На Тайване предъявили обвинение одному из топ-менеджеров NVIDIA, входившего в группу, предположительно занимавшуюся контрабандой передовых ИИ-чипов в Китай. Власти острова впервые организовали масштабное преследование участников чёрного рынка подобных технологий, сообщает Bloomberg.

Сообщается, что сотрудник NVIDIA, известный как Чан (Chang), предположительно, при участии ещё восьми людей, организовал поставки в Китай 74 серверов на основе чипов NVIDIA B200 через Японию и Индонезию, в обход американских торговых ограничений. Задержание состоялось ещё в июле, и с тех пор связь с ним отсутствовала. В обвинительном заключении указывается, что группа дополнительно пыталась организовать контрабанду ещё 56 серверов, но их успели изъять тайваньские власти. Помимо сотрудника NVIDIA, обвинения предъявили двум руководителям из Supermicro, занимавшейся выпуском оборудования.

Прокуратура утверждает, что группа сообща действовала на разных уровнях для получения «огромной» прибыли, незаконно экспортируя передовые серверы и увеличивая издержки на соблюдение требований о соблюдении законодательства, и нанесла серьёзный ущерб имиджу Тайваня на международной арене. Ранее сообщалось, что в Китай попало подсанкционное оборудование NVIDIA на миллиарды долларов. Хотя масштаб дела на Тайване относительно невелик, оно станет первым случаем, когда обвинение в участии в контрабанде предъявили сотруднику NVIDIA.

Источник изображения: Joshua Wordel / Unsplash

Источники сообщают, что сторона обвинения требует приговорить сотрудника как «ключевую фигуру» схемы к пяти годам лишения свободы за подделку документации и злоупотребление доверием. Сама NVIDIA фигурантом дела не выступает, а её глава Дженсен Хуанг (Jensen Huang) ранее заявлял, что не видел доказательств контрабанды её ИИ-чипов. Он подчёркивал, что контрабанда для его компании «неприемлима», а продукты продаются проверенным партнёрам, обеспечивающим соблюдение американских правил экспортного контроля.

Производители вроде Supermicro занимаются установкой ИИ-ускорителей NVIDIA в тысячи серверов для разнообразных ИИ ЦОД. Компания обязана соблюдать санкционные ограничения. По данным источников, обвинения выдвинуты против сотрудников реселлера Albatron Technology, связанного с Supermicro, сотрудников вероятного конечного пользователя серверов Flying Tiger, а также ещё двух компаний, помогавших находить клиентов в КНР и организовывать фактические поставки.

Источник изображения: Wesley Tingey / Unsplash

Обвинение предполагает, что реализация схемы началась в феврале 2025 года, когда топ-менеджеры Flying Tiger, включая её владельца, создали в Японии ещё одно юридическое лицо для транзита оборудования. После этого они включили «неустановленным способом» Flying Tiger в число компаний-партнёров, которым NVIDIA позволяет покупать свои чипы.

Компания взаимодействовала с директором по продажам Supermicro, генеральным менеджером Albatron и менеджером проектов тайваньского оператора ЦОД Chief Telecom. Необходимо было создать ложное впечатление, что Flying Tiger арендовала в ЦОД Chief Telecom место для размещения покупаемого оборудования, после чего «заговорщики» обращались к Чану из NVIDIA за серверами.

Источник изображения: Luke Thornton / Unsplash

При этом тайваньское подразделение Supermicro не продаёт серверов компаниям, не прошедшим проверки самого производителя оборудования и NVIDIA, включая персональный аудит при покупке восьми и более серверов. Поэтому в сентябре Чан и один из фигурантов дела из Supermicro при участии ничего не подозревавших коллег посетили Chief Telecom, скрыв тот факт, что Flying Tiger на деле не арендовала у оператора достаточно мощностей. После этого Чан оповестил руководство NVIDIA, что проверка на месте проведена, и предложил одобрить заказ для Flying Tiger, после чего Supermicro согласилась продать компании 130 серверов, доставить которые предполагалось в три этапа.

В начале 2026 года группа «предпринимателей» организовала продажу 40 серверов неназванному китайскому покупателю, часть оборудования переправили в КНР сразу, а часть — транзитом через Индонезию. Все поставки оформлялись от имени Flying Tiger. Ещё 34 сервера экспортировала компания Long Wins, которую помог подключить к схеме второй обвиняемый из Supermicro. Оборудование переправлялось через Индонезию и Японию ещё одной китайской компании.

Тайваньским властям удалось раскрыть схему до того, как удалось вывезти в Японию по поддельным документам оставшиеся 56 серверов попыталась Flying Tiger. По словам Дженесена Хуанга, NVIDIA строго разъясняет действующие правила, а Supermicro должна сама усилить контроль за экспортом. Представители последней заявили, что политика компании соответствует требованиям вендоров вроде NVIDIA и призвали отрасль разработать общие механизмы для предотвращения подобных инцидентов.

Компания SpacxeXAI (SpaceX/xAI) разработала оптимизированные специально для космоса ИИ-системы NVIDIA Vera Rubin NVL72. Вывод на орбиту планируется в IV квартале 2027 года, сообщает NVIDIA в социальной сети X. NVIDIA объявила, что партнёры намерены масштабировать проект в 2028 году. Ранее глава SpaceX Илон Маск (Elon Musk) уже объявил, что считает архитектуру NVIDIA Vera Rubin «лучшей» и подчеркнул, что NVIDIA будет эксклюзивным партнёром его бизнеса.

Отдельным постом NVIDIA сообщила, что SpaceX внедряет CPU Vera (важная часть ИИ-решений Vera Rubin) для ускорения оркестрации, выполнения кода и обработки данных для обеспечения работы ИИ-агентов нового поколения. Утверждается, что это позволит поддерживать работу GPU и обеспечит быструю работу ИИ-агентам. NVIDIA подчеркнула, что одна и та же архитектура будет использована повсеместно, от гигаваттных ИИ-фабрик на Земле до космической орбиты.

В феврале SpaceX подала заявку на размещение миллиона дата-центров компании на околоземной орбите, поэтому оптимизированное для космоса оборудование её, безусловно, пригодится в больших объёмах. В июне она раскрыла подробности строительства будущих ЦОД на околоземной орбите.

Источник изображения: NVIDIA

Так, сообщалось, что первоначально ИИ-спутники обеспечат по 120–150 кВт вычислительных мощностей — это приблизительно эквивалентно одной современной стойке на основе систем класса NVIDIA GB300. Размах «крыльев» спутника составит 70 м, высота в развёрнутом состоянии — 20 м. Солнечные элементы, изначально разработанные для спутников Starlink V3, обеспечат мощность до 250 Вт/м², а двусторонние радиаторы — отвод до 1400 Вт/м².

Платформы-ЦОД не предназначены для обеспечения связи — они будут состоять из солнечных батарей, радиаторов, вычислительного оборудования и оптических интерконнектов. По словам Маска (Elon Musk), радиатор площадью 110 м² будет использовать систему жидкостного охлаждения с «резервными насосными контурами», вероятно, для поддержания циркуляции жидкости.

NVIDIA заключила сделку со стартапом Poolside о лицензировании его ПО Model Factory для создания ИИ-моделей, стоимость сделки — $6 млрд, о чём сообщили ресурсы Newcomer и The Wall Street Journal. По данным WSJ, компания Poolside, основанная в 2023 году разработчиком ПО Эйсо Кантом (Eiso Kant) и бывшим техническим директором GitHub Джейсоном Уорнером (Jason Warner), разослала акционерам письмо, в котором объявила о масштабной реструктуризации своего бизнеса. В рамках сделки 109 сотрудникам предложено перейти на работу в NVIDIA, которая также инвестирует $1 млрд в стартап с его оценкой в размере $12 млрд.

Сделка «не является покупой [компании] и не является приобретением персонала», отмечено в письме. До этого NVIDIA уже дважды использовала аналогичную схему сделки, чтобы обойти препятствия регуляторов, получить технологии компании и переманить квалифицированные кадры — с Groq и Enfabrica. Poolside намерена распределить $6 млрд между инвесторами к концу следующего года. Лицензия не является эксклюзивной, что позволяет Poolside поставлять ПО другим заказчикам. Руководство Poolside, включая Канта, Уорнера и операционного директора Маргариду Гарсию (Margarida Garcia), продолжит работу в стартапе над неуказанными исследовательскими проектами.

Источник изображения: NVIDIA

По словам источников, перешедшие в NVIDIA сотрудники стартапа присоединятся к работе над проектом Nemotron по разработке LLM с открытыми весами, который NVIDIA представила в 2023 году. Они помогут улучшить более крупные и сложные модели Nemotron, находящиеся в разработке, которые помогут NVIDIA конкурировать с такими китайскими гигантами, как DeepSeek и Kimi. NVIDIA делает ставку на то, что в следующем году выпустит версию Nemotron, которая будет конкурировать с лучшими передовыми ИИ-моделями.

Крупное лицензионное соглашение с Poolside также станет прямым вызовом для передовых американских компаний в области ИИ, включая OpenAI и Anthropic, поскольку open source модели, как правило, гораздо дешевле в эксплуатации и проще в тюнинге. NVIDIA выступает в роли конкурента своих клиентов, использующих её чипы, в том числе поддерживаемых и самой NVIDIA. Впрочем, эксперты отмечают, что всё больше крупных ИИ-компаний разрабатывает собственные чипы для своих моделей, и поэтому теперь находятся в прямой конкуренции с NVIDIA.

При этом дела у Pooside до недавнего времени складывались не лучшим образом. В 2024 года стартап привлёк $500 млн при оценке капитализации на уровне $3 млрд. в 2025 году компания намеревалась при участии CoreWeave создать 2-ГВт кампус ИИ ЦОД Project Horizon. Стартап намеревалась поддержать NVIDIA путём вливания $0,5–$1 млрд. До этого компания в основном пользовалась мощностями Fluidstack и Iren, а также надеялась заключить сделку с Google. Однако в конце прошлого года компания не смогла за шесть отведённых недель привлечь $2 млрд, в результате чего не получила кластер из 40 тыс. GB300. В итоге от Poolside практически одновременно отвернулись NVIDIA, CoreWeave и Google.

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

Некоторых из крупнейших клиентов NVIDIA предупредили о том, что цены на серверы с ИИ-ускорителями во многих случаях вырастут более чем на 15 %. Одним из основных факторов называется подорожание чипов памяти, сообщает Bloomberg.

Источники сообщают, что рост цен касается систем, поставки которых начнутся в начале следующего года, и затронет разные варианты, включая оснащённые флагманскими ускорителями NVIDIA Vera Rubin и Grace Blackwell. Насколько подорожает тот или иной продукт, будет зависеть от конфигурации памяти и применяемых чипов NVIDIA.

Сообщается, что компании, выпускающие по контрактам серверы для крупных операторов, в т.ч. Microsoft, Google и Oracle, недавно уведомили клиентов о грядущем росте цен. Впрочем, в самой NVIDIA новости пока не комментируют. Неспособность ключевой компании индустрии сдержать цены демонстрирует, насколько важную роль сейчас играют производители памяти Samsung, SK hynix и Micron. Ключевые технобизнесы уровня Apple и Qualcomm недавно признавали, что вынуждены повышать цены на свои продукты из-за дефицита чипов.

Источник изображения: NVIDIA

Хотя выпуск наращивается, полностью спрос удовлетворить пока не получается. Это ведёт к росту цен на многие электронные компоненты и оборудование. Кроме того, производители получают беспрецедентное влияние на рынок технологий. Контрактный производитель TSMC, отвечающий за выпуск чипов NVIDIA, тоже всё ещё не может справиться с растущим спросом. При этом валовая маржа NVIDIA (выручка, остающаяся после производственных затрат), составляет 75 %.

Как клиенты NVIDIA отреагируют на последние изменения и создаст ли это «окно возможностей» для конкурентов, будет зависеть от того, смогут ли те сами обеспечить достаточный объём производства всех необходимых чипов. Ключевые клиенты NVIDIA — Amazon, Microsoft, Google и Meta✴ — давно работают над собственными чипами для ЦОД. Их возможность обеспечить большую независимость также будет зависеть от поставок памяти Samsung, SK hynix и Micron.

Рост цен, вероятно, усложнит реализацию новых проектов ЦОД. Уже сейчас многие из них столкнулись с задержками, связанными с дефицитом рабочей силы, ужесточением условий на рынке капитала и противодействием жителей, не говоря уж о доступности энергии. Показатели NVIDIA являются одним из важнейших ориентиров для отрасли ЦОД и инвесторов, вложивших огромные средства в ИИ-инфраструктуру в ожидании того, что та обеспечит трансформацию экономики.

NVIDIA приобрела миноритарный пакет акций в компании Cloverleaf Infrastructure, предоставляющей клиентам для строительства ЦОД обеспеченные электроэнергией участки. Помимо инвестиций, поставщик ИИ-решений намерен поддержать строительство Cloverleaf и строительство новых дата-центров, поддерживающих новейшие стойки, сетевые решения Spectrum-X Ethernet и хранилища, сообщает DataCenter Dynamics.

По словам Cloverleaf, ИИ ускоряет спрос на цифровую инфраструктуру в беспрецедентном масштабе и выступает драйвером возможностей мощного экономического роста для США. Партнёрство укрепит способность Cloverleaf находить и застраивать «высококачественные» площадки. Компания продала строителям ЦОД проекты совокупной мощностью более 7 ГВт, включая площадки Stargate Lighthouse для Oracle и OpenAI. На очереди — ещё более 10 ГВт. Впрочем, на некоторых локальных рынках компания столкнулась с определёнными проблемами.

NVIDIA всё интенсивнее инвестируют в экосистему дата-центров, помогая росту индустрии и связывая компании в единую экосистему. На днях она вложила $1,5 млрд в SB Energy (принадлежит SoftBank), обеспечив масштабную финансовую поддержку крупному проекту ЦОД для OpenAI в Огайо. Ранее в текущем году NVIDIA купила 20 % компании Lancium, развивающей энергетическую инфраструктуру для кампуса в Абилине (Abilene, Техас) — Crusoe управляет кампусом для Oracle и OpenAI.

Источник изображений: NVIDIA

NVIDIA уже сколотила огромное состояние на буме ИИ, но теперь столкнулась с рядом препятствий, которые способны заставить лопнуть пузырь ИИ, если их не устранить. Поставщик ИИ-решений для ЦОД вынужден буквально на ходу пытаться устранять проблемы, направляя средства на обеспечение спроса со стороны покупателей. Инвестиции в Cloverleaf стали лишь последним примером.

NVIDIA может продавать комплектующие и оборудование, только если на них есть спрос, а ЦОД могут строиться только там, где имеется достаточно энергии. Последнее поколение ИИ-ускорителей NVIDIA плохо подходит для старых ЦОД, поэтому компании понадобятся большие мощности и значительно больше электричества. По данным The Register, до 2024 года большинство систем NVIDIA использовали воздушное охлаждение, исключением были HPC-платформы. Ситуация изменилась с появлением ускорителей семейства Blackwell. Хотя HGX B200 всё ещё способны использовать воздушное охлаждение, более крупные NVL72 требуют применения СЖО, которые могут внедряться далеко не во всех дата-центрах.

ЦОД с СЖО сложнее строить, они требуют больше электроэнергии, а стойки тяжелее (и будут ещё тяжелее). Поэтому, кроме более мощных ИБП и PDU нужно больше CDU, приблизительно по одному модулю на 1–3 МВт IT-мощности. С вводом ИИ-платформы Vera Rubin модели с воздушным охлаждением фактически останутся в прошлом. Поэтому для продажи новейших ускорителей NVIDIA необходимо, чтобы у клиентов имелись достаточные мощности ЦОД, подходящие под новое оборудование. Чтобы упростить клиентам поиск подходящих площадок, компания представила эталонную архитектуру DSX.

Впрочем, этого будет недостаточно, если у операторов ЦОД не хватит энергии. Бурное развитие ИИ ЦОД уже создаёт большую нагрузку на энергосистемы, вынуждая новые объекты генерировать электричество непосредственно на своей территории «за счётчиком». Инвестиции в Cloverleaf — ещё один пример того, как производители ИИ-чипов используют «циклическую экономику». Cloverleaf получает средства, а NVIDIA — больший контроль над строительством. В рамках сделки Cloverleaf обязуется соответствовать спецификациям DSX, так что её клиенты смогут практически сразу начать обслуживание заказчиков.

Сделка — пример того, как NVIDIA использует огромные финансовые ресурсы для укрепления слабых мест в ИИ-экосистеме до того, как те начнут создавать серьёзные проблемы. NVIDIA активно инвестирует в создателей ИИ-моделей и неооблачных партнёров, помогая им получить финансирование и даже напрямую вкладывая в компании собственные деньги. Так, она инвестирует в OpenAI, CoreWeave, Iren, Nebius, Lambda иxAI, а также в Sharon AI и Firmus, но уже по новой схеме. Всего NVIDIA, согласно данным PitchBook, сделала 52 инвестиции в ИИ-компании в 2024 году, а в 2025-м — не менее 50.

NVIDIA опровергла слухи о намерении поставлять LPU-чипы, специально оптимизированные для китайских клиентов к концу 2026 года. Утверждается, что в планах нет никакой версии для Китая, сообщает Reuters. Опровержение появилось после того, как издание The Information опубликовало новость о том, что техногигант якобы готовится начать поставки малых партий ИИ-чипов к концу года, а некоторые китайские клиенты будто бы уже размещают заказы.

По словам представителя NVIDIA, данные в докладе не соответствуют действительности и пока нет никаких планов продажи LPU на китайском рынке, как и планов выпускать специальный вариант LPU для Китая. The Information ссылается на данные двух источников в NVIDIA и сообщает, что чип будет соответствовать правилам экспортного контроля США и получит модифицированное ПО, способное взаимодействовать с доступными в Китае ускорителями, поскольку чипы Vera Rubin из-за санкций Китаю не достанутся.

Источник изображения: Brecht Corbeel/unsplash.com

В последние месяцы положение NVIDIA на рынке ИИ-чипов Китая значительно изменилось, поскольку Вашингтон продолжает ограничивать доступ компании к продажам в КНР, а китайские конкуренты усиливают свои позиции в стране. В мае США одобрили продажи ускорителей NVIDIA H200 ограниченному кругу китайских компаний, включая Alibaba, Tencent и ByteDance, но поставки начались только недавно. Сама NVIDIA уже продвигает свои CPU Vera среди потенциальных китайских покупателей, поскольку намерена сохранить присутствие на одном из самых быстрорастущих рынков ИИ.

В марте Reuters сообщало, что компания готовила версию ИИ-чипов специально для Китая, намереваясь конкурировать на быстро масштабируемом рынке ИИ-инференса в стране. Впрочем, в мае её глава Дженсен Хуанг (Jensen Huang) признал, что компания в значительной степени уступила китайский рынок Huawei. Последнее опровержение свидетельствует об атмосфере неопределённости, окружающей стратегию NVIDIA в отношении Китая, поскольку американские экспортные ограничения продолжают определять поставки в КНР.

NVIDIA объявила, что партнёрство с SB Energy обеспечит ей земельный участок, электроэнергию и здание в технологическом кампусе PORTS-Pike Technology Campus в округе Пайк (Pike) в Огайо. Эти ресурсы будут использованы для размещения вычислительной инфраструктуры NVIDIA, а непосредственным пользователем станет OpenAI. SB Energy возведёт сам ЦОД, будет владеть и управлять им в рамках договора с OpenAI сроком на 20 лет. Ожидается, что создание ЦОД обойдётся в $500 млрд.

На фоне роста спроса на ИИ NVIDIA резервирует земли, энергию и здания в кампусе PORTS-Pike для размещения своих ИИ-фабрик. OpenAI будет использовать ресурсы ИИ-фабрики на базе платформы DSX. На первом этапе проект рассчитан на 4,25 ГВт IT-мощности. Архитектура DSX AI Factory обеспечит устойчивость системы на уровне объекта, оборудования и программного обеспечения, а также сократить расходы и ускорить получение токенов новым поколением ИИ-фабрик. Каждое поколение внедряемых в PORTS-Pike ИИ-фабрик NVIDIA, вероятно, будет использовать около 1,5 млн ИИ-ускорителей компании, что обеспечит ей $100–$200 млрд выручки. За 20 лет циклы обновления оборудования могут проходить неоднократно.

Площадка PORTS-Pike Technology Campus обеспечит реиндустриализацию территории, принадлежавшей выведенному из эксплуатации завода Portsmouth Gaseous Diffusion Plant, работавшего над обогащением урана, а также развитие прилегающих районов. Проект должен обеспечить региону новые рабочие места и сыграть важную роль в возрождении промышленности США. Кампус частично расположен на федеральных землях и строится при участии AEP Ohio, Министерства энергетики (DoE) и Министерства торговли США. Предполагается, что эксплуатация мощностей начнётся поэтапно, начиная с 2028 года. По данным Bloomberg, сначала будет обеспечено 800 МВт.

Истчоник изображения: NVIDIA

SB Energy и SoftBank построят не менее 10 ГВт энергогенерирующих мощностей, которые обеспечат 8 ГВт IT-мощностей. В новую электросетевую инфраструктуру в рамках партнёрства с AEP Ohio планируется инвестировать не менее $4,2 млрд. Это, как ожидается, поможет защитить местных потребителей энергии от чрезмерного роста тарифов. OpenAI согласилась пополнить сформированный SB Energy в интересах местных сообществ $40-млн фонд ещё на $40 млн. Средства предназначены для сохранения доступных цен на электричество, создание рабочих мест, развитие трудовых резервов и местной экономики в целом.

Тем временем NVIDIA инвестирует $1,5 млрд в SB Energy, присоединившись к SoftBank Group и OpenAI. Эти средства должны поддержать превращение SB Energy в ведущего строителя ИИ-инфраструктуры, а также способствовать развитию округа Пайк и местных сообществ. Финансовыми советниками SB Energy выступили Goldman Sachs и JP Morgan, а Morgan Stanley — финансовым консультантом NVIDIA. При этом SoftBank попутно создаёт собственного неооблачного оператора SB Neo.

По данным Bloomberg, NVIDIA подчеркнула, что не станет гарантировать финансирование всего объекта или поддерживать выполнение всех арендных обязательств OpenAI. $105 млрд касаются первого этапа проекта мощностью 4,25 ГВт. Также компания может взять на себя обязательства для обеспечения второй фазы проекта на 3,75 ГВт. Инвесторы уже давно присматриваются к подобным сделкам, в которых NVIDIA фактически кредитует компании для покупки своих комплектующих и оборудования. Подобная «круговая зависимость» создаёт риски в случае кризиса на рынке. Так или иначе, ранее власти США поддержали строительство мегакампуса в Огайо.

Компания Gigabyte пополнила ассортимент ИИ-серверов моделью G4L4-ZD3-LAX7 в форм-факторе 4U. Устройство выполнено на аппаратной платформе AMD EPYC 9005 Turin в сочетании с NVIDIA HGX B300 (SXM).

Допускается установка двух процессоров EPYC в исполнении Socket SP5 (LGA 6096) с показателем TDP до 500 Вт. Доступны 24 слота для модулей оперативной памяти DDR5-6400, а также четыре слота PCIe 5.0 x16 для карт типоразмера FHHL. Питание обеспечивают десять блоков мощностью 3000 Вт с резервированием и сертификатом 80 PLUS Titanium.

Сервер располагает контроллером ASPEED AST2600, двумя сетевыми портами 10GbE на базе Intel X710-AT2, а также выделенным сетевым портом управления 1GbE. Могут быть реализованы восемь OSFP-портов InfiniBand XDR с пропускной способностью до 800 Гбит/с или сдвоенные 400GbE-порты на базе NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC. Упомянута совместимость с DPU NVIDIA BlueField-3.

Во фронтальной части расположены восемь отсеков для SFF-накопителей с интерфейсом PCIe 5.0 (NVMe). Кроме того, есть два внутренних коннектора M.2 (2280/22110) для SSD с интерфейсами PCIe 3.0 x4 и PCIe 3.0 x1. Предусмотрены два фронтальных порта USB 3.0 Type-A, разъём D-Sub и три гнезда RJ45 для сетевых кабелей.

Источник изображения: Gigabyte

Применяется жидкостное охлаждение, которое охватывает все ключевые компоненты, в том числе CPU, GPU и RAM. Дополнительно установлены вентиляторы диаметром 60 мм в области материнской платы и 80 мм в зоне слотов PCIe. Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C. Опционально доступен модуль TPM 2.0 для обеспечения безопасности.

Компания CoreWeave, специализирующаяся на облачных услугах для ИИ-задач, по сообщению ресурса Business Insider, объявила о намерении предоставлять в аренду устаревающие ускорители NVIDIA A100 как минимум до 2029 года. Связано это с огромным спросом на вычислительные мощности в дата-центрах, ориентированных на нейросетевые нагрузки.

Изделие NVIDIA A100 дебютировало ещё в 2020 году. Устройство предлагается в вариантах PCIe и SXM с 80 Гбайт памяти HBM2e с пропускной способностью до 1935 и 2039 Гбайт/с соответственно. Показатель TDP в первом случае составляет 300 Вт, во втором — 400 Вт. Заявленная производительность достигает 19,5 Тфлопс в режиме FP32 и 312 Тфлопс на операциях FP16.

Финансовый директор CoreWeave рассказал, что компания недавно подписала контракт о сдаче NVIDIA A100 в аренду до 2029-го. Иными словами, некоторые клиенты намерены использовать эти ускорители даже спустя девять лет после анонса. Впрочем, CoreWeave не одинока — AWS ранее тоже завила о том, что A100 по-прежнему раскупают.

Источник изображения: CoreWeave

Вместе с тем сегмент аппаратного обеспечения для ИИ стремительно развивается. Некоторые аналитики указывают, что быстрый прогресс NVIDIA может приводить к устареванию ИИ-чипов предыдущего поколения в течение двух–трёх лет в связи с появлением всё более производительных и совершенных решений. В такой ситуации компаниям, тратящим миллиарды долларов на развитие инфраструктуры ИИ, вероятно, придётся списывать эти инвестиции гораздо быстрее, что негативно скажется на прибыли.

С другой стороны, даже после появления новых ускорителей старые GPU могут оставаться полезными в течение длительного времени. В частности, их можно перепрофилировать для менее ресурсоёмких задач. В результате, эффективный срок службы ИИ-изделий может составлять 7–8 лет, если вопрос энергоэффективности не стоит.