Наступившее лето обещает быть чрезвычайно жарким, похожим на прошлогоднее, когда среднемировая температура достигла исторического максимума. Жара и засухи вынуждают индустрию и власти принимать трудные решения на фоне растущего расширения ЦОД, сообщил директор по продуктам Ampere Computing Джефф Виттич (Jeff Wittich).

Согласно прогнозу AccuWeather на 2026 год, счета за электричество могут взлететь текущим летом из-за вероятной повсеместной жары по всей территории США. По оценкам отвечающей за надёжность электроснабжения в стране North American Electric Reliability Corporation, летний пиковый спрос на энергию вырастет на 224 ГВт за следующие 10 лет. Это более чем на 69 % выше прогноза 2024 года и на 24 % — пикового спроса 2025-го.

В первую очередь ожидаемый рост спроса обусловлен потреблением электричества новыми ЦОД. В 2023 году в США дата-центры потребляли 4,4 % всей электроэнергии, а к 2028 году будут потреблять 12 %. Из-за роста спроса на электричество многим странам пришлось ужесточить правила для снижения нагрузки на энергосистемы и население. Во многом проблема в том, что энергосистемы не справляются с колебаниями энергопотребления в связи с экстремальной погодой. В июле прошлого года сообщалось, что аномальная жара привела к сбоям в лондонских дата-центрах Google и Oracle. Более того, согласно исследованию Rest of World, около 80 % всех дата-центров в мире построены в не особенно подходящих для них климатических условиях.

Так, в 2025 году в США было внесено более 200 законопроектов, направленных на регулирование работы ЦОД, и по меньшей мере в 18 штатах предложены специальные тарифы для крупных потребителей электричества, а в Мэне предпринята пока не увенчавшаяся успехом попытка вовсе запретить строительство новых ЦОД. В некоторых законопроектах от желающих строить ЦОД требуют инвестиций в модернизацию инфраструктуры и обеспечение преимуществ для рядовых потребителей энергии.

Источник изображения: Ant Rozetsky/unsplash.com

В 2025 году в Амстердаме продлили мораторий на строительство новых ЦОД и расширение в столичном муниципалитете уже действующих. Приоритет отдан жилью, а новые дата-центры появятся не раньше 2030 года. Во Франкфурте на ЦОД приходится до 40 % от всего потребления городской агломерации, что создаёт непосильную нагрузку местной энергосистеме. В некоторых районах введены временные моратории на подключение новых «индустриальных» объектов, строительство новых не ожидают до II квартала 2027 года.

В условиях развития ИИ-проектов дефицит ресурсов будет всё ощутимее. Поддержать этот рост без ущерба окружающей среде можно, повысив эффективность вычислений каждого отдельного ЦОД. Это позволит строить меньше дата-центров для удовлетворения спроса на вычисления или уменьшать их сами по себе, чтобы снизить энергопотребление. Кроме того, потребуется модернизация систем охлаждения. Пока же бум ИИ подталкивает отрасль к экстенсивному развитию, тогда как необходимо максимизировать реальную производительность не только на уровне чипов, но и на остальных уровнях тоже.

Для этого необходимы более энергоэффективные чипы, чем сейчас. Виттич подчёркивает, что мощные ИИ-ускорители на основе GPU стоит использовать только там, где это действительно необходимо. Если для обучения и масштабного инференса без них не обойтись, то для многих других задач они избыточны. Оптимизируя вычисления для каждой задачи, следует использовать энергоёмкую инфраструктуру только там, где это действительно необходимо.

Источник изображения: Peter Herrmann/unsplash.com

Более эффективные системы охлаждения необходимо использовать независимо от снижения энергопотребления. При этом рекомендуется сочетать разные варианты охлаждения. Например, жидкостное всё чаще используется с энергоёмким ИИ-оборудованием. К сожалению для операторов ЦОД, модернизация систем охлаждения требует серьёзного изменения инфраструктуры, а на старых объектах модернизация сложна и дорога или вовсе невозможна. В существующих ЦОД нередко выгоднее использовать маломощные чипы с воздушным охлаждениями, размещая новые компоненты только там, где они действительно нужны.

Фактически это означает переосмысление вычислительных архитектур для получения максимальной производительности на ватт за счёт использования современных чипов. Кроме того, придётся перераспределить рабочие нагрузки и проектировать системы, в которых производительность соответствует требованиям к допустимому тепловыделению и энергосбережению. В конечном итоге, чем больше вычислительных возможностей можно «извлечь» из каждого Вт и м², тем меньше ЦОД нужно будет строить в будущем. Чем меньше ЦОД придётся строить, тем ниже нагрузка на водные и энергетические ресурсы в конкретных локациях.

По словам представителя Ampere, для удовлетворения растущих энергетических потребностей потребуется не просто расширять инфраструктуру, но и оптимизировать её, начиная с вычислительных мощностей. И хотя Виттич прямо об этом не говорит, Ampere видит себя как раз-таки поставщиком энергоэффективных чипов, в том числе CPU для инференса. Однако на практике компания задержала выпуск AmpereOne M, была продана SoftBank и рискует лишиться одного из крупнейших заказчиков в лице Oracle, которая весьма заинтересована в NVIDIA Vera. Ей же приходится конкурировать с собственными Arm-процессорами AWS, Google, Microsoft и Alibaba, а также теперь уже и с самой Arm, Fujitsu и Qualcomm.

Компания AAEON анонсировала индустриальную плату MIX-PTLWV1 в форм-факторе mini-ITX. В качестве аппаратной платформы применяется процессор Intel Core Ultra Series 3 семейства Panther Lake с графикой Intel Xe LPG, а для программной части заявлена совместимость с Windows 11 и Ubuntu 24.04.

Решение имеет размеры 170 × 170 мм. Доступны два слота C/SO-DIMM для модулей оперативной памяти DDR5-6400/7200 суммарным объёмом до 128 Гбайт. Предусмотрены коннектор M.2 2280 M-Key для SSD с интерфейсом PCIe 4.0 x4 (NVMe), разъём M.2 2230 E-Key (PCIe 4.0 x1/USB 2.0/CNVi) для комбинированного адаптера Wi/Fi/Bluetooth и слот M.2 3042/3052 B-Key (PCIe x1/USB 3.0; nano-SIM) для модема 4G/5G.

Допускается вывод изображения одновременно на четыре независимых дисплея 4К (4096 × 2160; 60 Гц) через интерфейсы DisplayPort 1.4. Есть четыре порта USB 3.0 Type-A и 20-контактная колодка с возможностью использования ещё двух портов USB 3.0. Кроме того, могут быть задействованы до шести последовательных портов (1 × RS-232/422/485 и 5 × RS-232). Присутствуют звуковой кодек Realtek ALC897 HD с 3,5-мм аудиогнездом, слот PCIe 5.0 x8, а также чип Infineon SLB9672 TPM 2.0 и контроллер ввода/вывода Nuvoton NCT6126D.

Источник изображения: AAEON

Новинка располагает двумя сетевыми портами 2.5GbE RJ45 на основе контроллеров Intel I226-V и Intel I226-LM. Модификация MIX-PTLWV1-A10-4L также получила два порта 10GbE на базе Intel E610-XAT2. Питание (12–24 В) подаётся через 4-контактный коннектор. Диапазон рабочих температур простирается от 0 до +60 °C. Упомянут 4-контактный разъём для вентилятора охлаждения.

Компания AMD анонсировала новые адаптивные SoC семейства Versal Prime Gen 2: 2VM3454, 2VM3254 и 2VM3104. Они ориентированы на профессиональное аудиовизуальное оборудование, системы вещания и устройства для промышленного интернета вещей (IIoT).

В состав решений входят четыре вычислительных ядра Arm Cortex-A78AE с 64 Кбайт кеша L1 (ECC) и 512 Кбайт кеша L2, тогда как суммарный кеш L3 составляет 2 Мбайт. Кроме того, имеется процессор реального времени с шестью ядами Arm Cortex-R52. Предусмотрен одноядерный графический ускоритель Arm Mali-G78AE. Версии 2VM3254 и 2VM3454 также получили VCU-блок с поддержкой HEVC и AVC (вплоть до 4K60). Объём встроенной памяти — 1 Мбайт (ECC).

Источник изображения: AMD

Программируемая часть 2VM3104 включает 225 400 логических ячеек и 103 040 LUT, а количество движков DSP составляет 420. У версии 2VM3254 эти значения равны соответственно 302 680, 138 368 и 564, у модификации 2VM3454 — 564 760, 258 176 и 1140. Количество трансиверов GTYP — 4, 8 и 16. Может использоваться оперативная память DDR5-6400 и LPDDR5X-8533 с максимальной пропускной способностью 102 Гбайт/с. Общий размер памяти программируемой логики (PL Memory) — до 45,4 Мбит. Реализована поддержка флеш-накопителей UFS 3.1, интерфейсов DisplayPort 1.4, USB 3.2 и USB 2.0, а также 1GbE, 10GbE и 100GbE (1 × 2VM3104/2VM3254 и 2 × 2VM3454). У двух старших версий также имеется контроллер PCIe 5.0 x4. Модель 2VM3454 располагает высокопроизводительным криптомодулем.

Изделия 2VM3104 и 2VM3254 имеют размеры 23 × 23 мм, вариант 2VM3454 — 29 × 29 мм. Разработчики смогут использовать пакет AMD Vivado Design Suite для проектирования аппаратного обеспечения и платформу AMD Vitis для создания софта. Поставки 2VM3454 начнутся позднее в текущем году, а чипы 2VM3254 и 2VM3104 появятся в 2027-м.

Компания Snowflake, специализирующаяся на облачных решениях для обработки данных с использованием ИИ, объявила о заключении пятилетнего соглашения о стратегическом сотрудничестве (SCA) с AWS, в рамках которого обязалась потратить $6 млрд на многолетние инфраструктурные проекты, включая использование серверных Arm-процессоров Amazon Graviton, а также ИИ-ускорителей. Компании не раскрывают, о каком поколении Graviton идёт речь, сообщает The Next Web.

Для оценки, насколько крупной является сделка для компаний, ненамного больше — около $7 млрд — Snowflake получила выручки от своих сервисов через AWS Marketplace с момента основания компании в 2012 году. В 2020 году Snowflake объявила о пятилетнем облачном контракте с AWS на сумму $1,2 млрд, который впоследствии был увеличен до $2,5 млрд в 2023 году. Эта эволюция иллюстрирует растущую важность облачной инфраструктуры в развитии ИИ. Только в 2025 году расходы Snowflake на услуги AWS составили $2 млрд.

За последние несколько лет Snowflake перевела большую часть вычислительных ресурсов с процессоров Intel и AMD на инстансы на базе Graviton, отметил The Register. Согласно соглашению, Snowflake будет запускать и обучать свои модели и сервисы генеративного ИИ, используя комбинацию ускорителей, работающих в AWS, и Graviton.

Источник изображения: AWS

Сделка также отражает собственный рост Snowflake: в среду компания опубликовала финансовые результаты за I квартал 2027 финансового года, закончившийся 30 апреля, которые значительно превзошли прогнозы Уолл-стрит. Компания сообщила о скорректированной прибыли в 39 центов на акцию при выручке в $1,39 млрд (+33 % г/г). Аналитики, опрошенные LSEG, прогнозировали 32 цента на акцию прибыли и выручку в $1,32 млрд (по данным CNBC). Прогноз компании на текущий квартал также был оптимистичным. Snowflake прогнозирует во II финансовом квартале скорректированную операционную маржу на уровне 12,5 % при выручке в размере от $1,415 до $1,420 млрд. Прогноз аналитиков, опрошенных StreetAccount, по операционной марже составляет 11,9 %, по выручке от продажи продуктов — $1,37 млрд. После объявления о финансовых результатах и сделке с AWS акции Snowflake подскочили примерно на 38 %.

Обязательство Snowflake запускать свои облачные рабочие нагрузки на Graviton в масштабе является важным подтверждением жизнеспособности концепции Arm-серверов, которая незаметно меняет экономику облачной инфраструктуры уже пять лет, отметил The Next Web. Сделка подчёркивает растущую роль Arm-процессоров в ЦОД. IDC считает, что инвестиции Snowflake в AWS отражают то, как быстро корпоративные рабочие нагрузки ИИ адаптируются к потребностям долгосрочной инфраструктуры, пишет Data Center Knowledge. В ISG отмечают, что соглашение указывает на более широкий переход от экспериментальных развертываний ИИ к более долгосрочному спросу на инфраструктуру.

Источник изображения: AWS

Соглашение предоставляет Snowflake доступ к чипам AWS Graviton в то время, когда вычислительные мощности для ИИ ограничены, отметил ресурс GuruFocus. Оно также приближает инструменты Snowflake для хранения данных, аналитики и ИИ к AWS, где многие из её клиентов уже запускают свои рабочие нагрузки. Это важно для Snowflake, поскольку инвесторы опасались, что ИИ может навредить бизнесу традиционных компаний-разработчикой ПО, а не помочь им. Это обновление изменило ситуацию на Уолл-стрит. Snowflake заявила, что растёт спрос на такие инструменты, как Cortex Code и Snowpark, которые помогают компаниям создавать приложения ИИ и модели машинного обучения, используя собственные данные. Например, предлагаемая уже несколько лет Snowflake платформа Cortex AI может преобразовывать естественный язык в SQL-запросы, обобщать данные и проводить анализ настроений.

Что касается AWS, то сделка с Snowflake продолжила серию крупных инвестиций в ИИ-инфраструктуру. Anthropic взяла на себя крупные многолетние обязательства перед AWS; OpenAI в начале этого года подписала значимое соглашение с AWS, несмотря на продолжающееся сотрудничество с её конкурентом Microsoft Azure. В прошлом месяце AWS заключила соглашение с Meta✴ о поставке миллионов чипов Graviton для удовлетворения растущих потребностей компании в вычислительных мощностях для ИИ. Это стало большой победой для AWS, поскольку несколькими месяцами ранее Meta✴ заключила сделку с Google Cloud на $10 млрд.

Компания Microchip Technology анонсировала новые решения Trust Shield для устройств с поддержкой постквантовой криптографии. В частности, дебютировали контроллеры TS1800, TS500 и TS501, которые доступны в составе предварительно сконфигурированной платформы TrustFLEX, что помогает ускорить вывод конечных продуктов на рынок.

Изделие TS1800 — это внешний контроллер Root of Trust (RoT), отвечающий за безопасную загрузку устройства, безопасные обновления прошивки, аттестацию и обработку сертификатов с использованием аппаратного ускорения алгоритмов постквантовой криптографии. Говорится о поддержке таких решений Национального института стандартов и технологий США (NIST), как ML-DSA (Module Lattice‑Based Digital Signature Algorithm), LMS (Leighton–Micali Signature) и ML-KEM (Module Lattice-Based Key Encapsulation Mechanism).

В основу контроллера TS1800 положено ядро Arm Cortex-M4F, функционирующее на тактовой частоте до 192 МГц. Достигается двукратный прирост производительности по сравнению с RoT-контроллерами Microchip предыдущего поколения. Кроме того, улучшена энергетическая эффективность. Реализована поддержка интерфейса USB 2.0 и расширенных функций безопасности, предусмотренных стандартами OCP.

Источник изображения: Microchip Technology

В свою очередь, изделия TS50x предназначены для обеспечения безопасной загрузки. Они ориентированы на оборудование, которому не требуется полный набор функций RoT, доступный в микросхеме TS1800. При этом в дополнение к алгоритмам постквантовой криптографии поддерживаются традиционные инструменты, в частности, Elliptic Curve Cryptography (ECC) P-384. Поставки контроллеров TS1800 и TS50x уже начались.

Южнокорейский стартап FuriosaAI объявил о заключении соглашения о стратегическом партнёрстве с Broadcom для разработки тензорного (TCP) ИИ-ускорителя третьего поколения в качестве основы масштабируемой платформы инференса, предназначенной для обслуживания передовых агентных систем гиперскейлеров.

Стартап намерен объединить передовые возможности Broadcom по упаковке, позволяющие интегрировать несколько кремниевых кристаллов в ИИ-ускоритель, и её достижения в масштабируемых сетевых решениях для ИИ со своей ИИ-архитектурой и программным стеком для создания платформы инференса в масштабе стойки

По словам FuriosaAI, в результате сотрудничества с Broadcom архитектура процессора Tensor Contraction Processor (TCP) «превратится в многокристальную систему», которая лучше подходит для «высокопроизводительных требований к токенам» рабочих нагрузок инференса и агентного ИИ, пишет DataCenter Dynamics.

FuriosaAI отметила, что эта архитектура сделает чипы более подходящими для «реальных рабочих ИИ-нагрузок» и что, сосредоточившись на высокоскоростной передаче данных, а не на управлении потоками вычислений, ускорители обеспечат более высокую производительность на ватт и большую «плотность» токенов, чем «передовые GPU».

Источник изображения: FuriosaAI

Сообщается, что чип третьего поколения FuriosaAI будет включать вычислительный 2-нм кристалл, выделенный IO-кристалл SUE-интерконнекта и двуслойную память HBM4/4E. Благодаря интеграции Scale-Up Ethernet (SUE) и PCIe-решений Broadcom, система будет обеспечивать низкую задержку и высокую пропускную способность интерконнекта All-to-All между сотнями чипов в масштабе стойки. Существующие системы могут объединять не более восьми ИИ-ускорителей RNGD.

Как отметил президент группы полупроводниковых решений Broadcom, производительность инференса больше не определяется исключительно вычислительными ресурсами. Она всё больше зависит от повторного использования данных и эффективности обмена данными между серверами и стойками: «Сочетая архитектуру TCP FuriosaAI с ведущей на рынке технологией XPU и IP-платформой Broadcom, масштабируемым Ethernet и коммутаторами сетевых фабрик, мы создаём платформу, которая решает ключевые проблемы крупномасштабного агентного ИИ», — заявил он.

«Объединение инфраструктурных возможностей Broadcom и архитектуры Tensor Contraction Processor от FuriosaAI, а также её определяющего отрасль программного стека, позволяет нам выйти за рамки уровня чипа и предложить комплексное решение для эпохи фабрик токенов», — отметил соучредитель и генеральный директор FuriosaAI.

Источник изображения: Broadcom

Хотя вычислительная мощность по-прежнему важна для рабочих ИИ-нагрузок, особенно на этапе предварительного заполнения, FuriosaAI сосредоточилась на перемещении данных между HBM и DRAM. «TCP ориентирован на высокоскоростную передачу данных и масштабные тензорные операции, а не на управление тысячами крошечных потоков. Он рассматривает доступ к памяти как первостепенную задачу, устраняя “обрыв” эффективности, с которым сталкиваются GPU, когда модели выходят за рамки жёстких иерархий кеша», — сообщается в блоге компании.

Аппаратное обеспечение FuriosaAI поддерживается программным стеком, который позволяет разработчикам быстро развёртывать приложения, а также легко переключаться на новые модели и новые методы оптимизации. В то время как устаревшие платформы требуют обширной ручной настройки ядер для каждой новой модели, SDK FuriosaAI использует универсальный компилятор, который автоматически сопоставляет высокоуровневый код PyTorch с полупроводниковой архитектурой. Для разработчиков, которым требуется более детальный контроль, виртуальная архитектура набора команд FuriosaAI предлагает декларативную модель программирования, которая обеспечивает управление оборудованием без недетерминированной сложности традиционного программирования для GPU, отметила компания.

Ранее сообщалось, что Broadcom продлила сотрудничество с Meta✴ для разработки нескольких поколений кастомных ИИ-чипов. Также она расширила контракт с Google по снабжению её новыми поколениями ИИ-чипов. Создаёт Broadcom специализированные чипы и для OpenAI. Всего у компании в разработке порядка десяти кастомных ASIC.

В условиях борьбы с энергодефицитом белорусские генерирующие мощности готовы обеспечить электричеством дата-центры российских компаний, заявил глава белорусской Ассоциации высоких технологий и цифровой инфраструктуры Алексей Свентицкий. Вместе с президентом российской Ассоциации участников отрасли ЦОД Игорем Дорофеевым будут подготовлены предложения для рабочих групп обеих стран, сообщают «Ведомости».

По словам Свентицкого, ранее уже обсуждался вопрос возможного строительства ЦОД «Москва – Минск» в приграничной зоне. По словам Дорофеева, после введения запрета на строительство новых ЦОД в Москве альтернативой для компаний, готовых мигрировать целыми кластерами, могут стать Санкт-Петербург, восточные и западные территории, а также белорусское приграничье. Вместе с тем эксперты отмечают, что для таких объектов потребуются высокоскоростные каналы связи с малой задержкой, чтобы комфортно обслуживать российских пользователей, а также единое правовое поле в сфере ЦОД.

Источник изображения: Pavol Svantner/unsplash.com

Как считают отраслевые эксперты, дефицит энергии в России будет только расти, и не только в столице, поэтому белорусский энергетический профицит стоит использовать для энергоснабжения. По данным «Системного оператора Единой энергетической системы» (АО «СО ЕЭС»), в 2025 году в России мощность ЦОД и майнинговых ферм в энергосистеме составила 4,2 ГВт, рост составил 33,3 % г/г, а общая доля ЦОД в российском энергопотреблении составила 2,2 %. Прогнозируется, что в 2026 году она увеличится до 2,4 %, а в ближайшие пять лет — до 15,3 ГВт.

Ранее стало известно, в Москве и пригородах энергетические мощности для ЦОД уже закончились. Ввод новых генерирующих мощностей ожидается не ранее 2027–2030 гг., а новые ЛЭП должны построить только в 2030–2032 гг. Тем временем далеко в провинции отмечается избыток энергомощностей, но спрос на них значительно ниже, поскольку точки обмена трафиком тоже расположены далеко. Власти могут разрешить строительство новых дата-центров в энергодефицитных регионах, если те сами обеспечат себя генерирующими мощностями.

Дочерняя структура SoftBank — компания SB Energy планирует подать заявку на IPO в США. Тем временем сама SoftBank. запускает с октября 2026 года облачное решение AI Data Center GPU Cloud, сообщает Datacenter Dynamics.

По данным SB Energy, дочерняя структура намерена подать на IPO на фоне растущего спроса инвесторов на вложения в компании, строящие энергетическую инфраструктуру, особенно для рынка ИИ ЦОД. Компания уже привлекла более $1,8 млрд на строительство инфраструктуры, в том числе от OpenAI.

Изначально SB Energy основали в 2021 году как застройщика солнечных электростанций и аккумуляторных энергохранилищ. Так, в октябре 2024 года она заключила серию «солнечных» контрактов в Техасе для энергоснабжения дата-центров Google в формате PPA (Power Purchase Agreement). Головная SB Energy Global основана в 2015 году и ориентирована на проекты за пределами Японии. Недавно SB Energy диверсифицировала свои энергетические и инфраструктурные предложения, начав предлагать решения на природном газе и поддерживать строительство цифровой инфраструктуры для ЦОД.

Например, в январе она подписала договор о строительстве кампуса Stargate в округе Майлам (Milam County) в Техасе мощностью 1,2 ГВт и управлении им. В марте SoftBank объявила о планах строительства многогигаваттного кампуса ЦОД на федеральной земле в Огайо. В частности, SB Energy должна построить 10 ГВт новых генерирующих мощностей, включая 9,2 ГВт на природном газе. Энергией будет обеспечиваться 10-ГВт ЦОД на площадке Portsmouth Site в округе Пайк (Pike County). Строительство должно начаться до конца 2026 года.

Источник изображения: Jakub Żerdzicki/unsplash.com

Тем временем SoftBank Corp. намерена запустить в Японии облачный проект AI Data Center GPU Cloud в октябре 2026 года. Он станет частью неооблачного бизнеса SoftBank и будет основано на стеке Infrinia AI Cloud OS, бета-версия уже доступна. ИИ-облако будет работать на ИИ-инфраструктуре SoftBank в дата-центрах в Японии, в т.ч. решениях NVIDIA GB200 NVL72, хотя компания не уточняла, какие ЦОД она будет использовать. При этом Infrinia AI Cloud OS обеспечит сервисы Kubernetes-as-a-Service и Inference-as-a-Service.

Сегодня SoftBank управляет ЦОД с помощью дочернего подразделения IDC Frontier. В апреле 2025 года компания начала строительство 1-ГВт кампуса в Томакомай (Tomakomai) на о. Хоккайдо. Также у неё имеются дата-центры в Токийской агломерации, в регионе Тохоку (Tohoku), Кансай (Kansai) и на острове Кюсю. Также компания намерена построить 150-МВт ЦОД на территории недавно закрытого LCD-завода Sharp.

SoftBank представила Infrinia AI Cloud OS в январе 2026 года. Компания утверждает, что ПО максимизирует производительность ИИ-ускорителей, в то же время обеспечивая лёгкое внедрение облачных сервисов. Также SoftBank предлагает в Японии облачный сервис с использованием платформы Oracle Alloy. Получивший название Cloud PF Type A сервис также будет базироваться в дата-центрах SoftBank, с площадками как на востоке, так и на западе Японии. В Японии есть и другая альтернатива американским гиперскейлерам — в 2025 году alt и Highreso запустили в стране собственное GPU-облако.

Китайский техногигант ByteDance работает над собственными CPU, чтобы поддержать растущие потребности в ИИ-инфраструктуре на фоне того, что цены на чипы растут, а дефицит поставок мешает расширению бизнеса, сообщает Reuters со ссылкой на три источника, знакомых с вопросом. Компания работает с двумя архитектурами, Arm и «открытой» RISC-V, и пока взвешивает, какой именно дизайн лучше всего закроет потребностям собственных ЦОД в долгосрочной перспективе.

Инициатива косвенно свидетельствует о быстром смене приоритетов индустрии с обучения ИИ на инференс — современным ИИ-агентам всё больше нужны CPU, работающие в тандеме с ИИ-ускорителями. Google, Amazon, Microsoft и Alibaba разрабатывают собственные облачные CPU для снижения затрат и оптимизации производительности своих систем для конкретных задач. Также это в некоторой степени помогло ключевым производителям CPU — Intel и AMD выступить «лидерами сопротивления» доминированию NVIDIA в сфере ИИ.

ByteDance намерена внедрять процессоры собственной разработки в собственных серверах и ЦОД для поддержки своих внутренних операций. По имеющимся данным, она готовит масштабную премьеру агентных продуктов, включая платформу Coze. AWS уже давно портировала значительную часть внутренних нагрузок на чипы Graviton, которые всё чаще пользуются спросом и у сторонних заказчиков, включая Meta✴ и Uber. Google тоже активно переносит нагрузки на чипы Axion.

Истчоник изображения: ByteDance

Пекинский бизнес обратился к нескольким партнёром, чтобы те помогли компании в реализации проекта и те должны не только помочь с разработкой чипов, но и обеспечить «бронирование» производственных мощностей Проект пока находится на ранней стадии реализации и, кроме данных источников, информации пока нет. Инициатива ByteDance ставит компанию в один ряд с многочисленными технологическими компаниями, решившими, что выпускать собственные чипы будет выгоднее несмотря на сложность их разработки.

Стремление разрабатывать собственные полупроводники происходит на фоне того, что Intel ещё в феврале предупредила китайских клиентов о возможном росте сроков поставок CPU до шести месяцев. В апреле компания объявила, что спрос на её CPU со стороны ИИ-компаний был таким высоким в I квартале, что производитель распродал даже запасы предназначавшихся к списанию, ранее считавшихся неликвидными, чипов. На днях AMD предупредила об ухудшении положения на рынке CPU — спрос превышает прогнозы и проблемы со своевременными поставками сохранятся.

Сегодня ByteDance закупает CPU у Intel и AMD, которые уже значительно подняли цены, рост квартал к кварталу в последние месяцы составил 10–35 %, что лишь подтолкнуло ByteDance к разработке собственных альтернатив. NVIDIA также развивает активность на рынке CPU и надеется, что новые Arm-процессоры Vera, которые оказались конкурентоспособны EPYC и Xeon, обеспечат компании доступ к новому рынку объёмом в $200 млрд. Сама Arm тоже планирует заработать миллиарды долларов на CPU Arm AGI, фактически конкурируя с собственными заказчиками.

Компания RWB Auctions Limited выставила на аукцион в Великобритании три суперкомпьютера Cray. По её данным, они предоставлены главой Amari Дэном Голдсмитом (Dan Goldsmith), сообщает Datacenter Dynamics. По словам Голдсмита, когда-то ему буквально в шутку предложили оборудование, поскольку никто не рассчитывал, что он действительно его купит. Но он купил и использовал дома около трёх лет. Включать машину можно было только на полчаса за раз, поскольку в комнате становилось чересчур жарко. По словам Голдсмита, теперь пришло время передать старые суперкомпьютеры новому поколению IT-энтузиастов, чтобы сохранить их для будущих поколений.

На аукционе представлен первый суперкомпьютер Cray T3D. Система Typhoon в своё время эксплуатировалась в Эдинбургском центре параллельных вычислений (Edinburgh Parallel Computing Centre, EPCC) при Эдинбургском университете. В июне 1996 года она стала самым производительным суперкомпьютером Европы в рейтинге TOP500. Система, окрашенная в «томатно-красный» цвет, представляет собой однокорпусную модель Cray T3D-MC512 с 512 процессорами DEC Alpha 21064 с частотой 150 МГц и СЖО, использующей жидкость 3M Fluorinert.

Система весом 771 кг изначально использовалась Cray для внутренних разработок, поэтому обладает уникальной конфигурацией. На пике производительность Typhoon достигала 76,8 Гфлопс, а сам он занимал 22-е место в мире по этому показателю. Последний раз этот суперкомпьютер попал в рейтинг TOP500 в июне 1999 года. По оценкам, в своё время система стоила порядка $15 млн, сегодня начальная ставка на неё составляет £60 тыс. ($80,672).

Источник изображения: The Saleroom

Также на аукцион выставлена модель Cray Y-MP4E. Машину из двух шасси с тремя векторными процессорами Cray применяли как фронтенд-систему для суперкомпьютера Cray T3D в Эдинбурге. Она окрашена в характерный красный цвет. По данным RWB, при стартовой ставке £2,4 тыс. ($3227) система представляет собой привлекательный вариант для коллекционеров и структур, интересующихся историей научных и технических вычислений.

Наконец, выставлен и суперкомпьютер Cray Triton T-932 — полнофункциональная 32-процессорная конфигурация, одна из трёх сохранившихся систем, которых в своё время было около двадцати. Система весом 4 т первоначально работала в штаб-квартире GCHQ. Данный вариант Голдсмиту пришлось восстанавливать в течение двух лет при участии Cray. На момент запуска система стоила около $39 млн, сейчас начальная ставка составляет £40 тыс. ($53 785).

Суперкомпьютеры редко выставляют на аукцион, но изредка это случается. Так, в 2024 году распродавалась коллекция одного из основателей Microsoft, ныне покойного Пола Аллена (Paul Allen). В частности, система Cray-1 1976-1978 гг. выпуска была продана за $1 млн, Cray-2 1985 года продан за $176 400. Суперкомпьютер CDC 6500 в своё время продали за $252 тыс., а в США два года назад за $480 тыс. была продана машина Cheyenne и т.п.