Huawei представила платформу OceanStor M900, спроектированную для работы с KV-кешем в крупномасштабных дата-центрах. Новинка позволяет решить проблему нехватки DRAM, которая создает «бутылочное горлышко» в современных ИИ-кластерах.

Отмечается, что в настоящее время в сфере ИИ наблюдается переход от технологических экспериментов к широкомасштабному внедрению. Приложения ИИ эволюционировали от чат-ботов до агентов, способных автономно выполнять сложные задачи. Большие языковые модели (LLM) нового поколения могут насчитывать до 10 трлн параметров. Современные системы с огромными контекстными окнами (более 1 млн токенов) и многошаговые ИИ-агенты генерируют колоссальные объёмы KV-кеша, для обработки которого ресурсов HBM и DRAM недостаточно. Платформа OceanStor M900 помогает преодолеть эти ограничения путём использования высокоскоростных SSD.

По заявлениям Huawei, в OceanStor M900 впервые в отрасли применена передовая архитектура, объединяющая CPU, сетевой контроллер и контроллер NAND. Она обеспечивает собственную KV-семантику для одношагового соединения ИИ-ускорителей в составе узлов SuperPoD с твердотельными накопителями. Это устраняет необходимость применения различных протоколов, благодаря чему задержка доступа сокращается на 90 % по сравнению с традиционными подходами — с нескольких миллисекунд до 60 мкс. Один кластер обеспечивает суммарную пропускную способность до 40 Тбайт/с, что в 1,5 раза выше, чем у существующих решений. При этом объём памяти, доступной для каждого нейропроцессора (NPU), увеличивается с гигабайт до терабайт.

Источник изображения: Huawei

Платформа OceanStor M900 использует высокоскоростной интерконнект UnifiedBus. Общая вместимость может достигать 64 Пбайт. В системе реализована технология адаптивного хранения (KV-Aware Adaptive Storage), которая прогнозирует жизненный цикл KV-кеша и перераспределяет нагрузку между SSD для достижения максимальной эффективности и надёжности. В результате, показатель DWPD (полных перезаписей в сутки) для установленных SSD поднимается до 24, что в 16 раз превосходит обычные значения. Благодаря этому значительно снижаются расходы на эксплуатацию, поскольку сокращается необходимость в замене дорогостоящих накопителей.

В целом, OceanStor M900 позволяет раскрыть вычислительную мощность SuperPoD-устройств, ресурсы которых в противном случае могут простаивать из-за нехватки памяти для работы с KV-кешем.

Huawei поделилась планами по выпуску новых ИИ-ускорителей Ascend. Сообщается, что в I квартале следующего года дебютирует изделие Ascend 960DT, которое придёт на смену Ascend 950. В состав 960DT (аббревиатура расшифровывается как Decode/Training — декодирование/обучение) войдут 288 Гбайт памяти с пропускной способностью 9,6 Тбайт/с — в 2,4 раза больше по сравнению с Ascend 950. При этом сетевые источники указывают на использование памяти HiZQ — собственного решения Huawei, позиционирующегося в качестве альтернативы НВМ. Пропускная способность интерконнекта Ascend 960DT составит 2,2 Тбайт/с.

Для нового ускорителя заявлена поддержка форматов FP32, HF32, FP16, BF16, FP8, MXFP8, HiF8, MXFP4 и HiF4. ИИ-производительность в режиме FP8 будет достигать 2 Пфлопс, в режиме FP4 — 4 Пфлопс. В один кластер могут объединяться тысячи таких изделий для масштабирования быстродействия. В частности, посредством NPO могут быть связаны до 4096 эксземпляров Ascend 960DT, что обеспечит суммарную FP4-производительность на уровне 16 Эфлопс.

Источник изображения: wccftech.com

На III четверть 2027 года намечен анонс карты Ascend 960PR (Prefill/Recommenders — заполнение/рекомендации). Она будет нести на борту 192 Гбайт памяти с пропускной способностью 2,4 Тбайт/с (скорость интерконнекта сохранится на уровне 2,2 Тбайт/с). Это решение обеспечит быстродействие до 2 Пфлопс на операциях FP8 и до 8 Пфлопс в режиме FP4.

В 2028 году, как ожидается, появится ускоритель Ascend 970 с 288 Гбайт памяти с пропускной способностью 14,4 Тбайт. У данной модели пропускная способность интерконнекта поднимется до 4,4 Тбайт/с. Производительность FP8 и FP4 — до 3,6 и 14 Пфлопс соответственно. Наконец, на 2029-й запланирован выпуск изделия Ascend 980 с 384 Гбайт памяти (38,4 Тбайт/с) и интерконнектом на 8 Тбайт/с. Карта сможет выдавать 7,2 Пфлопс на операциях FP8 и 28 Пфлопс в режиме FP4.

Компания Huawei представила четырёхуровневый 3D-ЦОД в Уху (Wuhu, провинция Аньхой, Китай) с вертикально расположенными системами охлаждения, вычислительным оборудованием, энергосистемами и резервным источником питания, сообщил ресурс TechRepublic. По словам компании, архитектура разработана для размещения более плотной ИИ-инфраструктуры, включая кластеры суперузлов, содержащие более 100 тыс. ускорителей.

Использование ИИ-ускорителей в ЦОД влечёт за собой гораздо более высокую плотность энергопотребления. По словам Huawei, мощность серверных стоек выросла с нескольких киловатт до 100 кВт и 200 кВт и, как ожидается, продолжит увеличиваться. А использование масштабных моделей с триллионами параметров и быстро растущий спрос на токены предъявляют повышенные требования к ИИ-инфраструктуре искусственного интеллекта. Поэтому кластеры на базе суперузлов Ascend с более чем 100 тыс. картами станут базовой конфигурацией.

Источник изображения: Huawei

«Мы рассматриваем ЦОД как стандартный продукт, который можно тиражировать в больших масштабах, а не как индивидуальный инженерный проект», — заявили в компании. По словам Huawei, более 90 % механических и электрических систем для ЦОД могут предлагаться уже в собранном виде, что сокращает их сроки поставки после заказа примерно с шести до трех месяцев. По данным Pandaily, процесс строительства объекта в Уху занял около девяти месяцев, что гораздо меньше 18-24 месяцев, требующихся для строительства подобных ЦОД.

Huawei также представила обзорную библиотеку дизайна 3D-ЦОД, включающую пять разделов: «Вычислительная мощность», «Трансформация», «Реконструкция постоянного тока», «Скачок стоимости», «Шедевр» и «Смена парадигмы». Она охватывает системы водоснабжения, кондиционирования, электрические системы высокого и низкого напряжения и многое другое.

В ходе мероприятия Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026 финансовый директор компании Брет Джонсон (Bret Johnson) заявил, что совокупная ежегодная выручка от сдачи в аренду ИИ-мощностей достигла $41,1 млрд, сообщает Datacenter Dynamics. По данным Investing.com, это стало результатом подписания компанией дополнительного контракта на $1,11 млрд/мес. ($13,2 млрд/год).

Новый контракт начнёт непосредственно приносить деньги в декабре 2026 года, это уже четвёртый крупный договор SpaceX, заключённый в этом году. В компании говорят, что «хостинг» предоставят некоему ИИ-бизнесу, хотя какому именно — не разглашается. Ранее компания подписала похожие соглашения с Anthropic (до $1,25 млрд/мес.), с Google Cloud ($920 млн/мес. и Reflection AI ($150 млн/мес.).

В июле, по слухам, компания вела переговоры с Пентагоном относительно сделки о предоставлении вычислительных мощностей в интересах военного ведомства, которая может приносить миллиарды долларов. На 30 июня SpaceX имела в своём распоряжении 1,4 ГВт мощностей ЦОД, но к концу года мощности должны превысить 2 ГВт, а к концу 2027 — достичь около 10 ГВт. Сейчас у компании есть кампусы ЦОД Colossus 1 и Colossus 2, ведутся работы над третьим, расположенным в Саутхейвене (Southaven). Также компания строит ещё один, четвёртый ЦОД в окрестностях Мемфиса.

Источник изображения: SpaceXAI

Влившаяся в состав SpaceX компания xAI изначально концентрировала усилия на разработке собственной ИИ-модели Grok и использовала вычислительные мощности кампуса ЦОД Colossus в Мемфисе (Теннесси). Похоже, ситуация изменилась, поскольку после сделки с Anthropic стоящий за управлением бизнесами SpaceX/xAI Илон Маск (Elon Musk) активно искал новых клиентов. SpaceX вышла на IPO в июне текущего года. После этого её стоимость значительно выросла и составила около $3 трлн, хотя с тех пор она несколько подешевела. На данный момент её рыночная капитализация составляет около $2 трлн.

NVIDIA объявила о взаимодействии с расширяющейся в Австралии экосистемой облачных партнёров (NCP), а также с партнёрами в сфере ИИ-инфраструктуры — для того, чтобы сделать более доступными землю, энергоснабжение и готовые объекты ЦОД для размещения многочисленных поколений ИИ-фабрик NVIDIA DSX. Это поможет стране удовлетворить растущий спрос на вычислительные ИИ-мощности — общий объём строительства к 2027 году может достигнуть 2 ГВт.

Участвующие в сделке провайдеры будут управлять этими ИИ-фабриками, а NVIDIA намерена предоставить платформу DSX, системы для ускоренных вычислений, сетевое оборудование, ПО и поддержку экосистемы. Австралийские компании с помощью продуктов NVIDIA смогут создавать ИИ-модели, приложения и ИИ-агентов, в то же время поддерживая генерацию электроэнергии.

Расширение мощностей обеспечит австралийским разработчикам расширенный доступ к ускоренным вычислениям и открытым моделям NVIDIA Nemotron для решения связанных с ИИ-проектами задач, а развитая «зелёная» энергетика и квалифицированные кадры Австралии станут прочной основой для ИИ-стартапов, университетов, исследователей, ИИ-компаний и др., позволяя обучать, развёртывать и масштабировать ИИ-системы.

Участники NCP и партнёры NVIDIA в сфере ИИ-инфраструктуры, включая Firmus, Sharon AI, IREN, Megaport, ResetData, CDC, NEXTDC и AirTrunk уже инвестируют в австралийские ИИ-фабрики на основе NVIDIA DSX. Firmus расширяет инициативу Project Southgate, Sharon AI внедряет десятки тысяч ускорителей NVIDIA, а Iren намерена ускорить внедрение крупномасштабных ИИ-фабрик благодаря компетенциям в сфере энергетики, земельных ресурсов, ЦОД, развёртывания и эксплуатации GPU и эксплуатации инфраструктуры — компания намерена освоить 800-МВт кампус Bundey в Южной Австралии. Latitude.sh (Megaport) и ResetData сделают упор на инференс с низкой задержкой, высокой скоростью отклика и соблюдением правил локализации данных.

Источник изображения: Datingjungle/unsplash.com

CDC построила в Австралии и Новой Зеландии готовую к ИИ и HPC инфраструктуру ЦОД с СЖО. CDC управляет более 550 МВт мощностей, ещё 800 МВт строится. Объекты целиком полагаются на энергию из возобновляемых источников и используют передовые технологии охлаждения без воды, сертифицированные для инфраструктуры NVIDIA. NEXTDC также построила инфраструктуру ЦОД с жидкостным охлаждением, готовую к высокоплотным ИИ-нагрузкам. Наконец, AirTrunk расширяет строительство ИИ ЦОД в регионе, включая решения, рассчитанные на СЖО и высокоплотные ИИ-нагрузки.

Heidi и Atlassian уже используют open source модели NVIDIA Nemotron, датасеты и инструменты для разработки и кастомизации ИИ-систем. Так, Heidi комбинирует модели NVIDIA с клиническими данными, обеспечивая новый уровень применения искусственного интеллекта в здравоохранении без ущерба конфиденциальности. Atlassian совершенствует корпоративный семантический поиск Rovo с использованием ИИ NVIDIA, который лучше учитывает контекст и находит релевантные данные в сложных массивах и рабочих процессах.

В совокупности данные проекты связывают ИИ-инфраструктуру с открытыми моделями и ПО, позволяющими превратить вычислительные мощности в реальные прикладные проекты. В результате NVIDIA и австралийская экосистема позволяют пользователям масштабировать ИИ внутри Австралии и выводить инновации на мировой рынок, говорит компания.

OpenAI разработает ИИ-ускорители следующего поколения с помощью Samsung Electronics, сообщает The Register со ссылкой на Reuters. Компания совсем недавно продемонстрировала первое поколение своих ИИ-ускорителей Jalapeño, превосходящие NVIDIA Blackwell в ряде задач. Впрочем, биржевые игроки уже пришли к выводу, что рост востребованности ИИ ASIC не представляет угрозы NVIDIA, к тому же OpenAI не имеет собственных производственных мощностей.

Подавляющее большинство современных чипов выпускает тайваньская TSMC, поэтому OpenAI приходится конкурировать за её производственные мощности с NVIDIA, AMD и практически всеми прочими производителями ИИ-ускорителей и гиперскейлерами. Ситуация с поставками HBM4 для Jalapeño (точнее, для Broadcom, участвующей в производстве), аналогична — предложение такой памяти ограниченно, поскольку её выпускают лишь SK hynix, Micron и Samsung. Сотрудничество с Samsung поможет OpenAI решить обе проблемы.

Источник изображения: OpenAI

Новые чипы OpenAI, вероятно, будут использовать более быструю HBM4E. При этом высока вероятность, что они будут полагаться на перенос контроллеров памяти и прочей «логики» с вычислительного модуля на сам стек HBM, приблизительно то же предусмотрено в NVIDIA NVHBM. Такие решения потребуют более тесного взаимодействия с поставщиком HBM, поэтому развитые отношения с Samsung крайне выгодны OpenAI, даже если вычислительные чиплеты в итоге будут выпускаться TSMC.

Samsung — второй по величине оператор контрактных фабрик в мире. Компания выпускала немало чипов для NVIDIA, Apple и др. К 2026 году Samsung стала значительно более привлекательным вендором, и разработчики вроде Rebellions, Tenstorrent и Groq активно выпускают на её мощностях свои ИИ-ускорители. Так, Rebel100 (Rebel Quad) использует многокристальную архитектуру и HBM3E, обе технологии нуждаются в передовых методах компоновки. Другими словами, Samsung вполне способна выпускать ускорители для OpenAI.

Австралийская Firmus подписала многолетнее соглашение с OpenAI о предоставлении последней мощностей в Малайзии. В рамках договора OpenAI станет якорным клиентом двух ИИ ЦОД. Тем временем реализация проекта OpenAI — Stargate в Южной Корее столкнулась с препятствиями, сообщает Datacenter Dynamics.

По словам Firmus, соглашение с OpenAI увеличит объёмы законтрактованных мощностей компании до более 900 МВт. На сегодня у неё есть семь проектов ИИ ЦОД в Австралии, Сингапуре, Индонезии и Малайзии — уже работающих или строящихся. Пять из них всё ещё не готовы и должны быть введены в эксплуатацию в течение 24 мес. Они будут использовать платформу для ИИ-фабрик NVIDIA DSX с Vera Rubin NVL72 в модульных решениях Firmus HyperCube. Параллельно при участии Firmus ведутся работы над прокладкой нового кабеля APX East из Австралии в США.

Планы компании по строительству площадки в Малайзии ранее не разглашались. При этом подчёркивается, что Firmus потратила семь лет на создание инфраструктуры в Юго-Восточной Азии и Австралии. В Firmus утверждают, что многолетнее партнёрство знаменует момент превращения Азиатско-Тихоокеанского региона из потребителя ИИ-сервисов в поставщика. В OpenAI подчеркнули, что новые ЦОД в Малайзии помогут компании обслуживать растущий спрос на продукты компании в регионе и по всему миру.

Источник изображения: CHUTTERSNAP/unsplash.com

В последнее время Малайзия привлекает крупные инвестиции в ИИ-инфраструктуру, причём, по данным местных властей, около 44 % всех одобренных в I половине 2026 года инвестиций приходится на ЦОД и облачные вычисления — Малайзия давно претендует на роль важного ИИ-хаба в регионе. Соседний Сингапур развивается более осторожно и избирательно, играя при этом важную роль на рынках региона. Филиппины тоже стремятся превратить страну в новый ИИ-хаб.

Вместе с тем, по данным южнокорейских СМИ, проект Stargate в Южной Корее практически не развивается. Планы строительства ЦОД в стране анонсировали в октябре 2025 года, OpenAI подписала письмо о намерениях с Samsung Electronics и SK hynix, предусматривавшее строительство двух ИИ ЦОД на юго-западе страны. По данным неназванных источников, реализация проекта приостановлена, поскольку компании не могут получить площадку, способную удовлетворить потребности ЦОД в энергии и воде. SK заявила, что после подписания письма никакого прогресса нет. OpenAI отказалась от комментариев, заявив, что проект находится «на стадии обсуждения».

Французский ИИ-стартап Mistral объявил об успешном завершении раунда финансирования серии D, в ходе которого он привлёк €3 млрд с оценкой рыночной стоимости более €21 млрд, что, по его словам, стало крупнейшим раундом привлечения акционерного капитала, когда-либо проводившимся европейской технологической компанией.

Раунд возглавила Samsung Electronics, к которой присоединились совладельцы фонда Scaleup Europe, управляемого EQT, и существующий инвестор PSG Equity. В раунде приняли участие действующие инвесторы, включая a16z, ASML, Belfius, BNP Paribas CIB. В качестве новых инвесторов к раунду присоединились Advent, фонды и счета, управляемые BlackRock, а также Великое герцогство Люксембург.

Источник изображения: Mistral

Благодаря проведённому раунду оценка рыночной стоимости Mistral выросла почти в два раза с €11,7 млрд, полученной после проведения раунда серии С в сентябре 2025 года, который возглавила ASML. В том раунде также приняли участие NVIDIA и Андреессен Горовиц (Andreessen Horowitz).

Привлечённые средства позволят Mistral расширить инфраструктуру и ускорить коммерческий рост и международное присутствие. В настоящее время компания работает в 20 странах и поддерживает более 125 критически важных ИИ-систем на предприятиях по всему миру, включая Airbus, ASML и HSBC.

Основанная в 2023 году Mistral позиционирует себя в качестве европейской альтернативы крупным американским ИИ-компаниям OpenAI и Anthropic. Хотя масштабы, конечно, несопоставимы. В июне PitchBook сообщала, что компания привлекла около $4 млрд инвестиций, тогда как OpenAI привлекла $186 млрд, а Anthropic — $161,25 млрд. Рыночная стоимость OpenAI по итогам раунда в марте составила $852 млрд, а Anthropic после раунда финансирования H, завершённого в мае, оценивается в $965 млрд.

Как отметила Mistral, во время первой волны внедрения генеративного ИИ главным вопросом было то, кто сможет создать самую мощную модель. А сейчас организации и правительства задаются другим вопросом: как использовать возможности ИИ для решения своих критически важных задач, не отказываясь от контроля над инфраструктурой и контуром сбора данных.

Mistral утверждает, что является единственной компанией в мире в сфере ИИ, которая создаёт полный пакет решений, необходимых для ответа на этот вопрос: модели с открытым исходным кодом, инфраструктуру и вычислительные мощности, на которых они работают, а также продукты, которые позволяют внедрять их в производство; это гарантирует, что клиенты никогда не будут привязаны к планам одного поставщика, ценам или доступности.

Комплексный и открытый подход компании, как утверждается, также позволяет организациям использовать ИТ-технологии, не раскрывая свои наиболее ценные данные, рабочие процессы и институциональные знания никому за пределами своих собственных стен. Это то, что делает стек от Mistral суверенным ИИ-слоем. Это означает сохранение контроля в четырёх измерениях: данные, которые остаются в пределах границ организации, управляемые и настраиваемые модели, частные и предсказуемые вычисления и производственные системы, которые полностью контролируются и поддаются аудиту.

Команда разработчиков «Яндекса» сообщила о запуске «Алисы AI» для бизнеса — ИИ-ассистента для решения задач в корпоративной среде.

«Алиса AI» для бизнеса помогает автоматизировать рабочую рутину: подготовить материалы к встрече, собрать регулярный отчёт из писем и документов, распределить задачи по исполнителям, составить инструкции на основе базы данных компании и многое другое. Решение развёрнуто в облачном окружении «Яндекс 360» и позволяет использовать корпоративные знания, к которым у сотрудника есть доступ, а также подключённые рабочие инструменты: «Почту», «Диск», «Календарь», «Трекер», «Вики» и внешние системы — «Битрикс24», «Спарк», amoCRM, «1С».

Отличительной особенностью бизнес-версии «Алисы AI» является безопасность: система функционирует в отдельном пространстве — корпоративные данные в нём отделены от личных. При этом обеспечивается полный контроль над доступами: администратор может управлять подключением сотрудников и правами доступа. Поддерживается вход через корпоративные учётные записи (SSO). Использование данных организации для обучения ИИ-моделей запрещено по умолчанию.

Источник изображения: 360.yandex.ru/business/alice-business

В дополнение к готовому решению в ближайшем будущем на платформе Yandex Cloud появится настраиваемое — для компаний с дополнительными требованиями к безопасности и хранению данных. Они смогут использовать ассистента по гибридной модели или развернуть его во внутренней инфраструктуре организации. Также в этой версии можно будет создавать собственные навыки и плагины.

Компания Equinix расширяет платформу ЦОД и межсетевого взаимодействия, добавив взаимодополняющие сервисы, обеспечивающие распределённую эксплуатацию вычислительных ресурсов. Equinix Fabric One обеспечивает подключение между корпоративными площадками, облаками и ИИ-провайдерами, а Equinix Inference Exchange позволяет объединить эталонные решения NVIDIA Enterprise Reference Architectures с открытой платформой для инференса компании Together AI в пределах экосистемы Equinix.

Сервисы позволят решить распространённую проблему архитектуры данных, когда корпоративная информация, приложения и пользователи распределены по разным объектам, облакам и юрисдикциям с отдельными правовыми нормами, а обслуживающие эти ресурсы вычислительные системы отделены от них и работают в других локациях. Equinix рассчитывает превратить распределение рабочих нагрузок и управление подключениями в единый управляемый сервис вместо того, чтобы реализовать сетевые подключения в рамках отдельных ИИ-проектов.

Fabric One позволит клиентам описывать необходимый результат подключений на естественном языке. Equinix будет самостоятельно определять и организовывать маршрутизацию, облачные подключения, шифрование, управлять отказоустойчивостью и переключением на резервные ресурсы.

Источник изображения: Equinix

Основными партнёрами по интеграции выступят AWS и Google Cloud, Fabric One будет использовать открытые спецификации OpenAPI 3.0 Interconnect, разработанные в рамках программ AWS и Google по организации мультиоблачных сетей, к которым присоединились Microsoft Azure и OCI. Приложения и инфраструктурные агенты смогут программно запрашивать необходимые соединения вместо того, чтобы полагаться на ручную координацию кросс-соединений и ручное предоставление сетевых ресурсов.

Inference Exchange представляет собой распределённую платформу для ИИ-инференса. Equinix будет поставлять объекты, электроэнергию, передовые системы охлаждения, обеспечит эксплуатацию инфраструктуры после ввода в эксплуатацию и подключение через Equinix Fabric.

NVIDIA обеспечит развёртывание с помощью проверенных эталонных архитектур Enterprise Reference Architectures, а Together AI обеспечит платформу для инференса с более 200 open source ИИ-моделей. Платформа будет поддерживать общие многопользовательские проекты и выделенные среды для отдельных клиентов, которым требуются гарантированные объёмы ресурсов и высокий уровень «изоляции» данных.

Источник изображения: Equinix

По данным Storage Review, платформа Inference Exchange ориентирована на три ключевых топологии развёртывания. Во-первых, для инференса на уровне городских периферийных узлов организации способны запускать модели в рамках агломераций, с быстрым откликом API-обращений к открытым базовым моделям. Во-вторых, её можно использовать для перехода от закрытых проприетарных API на модели с открытым исходным кодом. Наконец, для обеспечения суверенного ИИ и выполнения нормативных требований локальных регуляторов — компании из регулируемых сфер могут обеспечить инференс и обработку данных в пределах заданных географических границ.

Предполагается, что бета-тестирование Fabric One начнётся до конца 2026 года, а полная доступность сервиса запланирована на 2027 год, сначала в Северной Америке. Inference Exchange будет доступен в I квартале 2027 года. Стратегическим преимуществом Equinix является инфраструктура компании и плотность сосредоточенной вокруг неё экосистемы. На конец 2025 года она управляла 280 ЦОД на 77 рынках 36 стран. Платформа объединяет более 10,5 тыс. компаний, около 3 тыс. поставщиков облачных и IT-сервисов, а также более 500 тыс. физических и виртуальных интерконнектов.

Объекты совредоточены в мегаполисах и городских агломерациях, где пересекаются телеком-операторы, облачные провайдеры, корпорации, платформы с контентом и и финансовые площадки. Для распределённого инференса близость всех игроков может быть важнее масштаба вычислительных ресурсов, поскольку часто корпоративные данные невозможно переместить в удалённый регион из-за требований к задержке, стоимости, управлению, безопасности, юрисдикции и т. п.

Fabric One и Inference Exchange координируют два уровня физической инфраструктуры Equinix — на одном находятся объекты International Business Exchange (IBX), предназначенные для разных клиентов, на другом — дата-центры xScale для крупных заказчиков, в том числе гиперскейлеров. Fabric One координирует подключения между разными инфраструктурными доменами, а Inference Exchange позволяет размещать и эксплуатировать мощности для инференса ближе к локациям, где корпоративный спрос максимален. Впрочем, это не сделает инфраструктуру Equinix однородной, поскольку, например, некоторые IBX могут быть ограничены по своим проектным техническим характеристикам. Новые объекты IBX проектируются с расширенными возможностями в контексте электропитания и охлаждения.