NVIDIA сообщила, что совет директоров одобрил увеличение программы обратного выкупа акций на $150 млрд, в результате чего сумма выделенных на программу средств достигла $235 млрд. «Это крупнейшее в истории увеличение лимита программы обратного выкупа акций», — отметила компания. Также NVIDIA планирует увеличить текущий размер дивидендов, составляющий 25 центов на акцию, хотя пока не конкретизировала ни размеры, ни сроки планируемого повышения.

Как отметила компания, эти шаги стали возможны благодаря значительному росту выручки, а также высокой эффективности её инвестиционного портфеля, средства которого направляются в ИИ-стартапы. Обратный выкуп акций станет для акционеров ещё одним способом получить выгоду от успехов компании, пишет SiliconANGLE.

«Генерируемый нами денежный поток позволяет инвестировать в технологии, способствующие этой трансформации, и возвращать капитал акционерам, — указано в заявлении генерального директора NVIDIA Дженсена Хуанга (Jensen Huang). — Это решение отражает нашу уверенность в открывающихся перед нами долгосрочных перспективах».

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA завершила II квартал 2027 финансового года с объёмом денежных средств и их эквивалентов в размере $22,44 млрд. Скорректированная прибыль и выручка компании более чем вдвое превысили результаты аналогичного квартала годом ранее благодаря сохраняющемуся спросу на ее чипы. Финансовый директор NVIDIA Колетт Кресс (Colette Kress) сообщила, что производитель чипов ожидает роста продаж еще на 70 % в 2028 финансовом году, тогда как Уолл-стрит прогнозирует рост на 40 %.

В ходе презентации NVIDIA сообщила, что получает $40 млрд выручки на каждый ГВт мощности ЦОД, введённой в эксплуатацию клиентами. Этот показатель вырос в четыре раза по сравнению с 2022 годом. По оценкам компании, выручка на ГВт превысит $60 млрд после выпуска поколения Feynman, запланированного на 2028 год.

Также NVIDIA раскрыла некоторые данные о своём инвестиционном портфеле. В него входят доли в 13 публичных компаниях и 229 частных стартапах. Согласно представленным данным, инвестиции приносят NVIDIA более чем трёхкратную прибыль. Предстоящие первичные публичные размещения (IPO) компаний Anthropic PBC и OpenAI Group PBC сулят NVIDIA очередное поступление крупной прибыли.

В ноябре прошлого года NVIDIA обязалась инвестировать $10 млрд в Anthropic, которую за два месяца до этого оценили в $183 млрд. По имеющимся данным, сейчас Anthropic готовится к выходу на биржу с оценкой в $2 трлн. В свою очередь, OpenAI получила от NVIDIA $30 млрд в рамках февральской сделки с оценкой в $730 млрд. По данным The New York Times, компания сейчас рассматривает возможность проведения нового раунда финансирования при оценке до $1,5 млрд. IPO OpenAI может привести к дальнейшему росту стоимости её акций, что ещё больше увеличит доходность инвестиций NVIDIA.

NVIDIA представила открытую платформу обеспечения безопасности агентов Open Agent Safety Platform для реализации более безопасных рамок работы ИИ-агентов на всех этапах: от тестирования до развёртывания.

NVIDIA Open Agent Safety Platform включает в себя open source ПО NVIDIA OpenShell и эталонную архитектуру системы NVIDIA Sentry. Платформа обеспечивает комплексное управление и контроль на всех уровнях стека: от ПО до аппаратных, вычислительных и роботизированных систем, на которых функционируют агенты.

ПО OpenShell создает защищённую среду выполнения, которая отслеживает все действия агентов и обеспечивает соблюдение заданных правил безопасности во время их работы. Защищённый контур выполнения позволяет контролировать, как автономные ИИ-агенты решают задачи с использованием как открытых, так и закрытых моделей.

Компания отметила, что OpenShell обеспечивает защиту с минимальными накладными расходами при работе на NVIDIA Vera. Сочетание OpenShell и Vera позволяет агентам безопасно функционировать и выполнять задачи с максимальной скоростью. Поскольку OpenShell — решение open source, его можно адаптировать для работы с вычислительными платформами сторонних производителей, включая Arm и Intel.

Источник изображения: NVIDIA

Система Sentry дополняет OpenShell независимым модулем мониторинга (watchdog), работающим на базе DPU NVIDIA BlueField-4 и непрерывно отслеживающим поведение агента. Sentry обеспечивает принудительное соблюдение мер безопасности на аппаратном уровне и способна за считанные миллисекунды изолировать (поместить в карантин) агентов, если те предпринимают попытки выйти за пределы установленных границ.

Sentry объединяет функции обнаружения угроз, аппаратного управления агентами и защиты доступа к данным, действуя в изолированной доверенной среде, отделённой от основного вычислительного потока; она реагирует в режиме реального времени и остается невидимой как для самих агентов, так и для злоумышленников. Система Sentry построена на базе ПО NVIDIA DOCA, которое предоставляет возможности программирования, используемые Sentry для анализа запросов и ответов агентов, сбора телеметрии, проверки подлинности агентов и обеспечения соблюдения детализированных политик доступа по модели Zero Trust к данным, инструментам, API и сервисам.

С целью повышения безопасности использования ИИ NVIDIA объединила усилия с ведущими компаниями ИИ-экосистемы, охватывая весь стек технологий — от инфраструктуры и ПО до моделей и робототехники. В их числе Anthropic, Cisco, CrowdStrike, Dell, Figure, HPE, Hugging Face, JPMorganChase, Microsoft, Palantir, Palo Alto Networks, Perplexity, Red Hat, Salesforce, SAP, Scale AI, ServiceNow и SpaceXAI.

В частности, NVIDIA объединила усилия с Anthropic для внедрения дополнительных уровней безопасности и контроля в архитектуру агентных систем. Решение Claude Managed Agents формирует защитный контур, разделяя процессы управления агентами (цикл выполнения агента) и среды их непосредственной работы (песочницы). Интеграция с OpenShell и BlueField обеспечивает корпоративным клиентам контроль доступа агентов к ресурсам внутри этих песочниц.

SpaceXAI использует платформу NVIDIA Open Agent Safety Platform для работы с агентами для написания кода Cursor и моделями Grok. А Scale AI использует эталонную архитектуру NVIDIA Open Agent Safety Platform для создания надёжных агентных ИИ-систем, предназначенных для корпоративных и государственных заказчиков, внедряя её в уровень агентной инфраструктуры портфеля решений Scale GenAI.

Salesforce и NVIDIA интегрировали OpenShell с платформой Slack, что позволяет командам управлять активностью агентов OpenShell непосредственно в Slack: отслеживать действия агентов и события аудита, а также одобрять или отклонять запросы агентов на расширение прав доступа. Red Hat использует компоненты платформы (OpenShell и DOCA) в решении Red Hat AI Factory with NVIDIA.

Среди более чем 100 организаций, использующих технологии платформы NVIDIA Open Agent Safety Platform, — Accenture, Armadin, Cadence, Cognition, CrowdStrike, Cisco, Dassault Systèmes, Deloitte, EY, Hugging Face, IBM, Irregular, Perplexity, Microsoft, SAP, Scale AI, ServiceNow, Siemens, Synopsys, OpenClaw, Palantir и Palo Alto Networks.

Компания Supermicro объявила о начале отгрузок стоек NVIDIA Vera Rubin NVL72. Эта аппаратная платформа, приходящая на смену GB200 NVL72, рассчитана на ресурсоёмкие ИИ-нагрузки, включая задачи обучения с подкреплением и приложения агентного ИИ.

Стойки Vera Rubin NVL72 содержат 18 вычислительных узлов форм-фактора 1U, в каждом из которых размещены по четыре ускорителя Rubin и два чипа Vera (88 Arm-ядер Olympus). Таким образом, в общей сложности задействованы 72 ускорителя Rubin и 36 изделий Vera (в сумме 3168 ядер). Система оперирует 20,7 Тбайт памяти HBM4 и 54 Тбайт памяти LPDDR5X.

Платформа Supermicro предусматривает применение технологии прямого жидкостного охлаждения DLC-2. Используются блоки распределения охлаждающей жидкости (CDU) с резервированием N+1. Их охлаждающая ёмкость достигает 1,8 МВт. Опционально доступны теплообменники на задней дверце. В целом, передовая система DLC-2 рассчитана на мощность оборудования до 360 кВт на стойку.

Источник изображения: Supermicro

Supermicro отмечает, что команда её специалистов оказывает заказчикам комплексную поддержку при развёртывании NVIDIA Vera Rubin NVL72 — от анализа характеристик площадки и проектирования до установки и интеграции. Клиентам доступно программное обеспечение SuperCloud, которое предоставляет полный контроль над инфраструктурой, автоматизирует внедрение, содержит инструменты для разработчиков и обеспечивает эффективное управление мультитенантным GPU-облаком. Стойки NVIDIA Vera Rubin NVL72 входят в продуктовое семейство Supermicro Data Center Building Block Solutions (DCBBS).

Компания MSI IPC анонсировала индустриальный компьютер небольшого форм-фактора MS-C9ZA, предназначенный для выполнения ИИ-задач на периферии. Новинка, в частности, подходит для приложений машинного зрения, робототехники, систем видеоаналитики, автономных устройств и пр.

В основу положен вычислительный модуль NVIDIA Jetson Orin Nano. Задействованы шесть ядер Arm Cortex-A78AE с частотой 1,5 ГГц, графический блок на архитектуре NVIDIA Ampere и 8 Гбайт памяти LPDDR5-3200. Применена система пассивного охлаждения, а ребристая верхняя часть корпуса выполняет функции радиатора для рассеяния тепла. Диапазон рабочих температур простирается от -25 до +65 °C.

Компьютер располагает слотом M.2 M Key 2280 для SSD с интерфейсом PCIe 4.0 x4 (в оснащение в базовой конфигурации входит накопитель вместимостью 256 Гбайт) и коннектором M.2 E Key 2230 (PCIe/UART) для адаптера Wi-Fi. Есть два сетевых порта 1GbE RJ45, интерфейс HDMI с возможностью вывода изображения с разрешением до 3840 × 2160 точек (30 Гц), два порта USB 3.1 Type-A, один порт USB 2.0 Type-C, а также колодка GPIO (4 × GPI, 4 × GPO).

Источник изображения: MSI

Габариты новинки составляют 126 × 96 × 74 мм, масса — около 1 кг. Питание подаётся через DC-разъём в диапазоне 12–24 В. Допускается монтаж на DIN-рейку. Упомянут модуль TPM 2.0 для обеспечения безопасности. Используется операционная система NVIDIA Jetson Linux 35.5, специально оптимизированная для разработки и запуска приложений в области ИИ, компьютерного зрения и периферийных вычислений.

Компания Giga Computing, являющаяся подразделением Gigabyte, объявила о создании площадки GAIFA (Gigabyte AI Factory Accelerator) — своего первого вычислительного центра в области ИИ. Он расположился в Синьбэе (Новом Тайбэе) на территории Тайваня.

GAIFA представляет собой полигон для проверки и отладки сверхплотных серверных стоек, систем жидкостного охлаждения и электропитания, а также других компонентов и модулей, которые применяются в составе современных ИИ-инфраструктур. Причём специализация GAIFA выходит за рамки аппаратного обеспечения, охватывая весь процесс формирования ИИ ЦОД: от планирования объекта до установки вычислительных и сетевых узлов. В среде GAIFA могут тестироваться самые разные нагрузки — от обучения больших языковых моделей (LLM) с огромным количеством параметров до инференса и профессиональных визуальных вычислений.

Источник изображений: Gigabyte

Архитектура площадки выполнена по модульному принципу. В частности, задействованы две стойки NVIDIA GB300 NVL72. Каждая из них объединяет 18 вычислительных лотков, содержащих по два Arm-процессора Grace (72 ядра Neoverse V2) и по четыре чипа Blackwell Ultra. В сумме это даёт 36 изделий Grace и 72 экземпляра Blackwell Ultra на стойку (включая 17 Тбайт памяти LPDDR5X и 20 Тбайт HBM3E). Применяются сетевые адаптеры NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC.

Кроме того, в состав GAIFA входит одна стойка на основе серверов G4L4-SD3-LAX7, использующих аппаратную платформу NVIDIA HGX B300 (восемь SXM-ускорителей Blackwell Ultra). Эти машины наделены системой прямого жидкостного охлаждения (DLC) с функцией обнаружения протечек. Дополнительно установлены серверы XL44-SX2-AAS1 с восемью ускорителями NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition (96 Гбайт памяти GDDR7). Наконец, применены 10-узловые серверы B683-Z80-LAS1 на платформе AMD EPYC 9005 Turin с СЖО.

На текущем этапе общая мощность площадки GAIFA находится на уровне 700 кВт. В дальнейшем показатель будет увеличиваться — по мере расширения объекта и добавления дополнительного оборудования.

Crusoe объявила о заключении ежегодного соглашения на сумму $65 млн с ИИ-стартапом Thinking Machines Lab основанным в феврале 2025 года Мирой Мурати (Mira Murati), занимавшей ранее пост технического директора OpenAI.

В рамках соглашения Thinking Machines Lab получит доступ к платформе Crusoe Cloud для проведения инференса ИИ-моделей. С помощью сервиса Crusoe Managed Inference она будет обрабатывать ряд производственных нагрузок, включая свои модели Inkling, а также GLM 5.2 и 5.3, на специализированных системах. Также на этой платформе будут работать её собственные дообученные (fine-tuned) версии моделей.

Рабочие задачи будут выполняться на выделенной инфраструктуре, состоящей из систем NVIDIA HGX B200 с интерконнектом NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Crusoe будет самостоятельно эксплуатировать и обслуживать этот кластер в рамках формата Tailored Deployment (индивидуальное развёртывание). Клиент предоставляет модель и определяет требования, а Crusoe берёт на себя остальные аспекты развёртывания.

Источник изображения: Crusoe

Это означает предоставление выделенной, протестированной на производительность конечной точки с гарантированным уровнем обслуживания (SLA). Благодаря этому Thinking Machines Lab избавляется от необходимости самостоятельно управлять стеком для выполнения инференса. Компании также рассматривают возможность использования пакетного инференса (batch inference) для масштабной генерации синтетических данных.

«Crusoe Managed Inference позволил нам быстро перейти от оценки к промышленной эксплуатации и обеспечил соответствие стандартам, которые мы предъявляем к собственным системам. Это дало нам необходимые масштабы и экономическую эффективность для реинвестирования в исследования, лежащие в основе нашей деятельности», — сказал Майл Отт (Myle Ott), руководитель отдела инфраструктуры машинного обучения Thinking Machines Lab.

«У Thinking Machines Lab очень сильная инженерная команда, которая ожидает, что партнёры будут соответствовать их высоким стандартам по мере роста», — заявил Эрван Менар (Erwan Menard), старший вице-президент по управлению продуктами в Crusoe Cloud.

Как сообщается, благодаря этой сделке менее чем через год после запуска Crusoe Managed Inference законтрактованный объём годовой регулярной выручки (ARR) в сегменте управляемых услуг инференса компании превысил $100 млн.

NVIDIA запустила NVIDIA DSX Ready — программу сертификации продуктов и решений партнёров, которые соответствуют требованиям эталонного проекта ИИ-фабрики NVIDIA DSX. На начальном этапе программа включает две категории: аккумуляторные энергохранилища (BESS) и блоки распределения охлаждающей жидкости (CDU). Для каждой из категорий указаны требования к продуктам и оценка в рамках программы, что поможет упростить оценку предложений, снизить риски, связанные с интеграцией, и ускорить внедрение решений.

Платформа NVIDIA DSX объединяет проектирование и эксплуатацию ИИ-фабрики, сетевых технологий, энергоснабжения, охлаждения, инфраструктуры и ПО. Она упрощает проектирование и эксплуатацию фабрику как единой системы с учётом имеющихся ограничений по энергоснабжению, охлаждению, водоснабжению и электросетям.

Системный подход позволяет путём оптимизации одной части фабрики устранить узкое место в другой. NVIDIA DSX Ready предлагает поставщикам систем энергоснабжения и охлаждения ориентиры для создания на основе эталонных проектов сертифицированных решений, а разработчикам — более понятный способ поиска и оценки таких решений.

Источник изображения: NVIDIA

На данный момент программа DSX Ready включает сертифицированные решения BESS от Hitachi Energy, LG Energy Solution и Tesla, а также сертифицированные решения CDU от LG Electronics, LiquidStack и Vertiv. Со временем будут добавлены категории, охватывающие инфраструктуру и ПО.

Для поставщиков BESS партнёры проводят необходимые квалификационные испытания и предоставляют подтверждающие данные для рассмотрения и утверждения NVIDIA. Прохождение квалификации не заменяет собой инженерную проверку на уровне площадки. Для поставщиков CDU предусмотрен набор инструментов для самосертификации CDU, позволяющий определить степень соответствия решения требованиям NVIDIA.

Schneider Electric выпустила новую серию 2,5-МВт силовых модулей, предназначенных для ЦОД различного назначения. Компания заявляет, что её готовые стандартизированные силовые системы представляют собой масштабируемые энергетические решения высокой плотности для гиперскейлеров, неооблачных провайдеров и колокейшн-ЦОД, сообщает Datacenter Dynamics.

Продукты основаны на новейшем эталонном дизайне компании, предложенном совместно с NVIDIA. Они включают интегрированную систему управления электропитанием и управлением СЖО для ИИ-платформы NVIDIA GB300 NVL72. Доступны варианты модулей и силовых установок на 2 МВт, 2,25 МВт и 2,5 МВт. По данным Schneider Electric, версия на 2,5 МВт — крупнейшая по мощности из когда-либо производившихся компанией.

Выпуск и поставка готовых стандартизированных решений для силовой инфраструктуры, как утверждается, упрощает процесс разработки и строительства. Готовую силовую инфраструктуру компания может выпустить за шесть месяцев. Это особенно важно, поскольку ЦОД требуют быстрого, эффективного и масштабного развёртывания оборудования.

Источник изображения: Schneider Electric

В компании заявляют, что стандартизируя быстросборные силовые системы и интегрируя в них ИБП, она позволяет гиперскейлерам, неооблачным и колокейшн-провайдерам сформировать ИИ-инфраструктуру за месяцы, а не за годы. Это большой шаг вперёд, помогающий строить ИИ-фабрики, ИИ-хабы и крупномасштабную инфраструктуру нового поколения. Прошедшие испытания силовые модули объединяют в заводском корпусе разные технологии Schneider Electric, включая ИБП Galaxy VXL UPS, коммутационное оборудование, системы охлаждения, литий-ионные АКБ, шины и системы распределения электроэнергии.

Разработка, производство и тестирование модулей происходит на заводе Schneider Electric в непосредственной близости от Барселоны. Недавно площадку расширили для поддержки растущего мирового спроса на модульную инфраструктуру ЦОД. Теперь площадь объекта составляет 5 тыс. м² производственных мощностей. Оборудование уже доступно в Европе. По данным Schneider Electric, новые силовые решения станут доступны в Северной Америке позже в 2026 году, после чего их начнут поставлять и на другие рынки, в т.ч. Азиатско-Тихоокеанского региона.

Компании NVIDIA, Google и Emerald AI анонсировали создание объединения AI Energy Management Alliance (AEMA). Оно должно ускорить развитие ИИ ЦОД, готовых оптимизировать и корректировать своё энергопотребление в соответствии с текущим состоянием энергосистем. ИИ ЦОД будут взаимодействовать с сетями, при необходимости меняя нагрузку. NVIDIA полагает, что это поможет в ускоренном режиме подключать новые мощности, повысить надёжность энергосистем и эффективнее использовать доступную инфраструктуру.

Как сообщает NVIDIA, обычные процедуры присоединения к сетям предполагают снабжение объектов с довольно стабильным энергопотреблением, но ИИ ЦОД к ним не относятся. При этом их вычислительные нагрузки можно будет произвольно менять, перенося вычисления, использовать системы накопления энергии, реагировать на инциденты в энергосистеме и др. Это позволит эффективнее использовать имеющиеся мощности электросетей, снижать энергопотребление во время пиковых нагрузок на энергосистему и даже откладывать затратную модернизацию инфраструктуры. Кроме того, более безопасным и быстрым становится подключение к сетям крупных ИИ ЦОД.

При этом эксперты The Register обращают внимание на ограничения, касающиеся самой NVIDIA. Компания сможет продавать всё больше ИИ-ускорителей только в случае, если дата-центры будут получать достаточно энергии. В результате NVIDIA стремится «выжать» максимум из каждого доступного гигаватта. Например, обычный ЦОД на 100 МВт оставляет в резерве до 20 % мощности для компенсации неэффективности оборудования, потерь при преобразовании энергии и скачков потребления.

Источник изображения: NVIDIA

Одно из решений — платформа DSX MaxLPS, позволяющая использовать больше ИИ-ускорителей в рамках заданного «энергетического бюджета». Она координирует работу вычислительной и физической инфраструктуры, элементы которой могут обмениваться данными о работе друг друга, снижая энергопотребление в зависимости, например, от фактической загрузки серверов, без постоянной работы на максимальной мощности. API DSX Exchange также позволяют работать с совместимыми компонентами стороннего производства, в т.ч. оборудования Vertiv и Schneider Electric.

DSX Flex непосредственно обеспечивает взаимодействие ЦОД и энергосистемы. NVIDIA, Emerald AI и Silicon Valley Power продемонстрировали способность временно высвобождать некоторые мощности ЦОД при росте нагрузок на электросети без остановки критически важных вычислений. Аналогичный эксперимент успешно провели National Grid, Emerald AI и Nebius. На уровне стоек NVIDIA и Lambda уже показали, что подобная умная координация позволяет уместить в пределах заданного энергетического бюджета больше вычислительных модулей — 19 вместо обычных 16, при этом производительность на ватт выросла приблизительно на четверть.

Формально ничего принципиального нового в предложенной технологии нет. Ещё в 2023 году Google тестировала систему перепаспределения нагрузок в ЦОД в часы пик. То же делала и Microsoft, но в обоих случаях речь шла о переносе обработки несрочных фоновых задач во времени или между дата-центрами. В 2026 году Google модернизировала управление питанием своих ЦОД в США, добавив возможность более гибко регулировать их энергопотребление, которая подкреплена контрактами с несколькими энергокомпаниями.

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA намерена интегрировать подобную возможность в инфраструктуру ИИ ЦОД по умолчанию. Для компании смысл не только в снижении нагрузки на энергосеть, но и в оптимизации контактов с энергокомпаниями. Предполагается, что они смогут в упрощённом порядке разрешать подключение новых мощностей, если будут знать, что часть нагрузки можно быстро отключить. Впрочем, полную остановку работы ЦОД это не предусматривает, поскольку критически важные задачи будут выполняться, а второстепенные нагрузки приостановить или перенести в другие ЦОД.

Альянс AEMA должен дополнить технологические решения разработкой общих правил взаимодействия ИИ ЦОД с энергосистемами, в том числе вопросы регулирования энергопотребления и реагирования на аварийные ситуации. Также предполагается стандартизировать технические требования, показатели эффективности и обмен эксплуатационными данными.

AEMA позиционируется как технологически нейтральная инициатива, поскольку требования будет определять не использование того или иного конкретного оборудования или ПО, а измеряемые характеристики ЦОД — от скорости реакции на чрезвычайные ситуации до предсказуемости и продолжительности доступного сокращения нагрузки. Если объект способен подтвердить «гибкость», для него могут создать более простые и быстрые процедуры подключения к электросетям с учётом фактических рисков и преимуществ для энергосистемы.

Американская юридическая компания Latham & Watkins закупила серверы на основе ИИ-ускорителей NVIDIA и занялась самостоятельной кастомизацией ИИ-моделей с открытыми весами. Это первый известный пример использование собственной ИИ-инфраструктуры и настройки ИИ-моделей крупным юридическим бизнесом, сообщает The Financial Times. Компания является второй по величине юридической фирмой в США с выручкой $8,3 млрд в 2025 году.

Других примеров использования юридическими бизнесами собственной инфраструктуры и дообучения моделей пока неизвестно. С одной стороны, компания теперь отвечает за киберзащиту и эксплуатацию серверов, с другой — конфиденциальные данные клиентов она может хранить, не полагаясь на сторонние облака. Юридический бизнес связан с большими объёмами информации, а также стандартными и повторяющимися задачами — это один из секторов, которые ИИ меняет наиболее быстро.

Крупные американские банки требуют от больших юридических фирм снижать стоимость услуг, поскольку ИИ значительно ускоряет выполнение многих задач. Тем не менее у юристов есть веские причины не инвестировать в ИИ слишком большие средства, поскольку большие капитальные затраты в итоге сокращают прибыль, распределяемую между партнёрами-совладельцами. Обычно такие компании прибегают к помощи облачных ИИ-сервисов.

Источник изображения: Erik Mclean/unsplash.com

Решение Latham & Watkins купить собственное оборудование знаменует собой радикальные изменения подхода к ведению дел. Штатные разработчики адаптируют открытые модели для решения специальных юридических задач. Чаще такая практика встречалась в технологической сфере. Прочие юридические компании обычно выбирают другую стратегию. Так, более крупный конкурент — Kirkland & Ellis работает над разработкой собственных ИИ-инструментов с Palantir, а A&O Shearman взаимодействует со стартапом Harvey, специализирующимся на юридических технологиях. Наконец, Freshfields в текущем году объявила о работе с Anthropic.

Компания наняла более 900 технологических специалистов, включая инженеров по машинному обучению, ИИ-разработчиков, занимающихся программированием юристов и др. Latham & Watkins пока не отказывается от использования сторонних ИИ-продуктов, но не сообщает, сколько именно она тратит на собственные разработки, над которыми, как оказалось, трудится уже несколько лет. Затраты на покупку ИИ-оборудования в таких масштабах, оплата работы специалистов, обслуживание и защита системы может обходиться в десятки миллионов долларов ежегодно, потенциально — сотни миллионов по мере развития технологий.

Latham & Watkins арендует пространство в ЦОД, куда есть доступ только сотрудникам самой компании. Команда специалистов занимается дообучением моделей NVIDIA Nemotron 3. Такой подход позволяет юристам использовать широкий круг моделей, а не только ChatGPT, Claude или Gemini. В зависимости от задач, компания может выбирать использование своих ИИ-инструментов или коммерчески доступных продуктов. Кроме того, компания получает дополнительную защиту на случай, если ИИ-бизнесы вроде OpenAI или Anthropic поднимут цены или изменят условия обслуживания. Открытые модели позволяют кастомизировать их на собственное усмотрение и запускать их на своём оборудовании. В самой NVIDIA рассчитывают, что открытые модели помогут привлечь к использованию ИИ больше клиентов.