Компания Visionbay.ai, подразделение Foxconn, представила референсный проект ИИ-фабрики нового поколения K-1 для платформы NVIDIA Vera Rubin с электропитанием 800 В DC и технологиями терморегуляции Vertiv. Использование стандартизированной LVDC-архитектуры создаёт условия для дальнейшего повышения плотности ИИ-инфраструктуры. При этом сохраняется возможность гибкой модернизации уже действующих объектов.

Вместо полного одномоментного перехода на новые технологические решения предлагается поэтапное внедрение распределения питания 800 В DC там, где это целесообразнее всего. Такой подход даёт возможность операторам ЦОД подготовиться к появлению новых поколений ИИ-систем без необходимости масштабной разовой модернизации инженерной инфраструктуры зданий.

Предложенная архитектура предполагает использование центров электропитания на уровне кластеров (cluster-level power centers) с централизацией преобразования переменного тока в постоянный (AC/DC) и распределяют питание 800 В DC ближе к вычислительным ресурсам. Поддерживается модульное расширение, возможно создание типовых инфраструктурных блоков для масштабирования ИИ-фабрик.

Источник изображения: NVIDIA

K-1 отражает системный подход NVIDIA к проектированию ИИ-фабрик. С таким подходом электропитание, охлаждение и вычислительные ресурсы сразу разрабатываются как единая система. Поддержка инфраструктуры с СЖО, масштабируемого распределения электроэнергии и будущих систем класса Vera Rubin позволяет партнёрам экосистемы превращать референсную архитектуру ИИ-фабрик NVIDIA в готовую к развёртыванию инфраструктуру для нового этапа ускоренных вычислений. Примером реализации такой инфрастуркутуры стало предложение Supermicro.

Через семь месяцев после ареста по подозрению в сговоре с целью контрабандных поставок ИИ-ускорителей NVIDIA в Китай внешний подрядчик Supermicro Тин-Вэй «Вилли» Сунь (Ting-Wei “Willy” Sun) признал себя виновным по четырём пунктам обвинения: в сговоре с целью обхода экспортных ограничений, контрабанды товаров, обмана властей США и воспрепятствовании правосудию, сообщает Datacenter Dynamics.

Сунь был одним из трёх человек, работавших на Supermicro, которым власти США предъявили обвинение в контрабанде серверов с ИИ-ускорителями NVIDIA в Китай. Всего, согласно судебным документам, в КНР было направлено серверного оборудования приблизительно на $2,5 млрд — хотя лицензии Министерства торговли США на такую деятельность не было. В числе обвиняемых — один из учредителей Supermicro И-Шьян Лиау (Yih-Shyan Liaw), после ареста покинувший совет директоров компании. Весной текущего года он заявил о своей невиновности по предъявленным обвинениям в федеральном суде Манхэттена.

По версии следствия, подсудимые переупаковывали серверы Supermicro в немаркированные коробки для сокрытия содержимого и использовали поддельные «копии» серверов для обмана при аудите. Судя по записям с камер видеонаблюдения, обвиняемые использовали фен для переклейки серийных номеров с настоящих серверов на копии. После этого использовалась зарегистрированная в Юго-Восточной Азии компания-посредник для сокрытия поставок оборудования с Тайваня в Китай.

Источник изображения: LoboStudio Hamburg/unsplash.com

Как следует из обвинительного заключения, в 2024 году посредник стал одним из крупнейших покупателей Supermicro, в IV квартале финансового года благодаря ему компания выручила $99,7 млн. Самой Supermicro обвинения не предъявляли. Ранее компания публично объявила, что тесно сотрудничает с тайваньскими властями для предотвращения экспорта передовых подсанкционных систем на китайский рынок и привержена защите передовых технологий и интеллектуальной собственности. В компании подчеркнули, что в результате такого взаимодействия властям удалось изъять 50 серверов, обманным путём купленных после продажи авторизованному реселлеру. Сами обвиняемые ранее отрицали нарушение законов.

В июне появились сообщения о том, что в тайваньском офисе компании прошёл обыск. После этого Supermicro заявила, что сама компания «не является объектом данного расследования» и никаких обысков не было. В то же время она признала, что четверо работавших на неё людей задержаны на Тайване для допроса. Также сообщалось, что компания предоставила властям доступ к рабочим местам и электронике сотрудников. Двое из четырёх сотрудников остаются под стражей до суда, ещё двое выпущены под залог.

NVIDIA объявила о новых партнёрствах и технологических решениях для создания единой основы для ИИ-инфраструктуры нового поколения. В частности, OCP переданы спецификации стоек NVIDIA Vera Rubin и вычислительных узлов в рамках открытой архитектуры MGХ. В рамках инициативы Open DC Initiative проекта OCP компания присоединилась к лидерам отрасли, принимающим участие в разработке референсного дизайна ИИ ЦОД третьего поколения.

Наряду с открытыми технологиями жидкостного охлаждения MQD и MQDB, работа над MGX позволит превратить проверенные решения для ИИ-фабрик в отраслевые стандарты, доступные для внедрения, производства и масштабирования другими участниками рынка.

Обновлённая спецификация MGX 1.2 расширяет возможности открытой архитектуры за счёт СЖО со «слепым» (blind-mate) монтажом. Также стандартизирована совместимая стоечная инфраструктура интерконнектов и DC-шина на 5000 А с жидкостным охлаждением, рассчитанная на мощные ИИ-системы. Дополнительно добавлена поддержка 19″ оборудования и стоек с повышенной плотностью размещения оборудования.

Дополнительно MGX 1.2 расширяет возможности модульной конфигурации. Так, добавлены конфигурируемые IO-модули, безвентиляторные вычислительные узлы с СЖО, стандартизированные интерфейсы электропитания и охлаждения и единая инфраструктурная основа, дающая партнёрам экосистемы строить совместимые платформы для ускоренных вычислений.

Источник изображения: NVIDIA

Архитектура позволяет сокращать время сборки, тестирования и обслуживания оборудования. Это упрощает развёртывание и обслуживание на местах и должно повысить эффективность инфраструктуры. Архитектурой поддерживается конфигурация стоек до 250 кВт. В то же время упрощается техобслуживание проектов, ввод в эксплуатацию и даже повторное использование инфраструктуры.

Спецификация стоек на основе CPU NVIDIA Vera дополнительно расширяет архитектуру MGX за пределы ускоренных вычислений. Фактически речь идёт о специализированной платформы эпохи агентного ИИ. Если NVIDIA Vera Rubin NVL72 служит основой для обучения и инференса ИИ-моделей, то стойки на основе CPU Vera предназначены для вызова инструментов, оркестрации и песочниц. Стойка Vera CPU на основе MGX третьего поколения использует те же принципы проектирования на уровне стоек — они позволяют объединять вычислительные ресурсы, сетевую инфраструктуру, электропитание и охлаждение в единой модульной платформе.

Соответствующий подход позволяет NVIDIA и партнёрам обеспечивать развёртывание специализированной инфраструктуры, в то же время используя преимущества общей экосистемы, упрощённой интеграции и единой технологической базы для ИИ-фабрик нового поколения.

NVIDIA и Cisco представили новый стандарт съёмных оптических модулей (трансиверов) высокой плотности — Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable (USFP). Изделия, ориентированные на ИИ-фабрики следующего поколения, обеспечивают скорость передачи данных до 400 Гбит/с на линию.

Отмечается, что по мере развития ИИ повышаются требования в отношении пропускной способности каналов связи. При этом необходимо обеспечивать оптимальный баланс между энергопотреблением, охлаждением, эксплуатационной гибкостью и удобством обслуживания. Форм-фактор USFP спроектирован для удовлетворения растущих запросов операторов дата-центров.

Новая технология позволяет удвоить пропускную способность — с 200 до 400 Гбит/с на линию — без усложнения архитектуры. Первые трансиверы на базе USFP получат 16 полнодуплексных линий, что обеспечит скорость до 6,4 Тбит/с на модуль. В перспективе возможно расширение до 32 и более линий — с пропускной способностью до 12,8 Тбит/с и выше.

Источник изображения: Cisco

При габаритах, сопоставимых с модулями OSFP, решения USFP обеспечивают в четыре раза большую плотность полосы пропускания на передней панели коммутатора по сравнению с нынешними устройствами класса 200 Гбит/с на линию. При этом достигается 1,3-кратное повышение энергоэффективности. Модули USFP способны рассеивать до 100 Вт тепла без необходимости использования отдельного встроенного контура охлаждения внутри трансивера, что упрощает конструкцию коммутатора и повышает надёжность.

Для стандарта USFP предусмотрено применение улучшенного разъёма с двумерным массивом контактов и двухэтапным механизмом подключения: сначала фиксируется корпус, а затем — высокоскоростные контакты. Это, как утверждается, снижает износ и улучшает целостность сигнала.

NVIDIA и Cisco сотрудничают с TE Connectivity и Amphenol в рамках разработки корпусов, разъёмов и модулей стандарта USFP. Ожидается, что в перспективе инициативу поддержат и другие участники рынка.

CoreWeave выходит на индийский рынок. Компания намерена развернуть ИИ-облако мощностью 240 МВт в кампусе Taloja местной компании AdaniConneX в Нави-Мумбаи (Navi Mumbai) и открыть локальный офис для работы с местными заказчиками, сообщает Converge! Digest. Возможно дальнейшее масштабирование проекта. Это первый инфраструктурный проект компании в Индии — компания последовательно осваивает всё новые рынки Азиатско-Тихоокеанского региона.

Проект предусматривает использование трёх зданий ЦОД по 80 МВт с возможностью расширения в будущем до 480 МВт, CoreWeave выступит единственным арендатором. Компания развернёт новейшую платформу NVIDIA Vera Rubin. Первая очередь должна заработать в середине 2028 года. Объекты в кампусе Taloja специально разработаны для использования высокоплотной ИИ-инфраструктуры с применением СЖО (DLC) без испарительных систем.

Равные доли в AdaniConneX принадлежат Adani Enterprises и EdgeConneX. Компания строит инфраструктуру крупных ЦОД в Индии, комбинируя возможности Adani в сфере инфраструктуры и энергетики с опытом EdgeConneX в сфере строительства дата-центров. Для индийского рынка ЦОД проект означает масштабное объединение местной инфраструктурной платформы и оператора облачных ИИ-вычислений глобального уровня.

Источник изображения: C Rayban/unsplash.com

Ранее CoreWeave уже объявила о намерении развернуть в Индонезии три ЦОД общей мощностью 360 МВт, а также в иных локациях за пределами Северной Америки и Европы. То есть общая мощность проектов в Азиатско-Тихоокеанском регионе составит около 600 МВт, причём оба региональных проекта должны заработать в 2028 году. CoreWeave стала одним из первых получателей систем на VR200 NVL72.

Стартап Upscale AI представил архитектуру Token Fabric, призванную объединить вертикальное и горизонтальное масштабирование в рамках одной сетевой платформы. Решение сочетает в себе фирменный чип SkyFabriX (scale-up), NVIDIA Spectrum-X Ethernet (scale-out) и единый программный уровень для управления. Система, построенная на открытых стандартах, должна обеспечить непрерывную работу ИИ-чипов, чтобы они не простаивали в ожидании данных, тем самым помогая клиентам повысить отдачу от своих инвестиций.

Token Fabric включает:

• SkyFabriX — специализированный чип-коммутатор c коммутационной ёмкостью 115,2 Тбит/с (в перспективе до нескольких Пбит/с), созданный на базе ранее анонсированной архитектуры SkyHammer и поддерживающий ESUN, UALoE/UALink, SUE-T, стандартный Ethernet/IP и совместимый с как медными, так и оптическими подключениями (включая модульные решения, NPO и CPO).
• Коммутационные модули для вертикального масштабирования, выполненные в специализированных или стандартных форм-факторах, включая ORv3, которые объединяют GPU и гетерогенные XPU в крупные домены на базе открытых стандартов.
• Коммутаторы NVIDIA Spectrum-X с поддержкой 400/800GbE, 1,6TbE (и будущих стандартов Ethernet) с RoCE, которые посредством NOS SkyOS позволяют интегрировать между собой кластеры на базе GPU NVIDIA и гетерогенных XPU.
• SkyOS — унифицированная сетевая операционная система на базе SONiC и для SkyFabriX, и для Spectrum-X, дополненная платформой оркестрации и мониторинга SkyCMD на базе агентов, которая обеспечивает единую плоскость управления для scale-up и scale-out.

Клиенты могут внедрять Token Fabric, выбирая отдельные компоненты (чипы, системы, ПО) или весь стек целиком. Вариант с полным стеком рассчитан на неооблака и корпоративных клиентов, не располагающих сетевыми командами масштаба гиперскейлеров. Вариант с интегрированными системами предназначен для производителей XPU, которым требуется проверенное оборудование без необходимости самостоятельной разработки сетевого стека. Третий вариант предусматривает поставку чипов или специализированных систем вместе с SDK/SAI от Upscale, поверх которых работает собственная NOS заказчика.

Источник изображения: Upscale AI

Upscale AI расширяет существующие протоколы, а не заменяет их, говорит компания. Upscale AI также вносит вклад в открытые проекты, лежащие в основе стека. К ним относятся SONiC, расширения интерфейса абстракции коммутатора (SAI) для поддержки ESUN, а также инициативы Ultra Ethernet Consortium (UEC) и UALink. SkyOS абстрагирует нижележащее оборудование и обеспечивает единую плоскость управления для всего кластера, а SkyCMD унифицирует управление. Любая вычислительная платформа в гетерогенном кластере может использовать этот интерфейс для управления сетью.

«Операционная система должна быть компактной и эффективной, чтобы обеспечивать быстродействие, гибкость и безопасность, — сообщил изданию Network World Барун Кар (Barun Kar), генеральный директор Upscale AI. — Кроме того, поверх неё необходим уровень оркестрации, позволяющий поддерживать такие возможности, как гетерогенные вычисления». Полномасштабный выпуск Token Fabric запланирован на начало 2027 года; в настоящее время действуют программы раннего доступа и совместного тестирования.

Компания Upscale AI вышла из скрытого (stealth) режима в сентябре 2025 года. Она привлекла $100 млн в рамках посевного раунда финансирования, потом — $200 млн в раунде A, а затем — ещё $190 млн, при оценке капитализации в $2 млрд. В результате общий объём инвестиций составил $500 млн. Стартап поддерживают как NVIDIA, Salesforce и сингапурский государственный инвестиционный фонд Temasek. Главный инвестор — фонд Premji Invest. Штат компании превышает 300 сотрудников.

NVIDIA и тайваньская Hon Hai Precision Industry Co (Foxconn) повысили эффективность на ключевых этапах сборки стоечной ИИ-платформы NVIDIA GB300 NVL72, использовав специализированных роботов, сообщает Taipei Times. В посте «Машины, которые делают машины» NVIDIA рассказала, как компания при поддержке Foxconn организовала обучение роботов для сборки критических компонентов серверов, повысив стабильность производства и эффективность рабочего процесса.

Компания заявила, что доля успешного выполнения сборочных операций превысила 90 %, также заявлено, что компания уделила основное внимание сборке тестовых лотков GB300, используемых для проверки работоспособности и производительности вычислительных систем NVIDIA перед поставками заказчикам. Ключевыми задачами для роботов стали установка токопроводящих шин и подключение разъёмов.

Одной из главных сложностей при установке шины питания было обучение роботов её захвату, перемещению, установке на место и креплению винтами в 16 точках. Также роботам нужно было научиться управляться с двумя большими (DC-SCI) и двумя маленькими (MCIO) разъёмами с подсоединёнными кабелями, которые необходимо аккуратно вставить в гнёзда на серверной плате, причём допуски для этого очень малы.

Источник изображений: NVIDIA

Согласно тестовым данным, новый механизм автоматизации обеспечил уровень успешности установки DC-шины более 95 %, при этом время выполнения операции составляет 160 с. Это пока ниже целевых показателей в 99,5 % и 124 с соответственно. В случае с подключением коннекторов уровень успешности выполнения операции составил 90–95 %, а среднее время — 40 с на один кабель. При этом целевое время выполнения — не более 72 с на все четыре кабеля.

В NVIDIA подчеркнули, что при сборке тестовых лотков для GB300 нужны системы автоматизации, готовые к «неопределённости», поскольку быстрая смена циклов разработки и относительно небольшие объёмы производства делают создание сборочных линий с жёстко заданными параметрами нецелесообразным — роботы для реакции на изменения в процессе сборки должны быть достаточно «адптивными» и при этом надёжными. Подчёркивается, что технология пока не готова к массовому внедрению, поскольку есть проблемы с координацией роборук при подключении разъёмов и др.

Foxconn является одним из ключевых производственных партнёров NVIDIA. В прошлом году компания объявила, что работала с последней для строительства умного завода на площадке в Хьюстоне (Houston) в Техасе с использованием человекоподобных роботов, управляемых ИИ от NVIDIA, для выпуска ИИ-серверов для самой NVIDIA. Foxconn рассчитывает расширить применение подобных роботов на другие производства в Техасе, Висконсине и Калифорнии.

На долю Foxconn приходится более 40 % мирового рынка ИИ-серверов. При этом она сохраняет оптимизм относительно будущего этой отрасли. На конференции для инвесторов в августе она заявила, что поставки её стоечных ИИ-систем более чем удвоятся в сравнении с предыдущим годом.

Ресурс Phoronix провёл тестирование процессора NVIDIA Vera в двухсокетной конфигурации (в сумме 176 ядер и 352 потока) в ряде HPC-задач, включая OpenFOAM (CFD) и WRF, сравнив его с двухсокетными системами на базе AMD EPYC 9575F (Turin) с общим количеством 128 ядер и 256 потоков, а также системами с двумя EPYC 9755 (всего 256 ядер и 512 потоков) и двумя процессорами Intel Xeon 6980P (Granite Rapids-AP) с 256 ядрами и 512 потоками.

Источник изображения: NVIDIA

Что касается оперативной памяти, то у системы NVIDIA Vera было 16 × 96 Гбайт LPDDR5x-9600 Samsung M564K6LC3CL0-CCVS7. В топовой конфигурации процессоры AMD EPYC 9575F (2P) и EPYC 9755 (2P) имели память DDR5-6400 Samsung M321R8GA0PB1-CCPKC ёмкостью 24 × 64 Гбайт, а Intel Xeon 6980P (2P) — 24 × 64Гбайт памяти MRDIMM-8800.

Особенно высокие результаты NVIDIA Vera продемонстрировал в рабочих нагрузках с интенсивной пропускной способностью, где память LPDDR5x-9600 превосходила DDR5-6400 с серверами AMD EPYC 5-го поколения или MRDIMM-8800 с процессором Intel Xeon 6. Производительность Vera ещё более впечатляет, если учесть, что 88 ядер конкурировали со 128 P-ядрами процессоров Xeon и EPYC.

Источник изображений: Phoronix

При анализе пиковой частоты процессора в преобладающем диапазоне высокопроизводительных вычислений выяснилось, что NVIDIA Vera, как правило, имел пиковую частоту 3,2–3,3 ГГц по сравнению с Xeon 6980P с максимальной частотой 3,9 ГГц, EPYC 9755 с частотой 4,3 ГГц и EPYC 9575F с частотой 5,0 ГГц. Ядра Olympus продемонстрировали чрезвычайно высокую производительность на такт с учётом всех факторов.

В ходе бенчмарков с фокусом на HPC, таких как как OpenFOAM CFD, WRF и т.д., энергопотребление двух процессоров NVIDIA Vera в среднем составило 842 Вт при пиковом значении в 1044 Вт, что аналогично показателю двух EPYC 9755, и немного меньше среднего энергопотребления двух EPYC 9575F. Процессоры Intel Xeon 6980P потребляли больше всего энергии, приближаяь к киловатту.

Геометрическое среднее по всем результатам тестов (Geometric Mean Of All Test Results) с формированием комплексного показателя (Result Composite) в рамках набора NVIDIA Vera HPC Benchmarks, дающее общую оценку производительности системы, отражает тот факт, что самым быстрым является решение NVIDIA Vera (2P). Как отметил Phoronix, NVIDIA Vera по-прежнему остаётся самым производительным серверным процессором на Arm64 из числа когда-либо тестировавшихся этим сайтом.

Технологический институт Карлсруэ (KIT) в Германии объявил о вводе в эксплуатацию НРС-комплекса HoreKa 2 (Hochleistungsrechner Karlsruhe 2) с гибридной архитектурой. Суперкомпьютер поможет в решении сложных научных задач в таких областях, как климатология, создание новых материалов, физика элементарных частиц, энергетика и ИИ. Система, размещённая на территории кампуса KIT Campus North в Баден-Вюртемберге на юго-западе Германии, обошлась в €17 млн.

Источник изображения: Markus Breig/KIT

В составе платформы объединены более 42 тыс. процессорных ядер, 300 ускорителей и 250 Тбайт основной памяти. Заявленная пиковая производительность находится на отметке 33 Пфлопс, что примерно в два раза больше по сравнению с суперкомпьютером HoreKa первого поколения (17 Пфлопс).

В состав HoreKa 2 входят разделы HoreKa Onyx, HoreKa Blue, HoreKa Teal и HoreKa Ruby. Первый включает 164 двухпроцессорных узла на базе AMD EPYC 9655 (96 ядер) с 768 Гбайт памяти, SSD вместимостью 1,92 Тбайт и интерконнектом InfiniBand NDR 200. Сегмент HoreKa Blue представлен восемью двухсокетными узлами с чипами Intel Xeon Platinum 8368 (38 ядер), 4 Тбайт памяти, семью SSD ёмкостью 3,84 Тбайт каждый и интерконнектом InfiniBand HDR 200.

Раздел HoreKa Teal содержит 22 двухсокетных узла с процессорами AMD EPYC 9354 (32 ядра), 768 Гбайт памяти, четырьмя ускорителями NVIDIA H100, двумя SSD на 3,84 Тбайт и интерконнектом 4 × InfiniBand NDR200. Кроме того, задействован один узел с двумя чипами Intel Xeon Platinum 8568Y+ (48 ядер), 2 Тбайт памяти, восемью ускорителями NVIDIA H200 (HGX), восемью SSD вместимостью 3,84 Тбайт и интерконнектом 8 × InfiniBand NDR400. Наконец, секция HoreKa Ruby объединяет 13 узлов с двумя чипами AMD EPYC 9454 (48 ядер), 768 Гбайт памяти, четырьмя ускорителями NVIDIA HGX H200, одним SSD ёмкостью 15,36 Тбайт и интерконнектом 4 × InfiniBand NDR400.

Отмечается, что в перспективе в состав вычислительного комплекса войдёт раздел HoreKa Jade с 75 узлами на базе NVIDIA Grace, 960 Гбайт памяти, четырьмя ускорителями NVIDIA B200, SSD на 15,36 Тбайт и интерконнектом 2 × InfiniBand NDR200. На всех узлах используется платформа Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 9.x. Применена распределённая файловая система с поддержкой параллельного доступа IBM Spectrum Scale (GPFS).

В последние недели Amazon вела переговоры с инвесторами о возможности совершения сделки, в рамках которой она передаст чипы NVIDIA Grace Blackwell на сумму около $8 млрд в созданную для этого специальную структуру (Special Purpose Vehicle, SPV), чтобы потом их взять назад в аренду сообщила газета Financial Times со ссылкой на информированные источники.

Эта структура привлечёт для покупки чипов средства внешних инвесторов путём выпуска долговых обязательств. Передача дорогостоящих полупроводников инвесторам позволит компании перейти к модели ведения бизнеса, требующей меньшего объёма активов на балансе.

SPV — тип юридического лица, которое компании создают для крупных сделок или для реализации конкретного проекта. Такие компании, как правило, имеют форму самостоятельной структуры без каких-либо сотрудников. Они юридически и финансово отделены от материнской компании, принимая на себя активы и риски.

Инвесторы ожидают, что новая структура получит кредитный рейтинг инвестиционного уровня (ориентируясь на текущий рейтинг Amazon категории AA), что откроет возможность привлечения более широкого круга участников сделки, таких как страховые и пенсионные фонды.

Источник изображения: Woliul Hasan/unsplash.com

Amazon также планирует предложить долю участия в этой структуре в размере до 10 %, что означает, что сама компания не будет владеть в ней долей. Чипы, фигурирующие в этой сделке, были приобретены или взяты в лизинг Amazon и уже установлены более чем в десятке дата-центров в пяти штатах США, включая Неваду и Вирджинию. Передача чипов SPV исключила бы их из баланса Amazon. Возможно, что ещё более важно, средства, которые SPV планирует привлечь у внешних инвесторов, будут отражены в балансе этой специализированной компании.

Списание долговых обязательств с баланса компании улучшает соотношение долга и собственного капитала — показатель, который влияет на её кредитный рейтинг. Кредитный рейтинг компании, в свою очередь, влияет на её способность привлекать более дешёвые заёмные средства, сокращая затраты на это. По оценкам Modal, стоимость ускорителя Grace Blackwell составляет от 60 до 70 тыс. С учётом суммы сделки в $8 млрд компания намерена реализовать от 114 до 133 тыс. чипов NVIDIA, пишет SiliconANGLE.

Обсуждение возможной сделки ведётся на фоне того, как технологические гиганты ищут нестандартные способы финансирования масштабных расходов на инфраструктуру ИИ ЦОД. Значительная часть расходов приходится на ИИ-ускорители. ИТ-компании применяют различные стратегии для вывода долговых обязательств за пределы баланса с целью сохранения своей кредитоспособности. В частности, они используют гарантии остаточной стоимости, предоставляя кредиторам гарантии относительно будущей стоимости чипов или ЦОД, при этом не привлекая заёмные средства для финансирования своих проектов. Такой подход позволяет скрыть степень риска, на который идут технологические гиганты.

Источник изображения: Alexander Grey/unsplash.com

Технологические гиганты имеют внебалансовые обязательства на сумму от $1,65 трлн до $3 трлн. Большая часть этого долга связана с проектами в области ИИ-инфраструктуры. Например, компания Meta✴ Platforms продала 80 % акций своего флагманского дата-центра Hyperion инвестиционной компании. Также используются и другие схемы. На этой неделе газета New York Times сообщила, что Meta✴ претендует на миллиарды долларов налоговых льгот на инновации, характеризуя свои ИИ ЦОД как экспериментальные проекты.

В этом году Amazon планирует потратить $220 млрд на капитальные вложения, большую часть которых её облачное подразделение AWS направит на закупку чипов и расширение ИИ ЦОД. Чтобы покрыть эти затраты компания вышла на рынок ценных бумаг, объявив в марте о планах привлечь около $50 млрд за счёт выпуска корпоративных облигаций, увеличив предложение с $37 млрд из-за высокого спроса. Но затем компания столкнулась с ослаблением интереса к долгосрочным долговым обязательствам, когда в июле продала облигации на $25 млрд, поскольку инвесторы требовали более высокой доходности.

Финансирование заимствований за счёт имеющихся ИИ-ускорителей стало популярным среди ИИ-компаний, таких как CoreWeave. Чтобы снизить стоимость таких займов для своих клиентов, NVIDIA в августе предложила создать платформу финансирования на сумму $500 млрд в сотрудничестве с крупнейшими группами Уолл-стрит — Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs и KKR. Для клиентов этой платформы она обязалась предоставить гарантии на $125 млрд.