Стартап Novodisq представил блейд-сервер формата 2U ёмкостью 11,5 Пбайт с функцией ускорения ИИ и др. задач. Гиперконвергентная кластерная система разработан для замены или дополнения традиционных решений NAS, SAN и публичных облачных сервисов. Новинка поддерживает платформы Ceph, MinIO и Nextcloud (также планируется поддержка DAOS), предлагая доступ по NFS, iSCSI, NVMe-oF и S3.

Сервер содержит до 20 модулей Novoblade с фронтальной загрузкой. В каждом из них имеется до четырёх встроенных E2 SSD Novoblade объёмом 144 Тбайт каждый, на базе TLC NAND с шиной PCIe 4.0 x4. Накопители поддерживают NVMe v2.1 и ZNS, обеспечивая последовательную производительность чтения/записи до 1000 Мбайт/с, а на случайных операциях — до 70/30 тыс. IOPS. Надёжность накопителей составляет до 24 PBW. Энергопотребление: от 5 до 10 Вт. Система Novoblade предназначена для «тёплого» и «холодного» хранения данных.

Модули Novoblade объединяют вычислительные возможности, ускорители и хранилища. Основной модулей являются гибридные SoC AMD Versal AI Edge Gen 2 (для ИИ-нагрузок) или Versal Prime Gen 2 (для традиционных вычислений) c FPGA, 96 Гбайт DDR5, 32 Гбайт eMMC, модулем TPM2 и двумя интерфейсам 10/25GbE с RoCE v2 RDMA и TSN. Энергопотребление не превышает 60 Вт. Есть функции шифрования накопителей, декодирования видео, ускорения ИИ-обработки, оркестрации контейнеров и т.д. Платформа специально разработана для задач с большими объёмами данных, таких как геномика, геопространственная визуализация, видеоархивация и периферийные ИИ-вычисления. Сервер может работать под управлением стандартных дистрибутивов Linux (RHEL и Ubuntu LTS) с поддержкой Docker, Podman, QEMU/KVM, Portainer и OpenShift.

Источник изображений: Novodisq

2U-шасси глубиной 1000 мм рассчитано на установку до двадцати модулей Novodisq и оснащено двумя (1+1) БП мощностью 2600 Вт каждый (48 В DC). Возможно горизонтальное масштабирование с использованием каналов 100–400GbE. В базовой конфигурации шасси включает четыре 200GbE-модуля с возможностью горячей замены, каждый из которых имеет SFP28-корзины, а также управляемый L2-коммутатор. Предусмотрен набор средств управления, включая BMC с веб-интерфейсом, CLI и поддержкой API Ansible, SNMP и Redfish. Novoblade поддерживает локальное и удалённое управление, может интегрироваться в существующий стек или предоставляться с помощью инструментов «инфраструктура как код» (Infrastructure-as-Code).

По словам разработчика, система Novoblade обеспечивает плотность размещения примерно в 10 раз выше, чем у сервера на основе жестких дисков, и снижает энергопотребление на 90–95 % без необходимости в механическом охлаждении. Novodisq утверждает, что общая стоимость владения системой «обычно на 70–90 % ниже, чем у традиционных облачных или корпоративных решений в течение 5–10 лет».

«Это обусловлено несколькими факторами: уменьшенным пространством в стойке, низким энергопотреблением, отсутствием платы за передачу данных, минимальным охлаждением, длительным сроком службы и значительным упрощением управления. В отличие от облака, ваши расходы в основном фиксированы, а значит, предсказуемы, и, в отличие от традиционных систем, Novodisq не требует дорогостоящих лицензий, внешних контроллеров или постоянных циклов обновления. Вы получаете высокую производительность, долгосрочную надёжность и более высокую экономичность с первого дня», — приводит Blocks & Files сообщение компании.

Для сравнения, узлы Dell PowerScale F710 и F910 на базе 144-Тбайт Solidigm SSD ёмкостью 122 Тбайт, 24 отсеками в 2U-шасси и коэффициентом сжатия данных 2:1 обеспечивают почти 6 Пбайт эффективной емкости, что почти вдвое меньше, чем у сервера Novoblade.

Согласно отчёт Omdia, Huawei остаётся крупнейшим вендором RAN-инфраструктуры в трёх из пяти крупных регионов мира, попавших в поле зрения исследователей — несмотря на жесточайшие санкции США. Сегодня Huawei является сильной как никогда, в прошлом году её продажи были только на 4 % ниже, чем в 2020 году, т.е. до начала давления США на компанию и её партнёров, сообщает блог IEEE ComSoc.

В Азии и Океании, на Ближнем Востоке и в Африке, в Латинской Америке и Карибском бассейне компания остаётся ключевым вендором RAN. В Европе она занимает третье место, а в Северной Америке вовсе отсутствует, поскольку местному бизнесу запрещено иметь с ней дело. Но даже в Европе положение Huawei остаётся довольно прочным. Испанская Telefónica остаётся крупным клиентом Huawei в Бразилии и Германии, хотя ещё в 2020 году предполагалось «очистить сети» на этих рынках. Deutsche Telekom и Vodafone также активно пользуются решениями Huawei. Ericsson и Nokia отмечают, что Европа не может отказаться от продуктов Huawei и предупреждают инвесторов, что та «агрессивно» конкурирует в некоторых регионах.

На рынке телекоммуникационного оборудования, как заявляют в Ericsson, западные компании сталкиваются с растущим давлением со стороны Huawei и других китайских вендоров. В Ericsson констатируют, что попытки вытеснить Huawei из Европы под предлогом «высоких рисков» провалились, и теперь китайские конкуренты активно осваивают рынки не только в Европе, но и в Латинской Америке. Вместо того чтобы ввязываться в ценовую войну, Ericsson выбирает стратегию сохранения финансовой устойчивости, пусть и с потерей некоторых контрактов.

Источник изображения: Dylan Carr/unsplash.com

С другой стороны, пока нет и признаков того, что европейские телеком-компании заменяют китайскими решениями финские и шведские продукты. Доля Nokia на рынке RAN практически не изменилась в I и II квартале, на компанию приходится 17,6 %. Впрочем, во II квартале Huawei, похоже, превзошла конкурента за счёт других вендоров и успехов на развивающихся рынках, где позиции компании традиционно сильны. Сыграли роль и некоторые другие факторы. Huawei по-прежнему высоко ценится клиентами за качество продукции. Компания была пионером в разработке 5G-решений, в том числе TDD и Massive MIMO, и первой вывела на рынок высокоэффективные GaN-усилители, опередив своих основных конкурентов.

Источник изображения: Dell'Oro Group

Санкции не повлияли на Huawei так, как рассчитывали эксперты. Хотя компанию отрезали от партнёрства с производителями самых передовых чипов, она смогла организовать выпуск компонентов для новейших смартфонов в Китае. Сетевое оборудование компании меньше зависит от передовых техпроцессов, поэтому продажи в этом секторе не пострадали вне рынков, где ввели жёсткие ограничения.

В США, отрезая Huawei от поставок решений для телеком-сетей, рассчитывали на успех американских компаний в области Open RAN, но чуда не произошло. Главный фаворит — Mavenir — из-за финансовых трудностей и невыполнения планов вынужденно провёл реструктуризацию, покинул часть рынков, провёл масштабные увольнения и отказался от активной разработки собственного аппаратного обеспечения, сосредоточившись на ПО. Parallel Wireless также разрабатывает ПО для Open RAN, SDR-решения, программный стек для 5G-SA, не зависящий от конкретного аппаратного обеспечения, и платформу Open RAN Aggregator для объединения оборудования разных вендоров.

В Dell’Oro Group предсказывают, что ежегодная выручка от многовендорных RAN-решений достигнет $3 млрд к 2029 году, т.е. менее 10 % от всего рынка RAN к тому моменту. Эксперты считают, что «высокая концентрация» рынка поставщиков оборудования Open RAN угрожает ключевому принципу архитектуры — разнообразию вендоров. Практически во всех регионах доминируют несколько крупных игроков (Huawei, Ericsson, Nokia, ZTE и Samsung), что противоречит самой концепции Open RAN. На рынке с такой высокой концентрацией и фактически «провалившихся» американских санкций RAN-технологии Huawei всё ещё очень востребованы.

Годами эксперты в области кибербезопасности уделяли внимание защите критической инфраструктуры в основном от цифровых атак с помощью самых разных систем, не позволявших создать угрозу электросетям. Однако новое исследование, проведённое специалистами из Microsoft, OpenAI и NVIDIA, показывает, что главной угрозой электросетям выступают отнюдь не хакеры, а ИИ.

Исследование «Стабилизация энергоснабжения для обучающих ИИ ЦОД» (Power Stabilization for AI Training Datacenters) выявило интересную тенденцию, связанную с быстрым внедрением ИИ в больших масштабах. В процессе эксплуатации ускорителей есть два основных этапа: вычислительный, когда они активно выполняют сложные математические операции, потребляя много энергии, и коммуникационный, когда они обмениваются данными между собой. Во время перехода от первого этапа ко второму происходит резкий спад энергопотребления, а от второго к первому — его стремительный рост.

В случае с гиперскейлерами скачки могут составлять десятки или сотни мегаватт, что негативно сказывается на состоянии электросетей в целом. Дело не просто в неэффективном использовании ресурсов — речь идёт об угрозе критически важной инфраструктуре. В докладе говорится, что колебания потребления могут совпасть с резонансными частотами ключевых компонентов энергосистемы, включая генераторы и оборудование ЛЭП, что потенциально приводит к дестабилизации сети, повреждению оборудования и масштабным авариям. Другими словами, активность ИИ представляет прямую физическую угрозу для аналоговой инфраструктуры электросетей.

Источник изображения: American Public Power Association/unsplash.com

Для решения этой проблемы предлагаются три основных подхода. Во-первых, во время простоя на ускорителях можно решать второстепенные (или вообще бессмысленные, как делала Meta✴) задачи, держа оборудование на «холостом ходу» без полной остановки вычислений. Метод простой, но не самый лучший — общая энергоэффективность не растёт, снижение производительности при выполнении основной задачи вполне возможно. Во-вторых, можно непосредственно на уровне ИИ-ускорителей задавать минимальный порог энергопотребления, что тоже не способствует энергоэффективности.

Наконец, в-третьих, можно использовать аккумулирующие энергию системы: в моменты низкого потребления они заряжаются, а во время скачка нагрузки отдают накопленную в них энергию вместо того, чтобы резко увеличивать потребление от общей электросети. Подобные системы позволяют избежать скачков и сгладить рост и снижение потребляемой мощности. Так, Google уже давно размещает литий-ионных ячейки непосредственно в стойках. Для стоек GB300 NVL72 NVIDIA дополнила блоки питания буфером, который позволяет смягчить колебания потребления и снизить пиковую нагрузку на сеть до 30 %.

Энергосети давно являются частью критической инфраструктуры, но новые угрозы для них теперь находятся на стыке цифрового и реального мира. Получив неавторизованный доступ к крупному ИИ-кластеру, злоумышленники могут намеренно изменить паттерн энергопотребления так, чтобы навредить материальной инфраструктуре. Другими словами, злоумышленники могут повредить электростанцию или энергосети, даже не приближаясь к ним.

В докладе Microsoft, OpenAI и NVIDIA заинтересованные стороны прямо отмечают, что масштаб ИИ вырос до отметки, на которой цифровая активность ведёт к важным физическим последствиям. Специалистам по кибербезопасности придётся уделять время не только цифровой реальности, но и заняться защитой критически важной инфраструктуры и учитывать последствия разрабатываемых и внедряемых алгоритмов. Примером может служить инцидент, произошедший летом 2024 года в Вирджинии, когда миллисекундный сбой привёл к одномоментному отключению 60 дата-центров мощностью 1,5 ГВт на несколько часов.

Компания DFI анонсировала материнские платы PTH171/PTH173: это, как утверждается, первые индустриальные изделия в форм-факторе Mini-ITX, выполненные на аппаратной платформе Intel Panther Lake-H.

Возможна установка процессоров с показателем TDP до 25 Вт. Решения Panther Lake-H получат до четырёх P-ядер, до 8 E-ядер и до четырёх маломощных LP-ядер. Флагманские модели таких чипов будут содержать до 12 графических ядер Xe3. Упомянут интегрированный нейропроцессорный модуль (NPU), предназначенный для ускорения операций, связанных с ИИ.

Новые материнские платы оснащены двумя слотами для модулей DDR5-6400/7200: максимально поддерживаемый объём ОЗУ составляет 128 Гбайт. Для подключения накопителей доступны два порта SATA-2. Кроме того, имеется слот для SSD типоразмера М.2 с интерфейсом PCIe (NVMe).

Источник изображения: DFI

Платы допускают подключение нескольких дисплеев через интерфейсы DisplayPort++, HDMI 2.0 и USB Type-C, а также дополнительный порт M2A-Display (eDP/LVDS/HDMI/DVI/D-Sub/DP). Предусмотрены разъёмы M.2 B Key (плюс слот для SIM-карты) для сотового модема 4G/5G и M.2 E Key для комбинированного адаптера Wi-Fi/Bluetooth. В оснащение входят до трёх сетевых контроллеров Intel с поддержкой 2.5GbE. Упомянут также слот расширения PCIe 5.0 x4.

В оснащение входят четыре порта USB 3.2 Gen2 Type-A, гнёзда RJ45 для сетевых кабелей и порт USB Type-C (DP/USB3 Gen2/PD 15 Вт). Через разъёмы на платах могут быть задействованы до пяти портов USB 2.0, последовательные порты и пр.

Компания Google опубликовала документ, в котором описывается методология измерения потребления энергии и воды, а также выбросов и воздействия на окружающую среду ИИ Gemini. Как утверждают в Google, «медианное» потребление энергии на одно текстовое сообщение в Gemini Apps составляет 0,24 Вт·ч, выбросы составляют 0,03 г эквивалента углекислого газа (CO2e), а воды расходуется 0,26 мл.

В компании подчёркивают, что показатели намного ниже в сравнении со многими публичными оценками, а на каждый запрос тратится электричества столько же, сколько при просмотре телевизора в течение девяти секунд. Google на основе данных о сокращении выбросов в ЦОД и декарбонизации энергопоставок полагает, что за последние 12 месяцев энергопотребление и общий углеродный след сократились в 33 и 44 раза соответственно. В компании надеются, что исследование внесёт вклад в усилия по разработке эффективного ИИ для общего блага.

Методологии расчёта энергопотребления учитывает энергию, потребляемую активными ИИ-ускорителями (TPU), CPU, RAM, а также затраты простаивающих машин и общие расходы ЦОД. При этом из расчёта исключаются затраты на передачу данных по внешней сети, энергия устройств конечных пользователей, расходы на обучение моделей и хранение данных.

Источник изображений: Google

Впрочем, по мнению некоторых экспертов, данные вводят в заблуждение, поскольку часть информации не учитывается. Так, не принимается в расчёт «косвенное» использование воды, поскольку считается только вода, которую ЦОД применяют для охлаждения, хотя значительная часть водопотребления приходится на генерирующие мощности, а не на их потребителей. Кроме того, при учёте углеродных выбросов должны приниматься во внимание не купленные «зелёные сертификаты», а реальное загрязняющее действие ЦОД в конкретной локации с учётом использования «чистой» и «обычной» энергии в местной электросети.

OpenAI также недавно оказалась в центре внимания экспертов и общественности, поскольку появилась информация, что её новейшая модель GPT-5 потребляет более 18 Вт·ч электроэнергии, до 40 Вт·ч на ответ средней длины. Сам глава компании Сэм Альтман (Sam Altman) объявил, что в среднем на выполнение запроса тратится около 0,34 Вт∙ч и около 0,32 мл воды. Это несколько больше, чем заявленные показатели Google Gemini, однако, согласно расчётам исследователей, эти цифры, скорее всего, актуальны для GPT-4o.

Vantage Data Centers занялась расширением ЦОД в Техасе. Новый кампус Frontier площадью более 485 га и мощностью 1,4 ГВт появится в округе Шакелфорд (Shackelford, Техас), сообщает Datacenter Dynamics. Кампус станет крупнейшим в глобальном портфолио компании, и самым дорогим — Vantage потратит в общей сложности более $25 млрд. На территории разместятся 10 объектов общей площадью около 345 тыс. м2. Строительство уже началось, первое здание должно быть готово в I полугодии 2026 года. ЦОД достанется Oracle и OpenAI в рамках проекта Stargate.

Кампус Frontier получит поддержку 250-кВт стоек. В кампусе будет применяться СЖО с замкнутым циклом, требующая минимального расхода воды. Компания намерена получить для объекта сертификат LEED (Leadership in Energy and Environmental Design). Телекоммуникационная инфраструктура здания получит три операторских точки подключения (Meet-Me-Room, MMR) и один ввод.

По словам Vantage, Техас стал критически важным рынком для поставщиков ИИ-решений. В частности, запуск кампуса Frontier знаменует переломный момент для Vantage. В компании уверены, что инвестиции в Техас станут драйвером экономического роста региона. По словам губернатора штата, инвестиции Vantage в строительство нового кампуса помогут создать тысячи хорошо оплачиваемых рабочих мест для местных жителей и обеспечить доход местной и региональной экономике.

Источник изображения: Vivian Arcidiacono/unspalsh.com

Новости о том, что Vantage намерена строить крупный кампус в Техасе, появились в июле 2025 года. Компания подтвердила данные, но не раскрыла подробностей. Сообщалось, что строительство планировалось на пересечении трасс 604 и 351. Frontier находится вблизи Абилина (Abilene), где Crusoe строит первый крупный кампус для Oracle и OpenAI в рамках проекта Stargate.

Vantage Data Centers, принадлежащая DigitalBridge, управляет или строит дата-центры по всей территории США, в том числе в Огайо, Джорджии, Техасе, Калифорнии, Вирджинии, Аризоне, Индиане, Неваде, Висконсине и Вашингтоне.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) рассчитывает, что со временем компания потратит на создание ИИ-инфраструктуры триллионы долларов — однако нужно найти способ привлечь такие средства для реализации его планов, пишет Bloomberg.

«Следует ожидать, что OpenAI потратит триллионы долларов на строительство ЦОД в “недалёком будущем”», — заявил Альтман журналистам в ходе брифинга. Он добавил, что «кучка экономистов» назовёт это безрассудством, на что будет ответ: «Знаете что? Позвольте нам заниматься своим делом». По словам Альтмана, стартап разрабатывает новый способ финансирования. «Мы можем разработать очень интересный новый вид инструмента для финансов и вычислений, который мир ещё не изобрел», — сказал он. Ранее было объявлено, что в течение четырёх лет на инфраструктурный проект Stargate будет израсходовано $500 млрд, но Альтман предполагает выйти далеко за рамки этой суммы.

Источник изображения: Levart_Photographer/unsplash.com

Альтман также сообщил, что видит параллели между нынешним инвестиционным ажиотажем в области ИИ и пузырём доткомов в конце 1990-х годов. По его словам, в обоих случаях «умные люди» были «чрезмерно воодушевлены» новой технологией. Но в каждом случае, по его мнению, эта технология была «реальной» и в конечном итоге должна была оказать долгосрочное влияние на деловой мир и общество.

Глава OpenAI заявил, что считает развитие ИИ-технологий самым важным событием за очень долгое время, отметив, что «общество в целом» вряд ли пожалеет об огромных инвестициях в ИИ, но также признал, что считает некоторые текущие оценки стартапов «безумными» и «иррациональными»: «Кто-то на этом обожжётся». Несмотря на то, что OpenAI «потратит много денег», в конечном итоге это окупится и принесёт «огромную прибыль», пообещал Сэм Альтман: «Для нас очень разумно продолжать инвестировать прямо сейчас».

Планы OpenAI также включают первичное публичное размещение акций в будущем, но Альтман отказался назвать конкретные сроки проведения IPO. «Я думаю, что когда-нибудь нам, вероятно, придётся выйти на биржу», — сказал гендиректор, отметив, что он не очень «хорошо подходит» для должности гендиректора публичной компании. В настоящее время OpenAI завершает сложную корпоративную реструктуризацию, которая продолжается уже несколько месяцев, отмечает Bloomberg.

Недавно представленной модели OpenAI GPT-5 в сравнении с ChatGPT образца середины 2023 года для обработки идентичного запроса потребуется до 20 раз больше энергии, сообщает The Guardian. Официальную информацию об энергопотреблении OpenAI, как и большинство её конкурентов, не публикует. В июне 2025 года глава компании Сэм Альтман (Sam Altman) сообщил, что речь идёт о 0,34 Вт∙ч и 0,00032176 л на запрос, но о какой именно модели идёт речь, не сообщалось. Документальные подтверждения этих данных тоже отсутствуют.

По словам представителя Университета штата Иллинойс (University of Illinois), GPT-5 будет потреблять намного больше энергии в сравнении с моделями-предшественницами как при обучении, так и при инференсе. Более того, в день премьеры GPT-5 исследователи из Университета Род-Айленда (University of Rhode Island) выяснили, что модель может потреблять до 40 Вт∙ч для генерации ответа средней длины из приблизительно 1 тыс. токенов. Для сравнения, в 2023 году на обработку одного запроса уходило порядка 2 Вт∙ч.

Сейчас среднее потребление GPT-5 составляет чуть более 18 Вт∙ч на запрос, что выше, чем у любых других сравнивавшихся учёными моделей, за исключением апрельской версии «рассуждающей» o3 и DeepSeek R1. Предыдущая модель GPT-4o потребляет значительно меньше. 18 Вт∙ч эквивалентны 18 минутам работы лампочки накаливания. С учётом того, что ChatGPT обрабатывает около 2,5 млрд запросов ежедневно, за сутки тратится энергии, достаточной для снабжения 1,5 млн домохозяйств в США.

Источник изображения: Dean Brierley / Unsplash

В целом учёные не удивлены, поскольку GPT-5 в разы производительнее своих предшественниц. Летом 2025 года ИИ-стартап Mistral опубликовал данные, в которых выявлена «сильная корреляция» между масштабом модели и её энергопотреблением. По её данным, GPT-5 использует на порядок больше ресурсов, чем GPT-3. При этом многие предполагают, что даже GPT-4 в 10 раз больше GPT-3.

Впрочем, есть и дополнительные факторы, влияющие на потребление ресурсов. Так, GPT-5 использует более эффективное оборудование и новую, более экономичную экспертную архитектуру с оптимизацией расхода ресурсов на ответы, что в совокупности должно снизить энергопотребление. С другой стороны, в случае с GPT-5 речь идёт о «рассуждающей» модели, способной работать с видео и изображениями, поэтому реальное потребление ресурсов, вероятно, будет очень высоким. Особенно в случае длительных рассуждений.

Источник изображения: Tim King / Unsplash

Чтобы посчитать энергопотребление, группа из Университета Род-Айленда умножила среднее время, необходимое модели для ответа на запрос на среднюю мощность, потребляемую моделью в ходе работы. Важно отметить, что это только примерные оценки, поскольку достоверную информацию об использовании моделями конкретных чипов и распределении запросов найти очень трудно. Озвученная Альтманом цифра в 0,34 Вт∙ч практически совпадает с данными, рассчитанными для GPT-4o.

Учёные подчёркивают необходимость большей прозрачности со стороны ИИ-бизнесов по мере выпуска всё более производительных моделей. В университете считают, что OpenAI и её конкуренты должны публично раскрыть информацию о воздействии GPT-5 на окружающую среду. Ещё в 2023 году сообщалось, что на обучение модели уровня GPT-3 требуется около 700 тыс. л воды, а на диалог из 20-50 вопросов в ChatGPT уходило около 500 мл. В 2024 году сообщалось, что на генерацию ста слов у GPT-4 уходит до трёх бутылок воды.

Пользователи Windows 11 смогут пользоваться виртуальными копиями своих компьютеров в облаке в случае поломки ПК. Компаниям предлагается доступ к виртуальным машинам в облаке Azure, если откажет железо или программное обеспечение, сообщает The Register.

По словам Microsoft, в условиях постоянного подключения к Сети сбой даже одного устройства может негативно сказаться на работе всей организации, что снизит производительность, создаст дополнительную нагрузку на IT-отделы и др. Как заявляют в компании, если возможные сбои умножить на тысячи сотрудников, последствия станут «колоссальными».

Для тех, кто хочет сохранить работоспособность IT-инфраструктуры в любых условиях, предлагается сервис Windows 365 Reserve. Он позиционируется как современное, безопасное и масштабируемое решение, помогающее сотрудникам сохранять продуктивность и быть на связи даже в непредвиденных обстоятельствах. Сервис предназначен для бизнес-пользователей, при этом подписка Reserve не связана с основным продуктом Windows 365.

Источник изображения: Jonathan Borba/unspalsh.com

Клиенты могут получить доступ к «временному, безопасному и выделенному облачному ПК», пользоваться которым можно будет до 10 дней, если основная машина выйдет из строя. Виртуальные машины размещаются на облачной платформе Microsoft и управляются через Microsoft Intune, так что их можно предварительно настроить для быстрого развёртывания. Проблема в том, что для использования такого облачного ПК всё равно потребуется ещё одно устройство, имеющее хотя бы рабочий веб-браузер — желательно… ещё один ПК.

Ещё одно препятствие для пользователей Windows 365 Reserve — проблема «масштабирования» в случаях, когда неудачное обновление, атака вируса или другая масштабная проблема одновременно оставит без возможности использовать традиционные ПК сразу несколько пользователей. В Microsoft признают, что Windows 365 Reserve ограничен ёмкостью облака Azure и, конечно, требует сетевого подключения для использования виртуального ПК.

Пока желающие протестировать Windows 365 Reserve могут подать заявку для доступа к закрытой бета-версии. Участвовать могут только избранные: клиенты Microsoft, MVP-эксперты или партнёры компании, у которых есть лицензии Windows E3, Intune и Azure Active Directory P1 (AADP1).

Участники бета-теста Windows 365 Reserve должны выполнить набор тестовых сценариев — как для администраторов, так и для конечных пользователей, предоставив обратную связь о своём опыте использования нового сервиса. Соискателям с одобренными заявками будет предоставлен бесплатный доступ к платформе на срок до 12 недель.

Одновременно с премьерой новейшей ИИ-модели GPT-5 компания OpenAI рассказала некоторые подробности о своей инфраструктуре. В частности, появилась информация о том, что с 2024 года компания нарастила вычислительные мощности в 15 раз, сообщает Datacenter Dynamics.

По словам представителя компании, только за последние 60 дней было развёрнуто более 60 кластеров, сформирована цифровая магистраль, пропускающая больше трафика, «чем целые континенты», а также задействовано более 200 тыс. ИИ-ускорителей для запуска LLM GPT-5 для 700 млн человек. Дополнительно ведётся подготовка ещё 4,5 ГВт мощностей для «сверхразума».

Стало известно и о вакансиях для проекта Stargate, курируемого OpenAI. Было заявлено, что сегодня небольшая команда строит ИИ-инфраструктуру планетарного масштаба беспрецедентными темпами. Она нанимает специалистов в сфере обработки данных, энергетики, ЦОД, планирования новых мощностей, развития бизнеса, финансов и др.

Источник изображения: Felix Mittermeier/unsplash.com

При этом компания «агрессивно» нанимает людей в команду Stargate, при этом преимущественно полагаясь на Oracle. Так, в июле компании подтвердили сделку по аренде 4,5 ГВт для проекта Stargate в США. Как ожидается, сделка будет обходиться в $30 млрд ежегодно. Впрочем, не так давно сообщалось, что OpenAI по-прежнему планирует самостоятельно строить собственные дата-центры.

Также компания намерена построить кампус ЦОД Stargete в Объединённых Арабских Эмиратах (ОАЭ) при участии других IT-гигантов, включая Oracle, NVIDIA, Cisco, SoftBank и G42. В Европе компания уже работает над дата-центром в Норвегии совместно с Nscale. Кроме того, она ищет площадки для новых инициатив по всему миру. При этом развитием инфраструктуры занимается в основном сама OpenAI, а сам проект Stargate развивается не так быстро, как планировалось.