Компания Unigen анонсировала SSD серий Cheetah Storage Class Memory (SCM) и Cheetah High Capacity (HC). Устройства первого семейства рассчитаны на ИИ-нагрузки, которым требуются минимальные задержки при доступе к данным, второго — на хранение обширных массивов информации, например, при обучении больших языковых моделей (LLM).

Изделия Cheetah SCM будут предлагаться в исполнениях E1.L, E3.S, E1.S и U.2. Применяются чипы флеш-памяти pSLC/eTLC NAND, а для подключения служит интерфейс PCIe 5.0 x4 (NVMe 2.0). Вместимость составляет 1,6 и 3,2 Тбайт. Скорость последовательного чтения достигает 14 700 Мбайт/с, скорость последовательной записи — 11 100 Мбайт/с. Величина IOPS (операций ввода/вывода в секунду) при произвольном чтении блоками по 4 Кбайт — до 3,37 млн, при произвольной записи — до 1,01 млн. Накопители выдерживают до 60 полных перезаписей в сутки (показатель DWPD) при произвольных нагрузках и до 80 перезаписей при последовательны операциях.

Источник изображений: Unigen

В свою очередь, устройства Cheetah HC доступны в форм-факторах E1.L и U.2. Предусмотрены модификации с чипами флеш-памяти QLC NAND и TLC NAND. Задействован интерфейс PCIe 5.0 x4 (NVMe 2.0). В серию входят варианты ёмкостью 16, 32, 64 и 128 Тбайт. Скорость последовательного чтения составляет до 14,17 Гбайт/с, скорость последовательной записи — до 2,355 Гбайт/с. Показатель IOPS — до 836 тыс. при произвольном чтении и до 36,8 тыс. при произвольной записи. Значение DWPD при произвольных нагрузках находится на отметке 0,3, при последовательных — 1,8.

Все накопители имеют 16 каналов NAND и поддерживают интерфейс DDR5. Средняя наработка на отказ (MTTF) указана на уровне 2 млн часов. Диапазон рабочих температур простирается от 0 до +70 °C. Реализованы средства безопасности TCG Opal и Secure Boot, сквозная защита данных (End-to-End Data Protection), а также функция защиты от потери питания (Power Loss Protection). Массовое производство новых SSD уже началось.

Anthropic и OpenAI прорабатывают варианты заключения сделок по аренде мощностей в небольших дата-центрах с целью расширения ИИ-инфраструктуры на фоне усиления дефицита, сообщил ресурс CNBC со ссылкой на источники. По словам инсайдеров, обе компании заключили за последний год крупные соглашения об использовании дата-центров мощностью в сотни мегаватт и даже гигаватты, но теперь они также проявляют интерес к сделкам на 20–30 МВт.

В частности, Anthropic изучала возможность заключения соглашений такого масштаба в Великобритании и странах Северной Европы, а OpenAI также рассматривала варианты развёртывания мощностей меньшего объёма в странах Северной Европы. Один из источников сообщил о переговорах с участием Anthropic и OpenAI по поводу развёртывания вычислительных мощностей аналогичного масштаба в США. Такие сделки позволяют компаниям быстрее запускать рабочие нагрузки в условиях бума ИИ-технологий.

«Мы формируем диверсифицированный портфель вычислительных мощностей, чтобы удовлетворить растущий спрос на ИИ во всём мире», — заявил представитель OpenAI ресурсу CNBC. Он пояснил, что разные рабочие нагрузки требуют использование разной инфраструктуры, поэтому компания ведёт переговоры с широким кругом партнёров и оценивает возможности, исходя из своих требований, а также показателей производительности, надёжности, сроков реализации и стоимости.

Источник изображения: Crusoe

Обе компании обычно арендуют вычислительные мощности у операторов дата-центров и неооблаков, отдавая предпочтение масштабным долгосрочным соглашениям. В августе стало известно о сделке Anthropic с Nscale по поводу аренды мощностей в строящемся ЦОД в Западной Вирджинии на 460 МВт. OpenAI заявила, что ещё в апреле превысила первоначальный план по выделению 10 ГВт мощности для своего инфраструктурного проекта Stargate, и уже после этого взяла на себя обязательства по обеспечению дополнительных 3 ГВт мощностей в Джорджии и 8 ГВт в Огайо.

Масштабные проекты по строительству ЦОД в США и других странах всё чаще сталкиваются с противодействием со стороны местных жителей. Также во многих регионах Европы наблюдается дефицит свободных земельных участков и энергетических мощностей для развёртывания ЦОД.

По словам Structure Research, привлекательность сделок относительно меньших вычислительных мощностей заключается в том, что они позволяют быстрее получить доступ к готовой инфраструктуре: «Получить доступ к нескольким мегаваттам на уже подключенном к энергосети объекте может быть практичнее, чем ждать выделения гораздо большего блока мощностей в одной локации. Для рабочих нагрузок, способных функционировать на разрозненных площадках, совокупность небольших объектов может в итоге обеспечить значительный объём мощностей».

Источник изображения: Crusoe

Обучение моделей ИИ требует огромных вычислительных ресурсов для обработки колоссальных массивов данных, но инференс может осуществляться с использованием более компактных кластеров чипов. По словам Тана, многие задачи инференса позволяют обрабатывать отдельные запросы на разрозненных небольших кластерах. При этом всё большая часть вычислительных ресурсов ИИ перенаправляется от обучения ИИ-моделей к их непосредственной эксплуатации.

По оценкам JLL, к 2027 году доля мощностей ЦОД, используемых для инференса, должна превысить долю мощностей, выделяемых для обучения моделей. В 2025 году на инференс приходилось 9 % от общего объёма рабочих нагрузок в глобальных ЦОД, тогда как на обучение — 14 %. К 2030 году, как ожидается, на инференс будет приходиться 37 % этих мощностей, а на обучение моделей — лишь 13 %.

В феврале сообщалось о планах NVIDIA начать сотрудничать с рядом участников рынка ЦОД для изучения возможностей создания небольших объектов, предназначенных для распределённого инференса. Напомним, что Crusoe, построившая крупный комплекс дата-центров Stargate в Абилине (Abilene, Техас), используемый OpenAI, теперь инвестирует в создание более компактных ЦОД, на развёртывание которых уходит меньше времени, и этот процесс обходится гораздо дешевле запуска крупных комплексов, строительство которых сейчас сталкивается с задержками на всей территории США.

Huawei представила платформу OceanStor M900, спроектированную для работы с KV-кешем в крупномасштабных дата-центрах. Новинка позволяет решить проблему нехватки DRAM, которая создает «бутылочное горлышко» в современных ИИ-кластерах.

Отмечается, что в настоящее время в сфере ИИ наблюдается переход от технологических экспериментов к широкомасштабному внедрению. Приложения ИИ эволюционировали от чат-ботов до агентов, способных автономно выполнять сложные задачи. Большие языковые модели (LLM) нового поколения могут насчитывать до 10 трлн параметров. Современные системы с огромными контекстными окнами (более 1 млн токенов) и многошаговые ИИ-агенты генерируют колоссальные объёмы KV-кеша, для обработки которого ресурсов HBM и DRAM недостаточно. Платформа OceanStor M900 помогает преодолеть эти ограничения путём использования высокоскоростных SSD.

По заявлениям Huawei, в OceanStor M900 впервые в отрасли применена передовая архитектура, объединяющая CPU, сетевой контроллер и контроллер NAND. Она обеспечивает собственную KV-семантику для одношагового соединения ИИ-ускорителей в составе узлов SuperPoD с твердотельными накопителями. Это устраняет необходимость применения различных протоколов, благодаря чему задержка доступа сокращается на 90 % по сравнению с традиционными подходами — с нескольких миллисекунд до 60 мкс. Один кластер обеспечивает суммарную пропускную способность до 40 Тбайт/с, что в 1,5 раза выше, чем у существующих решений. При этом объём памяти, доступной для каждого нейропроцессора (NPU), увеличивается с гигабайт до терабайт.

Источник изображения: Huawei

Платформа OceanStor M900 использует высокоскоростной интерконнект UnifiedBus. Общая вместимость может достигать 64 Пбайт. В системе реализована технология адаптивного хранения (KV-Aware Adaptive Storage), которая прогнозирует жизненный цикл KV-кеша и перераспределяет нагрузку между SSD для достижения максимальной эффективности и надёжности. В результате, показатель DWPD (полных перезаписей в сутки) для установленных SSD поднимается до 24, что в 16 раз превосходит обычные значения. Благодаря этому значительно снижаются расходы на эксплуатацию, поскольку сокращается необходимость в замене дорогостоящих накопителей.

В целом, OceanStor M900 позволяет раскрыть вычислительную мощность SuperPoD-устройств, ресурсы которых в противном случае могут простаивать из-за нехватки памяти для работы с KV-кешем.

На фоне роста инвестиций в ИИ компании стали более избирательно подходить к замене устаревшего оборудования (например, мейнфреймов), стремясь максимально продлить срок службы устаревших ИТ-систем, пишет The Register со ссылкой на исследование State of IT Modernization 2026 компании Ensono. В рамках исследования был проведён опрос 500 руководителей ИТ-подразделений и бизнес-лидеров в США и Великобритании.

78 % респондентов–руководителей, принимающих решения в сфере ИТ, сегодня считают устаревшие системы более важными, чем два года назад, поскольку они рассматриваются как ключевой элемент для успешного внедрения ИИ в организации. Исследователи пришли к выводу, что ИИ меняет приоритеты модернизации, однако корпорации по-прежнему сталкиваются с рядом традиционных проблем, усложняющих этот процесс: превышением бюджета, задержками в реализации инициатив и нехваткой квалифицированных кадров.

По данным Ensono, 45 % компаний активно масштабируют внедрение ИИ по всем подразделениям, а 44 % инвестируют в точечные проекты, способные принести значительный эффект. Поддержка ИИ, автоматизации и передовых инициатив по работе с данными стали главными движущими силами модернизации; при этом более половины компаний отмечают, что ИИ способствует модернизации, обеспечивая более высокий уровень автоматизации и повышая эффективность работы.

Источник изображения: IBM

В числе главных препятствий для реализаций целей в области ИИ респонденты назвали трудности интеграции технологий в существующие рабочие процессы (33 %) и ограничения инфраструктуры (28 %). В связи с этим устаревшие системы приобретают новую стратегическую ценность. Почти половина организаций рассматривает их (например, мейнфреймы) как критически важную основу для ИИ и ценный источник данных, а 47 % используют такие системы выборочно для конкретных приложений на базе ИИ.

Более половины организаций Великобритании (57 % респондентов; в США меньше — 48 %) предпочитает оптимизировать и расширять возможности устаревших систем, модернизируя приложения непосредственно на существующей платформе, вместо того чтобы полностью их заменять. «Компании начинают понимать, что унаследованные системы — такие как мейнфреймы — представляют собой невероятно мощные, надёжные и эффективные вычислительные ресурсы, которые теперь, благодаря ИИ, можно дополнить новыми возможностями и сделать более гибкими», — пишет Ensono.

Отмечается, что в этих системах сосредоточены данные и бизнес-логика, накопленные за десятилетия и обеспечивающие работу многих компаний. Преимущество получат те организации, которые достаточно хорошо разбираются в своей ИТ-среде, чтобы отличить элементы, подлежащие замене, от тех, которые стоит лишь дополнить, а также готовы внедрять новые методы модернизации, недоступные ещё полтора года назад, подчеркнули аналитики.

Источник изображения: IBM

Ещё два года назад компания Kyndryl заявила, что мейнфреймы могут служить фундаментом для развёртывания ИИ-систем. Исследования показали, что мощные мейнфреймы становятся отличной платформой для выполнения задач ИИ, и их всё чаще интегрируют с современной инфраструктурой. При этом часть рабочих нагрузок с мейнфреймов может переноситься на другие системы при одновременной модернизации оставшихся задач непосредственно на платформе, чтобы продолжать пользоваться преимуществами её безопасности и надёжности. Ранее в этом году в Gartner отметили, что для пользователей VMware перенос рабочих нагрузок на мейнфрейм — более рациональное решение, чем переход на новые условия лицензирования от Broadcom.

По словам управляющего директора HPE в Великобритании, на Ближнем Востоке и в Африке, корпоративные клиенты предпочитают дольше эксплуатировать имеющиеся ИТ-ресурсы, в частности, продлевая циклы обновления оборудования с пяти до семи лет: «Полагаю, мы наблюдаем тенденцию к более раннему планированию критически важных проектов. Многие клиенты заглядывают гораздо дальше в свои планы расходов и оценивают предстоящие задачи — например, в связи с прекращением поддержки определённых технологий или истечением срока аренды площадей в дата-центре. Таким образом, перед ними встаёт выбор: приостановить процесс и продлить срок службы оборудования или же двигаться вперёд, так как это необходимо. Думаю, это заставляет клиентов кардинально пересматривать свои подходы».

Правительство Шотландии поддержало фактический временный мораторий на новые ЦОД гиперскейл-уровня, предложенный местными парламентариями. Формально запрета нет, но новые проекты не будут одобряться до утверждения новых правил планирования, сообщает Datacenter Dynamics. Шотландская партия «зелёных» воспользовалась недавними дебатами, чтобы призвать к мораторию на строительство ЦОД мощнее 50 МВт, сославшись на волну «спекулятивных» предложений о строительстве таких объектов по всей Шотландии.

Многие местные жители и активисты обеспокоены и сопутствующими экологическими рисками при возведении таких объектов. Хотя депутаты правящей Шотландской национальной партии (SNP), Шотландской лейбористской парти и Шотландской консервативной партии не поддержали введение моратория, парламент всё-таки принял две поправки «зелёных» к текущим законам. Обновлённую версию правил для крупных ЦОД намерены опубликовать до конца года, при этом заявки на такие объекты подавать по-прежнему можно.

Источник изображения: Connor Mollison/unsplash.com

SNP высказалась против полного моратория, поскольку это послало бы неверный сигнал потенциальным инвесторам в шотландскую экономику — более подходящей является тщательная проверка законопроекта специалистами по планированию и его оценка экологами. В предложении лейбористов, одобренном парламентариями, правительство призвали представить отчёт о разработке национальных рекомендаций по планированию к концу текущего календарного года, и полностью опубликовать рекомендации в течение 12 мес.

Попутно было объявлено о законодательной инициативе, в соответствии с которой застройщики ЦОД гиперскейл-уровня должны будут провести полную оценку воздействия проекта на окружающую среду. Примечательно, что буквально в июле именно представители SNP говорили о целесообразности моратория на новые ЦОД, ссылаясь на возможный ущерб окружающей среде. Фактически ни один ЦОД не одобрят до Рождества, в результате чего в подвешенном состоянии могут оказаться проекты в Фолкерке (Falkirk), Норт-Ланаркшире (North Lanarkshire), Инверклайде (Inverclyde) и Файфе (Fife).

Источник изображения: Paul Chambers/unsplash.com

Наибольшую обеспокоенность высказал шотландский девелопер ЦОД DataVita, строящий ИИ-кампус в технопарке North Lanarkshire AI Growth Zone в Норт-Ланаркшире и намеренный расширить свой объект около Глазго на 500 МВт. При этом CoreWeave ранее объявила об увеличении инвестиций в Великобритании, которые, в частности, предусматривают развёртывание новых мощностей в ЦОД DataVita. CoreWeave является давним партнёром OpenAI, но последняя решила повременить с экспансией в Великобритании. При этом Шотландия является одним из лидеров по проектам крупных ЦОД в стране.

Huawei поделилась планами по выпуску новых ИИ-ускорителей Ascend. Сообщается, что в I квартале следующего года дебютирует изделие Ascend 960DT, которое придёт на смену Ascend 950. В состав 960DT (аббревиатура расшифровывается как Decode/Training — декодирование/обучение) войдут 288 Гбайт памяти с пропускной способностью 9,6 Тбайт/с — в 2,4 раза больше по сравнению с Ascend 950. При этом сетевые источники указывают на использование памяти HiZQ — собственного решения Huawei, позиционирующегося в качестве альтернативы НВМ. Пропускная способность интерконнекта Ascend 960DT составит 2,2 Тбайт/с.

Для нового ускорителя заявлена поддержка форматов FP32, HF32, FP16, BF16, FP8, MXFP8, HiF8, MXFP4 и HiF4. ИИ-производительность в режиме FP8 будет достигать 2 Пфлопс, в режиме FP4 — 4 Пфлопс. В один кластер могут объединяться тысячи таких изделий для масштабирования быстродействия. В частности, посредством NPO могут быть связаны до 4096 эксземпляров Ascend 960DT, что обеспечит суммарную FP4-производительность на уровне 16 Эфлопс.

Источник изображения: wccftech.com

На III четверть 2027 года намечен анонс карты Ascend 960PR (Prefill/Recommenders — заполнение/рекомендации). Она будет нести на борту 192 Гбайт памяти с пропускной способностью 2,4 Тбайт/с (скорость интерконнекта сохранится на уровне 2,2 Тбайт/с). Это решение обеспечит быстродействие до 2 Пфлопс на операциях FP8 и до 8 Пфлопс в режиме FP4.

В 2028 году, как ожидается, появится ускоритель Ascend 970 с 288 Гбайт памяти с пропускной способностью 14,4 Тбайт. У данной модели пропускная способность интерконнекта поднимется до 4,4 Тбайт/с. Производительность FP8 и FP4 — до 3,6 и 14 Пфлопс соответственно. Наконец, на 2029-й запланирован выпуск изделия Ascend 980 с 384 Гбайт памяти (38,4 Тбайт/с) и интерконнектом на 8 Тбайт/с. Карта сможет выдавать 7,2 Пфлопс на операциях FP8 и 28 Пфлопс в режиме FP4.

Schneider Electric выпустила новую серию 2,5-МВт силовых модулей, предназначенных для ЦОД различного назначения. Компания заявляет, что её готовые стандартизированные силовые системы представляют собой масштабируемые энергетические решения высокой плотности для гиперскейлеров, неооблачных провайдеров и колокейшн-ЦОД, сообщает Datacenter Dynamics.

Продукты основаны на новейшем эталонном дизайне компании, предложенном совместно с NVIDIA. Они включают интегрированную систему управления электропитанием и управлением СЖО для ИИ-платформы NVIDIA GB300 NVL72. Доступны варианты модулей и силовых установок на 2 МВт, 2,25 МВт и 2,5 МВт. По данным Schneider Electric, версия на 2,5 МВт — крупнейшая по мощности из когда-либо производившихся компанией.

Выпуск и поставка готовых стандартизированных решений для силовой инфраструктуры, как утверждается, упрощает процесс разработки и строительства. Готовую силовую инфраструктуру компания может выпустить за шесть месяцев. Это особенно важно, поскольку ЦОД требуют быстрого, эффективного и масштабного развёртывания оборудования.

Источник изображения: Schneider Electric

В компании заявляют, что стандартизируя быстросборные силовые системы и интегрируя в них ИБП, она позволяет гиперскейлерам, неооблачным и колокейшн-провайдерам сформировать ИИ-инфраструктуру за месяцы, а не за годы. Это большой шаг вперёд, помогающий строить ИИ-фабрики, ИИ-хабы и крупномасштабную инфраструктуру нового поколения. Прошедшие испытания силовые модули объединяют в заводском корпусе разные технологии Schneider Electric, включая ИБП Galaxy VXL UPS, коммутационное оборудование, системы охлаждения, литий-ионные АКБ, шины и системы распределения электроэнергии.

Разработка, производство и тестирование модулей происходит на заводе Schneider Electric в непосредственной близости от Барселоны. Недавно площадку расширили для поддержки растущего мирового спроса на модульную инфраструктуру ЦОД. Теперь площадь объекта составляет 5 тыс. м² производственных мощностей. Оборудование уже доступно в Европе. По данным Schneider Electric, новые силовые решения станут доступны в Северной Америке позже в 2026 году, после чего их начнут поставлять и на другие рынки, в т.ч. Азиатско-Тихоокеанского региона.

Действующая под брендом Rune Energy американская компания Liitto Technology сообщила о завершении раунда финансирования, возглавленного Spark Capital, в ходе которого удалось привлечь $40 млн, и представила свой первый продукт — RELIC (Renewable Energy Linked Intelligent Compute), представляющий собой вычислительный модуль для ИИ-нагрузок. Он разработан для установки на территории солнечных электростанций, сообщает Silicon Energy.

Одно из главных преимуществ RELIC — его низкая цена. Дело в том, что копания, желающая эксплуатировать ИИ ЦОД, должна подготовить не только серверы, но и сопутствующую инфраструктуру. RELIC позволяет сократить расходы на инфраструктуру на 85 %, утверждает Rune Energy. Каждый модуль RELIC получит до 1024 ИИ-ускорителя, охлаждающее оборудование и кастомные компоненты управления энергией. На установку системы уходит всего около часа, а выполнение ИИ-задач можно организовать за несколько недель.

Во-первых, размещение при солнечных электростанциях уменьшает потребность в использовании протяжённых линий электропередачи. На них приходится значительная часть расходов ИИ-компаний. Так, OpenAI намерена потратить $4,2 млрд на оборудование ЛЭП для своих ЦОД в Огайо. Для ЦОД Meta✴ в Луизиане построят ЛЭП за $1,2 млрд. Во-вторых, продукция Rune меньше нуждается в трансформаторах, поскольку солнечные электростанции генерируют постоянный ток.

Источник изображения: Rune

Rune Energy заявляет, что её технология также имеет другие преимущества. Энергокомпании сокращают выработку электричества солнечными панелями, когда предложение электричества превышает спрос, оставляя часть мощностей неиспользованной. RELIC может использовать эту «лишнюю» энергию для ИИ-вычислений. Компания уже развернула RELIC на территории солнечной электростанции мощностью 200 МВт в Техасе. Полученные средства потратят на расширение присутствия на рынке. Также рассматривается использование энергии от ветргогенераторов.

Стартап Crusoe завершил новый раунд финансирования серии F в размере $3,9 млрд с оценкой его рыночной стоимости примерно в $30,9 млрд, сообщил ресурс The Wall Street Journal. По словам гендиректора Crusoe Чейза Лохмиллера (Chase Lochmiller), раунд финансирования возглавили Atreides Management, Valor Equity Partners и Mubadala Investment. В число других инвесторов входят Founders Fund, TPG и несколько суверенных фондов, включая Катарское инвестиционное управление (Qatar Investment Authority, QIA).

После двух лет строительства комплекса ЦОД Stargate в Абилине (Abilene, Техас), используемого OpenAI, Crusoe теперь делает ставку на создание небольших модульных ЦОД Spark, которые она может производить на собственных заводах и развёртывать там, где есть доступ к электроэнергии. Это будет быстрее и дешевле, чем полагаться исключительно на крупные строительные проекты, которые становятся всё дороже и сталкиваются с задержками по всей стране.

Лохмиллер заявил, что для инференса не требуются огромные ИИ-кластеры. «В настоящее время для этого не нужен ЦОД по типу того, в Абилине», — сказал Лохмиллер. По его словам, инференс в таком ЦОД «может быть излишним». Меньшие по размеру ЦОД Spark предоставляют компании ещё одно преимущество: скорость, поскольку для них не требуются месяцы планирования, строительства и согласования с местными жителями. ЦОД Spark уже работают в Рино (Reno, штат Невада) с питанием от б/у батарей электромобилей и солнечных панелей.

Источник изображения: Crusoe

Crusoe отличается от других стартапов в сфере ИИ-инфраструктуры тем, что не делает ставку на одно направление деятельности. Например, неооблачные компания занимаются в основном лишь тем, что покупают дорогостоящие чипы и сдают в аренду доступ к ним. В свою очередь, Crusoe разрабатывает и сдаёт в аренду ЦОД, сдаёт в аренду GPU в них и запускает ИИ-модели для клиентов и взимает плату за вычислительные ресурсы (токены). «Мы продаём ЦОД, GPU и токены», — сказал Лохмиллер.

По словам источников The Wall Street Journal, эта стратегия временами вызывала недовольство совета директоров, который предлагал сузить сферу деятельности компании. Однако Лохмиллер считает, что его стратегия помогает компании строить лучшие ЦОД, поскольку даёт понимание того, как меняется спрос. Crusoe ожидает, что большая часть её облачных вычислений будет выполняться в небольших ЦОД Spark. «Мы собираемся устанавливать их повсюду», — заявил Лохмиллер.

Компании NVIDIA, Google и Emerald AI анонсировали создание объединения AI Energy Management Alliance (AEMA). Оно должно ускорить развитие ИИ ЦОД, готовых оптимизировать и корректировать своё энергопотребление в соответствии с текущим состоянием энергосистем. ИИ ЦОД будут взаимодействовать с сетями, при необходимости меняя нагрузку. NVIDIA полагает, что это поможет в ускоренном режиме подключать новые мощности, повысить надёжность энергосистем и эффективнее использовать доступную инфраструктуру.

Как сообщает NVIDIA, обычные процедуры присоединения к сетям предполагают снабжение объектов с довольно стабильным энергопотреблением, но ИИ ЦОД к ним не относятся. При этом их вычислительные нагрузки можно будет произвольно менять, перенося вычисления, использовать системы накопления энергии, реагировать на инциденты в энергосистеме и др. Это позволит эффективнее использовать имеющиеся мощности электросетей, снижать энергопотребление во время пиковых нагрузок на энергосистему и даже откладывать затратную модернизацию инфраструктуры. Кроме того, более безопасным и быстрым становится подключение к сетям крупных ИИ ЦОД.

При этом эксперты The Register обращают внимание на ограничения, касающиеся самой NVIDIA. Компания сможет продавать всё больше ИИ-ускорителей только в случае, если дата-центры будут получать достаточно энергии. В результате NVIDIA стремится «выжать» максимум из каждого доступного гигаватта. Например, обычный ЦОД на 100 МВт оставляет в резерве до 20 % мощности для компенсации неэффективности оборудования, потерь при преобразовании энергии и скачков потребления.

Источник изображения: NVIDIA

Одно из решений — платформа DSX MaxLPS, позволяющая использовать больше ИИ-ускорителей в рамках заданного «энергетического бюджета». Она координирует работу вычислительной и физической инфраструктуры, элементы которой могут обмениваться данными о работе друг друга, снижая энергопотребление в зависимости, например, от фактической загрузки серверов, без постоянной работы на максимальной мощности. API DSX Exchange также позволяют работать с совместимыми компонентами стороннего производства, в т.ч. оборудования Vertiv и Schneider Electric.

DSX Flex непосредственно обеспечивает взаимодействие ЦОД и энергосистемы. NVIDIA, Emerald AI и Silicon Valley Power продемонстрировали способность временно высвобождать некоторые мощности ЦОД при росте нагрузок на электросети без остановки критически важных вычислений. Аналогичный эксперимент успешно провели National Grid, Emerald AI и Nebius. На уровне стоек NVIDIA и Lambda уже показали, что подобная умная координация позволяет уместить в пределах заданного энергетического бюджета больше вычислительных модулей — 19 вместо обычных 16, при этом производительность на ватт выросла приблизительно на четверть.

Формально ничего принципиального нового в предложенной технологии нет. Ещё в 2023 году Google тестировала систему перепаспределения нагрузок в ЦОД в часы пик. То же делала и Microsoft, но в обоих случаях речь шла о переносе обработки несрочных фоновых задач во времени или между дата-центрами. В 2026 году Google модернизировала управление питанием своих ЦОД в США, добавив возможность более гибко регулировать их энергопотребление, которая подкреплена контрактами с несколькими энергокомпаниями.

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA намерена интегрировать подобную возможность в инфраструктуру ИИ ЦОД по умолчанию. Для компании смысл не только в снижении нагрузки на энергосеть, но и в оптимизации контактов с энергокомпаниями. Предполагается, что они смогут в упрощённом порядке разрешать подключение новых мощностей, если будут знать, что часть нагрузки можно быстро отключить. Впрочем, полную остановку работы ЦОД это не предусматривает, поскольку критически важные задачи будут выполняться, а второстепенные нагрузки приостановить или перенести в другие ЦОД.

Альянс AEMA должен дополнить технологические решения разработкой общих правил взаимодействия ИИ ЦОД с энергосистемами, в том числе вопросы регулирования энергопотребления и реагирования на аварийные ситуации. Также предполагается стандартизировать технические требования, показатели эффективности и обмен эксплуатационными данными.

AEMA позиционируется как технологически нейтральная инициатива, поскольку требования будет определять не использование того или иного конкретного оборудования или ПО, а измеряемые характеристики ЦОД — от скорости реакции на чрезвычайные ситуации до предсказуемости и продолжительности доступного сокращения нагрузки. Если объект способен подтвердить «гибкость», для него могут создать более простые и быстрые процедуры подключения к электросетям с учётом фактических рисков и преимуществ для энергосистемы.