Китайский производитель полупроводников ChangXin Memory Technologies (CXMT) готовится к началу выпуска передовой памяти с высокой пропускной способностью — HBM3E. При этом по данным источников, знакомых с ситуацией, к применению пригодны лишь немногим более 20 % сходящих с конвейера чипов, сообщает Reuters.

Решение компании всё-таки начать производство свидетельствует об острой нехватке в Китае чипов памяти, доступ к которым имеет важнейшее значение для поддерживаемых правительством инициатив по массовому выпуску альтернатив ИИ-ускорителям NVIDIA на фоне американских экспортных ограничений для КНР.

Источники сообщают, что CXMT, называемая крупнейшим производителем DRAM-памяти в Китае, направила образцы HBM3E разработчикам ИИ-ускорителей. По некоторым данным компания намерена начать производство в ближайшие два месяца.

Выход готовых к использованию чипов составляет порядка 20–30 %, тогда как, например, у лидера рынка — южнокорейской SK Hynix речь идёт приблизительно о 70 %.

HBM представляет собой один из ключевых компонентов специализированных ИИ-ускорителей, применяемых для обучения и использования ИИ-моделей.

В декабре 2024 года Вашингтон ужесточил экспортный контроль за поставками некоторых передовых решений HBM в Китай, поэтому китайские производители ускорителей всё чаще пытаются получить такие модули по неофициальным каналам. При этом конечная цена памяти при таких поставках вырастает в разы.

Источник изображения: CXMT

На этом фоне CXMT продолжает работу над проектом несмотря на высокий процент брака, поскольку получить память в нужных объёмах из-за рубежа в КНР довольно трудно. В результате повышается себестоимость производства, поскольку значительную часть чипов отправляют на доработку или просто выбраковывают.

В сентябре сообщалось, что Huawei, Cambricon, MetaX и Iluvatar CoreX подняли цены на текущее и следующее поколение ИИ-чипов на 20–50 % из-за роста затрат на память, мешающего наращивать производство.

Ожидается, что модули HBM3E компании CXMT будут стоить больше, чем сопоставимые продукты зарубежных конкурентов. Работу над собственными продуктами компания начала в 2024 году.

В тестах производительность памяти HBM3E компании CXMT оказалась близка к показателям памяти HBM3 южнокорейской SK Hynix.

CXMT отправила клиентам по два варианта HBM3E — стандартный и модернизированный, изменённый для увеличения процента выхода пригодных к использованию чипов.

Подобные сложности наглядно иллюстрируют технологический разрыв между CXMT и SK Hynix, Samsung Electronics и Micron Technology, которые доминируют на глобальном рынке памяти.

На SK Hynix, по данным Counterpoint Research, во II квартале приходилось 50 % выручки от HBM в мире. Второе и третье места занимали Samsung и Micron с 33 % и 18 % соответственно. Большая часть выручки приходится на продажи HBM3E.

При этом доля CXMT в мировой выручке от продажи DRAM за тот же период составила 10 % — это делает компанию четвёртым по величине поставщиком обычных чипов памяти в мире. Тем не менее американские экспортные ограничения мешают компании получить доступ к передовым инструментам для выпуска микрочипов, препятствуя сокращению отставания от лидеров отрасли.

В июле Samsung заявила об увеличении продаж памяти HBM4 и отправке образцов HBM4E ряду заказчиков. Недавно SK Hynix заявила, что HBM4 станет мейнстримом в её линейке уже в IV квартале и предрекла сохранение дефицита памяти до 2030 года.

Чтобы удовлетворить спрос, обусловленный развитием технологий искусственного интеллекта, Fujifilm намерена пятикратно нарастить производственные мощности по выпуску магнитных лент, узнало японское издание Nikkei Asian Review. Это крупнейшая инвестиция компании в этот сегмент носителей данных за последние 20 лет.

В течение 2028 финансового года Fujifilm направит 10 млрд иен ($63,3 млн) на модернизацию своего завода в Одаваре под Токио. Основная часть средств пойдёт на наращивание мощностей по выпуску передовых магнитных лент, способных вмещать до 100 Тбайт данных.

Источник изображения: fujifilm.com

Исследования в области магнитных лент компания начала ещё в 1954 году, первоначально для нужд телевещательного оборудования, а впоследствии для записи звука и видео. В настоящее время бум ИИ привёл к взрывном росту объёмов данных, которые требуют хранения. К 2030 году общемировой объём генерируемых данных достигнет 718 зеттабайт (1 зеттабайт равен 1 млрд Тбайт), что вчетверо превышает показатель 2024 года.

Магнитные ленты широко используются операторами ЦОД, финансовыми учреждениями и исследовательскими организациями для резервного копирования данных. Они подходят для долгосрочного хранения информации без подключения к ресурсам глобальной сети, что позволяет защитить данные от кибератак, случайной потери или изменения. Доминирующими носителями остаются быстрые SSD и ёмкие HDD, но магнитные ленты выигрывают у них в плане долговечности и стоимости.

Японские компании занимают прочные позиции на всех этапах поставок магнитных лент. Toray Industries, Teijin и другие производители выпускают служащую основной плёнку, а материалами для магнитного покрытия занимается, в частности, Dowa Holdings. Бум ИИ побуждает широкий круг японских производителей продукции для хранения данных наращивать инвестиции.

Ленточные накопители оказались дешевле и экологичнее HDD для «холодного» хранения данных. Ранее Fujifilm наладила выпуск 45-Тбайт моделей совместно с HPE. Услугу хранения данных на лентах представила, в частности, «Рег.ру».

NVIDIA и Oracle объявили о планах по расширению суперкластеров в Oracle Cloud Infrastructure (OCI) с использованием систем Vera Rubin NVL72, сообщает HPCwire. Масштаб таких решений достигнет гигаваттных значений — системы помогут удовлетворить спрос клиентов на обучение, инференс моделей искусственного интеллекта, а также на работу ИИ-агентов. Две компании расширили сотрудничество в сфере ИИ-инфраструктуры: в OCI доступны системы NVIDIA Vera Rubin NVL72 и Vera CPU.

Инициатива обеспечит клиентам инфраструктуру, которая подходит как для ресурсоёмких задач, требующих высокой мощности GPU, например, для обучения и инференса ИИ, так и для задач, в которых основная нагрузка ложится на CPU. В последнем случае это могут быть действия ИИ-агентов между вызовом моделей: подключение внешних инструментов, тестирование программного кода, поиск и извлечение данных. Клиенты могут независимо масштабировать ресурсы CPU и GPU в соответствии с конкретными рабочими нагрузками, чтобы сократить объём простаивающих мощностей и эффективнее использовать имеющуюся инфраструктуру.

Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

Суперкластеры OCI объединяют стоечные системы NVIDIA NVL72, сетевые решения Oracle Acceleron, в том числе NVIDIA Spectrum-X Ethernet с коммутаторами NVIDIA Spectrum-6 и DPU NVIDIA BlueField-4, а также системы электропитания и охлаждения гигаваттного класса, необходимые для обучения и инференса моделей. В каждой стойке 72 GPU объединены с помощью технологии NVIDIA NVLink, а отказоустойчивая многоплоскостная сеть OCI позволяет масштабировать систему до сотен тысяч GPU.

Планируется также внедрение системы NVIDIA HGX Rubin NVL8, включающей восемь GPU Rubin, объединённых через NVLink в серверной конфигурации на базе архитектуры x86. Платформа комплектуется двумя 64-ядерными процессорами Intel Xeon 6, 4 Тбайт памяти DDR5 и высокоскоростным интерфейсом RDMA с пропускной способностью 6,4 Тбит/с. Это решение обеспечивает гибкие возможности для обучения, дообучения и инференса ИИ-моделей при сохранении совместимости с приложениями на базе архитектуры x86. Такая гибкость позволяет адаптировать инфраструктуру ИИ к различным моделям и рабочим нагрузкам по мере изменения потребностей.

Ранее Oracle призналась, что направление ИИ ЦОД является для неё рискованным. Компания обеспечила высокоскоростное подключение своей инфраструктуры к AWS, а также сдала китайской Tencent 100 тысяч передовых ускорителей в аренду для развития ИИ-систем.

Oracle и Google объявили о расширении партнёрства, в рамках которого тензорные процессоры Google (Tensor Processing Units, TPU) станут доступны через облачную инфраструктуру Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Таким образом Oracle станет первым гиперскейлером, предлагающим Google TPU за пределами экосистемы Google. Сообщается, что TPU появятся на платформе OCI, начиная с 2027 года.

«Различные задачи в сфере ИИ требуют разных вычислительных мощностей, — отметил Махеш Тиагараджан (Mahesh Thiagarajan), президент OCI. — Доступ к TPU от Google в среде OCI позволяет клиентам использовать несколько передовых архитектур для вычислений в области ИИ в рамках одного облака. Такая свобода выбора дает возможность подобрать оптимальную инфраструктуру с точки зрения производительности, пропускной способности и экономической эффективности для каждой конкретной задачи ИИ».

Источник изображения: Google

В настоящее время Google предлагает TPU восьмого поколения. Модель TPU 8t предназначена для обучения нейросетей, TPU 8i — это чип для инференса (выполнения вычислений в обученных моделях), оптимизированный для решения итеративных задач, характерных для работы специализированных ИИ-агентов.

На прошедшей на прошлой неделе конференции PyTorch Conference 2026 Google объявила, что TorchTPU — нативный стек PyTorch для TPU Google — теперь доступен в формате открытого исходного кода на платформе GitHub. Это позволяет обучать, обслуживать и развёртывать модели на TPU, используя привычные инструменты, такие как vLLM, SGLang, llm-d, TorchTitan, Ray, TorchRec, Hugging Face и LiteRT.

Как отметила Google, такая переносимость даёт командам возможность выбирать для каждой задачи тот ускоритель, который обеспечивает минимальную стоимость одного токена или максимальную скорость обучения — и всё это без необходимости переписывать код модели. А благодаря нынешнему анонсу вскоре можно будет запускать такие задачи на TPU как в Google Cloud, так и в инфраструктуре Oracle.

Кроме того, Google сотрудничает с компанией Blackstone в создании облачной платформы на территории США, которая также будет предоставлять доступ к тензорным процессорам TPU Google, отметил ресурс Data Center Dynamics. Не исключено, что эта платформа может опередить Oracle и раньше её начнёт предлагать TPU клиентам.

Южнокорейский производитель памяти — компания SK Hynix прогнозирует сохранение дефицита памяти на мировом рынке как минимум до 2030 года. По мнению компании, это обеспечит рост уже исключительно высоких доходов и прибыли, сообщает The Register.

Одновременно с публикацией квартальной отчётности компания подчеркнула, что на рынке сформировался «благоприятный цикл»: повышение производительности благодаря ИИ, появление новых источников дохода в сферах разработки ПО, поиска информации и обслуживания клиентов стимулируют рост инвестиций в инфраструктуру.

По данным SK Hynix, в результате на рынок ИИ-инфраструктуры выходит всё больше покупателей. В ближайшие годы ожидается ещё больший рост спроса на память со стороны сегментов автономного транспорта и робототехники.

Сама компания активно строит заводы по выпуску памяти, но руководство констатировало, что наращивать производство достаточно быстро, чтобы удовлетворить спрос, не удаётся.

Источник изображения: SK Hynix

В компании утверждают, что предложение не успевает за ростом рынка. С учётом технической сложности передовых техпроцессов и длительных сроков строительства новых производств ожидается, что дефицит сохранится до 2030 года.

При этом SK Hynix уже заключила 14 долгосрочных соглашений с 14 крупными компаниями, которые вместе купят больше памяти, чем производитель выпустит в 2027 и 2028 годах. При этом некоторые из них намерены расширить соглашения.

Впрочем, соглашения с SK Hynix включают механизм, учитывающий рыночные условия в пределах согласованного с клиентами ценового диапазона. Это обеспечивает стабильную прибыль и в то же время позволяет гибко реагировать на изменения рынка.

Благодаря заключённым соглашениям компания зарегистрировала рекордную квартальную выручку в размере ₩104,6 трлн ($78,1 млрд), что на 328 % выше показателя за аналогичный период прошлого года и на 32 % выше показателя предшествовавшего квартала. Операционная прибыль выросла на 486 % год к году.

Инвесторам сообщили, что производство будет расширяться, а больше внимания будет уделяться высокорентабельной продукции. Впрочем, компания констатирует, что поставки памяти для ПК и мобильных устройств на этом фоне, вероятно, сократятся.

Также компания сообщила, что намерена наращивать производство памяти HBM4, уже в IV квартале по объёмам поставок этот тип обойдёт HBM3E, как в количественном, так и в денежном выражении и станет массовым продуктом.

Предусмотрен рост доли продукции, выпускаемой в по техпроцессу шестого поколения (10-нм), предполагается расширение продаж памяти DDR5 и LPDDR5 SOCAMM для ИИ-серверов.

Кроме того, планируется превращение NAND-памяти на основе технологий HBF и оптимизации систем в ключевое решение, повышающего пропускную способность и экономическую эффективность ИИ-сервисов.

Инвесторы приняли заявления компании весьма положительно, а некоторые, похоже, расценили выкладки компании, как косвенное свидетельство того, что бум ИИ в ближайшее время не пойдёт на спад.

Летом сообщалось, что SK Group и NVIDIA объявили о совместных инициативах в Южной Корее на $500 млрд.

Компания OpenAI готовится приобретать ИИ-чипы Google. Это происходит на фоне растущих затрат технологических компаний, связанных с увеличением спроса на ИИ-вычисления, сообщает The Information.

В случае реализации план укрепит связи между OpenAI и Google, конкурирующими на рынках ИИ-продуктов и поиска, но всё теснее взаимодействующими в рамках совместных коммерческих проектов. На прошлой неделе OpenAI заявила, что обеспечит доступ к своим передовым ИИ-моделям через Google Cloud.

Финансовые условия сделки пока не разглашаются. В текущем году Amazon, Microsoft и Alphabet (материнская компания Google) намерены потратить на ИИ-инфраструктуру в общей сложности $600 млрд. Тем временем инвесторы всё чаще задаются вопросом, когда такие масштабные инвестиции начнут приносить значимую финансовую отдачу.

Компания OpenAI уже входит в число крупнейших покупателей ИИ-ускорителей NVIDIA, которые использует для обучения и эксплуатации ИИ-моделей. В июне 2025 года сообщалось, что она уже начала арендовать вычислительные мощности Google, хотя на тот момент подробные данные о типах используемых чипов отсутствовали.

Источник изображения: OpenAI/Google

Тензорные процессоры Google Tensor Processing ‌Units (TPU) получили популярность в качестве альтернативы ускорителям NVIDIA, поскольку многие участники рынка ИИ ищут менее дорогие альтернативы её продуктам. Google начала прямые продажи некоторым покупателям в текущем году.

Alphabet в ближайшее время опубликует финансовую отчётность за минувший квартал, инвесторы компании ищут свидетельства того, что её активные инвестиции в ИИ способствуют росту её облачного бизнеса.

Сделки с клиентами, включая Anthropic, подогрели спрос на TPU Google. По данным компании, она рассчитывает признать небольшую часть выручки по соглашениям о продаже этих процессоров до конца текущего года, тогда как основная часть выручки, как ожидается, будет признана в 2027 году.

Тем временем OpenAI занимается собственным полупроводниковым проектом. В июне она представила чип, разработанный совместно с Broadcom. По имеющимся данным, она планировала начать внедрение соответствующих чипов к концу текущего года в рамках программы разработки нескольких поколений собственных полупроводников.

Недавно появилась информация, что покупать тензорные процессоры Google намерена и Oracle.

Meta✴ Platforms объявила о намерении NVIDIA и AMD приобрести акции компании на $4 млрд. Производители чипов купят их в рамках «распродажи» Meta✴ ценных бумаг на $95 млрд в ближайшем будущем — IT-гигант намерен получить средства для дальнейшего развития своих ИИ-проектов, сообщает Silicon Angle. По имеющимся данным, в покупке акций заинтересована и Broadcom. Всего, по информации Meta✴, три компании намерены инвестировать в акции $5 млрд.

NVIDIA готова потратить на ценные бумаги Meta✴ $3 млрд в рамках расширения партнёрства. При этом Meta✴ готовится нарастить использование GPU NVIDIA поколения Rubin и CPU Vera, вероятно, в рамках систем Vera Rubin NVL72, включающих по 72 GPU и 36 CPU.

Также Meta✴ намерена покупать больше сетевого оборудования NVIDIA. Она расширит использование семейства продуктов Spectrum-X, включая чипы SuperNIC и сетевые коммутаторы.

Кроме того, Meta✴ намерена закупать чипы семейства NVIDIA BlueField-4, позволяющие разгрузить основные чипы серверов, ускоряя сетевые операции, работу с хранилищами данных и выполнение задач, связанных с обеспечением кибербезопасности.

NVIDIA поможет Meta✴ увеличить производительность и рентабельность семейства ИИ-моделей Meta✴ Muse. Дополнительно Meta✴ планирует исследовать «возможности сотрудничества», связанные с представленной не так давно эталонной архитектурой NVIDIA — т. н. OpenShell Reference Architecture, представляющей собой набор технических ресурсов, позволяющих упростить использование инструментария NVIDIA OpenShell. Последний позволяет запускать ИИ-агентов в изолированных «песочницах» для минимизации киберугроз.

Источник изображения: Towfiqu barbhuiya/unsplash.com

AMD, готовая инвестировать в Meta✴ $1 млрд, раскрыла, что последняя взяла на вооружение стоечную платформу AMD Helios AI, включающую 72 GPU. Платформа построена на основе новейших ускорителей семейства Instinct MI450, CPU EPYC и DPU Pensando — «ответ» BlueField 4.

Сообщается, что Meta✴ уже внедрила «начальный» набор стоек Helios и уже тестирует их. В будущем компания намерена расширить использование этих систем.

В дальнейшем Meta✴ намерена внедрять кастомные ИИ-ускорители на основе архитектуры AMD Instinct. Производитель чипов, в свою очередь, будет использовать собранные в ходе сотрудничества технические данные для совершенствования своих чипов и дизайна стоек.

Как заявили в AMD, компании совместно создают и развёртывают инфраструктуру гигаваттного масштаба, а также формируют новое поколение чипов, ПО и систем, позволяющих запускать самые амбициозные модели и сервисы Meta✴.

Данные об инвестициях Broadcom не были официально обнародованы, но, учитывая, что NVIDIA и AMD готовы вложить в акции Meta✴ в общей сложности $4 млрд из заявленных $5 млрд, речь, вероятно, идёт об $1 млрд.

Компания Supermicro анонсировала сервер ARS-222GL-NR класса ARC MGX, созданный на базе модульной эталонной архитектуры NVIDIA MGX в рамках концепции NVIDIA Aerial RAN Computer (ARC). Устройство ориентировано на телекоммуникационных операторов.

Новинка рассчитана на два процессора NVIDIA Vera, каждый из которых содержит 88 ядер Olympus (Arm v9.2) с возможностью одновременной обработки до 176 потоков инструкций. Поддерживаются 16 модулей оперативной памяти SOCAMM2 LPDDR5X суммарным объёмом до 3 Тбайт.

Система может быть оборудована двумя ускорителями NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition или NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Доступны три слота PCIe 6.0 x16 для карт FHFL двойной ширины, разъём CXL 2.0 x16, восемь отсеков для накопителей E1.S NVMe, а также два коннектора М.2 для SSD (NVMe/SATA). Сервер располагает выделенным сетевым портом управления 1GbE (RJ45), интерфейсом mini-DP и портом USB Type-A. Могут быть установлены три адаптера NVIDIA ConnectX-8 и DPU BlueField-3.

Источник изображения: Supermicro

Модель ARS-222GL-NR выполнена в форм-факторе 2U с габаритами 900 × 438,4 × 87 мм. Реализована система воздушного охлаждения с пятью вентиляторами диаметром 80 мм. Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C. Питание обеспечивают четыре блока мощностью 3200 Вт с резервированием (3 + 1) и сертификатом 80 Plus Titanium.

Кроме того, Supermicro представила аналогичный сервер ARC MGX 2U на аппаратной платформе Intel: модель SYS-222C-TN поддерживает два процессора Xeon 6700P и 6500P поколения Granite Rapids или два чипа Xeon 6700E семейства Sierra Forest в исполнении Socket E2 (LGA 4710) с показателем TDP до 350 Вт. Доступны 32 слота для модулей DDR5-8000, до 24 фронтальных отсеков для SFF-накопителей NVMe/SAS/SATA, до восьми разъёмов PCIe 5.0 x16 и пр. Применены два блока питания мощностью до 3200 Вт с сертификатом 80 Plus Titanium. 

Компания Seagate отчиталась о работе в I четверти 2027 финансового года, которая была закрыта 2 октября. Выручка одного из крупнейших в мире поставщиков HDD поднялась в годовом исчислении на 61 %, достигнув $4,2 млрд. Ключевым драйвером роста остаются дата-центры и облачные платформы.

Отмечается, что выручка в ЦОД-сегменте по сравнению с I кварталом предыдущего финансового года подскочила на 63 % — до $3,4 млрд. На эту сферу приходится около 81 % продаж Seagate в денежном выражении. Облачный бизнес демонстрирует устойчивую положительную динамику на протяжении 12 кварталов подряд. По направлению Edge IoT выручка за год поднялась на 52 %, составив приблизительно $784 млн (19 % от общего объёма).

Источник изображения: Seagate

Чистая прибыль год к году взлетела в три раза. Если в I четверти 2026 финансового года компания заработала около $549 млн, или $2,43 в пересчёте на одну ценную бумагу, то теперь — $1,76 млрд, или $7,59 на акцию. Маржа (рентабельность) операционной прибыли в годовом исчислении увеличилась с 26,4 % до 48,8 %.

В ёмкостном плане отгрузки накопителей за отчётный период достигли 220 Эбайт. Это на 21 % больше по сравнению с показателем годичной давности, когда было реализовано 182 Эбайт. Поставки Nearline-устройств выросли на 24 % — со 159 до 198 Эбайт. На все прочие накопители пришлось примерно 22 Эбайт, как и годом ранее.

Во II четверти текущего финансового года Seagate рассчитывает получить от $4,7 до $4,9 млрд выручки. Прибыль в пересчёте на одну ценную бумагу, как ожидается, окажется на уровне $9,2±$0,2.

Broadcom заключила сделку с банками Уолл-стрит — Bank of America, Blackstone, Citi и Morgan Stanley — в рамках которой те предоставят финансирование в размере $63 млрд на закупку у неё чипов для ИИ и сетевого оборудования для компании Anthropic. Эта сделка стала одной из крупнейших долговых операций, связанных с развитием ИИ-инфраструктуры, отметило агентство Reuters.

Согласно условиям сделки, будет создана специализированная проектная компания (SPV), через которую будет осуществляться закупка специализированных ИИ-ускорителей (XPU) и высокоскоростных сетевых решений Broadcom. Затем это оборудование будет передано в лизинг компании Anthropic, его поставки начнутся в 2027 году.

Источник изображения: Anthropic

В сделке используется многоуровневая кредитная структура, позволяющая сбалансировать риски и масштаб. Bank of America, Citi и Morgan Stanley выступают ведущими организаторами приоритетного займа (старшего долга). По словам источников, знакомых с ситуацией, объём приоритетных займов составляет около $43,5 млрд, что соответствует 69 % от общего объема финансирования

Компания Blackstone, специализирующаяся на альтернативных инвестициях, берёт на себя обязательство финансирования второго уровня (вторичный долг), которое имеет более низкий приоритет по сравнению со старшим долгом.

В свою очередь, Broadcom берет на себя часть обязательств по финансированию, предоставляя так называемую гарантию остаточной стоимости (residual value support) кредиторам, выдающим приоритетные займы, что фактически служит существенным обеспечением в структуре финансирования.

Как сообщает The Wall Street Journal, генеральный директор Broadcom Хок Тан (Hock Tan) потратил почти два месяца, пытаясь убедить банки предоставить более $40 млрд займа в рамках этой сделки. Однако, по словам осведомлённых источников, в последние недели некоторые банки начали проявлять всё больше беспокойства по поводу участия в проекте, получившем название Project North Star.

Как утверждают источники, гендиректор Broadcom провёл в минувшие выходные переговоры с руководством банков, добившись подтверждения их участия. Кроме того, было достигнуто соглашение о повышении процентных ставок по кредитам.

Банки также получили дополнительные заверения относительно гарантий со стороны Broadcom, которые защитят их от убытков в случае, если Anthropic не сможет погасить кредиты. Сделка была анонсирована поздно вечером в понедельник — после того как Anthropic подала документы для IPO.