Компания Gigabyte анонсировала сервер XLS4-SX2-LAS1, использующий аппаратную платформу Intel Xeon Granite Rapids вкупе с GPU-ускорителями NVIDIA. Новинка, выполненная в форм-факторе 6U, рассчитана на работу с ИИ-приложениями (включая обучение моделей и инференс) и другими ресурсоёмкими нагрузками, такими как обработка видео.

Устройство допускает установку двух процессоров Intel Xeon 6700P/6500P. Реализована 8-канальная подсистема оперативной памяти с 32 слотами для модулей DDR5 RDIMM/MRDIMM. Во фронтальной части расположены восемь отсеков для NVMe-накопителей E1.S с интерфейсом PCIe 5.0; допускается горячая замена. Кроме того, доступны два внутренних коннектора для SSD формата M.2 с интерфейсом PCIe 5.0 x4.

Сервер несёт на борту восемь ускорителей NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition с 96 Гбайт GDDR7. За отвод тепла от них отвечает жидкостная система, которая также охватывает другие ключевые компоненты, в том числе ОЗУ. В оснащение входит DPU NVIDIA BlueField-3. Реализованы порты OSFP InfiniBand на базе ConnectX-8 SuperNIC. Опционально может быть добавлен модуль TPM 2.0 для обеспечения безопасности.

Источник изображения: Gigabyte

Новинка получила шесть блоков питания мощностью 3200 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium и резервированием. Реализована технология Smart Ride Through (SmaRT) для защиты от потери данных при отключении питания. При возникновении сбоя встроенные в блок питания конденсаторы обеспечивают работу сервера в течение 10–20 мс — обычно этого достаточно, чтобы переключиться на резервный источник и продолжить работу без остановки.

Тайваньская компания Wistron открыла свою первую производственную площадку на территории США. Передовой завод D1, расположившийся в городе Форт-Уэрте (Fort Worth) в штате Техас, займётся выпуском изделий NVIDIA для ИИ-систем, включая продукты Grace Blackwell Ultra и Vera Rubin.

В церемонии запуска предприятия приняли участие генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) и председатель совета директоров Wistron Саймон Лин (Simon Lin). Завод занимает площадь 30,1 тыс. м². Инвестиции в его строительство составили около $700 млн. На текущий момент здесь сформированы примерно 500 рабочих мест, а к концу года их количество удвоится.

Подчёркивается, что Wistron спроектировала и полностью смоделировала весь объект ещё до начала его возведения в виде цифрового двойника. Для этого использовалась открытая платформа NVIDIA, включая модели Nemotron и Cosmos Frontier, библиотеки Omniverse и Metropolis, а также открытые фреймворки, в том числе PhysicsNeMo. Благодаря такому подходу инженеры Wistron смогли протестировать компоновку сборочных линий, оптимизировать производственные процессы и обучить будущих сотрудников стандартным рабочим процедурам в виртуальном формате.

Источник изображений: NVIDIA

На предприятии развёрнуты два производственных участка. На одном из них изготавливаются суперчипы NVIDIA GB300. Второй ориентирован на выпуск изделий NVIDIA Vera Rubin. Ожидается, что уже в текущем году объёмы выпуска продукции будут доведены до десятков тысяч плат в месяц.

Ранее NVIDIA объявила о намерении до конца текущего десятилетия организовать создание ИИ-инфраструктуры в США на сумму до $500 млрд. Запуск предприятия Wistron является одним из проектов в рамках этой масштабной инициативы.

Компания NVIDIA, по сообщению ресурса CNX Software, повысила цены на вычислительные модули Jetson и комплекты для разработчиков на их основе. Стоимость некоторых изделий увеличилась сразу в два раза.

Официально о причинах столь резкого скачка ничего не сообщается. Но можно предположить, что это связано с дефицитом чипов оперативной и флеш-памяти. Ранее из-за недостатка компонентов NVIDIA была вынуждена свернуть продажи изделий Jetson с памятью LPDDR4, которые были выпущены до 2021 года включительно.

Значительнее всего подорожал модуль Jetson Nano: при заказах партиями от 1 тыс. штук его цена подскочила на 101 % — с $99 до $199. Вдвое подорожали и модули Jetson AGX Orin, оснащённые 32 Гбайт RAM: теперь они предлагаются за $1799 вместо прежних $899. В наименьшей степени рост цен затронул изделия Jetson Orin Nano с 8 Гбайт памяти и Jetson TX2i — плюс 33 %.

Источник изображения: NVIDIA

В целом обновлённый прайс-лист выглядит следующим образом:

Microsoft и Mistral анонсировали крупное расширение стратегического партнёрства. Новые многомиллиардные инвестиции в инфраструктуру будут комбинироваться с более масштабной интеграцией моделей Mistral в ИИ-платформу Microsoft. Инфраструктурное соглашение обеспечит Microsoft доступ к расширяющейся европейской инфраструктуре ИИ-ускорителей Mistral для обучения и инференса, а также реализации крупномасштабных проектов в сфере искусственного интеллекта.

Соглашение делает акцент на расширении вычислительных ИИ-мощностей в Европе благодаря развёртыванию Mistral тысяч ИИ-ускорителей NVIDIA Vera Rubin. В то же время пользователи получат доступ к новейшим ИИ-моделям Mistral в Microsoft Foundry, Copilot Studio, Azure и Azure Local. По данным Microsoft, новые вычислительные мощности поддержат обеспечение растущего спроса на облачные и ИИ-сервисы. Одновременно они помогут реализовать инициативу European Digital Commitments и стратегию Sovereign Cloud.

В Microsoft отмечают, что соглашение согласуется с более широкой инфраструктурной стратегии компании, объединяющей принадлежащие ей самой ЦОД, арендованные объекты, а также взаимодействие со сторонними провайдерами ИИ-инфраструктуры. Партнёрство будет очень кстати на фоне роста спроса в Европе на суверенные ИИ-платформы, позволяющие местным организациям сохранять больший контроль над данными, нагрузками и соблюдением требований к регуляторам. Ранее Microsoft уже сетовала, что не может в полной мере обеспечить суверенитет данных в случае запроса со стороны американских властей.

Источник изображения: Hongbin/unsplash.com

Заодно Microsoft повысит доступность ИИ-моделей Mistral в портфолио корпоративных решений. Mistral Medium 3.5 и OCR 4 теперь доступны на платформе Microsoft Foundry, а Mistral Medium 3.5 добавлена в Microsoft Copilot Studio. Различные организации могут внедрять модели в облаках Azure и Azure Local с использованием единого фреймворка на базе Microsoft Foundry и Foundry Local. Также Microsoft и Mistral намерены реализовать совместные планы выхода на корпоративный рынок, в т.ч. финансирования пилотных проектов, кредиты Azure и практикумы с клиентами из регулируемых отраслей, включая финансовую, здравоохранение, производство и КИИ.

Соглашение стало наглядной иллюстрацией развития стратегии Microsoft по сочетанию внутренней инфраструктуры Azure с внешними партнёрствами в сфере ИИ-вычислений. Это обусловлено тем, что спрос на ИИ-ускорители по-прежнему опережает предложение. Компания не только полагается на собственную инфраструктуру, но и наращивает взаимодействие со специализированными провайдерами, в то же время расширяя линейку «суверенных» ИИ-предложений

Mistral предложение поможет существенно нарастить распространение передовых ИИ-моделей, одновременно позиционируя французскую компанию как провайдера инфраструктуры в рамках проекта Mistral Compute. Развёртывание Vera Rubin также стало маркером нового этапа инвестиций в ИИ-инфраструктуру, поскольку облачные провайдеры и ИИ-платформы готовятся к использованию систем новейшего поколения. Ранее сообщалось, что только в марте 2026 года Mistral привлекла в долг $830 млн для оснащения ИИ ЦОД и конкуренции с техногигантами из США.

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

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

Источник изображения: Nebius

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

В Центре вычислительных наук Института физико-химических исследований Японии (RIKEN Center for Computational Science, R-CCS) началась эксплуатация высокопроизводительных комплексов RIKYU и ROQUO, выполненных на аппаратной платформе NVIDIA. Обе системы ориентированы на ресурсоёмкие задачи ИИ.

В частности, RIKYU может применяться для разработки открытых фундаментальных моделей, а также проведения исследований в сферах наук о жизни, материаловедения и пр. Задействованы 400 узлов Supermicro PIO-121GL-NBIB-01 на базе NVIDIA GB200 NVL4 (два процессора Grace и четыре ускорителя Blackwell, объединенных посредством NVLink). Применяются жидкостное охлаждение и 800G-интерконнект InfiniBand XDR. Кроме того, в состав суперкомпьютера входят 16 узлов Supermicro SYS-212HA-TN с процессорами Intel Xeon 6980P (Granite Rapids-AP), 1,5 Тбайт памяти и хранилищем с накопителями NVMe SSD. Производительность в режиме FP64 достигает 59,63 Пфлопс, в режиме FP8 — 15,539 Эфлопс.

Источник изображения: RIKEN

В свою очередь, суперкомпьютер ROQUO спроектирован с прицелом на гибридные квантово-классические вычисления. Он получил 135 вычислительных узлов на основе NVIDIA GB200 NVL4. Интерконнект NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand обеспечивает пропускную способность до 3,2 Тбит/с. Применено жидкостное охлаждение. Быстродействие в режиме FP64 находится на отметке 19,8 Пфлопс с пиковым значением 21 Пфлопс. Производительность в режиме FP8 превышает 5 Эфлопс. Вычислительный комплекс может функционировать в связке с квантовыми системами Quantinuum Reimei и IBM Quantum System Two.

В целом, новые суперкомпьютеры формируют единую исследовательскую платформу, в составе которой RIKYU обеспечивает ресурсы для научных задач с использованием ИИ, а ROQUO позволяет сочетать классические ИИ-вычисления с квантовыми методами. Такая связка даёт учёным гибкий инструментарий для работы со сложными моделями и для решения комплексных задач.

Компания NVIDIA представила комплексную стратегию ускоренного развития ИИ-технологий в Японии. Создание национальной ИИ-инфраструктуры в стране сочетается с внедрением широкой экосистемы специализированных отраслевых ИИ-моделей и периферийного оборудования. Новая стратегия поможет Японии перейти на унифицированную платформу, учитывающую языковые особенности, демографию и особенности рабочих процессов в робототехнике, здравоохранении и автомобилестроении, сообщает Storage Review.

Краеугольным камнем стратегии станет запуск ИИ-фабрики для физического ИИ, строительство которой будет организовано совместно с Noetra. Фабрику спроектируют для NVIDIA Vera Rubin NVL72 — всего 13,75 тыс. CPU Vera и 27,5 тыс. GPU Rubin, объединённых Spectrum-X Ethernet. ЦОД мощностью 140 МВт на платформе NVIDIA DSX предназначен для создания мультимодальных моделей с триллионами параметров в рамках проекта FRONTia Министерства экономики, торговли и промышленности Японии. Проект уделяет первоочередное внимание созданию ИИ высокой надёжности для промышленности, логистики, здравоохранения и телеком-сектора.

Источник изображения: NVIDIA

Ведущие японские компании и исследовательские структуры уже используют модели Nemotron, датасеты и библиотеки NVIDIA для разработки решений, оптимальных для местного рынка. Так, Токийский технологический институт (Institute of Science Tokyo) разработал семейство моделей Swallow, в которых приоритетное внимание уделяется японскому языку, с сохранением возможности работы с английским и с программным кодом. В телеком-секторе дочерняя структура Softbank — SB Intuitions создала ИИ-модели семейства Sarashina. Hitachi, OMRON и Shimizu Corporation применяют инструменты Metropolis для развёртывания ИИ-агентов с применением систем машинного зрения на заводах, стройплощадках и общественных инфраструктурных объектах.

В автомобильной отрасли Toyota расширяет партнёрство с NVIDIA для внедрения ИИ в транспортных средствах, инфраструктуре и промышленных операциях. Toyoata ещё в прошлом году заявила, что разработает автомобили с автопилотом уровня L2++ на платформе NVIDIA DRIVE AGX. Теперь компания внедряет в производство NVIDIA Omniverse и Isaac Sim для заводов и робототехники. Подразделение Woven by Toyota разработало мультимодальную модель для городского дорожного движения, призванную интерпретировать условия реального мира и реагировать в режиме реального времени, прогнозируя дальнейшие события. Kawasaki Heavy Industries намерена использовать решения NVIDIA в медицинских роботах, больничном оборудовании и др.

Ключевая цель NVIDIA — предоставление открытого, портируемого стека ИИ-технологий. Предоставляя открытые модели, компания позволяет японским структурам сохранять суверенитет данных, соблюдать требования местных регуляторов и развёртывать ИИ везде, где необходимо. Многоуровневая стратегия позволит позиционировать Японию как ключевой хаб для масштабного внедрения физического ИИ.

ОАЭ получили от США долгожданное разрешение на массовую покупку передовых ИИ-чипов. Это произошло после того, как страна активно помогла Соединённым Штатам в военной кампании на Ближнем Востоке, сообщает The Wall Street Journal. ОАЭ годами добивались этого для диверсификации своей экономики. Решение американских властей также подчёркивает роль полупроводников в дипломатических отношениях. Предполагается, что расширенный доступ к чипам может принести заинтересованным сторонам миллиарды долларов.

Министерство торговли США поставила ОАЭ в один ряд с европейским странами, Южной Кореей и Индией в вопросах покупки технологий, военных товаров и решений для энергетической инфраструктуры. Ранее страна относилась к группе, включавшей, например, Китай и Йемен. Теперь G42, главная ИИ-компания ОАЭ, сможет свободно покупать чипы у AMD, NVIDIA и др. в течение как минимум девяти месяцев. Кроме того, снимаются ограничения на строительство в ОАЭ дата-центров Microsoft и OpenAI. Ранее последним требовались специальные лицензии для экспорта в ОАЭ необходимых ИИ-чипов, ждать которых приходилось месяцами.

ОАЭ не первый год пытались добиться от США разрешения на импорт передовых технологий. В пример приводилась Индия, которая в 2016 году стала ключевым оборонным партнёром США. В 2020 году ОАЭ подписали Соглашения Авраама (Abraham Accords), усиливавшие связи с Израилем и некоторыми арабскими странами. Попутно, по словам СМИ, правящие круги активно выстраивали отношения с приближёнными нынешнего президента США, что может быть расценено как конфликт интересов.

Источник изображения: ZQ Lee/unspalsh.com

В финансовых декларациях, опубликованных в прошлом месяце, Трамп отчитался о том, что получил $263 млн от продажи доли в криптовалютной компании World Liberty Financial — это одна из крупнейших статей доходов президента США за 2025 год. При этом ранее ближневосточные инвесторы, в том числе из ОАЭ, объявили о намерении вложить $500 млн в World Liberty Financial в обмен на долю в 49 %, говорит The Wall Street Journal. Кроме того, ОАЭ обещали инвестировать в экономику США $1,4 трлн.

Как сообщает Datacenter Dynamics, администрация Трампа изначально одобрила продажу передовых ИИ-чипов в ОАЭ и Саудовскую Аравию в ноябре 2025 года, получение экспортных лицензий позволяло лидерам отрасли приобрести по 35 тыс. систем NVIDIA GB300 или их эквивалент. В январе 2026 года руководство G42 сообщило, что ожидает первых поступлений передовых ИИ-полупроводников в «течение месяцев» — это позволит запустить первые 200 МВт кампуса Stargate в Эмиратах. Ожидаются и другие поставки чипов AMD, Cererbras и NVIDIA.

Ранее, как считается, G42 при подготовке к сделке с Microsoft заключила с администрацией США соглашение, в рамках которого полностью отказалась от взаимодействия с Китаем в обмен на доступ к передовым ИИ-технологиям и ускорителям. При этом опасения, что КНР опосредованно получит к ним доступ, сохранялись настолько долго, что даже Huawei попыталась продать ОАЭ свои ИИ-ускорители. А Cerebras из-за тесных финансовых связей с G42 пришлось доказывать американским регуляторам свою благонадёжность и отложить IPO.

Компания NVIDIA объявила о расширении семейства вычислительных модулей Jetson Thor: дебютировали изделия T2000 и T3000, предназначенные для создания робототехнических систем и запуска ИИ-приложений на периферии сети. Обе новинки построены на архитектуре Blackwell.

Младшее из двух решений, Jetson T2000, содержит шесть 64-бит вычислительных ядер Arm Neoverse-V3AE. Кроме того, задействован 1024-ядерный графический блок NVIDIA Blackwell. ИИ-производительность достигает 400 Тфлопс (FP4 Sparse). Объём памяти LPDDR5X составляет 16 Гбайт, её пропускная способность — до 137 Гбайт/с. Реализованы два сетевых интерфейса 10GbE. Энергопотребление не уточняется.

В свою очередь, модуль Jetson T3000 объединяет восемь ядер Arm Neoverse-V3AE с 1 Мбайт кеша L2 каждое и 1536-ядерный GPU на базе NVIDIA Blackwell. Быстродействие на операциях ИИ составляет до 865 Тфлопс (FP4—Sparse). Это изделие располагает 32 Гбайт памяти LPDDR5X с пропускной способностью 273 Гбайт/с. Говорится о поддержке 25GbE-подключения. Энергопотребление, согласно предварительным данным, находится в диапазоне от 20 до 65 Вт. Размеры обеих новинок — примерно 50 × 87 мм. Прочие технические характеристики пока не раскрываются.

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA намерена начать поставки Jetson T2000 и Jetson T3000 в I квартале следующего года. Разработчики уже могут приступить к созданию продуктов на новых модулях, используя комплект Jetson AGX Thor Developer Kit. Отмечается, что в число партнёров NVIDIA по экосистеме Jetson входят такие компании, как ADLINK, Advantech, AAEON, Aetina, Auvidea, AVerMedia, Connect Tech, ForeCR, JWIPC, NEXCOM Robotic Solutions, Realtimes, Seeed Studio, Twowin, TZTEK и YUAN. Некоторые из них уже объявили о намерении выпустить решения на новых аппаратных платформах.

Nokia объявила о запуске первой в отрасли коммерческой платформы AI-RAN, построенной на ПО Nokia anyRAN, ориентированном на ИИ, и платформе NVIDIA Aerial AI-RAN. Пилотное внедрение решений Nokia AI-RAN начнётся в конце этого года, а коммерчески доступны они станут в 2027 году.

Сообщается, что платформа Nokia AI-RAN помогает телекоммуникационным провайдерам значительно увеличить пропускную способность восходящих и нисходящих каналов связи за счёт уже имеющегося у них спектра и радиоинфраструктуры. По словам компании, созданная на базе общей программно-определяемой архитектуры Nokia, изначально ориентированной на ИИ, и ускоренных вычислениях NVIDIA, платформа Nokia AI-RAN обеспечивает качественный скачок в производительности и экономике сети. На данный момент она уже продемонстрировала более чем 20-% увеличение эффективности использования спектра, а в планах Nokia — достичь 50 % к 2027 году и более 100 % к 2028 году.

«Вместе с Nokia мы внедряем NVIDIA CUDA и ИИ в baseband-уровень, превращая сеть радиодоступа в ИИ-компьютер планетарного масштаба», — заявил глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang). По его словам, новая платформа позволит раскрыть потенциал и повысить эффективность использования существующего спектра, а также создать основу для новых сервисов ИИ и эры 6G. NVIDIA инвестировала $1 млрд в Nokia для ускорения инноваций в области AI-RAN. У NVIDIA также есть соглашения с Samsung и Ericsson, но последняя пока не готова отказаться от ASIC.

Источник изображений: Nokia

Nokia предлагает три варианта аппаратных платформ AI-RAN. Для существующих клиентов компания предоставляет новый GPU-модуль AirScale. Это решение интегрирует ускоренные вычисления NVIDIA в существующую сетевую инфраструктуру, обеспечивая значительное увеличение пропускной способности путём простого обновления без дополнительных затрат. Этот подход также поддерживается аппаратными ИИ-решениями Marvell в рамках более широкой экосистемы Nokia программно-определяемых архитектур AI-RAN. Платформа также совместима с Open RAN, что обеспечивает совместимость с оборудованием других производителей.

Операторы, желающие большей гибкости развёртывания, могут выбрать автономный узел AI-RAN с GPU, позволяющий запускать рабочие ИИ-нагрузки в сетях 4G, 5G и 6G. Его можно развернуть как автономный узел в кластерах или совместно с решениями Nokia AirScale RAN в качестве единой логической базовой станции. Для телекоммуникационных провайдеров, внедряющих облачные архитектуры, Nokia представляет готовые серверные решения AI-RAN на базе GPU (COTS), поставляемые партнёрами по экосистеме.

Благодаря новой коммерческой модели Nokia операторы смогут приобретать программные решения для ИИ по подписке, обеспечивая улучшенную совокупную стоимость владения и производительность без дополнительных затрат на оборудование. «Вместо того чтобы ждать следующего цикла аппаратного обеспечения, сети могут постоянно повышать производительность, эффективность, безопасность и отказоустойчивость по мере появления новых возможностей», — сообщила Nokia.

«Запуск AI-RAN от Nokia представляет собой важный шаг на пути от отраслевой концепции к коммерческой реальности. Добавление нового узла AI-RAN наряду с подключаемым модулем AirScale и облачными вариантами развёртывания предоставляет операторам практические возможности для внедрения сетей, основанных на ИИ, в зависимости от их существующей инфраструктуры и целей трансформации», — отметил Реми Паскаль (Rémy Pascal), руководитель практики мобильной инфраструктуры в Omdia.

По оценкам компании Dell’Oro, совокупный доход от AI RAN достигнет $35 млрд в течение пяти лет с 2026 по 2030 год, что, как отмечает отраслевой аналитик Себастьян Баррос (Sebastian Barros), «совпадает с тем, что вся отрасль тратит на продукты RAN за один год, примерно $35 млрд, по данным Dell’Oro и Omdia, по сравнению с пиком в $45 млрд в 2022 году. Таким образом, рынок, практически застывший на месте, сохраняет аналогичную инвестиционную траекторию, что и до эры 6G».