В Кембриджском университете (University of Cambridge) в Великобритании состоялась церемония запуска высокопроизводительного вычислительного комплекса Zenith, предназначенного для научных исследований с использованием ИИ. Инвестиции в проект составили около £36 млн ($48,3 млн).

В создании суперкомпьютера приняли участие компании AMD и Dell Technologies. Полностью характеристики машины пока не раскрываются. Известно, что в её основу положены серверы PowerEdge, оборудованные процессорами AMD EPYC поколения Turin. Кроме того, задействованы ИИ-ускорители Instinct MI355X с 288 Гбайт памяти HBM3E (8 Тбайт/с).

Вместе с тем AMD, Dell и Кембриджский университет объявили о планах создания на территории Великобритании Лаборатории инноваций в области суверенного ИИ (Sovereign AI Innovation Lab — SAIL). Инициатива, как ожидается, позволит расширить доступ к передовой ИИ-инфраструктуре и НРС-ресурсам для исследователей, медицинских организаций, государственных учреждений и других участников отрасли.

На площадке SAIL компании смогут разрабатывать, оценивать и внедрять передовые технологии ИИ. Ключевой задачей SAIL названо формирование открытой ИИ-экосистемы на базе вычислительных платформ AMD, программного обеспечения AMD ROCm и облачных технологий. Отмечается, что благодаря появлению SAIL исследователи смогут масштабировать ИИ-решения с применением суверенной инфраструктуры, что ускорит инновации в таких областях, как здравоохранение, энергетика, экология, передовые инженерные разработки и пр.

Источник изображения: University of Cambridge

Одновременно AMD и Dell занимаются созданием ещё одного британского ИИ-суперкомпьютера — системы Sunrise. Этот проект финансируется Департаментом энергетической безопасности и достижения нулевого уровня выбросов (DESNZ) в составе Агентства по атомной энергии Великобритании (UKAEA).

Президент Турции Реджеп Тайип Эрдоган (Recep Tayyip Erdoğan) анонсировал новую национальную программу развития ИИ в стране — AI Action Plan, сообщает Anadolu Agency (AA). В рамках нового плана Турция намерена привлечь не менее $10 млрд инвестиций, преимущественно частных, для развития индустрии ЦОД, облачных вычислений и ИИ-инфраструктуры. AI Action Plan держится на четырёх столпах: «изучать», «использовать», «создавать» и «управлять» ИИ. Каждое направление будет включать по четыре дополнительных комплекса мер.

Выступая на мероприятии Türkiye Artificial Intelligence Summit в Стамбуле, Эрдоган заявил, что Турция намерена увеличить установленные мощности национальных ЦОД не менее чем до 1 ГВт уже к 2030 году. По словам президента страны, на проекты, связанные с ИИ-индустрией, будет направлено не менее 2 % средств, выделяемых в Турции в рамках государственных инвестиционных программ.

Источник изображения: Enes Aktas/unsplash.com

Также президент анонсировал планы обеспечить гражданам доступ минимум к 2 тыс. датасетов при посредничестве Национальной библиотеки данных (National Data Library). В том числе речь идёт о наборах данных о здравоохранении, сельском хозяйстве, обороне и электронной коммерции. В рамках нового плана Турция обучит 10 тыс. высококвалифицированных ИИ-специалистов и 100 тыс. профессионалов по внедрению и использованию ИИ-решений. Во всей 81 провинции страны стартуют программы обучения ИИ-навыкам, в течении двух лет они помогут обучить 5 млн граждан. Новая программа рассчитана на то, чтобы правильное понимание ИИ получили люди всех возрастов и смогли безопасно использовать его.

Программы обучения ИИ весьма распространены в современном мире, правительства и отдельные корпорации активно вкладывают ресурсы в подготовку готовых к работе с искусственным интеллектом специалистов. Так, в апреле сообщалось, что японская NEC совместно при поддержке Anthropic займётся подготовкой ИИ-экспертов, в том же месяце появилась информация, что Meta✴ бесплатно обучит американцев работе с ВОЛС для ускоренного развёртывания своих ЦОД.

В ноябре 2025 года сообщалось, что Google и Turkcell объединились для создания в Турции облачного региона и постройки первого ЦОД гиперскейл-класса.

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.

Источник изображения: Jamie Davies/unsplash.com

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.

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.

Японская Nidec Corporation (Nippon Densan Corporation) разработала новый блок распределения охлажддающей жидкости (Cooling Distribution Unit) высокой мощности, сообщает Datacenter Dynamics. Прототип стоечного варианта с мощностью до 300 кВт предназначен для охлаждения ИИ-оборудования. Система совместима со стойками OCP ORv3.

Оборудование оснащено внешними и внутренними сенсорами утечек, обеспечивает постоянный мониторинг температуры, давления, скорости потока и уровня жидкости в режиме реального времени. Операторы ЦОД своевременно уведомляются о любых аномалиях. Компания рассчитывает наладить массовое производство соответствующей модели в первом квартале 2027 года. В портфолио Nidec уже имеется два поколения внутристоечных CDU, по 200 и 250 кВт высотой 4U.

Также компания разработала прототип модуля STC 1.0, способного вмещать до пяти CDU в рамках одной системы. STC 1.0 разработали для соблюдения оптимального баланса между готовностью к масштабированию в будущем и обеспечения оптимальной конфигурации на этапе начального развёртывания ИИ-систем.

Источник изображения: Nidec

Основанная в 1973 году Nippon Densan Corporation, сменившая имя на Nidec, в основном известна производством и дистрибуцией электродвигателей, хотя занимается и другими проектами, в том числе — внутрирядных CDU и водоблоков. В 2025 году Nidec, наряду с Fujitsu и Supermicro, сообщили о намерении объединить усилия для повышения энергоэффективности ИИ ЦОД. В частности сообщалось, что Nidec будет поставлять компоненты СЖО, включая CDU, насосы и пр. Система охлаждения Nidec, как ожидается, улучшит управление температурой и снизит энергопотребление серверов.

Если не ограничиваться размером стоек, предлагаются и более мощные решения. Так, в феврале Nautilus анонсировала блок распределения охлаждающей жидкости EcoCore FCD CDU, разработанный специально для крупномасштабных дата-центров, ориентированных на нагрузки ИИ и НРС — мощностью 4 МВт.

Компания NextSilicon сообщила о том, что её вычислительные ядра Arbel с архитектурой RISC-V лягут в основу процессоров корпоративного класса, ориентированных на задачи ИИ и НРС. Организовать серийное производство таких изделий планируется в I квартале 2028 года.

NextSilicon проектировала Arbel с чистого листа, а первоначальной целью было создание хост-процессора для ИИ-ускорителей Maverick-3. Конструкция Arbel предусматривает наличие массивного конвейера инструкций шириной 10 команд и буфера переупорядочивания на 480 записей. Возможно выполнение 16 скалярных инструкций за цикл. Задействованы четыре интегрированных 128-бит векторных блока для обеспечения высокой производительности при параллельной обработке данных, включая нагрузки, связанные с ИИ-инференсом.

Источник изображения: NextSilicon

Сообщается, что создаваемые процессоры будут доступны в модификациях с 64 и 128 ядрами Arbel. Тактовая частота заявлена на отметке 3,4 ГГц. Тестовые изделия Arbel предполагали применение 5-нм технологии TSMC. Серийные решения будут изготавливаться по более совершенной методике для удовлетворения растущих требований к энергоэффективности и повышению плотности размещения компонентов в дата-центрах. Упомянут алгоритм прогнозирования ветвлений TAG.

Говорится о полноценной поддержке профиля RVA23, который стандартизирует ISA. В RVA23 предусмотрены такие функции, как векторные операции, инструкции с плавающей запятой и атомарные инструкции, а также поддержка гипервизоров. Заявлена совместимость со стандартными дистрибутивами Linux.

Ожидается, что рынок чипов с архитектурой RISC-V для дата-центров и НРС-платформ будет демонстрировать среднегодовой темп роста на уровне 33,1 % в период с 2025 по 2034 год. В результате его объём превысит $200 млрд.

Японский производитель электроники TDK объявил о приобретении американского стартапа Fabric8Labs, разработчика новой технологии электрохимической аддитивной (ECAM) 3D-печати, которая может использоваться для изготовления компонентов СЖО. Сумма сделки в размере до $400 млн включает авансовый платеж и многолетнюю выплату в зависимости от результатов деятельности. После закрытия сделки Fabric8Labs станет дочерней компанией TDK.

TDK сообщила, что приобретение Fabric8Labs позволит ей расширить портфель технологий терморегулирования, управления питанием и передовых технологий упаковки, которые «определят производительность ЦОД следующего поколения». Компания также отметила, что производственная платформа Fabric8Labs может дополнить её существующий бизнес по производству пассивных компонентов и ускорить коммерциализацию интегрированных решений для ЦОД.

Источник изображений: Fabric8Labs

Как подчеркнул ресурс Digitimes, запатентованная технология Fabric8Labs особенно подходит для систем терморегулирования в ИИ-серверах, включая СЖО, используемые для рассеивания тепла, выделяемого всё более мощными GPU. Технология Fabric8Labs используется для изготовления охлаждающих пластин, ключевого компонента DLC-систем. По данным компании, её водоблоки позволяют снизить температуру ускорителей на целых 7 °С на кВт.

Сделка является ключевой частью стратегических инвестиций TDK в области ИИ. По данным TDK, на рынки, связанные с ИИ, уже приходится более 10 % её выручки, и она ожидает ежегодного роста в этом сегменте на 25–30 % до конца десятилетия. У TDK есть опыт использования приобретений для реорганизации своего бизнеса. Приобретение в 2005 году производителя батарей Amperex Technology помогло компании создать бизнес, который сейчас приносит ей более половины выручки, а приобретение производителя датчиков InvenSense позволило ей расширить присутствие в сегментах мобильной и промышленной электроники.

По мере ускорения развития ИИ-инфраструктуры управление тепловыми процессами стало одним из самых привлекательных направлений инвестирования в отрасли. Крупные операторы ЦОД и поставщики оборудования активно инвестируют в передовые системы охлаждения для поддержки ИИ-кластеров следующего поколения, благодаря чему создаются новые возможности для поставщиков технологий жидкостного охлаждения и специализированных компонентов.

ByteDance, материнская компания TikTok, ведёт переговоры с шанхайской компанией Iluvatar CoreX о покупке ИИ-чипов, сообщило агентство Reuters со ссылкой на источники. В случае достижения договорённости, Iluvatar CoreX станет третьим крупным отечественным поставщиком GPU для ByteDance после Huawei и Cambricon, отметили источники агентства.

По их данным, в этом году Iluvatar CoreX поставит ByteDance не менее 50 тыс. чипов, и большая часть из них будет использоваться для задач инференса, поскольку ByteDance стремится расширить клиентскую базу своего ИИ-чат-бота Doubao. Впрочем, переговоры ещё не завершены и окончательные условия сделки могут измениться. Кроме того, по данным источников Reuters, ByteDance, также рассматривает возможность использования ускорителей Baidu Kunlunxin. Раннее стало известно о разработке ByteDance собственных ИИ-чипов и закупке миллионов ИИ ASIC Qualcomm.

По словам одного из источников, чипы Kunlunxin уже используются Tencent Cloud. Публикация агенства о возможных сделках в Китае свидетельствует о том, что выпуск китайскими производителями ИИ-чипов набирает обороты. Этому способствует поддержка властями использования разработанных на местном уровне чипов для повышения самодостаточности на фоне экспортного контроля США над передовыми чипами. Китайские производители GPU и чипов для ИИ в прошлом году заняли почти 41 % китайского рынка ИИ-серверов, на котором некогда доминировала NVIDIA. Рыночная доля американской компании в Китае, одном из важнейших для неё рынков, упала до нуля, утверждает глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

Источник изображения: Iluvatar CoreX

До сих пор Iluvatar CoreX в основном поставляла чипы для государственных закупок, сообщил один из источников. Поэтому сделка с ByteDance, одной из крупнейших китайских технологических компаний и крупным инвестором в ИИ-инфраструктуру, крайне важна для неё. Iluvatar CoreX вышла на Гонконгскую биржу в январе этого года.

Её выручка в 2025 году составила ¥1 млрд ($148 млн), причём около 90 % продаж пришлось на GPU. Согласно информации на сайте компании, чипы серии Tiangai предназначены для ИИ-обучения, а чипы серии Zhikai — для задач инференса. По прогнозам Huatai Securities, выручка Iluvatar CoreX в этом году достигнет ¥3,04 млрд ($449,8 млн), а общий объём поставок превысит 100 тыс. чипов (рост год к году — на 139 %). По оценкам аналитиков, средняя цена чипов Zhikai составляет ¥12 тыс. ($1775)/шт.

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

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

Источник изображения: Jonathan Bean/unsplash.com

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

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

Источник изображения: AWS

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

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

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

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

Источник изображения: Amazon

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

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

Национальный суперкомпьютерный центр Сингапура (NSCC) объявил о запуске вычислительного комплекса ASPIRE 2B с производительностью 115 Пфлопс. Систему планируется использовать для решения сложных задач в области климатологии и метеорологии, здравоохранения, разработки материалов, передового производства, ИИ и пр.

В основу ASPIRE 2B положены 96-ядерные процессоры AMD EPYC 9655 поколения Turin: суммарное количество вычислительных ядер в составе суперкомпьютера достигает 184 320 (задействованы 1920 чипов). Быстродействие CPU-секции находится на уровне 12 Пфлопс.

GPU-раздел машины объединяет 1536 ускорителей NVIDIA H200 со 141 Гбайт памяти HBM3e. Их суммарная пиковая производительность указана на отметке 103 Пфлопс. Объём системной памяти составляет 1072 Тбайт, вместимость подсистемы хранения данных — 63,5 Пбайт. Применяется интерконнект Slingshot с пропускной способностью 400 Гбит/с.

Суперкомпьютер ASPIRE 2B планируется интегрировать с квантовой системой Helios компании Quantinuum, установка которой в Сингапуре запланирована на конец нынешнего года. Это позволит осуществлять гибридные квантово-классические вычисления в рамках комплексных проектов, связанных с молекулярным моделированием и созданием перспективных материалов.

Источник изображения: NSCC

Отмечается также, что NSCC меняет модель доступа пользователей к вычислительным ресурсам страны. Приоритет будет отдаваться национальным программам исследований и инноваций. Это должно способствовать ускорению развития передовых технологий и расширению сферы предпринимательства.