Согласно свежему отчёту Foundry Quarterly and Monthly Intelligence от Counterpoint Research, благодаря сотрудничеству с Google доля компании MediaTek на рынке ИИ-серверов на базе кастомных ускорителей (ASIC) может вырасти к 2028 году до 26 %. В результате MediaTek может выйти на второе место, уступив лишь Broadcom.

Google представила в апреле два TPU восьмого поколения: TPU 8t (Sunfish) для обучения ИИ и TPU 8i (Zebrafish) для ИИ-инференса. Как сообщается в отчёте Counterpoint Research, TPU v8t занимает ключевое место в стратегии Google в области ИИ. «Мы рассматриваем это поколение как переломный момент с точки зрения цепочки поставок, поскольку оно знаменует собой первый важный шаг в диверсификации Google от простой модели ASIC Broadcom “под ключ”», — отметили в Counterpoint Research.

Что касается основной причины соглашения Google с MediaTek, в рамках которого Google разрабатывает вычислительный кристалл, а MediaTek предоставляет кристалл I/O, то Counterpoint Research объясняет это экономикой закупок HBM. В рамках модели поставок «под ключ» Broadcom сама занимается поиском поставщиков HBM, прибавляя к стоимости памяти ещё 15–20 %. С учётом того, что на HBM приходится всё более значительная доля в себестоимости ASIC, такая наценка становится всё более обременительной для Google, которая к тому же наращивает темпы развёртывания TPU в ЦОД. Взяв на себя разработку чипов и закупку HBM, начиная с TPU 8t, Google устраняет поборы посредников и снижает себестоимость своих чипов.

Источник изображения: Google

Объём производства MediaTek значительно возрастёт после того, как начнётся выпуск TPU 8t в конце 2026 года и его преемника TPU v8e (Humufish) в период до 2028 года. Исходя из последнего прогноза глобальных поставок ASIC для ИИ-вычислений, аналитики ожидают, что совокупные поставки TPU v8t и v8e приблизятся к 5 млн единиц в 2028 году, что более чем в 10 раз больше по сравнению с отгрузкой примерно 400 тыс. чипов в 2026 году. Это станет возможным благодаря ускоренному внедрению TPU Google как для внутренних рабочих нагрузок, так и для облачных клиентов.

Комментируя прогноз, Counterpoint Research уточняет, что он не учитывает реализацию проекта Meta✴ MTIA. Кроме того, достижение прогнозируемого объёма зависит от наличия достаточных мощностей по упаковке TSMC CoWoS и Intel EMIB-T. Основной риск для реализации прогноза связан с TPU v8e, для которого MediaTek предлагает упаковку Intel EMIB-T: «В настоящее время компания находится на стадии проектирования и квалификации, а массовое производство запланировано не ранее конца 2027 года, и этот переход сопряжён с весьма специфическими рисками для исполнения». К числу ключевых факторов отнесены необходимое для этого увеличение производительности Intel Foundry Services (IFS) и готовность поставщиков подложек, что в конечном итоге может повлиять на объём поставок MediaTek.

Капитальные вложения американских техногигантов, направленные на технологии и решения в сфере искусственного интеллекта, в 2026 году составят $725 млрд. В основном средства будут направлены на оборудование для ИИ ЦОД, сообщает Bloomberg.

Так, Meta✴ Platforms и Alphabet повысили прогнозы капитальных затрат на год, а Microsoft дала прогноз оценки соответствующих расходов до конца декабря впервые, они должны составить $190 млрд, что сопоставимо с прогнозируемыми расходами Alphabet. Единственным из гиперскейлеров, оставившим прогнозы без изменений, оказалась компания Amazon. Её расходы останутся на уровне $200 млрд, хотя в I квартале компания сообщала о значительном росте расходов, сократившем её свободный денежный поток.

По словам главы Meta✴ Марка Цукерберга (Mark Zuckerberg), компания повышает прогноз капитальных затрат на инфраструктуру на текущий год. По его словам, компания увеличила верхнюю границу планового диапазона расходов до $145 млрд. В основном это связано с более высокими затратами на комплектующие, в первую очередь — память. Тем не менее все признаки по словам Цукерберга в отрасли в целом и в компании в частности вселяют уверенность в инвестициях.

Источник изображения: Bloomberg

Увеличение капитальных расходов подкрепляется финансовыми результатами четырёх гиперскейлеров — они соответствовали ожиданиям по ряду показателей или даже превосходили их. Однако у Amazon и Alphabet они оказались более впечатляющими, чем у Meta✴. Расходы последней эксперты также оценили как более рискованные, чем у конкурентов, предоставляющих доступ к облачным сервисам. Если те могут сдавать в аренду избыточные облачные мощности, у Meta✴ подобных доходов нет и не предвидится.

Примечательно, что ещё в феврале цифры были намного скромнее. По данным Bloomberg, капитальные затраты на ИИ составят «всего» $650 млрд. В такой гонке кроется немалая опасность. По данным Bain Global Technology Report к 2030 году компаниям в сфере ИИ потребуется $2 трлн совокупной годовой выручки для покрытия затрат на вычислительные мощности, необходимые для удовлетворения прогнозируемого спроса. Но их выручка, вероятно, будет на $800 млрд меньше этой суммы.

Холдинг Alphabet, включающий компанию Google, сообщил финансовые результаты I квартала 2026 года, завершившегося 31 марта. Выручка и прибыль Alphabet превзошли прогнозы Уолл-стрит, в основном, благодаря ускорению роста продаж облачного подразделения Google Cloud. Все три ведущих поставщика облачной инфраструктуры — Amazon, Google и Microsoft — превзошли прогнозы аналитиков за прошедший квартал, но Google оказалась первой, продемонстрировав самый быстрый темп роста за всю историю.

Выручка Alphabet выросла год к году на 22 % до $109,9 млрд против $107,2 млрд, ожидаемых аналитиками, опрошенными LSEG (по данным CNBC). Скорректированная разводнённая прибыль на акцию составила $5,11 при прогнозе $2,63. Чистая прибыль Alphabet (GAAP) составила $62,58 млрд, что на 81 % больше по сравнению с предыдущим годом. Годом ранее чистая прибыль составляла $34,54 млрд, или $2,81 на акцию.

Google Cloud превзошла ожидания Уолл-стрит, зафиксировав рост выручки на 63 % по сравнению с прошлым годом до $20,03 млрд, превысив консенсус-прогноз StreetAccount в $18,05 млрд. Это самый высокий темп роста за любой период с 2020 года, когда Google начала публиковать результаты работы облачных сервисов. Компания заявила, что рост был обусловлен увеличением доли Google Cloud Platform (GCP) в корпоративных решениях и ИИ-инфраструктуре.

Источник изображений: Alphabet

Сообщается, что портфель заказов Google Cloud составляет $462 млрд, что почти вдвое больше, чем в предыдущем квартале. Теперь он включает обязательства по поставке TPU. Генеральный директор Сундар Пичаи (Sundar Pichai) сообщил, что компания намерена продавать TPU, а не просто предоставлять к ним доступ посредством Google Cloud. «По мере роста спроса на TPU со стороны ИИ-лабораторий, компаний, работающих на рынках капитала, и приложений для высокопроизводительных вычислений, мы начнем поставлять TPU избранной группе клиентов в их собственные ЦОД в аппаратной конфигурации, чтобы расширить наши потенциальные рыночные возможности», — заявил Пичаи, о чём пишет DataCenter Dynamics.

Финансовый директор Alphabet Анат Ашкенази (Anat Ashkenazi) не стала уточнять, насколько много сейчас в портфеле заказов сделок по поставке TPU, лишь отметив, что «большая часть портфеля заказов по-прежнему состоит из соглашений с GCP». «Если говорить об общем объёме невыполненных заказов, то чуть более половины из них превратятся в выручку в течение следующих 24 мес. Что касается продаж аппаратного обеспечения TPU, то мы ожидаем, что небольшой процент из них принесёт выручку в конце этого года, а большая часть — в 2027 году», — добавила она. Впрочем, пока речь идёт в основном о сделке с Anthropic, которая фактически закупит TPU у Broadcom и разместит их в ЦОД Fluidstack, поддерживаемых самой Google.

Сундар Пичаи также сообщил, что «корпоративные решения в области ИИ впервые стали нашим основным драйвером роста в облачной сфере». Он имел в виду предложения в области ИИ, такие как Gemini Enterprise, где число платных ежемесячно активных пользователей выросло на 40 % по сравнению с предыдущим кварталом. Компания сообщила, что собственные ИИ-модели обрабатывают более 16 млрд токенов в минуту через API, что на 60 % больше, чем в предыдущем квартале, подчёркивая масштаб вычислительных потребностей ИИ-стека Google. По словам Пичаи, выручка от продуктов, созданных с использованием генеративных ИИ-моделей Google, выросла на 800 %.

Alphabet заявила, что обновляет свой прогноз капитальных затрат на 2026 год до $180–$190 млрд по сравнению с предыдущей оценкой в $175–$185 млрд. Финансовый директор предупредила инвесторов, что компания ожидает «значительного увеличения» капитальных затрат в 2027 финансовом году по сравнению с текущим годом. В предыдущем квартале капитальные затраты компании составили $35,7 млрд. Как и другие компании в сфере облачных вычислений, Alphabet вкладывает значительные средства в свою ИИ-инфраструктуру, стремясь извлечь выгоду из растущего спроса на ИИ. «В краткосрочной перспективе мы ограничены в вычислительных мощностях, — сказал Пичай. — Наша выручка от облачных вычислений была бы выше, если бы мы смогли удовлетворить спрос».

На фоне обеспокоенности инвестором стремительным ростом капитальных расходов поставщиков инфраструктуры Alphabet показала, что её прогноз капзатрат находится в пределах её возможностей благодаря устойчивости и качеству кривой роста выручки, сообщил ресурсу SiliconANGLE аналитик Investing.com Томас Монтейро (Thomas Monteiro). Он отметил, что компании удалось оптимизировать капзатраты, сместив акцент с инфляции затрат и маржи на то, кто обладает достаточными ресурсами для конкуренции на рынке ИИ-инфраструктуры в плане выручки.

«Ответ таков: на данный момент практически никто не может конкурировать с Alphabet, — говорит Монтейро. — В то время как другие продолжают тратить деньги и наращивать долговую нагрузку, Alphabet продолжает лидировать, демонстрируя высокую рентабельность и имея возможности для дальнейшего ускорения роста при необходимости». «На рынке, где всем требуется больше вычислительных мощностей, Alphabet доказывает, что может позволить себе участвовать в гонке, одновременно расширяя все направления бизнеса», — добавил он.

Другие направления бизнеса Alphabet также показали хорошие результаты. Выручка от Google Services — включая поиск, YouTube и подписки — составила $89,64 млрд, что на 16 % больше год к году. Выручка от поиска и прочих услуг выросла на 19 % до $60,4 млрд. Выручка от рекламы на YouTube составила $9,88 млрд, увеличившись на 11 %.

На этой неделе стало известно о планах Google инвестировать до $40 млрд в ИИ-стартап Anthropic при его предварительной оценке в $350 млрд, что почти соответствует сумме, в которую компания была оценена в ходе раунда финансирования в феврале. $10 млрд стартап получит авансом, ещё $30 млрд будет выделено при достижении определённых целевых показателей, пишет Bloomberg.

Несмотря на наличие собственных конкурирующих моделей Gemini AI, Google оказывает финансовую поддержку Anthropic, которая является одновременно и партнёром, и конкурентом. Как и OpenAI, Anthropic привлекает крупные инвестиции от компаний, у которых она покупает чипы и вычислительные мощности ЦОД, что вызывает обоснованные опасения у некоторых аналитиков относительно цикличности этих сделок.

Компания извлекает выгоду из популярности своих ИИ-решений, включая модель Claude Code, ускоряющую разработку ПО. Anthropic становится доминирующим игроком на рынке ИИ-инструментов для разработки ПО, в которые сама Google также вложила значительные средства. По словам инсайдеров, внутри Google растёт обеспокоенность тем, что она теряет позиции на этом рынке. Вместе с тем Google продолжает активно инвестировать в разработку собственных моделей Gemini, которые обеспечивают работу функций ИИ в поисковой системе, Gmail и других приложениях.

Источник изображения: Anthropic

В этом месяце Anthropic представила свою новейшую модель Claude Mythos ограниченной группе партнёров. Anthropic заявила, что Mythos — её самая мощная модель на сегодняшний день, имеющая значительные возможности для применения в сфере кибербезопасности. В феврале 2026 года компания привлекла $30 млрд инвестиций при оценке в $380 млрд. Раунд возглавили сингапурский суверенный фонд GIC и Coatue, также в нём участвовали, помимо других инвесторов, Microsoft и NVIDIA.

В октябре прошлого года Anthropic заключила сделку с Google, обеспечивающую ей доступ к ИИ-ресурсам мощностью более 1 ГВт с возможностью использования до 1 млн TPU. После этого компании расширили партнёрство при участии Broadcom, договорившись о предоставлении Anthropic 3,5 ГВт ИИ-мощностей на базе Google TPU. Согласно новому инвестиционному соглашению, Google Cloud предоставит Anthropic ещё 5 ГВт мощностей в течение следующих пяти лет с возможностью дальнейшего масштабирования. Пятилетнее соглашение может стоить около $200 млрд, подсчитали The Financial Times.

Ранее на этой неделе Anthropic заключила сделку с Amazon, в рамках которой обязуется потратить более $100 млрд в течение следующих десяти лет на чипы Trainium и вычислительные мощности AWS, а Amazon обязалась инвестировать в стартап $5 млрд сразу, а затем ещё $20 млрд в течение определённого времени. Также в этом месяце стартапом было подписано многолетнее соглашение с неооблаком CoreWeave о предоставлении ИИ-мощностей для дальнейшего развития семейства моделей Claude.

Google представила два TPU восьмого поколения: TPU 8t (Sunfish) для обучения ИИ и TPU 8i (Zebrafish) для ИИ-инференса. Компания и раньше экспериментировала с различными вариантами TPU, в частности, со своими чипами пятого поколения V5p и V5e, но последние поколения, такие как Trillium и Ironwood, в основном следовали единому подходу.

По словам Амина Вахдата (Amin Vahdat), старшего вице-президента и главного технолога Google по ИИ и инфраструктуре, TPU 8t и TPU 8i — результат десятилетней разработки (первые TPU были анонсированы в мае 2016 г.), специально созданные для обеспечения работы суперкомпьютеров следующего поколения с высокой эффективностью и масштабируемостью. Вахдат описывает TPU 8t как «мощную платформу для обучения», созданную для «сокращения цикла разработки моделей с месяцев до недель». Она предлагает в 2,8 раза лучшее соотношение цены и производительности, чем предыдущее поколение.

Источник изображений: Google

В TPU 8t используются векторные, матричные и SparseCore-ядра, дополненные 128 Мбайт SRAM и 216 Гбайт HBM3e (6,5 Тбайт/с). FP4-производительность составляет до 12,6 Пфлопс (также поддерживаются BF16/FP8/INT8). Для вертикального масштабирования используется межчиповый интерконнект (ICI) со скоростью 19,2 Тбит/с (в каждую сторону), для горизонтального — 400 Гбит/с. Кластер с TPU 8t может масштабироваться до 9,6 тыс. чипов, предлагая 2 Пбайт памяти HBM, 121 Эфлопс и вдвое большую межчиповую пропускную способность по сравнению с Ironwood, позволяя самым сложным моделям использовать единый, огромный пул памяти.

8t-кластеры объдиняет сеть Virgo Network, которая использует плоскую двухуровневую неблокирующую топологию, обеспечивает четырёхкратное увеличение пропускной способности в ЦОД и построена на коммутаторах с высокой степенью защиты, что сокращает количество сетевых уровней. В рамках одного ЦОД Virgo Network позволяет объединить до 134 тыс. чипов, что даёт до 47 Пбит/с неблокирующих соединений и более 1,6 Ифлопс с почти линейным масштабированием. А в рамках нескольких ЦОД в единый кластер можно объединить более 1 млн TPU.

В TPU 8t используются технологии TPUDirect RDMA и TPUDirect Storage. TPU Direct RDMA обеспечивает прямую передачу данных между HBM и NIC, минуя CPU и DRAM хоста, а TPUDirect Storage напрямую связывает память TPU и СХД, таким как 10T Lustre, которая обеспечивает до 10 Тбайт/с, что даёт на порядок более быстрый доступ к хранилищу в сравнении с Ironwood и позволяет доставлять петабайты данных к ускорителям.

Кроме того, TPU 8t получили расширенные возможности RAS. К ним относятся телеметрия в реальном времени для десятков тысяч чипов, автоматическое обнаружение неисправных каналов ICI и перенаправление трафика без прерывания задания, а также оптическая коммутация каналов (OCS), которая перенастраивает оборудование в случае сбоев без участия человека. Всё это позволяет довести уровень утилизации чипа до 97 %.

В свою очередь, TPU 8i создан для обработки «сложной, совместной, итеративной работы множества специализированных агентов», которые появляются с развитием агентного ИИ. TPU 8i использует 288 Гбайт памяти HBM (8,6 Тбайт/с) в паре с 384 Мбайт SRAM — втрое больше, чем в предыдущем поколении. По словам Google, такой объём SRAM помогает TPU 8i удерживать большую часть KV-кеша на кристалле, что значительно сокращает время простоя ядер во время декодирования длинных контекстов. Компания отказалась от SparseCores в пользу нового встроенного механизма ускорения коллективных операций (CAE), снижая задержки на уровне кристалла и разгружая коллективные коммуникации, которые в противном случае привели бы к простою тензорных ядер чипа, отметил The Register.

TPU 8i масштабируется до 1152 чипов в одном кластере (впрочем, в каждый момент активно не более 1024): 11,6 Эфлопс и 331,8 Тбайт HBM. ICI у 8i такой же, что у 8t, однако для объединения чипов используется топология Boardfly вместо 3D-тора, поскольку для MoE-инференса важно меньшее количество сетевых переходов между чипами. Эти инновации обеспечивают на 80 % лучшую производительность на доллар по сравнению с предыдущим поколением, позволяя предприятиям обслуживать почти вдвое больше клиентов при тех же затратах, сообщила компания.

Как TPU 8t, так и 8i работают на базе собственного Arm-процессора Axion и поддерживают СЖО. Компания также заявила, что оптимизировала эффективность всей системы для обеспечения интегрированного управления питанием, которое может регулировать потребление энергии в зависимости от спроса в реальном времени, что приводит к повышению производительности на ватт до двух раз по сравнению с Ironwood.

Фото: Sundar Pichai

TPU 8 станут общедоступными на Google Cloud Platform позже в этом году в виде отдельных инстансов или как часть полнофункциональной платформы AI Hypercomputer, которая объединяет все сетевые ресурсы, хранилище, вычислительные мощности и ПО, необходимые для развёртывания или обучения LLM в масштабе. Также ожидается, что вскоре Google представит TPU v8e (Humufish).

Поддерживаемая Google рекордная сделка по привлечению инвестиций и дополнительная продажа облигаций компанией CoreWeave обеспечили новое вливание в индустрию ИИ, на этот раз в объёме $6,7 млрд, сообщает Bloomberg. При это речь идёт о высокодоходных, но высокорисковых «мусорных» облигациях.

Связанная с Google сделка под руководством Morgan Stanley оценивается в $5,7 млрд, хотя общая сумма заявок от всех желающих составила $19 млрд. Средства пойдут на строительство двух дата-центров в кампусе Meridian Arc HoldCo в округе Салливан (Sullivan, Индиана). Мощности ЦОД будут сданы в аренду неооблаку Fluidstack, а сама сделка поддерживается Google.

Тем временем провайдер облачной инфраструктуры CoreWeave продал новый пакет облигаций на сумму $1 млрд под 9,75 % с погашением в 2031 году, всего через неделю после предыдущего размещения ценных бумаг на $1,75 млрд. По данным Datacenter Dynamics, в марте 2026 года CoreWeave получила взаймы $8,5 млрд для поддержки закупок ИИ-ускорителей для Meta✴. Неооблачный провайдер наращивает свою долговую нагрузку для расширения инфраструктуры, к концу 2025 года совокупный долг компании составил $21,6 млрд. Ранее в текущем году она получила $2 млрд инвестиций от NVIDIA.

Источник изображения: Bloomberg

Быстрое распространение ИИ вызвало беспрецедентный дефицит свободных мощностей ЦОД, ИИ-ускорителей и электроэнергии для обеспечения их работы. Для финансирования компании буквально воюют за все доступные на рынке средства от «мусорных» облигаций до проектного финансирования. За последние недели резиденты Уолл-Стрит обеспечили финансирование на десятки миллиардов долларов, даже несмотря на то, что конфликт на Ближнем Востоке заставил некоторых потенциальных участников снизить активность. Но по мере того как у многих растёт оптимизм относительно перспектив долгосрочного мира, стоимость заёмных средств для компаний всех типов постепенно снижается.

Meridian Arc HoldCo представляет собой совместное предприятие Next Frontier и Fluidstack, именно оно выпустило пятилетние облигации для финансирования ЦОД в Индиане; компания поддерживается Google. Заём на $5,7 млрд с доходностью 6,25 % — это крупнейший выпуск высокодоходных облигаций в США, связанных с ИИ. Кроме того, это крупнейшая сделка такого рода, организованная единственной финансовой структурой с Уолл-Стрит. Размещение завершилось всего через день после старта официальной маркетинговой компании. Размещение побило собственный рекорд Morgan Stanley. Ранее рекордным считалось размещение облигаций в интересах криптомайнера TeraWulf в 2025 году на $3,2 млрд, также поддержанное Google и сделанное в интересах Fluidstack.

Fluidstack занимается строительством высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры, в этой сфере наблюдается бум на фоне взрывного развития ИИ-проектов. Недавно компания анонсировала сделку с Anthropic на $50 млрд, предусматривающую строительство кастомных ЦОД для разработчика ИИ-моделей. В феврале 2026 года Google привлекла со помощью облигаций $32 млрд для поддержки растущих капитальных расходов. Техногигант рассчитывает, что последние составят в 2026 году $185 млрд, большая доля которых пойдёт на ЦОД и ИИ-инфраструктуру. Кроме того, Google снова поддержала Fluidstack, купив облигации на $1,3 млрд.

Компания Google (Alphabet) ведёт переговоры с Marvell Technology о совместной разработке двух кастомных чипов, предназначенных для более эффективного ИИ-инференса, сообщил ресурс The Information со ссылкой на информированные источники.

Как отметил The Information, эти переговоры свидетельствуют о стремлении Google, исторически зависящей от Broadcom в отношении базовой инфраструктуры TPU, к диверсификации поставщиков. Этот потенциальный альянс в области разработки чипов является прямым ответом на меняющуюся экономику ИИ, когда огромные вычислительные затраты на обучение масштабных моделей быстро уступают место постоянным ежедневным расходам на инференс.

Один из чипов относится к подсистеме памяти TPU, второй — собственно TPU следующего поколения, созданный специально для запуска ИИ-моделей. Эти чипы предназначены для совместной работы, при этом каждый из них выполняет свою часть задачи. Как подчёркивается в публикации, «текущие обсуждения направлены на разработку полупроводников исключительно для нужд Google».

Источник изображения: Marvell Technology

Помимо технической оптимизации ИИ-инференса, привлечение Marvell — это классическая тактика диверсификации поставщиков, пишет Startup Fortune. Broadcom долгое время занимала исключительно доминирующее положение на рынке заказных чипов, тесно сотрудничая с Google в разработке TPU. Но сильная зависимость от одного партнёра по проектированию неизбежно создаёт ценовые разногласия и узкие места. Добавление ещё одного партнёра даёт Google более сильные рычаги влияния во время переговоров по контрактам, а также защищает её ЦОД от геополитических и логистических сбоев.

Следует отметить, что авторитет Marvell заметно вырос за последнее время. Компания недавно заключила многомиллиардное партнёрство с NVIDIA, ориентированное на оптические сети и кастомные чипы. Её акции выросли более чем на 50 % с начала года, в основном благодаря доверию инвесторов к её опыту в области инфраструктуры данных и проектирования заказных чипов. Вместе с тем Broadcom остается ключевым партнёром в реализации планов Google. В этом месяце компании подписали соглашение о продолжении работы над новыми чипами до 2031 года, сообщается в документе, направленном Broadcom регулятору.

Если переговоры пройдут успешно, Marvell укрепит свой статус ведущей альтернативы Broadcom в сегменте разработки кастомных ИИ-микросхем. Также следует ждать, что капитальные затраты гиперскейлеров будут всё больше смещаться в сторону оптимизации инференса, а не просто увеличения вычислительной мощности. Аналитики отрасли в настоящее время прогнозируют, что поставки серверных ASIC для ИИ-вычислений утроятся к 2027 году, и эта тенденция почти полностью обусловлена потребностями в развёртывании больших языковых моделей.

Компании Microsoft и Nscale расширили партнёрство. Техногигант арендует у Nscale 30 тыс. ИИ-ускорителей NVIDIA Vera Rubin в норвежском ЦОД, которые изначально предназначались для проекта OpenAI Stargate Norway. Дополнительные вычислительные мощности станут доступны в 2027 году. Это фактически второй значимый отказ от развития кампусов Stargate в Европе. Ранее OpenAI приостановила создание ИИ ЦОД в Великобритании. А кампус Stargate в ОАЭ и вовсе находится под угрозой атак со стороны Ирана.

Источник изображения: Nscale

По имеющимся данным, ускорители для Microsoft разместят в 230-МВт дата-центре в Квандале (Kvandal) в непосредственной близости от Нарвика (Narvik) на севере Норвегии. Площадка строится усилиями совместного предприятия норвежской промышленной группы Aker и Nscale. По некоторым данным, уход OpenAI из Норвегии был обусловлен неспособностью компании заключить взаимовыгодное соглашение с Nscale, передаёт Bloomberg. Тем не менее, OpenAI всё равно получит доступ к ИИ-мощностям в Норвегии посредством Microsoft Azure — компания так или иначе обязана потратить $250 млрд на облако Microsoft. В США OpenAI тоже отказалась от расширения флагманского кампуса Stargate в Техасе, и эти мощности тоже достанутся Microsoft.

Microsoft уже имеет договорённости с Nscale, связанные с использованием норвежской площадки, в сентябре 2025 года было подписано соглашение об аренде мощностей на $6,2 млрд. Во сколько обойдётся новое, будет объявлено позже. Также компании уже подписали соглашения в Великобритании, Техасе и Португалии. Британские ЦОД Nscale тоже простаивать не будут — по данным Datacenter Dynamics, Google заключила сделку об аренде мощностей в Лондоне. Правда, это не те мощности, что изначально создавались для OpenAI.

Intel и Google объявили об углублении многолетнего партнёрства в области инфраструктуры ИИ и облачных вычислений, охватывающего как развёртывание процессоров, так и совместную разработку специализированных чипов инфраструктуры (IPU). За два дня до этого компания стала партнёром по производству микрочипов для мегапроекта Tesla Terafab. В итоге акции Intel за неделю выросли на треть.

Intel и Google отметили, что по мере ускорения внедрения ИИ-инфраструктура становится всё более сложной и гетерогенной, что приводит к увеличению зависимости от CPU для оркестрации, обработки данных и повышения производительности на системном уровне. В рамках сотрудничества с Intel компания Google планирует использовать несколько поколений процессоров Intel Xeon для улучшения производительности, энергоэффективности и TCO в своих инстансах. Intel уже делает кастомные Xeon для AWS.

Стороны подчеркнули, что одних только ускорителей недостаточно для удовлетворения потребностей современной ИИ-инфраструктуры. «ИИ меняет подход к построению и масштабированию инфраструктуры. Масштабирование ИИ требует большего, чем просто ускорители — оно требует сбалансированных систем. CPU и IPU играют центральную роль в обеспечении производительности, эффективности и гибкости, необходимых для современных рабочих нагрузок ИИ», — сообщил генеральный директор Intel Лип-Бу Тан (Lip-Bu Tan).

Как отметил ресурс The Next Web, Intel потратила последние два года на переориентацию с рынка универсальных вычислений, где она когда-то доминировала, на процессоры и специализированные инфраструктурные чипы, которые играют структурную роль в развёртывании ИИ и которые постоянно недооценивали в рамках концепций, ориентированных на GPU. Одновременно компания развивает бизнес по производству кастомных чипов для ИИ-рынка.

Источник изображения: Intel

Амин Вахдат (Amin Vahdat), старший вице-президент и главный технолог Google по инфраструктуре ИИ отметил: «Процессоры и инфраструктурное ускорение остаются краеугольным камнем систем ИИ — от организации обучения до инференса и развёртывания. Intel является надёжным партнёром уже почти два десятилетия, и её план развития Xeon даёт нам уверенность в том, что мы сможем и дальше удовлетворять растущие требования к производительности и эффективности наших рабочих нагрузок».

Что важно, партнёрство охватывает несколько поколений Intel Xeon, а не текущий цикл обновления оборудования Google. Партнёрство также включает расширенную совместную разработку IPU (DPU) — специализированных программируемых ускорителей на базе ASIC, предназначенных для разгрузки сетевых функций, функций хранения, функций безопасности и т.п., которые на масштабах гиперскейлера позволяют существенно сэкономить и упростить управление инфраструктурой. Ранее компании совместно разработали свой первый IPU Mount Evans.

Момент для анонса партнёрства выбран подходящий. Рабочие нагрузки ИИ смещаются от обучения на ускорителях, что позволить себе могут немногие, к масштабируемому инференсу, который является распределённым, чувствительным к задержкам, непрерывным и требовательным к ресурсам CPU для оркестрации, работы с данными и управления системой в целом. По-видимому, собственные процессоры Google Axion пока не слишком годятся на эту роль. Впрочем, для внешних заказчиков компания точно так же предлагает инстансы с чипами NVIDIA, хотя её собственные TPU пользуются огромным спросом.

Впрочем, расширение сотрудничество можно объяснить и более прозаично — дефицит серверных процессоров на рынке усиливается, так что заранее договориться о поставках с крупным игроком, да ещё имеющим собственное производство на территории США, всегда выгодно.

Помимо давления, по разным причинам оказываемого на Amazon, Microsoft и Google общественностью, более внимательнее к деятельности гиперскейлеров стали и инвесторы, сообщает Reuters. От компаний теперь требуют более подробных отчётов о расходах электроэнергии и воды.

Reuters сообщает, что более десятка инвестиционных компаний желают знать об использовании воды и мерах её экономии на фоне желания IT-гигантов расширить вычислительные мощности. Бостонская Trillium Asset Management, управляющая активами на сумму более $4 млрд, в декабре 2025 года обратилась к Alphabet, желая получить ясность относительно достижения гиперскейлером климатических целей, поскольку потребности дата-центров компании только растут.

В 2020 году техногигант обещал сократить вредные выбросы вдвое, а к 2030 году перейти на безуглеродные источники энергии, но, по данным Trillium, выбросы выросли на 51 % (а за полтора десятка лет и вовсе на 1515 %), и теперь инвесторам очень интересно, когда компания намерена добиться климатических целей.

Инвестфонд Green Century Capital Management сообщил о переговорах с NVIDIA для «вынесения резолюции», в соответствии с которой будут приняты меры для того, чтобы краткосрочные выгоды от ИИ не достигались ценой долгосрочных климатических и финансовых рисков. В первую очередь инвесторы требуют больше информации о расходе воды. По статистике Mordor Intelligence, в 2025 году североамериканские ЦОД использовали без малого 1 млрд м³ питьевой воды, что приблизительно равно годовой потребности Нью-Йорка.

Источник изображения: Parsing Eye/unspalsh.com

Хотя Meta✴, Google и Amazon всё активнее используют в своих дата-центрах СЖО с замкнутым контуром, экономно расходующие воду, данные о реальных водных затратах значительно различаются, поскольку нет единых стандартов отчётности. В отчёте Meta✴ за 2025 год раскрыто потребление воды только на принадлежащих и используемых компании участках, но не на тех, которые она арендовала или на объектах в стадии строительства. Общее водопотребление увеличилось на 51 %, с 3,726 млрд м³ в 2020 году до 5,637 млрд м³ в 2024 году. В отчёте Google за 2025 год есть общие данные об объектах, находящихся в собственности или аренде, но информация об объектах, управляемых третьими сторонами отсутствует.

По словам Amazon, компания всё чаще раскрывает данные о потреблении воды на конкретных объектах и стремится быть «хорошим соседом», инвестируя в повышение эффективности, ввод в эксплуатацию новых источников энергии и сокращение водопользования. Microsoft заявляет, что экоустойчивость является «основной ценностью» компании и она активно решает проблемы устойчивого развития, в то же время ускоряя разработку решений для достижения долгосрочного эффекта.

Источник изображения: Carolien van Oijen/unsplash.com

Инвесторы подчёркивают, что решающее значение имеют именно данные о расходе на отдельных объектах, поскольку партнёры гиперскейлеров могут лучше оценить операционные риски и эффективность управления ресурсами. Так, Calvert Research and Management заявляет, что компании недостаточно подробно рассказывали о потреблении воды и его влиянии на местных жителей. Впрочем, инвесторы обычно ратуют не за экологию, а за надёжный возврат вложенных средств — недостаточная прозрачность отчётов тормозит строительство и развите всё более дорогостоящих ЦОД.

Лоббистская группа Коалиция ЦОД (Data Center Coalition), куда входят четыре крупнейших гиперскейлера, заявляет, что улучшение взаимодействия с местными жителями — один из ключевых приоритетов в минувшем году. Жители должны понимать, что проекты не создадут дополнительной нагрузки на местные ресурсы, а люди будут защищены как плательщики коммунальных услуг. По мере того, как число ЦОД растёт, всё чаще случаются и перебои с водой и питанием близлежащих поселений, что вызывает всё большее беспокойство.