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».

Компания Gigabyte анонсировала сервер G4L4-SD3-LAX7, построенный на аппаратной платформе NVIDIA HGX B300. Устройство, рассчитанное на ресурсоёмкие нагрузки ИИ, оборудовано системой прямого жидкостного охлаждения (DLC) с функцией обнаружения протечек.

Машина выполнена в форм-факторе 4U: допускается установка двух процессоров Intel Xeon 6700P/6500P (Granite Rapids) с показателем TDP до 350 Вт. Предусмотрены 32 слота для модулей оперативной памяти DDR5 RDIMM-6400 или MRDIMM-8000. Во фронтальной части расположены восемь отсеков для SFF-накопителей с интерфейсом PCIe 5.0 (NVMe). Кроме того, есть два внутренних коннектора для SSD типоразмера M.2 2280/22110 с интерфейсом PCIe 5.0 x4 и PCIe 5.0 x2.

Система оснащена восемью SXM-ускорителями Blackwell Ultra. Доступны четыре слота для карт PCIe 5.0 x16 стандарта FHHL. Реализованы восемь портов 800 Гбит/с OSFP XDR InfiniBand на базе NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC. Говорится о совместимости с DPU NVIDIA BlueField-3. Питание обеспечивают десять блоков мощностью 3000 Вт с резервированием и сертификатом 80 PLUS Titanium.

Источник изображения: Gigabyte

На фронтальную панель выведены два сетевых порта 10GbE на основе Intel X710-AT2, а также выделенный сетевой порт управления 1GbE. Сзади находится дополнительный порт управления 1GbE. Упомянуты контроллер ASPEED AST2600 с разъёмом D-Sub и два порта USB 3.0 Type-A. Диапазон рабочих температур простирается от +10 до +35 °C. Габариты составляют 447 × 175,5 × 901 мм.

Компания DeepInfra открыла первый в Торонто дата-центр, оснащённый более 1 тыс. ИИ-ускорителей NVIDIA Blackwell B300. Объект предназначен для масштабного ИИ-инференса, сообщает Converge Digest. Новый 1,7-МВт объект — уже девятый ЦОД компании, благодаря которому она выходит за пределы США. DeepInfra владеет собственной ИИ-инфраструктурой и управляет ей, обрабатывая около 5 трлн токенов в неделю на платформе, поддерживающей более 200 открытых моделей и OpenAI-совместимые API.

Кластер в Торонто заработал после того, как DeepInfra привлекла в мае $107 млн в ходе раунда финансирования серии B. Она заявила, что инвестиции будут поддерживать экспансию компании в мире, с опорой на специально созданное облако для инференса, инструменты для разработчиков, а также внедрение моделей нового поколения. Раунд финансирования совместно возглавили 500 Global и Georges Harik, участие приняли A.Capital Ventures, Crescent Cove, Felicis, NVIDIA, Peak6, Samsung Next, Supermicro и Upper90. Канадой интересуются и крупные игроки — на днях Meta✴ объявила, что построит в Альберте свой первый в стране ЦОД и газовую электростанцию для него.

Источник изображения: adriana macias/unsplash.com

Объект в Торонто позиционируется как часть стратегии создания распределённой инфраструктуры, разработанной для того, чтобы мощности ИИ-ускорителей оказались ближе к клиентам, конечным пользователям и данным. В мае DeepInfra сообщала, что выручка утроилась с начала 2026 года и около 30 % токенов связаны с использованием систем на основе ИИ-агентов. Расширение компании ставит её в один ряд с растущим числом ориентированных на инференс провайдеров ИИ-инфраструктуры и облачных провайдеров ИИ-ускорителей.

Компания ASRock Rack анонсировала высокопроизводительный сервер 2U16X-GNR2/DLC Rubin, предназначенный для ресурсоёмких нагрузок ИИ. Устройство выполнено в форм-факторе 2U на аппаратной платформе NVIDIA HGX Rubin NVL8.

Новинка получила двухсокетную конфигурацию. Допускается установка двух процессоров Intel Xeon 6700P, 6500P (Granite Rapids) или 6700E (Sierra Forest) в исполнении LGA 4710. Задействованы восемь ИИ-ускорителей NVIDIA Rubin, связанных через интерконнект NVLink.

Предусмотрены 32 слота для модулей оперативной памяти DDR5 RDIMM-6400 или DDR5 MRDIMM-8000 суммарным объёмом до 4 Тбайт. Во фронтальной части расположены восемь отсеков для NVMe-накопителей E1.S (PCIe 6.0 x4). Кроме того, есть два внутренних коннектора для SSD типоразмера M.2 2280 с интерфейсом PCIe 5.0 x4. В оснащение входят BMC-контроллер ASPEED AST2600, сетевой адаптер Intel I210 1GbE с портом RJ45 и выделенный сетевой порт управления на базе Realtek RTL8211F. Реализованы восемь портов OSFP 800 Гбит/с через NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC. Плюс к этому доступен слот FHHL PCIe 6.0 x16 для DPU NVIDIA BlueField-4.

Источник изображения: ASRock Rack

Сервер оборудован полностью жидкостной системой охлаждения, которая охватывает в том числе накопители E1.S и DPU. Габариты составляют 800 × 448 × 87 мм. Имеются порты USB 3.0 Type-A, Micro-USB и Mini-DisplayPort. Диапазон рабочих температур простирается от +10 до +35 °C. Упомянут аппаратный криптографический модуль TPM 2.0, расположенный на отдельной стандартизированной плате управления сервером DC-SCM.

Национальный научный фонд США (NSF), по сообщению Datacenter Dynamics, выделил $10 млн Питтсбургскому суперкомпьютерному центру (PSC) на создание вычислительного комплекса следующего поколения Bridges-3. Монтаж системы начнётся в начале следующего года.

Новый суперкомпьютер станет преемником нынешней машины Bridges-2 (на изображении). Этот комплекс имеет гетерогенную архитектуру с узлами разных типов под различные задачи. В частности, задействованы 504 узла Regular Memory с 256/512 Гбайт оперативной памяти и двумя процессорами AMD EPYC 7742 каждый. Кроме того, присутствуют узлы Extreme Memory, несущие на борту по четыре чипа Intel Xeon Platinum 8260M Cascade Lake и 4 Тбайт ОЗУ. Наконец, применяются GPU-узлы в нескольких конфигурациях — в том числе с ускорителями NVIDIA H100 и NVIDIA L40S.

Источник изображения: PSC

Технические характеристики Bridges-3 пока полностью не раскрываются. Но известно, что созданием вычислительного комплекса займётся HPE. Система получит серверы на основе неназванных процессоров AMD с «большим количеством ядер». Будут применяться ИИ-ускорители NVIDIA B200. Упомянуты интерконнект InfiniBand и хранилище типа All-Flash на базе Lustre.

Бруно Абреу (Bruno Abreu), заместитель научного директора PSC и главный специалист проекта Bridges-3 отмечает, что проектируемая система сохранит все ключевые возможности своего предшественника, получив при этом современные CPU и GPU, обеспечивающие существенное повышение производительности для задач моделирования, симуляции, анализа данных и ИИ. Суперкомпьютер расположится в новом дата-центре PSC. Ввод Bridges-3 в эксплуатацию намечен на лето 2027 года.

Компании Parasail и d-Matrix объявили о развёртывании кастомных ускорителей d-Matrix Corsair для инференса вместе с ускорителями NVIDIA Hopper и Blackwell в рамках гетерогенной дезагрегированной инфраструктуры, что позволит в 10 раз увеличить скорость инференса.

В объединённой системе ускорители NVIDIA и Corsair будут работать согласованно, выполняя вычислительные задачи с учётом их возможностей. Чтобы улучшить экономику инференса для отдельных рабочих нагрузок, Parasail использует GPUтA для ресурсоёмкого предварительного заполнения, а ускорители d-Matrix Corsair — для чувствительного к задержке декодирования. К этому же стремится и сама NVIDIA, добавившая к своим GPU ускорители Groq.

Источник изображения: Parasail

Parasail управляет облаком для инференса, которое объединяет мощности ИИ-ускорителей в более чем 40 ЦОД в 15 странах. Разработанная ею технология автоматической оптимизации позволяет динамически распределять рабочие нагрузки между гетерогенным парком исходя из требований к моделям и обработке. Parasail делает ставку на гетерогенный вычислительный подход с d-Matrix, чтобы получить больше выгоды от уже имеющейся у неё ИИ-инфраструктуры NVIDIA.

d-Matrix утверждает, что сочетание Corsair с GPU позволяет выполнять задачи инференса на порядок быстрее, втрое дешевле и впятеро энергоэффективнее, сообщил TNW. Ресурс отметил, что вместо борьбы с потенциальными конкурентами NVIDIA предлагает им сотрудничество, чтобы интегрировать их в свою экосистему. Заказчикам больше не нужен один гигантский GPU для всего. Они хотят получить самый дешевый чип для каждой задачи, объединённый с другими чипами в единую систему. План NVIDIA состоит в том, чтобы обеспечить продажи или занять место рядом с тем продуктом, который одержит победу, пишет TNW.

Компания Biostar анонсировала индустриальный компьютер небольшого форм-фактора EdgeComp MS-NAT4000, предназначенный для решения ИИ-задач на периферии сети. Устройство может применяться, например, для организации интеллектуального видеонаблюдения, обработки данных от датчиков в реальном времени, автоматизации операций и пр.

В основу новинки положена аппаратная платформа NVIDIA Jetson Thor T4000. Это решение объединяет CPU с 12 ядрами Arm Neoverse-V3AE (до 2,6 ГГц) и 1536-ядерный GPU на архитектуре Blackwell (до 1,57 ГГц). Заявленная ИИ-производительность достигает 1200 Тфлопс (FP4—Sparse). В оснащение входят 64 Гбайт памяти LPDDR5X.

Источник изображений: Biostar

Накопители могут быть подключены к двум портам SATA-3 и разъёму M.2 Key M 2260/2280 (PCIe 5.0 x4). Кроме того, есть коннектор M.2 Key B 3042/3052 (USB 3.2) для сотового модема 4G/5G и слот M.2 Key E 2230 (PCIe 5.0 x1 + USB 2.0) для комбинированного адаптера Wi-Fi/Bluetooth. Реализованы два сетевых порта 5GbE (RJ45) и один порт QSFP28 (4 × 25GbE).

Для подключения мониторов служат интерфейсы HDMI (3840 × 2160; 60 Гц) и DP 1.4a. Предусмотрены четыре порта USB 3.1 Type-A и порт USB Type-C, два последовательных порта, а также 3,5-мм аудиогнёзда. Питание подаётся через сетевой адаптер мощностью 240 Вт (24 В / 10 A). Габариты составляют 192 × 154 × 80 мм, масса — 1,79 кг. Диапазон рабочих температур простирается от 0 до +50 °C. Говорится о поддержке программного пакета JetPack 7.1 (Linux Kernel 6.8 и Ubuntu 24.04). Кроме того, упомянут модуль TPM 2.0 для обеспечения безопасности.