Американская компания Firebird, специализирующаяся на облачных и инфраструктурных решениях для ИИ, объявила о реализации второго этапа суперкомпьютерного мегапроекта в Армении. Она получила экспортные лицензии США и разрешения регуляторов на поставку в страну ещё 41 тыс. ускорителей NVIDIA GB300, сообщает HPC Wire.

Расширение вычислительного кластера в Армении знаменует собой важную веху. Предполагается, что страна войдёт в пятёрку мест размещения крупнейших кластеров ИИ-ускорителей. Проект стоимостью $4 млрд — одно из крупнейших капиталовложений в технологическую сферу в истории страны. Подробности в ходе визита в Ереван раскрыл вице-президент США Джей Ди Вэнс (JD Vance) при участии вице-президента NVIDIA. По словам Вэнса, США «с гордостью» одобрили замечательное техническое соглашение с NVIDIA. Речь идёт об открытии новых рынков и новых рабочих мест как для американских работников, так и для армянских.

Источник изображения: Firebird

8 августа прошлого года Армения и США подписали меморандум в сфере ИИ и полупроводников. Выданная США экспортная лицензия свидетельствует о том, что проект полностью соответствует американским требованиям. Второй этап — продолжение реализации плана Firebird, выделившей $500 млн на создание в Армении первого ИИ-кластера. Реализация двух этапов обеспечит качественный скачок в технологической инфраструктуре страны. Он позволит проводить исследования в биологии, робототехнике, космической сфере и в сфере ИИ нового поколения. По словам представителей Firebird, новый кластер превращает Армению в глобальный центр суперкомпьютерных вычислений.

Австралийский неооблачный провайдер Firmus привлёк в кредит $10 млрд. Главными участниками кредитного соглашения стали инвестиционные компании Blackstone и Coatue, сообщает Datacenter Dynamics. По словам Firmus, финансирование позволит развернуть ИИ-фабрики на основе эталонной архитектуры NVIDIA по всей Австралии. Новый план — часть проекта Southgate, реализуемого Firmus в рамках стратегического партнёрства с CDC Data Centres и NVIDIA. Firmus была основана в 2019 году и поначалу специализировалась на криптовалютах и HPC, а также системах иммерсионного охлаждения.

Неооблачная компания заявила, что речь идёт об одной из «крупнейших частных сделок по привлечению заёмных средств» за всю историю Австралии. Представитель Blackstone сообщил, что инструменты, стоящие за революцией в сфере ИИ — одно из наиболее перспективных инвестиционных направлений, и Австралия сможет сыграть центральную роль в развитии ИИ-инфраструктуры. Firmus подчеркнула, что благодаря Blackstone и Coatue она поможет удовлетворить растущий спрос на вычислительные мощности для ИИ в мире и создать долгосрочные выгоды как для клиентов, так и для местной экономики в целом. Стоит отметить, что Blackstone владеет крупным региональным оператором ЦОД AirTrunk.

Источник изображения: Firmus

Firmus впервые упомянула Project Southgate в сентябре 2025 года в описании ИИ-кампуса в городе Лонсестон (Launceston, Тасмания). На тот момент компания заявляла, что совместный с правительством Тасмании проект к 2026 году обеспечит создание ИИ-инфраструктуры мощностью 90 МВт. Месяцем позже Firmus сообщила, что проекта расширят и на материковую Австралию при содействии CDC Data Centres. Предполагается развёртывание дополнительных объектов в Сиднее, Канберре, Мельбурне и Перте.

В ноябре 2025 года сообщалось о привлечении для Project Southgate AU$500 млн ($351 млн). В последнем заявлении Firmus объявила о строительстве нескольких ИИ-фабрик в Австралии, где планируется развернуть тысячи ИИ-ускорителей — общая мощность к 2028 году должна достигнуть 1,6 ГВт. Каждая ИИ-фабрика будет учитывать современные требования к энергоэффективности и параметрам генерации токенов, чтобы удовлетворять потребности самых требовательных клиентов со всего мира. Подчёркивается, что Австралия имеет конкурентоспособный «энергетический профиль» и квалифицированные кадры.

Tower Semiconductor объявила, что работает с NVIDIA над созданием оптических модулей, предназначенных для ИИ-инфраструктуры нового поколения и способных передавать данные со скоростью до 1,6 Тбит/с. Для этого будет применяться производственная платформа Tower Semiconductor для кремниевой фотоники (SiPho), сообщает Converge! Digest.

Взаимодействие ориентировано на обеспечение высокоскоростных оптических подключений в комбинации с сетевыми протоколами NVIDIA. Tower Semiconductor объявила, что её платформа SiPho может обеспечивать показатели вдвое лучшие, чем предыдущие решения на основе кремниевой фотоники, для обучения ИИ и инференса. Компания позиционирует свою технологию производства как основу для оптических трансиверов и сетевых компонентов, используемых в крупных ЦОД, где оптические решения всё активнее заменяют электрические кабели и применяются на более коротких расстояниях.

Источник изображения: Igor Omilaev/unsplash.com

По словам Tower Semiconductor, компания продолжает инвестиции в кремний-германиевые решения (SiGe) и кремниевую фотонику в целом. ИИ-решения уже требуют внедрения 800G-интерконнектов, поэтому нужны готовые технологии на основе кремниевой фотоники для выпуска 1,6-Тбит/с решений.

Стоит отметить, что в декабре 2025 года появилась новость о том, что NVIDIA в рамках своей стратегии развития зарезервировала крупные объёмы продукции у ключевых поставщиков EML-лазеров, что привело к увеличению сроков их поставки другим клиентам — не ранее 2027 года. В связи с этим производители оптических модулей и облачные провайдеры вынуждены заниматься поиском вторичных поставщиков и альтернативных решений.

По словам главы AWS Мэтта Гармана (Matt Garman), клиенты до сих пор использует серверы на основе ИИ-ускорителей NVIDIA A100, представленных в 2020 году. Отчасти это происходит потому, что спрос на вычислительные ресурсы превышает предложение, так что устаревшие чипы по-прежнему востребованы, передаёт Datacenetr Dynamics. По словам Гармана, все ресурсы фактически распроданы, а серверы с A100 из эксплуатации никогда не выводились.

Комментарии Гармана перекликаются с прошлогодним заявлением Амина Вахдата (Amin Vahdat), отвечающего в Google за ИИ и инфраструктуру. По его словам, в Google одновременно работают семь поколений тензорных ускорителей (TPU). Ускорители возрастом семь-восемь лет загружены на 100 %, а спрос на TPU так высок, что Google вынуждена отказывать некоторым клиентам. Впрочем, оба топ-менеджера, возможно, несколько кривят душой и пытаются развеять опасения инвесторов относительно того, что ИИ-ускорители, на которые тратятся огромные деньги, через два-три года придётся выкинуть, чтобы купить более современные, энергоэффективные и, конечно же, дорогие. И что за это время они не успеют окупиться.

Хотя Гарман назвал главной причиной сохранения работы серверов на A100 высокий спрос, он признал, что есть и другие причины. В частности, современные ИИ-чипы снижают точность вычислений с плавающей запятой. В результате некоторые клиенты попросту не могут перейти на Blackwell или вовсе вынуждены использовать Intel Xeon Haswell десятилетней давности для HPC-подобных вычислений, поскольку точности у современных ИИ-ускорителей недостаточно. В июне 2025 года AWS заявила о снижении цены доступа к устаревшим NVIDIA H100, H200 и A100 на своей платформе, причём для A100 стоимость снизилась на треть.

Источник изображения: NVIDIA

Стоит отметить, что «устаревшие» ускорители долго остаются востребованными, поскольку всё равно обладают большой производительностью. Наиболее яркий пример — разрешение на поставку в Китай чипов NVIDIA H200. Хотя США и их союзники готовятся к внедрению ускорителей поколения Vera Rubin, китайский бизнес готов покупать H200, поскольку те значительно производительнее, экономически выгоднее и удобнее отечественных ускорителей.

По данным многочисленных отраслевых источников, компания OpenAI недовольна некоторыми ИИ-чипами NVIDIA и с прошлого года ищет им альтернативы. Потенциально это усложнит отношения между крупнейшими игроками рынка на фоне бума ИИ, сообщает Reuters. Изменения стратегии OpenAI связаны с усилением акцента на инференсе. NVIDIA доминирует в нише ускорителей для обучения ИИ-моделей, но теперь инференс стал отдельным рынком с сильной конкуренцией.

Решение OpenAI — вызов доминированию NVIDIA в сфере ИИ и препятствие $100-млрд сделки между компаниями, обеспечивающей разработчику чипов долю в ИИ-стартапе в обмен на доступ к передовым ускорителям. Предполагалось, что сделка будет закрыта за недели, но вместо этого переговоры ведутся месяцами. В то же время OpenAI заключила соглашение с AMD и Cerebras (её в своё время даже хотели купить) для получения «альтернативных» чипов, а также разрабатывает собственный ИИ-ускоритель при участии Broadcom. Amazon тоже не прочь предоставить OpenAI собственные ускорители, равно как и Google. Изменение планов OpenAI изменило и потребности в вычислительных мощностях и замедлило переговоры с NVIDIA.

Источник изображения: Robin Jonathan Deutsch / Unsplash

В минувшую субботу глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) опроверг слухи о проблемах с OpenAI, назвав их «чепухой» и подчеркнув, что клиенты продолжают выбирать NVIDIA для инференса, поскольку компания обеспечивает наилучшее соотношение производительности и совокупной стоимости владения, причём в больших масштабах. Отдельно представитель OpenAI заявлял, что компания полагается на NVIDIA для поставок большинства чипов для инференса, причём именно NVIDIA обеспечивает наилучшую производительность на каждый вложенный доллар. Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) отметил, что NVIDIA выпускает «лучшие чипы в мире» и есть надежда, что OpenAI останется её «гигантским» клиентом очень долгое время.

При этом, как сообщает Reuters со ссылкой на семь источников, OpenAI не удовлетворена производительностью инференса, на которую способны чипы NVIDIA. В частности, речь идёт о специализированных задачах вроде разработки ПО с помощью ИИ и коммуникаций ИИ с другим ПО. По данным одного из источников, компании понадобится новое аппаратное обеспечение, которое в конечном счёте обеспечит в будущем порядка 10 % вычислительных мощностей для инференса.

Источник изображения: OpenAI

OpenAI обсуждала возможности работы с ИИ-стартапами, включая Cerebras и Groq для обеспечения чипов с более быстрым инференсом, но NVIDIA фактически поглотила Groq на $20 млрд, что привело к прекращению переговоров с компанией. Хотя формально речь идёт неэксклюзивном лицензировании технологий Groq, что в теории позволяет сторонним компаниям получить доступ к решениям Groq, фактически все разработчики перешли в NVIDIA, а оставшаяся небольшая команда отвечает за выполнение облачных контрактов с имеющимися заказчиками.

Чипы NVIDIA хорошо подходят для обработки больших объёмов данных при обучении больших ИИ-моделей вроде тех, что стоят за ChatGPT. Тем не менее прогресс требует массового использования уже обученных моделей для дальнейшего инференса и ИИ-рассуждений. Как сообщается, OpenAI с 2025 года ищет альтернативы ускорителям NVIDIA с упором на компании, создающие чипы с большими объёмами интегрированной SRAM. Maia 200 от Microsoft, по-видимому, компании не очень подходит.

Источник изображения: Hermann Wittekopf - kmkb / Unsplash

Инференс моделей более требователен к памяти, чем обучение, а вычислительная нагрузка, наоборот, не так велика. В тоге нередко на доступ к данным уходит больше времени, чем на расчёты. NVIDIA и AMD полагаются на внешнюю память, что замедляет соответствующие процессы общения с чат-ботами. В OpenAI проблемы отметили при эксплуатации системы Codex, активно продвигаемой компанией для создания кода. В компании считают, что некоторые слабости системы связаны именно с оборудованием NVIDIA.

Конкуренты OpenAI полагаются на альтернативное оборудование. Anthropic активно использует AWS Trainium и Google TPU, а Google уже много лет использует свои TPU, которые с недавних пор готова отдавать на сторону. TPU оптимизированы в том числе для инференса и в некоторых отношениях более производительны, чем GPU общего назначения AMD и NVIDIA.

Когда OpenAI недвусмысленно выразила отношение к технологиям NVIDIA, та предложила компаниям, создающим ускорители с упором на SRAM, включая Cerebras и Groq, купить их бизнес. Cerebras отказалась и заключила прямую сделку с OpenAI. Groq вела переговоры с OpenAI о предоставлении вычислительных мощностей, что вызвало интерес у инвесторов, оценивших капитализацию компании на уровне $14 млрд.

NVIDIA, Microsoft и Amazon ведут переговоры о новых инвестициях в OpenAI. Предполагается, что компании готовы вложить в бизнес партнёра до $60 млрд, сообщает The Information. Как заявляет The Information со ссылкой на «лицо, знакомое с ситуацией», NVIDIA — действующий инвестор, чьи чипы активно используются для работы с ИИ-моделями OpenAI, ведёт переговоры о том, чтобы вложить до $30 млрд.

Microsoft, давно поддерживающая OpenAI, также ведёт переговоры, но готова потратить лишь менее $10 млрд. При этом Amazon (AWS), готовая стать новым инвестором, обсуждает о вложении значительно больше $10 млрд, потенциально — даже более $20 млрд. Сообщается, что OpenAI близка к тому, чтобы получить юридически не обязывающие меморандумы о договорённостях (term sheets) или инвестиционные обязательства от названных компаний. NVIDIA, Microsoft, Amazon и OpenAI пока новости не комментируют. Ранее сообщалось, что SoftBank Group ведёт переговоры об инвестициях дополнительных $30 млрд в OpenAI.

Масштаб инвестиций Amazon может зависеть от отдельных переговоров, предусматривающих возможное расширение сделки по аренде облачных серверов у Amazon компанией OpenAI и заключение коммерческого соглашения о продаже OpenAI своих продуктов — Amazon может оформить корпоративные подписки на ChatGPT.

Источник изображения: Allef Vinicius/unsplash.com

Сейчас OpenAI пытается бороться с ростом цен на обучение и эксплуатацию своих ИИ-моделей на фоне ужесточающейся конкуренцией с компанией Google и более мелкими игроками. Впрочем, плохо контролируемые инвестиции могут быть весьма опасными. Так, американские банки уже крайне неохотно дают деньги Oracle, из-за уже имеющихся обязательств последней перед OpenAI. На днях сообщалось, что OpenAI готовит крупнейший в своей истории раунд финансирования на $50 млрд при участии инвесторов Ближнего Востока.

Китайские власти начали выдавать разрешения на импорт в страну ИИ-ускорителей NVIDIA H200. Это положит конец неопределённости, царившей после того, как поставки второго по производительности чипа NVIDIA в Поднебесную одобрили представители американских властей, сообщает гонконгская SCMP.

Первая партия, как сообщают источники, поступит местным техногигантам, остро нуждающимся в передовых ускорителях. Впрочем, ожидается, что поддерживаемые государством компании вроде телеком-операторов, смогут покупать такие чипы только под жёстким контролем. Пока одобрены поставки более 400 тыс. ускорителей компаниям ByteDance, Alibaba Group Holding и Tencent Holdings, прочие бизнесы продолжают ожидать получения разрешений. В самой NVIDIA новости не комментируют.

Это важные изменения китайской политики после того, как Пекин временно придержал поставки H200 ранее в январе 2026 года уже после того, как Вашингтон одобрил экспорт. Это отражает желание китайских властей сохранить баланс между необходимостью покупать передовые ИИ-чипы и стремлением добиться самодостаточности в этой сфере.

Источник изображения: NVIDIA

По мнению экспертов, неограниченный доступ к закупкам чипов NVIDIA нанёс бы удар местной китайской индустрии ИИ-полупроводников. Поэтому регуляторам необходимо установить некоторые рамки для ограничения доли использования ИИ-ускорителей иностранного производства и управления спросом. Ранее допускалось, что китайские компании обяжут закупать определённое количество чипов местного производства при покупке H200 у NVIDIA.

По мнению экспертов Национального университета Сингапура, одобрение Пекином импорта H200 вызвано стратегическими мотивами — это обеспечит дальнейшее ускоренное развитие китайских ИИ-технологий. Стоит отметить, что разрешение на поставки H200 довольно прохладно принято многочисленными политическими и бизнес-группами в США. Например, глава компании Anthropic сравнил такие продажи с поставками ядерного оружия Северной Корее.

Компания Giga Computing, подразделение Gigabyte Group, пополнила ассортимент серверов моделью XN24-VC0-LA61, ориентированной на ИИ-задачи и другие ресурсоёмкие нагрузки. Устройство выполнено в форм-факторе 2U на аппаратной платформе NVIDIA GB200 NVL4.

В общей сложности задействованы четыре GPU поколения Blackwell со 186 Гбайт памяти HBM3E каждый (пропускная способность до 8 Тбайт/с) и два CPU Grace с 480 Гбайт памяти LPDDR5X (пропускная способность до 512 Гбайт/с). Применяется GPU — GPU интерконнект NVIDIA NVLink и CPU — GPU интерконнект NVIDIA NVLink-C2C. Реализована система прямого жидкостного охлаждения.

Доступны четыре сетевых порта OSFP InfiniBand XDR на 800 Гбит/с или два порта Ethernet на 400 Гбит/с на базе NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC. Кроме того, имеется порт 1GbE на основе Intel I210-AT и выделенный сетевой порт управления 1GbE. В оснащение входит контроллер ASPEED AST2600. Во фронтальной части расположены восемь посадочных мест для SFF-накопителей с интерфейсом PCIe 5.0 (NVMe) с жидкостным охлаждением. Опционально может быть установлен DPU NVIDIA BlueField-3.

Источник изображений: Giga Computing

Есть внутренний разъём для SSD типоразмера M.2 2242/2260/2280/22110 с интерфейсом PCIe 5.0 x4, слот PCIe 5.0 х16 для карты FHHL с СЖО и ещё один разъём PCIe 5.0 х16 FHHL. Предусмотерны коннекторы USB 3.2 Gen1 Type-A, Micro-USB, Mini-DP и RJ45.

Сервер имеет габариты 438 × 87 × 900 мм и массу 42,8 кг. За питание отвечают четыре блока мощностью 3200 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium. Диапазон рабочих температур простирается от +10 до +35 °C.

NVIDIA и CoreWeave объявили о расширении партнёрских отношений, что позволит CoreWeave ускорить создание более чем 5 ГВт мощностей ИИ ЦОД к 2030 году. NVIDIA также инвестировала $2 млрд в обыкновенные акции класса А CoreWeave по цене $87,20/шт. Как сообщается в пресс-релизе, «инвестиции отражают уверенность NVIDIA в бизнесе, команде и стратегии роста CoreWeave как облачной платформы, построенной на инфраструктуре NVIDIA». Акции CoreWeave выросли на 14 % в ходе утренних торгов и на 30 % с начала года, несмотря на продолжающиеся операционные убытки, отметил ресурс Investing.

Компании сообщили, что с целью удовлетворения продолжающегося роста спроса на ИИ и потребности в вычислительных ресурсах они углубляют согласование своей инфраструктуры, ПО и платформ. Компании намерены:

• создать ИИ-процессы, разработанные и управляемые CoreWeave с использованием технологии ускоренных вычислений NVIDIA для удовлетворения спроса клиентов;
• использовать финансовую мощь NVIDIA для ускорения приобретения CoreWeave земли, электроэнергии и площадок для возведения ИИ-объектов;
• тестировать и подтверждать работоспособность ПО CoreWeave, разработанного специально для ИИ, и эталонной архитектуры, включая SUNK и CoreWeave Mission Control, чтобы обеспечить более глубокую совместимость и работать над включением этих решений в эталонные архитектуры NVIDIA для облачных партнёров NVIDIA и корпоративных клиентов;
• запустить несколько поколений инфраструктуры NVIDIA на платформе CoreWeave за счёт раннего внедрения вычислительных архитектур NVIDIA, включая платформу Rubin, процессоры Vera и СХД на базе BlueField.

Несмотря на то, что гендиректор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) категорически не согласен с концепцией циклического финансирования, новые инвестиции вряд ли полностью развеют критику, отметил Investing. Многие аналитики по-прежнему рассматривают эти соглашения как косвенную поддержку NVIDIA спроса на собственные чипы. Глава CoreWeave Майкл Интратор (Michael Intrator) ранее назвал обвинения в циклическом финансировании «нелепыми», отметив, что общая доля NVIDIA остаётся относительно небольшой по сравнению с общим объёмом привлечённого CoreWeave капитала, превышающим $25 млрд.

Источник изображения: NVIDIA

CoreWeave продолжает осуществлять диверсификацию своей клиентской базы. В ходе последнего квартального отчёта компания сообщила, что вклад крупнейшего заказчика в общую выручку не превышает 35 %. Для сравнения, в 2024-м году около 62 % от суммарной выручки CoreWeave приходилось на Microsoft. Вторым по величине заказчиком была NVIDIA (15 %), которая обязалась выкупить у CoreWeave все нераспроданные ИИ-мощности. У Microsoft имеются контракты с несколькими неооблаками на общую сумму более $60 млрд. Если ранее Microsoft скупала мощности в интересах OpenAI, то теперь OpenAI скупает мощности у CoreWeave напрямую, общая сумма контрактов достигла $22,4 млрд.

Кроме того, в рамках партнёрского соглашения с IBM компания CoreWeave обязалась поставить ей один из своих первых ИИ-суперкомпьютеров на базе NVIDIA GB200 NVL72. В числе клиентов CoreWeave также Meta✴, заключившая с ней контракт на $14,2 млрд. Впрочем, для снижения рисков, связанных с крупными заимствованиями для развёртывания ИИ-инфраструктуры IT-гиганты проводят сделки по обеспечению своих проектов через компании специального назначения — SPV (special-purpose vehicle), финансируемые большей частью инвесторами с Уолл-стрит.

Чтобы обеспечить выполнение обязательств по развёртыванию ИИ-инфраструктуры в рамках обязательств по контрактам с ИИ-компаниями, CoreWeave прибегает к заимствованиям. В частности, для развёртывания облачной инфраструктуры в рамках долгосрочного соглашения с OpenAI компания договорилась об отложенном кредите (DDTL 3.0) на сумму $2,6 млрд.

Компании Nokia и Hypertec объявили о запуске суперкомпьютера Nibi, смонтированного в Университете Ватерлоо (University of Waterloo) в Канаде. Эта НРС-платформа будет использоваться для решения широкого спектра задач, в том числе в области ИИ.

Проект Nibi финансируется канадским Министерством инноваций, науки и экономического развития через Канадский альянс цифровых исследований, а также Министерством колледжей, университетов, научных исследований и безопасности через некоммерческую организацию Compute Ontario.

Источник изображения: Nokia

Система насчитывает в общей сложности более 750 вычислительных узлов. Это, в частности, 700 узлов CPU, каждый из которых несёт на борту два процессора Intel Xeon 6972P поколения Granite Rapids-AP (96C/192T, до 3,9 ГГц) и 748 Гбайт оперативной памяти. Кроме того, задействованы 10 узлов с двумя чипами Xeon 6972P и 6 Тбайт памяти каждый.

Источник изображений: Университет Ватерлоо

В состав суперкомпьютера также входят 36 узлов GPU, которые содержат по два процессора Intel Xeon Platinum 8570 серии Emerald Rapids (56C/112T, до 4 ГГц), 2 Тбайт оперативной памяти и восемь ускорителей NVIDIA H100 SXM (80 GB), связанных посредством NVLink. Наконец, Nibi оперирует шестью узлами с четырьмя ускорителями AMD Instinct MI300A.

Подсистема хранения VAST Data выполнена на основе SSD суммарной вместимостью 25 Пбайт. Пропускная способность каналов передачи данных между CPU- и GPU-узлами составляет 200 Гбит/с. Подключение к хранилищу обеспечивается благодаря 24 линиям на 100 Гбит/с. Заявленная пиковая производительность Nibi достигает 15 Пфлопс.

Новая НРС-платформа оборудована высокоэффективной системой погружного жидкостного охлаждения. Сгенерированное тепло используется для обогрева центра квантовых и нанотехнологий имени Майка и Офелии Лазаридис (Mike and Ophelia Lazaridis Quantum-Nano Centre).