Несмотря на доминирование архитектур x86 и Arm, а также растущую популярность RISC-V, востребованность классических мейнфреймов IBM на базе z/Architecture по-прежнему остаётся высокой, и компания продолжает активно развивать данное направление. На этой неделе IBM представила наследника Telum — процессор Telum II, в котором не только получили развитие заложенные ранее идеи, но и были реализованы достаточно серьёзные нововведения.

Telum II будет выпускаться Samsung по 5-нм техпроцессу 5HPP (43 млрд транзисторов, 600 мм²). Он по-прежнему имеет восемь ядер с фиксированной рабочей частотой 5,5 ГГц. Сами ядра подверглись усовершенствованию, пусть и достаточно минорному: повышена точность предсказания ветвлений, улучшены механизмы сквозной записи и трансляции адресов. Это должно обеспечить новинке 20 % преимущества в пересчёте на процессорный разъём в сравнении с предшественником. Также благодаря новому техпроцессу удалось снизить площадь ядра на 20 %, а энергопотребление — на 15 %. Для поддержания постоянной тактовой частоты в Telum II используется новый блок управления напряжениями.

Источник изображений: IBM

Серьёзно улучшена подсистема кешей: объём кеш-памяти подрос на 40 %, всего разделов L2-кеша десять. Каждый из них имеет объём 36 Мбайт, а латентность не превышает 3,6 нс. Объёмы виртуальных кешей L3 (11,5 нс) и L4 (48,5 нс) выросли до 360 Мбайт (на процессор) и 2,88 Гбайт (на узел) соответственно. Сама технология виртуального кеширования такова, что текущее свободное место в L2 может использоваться для любой задачи, где может быть востребовано. На 30 % повышена пропускная способность связи чипа с внешним миром, а общение на межузловом уровне теперь шифруется.

Встроенный ИИ-блок в Telum II в сравнении с предыдущим поколением стал вчетверо быстрее — 24 Топс. Сам сопроцессор имеет архитектуру, оптимальную для работы с LLM и нагрузками, в которых активно используется сравнительный анализ структурных или текстовых массивов данных. Есть поддержка INT8/FP16. При этом любой ИИ-ускоритель Telum II может работать с любым из ядер в пределах узла (drawer), что в предельной конфигурации даёт производительность на уровне 192 Топс, а для полностью сконфигурированной системы этот показатель равен 768 Топс. «Снаружи» ИИ-ускоритель доступен в виде набора CISC-инструкций.

А вот блок DPU дебютировал в Telum II впервые. Что интересно, архитектурно он не располагается «позади» PCI Express, как это бывает в системах на базе x86 или Arm, а имеет когерентное подключение к кешу L2 процессорных ядер, и при этом имеет свою подсистему кешей. Применение DPU, по словам IBM, позволило снизить энергозатраты на обслуживание операций ввода-вывода на 70 %. DPU жизненно необходим, поскольку на мейнфреймах будут работать тысячи инстансов, а самим системам теперь полагается и внешний ИИ-ускоритель Spyre.

Всего в состав DPU входит четыре кластера по по восемь программируемых микроядер, каждое из которых имеет кеш L1 объёмом 32+32 Кбайт и работает под управлением кастомных протоколов, разработанных IBM. DPU предоставляет шину PCI Express 5.0 и в полной конфигурации c 32 процессорами и 12 модулями расширения по 16 слотов x16 в каждом система на базе Telum II может работать со 192 адаптерами PCIe.

Компания-производитель позиционирует новые системы, как enterpise-решения широкого спектра для сценариев с использованием ИИ, в том числе, в режиме Ensemble AI, в котором одновременно над задачей могут работать модели разного размера и сложности. В этом режиме малая модель выявления мошеннических атак может работать как быстрое средство, а для отдельных, особенно важных транзакций в работу включается более сложная, но и более эффективная модель класса LLM.

Процессоры Telum II станут основой как новых мейнфреймов IBM Z, работающих под управлением классической z/OS, так и Linux. Ожидается, что платформы IBM z17 на базе Telum II будут доступны уже в следующем году.

Компании Intel и IBM намерены активно сотрудничать в сфере облачных ИИ-решений. По данным HPC Wire, доступ к ускорителям Intel Gaudi 3 будет предоставляться в облаке IBM Cloud с начала 2025 года. Сотрудничество обеспечит и поддержку Gaudi 3 ИИ-платформой IBM Watsonx. IBM Cloud станет первым поставщиком облачных услуг, принявшим на вооружение Gaudi 3 как для гибридных, так и для локальных сред.

Взаимодействие компаний позволит внедрять и масштабировать современные ИИ-решения, а комбинированное использование Gaudi 3 с процессорами Xeon Emerald Rapids откроет перед пользователями дополнительные возможности в облаках IBM. Gaudi 3 будут применяться и в задачах инференса на платформе Watsonx — клиенты смогут оптимизировать исполнение таких нагрузок с учётом соотношения цены и производительности.

Для помощи клиентам в различных отраслях, в том числе тех, деятельность которых жёстко регулируется, компании предложат возможности IBM Cloud для гибкого масштабирования нагрузок, а интеграция Gaudi 3 в среду IBM Cloud Virtual Servers for VPC позволит компаниям, использующим аппаратную базу x86, быстрее и безопаснее использовать свои решения, чем до интеграции.

Источник изображения: Intel

Ранее сообщалось, что модель Gaudi 3 готова бросить вызов ускорителям NVIDIA. В своё время Intel выступила с заявлением о 50 % превосходстве новинки в инференс-сценариях над NVIDIA H100, а также о 40 % преимуществе в энергоэффективности при значительно меньшей стоимости. Позже Intel публично раскрыла стоимость новых ускорителей, нарушив негласные правила рынка.

Министерство образования, культуры, спорта, науки и технологий Японии (MEXT) объявило о планах по созданию преемника суперкомпьютера Fugaku, который в своё время возглавлял мировой рейтинг ТОР500. Ожидается, что новая система, рассчитанная на ИИ-задачи, будет демонстрировать FP8-производительность зеттафлопсного уровня (1000 Эфлопс). В нынешнем списке TOP500 Fugaku занимает четвёртое место с FP64-быстродействием приблизительно 442 Пфлопс.

Реализацией проекта Fugaku Next займутся японский Институт физико-химических исследований (RIKEN) и корпорация Fujitsu. Создание системы начнётся в 2025 году, а завершить её разработку планируется к 2030-му. На строительство комплекса MEXT выделит ¥4,2 млрд ($29,06 млн) в первый год, тогда как общий объём государственного финансирования, как ожидается, превысит ¥110 млрд ($761 млн).

MEXT не прописывает какой-либо конкретной архитектуры для суперкомпьютера Fugaku Next, но в документации ведомства говорится, что комплекс может использовать CPU со специализированными ускорителями или комбинацию CPU и GPU. Кроме того, требуется наличие передовой подсистемы хранения, способной обрабатывать как традиционные рабочие нагрузки ввода-вывода, так и ресурсоёмкие нагрузки ИИ.

Источник изображения: Fujitsu

Предполагается, что каждый узел Fugaku Next обеспечит пиковую производительность в «несколько сотен Тфлопс» для вычислений с двойной точностью (FP64), около 50 Пфлопс для вычислений FP16 и примерно 100 Пфлопс для вычислений FP8. Для сравнения, узлы системы Fugaku демонстрирует быстродействие FP64 на уровне 3,4 Тфлопс и показатель FP16 около 13,5 Тфлопс. Для Fugaku Next предусмотрено применение памяти HBM с пропускной способностью в несколько сотен Тбайт/с против 1,0 Тбайт/с у Fugaku.

По всей видимости, в состав Fugaku Next войдут серверные процессоры Fujitsu следующего поколения, которые появятся после изделий MONAKA. Последние получат чиплетную компоновку с кристаллами SRAM и IO-блоками ввода-вывода, обеспечивающими поддержку DDR5, PCIe 6.0 и CXL 3.0. Говорится об использовании 2-нм техпроцесса.

3 сентября на московской конференции «Tech2b Conf: время инфраструктурных решений» состоится презентация нового российского программно-аппаратного комплекса (ПАКа) для задач искусственного интеллекта и машинного обучения от К2 НейроТех.

ПАК на базе AI/ML-платформы рассчитан для применения в промышленном секторе (разработка цифровых двойников и управление ими), в ритейле (обучение рекомендательных систем, прогнозирования спроса и генерация контента), в финсекторе (создание антифродовых систем и обеспечение высокой точности и надежности в обработке транзакций и анализе рисков) и других отраслях экономики. Пиковая производительность ПАК-ML достигает 536 ТФлопс (TFP64) на один вычислительный сервер.

Источник изображения: К2Тех

На конференции Tech2b Conf все желающие смогут осмотреть ПАК-ML и задать вопросы специалистам К2 НейроТех. Кроме того, демо-зона конференции — это более 20 флагманских продуктов от ведущих российских вендоров. На стенде «Группы Астра» будет представлена Tantor XData — современная масштабируемая машина баз данных для высоконагруженных систем. «Аквариус» представит четыре модели телекоммуникационного оборудования, реестровую систему хранения AQ FS440 на базе ПО «Аэродиск» и ПАК Aquarius, построенный на сертифицированной ФСТЭК версии виртуализации zVirt Max (Orion soft). Посетители смогут увидеть машину виртуализации Скала^р МВ.ВРМ с технологией 3D и серверы «НОРСИ-ДРАКОН» на базе процессоров Loongson. Также в выставочной зоне будут представлены решения от «Гравитон», YADRO, «РЕД СОФТ», «Киберпротект» и других российских производителей.

В деловая части конференции представители бизнеса расскажут о своих подходах к выбору инфраструктурных решений и об опыте их внедрения. Спикерами дискуссий станут представители компаний АО «Гринатом», ДОМ.РФ, X5 Group, СИБУР Холдинг, Лента, Segezha Group и другие крупные игроки рынка.

Организатор «Tech2b Conf: время инфраструктурных решений» — К2Тех.

Участие в конференции бесплатно, по предварительной регистрации по ссылке.

NVIDIA объявила финансовые результаты за II квартал 2025 финансового года, завершившийся 28 июля 2024 года. Рост выручки компании уже четвёртый квартал подряд превышает ожидания аналитиков. В ходе отчёта компания поделилась прогнозом на следующие три месяца, тоже превысившим ожидания Уолл-стрит. Тем не менее в ходе расширенных торгов акции компании упали на 7 %.

Выручка NVIDIA составила $30,04 млрд, что выше показателя предыдущего квартала на 15 % и на 122 % год к году. Это также значительно выше консенсус-прогноза аналитиков на уровне $20,75 млрд. NVIDIA повысила ожидания по выручке за III квартал до $32,5 млрд (рост год к году на 80 %), что немного выше консенсусного прогноза в $31,77 млрд. Тем не менее, как сообщила ещё до публикации отчёта ресурсу CNBC Стейси Расгон (Stacy Rasgon), аналитик Bernstein, ожидания инвесторов были ближе к $33–$34 млрд.

Источник изображения: NVIDIA

Подразделение по выпуску продуктов для ЦОД принесло компании в отчётном квартале рекордную выручку в размере $26,3 млрд, превысившую результат предыдущего квартала на 16 % и на 154 % показатель годичной давности. При этом подразделение по выпуску вычислительных компонентов увеличило выручку год к году на 162 % до $22,6 млрд, а продажи сетевых решений повысились на 114 % до $3,7 млрд.

Также объявлено, что выручка сегмента профессиональной визуализации увеличилась на 20 % до $454 млн, в автомобильном секторе выручка составила $346 млн (рост 37 %). Чистая прибыль (GAAP) NVIDIA выросла год к году на 168 % до $16,6 млрд или $0,67 на акцию. Чистая прибыль (Non-GAAP) увеличилась на 152 % до $16,9 млрд или $0,68 на акцию. Валовая прибыль составила во II квартале 2025 финансового года 75,1 %, что ниже показателя предыдущего квартала в размере 78,4 %.

Источник: NVIDIA

Как объяснила финансовый директор Колетт Кресс (Colette Kress), снижение связано с изменениями в конструкции ускорителей Blackwell GB200 следующего поколения. Недавно NVIDIA объявила о задержке выхода Blackwell, отметив, что рассчитывает нарастить поставки в IV квартале и получить дополнительно несколько миллиардов долларов дохода. Гендиректор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что платформа Blackwell будет способствовать росту так называемых «ИИ-фабрики ИИ» для поддержки чрезвычайно интенсивных рабочих нагрузок.

Несмотря на впечатляющий рост бизнеса NVIDIA в сегменте ЦОД, старший аналитик Forrester Research Алвин Нгуен (Alvin Nguyen), выразил обеспокоенность по поводу того, что компания, возможно, «кладёт слишком много яиц в одну корзину». «Я всегда беспокоюсь, когда слишком много доходов сосредоточено на слишком малом количестве рынков, — сказал он, добавив: — Это не их вина. Рынок этого хочет». Бурный рост ЦОД сталкивается с недоступностью электроэнергии и воды, что влечёт за собой сопротивление местных властей. «В некоторых районах невозможно построить ЦОД, потому что он отбирает электроэнергию у 20 тыс. домов», — говорит Нгуен.

Источник изображения: NVIDIA

Тем не менее, гиперскейлеры ищут способы обойти эти барьеры, и именно они могут принести более 45 % доходов ЦОД NVIDIA в течение следующих нескольких лет, говорит Лукас Ке (Lucas Keh), аналитик глобальной исследовательской компании Third Bridge Group Ltd. «Темпы прироста доходов от GPU, как ожидается, сохранятся в течение следующих 12–18 месяцев, — сказал он. — Наши эксперты полагают, что к концу 2025 года 60–70 % обучения (моделей) гипескейлеров будет проводиться на Blackwell».

Впрочем, NVIDIA работает над диверсификацией источников доходов. В этом году она запустила десятки NIM-микросервисов, предназначенных для ускорения развёртывания базовых моделей на облачных платформах. NVIDIA также расширила экосистему библиотек CUDA, которые являются строительными блоками для ИИ-приложений. В компании по-прежнему порядка трёх четвертей инженеров занимается именно разработкой ПО. Кроме того, растут доходы компании от сетевых технологий.

Акции Super Micro Computer Inc. (Supermicro) упали в цене более чем на 20 % после того, как известная на биржевом рынке инвестиционная компания Hindenburg Research опубликовала разгромный доклад об операциях производителя IT-комплектующих и серверов. Silicon Angle сообщает, что в отчётах имеются крайне тревожные для акционеров сведения.

Hindenburg Research выявила соглашения между связанными сторонами — обычно таковые заключаются между компанией и её дочерними структурами на нерыночных условиях. Кроме того, Hindenburg Research обвинила компанию в нарушении санкционного режима в отношении России и других «прегрешениях» разной степени тяжести: снова нанятые сотрудники, ранее уволенные за недобросовестное ведение дел, отгрузка товаров низкого качества, выдача чужих инновации за свои, плохие сопровождение и постпродажное обслуживание и т.д.

После выдвинутых претензий Supermicro объявила о намерении отложить подачу финансовой отчётности по форме K-10, сообщив, что менеджменту потребуется дополнительное время для оценки показателей. Правда, в компании не сказали, какие данные она намерена перепроверить. Сообщается, что Supermicro не пересмотрит отчётность за IV квартал и 2024 финансовый год в целом, опубликованные ранее в этом месяце.

Источник изображения: Yahoo Finance

В последнем финансовом квартале фискального 2024 года, закончившегося 30 июня, выручка год к году более чем удвоилась, достигнув $5,31 млрд. Драйвером роста стал спрос на ИИ-оборудование компании, что также помогло буквально утроить цену акций Supermicro в I половине года. На момент написания материала акции оценивались почти в $430 каждая — более чем вдвое ниже исторического рекорда, поставленного в минувшем марте. Впрочем, они всё ещё несопоставимо дороже, чем в начале года, когда их цена опускалась до $285.

Публикация доклада на этой неделе — не первый раз, когда финансовые показатели Supermicro ставились под вопрос. В 2020 году компания была вынуждена заплатить $17,5 млн для того, чтобы прекратить расследование, проводившееся Комиссией по ценным бумагам и биржам США (U.S. Securities and Exchange Commission, SEC) в связи с очередными проблемами с бухгалтерской отчётностью. А в 2018 году компанию и вовсе снимали с торгов Nasdaq.

Большой спрос на ИИ-оборудование обеспечил компании высокую выручку и, похоже, тенденция сохранится в обозримом будущем. Компания прогнозирует, что выручка в текущем квартале составят $6–$7 млрд, т.е. более чем втрое выше, чем годом ранее. При этом компания перестала быть эксклюзивным поставщиком ИИ-систем CoreWeave и xAI и лишилась Digital Ocean как клиента — все они обратились к Dell. Более того, Supermicro упустила возможность поставки ИИ-кластеров для AWS.

Илон Маск (Elon Musk) продолжает наращивать вычислительные мощности своих компаний. Как сообщает Tom’s Hardware, он поделился сведениями об ИИ-суперкластере Cortex. По данным Tom's Hardware, недавнее дополнение завода Giga Texas компании Tesla будет состоять из 70 тыс. ИИ-серверов, а также потребует 130 МВт энергии на обеспечение вычислений и охлаждения на момент запуска, к 2026 году мощность вырастет до 500 МВт.

На опубликованном в социальной сети X видео Илона Маска показан машинный зал: по 16 IT-стоек в ряд, по два ряда на коридор. Каждая стойка вмещает восемь ИИ-серверов, а в середине каждого ряда видны стойки без таковых. В видео можно разглядеть порядка 16–20 рядов, поэтому довольно грубый подсчёт позволяет предположить наличие около 2 тыс. серверов с ускорителями, т.е. менее 3 % от запланированной ёмкости.

В ходе июльского финансового отчёта Tesla Илон Маск рассказал, что Cortex будет крупнейшим обучающим кластером Tesla на сегодняшний день и будет состоять из 50 тыс. ускорителей NVIDIA H100 и 20 тыс. ускорителей Tesla D1 собственной разработки. Это меньше, чем Маск прогнозировал раньше, в июне он сообщал, что Cortex будет включать 50 тыс. D1. Правда, сообщалось, что на момент запуска будут применяться только решения NVIDIA, а разработки Tesla появятся позже.

Источник изображения: Alexander Shatov/unsplash.com

Кластер Cortex предназначен в первую очередь для обучения автопилота Full Self Driving (FSD), сервиса Cybertaxi и роботов Optimus, ограниченное производство которых должно начаться в 2025 году для использования на заводах компании. Также Маск анонсировал планы потратить $500 млн на суперкомпьютер Dojo в Буффало (штат Нью-Йорк), также принадлежащий Tesla. Первым же в «коллекции» Маска заработал Memphis Supercluster, принадлежащий xAI и оснащённый 100 тыс. NVIDIA H100. Со временем эта система получит 300 тыс. ускорителей NVIDIA B200, но задержки с их производством заставили отложить реализацию проекта на несколько месяцев.

Облачный провайдер CoreWeave намерен арендовать ЦОД у шведского оператора EcoDataCenter. По данным Datacenter Dynamics, партнёры анонсировали сотрудничество для размещения «одного из крупнейших» в Европе кластеров NVIDIA Blackwell.

CoreWeave заявила, что разместит тысячи новых ускорителей NVIDIA, чтобы удовлетворить спрос на крупномасштабную ИИ-инфраструктуру ведущих ИИ-лабораторий и компаний. Эти кластеры должны заработать уже в 2025 году. Дополнительные подробности о том, какие объекты будут использоваться и каков реальный масштаб проекта, неизвестны. По словам представителя CoreWeave, сотрудничество с EcoDataCenter стало поворотной точкой для экспансии в Европе.

EcoDataCenter была сформирована в 2015 году шведской энергетической компанией Falu Energi & Vatten и оператором ЦОД EcoDC AB. В 2018 году застройщик Areim приобрёл контрольный пакет акций компании, обошедшийся приблизительно в $22 млн, а в 2019 году объединил её со шведским оператором Fortlax. Сейчас шведская компания управляет пятью дата-центрами на трёх площадках. Ранее в этом году она объявила о планах постройки нового 150-МВт кампуса EcoDataCenter 2. Кампус будут строить поэтапно, первый блок на 20 МВт построят уже в 2026 году.

Источник изображения: EcoDataCenter

Основанная в 2017 году компания CoreWeave изначально специализировалась на крипто- и блокчейн-технологиях и активно инвестировала в облачные проекты, обеспечивая доступ клиентам к ускорителям. За последние два года компания привлекла $12 млрд в виде инвестиций и прямых займов и планирует потратить $3,5 млрд на расширение бизнеса в Европе, в том числе в Норвегии и Великобритании. К концу 2024 года компания рассчитывает управлять 28 объектами по всему миру, в прошлом году речь шла всего о 14 ЦОД.

Компания К2Тех объявила о формировании нового бизнес-подразделения — «К2 НейроТех», специализацией которого являются проектирование, поддержка и масштабирование суперкомпьютерных кластеров. Созданное предприятие предлагает комплексные услуги по развёртыванию суперкомпьютеров «под ключ». Кроме того, «К2 НейроТех» представила два программно-аппаратных комплекса — ПАК-HPC и ПАК-ML.

Отмечается, что в штат «К2 НейроТех» вошли высококвалифицированные инженеры, разработчики и системные архитекторы. Специалисты имеют опыт проектирования и построения суперкомпьютерных систем для добывающей промышленности и машиностроительной отрасли, а также для научных и образовательных организаций. В частности, команда участвовала в создании суперкомпьютера «Оракул» на базе Новосибирского государственного университета (НГУ), который победил в конкурсе «Проект года».

ПАК-HPC и ПАК-ML построены на основе российских аппаратных и программных решений из реестров Минцифры и Минпромторга. Благодаря этому, как утверждается, снижаются риски, связанные с зависимостью от зарубежных поставок, и появляются возможности для стабильной техподдержки решений и дальнейшего их масштабирования по запросу. ПАК-HPC предназначен для ускорения научных исследований и разработки в таких отраслях, как фармацевтика, добывающая промышленность и машиностроение. В свою очередь, ПАК-ML ориентирован на работу с ресурсоёмкими приложениями ИИ и машинного обучения.

Источник изображения: К2Тех

Конфигурация обоих комплексов включает 18 серверов на стойку. Задействовано высокоскоростное соединение NVLink/Infinity Fabric. Объём оперативной памяти варьируется от 128 до 512 Гбайт на сервер. Для хранения данных применяются SSD вместимостью 1 Тбайт и более. Версия ПАК-HPC обеспечивает пиковую производительность до 7,6 Тфлопс (FP64) на один сервер. Вариант ПАК-ML, который, судя по всему, несёт восемь ускорителей NVIDIA H100, обладает пиковым быстродействием 536 Тфлопс (FP64 Tensor Core) на сервер. Преимуществами ПАК названы: высокая производительность, гибкая конфигурация, масштабируемость, единый графический интерфейс, безопасность, надёжность и импортонезависимость.

«Создание бренда "К2 НейроТех" — это логичный ответ на запросы рынка по расширению вычислительных мощностей, необходимых для внедрения ИИ и ускорения проводимых исследований в условиях импортозамещения. Мало у кого сейчас есть практический опыт по созданию систем на базе отечественного оборудования с учётом оптимизации производительности. Именно поэтому мы решили вложить наши компетенции и опыт в создание комплексного предложения по построению суперкомпьютерных кластеров и разработку двух ПАК для задач HPC и ML под единым брендом», — отмечает директор по продвижению решений «К2 НейроТех».

Компания MTS Web Services (MWS), дочернее предприятие МТС, объявила о наращивании мощностей, предназначенных для обработки ресурсоёмких ИИ-нагрузок. В дата-центрах «Федоровский» в Санкт-Петербурге и GreenBushDC в Москве развёрнуты новые кластеры виртуальной инфраструктуры на базе GPU.

Отмечается, что всё больше российских компаний переносят работу с ИИ в облако. Это связано с тем, что для обучения больших языковых моделей (LLM) и обеспечения их работоспособности требуются огромные вычислительные ресурсы и привлечение дорогостоящих специалистов. На фоне высокого спроса MWS расширяет свою инфраструктуру.

Утверждается, что благодаря запуску двух новых сегментов GPU-мощности MWS поднялись на 40 %. При этом компания не уточняет, какие именно ускорители задействованы в составе этих кластеров. До конца 2024 года MWS рассчитывает увеличить свои GPU-ресурсы ещё в 3–4 раза. Подчёркивается, что вычислительная инфраструктура подходит для работы с любыми ИИ-моделями во всех отраслях экономики. Доступ к мощностям можно получить из любой точки России.

Источник изображения: pixabay.com

В дальнейшие планы MWS входят создание платформы для разработки, обучения и развёртывания моделей машинного обучения, внедрение уже готовых моделей ИИ для разных индустрий и направлений с доступом посредством API, а также предоставление ИИ-сервисов по модели SaaS. «Мы стремимся, чтобы как можно больше компаний вне зависимости от их величины получили возможность обучать и внедрять в бизнес свои ИИ-модели», — говорит директор по новым облачным продуктам МТС Web Services.