IBM анонсировала первый двухархитектурный процессор для мейнфреймов, который позволит запускать операционные системы и приложения на вычислительных платформах IBM (s390x) и Arm (AArch64) в будущих системах IBM z и LinuxONE. Компания отметила, что это первый этап в разработке процессора, достигнутый в рамках сотрудничества с Arm, стартовавшего в апреле 2026 года.

Источник изображения: IBM

2-нм процессор будет содержать 11 доступных двухпоточных (SMT 2) ядер, работающих на частоте более 5,7 ГГц, ускорители ИИ-инференса, специально разработанные для обнаружения мошенничества в финансовых транзакциях в режиме реального времени, выделенный встроенный DPU для ускорения I/O и большую кеш-архитектуру для ресурсоёмких корпоративных рабочих нагрузок с большими частными кешами L2 объёмом по 36 Мбайт, из которых формируются виртуальные L3/L4-кеши. Как отметил ресурс ServeTheHome, виртуальный L3 даёт 432 Мбайт, в то время как L4, объединяя все кеши всех ядер, обеспечит до 3,5 Гбайт памяти с очень низкой задержкой, что полезно для корпоративных рабочих нагрузок, таких как обработка транзакций и обслуживание баз данных.

Источник изображений: IBM/ServeTheHome

Компания отметила, что архитектура чипа не предусматривает отдельных ядер Arm и IBM: каждое процессорное ядро может одновременно выполнять инструкции Arm и IBM Z, или Arm и LinuxONE, отдавая приоритет установленным характеристикам платформы: производительности, безопасности, шифрования и доступности. Платформы IBM Z и LinuxONE способны масштабироваться до сотен ядер и десятков терабайт памяти.

Подчёркивается, что ключевым моментом является то, что IBM реализовала AArch64 на аппаратном уровне, а не путём трансляции. В этом проекте используется реализация Arm с порядком байтов little-endian поверх архитектуры z/Architecture с порядком байтов big-endian. Заявлена поддержка Armv9.3, SVE и SVE2 — всего 2792 инструкции, что более чем в два раза больше, чем z-инструкций. IBM также заявляет о соответствии стандарту Arm SystemReady, что важно для совместимости с имеющимся ПО. Приложения Arm видят собственный полноценный процессор Arm, работая без изменений «из коробки».

IBM говорит, что новый чип эффективно объединит две крупнейшие в мире вычислительные экосистемы, которые до сих пор были изолированы друг от друга. Мейнфреймы IBM z и системы LinuxONE составляют основу мировой экономики, обрабатывая, по оценкам аналитиков, около 70 % всех финансовых транзакций в мире, а также огромные объёмы данных в сфере здравоохранения. В свою очередь, программную экосистему Arm поддерживает более 22 млн разработчиков по всему миру. Она охватывает широкий и постоянно растущий спектр облачных и периферийных приложений, включая облачное ПО и ПО для ИИ.

Предсказатель ветвлений демонстрирует, как существующая конструкция ядра IBM z может использоваться и для AArch64. Используется XML-описание архитектуры Arm для автоматического декодирования инструкций, диспетчеризации и отправки на исполнение. Переиспользуется возможность переименования регистров и основные пути исполнения инструкций, а также некоторые CISC-решения вроде копирования и очистки памяти. Но разработчиком всё равно пришлось добавить новые элементы управления для SVE, а также пути исполнения для FP16/Bfloat16 и криптографических функций.

Встроенные ускорителям для криптографии, сжатия и инференса отображаются для Arm ПО представляются в качестве платформенных устройств в Linux на Arm. При этом процессор способен одновременно выполнять инструкции обеих ISA с сохранением сквозной проверки массивов и потоков данных/управления, прозрачного восстановления после нерегулярных сбоев, резервирования/замещения ядер при постоянных сбоях, параллельного восстановления и технологии аппаратной защиты оперативной памяти RAIM. Эта конструкции обеспечивает надёжность с целевым показателем доступности 99,999999 %.

На программном уровне для запуска Linux-приложений для обеих архитектур используются KVM и OpenShift, которые, как нативные приложения z/OS, используют логически разделы, работающие на одном физическом процессоре. А каждый поток может работать как с инструкциями s390x, так и с Arm, при этом переключение занимает наносекунды. Такое сосуществование является залогом получения наилучших результатов от обеих программных экосистем, позволяя клиентам сохранять код для мейнфреймов, одновременно используя широкую базу ПО Arm, пишет SiliconANGLE.

Дополнит новый CPU ускоритель ИИ-инференса второго поколения, который ориентирован на более крупные корпоративные рабочие нагрузки. Он содержит 16 активных ИИ-ядер (и одно резервное) с поддержкой FP4 и MXFP4, которые, по словам IBM, могут обеспечить четырёхкратное увеличение TOPS. Он получит 96 Гбайт HBM3e с ПСП до 4 Тбайт/с и PCIe 6.0 в качестве интерфейса одноранговой сети с низкой задержкой. IBM позиционирует чип как компонент для критически важных ИИ-систем, обеспечивающий надёжные вычисления, защищающие данные и модели в состоянии покоя, при передаче и использовании, в том числе с использованием криптографии с квантовой защитой.

Как пишет SiliconANGLE, финансовые компании, работающие в условиях жёсткого регулирования, не могут отказаться от использования мейнфреймов и LinuxONE, известных своей исключительной безопасностью и надёжностью. Но для доступа к программной экосистеме Arm им приходилось отказываться от систем IBM. Новый чип меняет положение дел.

«Этот процессор представляет собой значительный архитектурный прогресс для IBM z и LinuxONE, — сказал Кристиан Якоби (Christian Jacobi), главный технический директор и научный сотрудник IBM Systems Development. — Внедряя Arm непосредственно в наши платформы, мы объединяем доступ к одной из самых быстрых программных экосистем в отрасли с качествами, которые сделали системы IBM основой для ведения бизнеса».

Двухпроцессорная архитектура IBM и Arm потенциально может способствовать новой волне внедрения ИИ компаниями в отраслях с жёстким регулированием. Вскоре разработчики смогут писать код для Arm и развёртывать его непосредственно на мейнфреймах, так что устаревшие аппаратные системы IBM останутся актуальными ещё долгие годы. Сообщается, что новый процессор будет доступен для клиентов в 2028 году.

За 2023 год американские дата-центры использовали более 64,35 м3 воды. По статистике Исследовательской службы Конгресса США (CRS) это втрое больше, чем они потребляли в 2014 году, сообщает The Register. CRS подчеркнула, что федеральные власти не оценивают использование воды индустрией ЦОД на постоянной основе. Проблема ещё и в том, что данные о потреблении воды нередко собираются лишь органами власти на уровне штатов, а предоставляться могут и вовсе через суд.

В отчёте, недавно опубликованном Библиотекой Конгресса США, CRS рассказала о затратах воды ЦОД, способах сократить её потребление воды и о том, какую роль в контроле данного вопроса играют федеральные власти, отвечающие за регулирование использование воды операторами ЦОД. Бум ИИ, согласно докладу, привёл к значительному росту объёмов строительства ЦОД с тех пор, как OpenAI представила ChatGPT в конце 2022 года, что вызвало стремительный рост спроса на генеративный ИИ и ИИ-модели. Многие новые дата-центры оптимизированы для ИИ-оборудования, потребляющего больше энергии и требующего более интенсивного охлаждения.

Именно в 2023 году начался бум строительства ИИ-инфраструктуры, поэтому темпы потребления воды утроились в сравнении с 2014 годом. Впрочем, непосредственное потребление воды ЦОД, не связанное, например, с генерацией энергии, составляет всего около 2 % от общего водопотребления в США. На косвенное потребление при этом приходится более 80 % всей используемой ЦОД воды.

Источник изображения: Chamika Jayasri/unsplash.com

CRS не рассказывает подробности о конкретных системах охлаждения, поскольку разные ЦОД могут использовать разные технологии с учётом размера и местоположения объектов, а также требований оборудования к терморегулированию. Хотя СЖО могут оказаться эффективнее воздушных технически, экономически они могут быть менее эффективными. Нередко приходится идти на компромиссы, ищя баланс между потреблением воды и энергии. Испарительные системы охлаждения в целом более энергоэффективнее, чем воздушные, но они потребляют намного больше воды.

Источники воды тоже могут быть разными. Обычно речь идёт об использовании муниципальных систем водоснабжения (97 %), но применяются и очищенные сточные воды, и грунтовые, и получаемые из артезианских скважин. Подчёркивается, что стоимость воды для операторов ЦОД нередко определяется соглашением с местным муниципалитетом и может храниться в секрете. Доступность отраслевых или конкретных данных по отдельным ЦОД нередко ограничена.

Информацию, если этого требует закон, могут собирать коммунальные службы, но пока федеральное правительство вообще не проводило оценки потребления воды ЦОД. В норме обеспечение водой предприятий и населения находится в компетенции отдельных штатов.

Источник изображения: Genessa Panainte/unsplash.com

Не так давно одним из учёных был подан иск против Amazon, в котором утверждалось, что компания публиковала ложные данные об использовании водных ресурсов Северной Вирджинии, с доказательствами, включающими счета и данные о потреблении воды, полученные в соответствии с Законом о свободе информации (FOIA), запросы о которых были направлены в коммунальные службы ключевого для ЦОД США региона.

В целом гиперскейлеры крайне неохотно делятся соответствующими сведениями. Тем не менее Amazon наконец сообщила, что её дата-центры «выпили» почти 9,5 млн м³ в 2025 году, а Microsoft в июне объявила о достижении положительного водного баланса, но не раскрыла объёмы потребления воды. Google тоже пообещала стать водноположительной.

Федеральное финансирование помогло исследователям создать базу данных об использовании водных ресурсов (United States Water Withdrawals Database), в которой имеется статистика по 42 штатам. В неё входит информация о коммунальном, промышленном и коммерческом потреблении, а потребители обязаны предоставлять сведения в соответствии с законами штатов. CRS также изучила связанные с водопользованием ЦОД законопроекты: одни предусматривают улучшение доступности информации о водопотреблении, другие предлагают стимулировать повторное использование воды, но большинство так и осталось на стадии проекта.

В Евросоюзе недавний закон требует от операторов ЦОД указывать ежегодный объём потребления пресной воды, помимо других показателей объектов. В ответ отраслевое объединение CISPE в 2025 году предупредило, что чрезмерно жёсткие требования к контролю расходов воды могут подтолкнуть операторов перенести вычислительную инфраструктуру за пределы Евросоюза. Недавно появились данные о том, что Еврокомиссия смягчает предложенную систему экологической оценки энергоэффективности и водопользования воды ЦОД в ответ на давление отраслевых лоббистов.

В апреле появилась новость, что инвесторы требуют от Amazon, Microsoft и Google прозрачности отчётов о расходах воды и электроэнергии в ЦОД США. И немудрено — согласно мартовским данным, в жаркие дни ИИ ЦОД способны потреблять воды как весь Нью-Йорк за день. Впрочем, заботой об экологии такие требования объясняются далеко не всегда

Корпорация Intel на конференции Hot Chips 2026 поделилась подробностями о серверных процессорах следующего поколения Xeon 7 Diamond Rapids, которые проектируются с прицелом на высокопроизводительные ИИ-системы. Эти чипы, как ожидается, появятся на рынке в следующем году.

Процессоры Diamond Rapids построены по принципу дезагрегированной компоновки, схожей с подходом, реализованным в изделиях AMD EPYC: вычислительные ядра группируются в небольшие узлы и соединяются с централизованным блоком ввода-вывода и системной логикой. Отдельные функциональные блоки производятся по разным технологическим процессам и объединяются в систему. Подобный подход повышает гибкость конфигурации, снижает процент брака и упрощает масштабирование платформы под разные нагрузки.

Источник изображений: Intel

Конструкция Diamond Rapids предполагает использование многочиповой упаковки MCP (Multi-Chip Package). В основу положены два блока Fabric Hub Tiles (FHT) и четыре базовых тайла для вычислительных ядер (Base Tile). В состав каждого узла FHT входят восемь каналов памяти DDR5, что в сумме даёт 16 каналов на процессор. Поддерживаются модули RDIMM-8000 и MRDIMM-12800. Кроме того, каждый узел FHT обеспечивает 64 линии PCIe 6.0, которые могут конфигурироваться как CXL 3.0 или UPI 3 (в общей сложности 128 линий). Дополнительно предусмотрены по 8 линий PCIe 4.0. В состав FHT входит набор аппаратных ускорителей (TDX, SGX, QAT, DSA).

В свою очередь, блоки Base Tile объединяют по четыре чиплета с 16 Р-ядрами каждый. Таким образом, каждый из блоков включает 64 ядра — это даёт 256 ядер на процессор. Чиплеты располагают только выделенным L2-кешем, но не имеют общего кеша L3. Вместе с тем блоки Base Tile содержат 320 Мбайт L3-кеша, или 1,28 Гбайт на процессор. В рамках базового тайла чиплеты ядер соединяются через интерфейс Foveros 3D Direct.

В составе Diamond Rapids применяются ядра Panther Cove с поддержкой AMX, AVX 10.2, а также форматов FP8, FP16 и BF16. Для компонентов предусмотрены разные технологии производства: так, чиплеты вычислительных ядер изготавливаются по техпроцессу Intel 18A-P, сами Base Tile — по Intel 3-T, а FHT — по техпроцессу Intel 3. Такая архитектура обеспечивает оптимальные показатели производительности, энергоэффективности и надёжности для каждого из функциональных модулей. Управление питанием реализовано на уровне вычислительных блоков и позволяет гибко балансировать между пиковым быстродействием и потреблением энергии.

Выход процессоров Diamond Rapids ожидается во II половине 2027 года. Благодаря сочетанию передовых технологий и модульной архитектуры чипы, как ожидается, выведут на новый уровень вычислительные возможности в области ИИ и других ресурсоёмких приложений.

На Тайване предъявили обвинение одному из топ-менеджеров NVIDIA, входившего в группу, предположительно занимавшуюся контрабандой передовых ИИ-чипов в Китай. Власти острова впервые организовали масштабное преследование участников чёрного рынка подобных технологий, сообщает Bloomberg.

Сообщается, что сотрудник NVIDIA, известный как Чан (Chang), предположительно, при участии ещё восьми людей, организовал поставки в Китай 74 серверов на основе чипов NVIDIA B200 через Японию и Индонезию, в обход американских торговых ограничений. Задержание состоялось ещё в июле, и с тех пор связь с ним отсутствовала. В обвинительном заключении указывается, что группа дополнительно пыталась организовать контрабанду ещё 56 серверов, но их успели изъять тайваньские власти. Помимо сотрудника NVIDIA, обвинения предъявили двум руководителям из Supermicro, занимавшейся выпуском оборудования.

Прокуратура утверждает, что группа сообща действовала на разных уровнях для получения «огромной» прибыли, незаконно экспортируя передовые серверы и увеличивая издержки на соблюдение требований о соблюдении законодательства, и нанесла серьёзный ущерб имиджу Тайваня на международной арене. Ранее сообщалось, что в Китай попало подсанкционное оборудование NVIDIA на миллиарды долларов. Хотя масштаб дела на Тайване относительно невелик, оно станет первым случаем, когда обвинение в участии в контрабанде предъявили сотруднику NVIDIA.

Источник изображения: Joshua Wordel / Unsplash

Источники сообщают, что сторона обвинения требует приговорить сотрудника как «ключевую фигуру» схемы к пяти годам лишения свободы за подделку документации и злоупотребление доверием. Сама NVIDIA фигурантом дела не выступает, а её глава Дженсен Хуанг (Jensen Huang) ранее заявлял, что не видел доказательств контрабанды её ИИ-чипов. Он подчёркивал, что контрабанда для его компании «неприемлима», а продукты продаются проверенным партнёрам, обеспечивающим соблюдение американских правил экспортного контроля.

Производители вроде Supermicro занимаются установкой ИИ-ускорителей NVIDIA в тысячи серверов для разнообразных ИИ ЦОД. Компания обязана соблюдать санкционные ограничения. По данным источников, обвинения выдвинуты против сотрудников реселлера Albatron Technology, связанного с Supermicro, сотрудников вероятного конечного пользователя серверов Flying Tiger, а также ещё двух компаний, помогавших находить клиентов в КНР и организовывать фактические поставки.

Источник изображения: Wesley Tingey / Unsplash

Обвинение предполагает, что реализация схемы началась в феврале 2025 года, когда топ-менеджеры Flying Tiger, включая её владельца, создали в Японии ещё одно юридическое лицо для транзита оборудования. После этого они включили «неустановленным способом» Flying Tiger в число компаний-партнёров, которым NVIDIA позволяет покупать свои чипы.

Компания взаимодействовала с директором по продажам Supermicro, генеральным менеджером Albatron и менеджером проектов тайваньского оператора ЦОД Chief Telecom. Необходимо было создать ложное впечатление, что Flying Tiger арендовала в ЦОД Chief Telecom место для размещения покупаемого оборудования, после чего «заговорщики» обращались к Чану из NVIDIA за серверами.

Источник изображения: Luke Thornton / Unsplash

При этом тайваньское подразделение Supermicro не продаёт серверов компаниям, не прошедшим проверки самого производителя оборудования и NVIDIA, включая персональный аудит при покупке восьми и более серверов. Поэтому в сентябре Чан и один из фигурантов дела из Supermicro при участии ничего не подозревавших коллег посетили Chief Telecom, скрыв тот факт, что Flying Tiger на деле не арендовала у оператора достаточно мощностей. После этого Чан оповестил руководство NVIDIA, что проверка на месте проведена, и предложил одобрить заказ для Flying Tiger, после чего Supermicro согласилась продать компании 130 серверов, доставить которые предполагалось в три этапа.

В начале 2026 года группа «предпринимателей» организовала продажу 40 серверов неназванному китайскому покупателю, часть оборудования переправили в КНР сразу, а часть — транзитом через Индонезию. Все поставки оформлялись от имени Flying Tiger. Ещё 34 сервера экспортировала компания Long Wins, которую помог подключить к схеме второй обвиняемый из Supermicro. Оборудование переправлялось через Индонезию и Японию ещё одной китайской компании.

Тайваньским властям удалось раскрыть схему до того, как удалось вывезти в Японию по поддельным документам оставшиеся 56 серверов попыталась Flying Tiger. По словам Дженесена Хуанга, NVIDIA строго разъясняет действующие правила, а Supermicro должна сама усилить контроль за экспортом. Представители последней заявили, что политика компании соответствует требованиям вендоров вроде NVIDIA и призвали отрасль разработать общие механизмы для предотвращения подобных инцидентов.

Компания SpacxeXAI (SpaceX/xAI) разработала оптимизированные специально для космоса ИИ-системы NVIDIA Vera Rubin NVL72. Вывод на орбиту планируется в IV квартале 2027 года, сообщает NVIDIA в социальной сети X. NVIDIA объявила, что партнёры намерены масштабировать проект в 2028 году. Ранее глава SpaceX Илон Маск (Elon Musk) уже объявил, что считает архитектуру NVIDIA Vera Rubin «лучшей» и подчеркнул, что NVIDIA будет эксклюзивным партнёром его бизнеса.

Отдельным постом NVIDIA сообщила, что SpaceX внедряет CPU Vera (важная часть ИИ-решений Vera Rubin) для ускорения оркестрации, выполнения кода и обработки данных для обеспечения работы ИИ-агентов нового поколения. Утверждается, что это позволит поддерживать работу GPU и обеспечит быструю работу ИИ-агентам. NVIDIA подчеркнула, что одна и та же архитектура будет использована повсеместно, от гигаваттных ИИ-фабрик на Земле до космической орбиты.

В феврале SpaceX подала заявку на размещение миллиона дата-центров компании на околоземной орбите, поэтому оптимизированное для космоса оборудование её, безусловно, пригодится в больших объёмах. В июне она раскрыла подробности строительства будущих ЦОД на околоземной орбите.

Источник изображения: NVIDIA

Так, сообщалось, что первоначально ИИ-спутники обеспечат по 120–150 кВт вычислительных мощностей — это приблизительно эквивалентно одной современной стойке на основе систем класса NVIDIA GB300. Размах «крыльев» спутника составит 70 м, высота в развёрнутом состоянии — 20 м. Солнечные элементы, изначально разработанные для спутников Starlink V3, обеспечат мощность до 250 Вт/м², а двусторонние радиаторы — отвод до 1400 Вт/м².

Платформы-ЦОД не предназначены для обеспечения связи — они будут состоять из солнечных батарей, радиаторов, вычислительного оборудования и оптических интерконнектов. По словам Маска (Elon Musk), радиатор площадью 110 м² будет использовать систему жидкостного охлаждения с «резервными насосными контурами», вероятно, для поддержания циркуляции жидкости.

Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) в своём блоге в социальной сети Х опубликовал ряд фотографий, демонстрирующих процесс доставки и распаковки высокопроизводительных систем NVIDIA Vera Rubin NVL72. Эта стоечная ИИ-платформа стала преемником решения GB200 NVL72. Стойка целиком весит около 1,8 т, при этом она достаточно хрупкая и поэтому требует особых условий транспортировки и установки в ЦОД, который тоже должен быть подготовлен к таким нагрузкам. А масса будущих стоек AMD Helios AI формата OCP ORW будет приближаться к 5 т.

VR200 NVL72 объединяет 72 ускорителя Rubin и 36 процессоров Vera, каждый из которых содержит 88 вычислительных Arm-ядер Olympus (в сумме 3168 ядер). Объём памяти HBM4 достигает 20,7 Тбайт, её совокупная пропускная способность — 1580 Тбайт/с. Кроме того, используются 54 Тбайт памяти LPDDR5X.

Источник изображения: Satya Nadella

Источник изображения: Satya Nadella

Стойка использует прямое жидкостное охлаждение, тогда как внутри самих лотков нет ни вентиляторов, ни шлангов. Примененные конструктивные решения существенно повышают скорость монтажа. При этом каждая стойка рассматривается как единая вычислительная единица. Заявленная производительность достигает 288 Пфлопс на операциях FP16/BF16 и 3,6 Эфлопс при инференсе в режиме NVFP4.

Источник изображения: Satya Nadella

Источник изображения: NVIDIA/CoreWeave

Нужно отметить, что развёртывание ИИ-систем на базе Vera Rubin NVL72 ведут и многие другие операторы ЦОД и неооблаков. В их число входят Nebius, CoreWeave, Google и пр.

Источник изображения: Dell

Источник изображения: NVIDIA/Google

Alibaba Cloud намерена всё больше полагаться на своё дочернее подразделение T-Head, занимающееся выпуском ИИ-ускорителей, сообщает Datacenter Dynamics. Выступая в ходе недавнего отчёта компании за II квартал 2026 года, её глава Эдди Ву (Eddie Wu) заявил, что бизнес сохраняет уверенность в перспективах своего ИИ- и облачного подразделений.

Ву выразил уверенность, что выручка и валовая маржа увеличатся, поскольку компания наращивает внедрение собственных проприетарных ИИ-чипов в своих ЦОД. Такие чипы будут составлять всё большую долю от общего числа используемых ускорителей, они станут заменой закупаемых у сторонних компаний продуктов.

В начале года T-Head представила ускорители Zhenwu 810E для обучения ИИ-моделей и инференса. В марте Alibaba сообщила об отгрузке 470 тыс. чипов, признав, что они ещё уступают решениям NVIDIA и AMD, а в мае появились данные, что Alibaba Cloud потребуется в 10 раз больше вычислительных мощностей, чем в 2022 году, поэтому запас собственных ускорителей компании необходим.

При этом заверения Ву были действительно необходимы в ходе отчёта, т.к. чистая прибыль компании за квартал упала на 75 %, поскольку Alibaba нарастила свои капитальные затраты на ИИ. Операционная прибыль (маржа) составила 6 %, значительно сократившись в сравнении с 14 % годом ранее. Капитальные затраты в течение квартала составили $10,07 млрд, увеличившись на 75 % г/г, в основном это связано с ростом трат на ИИ-инфраструктуру в ответ на увеличивающийся спрос со стороны клиентов.

В числе прочих причин — изменения циклов закупок, рост вычислительных мощностей на основе CPU на фоне ожидания роста спроса на ИИ-агентов и увеличение цен на широкий спектр полупроводниковых компонентов. Поскольку капитальные затраты в отчётном квартале значительно выросли, возникли вопросы относительно ранее озвученных расходов Alibaba в объёме $53 млрд за три года. По словам Ву, не стоит ожидать линейного роста расходов.

Источник изображения: Ban Daisy/unsplash.com

Генеральный директор компании также сообщил, что Alibaba теперь располагает крупнейшей среди облачных провайдеров Азии сетью дата-центров и регулярно вводит в эксплуатацию новые площадки. В последние месяцы открыты новые ЦОД в Южной Корее, Японии, Франции и Малайзии.

Хотя расходы китайского техногиганта растут, Alibaba отмечает, что выручка от ИИ и облачных продуктов составила $7,139 млрд, т.е. на 45 % выше в сравнении с $6,19 млрд кварталом ранее. А связанные с ИИ продукты принесли компании $1,82 млрд, при этом выручка уже третий год подряд растёт трёхзначными (в процентном выражении) темпами.

Аналитикам было объявлено, что компания уверена в способности обеспечить $15 млрд выручки от «внешних» облачных сервисов к 2030 году и выйти на валовую маржу 20 %. При текущем уровне маржинальности Alibaba намерена окупить инвестиции в ИИ-инфраструктуру за три года, а по мере того, как будет расти маржа, рассчитывает сократить окупаемость до 2,5 лет.

Среди прочего было отмечено, что скорректированная EBITDA составила $5,77 млрд, на 14 % меньше, чем годом ранее. На прошлой неделе акции Alibaba упали на 10 % на фоне анонса дополнительной эмиссии в Гонконге акций на $10,2 млрд для инвестиций вырученных средств в ИИ.

Некоторых из крупнейших клиентов NVIDIA предупредили о том, что цены на серверы с ИИ-ускорителями во многих случаях вырастут более чем на 15 %. Одним из основных факторов называется подорожание чипов памяти, сообщает Bloomberg.

Источники сообщают, что рост цен касается систем, поставки которых начнутся в начале следующего года, и затронет разные варианты, включая оснащённые флагманскими ускорителями NVIDIA Vera Rubin и Grace Blackwell. Насколько подорожает тот или иной продукт, будет зависеть от конфигурации памяти и применяемых чипов NVIDIA.

Сообщается, что компании, выпускающие по контрактам серверы для крупных операторов, в т.ч. Microsoft, Google и Oracle, недавно уведомили клиентов о грядущем росте цен. Впрочем, в самой NVIDIA новости пока не комментируют. Неспособность ключевой компании индустрии сдержать цены демонстрирует, насколько важную роль сейчас играют производители памяти Samsung, SK hynix и Micron. Ключевые технобизнесы уровня Apple и Qualcomm недавно признавали, что вынуждены повышать цены на свои продукты из-за дефицита чипов.

Источник изображения: NVIDIA

Хотя выпуск наращивается, полностью спрос удовлетворить пока не получается. Это ведёт к росту цен на многие электронные компоненты и оборудование. Кроме того, производители получают беспрецедентное влияние на рынок технологий. Контрактный производитель TSMC, отвечающий за выпуск чипов NVIDIA, тоже всё ещё не может справиться с растущим спросом. При этом валовая маржа NVIDIA (выручка, остающаяся после производственных затрат), составляет 75 %.

Как клиенты NVIDIA отреагируют на последние изменения и создаст ли это «окно возможностей» для конкурентов, будет зависеть от того, смогут ли те сами обеспечить достаточный объём производства всех необходимых чипов. Ключевые клиенты NVIDIA — Amazon, Microsoft, Google и Meta✴ — давно работают над собственными чипами для ЦОД. Их возможность обеспечить большую независимость также будет зависеть от поставок памяти Samsung, SK hynix и Micron.

Рост цен, вероятно, усложнит реализацию новых проектов ЦОД. Уже сейчас многие из них столкнулись с задержками, связанными с дефицитом рабочей силы, ужесточением условий на рынке капитала и противодействием жителей, не говоря уж о доступности энергии. Показатели NVIDIA являются одним из важнейших ориентиров для отрасли ЦОД и инвесторов, вложивших огромные средства в ИИ-инфраструктуру в ожидании того, что та обеспечит трансформацию экономики.

РТК-ЦОД, ИТ-сервис-провайдер полного цикла, приступил к проведению независимых коммерческих испытаний ИТ-решений на базе собственной R&D-лаборатории. Пилотным заказчиком стала российская компания «Мультиллект» (совместное предприятие Холдинга «Азимут» (входит в контур ГК «Ростех») и ИТ-холдинга Т1). Её флагманский продукт — мощный универсальный сервер 5-ого поколения МЛТ-С — пройдёт полный цикл тестирования по методике, разработанной лабораториией РТК-ЦОД.

Тестирование включает пять этапов. Первым этапом испытаний станет функциональное тестирование. Оно проверит корректность реализации каждой заявленной производителем возможности сервера, включая работу контроллера удалённого управления BMC и других подсистем.

Второй блок испытаний — нагрузочное тестирование, в ходе которого с помощью специализированных утилит будет проведена оценка производительности оборудования. В рамках этого же направления выполняется стресс-тестирование — непрерывная работа под 100-процентной нагрузкой всех вычислительных ресурсов на протяжении 48 часов для оценки стабильности.

Третьим этапом испытаний станет тестирование отказоустойчивости, имитирующее выход из строя отдельных компонентов оборудования. В ходе теста фиксируется, сохраняет ли сервер стабильную и корректную работу в деградировавшей конфигурации.

Четвертый этап — тестирование совместимости серверов с аппаратными модулями доверенной загрузки. Испытание позволит подтвердить возможность безопасного применения оборудования в средах с повышенными требованиями к защите информации.

На финальном этапе инженеры лаборатории проверят совместимость серверов с крупнейшей российской платформой виртуализации Basis Dynamix Enterprise.

Источник изображения: РТК-ЦОД

По итогам всех тестов «Мультиллект» получит детализированный отчёт о прохождении каждого теста, содержащий конкретные метрики.

Кроме того, в рамках контракта с РТК-ЦОД «Мультиллект» пользуется услугой colocation для проведения собственных испытаний. На размещённых в лаборатории МЛТ-С развёрнута защищённая платформа виртуализации Basis Workplace, и специалисты «Мультиллект» тестируют её работу на серверах удалённо.

«R&D лаборатория РТК-ЦОД накопила огромный опыт и глубокую экспертизу в испытаниях ИТ-решений для внутренних нужд группы компаний. Сочетание наших собственных методик тестирования и комплексной инфраструктуры лаборатории позволяет нам предложить рынку услугу объективной оценки ИТ-продуктов. Мы видим интерес к независимым испытаниям и планируем развивать это направление. Первым коммерческим заказчиком лаборатории стала компания "Мультиллект" — амбициозный российский производитель, который не боится проверять своё оборудование в реальных, предельно жёстких условиях независимой лаборатории», — заявил Алексей Забродин, технический директор РТК-ЦОД.

«Проведение независимых испытаний — это подтверждение готовности нашего оборудования к решению критически важных задач: от обработки и хранения данных до рабочих нагрузок с применением искусственного интеллекта. Лаборатория РТК-ЦОД предоставила нам возможность проверить оборудование в условиях, максимально приближённых к промышленной эксплуатации. Такой формат сотрудничества позволяет нам выходить к заказчикам из госсектора и стратегических отраслей промышленности с подтверждёнными характеристиками и гарантированной надёжностью», — отметил генеральный директор АО «Мультиллект» Альберт Хуснутдинов.

Лаборатория R&D «РТК-ЦОД» действует с 2020 года, и сегодня её инфраструктура включает 35 стоек в двух московских дата-центрах. Подразделение проводит полный цикл испытаний по собственным программам и методикам (ПМИ) серверов, СХД, сетевого оборудования, платформ виртуализации, систем резервного копирования, решений для информационной безопасности, программного обеспечения. Лабораторию R&D возглавляет руководитель управления исследований и разработок новых решений РТК-ЦОД Александр Власов. В составе лаборатории действует аналитическое подразделение, которое отслеживает появление на рынке новых технологий и продуктов, оценивает их технологическую зрелость и готовит заключения для отбора оборудования на испытания.

Сервер класса 2U общего назначения МЛТ-С — флагманское решение компании «Мультиллект». Оборудование предназначено для работы с критически важными задачами по обработке и хранению данных, а также для выполнения операций с применением искусственного интеллекта. Сервер соответствует техническим, а также качественным требованиям, предъявляемым объектами критической информационной инфраструктуры к такому типу оборудования. МЛТ-С поддерживает широкий спектр российских операционных систем и совместим с основными системами виртуализации. Сервер входит в Единый реестр российской радиоэлектронной продукции (реестр РЭП), утвержденный Минпромторгом России.

NVIDIA приобрела миноритарный пакет акций в компании Cloverleaf Infrastructure, предоставляющей клиентам для строительства ЦОД обеспеченные электроэнергией участки. Помимо инвестиций, поставщик ИИ-решений намерен поддержать строительство Cloverleaf и строительство новых дата-центров, поддерживающих новейшие стойки, сетевые решения Spectrum-X Ethernet и хранилища, сообщает DataCenter Dynamics.

По словам Cloverleaf, ИИ ускоряет спрос на цифровую инфраструктуру в беспрецедентном масштабе и выступает драйвером возможностей мощного экономического роста для США. Партнёрство укрепит способность Cloverleaf находить и застраивать «высококачественные» площадки. Компания продала строителям ЦОД проекты совокупной мощностью более 7 ГВт, включая площадки Stargate Lighthouse для Oracle и OpenAI. На очереди — ещё более 10 ГВт. Впрочем, на некоторых локальных рынках компания столкнулась с определёнными проблемами.

NVIDIA всё интенсивнее инвестируют в экосистему дата-центров, помогая росту индустрии и связывая компании в единую экосистему. На днях она вложила $1,5 млрд в SB Energy (принадлежит SoftBank), обеспечив масштабную финансовую поддержку крупному проекту ЦОД для OpenAI в Огайо. Ранее в текущем году NVIDIA купила 20 % компании Lancium, развивающей энергетическую инфраструктуру для кампуса в Абилине (Abilene, Техас) — Crusoe управляет кампусом для Oracle и OpenAI.

Источник изображений: NVIDIA

NVIDIA уже сколотила огромное состояние на буме ИИ, но теперь столкнулась с рядом препятствий, которые способны заставить лопнуть пузырь ИИ, если их не устранить. Поставщик ИИ-решений для ЦОД вынужден буквально на ходу пытаться устранять проблемы, направляя средства на обеспечение спроса со стороны покупателей. Инвестиции в Cloverleaf стали лишь последним примером.

NVIDIA может продавать комплектующие и оборудование, только если на них есть спрос, а ЦОД могут строиться только там, где имеется достаточно энергии. Последнее поколение ИИ-ускорителей NVIDIA плохо подходит для старых ЦОД, поэтому компании понадобятся большие мощности и значительно больше электричества. По данным The Register, до 2024 года большинство систем NVIDIA использовали воздушное охлаждение, исключением были HPC-платформы. Ситуация изменилась с появлением ускорителей семейства Blackwell. Хотя HGX B200 всё ещё способны использовать воздушное охлаждение, более крупные NVL72 требуют применения СЖО, которые могут внедряться далеко не во всех дата-центрах.

ЦОД с СЖО сложнее строить, они требуют больше электроэнергии, а стойки тяжелее (и будут ещё тяжелее). Поэтому, кроме более мощных ИБП и PDU нужно больше CDU, приблизительно по одному модулю на 1–3 МВт IT-мощности. С вводом ИИ-платформы Vera Rubin модели с воздушным охлаждением фактически останутся в прошлом. Поэтому для продажи новейших ускорителей NVIDIA необходимо, чтобы у клиентов имелись достаточные мощности ЦОД, подходящие под новое оборудование. Чтобы упростить клиентам поиск подходящих площадок, компания представила эталонную архитектуру DSX.

Впрочем, этого будет недостаточно, если у операторов ЦОД не хватит энергии. Бурное развитие ИИ ЦОД уже создаёт большую нагрузку на энергосистемы, вынуждая новые объекты генерировать электричество непосредственно на своей территории «за счётчиком». Инвестиции в Cloverleaf — ещё один пример того, как производители ИИ-чипов используют «циклическую экономику». Cloverleaf получает средства, а NVIDIA — больший контроль над строительством. В рамках сделки Cloverleaf обязуется соответствовать спецификациям DSX, так что её клиенты смогут практически сразу начать обслуживание заказчиков.

Сделка — пример того, как NVIDIA использует огромные финансовые ресурсы для укрепления слабых мест в ИИ-экосистеме до того, как те начнут создавать серьёзные проблемы. NVIDIA активно инвестирует в создателей ИИ-моделей и неооблачных партнёров, помогая им получить финансирование и даже напрямую вкладывая в компании собственные деньги. Так, она инвестирует в OpenAI, CoreWeave, Iren, Nebius, Lambda иxAI, а также в Sharon AI и Firmus, но уже по новой схеме. Всего NVIDIA, согласно данным PitchBook, сделала 52 инвестиции в ИИ-компании в 2024 году, а в 2025-м — не менее 50.