Организация IO500 Foundation опубликовала свежий рейтинг IO500, в лидеры которого попала ИИ-система Peng Cheng Cloud Brain III на базе хранилища Huawei OceanStor A800. Система показала результат в 2,8 раза выше предыдущего рекорда, отметила Huawei.

СХД Huawei OceanStor A800 была развёрнута для подключения к 664 вычислительным узлам. Её протестировали в сложных условиях с использованием 79 680 параллельных процессов и в 13 тестовых сценариях. СХД с ФС OceanFS набрала 603 334,58 балла с пропускной способностью 8291,11 ГиБ/с и производительностью на метаданных 43 903 983,64 kIOP/s. Это обеспечило Peng Cheng Cloud Brain III первое место как в исследовательском списке (Research List), так и в общем списке (Full List), демонстрируя высокую производительность и стабильность СХД Huawei OceanStor A800.

Источник изображения: Huawei

Благодаря архитектуре разделения плоскостей управления и данных, хранилище Huawei OceanStor A800 напрямую передаёт данные с DPU на SSD, реализуя сквозной ввод-вывод. В нём также используется высокопроизводительный механизм ускорения работы с файлами DataTurbo и интеллектуальная политика многоуровневого кеширования для увеличения объёма операций с метаданными при работе с массивом файлов небольшого размера. Кроме того, СХД поддерживает возможности как горизонтального, так и вертикального масштабирования, обеспечивая совокупную пропускную способность в сотни Тбайт/с при одновременном расширении ёмкости на уровне Эбайт.

Компания Amazon Web Services (AWS) в очередном годовом отчёте, посвящённом устойчивому развитию, заявила о значительном росте своего бизнеса. В прошлом году она добавила больше ЦОД, чем любая другая компания. Только в IV квартале мощности выросли на 1,2 ГВт, сообщает Datacenter Dynamics.

Компания пока не раскрыла общую мощность своих дата-центров, но с октября 2024 по октябрь 2025 гг. добавилось 3,8 ГВт. Утверждается, что мощность ЦОД AWS вдвое больше, чем была в 2022 году, а к 2027 году она может снова удвоиться. Хотя точные показатели мощности ЦОД Amazon неизвестны, для контекста, согласно исследованию JLL, Великобритания в 2024 году имела всего 8 ГВт ЦОД, ещё 4 ГВт строятся.

Согласно отчёту компании по форме 10-K, в 2025 году её облачный бизнес располагал 5,28 млн м² площадей ЦОД и офисов, на 16 % больше в сравнении с 2024 годом. Около половины площадей принадлежит самой компании, остальные арендуются. В июне компания сообщала, что в 2025 году её ЦОД потребили более 9,46 млн м³ воды.

Источник изображения: Pascal Bernardon/unsplash.com

Конкуренты Amazon тоже не спешат раскрывать данные о своих мощностях. Во II квартале 2026 финансового года в эксплуатацию введены 1 ГВт ЦОД Microsoft, фактически этот финансовый квартал совпадает с IV кварталом Amazon. Всего в 2025 финансовом году Microsoft ввела в эксплуатацию ЦОД мощностью 2 ГВт.

Хотя конкуренция со стороны неооблачных компаний растёт, AWS остаётся крупнейшим облачным провайдером в мире. По статистике Synergy Research, на долю техногиганта приходится 28 % доля. Для сравнения — Microsoft занимает второе место, обладая 21 %, а Google — 14 %.

Десять 65-тонных роботов Built Robotics работают на строительстве комплекса Hyperion компании Meta✴. В частности, речь идёт о работах на территории солнечной электростанции в Луизиане, призванной обслуживать крупнейший ЦОД компании, сообщает eWeek. Ежедневно автономные машины забивают в грунт почти 1 тыс. свай, каждая длиной около 4,3 м и массой 91 кг.

Built Robotics оснащает строительную робототехнику датчиками, камерами, GPS и специальным ПО, позволяющим машинам автономно работать в заранее заданных зонах. На объекте они выполняют более половины работ по забивке свай. В ассортименте Built Robotics есть машина RPD 35, которая отвечает за транспортировку и забивку свай, а также стабилизатор RPS 25, который позиционирует и удерживает сваи в процессе забивки. При этом не уточняется, какие именно модели применяются в Луизиане. На некоторых участках в низинах местность очень болотистая, именно туда и направили роботов, потому что «им всё равно».

Built Robotics сравнивает роль человека с ролью «прораба» для роботов. Рабочие организуют работу машин, обеспечивают их топливом и материалами, а также контролируют выполнение работ. По оценкам компании, обычной строительной бригаде понадобилось бы в 3–4 раза больше работников для выполнения того же объёма работ, который выполняют 10 роботов в Луизиане. Для строительных компаний, которым не хватает людей для реализации крупных энергопроектов, это серьёзный стимул для внедрения автономной техники.

Источник изображения: Built Robotics

Кампус Hyperion — это крупнейший проект ИИ ЦОД в истории Meta✴ на сегодняшний день, он обойдётся в $50 млрд. Итоговая мощность ЦОД, как ожидается, составит 5 ГВт. Для питания дата-центров Entergy построит десять газовых электростанций общей мощностью 7,4 ГВт и индивидуальную ЛЭП за $1,2 млрд. А солнечная электростанция должна разбавить эти мощности «чистой» энергией.

По словам президента Казахстана Касым-Жомарта Токаева, в строящейся в стране «Долины ЦОД» уже начали занимать места гиганты IT-отрасли. В том числе речь идёт о лидерах вроде Amazon и G42, сообщает «Интерфакс». По словам Токаева, «Долина ЦОД» должна стать краеугольным камнем цифровой экономики Казахстана и привлечь в страну иностранный капитал и техногигантов.

Проект реализуется в Экибастузе. Речь идёт, как сообщается, о крупнейшем в Центральной Азии кампусе, для которого выделены 1,4 тыс. га, с потенциалом мощности до 1 ГВт и потенциалом заключения соглашений до $10 млрд. Проект реализуется совместно с американской Firebird, в свою очередь, очень тесно взаимодействующей с NVIDIA. Согласно плану, проект обеспечит не менее $3 млрд экспортной выручки ежегодно.

Источник изображения: Tim Broadbent/unspalsh.com

В январе этого года сообщалось, что Правительство Казахстана при содействии акимата Павлодарской области построит в Экибастузе «Долину ЦОД», энергоснабжение которых будет осуществляться за счёт местного угля. Сообщалось, что для участников проектов предполагаются налоговые льготы по принципам, характерным для специальных экономических зон (СЭЗ). В 2025 году Akashi Data Center и China Mobile заявили о постройке в Астане нового ЦОД, который тоже назван самым большим в Центральной Азии. В 2025 году в Алматы и Астане введены в эксплуатацию два новых ЦОД мощностью 7,4 МВт, в 2026 году планируется запуск ещё трех ЦОД мощностью 12,9 МВт.

Японская SoftBank Group и его дочерняя телеком-структура SoftBank рассчитывают начать в США неооблачный бизнес по сдаче в аренду ИИ-чипов гиперскейлерам и другим клиентам. С этой целью предполагается создать новое юридическое лицо SB Neo Inc., которое заработает в марте 2027 финансового года, сообщает Silicon Angle. SoftBank получит 51 % нового предприятия, а SoftBank Group — 49 %. SB Neo бдует функционировать как консолидированная дочерняя компания SoftBank.

Неооблачные компании действуют всё активнее и по сути представляют собой платформы, специализирующиеся на предоставлении облачных ИИ-услуг. Тем не менее, их финансовая стабильность не может не вызывать вопросов. В прошлом году McKinsey предупредила, что бизнес-модель большинства таких бизнесов крайне неустойчива и большинство из них предлагают лишь стандартные технические решения. Возможно, у SoftBank есть некий собственный секрет успеха, поскольку ей придётся жёстко конкурировать с другими неооблаками, а также с AWS, Microsoft Azure, Google Cloud и, вероятно, даже Meta✴.

По данным SoftBank, с апреля проводится бета-тестирование обачного ИИ-сервиса в Японии, работающего на программном стеке Infrinia AI Cloud OS, специально предназначенном для ИИ ЦОД. По данным компании, она намерена применить этот опыт для более масштабного развёртывания облаков в США. Infrinia AI Cloud OS разработана командой Infrinia из SoftBank. Поддерживается Kubernetes-как-услуга в многопользовательских средах, а также инференс-как-услуга для крупных ИИ-моделей.

Источник изображения: Declan Sun/unsplash.com

SB Neo к 2030 году, как ожидается, обеспечит около 10 ГВт вычислительных ИИ-мощностей для масштабирования задач по обучению ИИ и инференсу. Осведомлённые источники заявляют, что за счёт этого SoftBank Group рассчитывает втрое или вчетверо увеличить операционный доход, до $18,5–$25 млрд. Важно, что компания выходит на рынок в тот момент, когда в сегменте происходит переход с массового обучения ИИ-моделей на обеспечения инференса и компания может сыграть немалую роль в переформатировании рынка.

SB Neo, возможно, уже имеет готового клиента в лице OpenAI. SoftBank инвестировала невероятные $65 млрд в создателя ChatGPT и это, вполне вероятно, обеспечивает ей достаточно влияния в данной компании, чтобы повлиять на главу OpenAI Сэма Альтмана (Sam Altman) для принятия предложенной японским конгломератом концепции неооблака. Обе компании участвуют в проекте Stargate, а также связаны обязательствами в отношении SB Energy. Последняя, в частности, отвечает за строительство в Огайо 10-ГВт кампуса ЦОД с газовой электростанцией. Кроме того, SoftBank получила контроль над Vantage Data Centers, которая строит ЦОД Stargate.

Также компания сообщила, что намерена реализовать планы по строительству нескольких ЦОД гигаваттного уровня в Японии в конце текущего года. Правда, пока не упоминается, как именно будет организовано финансирования всех этих проектов. По некоторым данным, она возобновила переговоры с потенциальными кредиторами, рассчитывая получить $10 млрд под залог доли в OpenAI. Изначально предложение было встречено без особенного энтузиазма, но компания предлагает гарантировать погашение кредита, даже если выступающие в качестве залога доли в OpenAI обесценятся.

Глава SoftBank Масаёси Сон (Masayoshi Son) заявил, что нередкие разговоры о пузыре в индустрии искусственного интеллекта — «оскорбление ИИ» и даже «богохульство против ИИ». Такие комментарии прозвучали после того, как сам Альтман в прошлом году увидел аналогии между ажиотажем вокруг ИИ и пузырём доткомов.

В Сингапуре в рамках расследования незаконной переправки ИИ-серверов с подсанкционнымми чипами NVIDIA через Юго-Восточную Азию в Китай четырём фирмам предъявлены обвинения в мошенничестве, выразившемся в предоставлении ложных сведений о конечном пункте поставки оборудования, сообщил ресурс Singapore Business Review.

Хотя это расследование связано с делом о контрабанде ИИ-серверов Supermicro в Китай с использованием компании из Юго-Восточной Азии, в данном случае речь идёт о незаконной поставке в Китай серверов трёх компаний — Dell, Supermicro и ASUS.

Согласно заявлению полиции Сингапура, обвинения предъявлены компаниям Aperia International, A-Speed Infotech, Aperia Cloud Services (II) и Luxuriate Your Life. Полиция утверждает, что Аарон Вун Го Цзе (Aaron Woon Guo Jie), 41 год, Алан Вэй Чжаолун (Alan Wei Zhaolun), 50 лет и Дженни Лим (Jenny Lim), 51 год, вступили в сговор в период с ноября 2023 года по февраль 2025 года с целью представления ложной информации о том, что одна из компаний (Aperia Group) станет конечным пользователем серверов.

1 июля Дженни Лим и Аарону Вуну Го Цзе были предъявлены дополнительные обвинения в мошенничестве и отмывании денег, а Ли Минг (Li Ming), 52 года, был обвинён в мошенничестве и мошеннической торговле. Алан Вэй Чжаолун предстанет перед судом 6 июля по дополнительным обвинениям в мошенничестве и отмывании денег.

Источник изображения: Joshua Wordel / Unsplash

Граждан Сингапура Вуна и Вэя, а также гражданина Китая Ли обвинили в предоставлении мошеннических сведений для приобретения передовых ИИ-чипов в феврале прошлого года, а Лим была обвинена в сговоре с Вуном и Вэем в апреле этого года. Сообщается, что Вэй, Лим и Вун были ключевыми должностными лицами трёх компаний группы Aperia, а Ли был контролером Luxuriate Your Life. Предполагается, что эти лица размещали заказы на серверы у глобальных поставщиков под предлогом того, что они будут использоваться компаниями, в которых они работают. В случае признания виновными они могут быть приговорены к тюремному заключению сроком до 20 лет.

Полиция изъяла около S$1 млн ($770 тыс.) со счетов лиц, находящихся под следствием, и издала приказ, запрещающий передачу или продажу недвижимости в Сингапуре стоимостью около S$55 млн ($42,5 млн) — элитного дома в престижном районе. Полиция сообщила, что что Алан Вэй будет обвинён в отмывании денег за предполагаемое использование около S$38 млн ($29,4 млн), полученных преступным путем, для финансирования покупки этого дома. Он является генеральным директором Aperia Group, компании, занимающейся продажей серверов и другого технологического оборудования предприятиям.

NVIDIA объявила о новой модели взаимодействия с облачными ИИ-провайдерами, в рамках которой партнёры станут совместно развёртывать крупные многопользовательские ИИ-фабрики с кредитной поддержкой, распределяя между собой доходы от их эксплуатации.

Исторически развивающиеся ИИ-компании имеют ограниченный доступ к капиталоёмким ресурсам. Даже долгосрочные контракты не всегда позволяют получать средства для покупки аппаратных решений. Таким компаниям NVIDIA предлагает новую бизнес-модель, открывающую доступ к ИИ-вычислениям быстрорастущим стартапам, разработчикам моделей, корпоративным клиентам, научным организациям и региональным ИИ-игрокам. Новая модель взаимодействия даёт возможность ИИ-облакам закупать у NVIDIA «железо» в интересах различных клиентов, при этом предусмотрена кредитная поддержка и распределение доходов.

В результате партнёрства ИИ-облака будут продавать доступ к облачным сервисам на основе продуктов NVIDIA, а последняя будет получать как обычную выручку от оборудования, так и долю доходов от предоставления облачных сервисов. Такая структура бизнеса позволит ускорить внедрение платформ NVIDIA в быстрорастущем сегменте ИИ-вычислений и обеспечит IT-гиганту регулярную «ренту» за использование её оборудования.

Источник изображения: NVIDIA

Для разработчиков моделей, провайдеров инференс-сервисов, платформ ИИ-агентов и компаний, масштабирующих ИИ, это обеспечит ускоренный доступ к полному стеку вычислений. В числе первых компаний, принявших новую модель NVIDIA — Sharon AI и Firmus. Первая развернёт до 40 тыс. ускорителей GB300, вторая получит до 170 тыс. ускорителей NVIDIA. Обе компании строят решения на основе платформы NVIDIA DSX.

Ранее уже сообщалось, что эксперты рынка ИИ опасаются возникновения пузыря, на котором облачные провайдеры и поставщики ИИ-оборудования участвуют в «циклических» сделках, фактически поддерживая друг друга по довольно запутанным схемам. Так, NVIDIA закупает мощности у неооблаков CoreWeave и Lambda, в которые сама же инвестировала. Для них NVIDIA одновременно выступает поставщиком, инвестором и заказчиком.

Компания Oracle тратит сотни миллиардов долларов на ЦОД для компаний вроде OpenAI, но теперь ей пришлось признать, что эти инвестиции могут никогда не окупиться. В отчётности, опубликованной в прошлом месяце, она назвала возможные факторы риска, сообщает The Register.

Утверждается, что для развития Oracle Cloud Infrastructure (OCI) требуется увеличение вычислительных мощностей, а для этого приходится нести большие капитальные и операционные расходы на расширение имеющихся ЦОД и их создание в новых регионах. Инвестиции связаны с долгосрочными обязательствами в отношении инфраструктуры и мощностей ЦОД. В отличие от тройки крупнейших облачных гигантов, Oracle нередко арендует их у партнёров, например, Crusoe.

Хотя в документации Oracle прямо не упоминается OpenAI, именно с этой компанией и её главой Сэмом Альтманом (Sam Altman) связывается успех Oracle как поставщика ИИ-инфраструктуры. В начале 2025 года компания присоединилась к OpenAI, SoftBank и MGX для реализации инициативы Stargate, с общей стоимостью около $500 млрд. Oracle обязалась предоставить OpenAI в рамках долгосрочного соглашения вычислительные мощности на $300 млрд в течение пяти лет. В частности, Oracle управляет флагманским объектом OpenAI в Абилине (Abilene) в Техасе. Кроме того, имеются обязательства на $155 млрд в отношении других клиентов.

Источник изображения: Towfiqu barbhuiya / Unsplash

В результате Oracle оказалась в сложном положении. Если она недооценит спрос, то может потерять клиентов, которые обратятся к конкурентам. С другой стороны, переоценка спроса в случае, если кто-то из клиентов не сможет оплачивать аренду, приведёт к тому, что оплачивать мощности придётся самостоятельно.

Соглашение с OpenAI может приносить Oracle до $30 млрд/год, а первые средства должны поступить уже в следующем году. Тем не менее OpenAI всё ещё не приносит прибыли и её способность платить по счетам зависит от того, сможет ли она привлечь дополнительный капитал. Oracle подчёркивает, что её бизнес рискует, поскольку клиенты могут не выполнить обязательства. Впрочем, даже если они будут платить, нет гарантий, что договоры аренды продлят в будущем, а способность компании найти мощностям другое применение — под вопросом.

Ставка на ИИ — причина ещё одной из проблем. Компания уже сталкивается с дефицитом энергии по приемлемым ценам для своих ЦОД. Дефицит электричества отмечается во всём мире, да и цены на него могут оказаться нестабильными, в том числе из-за погоды и особенностей региональных энергетических рынков. Рост цен может негативно сказаться на бизнесе, особенно там, где сама компания уже зафиксировала или заранее согласовала цены для своих клиентов.

Источник изображения: Jp Valery / Unsplash

Сложности возникают и при строительстве самих ЦОД. Расширение сети объектов зависит от наличия площадок с разрешениями на строительство, надёжных источников энергии, серверов, сетевого оборудования, памяти и других критически важных компонентов. ЦОД в целевых регионах могут оказаться просто недоступными на приемлемых условиях, а введённые государствами ограничения на отдельных рынках могут помешать планам расширения. Даже при наличии подходящих площадок приходится рисковать, ожидая возможных задержек строительства и роста затрат.

На способность строить могут повлиять законы и нормативы, которые примут в будущем, или изменения государственной политики в области землепользования и зонирования, экологические разрешения, надёжность энергосистем, выбросы парниковых газов, доступность воды, строительные нормы, законы об охране труда и т. п., а также, например, законы о локализации данных.

Впрочем, Oracle не намерена отказываться от участия в проектах ЦОД, поскольку уже слишком глубоко вовлечена в соответствующий бизнес. Компания заявляет, что уже сделаны значительные инвестиции в сферу ИИ, включая инфраструктуру и увеличение штатов. Компания рассчитывает продолжить инвестиции в создание и поддержку ИИ-продуктов. Если остановиться, можно отстать в технологическом развитии и перестать соответствовать меняющимся отраслевым стандартам, что скажется на конкурентоспособности.

Источник изображения: Kelly Sikkema / Unsplash

Другими словами, проблемы грозят Oracle, откажется она от инвестиций или нет, поэтому компания продолжает тратить деньги. По итогам IV квартала компания объявила, что её капитальные расходы в 2027 финансовом году составят приблизительно $70 млрд против $55 млрд годом ранее. Для обеспечения финансирования, Oracle необходимо привлечь только в 2027 году около $40 млрд долгового и акционерного финансирования, к $18 млрд долга, который она привлекла в сентябре прошлого года.

Участники рынка при этом не вполне уверены в этой стратегии. За последний месяц акции Oracle упали в цене более чем на 40 %. В марте CNBC сообщало, что компания строит «вчерашние» ЦОД за счёт будущих долгов. Более того, на днях появилась информация, что она сократила за прошедший финансовый год 21 тыс. сотрудников. Ранее сообщалось, что Oracle рассматривает возможность сокращения штата на 20–30 тыс. человек в целях экономии, что позволило бы получить около $8–$10 млрд свободного денежного потока, поскольку традиционные финансовые институты всё меньше доверяют стратегии Oracle, в первую очередь из-за сделок с OpenAI.

Интерес к GPU-серверам вырос вместе с нейросетями и локальным запуском моделей. Но видеокарта нужна не каждому проекту. В одних задачах GPU сокращает обработку с часов до минут, в других остаётся дорогим ресурсом, который почти не используется.

Специалисты AdminVPS отмечают: перед выбором сервера бизнесу важно оценивать не только запас мощности, но и характер нагрузки. Главное отличие GPU от CPU — не «больше мощности», а другой тип вычислений. Центральный процессор лучше подходит для последовательной логики: работы сайта, базы данных, API, CRM, интернет-магазина или бота. В таких проектах важны стабильные vCPU, RAM, быстрый NVMe-диск и корректно настроенное окружение. Если нагрузка связана с веб-сервисом, Docker-контейнерами, аналитикой или внутренними инструментами, обычно достаточно обычного виртуального сервера.

Перекрёсток выбора: VPS или GPU (Источник изображений: AdminVPS)

GPU нужен там, где задача хорошо распараллеливается: обучение ML-моделей, инференс локальных LLM, обработка изображений и видео, 3D-рендеринг, компьютерное зрение, распознавание объектов, большие массивы однотипных вычислений. В таких сценариях видеокарта берёт на себя тысячи параллельных операций, с которыми CPU справляется заметно медленнее.

Сравнение процессоров: CPU против GPU

Есть простой критерий: если проект использует готовые AI-сервисы через API, GPU на собственном сервере чаще всего не нужен. Нагрузка уходит на внешнюю платформу, а серверу остаются бизнес-логика, хранение данных, авторизация и интерфейс. Здесь важнее надёжный VPS, резервное копирование и возможность масштабировать CPU/RAM. Для таких задач рациональнее выбрать конфигурацию без видеокарты — например, сервер VPS с балансом производительности и стоимости.

Сравнение внешнего API и локальных серверов

Другая ситуация — когда модель нужно запускать локально: важна скорость ответа, работа с внутренними данными, контроль окружения или запуск вычислений без привязки к стороннему сервису. Тогда сервер с графическим ускорителем становится рабочим инструментом. В AdminVPS GPU-серверы комплектуются NVMe-накопителями и защищены от DDoS. Для инференса моделей в реальном времени важна техподдержка 24/7, которая помогает с настройкой драйверов и CUDA-окружения.

Факторы окупаемости GPU

Перед переходом стоит ответить на несколько вопросов: есть ли у приложения параллельные вычисления; поддерживает ли стек CUDA или GPU-фреймворки; как долго идут расчёты на CPU; насколько часто они запускаются; что станет узким местом после ускорения — видеокарта, диск, память или сеть.

Правильная стратегия — не сразу брать самый мощный сервер, а сопоставить инфраструктуру с задачей. Для сайтов, CRM, API, ботов и большинства корпоративных сервисов обычный VPS остаётся более экономичным решением. GPU-сервер нужен тогда, когда вычисления упираются в параллельную обработку данных, а ускоритель влияет на скорость продукта или себестоимость операций. Оценить конфигурации под ресурсоёмкие задачи можно в разделе VPS сервер с GPU на сайте AdminVPS.

Через 18 мес. после громкого анонса в Белом доме проект Stargate по строительству многочисленных ИИ ЦОД столкнулся с серьёзными рисками. Теперь организаторам предстоит доказать, что он способен превратиться из грандиозной задумки ценой в $500 млрд в реальную ИИ-инфраструктуру небывалых масштабов, сообщает Datacenter Knowledge.

В январе 2025 года компании OpenAI, SoftBank, Oracle и MGX анонсировали создание основы для нового поколения ИИ. Предполагались ввод до 10 ГВт новых вычислительных мощностей и инвестиции в размерене сотен миллиардов долларов в строительство ИИ ЦОД, энергосистем и вспомогательной инфраструктуры в США. Однако теперь встал вопрос — сможет ли Stargate масштабироваться быстрее, чем увеличиваются связанные с ИИ риски в сфере энергетики, финансирования, управления и т. п. Кроме того, необходимо справиться с нарастающим общественным противодействием.

С момент запуска проект начали масштабировать за пределы Техаса, ставшего колыбелью амбициозной инициативы. Новые кампусы анонсированы в Висконсине, Огайо, Нью-Мексико и других штатах. Реализуются и международные проекты в рамках Stargate — в том числе в ОАЭ и Южной Корее. А вот в Великобритании и Норвегии дело не задалось. Успех Stargate, возможно, будет определять, станут ли проекты гиперскейл-уровня основной моделью развития ИИ или от триллионных инвестиций придётся отказаться.

Источник изображения: OpenAI

По данным DCByte, объекты Stargate всё больше становятся прототипом ИИ-кампусов с собственной энергетической стратегией, а не просто масштабированием традиционных ЦОД гиперскейл-уровня. Предполагается, что наличие собственных генерирующих энергетических мощностей «за счётчиком» и поэтапное развёртывание ускорителей отражает переход к вертикально интегрированным «ИИ-технопаркам», которые отличаются от отдельных объектов ЦОД. Утверждается, что подобная модель постепенно принимается всем рынком, особенно для кластеров для обучения ИИ, требующих стоек с высокой энергетической плотностью и возможности быстрого масштабирования.

При этом в проекте принимают участие необычайно много крупных компаний, включая SoftBank Group, Oracle, OpenAI и MGX, которым помогают NVIDIA, Microsoft и Arm. Это позволяет распределить инвестиционные риски, гарантировать поставки оборудования и ускорить подключение объектов к инфраструктуре. Ожидаемо, планы такого масштаба столкнулись с трудностями и проблемами с энергоснабжением, финансированием, разногласиями между партнёрами, задержками, вызванными спорами относительно управления проектом и структуры собственности. Также, по мнению экспертов, в отличие от облачной инфраструктуры на основе стабильных корпоративных нагрузок, ИИ-фабрики требуют уверенности в будущем гарантированном спросе, а тот пока ещё не закончил формироваться.

На темпы расширения проекта способно повлиять любое изменение прогнозов, касающихся масштабов обучения моделей и инференса. Так, уже пришлось скорректировать планы расширения площадки в техасском Абилине. Флагманский кампус представляет собой огромную площадку — 445 га. Строительство ведётся высокими темпами, с начала работ до ввода первых зданий в эксплуатацию прошло намного меньше времени в сравнении с сопоставимыми объектами гиперскейлеров. Тем не менее, уже на первых этапах отмечены перебои в работе, связанные с неблагоприятной погодой, повлиявшей на электросети — выявлена уязвимость ускоренного подключения многомегаваттных мощностей.

Источник изображения: Oracle

При этом Техас становится не просто одним из хабов для развития ИИ-инфраструктуры, но и регионом, где проектам подобного типа уделяют всё больше политического внимания в вопросах потребления воды, нагрузки на энергосистему, что приводит к росту давления со стороны регуляторов. Например, предлагается пересмотреть налоговые льготы и правила выдачи всевозможных разрешений. Изменение правовых норм будет определять, насколько быстро и на каких условиях Stargate сможет развиваться в Техасе.

Как считают в Synergy Research Group, принципиальных проблем со Stargate нет, поскольку планирование и строительство кампусов гигаваттного масштаба — уже обычная практика для облачных гиперскейлеров, Meta✴ и некоторых неооблачных компаний. Главное, ставить реалистичные цели и обеспечивать высокое качество их реализации. По мнению экспертов, при условии правильного выбора площадки и обеспечения надёжного энергоснабжения основными вызовами будут вопросы финансирования и финансовая устойчивость проектов. Нужны инвесторы, готовые ждать, поскольку быстрой окупаемости не предвидится.

Хотя строительство флагманского кампуса Stargate продолжается, расширение ЦОД по инициативе OpenAI и Oracle было несколько сокращено из-за сложностей финансирования и пересмотра прогнозов спроса. Также эксперты отмечают, что участие Microsoft через партнёрство с Crusoe в использовании дополнительных объектов на данной площадке свидетельствует о пересмотре проекта. Потенциально это снизит риск чрезмерной зависимости от одного клиента, но усложняет структуру управления проектом и планирование мощностей на долгосрочную перспективу.