × 80 мм в секции PCIe-слотов и 15 × 80 мм в лотке GPU.

Источник изображения: Gigabyte

Сервер выполнен в форм-факторе 8U с габаритами 447 × 351 × 923 мм, а масса составляет 91,6 кг. Диапазон рабочих температур — от +10 до +30 °C. Среди прочего упомянуты два порта USB 3.0 Type-A (5 Гбит/с), аналоговый интерфейс D-Sub, а также три гнезда RJ45 для сетевых кабелей. Опционально может быть добавлен модуль TPM 2.0 для обеспечения безопасности.