Intel объявила, что ряд процессоров Xeon 6700P получит поддержку «более новой и более быстрой памяти». Начиная с августа этого года, Intel добавит им поддержку модулей DDR5-8000 RDIMM вместо DDR5-6400. Кроме того, в I квартале 2027 года компания добавит поддержку модулей MRDIMM второго поколения для процессоров Xeon 6900P, пусть и без поддержки более высоких частот.

По словам Intel, пропускная способность памяти является узким местом для современных ИИ-задач, и поэтому компания предложит поддержку более быстрой памяти на некоторых существующих моделях процессоров Xeon 6, чтобы клиенты могли беспррблемно собирать и модернизировать свои серверы. Так, некоторые модели процессоров Intel Xeon 6700P (Granite Rapids-SP) будут поддерживать конфигурацию DDR5-8000, но только в режиме 1DPC. Тем не менее, переход от модулей 6400 МТ/с к 8000 МТ/с обеспечивает увеличение пропускной способности на 25 % и снижение задержки памяти на 6 %.

Источник изображения: Intel

По словам компании, внедрение в процессоры Intel Xeon 6+ и Intel Xeon 6 поддержки DDR5-8000 станет первым подобным решением среди основных серверных платформ. Оно будет сделано посредством обновления BIOS в рамках UPLR в августе-сентябре 2026 года. В I квартале 2027 года Intel планирует внедрить поддержку MRDIMM второго поколения для процессоров Intel Xeon 6900P (Granite Rapids-AP). Правда, поддержка будет ограничена только модулями 8800 МТ/с, а не более быстрыми 12800 МТ/с.

ИИ ЦОД уже создают серьёзные нагрузки на энергосети даже в обычных условиях, но гораздо хуже, если злоумышленники захотят использовать их ресурсы во вред. Специалисты по кибербезопасности из Китая разработали атаку Bit2Watt, позволяющую вызвать веерные отключения электричества или повредить оборудование, сообщает The Register. Исследование призвано продемонстрировать необходимость распространить киберзащиту на планирование рабочих нагрузок в ЦОД.

Исследователи из Чжэцзянского университета в Ханчжоу (Zhejiang University, ZSU) описали новую методику атак в статье «Bit2Watt: Киберфизическая уязвимость, эксплуатирующую нагрузки GPU в энергетических и вычислительных инфраструктурах» (Bit2Watt: A Cyber-Physical Vulnerability Exploiting GPU Workloads Across Power and Computing Infrastructures).

Связанные с обучением ИИ нагрузки уже представляют собой проблему для операторов ЦОД. В исследовании 2025 года Microsoft, NVIDIA и OpenAI отметили необходимость стабилизации энергоснабжения в процессе обучения ИИ. Компании подчеркнули, что во время перехода ускорителей от вычислений к синхронизации данных и обратно, случаются огромные перепады энергопотребления, иногда на десятки мегаватт и более. Если частотный спектр колебаний в процессе «сочетается» с критическими частотами энергосистем, то возможно повреждение инфраструктуры энергосети, да и другим потребителям от этого будет только хуже.

Источник изображения: dhahi alsaeedi/unsplash.com

В работе Meta✴, посвящённой обучению ИИ-модели Llama, также упоминается о риске энергосетям в процессе обучения. Подчёркивается, что десятки тысяч ускорителей способны одновременно увеличивать или снижать энергопотребление в определённые моменты рабочих циклов. Это способно привести к немедленным колебаниям энергопотребления в масштабе ЦОД, в таких случаях энергосеть эксплуатируется на грани её возможностей. Чтобы избежать таких колебаний, разработчики вынужденно нагружали ускорители бессмысленными, но энергоёмкими счётными задачами.

Атака Bit2Watt позволяет превратить такой сценарий в оружие — злоумышленник может злонамеренно использовать нагрузки на ИИ-ускорители для дестабилизации работы ЦОД и энергетической инфраструктуры. Китайские учёные утверждают, что нагрузки на ускорители могут достичь частот модуляции более 6 кГц, для сравнения — при обычных бытовых нагрузках устройств вроде кондиционеров частоты составляют всего несколько Гц. Подобные высокочастотные модуляции могут вызвать нарушения в работе электросетей.

По словам авторов исследования, атака на 1-МВт локальную энергосеть, состоящую в основном из распределённых энергоресурсов вроде солнечных панелей, достаточно 1 тыс. ИИ-ускорителей для создания суммарного коэффициента гармонических искажений в 46,8 %. В результате почти половина тока будет потрачена на «непроизводительную» работу и приведёт к выделению на 20 % больше тепла, чем обычно. Специалисты утверждают, что под угрозой окажется не только доступность вычислительного оборудования — создаётся отрицательный коэффициент демпфирования, что вводит энергосистему в нестабильный режим. При этом срабатывание защиты и сброс вычислительных нагрузок могут стать триггерами каскадных сбоев.

Источник изображения: NVIDIA

Эксперты уверены, что атаку можно осуществить довольно скрытно, поскольку её можно запустить в рамках разрешённых механизмов выполнения рабочих нагрузок и она, вероятно, не будет выявлена системами мониторинга облачных провайдеров своевременно. Провайдерам ИИ-инфраструктуры предлагается координировать защиту от «вредоносных шаблонов вычислений» на кибернетическом и физическом уровнях. Также необходимо создание локальных систем буферизации энергии, чтобы сглаживать пики спроса на электричество. Впрочем, операторы и поставщики уже озаботились этим вопросом — стойки NVIDIA GB300 NVL72 снабжены конденсаторным модулем для сглаживания скачков энергопотребления.

Что интересно, Bit2Watt открывает дверь атакам по побочным каналам, получившим название Watt2Bit. По словам исследователей, «вредоносные» задачи, создающие электрическую и тепловую нагрузку на оборудование, вызывают отказы и позволяют скрыто организовать утечки данных с помощью модуляции энергии. Исследователи даже продемонстрировали возможность восстановления 50-бит тестовой последовательности посредством частотной манипуляции (FSK).

В итоге эксперты призывают создавать координированную защиту, учитывающей статус рабочих нагрузок, состояние силовой электроники и динамики электросети — по мере слияния энергетических и вычислительных инфраструктур безопасность должна обеспечиваться на стыке дисциплин.

Z.AI (Zhipu) завершила строительство гигантского дата-центра в Китае, в котором предусмотрено использование только ИИ-чипов производства КНР. Это важный шаг в попытках Пекина заменить подсанкционные ускорители NVIDIA для безопасной разработки проектов в сфере ИИ, сообщает Bloomberg. Для борьбы с дефицитом вычислительных мощностей Китай готовится потратить около ¥2 трлн ($295 млрд) на строительство ЦОД по всей стране.

Компания начала частично эксплуатировать 1-ГВт кампус, предназначенный для разработки её ИИ-моделей GLM (General Language Model). У Z.AI уже есть несколько ИИ-кластеров, использующих более 10 тыс. чипов. Новый ЦОД станет одним из крупнейших серверных хабов, построенных Z.AI. Компания жёстко конкурирует с пекинским стартапом Moonshot, на днях выступившим с ИИ-моделью Kimi K3, и Alibaba, также выпустившей на днях новую модель семейства Qwen — обе новинки способны бросить вызов передовым моделям OpenAI и Anthropic

Источник изображения: Shivendu Shukla/unsplash.com

Zhipu (Z.AI) совсем недавно привлекла миллиарды долларов благодаря IPO в Гонконге и продаже акций. Компания добивается ежегодной регулярной выручки (ARR) в объёме $1 млрд — после того, как в июне добилась выполнения планов продаж на 2026 год. Создание нового дата-центра — важная веха для стартапа, пытающегося стать важным поставщиком ИИ-решений для компаний и корпораций.

Компания Google работает над новым ИИ-ускорителем под неформальным названием Frozen v2, который позволит интегрировать элементы ИИ-модели Gemini непосредственно в «железо», что позволит эффективнее исполнять ИИ-нагрузки, сообщает The Information. Чип, как ожидается, поможет разрешить проблему нехватки вычислительных мощностей для ИИ, уже заставившую Google Cloud отказаться от сделок с клиентами.

По имеющимся данным, Google намерена начать внедрение новых чипов в 2028 году, хотя работы над новой архитектурой продолжаются. Кроме того, пока неизвестно, какая часть модели будет «прошита» в аппаратной составляющей. Предполагается, что чипы могут быть в 6–10 раз эффективнее, чем новейшие TPU, в пересчёте на количество токенов на Вт. При этом новые чипы призваны дополнить TPU, а не заменить их.

По словам представителя Google Cloud, команды компании постоянно занимаются исследованиями и экспериментируют с инновационными решениями. Проектируя аппаратное и программное обеспечения с нуля, компания обеспечивает интеграцию и высокую степень оптимизации систем.

Источник изображения: Google

Как сообщает Silicon Angle, чипы, предлагаемые «по умолчанию», обычно включают компоненты, которые клиентам не нужны вовсе. Например, использование традиционных GPU для инференса делает ненужными блоки рендеринга. Разработка кастомных чипов помогает решить проблему. Компания может исключить ненужные модули, тем самым снижая цену производства, или же заменить ненужные элементы на модули, оптимизированные для специальных задач.

Повышенная эффективность будет достигнута разными способами. В частности, в компании рассчитывают, что Froxen v2 позволит снизить количество вычислений для Gemini. Также ожидается снижение масштабов перемещения данных. Google может оснастить Frozen v2 достаточным количеством памяти для запуска Gemini полностью на чипе. Подобный дизайн избавил бы от необходимости отправлять данные к RAM и обратно.

AMD объявила о расширении стратегического партнёрства с Microsoft, охватывающего ускорители, процессоры, сетевое оборудование и ПО на платформе Azure. AMD начнёт поставки Helios клиентам, включая Microsoft, во II половине 2026 года, но именно Microsoft первой среди «большой тройки» облаков публично заявила о массовом развёртывании новой платформы.

В рамках партнёрства Microsoft внедрит в ЦОД Azure платформу AMD Helios AI с EPYC Venice и MI455X. Эти решения будут лежать в основе трёх будущих семейств инстансов Azure: HDv2 для обработки данных, HXv2 для автоматизации проектирования электроники (EDA) и ND MI455X v7 для рабочих нагрузок ИИ-инференса.

Инстансы HDv2, разработанные совместно с AMD, предназначены для самых ресурсоёмких задач, связанных с ИИ, включая подготовку данных, поиск, обучение с подкреплением и координацию агентов. Благодаря почти 500 физическим ядрам в составе AMD EPYC Venice, 4 Тбайт RAM, 32 Тбайт локального NVMe-хранилища и 400GbE DPU Azure Boost, HDv2 способны удовлетворить потребности самых требовательных клиентов в области ИИ, отметила Microsoft.

Инстанcы HXv2 развивают сильные стороны виртуальных машин HX, запущенных в партнёрстве с AMD в 2023 году. HXv2 тоже предлагает дифференциацию для рабочих нагрузок моделирования на уровне RTL и тоже использует технологию 3D V-Cache, вместе с тем получив значительные улучшения в части производительности ядер и памяти в однопоточных задачах. ВМ HXv2 будут оснащены 176 ядрами процессоров EPYC Venice с тактовой частотой более 5 ГГц, наполовину большим кешем, доступному каждому ядре, и порядка 2 или 4 Тбайт RAM.

Источник изображения: Microsoft

При этом Azure HXv2 поддерживает более широкий спектр технических вычислительных задач, включая научное моделирование, инженерный анализ и другие приложения с распределённой памятью. Значительно повышенная производительность на ВМ и на ядро, а также наличие 800G-подключения InfiniBand, позволяют проводить крупномасштабные симуляции на основе MPI и делают HXv2 идеальным решением для широкого круга клиентов, использующих HPC, сообщила Microsoft.

В свою очередь, инстансы ND MI455X v7 разработаны для ИИ-инференса в производственных масштабах — для рабочих нагрузок рассуждений, поиска и агентных вычислений, лежащих в основе современных ИИ-сервисов. Сотрудничество также распространяется на сетевой уровень. DPU Pensando уже активно используются Microsoft, а теперь компании интегрируют Azure Boost с технологиями AMD для повышения производительности сети, эффективности и обработки подключений в облачном масштабе.

Сотрудничество расширяет доступ к ИИ-инфраструктуре AMD в Azure. Разработчики передовых моделей смогут использовать инфраструктуру на базе AMD для обучения и обслуживания крупномасштабных ИИ-моделей, а корпоративные клиенты могут развёртывать и масштабировать рабочие нагрузки ИИ в производственной среде с помощью управляемых вычислительных ресурсов Azure Foundry.

Провайдер облачных ИИ-сервисов Nebius (ранее Yandex N.V.) объявил о заключении первого соглашения о предоставлении обеспеченного кредита на сумму около $775 млн с целью дальнейшего ускорения глобального развёртывания своей полнофункциональной облачной платформы для ИИ.

Как пояснила компания, кредит обеспечен развёрнутой инфраструктурой на базе GPU и гарантированными денежными потоками по соглашению с клиентом инвестиционного уровня. Срок погашения кредита — 31 октября 2030 года, процентная ставка — SOFR + 2,50 %. По словам Nebius, вместе с денежными потоками от соглашения с клиентом кредит полностью покрывает более 100 % капитальных затрат, необходимых для развёртывания базовой инфраструктуры GPU.

Nebius отметила, что поскольку контракт находится на стадии обслуживания, это финансирование можно направить на инвестиции в мощности, которые будут обслуживать клиентов в сфере ИИ, и корпоративных клиентов на полнофункциональной облачной ИИ-платформе Nebius. Похожую схему для получения кредита использовало неооблако CoreWeave, взявшее под залог имеющихся ускорителей NVIDIA заём на гораздо более крупную сумму в размере $2,3 млрд.

Источник изображения: Nebius

Nebius, по всей видимости, планирует и дальше использовать кредитные ресурсы для расширения деятельности. Она сообщила, что такая схема позволяет ей использовать действующий инфраструктурный актив для привлечения финансирования на уровне активов для других долгосрочных проектов у клиентов. Имея уже заключённые контракты на сумму более $40 млрд с клиентами с инвестиционным рейтингом, такими как Microsoft и Meta✴, Nebius рассчитывает привлечь дополнительный капитал на аналогично привлекательных условиях. Она сообщила, что недавно завершила очередной плановый этап развёртывания мощностей для Microsoft и продолжает выполнять оставшиеся поставки в соответствии с условиями контрактного графика.

Сообщается, что финансирование прошло на фоне высокого спроса со стороны кредиторов и было значительно переподписано. MUFG выступила в качестве структурирующего агента, единственного букраннера и андеррайтера, а ABN AMRO, Bank of America, Deutsche Bank и HSBC участвовали в качестве уполномоченных ведущих организаторов. Citi, Crédit Agricole CIB, ING и Morgan Stanley выступили в качестве старших ведущих организаторов. В синдикате также участвовала компания Goldman Sachs.

Британская нефтегазовая компания Orcadian Energy Plc анонсировала строительство в британской части Северного моря дата-центра, работающего от газовой электростанции и размещённого на морской платформе, сообщает Datacenter Dynamics. Газ будет поступать с принадлежащих компании месторождений Earlham и Orwell. Это первый проект морского ЦОД компании.

Предполагается, что газ для выработки электроэнергии будет использоваться на месте, а выбрасываемый углекислый газ будут захватывать и закачивать обратно в резервуары месторождения Earlham для долговременного хранения. По мнению экспертов Orcadian, это намного эффективнее доставки газа на берег по трубам, поскольку, например, газ с Earlham на 49 % состоит из CO₂. В компании подчёркивают, что это подтверждает способность естественного резервуара удерживать углекислоту под землёй длительное время.

По оценкам Orcadian, запасы Earlham составляют более 3,2 млрд м³ газа, а повторная разработка уже порядком истощённого месторождения Orwell обеспечит ещё около 878 млн м³. Газ с месторождений будет смешиваться для обеспечения среднего содержания метана на уровне 50 %.

Источник изображения: Richmond Offshore Energy

На первом этапе предполагается развернуть электростанцию и один машинный зал на 200 МВт. Позже могут быть установлены дополнительные генераторы и построены новые, а совокупная мощность «за счётчиком» может превысить 1 ГВт. Для реализации проекта создаётся дочерняя компания Earlham Gigagrid Ltd. Ей же намерены передать лицензию на газовое месторождение. Для этого потребуется одобрение британского Управления по переходу к нулевым выбросам Северного моря (North Sea Transition Authority, NSTA).

Orcadian намерена привлечь к проекту гиперскейлеров уровня Google, Amazon, Meta✴ и Microsoft или неооблачные компании — CoreWeave, Nebius, Lambda Labs, Crusoe Cloud и Vultr. Утверждается, что структура Earlham Gigagrid позволяет внешним инвесторам вкладывать средства без риска «размытия» долей имеющихся акционеров Orcadian. Предполагается, что новый проект позволит «повысить ценность» выданной компании лицензии P2680 на разведку и добычу нефти и газа.

Потребление облачной инфраструктуры на основе GPU в России в I половине текущего года подскочило на 507 %, или примерно в шесть раз, по сравнению с аналогичным периодом 2025-го. Об этом сообщает «Коммерсантъ» со ссылкой на исследование провайдера «Рег.Облако».

Основным драйвером роста названо внедрение готовых ИИ-сервисов в бизнес-процессы. Ускорители на базе GPU применяются для решения самых разных задач, связанных с нейросетевыми технологиями: от речевой аналитики и компьютерного зрения до клиентской поддержки и работы с корпоративными базами знаний. О росте спроса говорят и Cloud.ru с MWS.

По оценкам, количество новых подключений в сегменте GPU-инфраструктуры в России в I полугодии 2026-го подскочило на 160 % в годовом исчислении. При этом ежемесячная активность пользователей увеличилась на 240 %. В сфере выделенных серверов и систем bare metal клиентская база с расходами более 500 тыс. руб. в месяц расширилась более чем в два раза, а доля таких пользователей в общем объёме потребления поднялась с 35 % до 49 %. Отмечается, что самыми востребованными GPU-ускорителями среди российских заказчиков являются NVIDIA RTX A4000 Ampere: такие карты применяют примерно 63 % клиентов.

Источник изображения: unsplash.com / BoliviaInteligente

О быстром расширении рынка говорят и другие его участники. Так, провайдер K2 Cloud указывает на 4–5-кратный рост запросов на облачные GPU. При этом, как отмечается, востребованы такие изделия, как NVIDIA L4, L40S и H100. Отраслевые эксперты подчёркивают, что на российском рынке нет недостатка карт «начального уровня», при этом наблюдается дефицит в сегменте высокопроизводительных решений, которые необходимы в том числе для обучения крупных ИИ-моделей с большим количеством параметров. На этом фоне наблюдается трансформация сектора. Кроме того, заказчикам всё чаще нужны не просто ускорители, а готовые ИИ-решения и сервисы.

План аренды Oracle 2,45-ГВт мегакампуса ИИ ЦОД Project Jupiter (в рамках инициативы Stargate) с генерацией «за счётчиком» столкнулся с серьёзными препятствиями. Из -за проблем с поставками газа для топливных элементов Bloom Energy реализация может быть отложена на год или два, сообщает Semi Analysis.

Предложенный Oracle проект в Нью-Мексико фактически невозможно реализовать с запланированной мощностью до тех пор, пока не построят трубопровод Green Chile Pipeline протяжённостью около 27 км с подключением к системе El Paso Natural Gas (EPNG). Ранее Oracle под давлением общественности отказалась от использования газовых турбин, отдав предпочтение твердооксидным топливным элементам Bloom Energy, тоже работающим на природном газе, но считающимися более экобезопасными.

Проблема в том, что точка подключения находится на земле штата, а тот уже дважды отказал в подключении, причём последний раз — 14 июля. Договорный срок ввода трубопровода в эксплуатацию — 15 августа, а пока не утверждён даже маршрут прокладки. Для решения проблемы Oracle могла бы использовать альтернативные варианты снабжения объекта газом, но пока все значимые варианты либо отклонены, либо не соответствуют заявленной мощности кампуса ЦОД.

Стоящая за планом прокладки компания Transwestern («дочка» Energy Transfer) подала заявку регулятору Federal Energy Regulatory Comission (FERC) по упрощённой процедуре. Заинтересованные стороны и FERC необходимо было уведомить за 60 дней, и строительство можно было бы организовать при отсутствии возражений. Тем не менее, у FERC возникли возражения по целому ряду причин. В результате, окно для урегулирования закрылось 13 мая, и теперь полноценная процедура рассмотрения заявки займёт в соответствии с законом 18–24 мес.

Источник изображения: Tim Broadbent/unsplash.com

Затем Transwestern попыталась вывести проект из-под юрисдикции FERC. Регулятор сам запросил в июне, не подпадает ли газопровод под действие т.н. Hinshaw Amendment — поправки к закону Natural Gas Act, позволяющей полностью избавиться от необходимости получения разрешения от FERC. Данная поправка обычно распространяется на небольшие проекты внутри отдельных штатов, но в итоге Transwestern сама признала, что проект не соответствует необходимым критериям.

Третий по счёту вариант решения проблемы, предложенный подрядчиком, предполагал прокладку газопровода в обход государственных земель. Однако предпочтительный маршрут отклонили, а владелец земель на пути альтернативного маршрута не дал своего разрешения. Ещё один альтернативный маршрут и вовсе существует только на словах, поскольку не проводились исследования возможности его использования, оценка стоимости, экологическая экспертиза и т.п.

Четвёртый и последний план «Б» подразумевает доставку сжиженного газа грузовиками, пока не будут получены необходимые разрешения для Green Chile. Впрочем, такой «виртуальный газопровод» может обеспечить в лучшем случае лишь 100–200 МВт мощностей — только на 100 МВт потребовалось бы доставлять приблизительно по 55 цистерн с газом ежедневно. Крупнейший известный подобный проект в США рассчитан лишь на 135 МВт.

Кроме того, даже без учёта проблем с газопроводом, сам план энергогенерации до сих пор не одобрен. В апреле Oracle и BorderPlex Digital Assets анонсировали переход с газовых турбин на ячейки Bloom Energy, но и для них разрешение на выбросы (Air Permit) к середине июля всё ещё не было выдано. Власти штата назначили публичные слушания, но пока не назвали даже дату их проведения. Пока Project Jupiter реализуется с наибольшими задержками среди всех проектов семейства Stargate.

Тем временем сама Bloom Energy вполне процветает. Например, в конце мая сообщалось, что дата-центры Nebius в США получат именно её топливные элементы, 328 МВт только на первом этапе проекта. Дата-центры Oracle получат топливные элементы компании на 2,8 ГВт, но большая часть, надо полагать, приходится именно на Project Jupiter. Впрочем, инвесторов это не отпугивает.

Неооблачная компания Nebius (бывшая Yandex N.V.), по сообщению ресурса TechCrunch, заключила соглашение о предоставлении вычислительных мощностей американскому стартапу Reflection AI, который занимается проектами в области ИИ. Стоимость договора составляет $1 млрд. Сообщается, что в рамках партнёрства с Nebius фирма Reflection AI получит доступ к ускорителям NVIDIA, включая изделия GB300. Соглашение охватывает период вплоть до 2029 года.

Фирму Reflection AI основали в 2024 году Миша Ласкин (Misha Laskin) и Иоаннис Антоноглу (Ioannis Antonoglou) — бывшие исследователи Google DeepMind. Стартап специализируется на открытых фундаментальных моделях и на создании автономных агентов для автоматизации разработки ПО. Одним из первых продуктов компании является система Asimov для генерации кода. На сегодняшний день Reflection AI получила около $2,6 млрд финансирования от таких инвесторов, как NVIDIA, Sequoia Capital и Lightspeed Venture Partners. Оценка стартапа находится на уровне $25 млрд. Штаб-квартира расположена в Бруклине (Нью-Йорк, США).

Источник изображения: Nebius

Нужно отметить, что ранее Reflection AI заключила аналогичный договор со SpaceX: компания Илона Маска предоставит стартапу вычислительные мощности на общую сумму до $6,3 млрд. Это соглашение также будет действовать до 2029-го, что предполагает ежемесячные платежи в размере $150 млн. В рамках договора Reflection AI немедленно получит доступ к системам NVIDIA GB300. В целом, резервирование значительного количества вычислительных ресурсов поможет стартапу ускорить создание открытых ИИ-моделей, которые смогут составить конкуренцию решениям OpenAI и Anthropic.