Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) в своём блоге в социальной сети Х опубликовал ряд фотографий, демонстрирующих процесс доставки и распаковки высокопроизводительных систем NVIDIA Vera Rubin NVL72. Эта стоечная ИИ-платформа стала преемником решения GB200 NVL72. Стойка целиком весит около 1,8 т, при этом она достаточно хрупкая и поэтому требует особых условий транспортировки и установки в ЦОД, который тоже должен быть подготовлен к таким нагрузкам. А масса будущих стоек AMD Helios AI формата OCP ORW будет приближаться к 5 т.

VR200 NVL72 объединяет 72 ускорителя Rubin и 36 процессоров Vera, каждый из которых содержит 88 вычислительных Arm-ядер Olympus (в сумме 3168 ядер). Объём памяти HBM4 достигает 20,7 Тбайт, её совокупная пропускная способность — 1580 Тбайт/с. Кроме того, используются 54 Тбайт памяти LPDDR5X.

Источник изображения: Satya Nadella

Источник изображения: Satya Nadella

Стойка использует прямое жидкостное охлаждение, тогда как внутри самих лотков нет ни вентиляторов, ни шлангов. Примененные конструктивные решения существенно повышают скорость монтажа. При этом каждая стойка рассматривается как единая вычислительная единица. Заявленная производительность достигает 288 Пфлопс на операциях FP16/BF16 и 3,6 Эфлопс при инференсе в режиме NVFP4.

Источник изображения: Satya Nadella

Источник изображения: NVIDIA/CoreWeave

Нужно отметить, что развёртывание ИИ-систем на базе Vera Rubin NVL72 ведут и многие другие операторы ЦОД и неооблаков. В их число входят Nebius, CoreWeave, Google и пр.

Источник изображения: Dell

Источник изображения: NVIDIA/Google

Supermicro расширила ассортимент серверных стоек, анонсировав десять моделей для систем высокой плотности, ориентированных на ресурсоёмкие задачи ИИ и другие критические нагрузки. Дебютировали решения на базе стандартов OCP ORv3 и NVIDIA MGX, а также традиционные 19″ варианты.

Новинки входят в продуктовое семейство Supermicro Data Center Building Block Solutions (DCBBS). Стойки могут поставляться в предварительно сконфигурированном виде, что упрощает и ускоряет развёртывание: заказчикам и интеграторам не нужно монтировать на объекте вычислительные узлы, сетевые компоненты, а также элементы подсистем питания и охлаждения.

Все анонсированные устройства рассчитаны на статическую нагрузку до 2500 кг. Это позволяет размещать мощные ИИ-серверы с ускорителями на базе GPU, высокопроизводительное силовое оборудование и пр. Изделия проходят испытания на вибро- и сейсмическую устойчивость. Говорится о гибких возможностях в плане применения жидкостного охлаждения: стойки совместимы с блоками распределения охлаждающей жидкости (CDU) различных типов, теплообменниками на задней двери (RDHx) и пр. Силовые и сетевые кабели полностью изолированы.

Источник изображения: Supermicro

В число новинок входят стойки для платформ NVIDIA VR200/GB300 MGX в форматах 48U и 52U с вариантами ширины 600 и 750 мм. Кроме того, выпущены решения 44OU и 48OU стандарта ORv3 (типоразмера 21″). В традиционном 19″ исполнении доступны варианты 48U и 52U. Компания Supermicro отмечает, что её производственных возможностей достаточно для выпуска примерно 3 тыс. таких стоек в месяц. Из них около 2 тыс. могут комплектоваться СЖО.

Компания Wiwynn (дочерняя структура Wistron), по сообщению ресурса Tom's Hardware, продемонстрировала один из первых в отрасли серверов хранения NVIDIA SCADA (SCaled Accelerated Data Access). Устройство ориентировано на высокопроизводительную обработку больших объёмов данных в рамках задач обучения ИИ-моделей и инференса.

Источник изображений: Wiwynn

Новинка выполнена в MGX-шасси высотой 6U и рассчитана на монтаж в 19″ серверную стойку. Задействован процессор NVIDIA Vera, который содержит 88 ядер Olympus, или Intel Xeon (в составе HPM-). Доступны восемь слотов для модулей DDR5. Система несёт на борту четыре ускорителя NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition, четыре коммутатора PCIe 6.x и четыре 800G-карты ConnectX-9 SuperNIC/DPU BlueField-4 (опционально GPU можно поменять на DPU). Реализовано полностью жидкостное охлаждение.

Сервер рассчитан на 96 накопителей EDSFF E3.S SSD с вертикальной загрузкой. При использовании изделий Micron 9650 Pro вместимостью 30,72 Тбайт с интерфейсом PCIe 6.0 суммарная ёмкость достигает 2,949 Пбайт. При этом обеспечивается показатель IOPS на операциях случайного чтения до 528 млн. Максимальное энергопотребление новинки — 9 кВт (питание DC 50 В). Кабели питания и гибкие шланги СЖО расположенные в нишах по бокам, что позволяет выдвигать лоток с накопителями и производить «горячую» замену SSD.

Отмечается, что традиционные серверы на основе CPU плохо справляются с такими задачами, как векторный поиск, генерация с дополненной выборкой (RAG), анализ графов и извлечение данных из KV-кеша. При таких нагрузках процессору необходимо выдавать команды, обрабатывать запросы и контролировать передачу данных, из-за чего создаются узкие места.

Платформа SCADA позволяет решить проблему благодаря тому, что операции ввода-вывода и обработка данных возлагаются на GPU — без участия CPU. По сути, ускорители RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition в составе машины выполняют функции процессоров хранения, которые инициируют и обрабатывают транзакции и миллионы запросов со стороны ИИ-приложений, а также передают данные на вычислительные узлы посредством карт ConnectX-9.

NVIDIA занялась разработкой серверных стоек, подходящих для решений на основе сторонних ИИ-ускорителей, сообщает The Information со ссылкой на знакомые с вопросом источники. Компания стремится остаться ключевым игроком на рынке ИИ-систем даже по мере того, как всё больше её клиентов разрабатывают решения, прямо конкурирующие с продуктами самой NVIDIA.

На прошлой неделе компания представила новые стойки MGX ETL, специально разработанные для поддержки чипов как самой NVIDIA, так и поставщиков-конкурентов. Система основана на модульной архитектуре MGX (OCP), представленной в 2023 году и уже довольно распространённой. ETL предполагает использование сетевых решений NVIDIA Spectrum-X. Таким образом, «зелёные» чипы всё равно оказываются в инфраструктуре, даже если она базируется на сторонних решениях.

Похожим образом компания развивает и фирменный интерконнект NVLink. NVLink Fusion можно интегрировать в другие чипы, что опять-таки даёт NVIDIA возможность заработать на чужих ИИ-системах. Но в случае ETL применяются широко поддерживаемые в индустрии стандарты Ethernet, что снижает для клиентов «порог вхождения» при внедрении оборудования NVIDIA. Модульный дизайн позволяет облачным гиперскейлерам одновременно использовать ускорители разных производителей, при этом оставаясь в сетевой и программной экосистемах NVIDIA.

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA позиционировала MGX как открытую «эталонную» архитектуру, не мешающую партнёрам использовать альтернативные компоненты. Гибкость также позволяет NVIDIA «проложить дорогу» на китайский рынок, где компании смогут применять со стойками NVIDIA чипы домашней разработки. Новый дизайн стоек также может помочь NVIDIA устранить обеспокоенность регуляторов практикой, когда компания связывала использование сетевого оборудования с определёнными ИИ-чипами.

На этом фоне происходит ужесточение конкуренции на рынке технологий интерконнектов. Открытый стандарт UALink позиционируется как альтернатива NVLink и призван обеспечить высокоскоростную связь между ИИ-чипами без применения проприетарных технологий. Параллельно развивается и открытый стандарт Ultra Ethernet, который призван конкурировать и с технологией Infiniband, фактически единолично контролируемой NVIDIA.

Сетевые решения являются чрезвычайно важной частью бизнеса NVIDIA. По итогам последнего квартала выручка компании в этом сегменте достигла $10,98 млрд (а за год все $31 млрд) — она выросла год к году на 268 % и составила более 15 % от всей выручки компании. При этом значительная часть сетевого оборудования продаётся не сама по себе, а в составе платформенных решений NVIDIA.

NVIDIA объявила о том, что платформа Vera Rubin, объединяющая теперь уже семь различных чипов (ещё в январе их было шесть), которые вместе откроют новые горизонты агентного ИИ, запущена в производство. Платформа включает Arm-процессоры Vera, ускорители Rubin, интерконнект NVLink 6, адаптеры ConnectX-9 SuperNIC и DPU BlueField-4, а также Ethernet-коммутаторы Spectrum/Quantum-6. Седьмым чипом стал LPU Groq 3 — NVIDIA купила Groq за рекордные $20 млрд всего три месяца назад и активно наращивает производство LPU.

Благодаря такому сочетанию компонентов платформа обеспечивает обработку ИИ-нагрузок на всех этапах — от масштабного предварительного обучения, постобучения и масштабирования во время тестирования до инференса агентных задач в реальном времени, говорит NVIDIA. «Vera Rubin — это скачок в развитии — семь прорывных чипов, пять стоек, один гигантский суперкомпьютер — созданный для обеспечения всех этапов работы ИИ», — сообщил Дженсен Хуанг (Jensen Huang), основатель и генеральный директор NVIDIA. Он отметил, что с появлением Vera Rubin в развитии агентного ИИ наступил переломный момент, положившей начало «крупнейшему в истории развёртыванию инфраструктуры».

Источник изображений: NVIDIA

«Платформа NVIDIA Vera Rubin предоставляет нам вычислительные ресурсы, сетевые возможности и системную архитектуру, позволяющие продолжать работу, одновременно повышая безопасность и надёжность, на которые полагаются наши клиенты», — подтвердил Дарио Амодеи (Dario Amodei), генеральный директор и соучредитель Anthropic. «Инфраструктура NVIDIA — это основа, которая позволяет нам расширять границы ИИ, — заявил Сэм Альтман (Sam Altman), генеральный директор OpenAI. — С NVIDIA Vera Rubin мы будем запускать более мощные модели и агентов в огромных масштабах и предоставлять более быстрые и надёжные системы сотням миллионов людей».

Как отметила компания, Vera Rubin предлагает самую обширную комплексную ИИ-платформу — суперкомпьютер с множеством стоек, специально разработанных для ИИ, работающих как одна массивная, целостная система. NVIDIA Vera Rubin NVL72 обеспечивает высокую эффективность в обучение больших MoE-моделей с использованием вчетверо меньшего количества ускорителей по сравнению с платформой Blackwell и достижение до 10 раз большей пропускной способности инференса на ватт при в десять раз меньшей стоимости токена.

CPU-стойка Vera — это высокоплотная MGX-платформа с СЖО, объединяющая 256 процессоров Vera для обеспечения масштабируемой, энергоэффективной производительности с первоклассной однопоточной обработкой, что обеспечивает возможности для масштабируемого агентного ИИ. Стойки Vera имеют тесную синхронизацию сред во всей ИИ-фабрике. Вместе со стойками Rubin они обеспечивают основу крупномасштабных систем агентного ИИ и обучения с подкреплением — при этом Vera обеспечивает результаты в два раза эффективнее и наполовину быстрее, чем традиционные CPU (впрочем, в NVL8 по-прежнему будут Intel Xeon).

Стойки Groq 3 LPX (тоже с СЖО и тоже на базе MGX) и Vera Rubin, разработанные для обеспечения низкой задержки и обработки больших контекстов, необходимых для агентных систем, обеспечивают до 35 раз более высокую пропускную способность инференса на мегаватт и до 10 раз больший потенциал дохода для моделей с триллионами параметров. В масштабе предприятия парк LPU функционирует как единый гигантский процессор для быстрого и детерминированного ускорения инференса.

Стойка LPX с 256 LPU-чипами имеет 128 Гбайт SRAM с агрегированной пропускной способностью 640 Тбайт/с. В сочетании с Vera Rubin NVL72 чипы LPU повышают эффективность декодирования, совместно вычисляя каждый слой модели ИИ для каждого выходного токена. Всё это позволяет работать с моделями с триллионами параметров и контектсным окном в миллионы токенов, сохраняя максимальную эффективность по энергопотреблению, памяти и вычислительным ресурсам. Любопытно, что Rubin CPX в этот раз NVIDIA решила особо не упоминать.

Анонсированная вместе с Vera Rubin СХД BlueField-4 STX разработана специально для ИИ-нагрузок, обеспечивая бесперебойное расширение памяти GPU по всему POD-кластеру. Впрочем, теперь компания говорит, что BlueField-4 включает CPU Vera, а не Grace, и ConnectX-9 SuperNIC. STX обеспечивает высокоскоростной общий слой данных, оптимизированный для хранения и извлечения больших объёмов KV-кеша, генерируемых LLM и рабочими процессами агентного ИИ. А программная платформа DOCA Memos позволяет использовать выделенное KV-хранилище для увеличения пропускной способности инференса до пяти раз, также повышая энергоэффективность по сравнению с архитектурами хранения общего назначения.

Также NVIDIA совместно с более чем 200 партнёрами анонсировала платформу NVIDIA DSX для Vera Rubin, которая включает технологию DSX Max-Q, позволяющую динамически управлять питанием всей ИИ-фабрики целиком, позволяя увеличить на 30 % ИИ-инфраструктуру в ЦОД при том же энергопотреблении. ПО DSX Flex обеспечивает ИИ-фабрикам гибкость в работе с энергосетями, позволяя освоить до 100 ГВт неиспользуемой мощности сетей. Кроме того, NVIDIA выпустила эталонный проект Vera Rubin DSX AI Factory — схему для совместно разработанной ИИ-инфраструктуры, которая максимизирует количество токенов на ватт и общую пропускную способность, повышая отказоустойчивость системы и ускоряя развётывание.

В Microsoft Azure появились первые Vera Rubin (Источник изображения: X/@satyanadella)

Продукты на базе Vera Rubin будут доступны у партнёров NVIDIA, начиная со II половины этого года. В их число входят гиперскейлеры AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и Oracle Cloud, а также партнёры NVIDIA Cloud — CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, Nscale и Together AI. Ожидается, что широкий спектр серверов на базе продуктов Vera Rubin будут поставлять глобальные производители систем Cisco, Dell Technologies, HPE, Lenovo и Supermicro, а также Aivres, ASUS, Foxconn, GIGABYTE, Inventec, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Wistron и Wiwynn.

AWS готовит Arm-процессоры Graviton5, которые составят компанию ИИ-ускорителям Trainium4 с интерконнектом NVLink Fusion, фирменными EFA-адаптерам и DPU Nitro 6 с движком Nitro Isolation Engine. Но что более важно, все они будут «упакованы» в стойки стандарта NVIDIA MGX.

Amazon и NVIDIA объявили о долгосрочном партнёрстве, в рамках которого ИИ-ускорители Trainium4 получит шину NVIDIA NVLink Fusion шестого поколения (по-видимому, 3,6 Тбайт/с в дуплексе), которая позволит создать стоечную платформу нового поколения, причём, что интересно, на базе архитектуры NVIDIA MGX, которая передана в OCP. Пикантность ситуации в том, что AWS годами практически игнорировала OCP, самостоятельно создавая стойки, их компоненты, включая СЖО, и архитектуру ИИ ЦОД в целом. Даже в нынешнем поколении стоек с GB300 NVL72 отказалась от референсного дизайна NVIDIA.

NVIDIA же напирает на то, что для гиперскейлерам крайне трудно заниматься кастомными решениями — циклы разработки стоечной архитектуры занимают много времени, поскольку помимо проектирования специализированного ИИ-чипа, гиперскейлеры должны озаботиться вертикальным и горизонтальным масштабированием, интерконнектами, хранилищем, а также самой конструкцией стойки, включая лотки, охлаждение, питание и ПО.

Источник изображения: NVIDIA

Вместе с тем управление цепочкой поставок отличается высокой сложностью, так как требуется обеспечить согласованную работу десятков поставщиков, ответственных за десятки тысяч компонентов. И даже одна задержка поставки или замена одного компонента может поставить под угрозу весь проект. Платформа NVIDIA если не устраняет целиком, то хотя бы смягчает эти проблемы, предлагая готовые стандартизированные решения, которые могут поставлять множество игроков рынка.

Источник изображения: NVIDIA

По словам NVIDIA, в отличие от других подходов к масштабированию сетей, NVLink — проверенная и широко распространённая технология. В сочетании с фирменным ПО NVLink Switch обеспечивает увеличение производительности и дохода от ИИ-инференса до трёх раз, объединяя 72 ускорителя в одном домене. Пользователи, внедрившие NVLink Fusion, могут использовать любую часть платформы — каждый компонент может помочь им быстро масштабироваться для удовлетворения требований интенсивного инференса и обучения моделей агентного ИИ, говорит NVIDIA.

Источник изображения: AWS

Что касается самих ускорителей Trainium4, то в сравнении с Trainium3 они будут вшестеро быстрее в FP4-расчётах, втрое быстрее в FP8-вычислениях, а пропускная способность памяти будет увеличена вчетверо. Впрочем, пока собственные ускорители Amazon не всегда могут составить конкуренцию чипам NVIDIA. Любопытно и то, что в рассказе о Trainium3 компания отметила о переходе от PCIe к UALink в коммутаторах NeuronSwitch для фирменного интерконнекта NeuronLink, объединяющего до 144 чипов Trainium. Однако после крупных инвестиций NVIDIA в Synopsys развитие UALink как открытой альтернативы NVLink теперь под вопросом.

Компания MSI анонсировала сервер CG480-S6053, предназначенный для ресурсоёмких задач ИИ и НРС. Устройство выполнено в форм-факторе 4U на архитектуре NVIDIA MGX. Возможна установка двух процессоров AMD EPYC 9005 Turin в исполнении Socket SP5 с показателем TDP до 500 Вт.

Доступны 24 слота для модулей оперативной памяти DDR5-6400 RDIMM/RIMM-3DS суммарным объёмом до 6 Тбайт (в конфигурации 24 × 256 Гбайт). Во фронтальной части расположены восемь отсеков для SFF-накопителей U.2 с интерфейсом PCIe 5.0 x4 (NVMe); допускается горячая замена. Есть два внутренних коннектор М.2 для SSD типоразмера 2280/22110 с интерфейсом PCIe 3.0 x2 (NVMe).

Сервер оснащён восемью слотами PCIe 5.0 x16 для карт FHFL двойной ширины. Могут устанавливаться, в частности, ИИ-ускорители NVIDIA H200 NVL и RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition. Кроме того, есть пять слотов PCIe 5.0 x16 для карт FHFL одинарной ширины.

Сервер располагает контроллером ASPEED AST2600, двумя сетевыми портами 10GbE (RJ45) на основе Intel X710-AT2, выделенным сетевым портом управления 1GbE, разъёмами USB 3.0/2.0 Type-A и Mini-DisplayPort. Модификация системы с обозначением CG481-S6053 получила восемь портом 400GbE на базе NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC. Предусмотрен модуль TPM 2.0.

Источник изображения: MSI

Новинка имеет размеры 438,5 × 175 × 800 мм. Питание обеспечивают четыре блока с резервированием мощностью 3200 Вт (80 PLUS Titanium). Применено воздушное охлаждение с десятью системными вентиляторами диаметром 80 мм с возможностью горячей замены. Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C.

Компания NVIDIA готовится изменить текущую бизнес-модель в контексте ИИ-серверов. Она намерена получить под свой контроль производство ИИ-платформ целиком, а не отдельные элементы цепочек поставок, сообщает Wccftech.

Если обычно экосистема поставок NVIDIA опирается на партнёров, выпускающих компоненты конечных продуктов — Foxconn, Quanta (QCT) и Wistron (Wiwynn) — со своими собственными разработками, то в будущем компания фактически возьмёт под контроль всё производство вплоть до уровня стоек.

До сих пор NVIDIA поставляла в основном ключевые компоненты, такие как ИИ-ускорители и системные платы вроде Bianca Port UPB. Тем не менее, в ходе отчёта Wistron за III квартал 2025 года представитель JPMorgan заявил, что компания, похоже, переходит к «прямым поставкам» полноценных систем. Если раньше NVIDIA отвечала за ключевые элементы стоек — ИИ-ускорители и платы, — то за остальную архитектуру отвечали подрядчики вроде Foxconn, Quanta и других компаний.

Теперь, как полагают в JPMorgan, NVIDIA станет напрямую поставлять системы Level-10 (почти полный блок серверной стойки). Компания унифицирует конструкцию систем, заставит подрядчиков строго придерживаться предлагаемых чертежей и дизайна и запретит использование проприетарных архитектур, созданных самими подрядчиками.

Источник изображения: NVIDIA

Фактически — это развитие философии MGX-архитектуры, предполагающей единые стандарты от серверного узла до полнофункциональной ИИ-фабрики. При этом время развёртывания таких комплексных систем сократится с 9–12 мес. до 90 дней, т.е. 3 мес. Поскольку 80 % наполнения систем будет предварительно определяться NVIDIA, новые платформы вроде Rubin/Rubin CPX можно будет внедрять ускоренными темпами.

NVIDIA выиграет от быстрого вывода систем на рынок, роста маржинальности и расширения так называемого «общего адресуемого рынка» (TAM). В Wistron утверждают, что новая модель выгодна и заказчикам, поскольку ключевые работы по созданию ИИ-оборудования всё равно выполняет компания-подрядчик.

В целом NVIDIA стремится перейти от роли обычного поставщика ИИ-чипов к модели, при которой IT-гигант контролирует развёртывание инфраструктуры целиком. Это как ускорит выпуск ИИ-систем, так и укрепит позиции компании. Впрочем, пока информация об изменениях поступает из сторонних источников — в самой NVIDIA её не подтверждали. При этом для гиперскейлеров, которые самостоятельно занимаются разработкой ИИ-платформ, пока, по-видимому, ничего не поменяется.

Компания Pegatron представила систему RA4802-72N2, предназначенную для наиболее ресурсоёмких ИИ-нагрузок, включая обучение больших языковых моделей (LLM) в масштабе и инференс.

В основу положена платформа NVIDIA GB300 NVL72. Изделие GB300 содержит Arm-процессор Grace с 72 ядрами Neoverse V2 (Demeter) и два чипа Blackwell Ultra. В составе RA4802-72N2 объединены 18 вычислительных лотков, каждый из которых несёт на борту два Grace и четыре Blackwell Ultra. В сумме это даёт 36 процессоров Grace и 72 чипа Blackwell Ultra.

Каждый из вычислительных узлов располагает 960 Гбайт памяти LPDDR5X и 1152 Гбайт памяти HBM3e​. Таким образом, в общей сложности система оперирует примерно 17 Тбайт LPDDR5X и 20 Тбайт HBM3e. ИИ-производительность достигает 720 Пфлопс на операциях FP8/FP6.

Источник изображения: Pegatron

В состав RA4802-72N2 также входят девять коммутационных лотков. Общая пропускная способность интерконнекта NVLink составляет 130 Тбайт/с. В расчёте на вычислительный узел используются два адаптера NVIDIA ConnectX-8 и один DPU NVIDIA BlueField-3. Прочие характеристики включают контроллер Aspeed AST2600, модуль TPM 2.0, восемь отсеков для накопителей E1.S NVMe, коннектор M.2 2280/22110 NVMe.

Система выполнена в форм-факторе 48U MGX с габаритами 600 × 2296 × 1200 мм. Применяется полностью жидкостное охлаждение. Полка питания оснащена шестью 1U-модулями мощностью 33 кВт. Поставки машины RA4802-72N2 уже начались.

Инвестиционная компания Global Infrastructure Partners (GIP), по сообщению Bloomberg, ведёт переговоры о покупке Aligned Data Centers — техасского оператора ЦОД. Стоимость последнего в рамках готовящейся сделки может составить около $40 млрд. В случае успеха сделка станет одной из крупнейших на рынке.

На сегодняшний день Aligned Data Centers оперирует кампусами в Чикаго (штат Иллинойс), Далласе (штат Техас), Солт-Лейк-Сити (штат Юта), Финиксе (штат Аризона) и Северной Вирджинии. Кроме того, компания занимается строительством объектов в Мэриленде, Огайо, Иллинойсе и Вирджинии. В начале текущего года Aligned Data Centers привлекла на развитие $12 млрд в виде долговых обязательств и акционерного капитала из фондов, подконтрольных австралийской Macquarie Asset Management. Деньги помогут в развитии инфраструктуры ИИ ЦОД.

Источник изображения: Aligned Data Centers

В свою очередь, компания GIP, основанная в 2006 году, управляет клиентскими активами на сумму более $100 млрд. Первоочередное внимание уделяется секторам энергетики, транспорта, водоснабжения и утилизации отходов, а также цифровым технологиям, включая направление дата-центров. В январе 2024 года одна из крупнейших в мире инвестиционных компаний BlackRock приобрела GIP за $12,5 млрд. При этом сама BlackRock также владеет европейским оператором Mainova Webhouse.

По информации Bloomberg, в сделке между GIP и Aligned Data Centers может принять участие инвестиционный фонд MGX, принадлежащий государственной холдинговой компании из Абу-Даби Mubadala Investment Company. При этом MGX уже владеет долей в Aligned Data Centers. Предполагается, что о продаже оператора ЦОД будет официально объявлено в ближайшее время. Ни одна из сторон комментарии по данному вопросу не даёт.