NVIDIA анонсировала процессоры Vera, спроектированные с прицелом на современные ресурсоёмкие задачи в области ИИ. Изделия, как утверждается, обеспечивают исключительную производительность каждого ядра, а также высокую пропускную способность памяти и коммутационной сети.

В основу Vera положены ядра Olympus — это первые CPU-решения NVIDIA, специально разработанные для дата-центров. Olympus используют интерфейс выборки и декодирования шириной в 10 инструкций, а также нейронный алгоритм предсказания ветвлений, позволяющий оценивать два варианта ветвления за каждый цикл. Изделие полностью совместимо с набором инструкций Arm v9.2 и существующим ПО.

Источник изображений: NVIDIA

Конфигурация Vera предусматривает наличие 88 ядер Olympus с возможностью одновременной обработки до 176 потоков инструкций. Объём кеша L3 составляет 162 Мбайт. Задействована шина NVIDIA Scalable Coherency Fabric (SCF) второго поколения, первоначально разработанная для CPU Grace. В составе процессора SCF отвечает за связь вычислительных ядер Olympus с общим кешем L3 и подсистемой памяти, обеспечивая стабильную задержку и пропускную способность на уровне 3,4 Тбайт/с: это позволяет использовать более 90 % пиковой пропускной способности памяти под нагрузкой. Каждому ядру Olympus доступна полоса до 14 Гбайт/с, что примерно в три раза превышает пропускную способность на ядро в традиционных CPU для дата-центров, говорит NVIDIA.

В составе Vera применяется подсистема памяти LPDDR5X на основе модулей SOCAMM. Суммарная ёмкость может составлять до 1,5 Тбайт, что втрое больше по сравнению с решениями предыдущего поколения. Пропускная способность памяти достигает 1,2 Тбайт/с, тогда как энергопотребление составляет менее 50​% по сравнению с традиционными конфигурациями DDR. При этом модули SOCAMM являются заменяемыми, что упрощает модернизацию и обслуживание систем.

Процессор Vera выполнен на основе единого монолитного вычислительного кристалла. Каждое ядро обеспечивается единообразной пропускной способностью. Большинство операций, чувствительных к задержкам, выполняются локально, что позволяет минимизировать межкристальный трафик, который обычно присутствует в традиционных CPU. В целом, как утверждается, реализованные архитектурные особенности позволяют чипам Vera демонстрировать до 1,5 раз более высокую производительность одного ядра по сравнению с конкурирующими решениями x86 при выполнении задач в песочнице с максимальной нагрузкой на сокет.

NVIDIA разработала семейство платформ на базе Vera для решения разнообразных задач в сфере ИИ. Это, в частности, CPU-стойки с жидкостным охлаждением, а также системы с ускорителями Rubin. Устройства на базе Vera будут поставляться крупными OEM-производителями, включая Cisco, Dell, HPE, Lenovo и Supermicro. Такие машины станут доступны во II половине текущего года.

NVIDIA объявила о том, что платформа Vera Rubin, объединяющая теперь уже семь различных чипов (ещё в январе их было шесть), которые вместе откроют новые горизонты агентного ИИ, запущена в производство. Платформа включает Arm-процессоры Vera, ускорители Rubin, интерконнект NVLink 6, адаптеры ConnectX-9 SuperNIC и DPU BlueField-4, а также Ethernet-коммутаторы Spectrum/Quantum-6. Седьмым чипом стал LPU Groq 3 — NVIDIA купила Groq за рекордные $20 млрд всего три месяца назад и активно наращивает производство LPU.

Благодаря такому сочетанию компонентов платформа обеспечивает обработку ИИ-нагрузок на всех этапах — от масштабного предварительного обучения, постобучения и масштабирования во время тестирования до инференса агентных задач в реальном времени, говорит NVIDIA. «Vera Rubin — это скачок в развитии — семь прорывных чипов, пять стоек, один гигантский суперкомпьютер — созданный для обеспечения всех этапов работы ИИ», — сообщил Дженсен Хуанг (Jensen Huang), основатель и генеральный директор NVIDIA. Он отметил, что с появлением Vera Rubin в развитии агентного ИИ наступил переломный момент, положившей начало «крупнейшему в истории развёртыванию инфраструктуры».

Источник изображений: NVIDIA

«Платформа NVIDIA Vera Rubin предоставляет нам вычислительные ресурсы, сетевые возможности и системную архитектуру, позволяющие продолжать работу, одновременно повышая безопасность и надёжность, на которые полагаются наши клиенты», — подтвердил Дарио Амодеи (Dario Amodei), генеральный директор и соучредитель Anthropic. «Инфраструктура NVIDIA — это основа, которая позволяет нам расширять границы ИИ, — заявил Сэм Альтман (Sam Altman), генеральный директор OpenAI. — С NVIDIA Vera Rubin мы будем запускать более мощные модели и агентов в огромных масштабах и предоставлять более быстрые и надёжные системы сотням миллионов людей».

Как отметила компания, Vera Rubin предлагает самую обширную комплексную ИИ-платформу — суперкомпьютер с множеством стоек, специально разработанных для ИИ, работающих как одна массивная, целостная система. NVIDIA Vera Rubin NVL72 обеспечивает высокую эффективность в обучение больших MoE-моделей с использованием вчетверо меньшего количества ускорителей по сравнению с платформой Blackwell и достижение до 10 раз большей пропускной способности инференса на ватт при в десять раз меньшей стоимости токена.

CPU-стойка Vera — это высокоплотная MGX-платформа с СЖО, объединяющая 256 процессоров Vera для обеспечения масштабируемой, энергоэффективной производительности с первоклассной однопоточной обработкой, что обеспечивает возможности для масштабируемого агентного ИИ. Стойки Vera имеют тесную синхронизацию сред во всей ИИ-фабрике. Вместе со стойками Rubin они обеспечивают основу крупномасштабных систем агентного ИИ и обучения с подкреплением — при этом Vera обеспечивает результаты в два раза эффективнее и наполовину быстрее, чем традиционные CPU (впрочем, в NVL8 по-прежнему будут Intel Xeon).

Стойки Groq 3 LPX (тоже с СЖО и тоже на базе MGX) и Vera Rubin, разработанные для обеспечения низкой задержки и обработки больших контекстов, необходимых для агентных систем, обеспечивают до 35 раз более высокую пропускную способность инференса на мегаватт и до 10 раз больший потенциал дохода для моделей с триллионами параметров. В масштабе предприятия парк LPU функционирует как единый гигантский процессор для быстрого и детерминированного ускорения инференса.

Стойка LPX с 256 LPU-чипами имеет 128 Гбайт SRAM с агрегированной пропускной способностью 640 Тбайт/с. В сочетании с Vera Rubin NVL72 чипы LPU повышают эффективность декодирования, совместно вычисляя каждый слой модели ИИ для каждого выходного токена. Всё это позволяет работать с моделями с триллионами параметров и контектсным окном в миллионы токенов, сохраняя максимальную эффективность по энергопотреблению, памяти и вычислительным ресурсам. Любопытно, что Rubin CPX в этот раз NVIDIA решила особо не упоминать.

Анонсированная вместе с Vera Rubin СХД BlueField-4 STX разработана специально для ИИ-нагрузок, обеспечивая бесперебойное расширение памяти GPU по всему POD-кластеру. Впрочем, теперь компания говорит, что BlueField-4 включает CPU Vera, а не Grace, и ConnectX-9 SuperNIC. STX обеспечивает высокоскоростной общий слой данных, оптимизированный для хранения и извлечения больших объёмов KV-кеша, генерируемых LLM и рабочими процессами агентного ИИ. А программная платформа DOCA Memos позволяет использовать выделенное KV-хранилище для увеличения пропускной способности инференса до пяти раз, также повышая энергоэффективность по сравнению с архитектурами хранения общего назначения.

Также NVIDIA совместно с более чем 200 партнёрами анонсировала платформу NVIDIA DSX для Vera Rubin, которая включает технологию DSX Max-Q, позволяющую динамически управлять питанием всей ИИ-фабрики целиком, позволяя увеличить на 30 % ИИ-инфраструктуру в ЦОД при том же энергопотреблении. ПО DSX Flex обеспечивает ИИ-фабрикам гибкость в работе с энергосетями, позволяя освоить до 100 ГВт неиспользуемой мощности сетей. Кроме того, NVIDIA выпустила эталонный проект Vera Rubin DSX AI Factory — схему для совместно разработанной ИИ-инфраструктуры, которая максимизирует количество токенов на ватт и общую пропускную способность, повышая отказоустойчивость системы и ускоряя развётывание.

В Microsoft Azure появились первые Vera Rubin (Источник изображения: X/@satyanadella)

Продукты на базе Vera Rubin будут доступны у партнёров NVIDIA, начиная со II половины этого года. В их число входят гиперскейлеры AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и Oracle Cloud, а также партнёры NVIDIA Cloud — CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, Nscale и Together AI. Ожидается, что широкий спектр серверов на базе продуктов Vera Rubin будут поставлять глобальные производители систем Cisco, Dell Technologies, HPE, Lenovo и Supermicro, а также Aivres, ASUS, Foxconn, GIGABYTE, Inventec, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Wistron и Wiwynn.

Материнская компания TikTok — китайская ByteDance — получила доступ к современным американским ускорителям NVIDIA. Она обошла введённые властями США ограничения на доступ к технологиям, заключив соглашение с Aolani Cloud из Юго-Восточной Азии, сообщает The Wall Street Journal.

В Малайзии для ByteDance будет развёрнуто около 36 тыс. ИИ-ускорителей NVIDIA B200. Источники сообщают, что Aolani закупает серверы у компании Aivres, занимающейся их сборкой. Последняя, по словам HPE, фактически принадлежит Inspur и уже давно поставляет подсанкционное оборудование в КНР и другие страны. Стоимость оборудования, вероятно, составит более $2,5 млрд. При этом Aolani сообщает, что пока располагает оборудованием на сумму $100 млн.

Источники сообщают, что ByteDance намерена организовать исследования в сфере ИИ за пределами КНР и удовлетворить спрос клиентов со всего мира на решения на основе искусственного интеллекта. Уже сегодня она предлагает обычным пользователям разнообразные ИИ-приложения, бросая вызов Google, OpenAI и другим американским компаниям; четверть выручки уже поступает из-за пределов Китая. Так, она разработала более десятка приложений с ИИ-функциями, включая китайские и глобальные версии.

Источник изображения: Esmonde Yong/unspalsh.com

Согласно январскому рейтингу Andreessen Horowitz, компания курирует 5 из 50 наиболее популярных в мире пользовательских ИИ-приложений по количеству ежемесячных активных пользователей. В ByteDance работают команды исследователей в филиалах в Сингапуре и даже США. Напряжённость в отношениях между США и Китаем мешает бизнесу ByteDance: в январе компании пришлось передать американское подразделение TikTok под контроль «дружественно настроенным» к США инвесторам.

Более трёх лет китайские технобизнесы имеют дело с американским экспортным контролем, не позволяющим напрямую продавать Китаю передовые ИИ-чипы вроде моделей серии Blackwell. Для развития технологий китайские компании вынуждены тратить всё больше средств на доступ к вычислительным мощностям за рубежом, благодаря чему возникла целая индустрия посредников, строящих ЦОД на продуктах NVIDIA для сдачи в аренду китайским клиентам.

По имеющимся данным, в конце 2023 года инвесторы создали компанию Aolani с материнским холдингом на Каймановых островах. В числе инвесторов — сингапурская K3 Ventures. Aolani является приоритетным облачным партнёром NVIDIA, имеющим доступ к её новейшим чипам. С февраля 2025 года Aolani сдаёт ByteDance в аренду ИИ-серверы в Малайзии на основе ускорителей NVIDIA H100. За ускорители Blackwell компания ByteDance уже внесла предварительные платежи. Они будут развёрнуты в Малайзии. Помимо Малайзии, компания намерена создать мощности в Южной Корее, Австралии и Европе.

Источник изображения: Bloomberg

Подчёркивается, что бизнес сотрудничает с американской юридической компанией, чтобы соответствовать американским требованиям. По мнению юристов, изменения правовых норм будут носить «перспективный, а не ретроспективный характер». Отмечается, что Aolani соблюдает все правила экспортного контроля, а ускорители не передаются клиентам и те не имеют на них никаких прав. В NVIDIA также придерживаются позиции, что американские правила экспорта позволяют создавать облачные сервисы вне стран, подпадающих под ограничения, вроде Китая, а сам вендор проверял всех облачных партнёров, прежде чем продавать чипы прямо или косвенно.

По информации The Wall Street Journal, ByteDance вела переговоры об использовании ИИ-серверов с более чем 7 тыс. B200 в ЦОД в Индонезии, а Reuters сообщает, что компания также вела переговоры с США о разрешении покупки ускорителей NVIDIA H200, но её не удовлетворили условия их использования.

Ещё в 2024 году сообщалось, что китайские компании нашли лазейку в законах США для доступа к передовым ИИ-ускорителям и моделям в облаках AWS и Azure, причём на территории самих Соединённых Штатов. Также в конце 2025 года появилась информация, что китайская INF Tech обошла санкции США на доступ к ускорителям NVIDIA Blackwell через индонезийское облако.

NVIDIA объявила о намерении инвестировать $2 млрд в компанию Nebius Group в рамках стратегического партнёрства, предусматривающего разработку и строительство ИИ ЦОД, сообщает Bloomberg. В последние дни новости об очередных миллиардных инвестициях NVIDIA публикуются почти регулярно. В этот раз NVIDIA потратит средства на Nebius в рамках стратегического партнёрства — фактически компания нередко вкладывает средства в бизнесы, покупающие её ускорители.

Базирующаяся в Амстердаме Nebius к концу 2030 года намерена внедрить более 5 ГВт систем на решениях NVIDIA. Речь идёт о сотрудничестве, касающемся полного стека ИИ-технологий — от разработки архитектуры ИИ-фабрик до взаимодействия в сфере программного обеспечения. Это позволит Nebius ускорить строительство передовой облачной платформы.

Nebius активно внедряет технологии NVIDIA на глобальном уровне, включая строительство многочисленных ИИ-фабрик гигаваттного уровня в США. Чтобы Nebius смогла обеспечить более 5 ГВт к концу 2030 года, NVIDIA поддержит раннее внедрение компанией своих ИИ-ускорителей новейшего поколения.

Источник изображения: NVIDIA

В рамках партнёрства предусмотрено несколько векторов взаимодействия:

• разработка и поддержка ИИ-фабрик, включая доступ к проектным материалам партнёров, ранним образцам оборудования и поддержке системного ПО, регулярные встречи по бизнес-вопросам и для обсуждения технических аспектов;
• обеспечение лучшего в своём классе инференса и агентского ИИ-стека для разработчиков и корпоративных клиентов с использованием новейшего программного обеспечения NVIDIA, оптимизированных моделей и библиотек;
• внедрение разных поколений инфраструктуры NVIDIA на платформе Nebius благодаря раннему внедрению архитектур NVIDIA, включая платформу NVIDIA Rubin, CPU Vera и DPU BlueField;
• оптимизация парка оборудования Nebius с внедрением новейших систем мониторинга NVIDIA и учёт рекомендаций, касающихся программного обеспечения.

NVIDIA нередко использует свои, почти неисчерпаемые финансовые ресурсы для финансирования расширения ИИ-инфраструктуры на своих чипах. Это уже вызвало критику экспертов, допускающих, что такие циркулярные инвестиции способствуют возникновению пузыря на рынке ИИ. В январе 2026 года NVIDIA анонсировала вложение $2 млрд в конкурента Nebius — компанию CoreWeave для внедрения своих продуктов, а совсем недавно NVIDIA поддержала развёртывание 1 ГВт мощностей стартапом Thinking Machines Lab.

Неооблачный провайдер Nebius появился после раскола «Яндекса» и продажи его российской части бизнеса в 2024 году за $5,2 млрд российским покупателям. В конце того же года Nebius привлекла $700 млн от группы инвесторов, включавшей NVIDIA. По состоянию на конец 2024 года NVIDIA владела акциями компании на сумму $33 млн.

Совсем недавно IT-гигант выделил ещё $4 млрд на связанные с ИИ проекты. NVIDIA инвестировала по $2 млрд в поставщиков лазеров и фотоники для ИИ ЦОД — компании Lumentum и Coherent.

NVIDIA заключила соглашение с Thinking Machines Lab о развёртывании оборудования на основе ускорителей Vera Rubin мощностью не менее 1 ГВт. Проект будет реализован для поддержки обучения передовых моделей стартапа, сообщает Datacenter Dynamics. Глава NVIDIA Дженсен Хуанга (Jensen Huang) заявил, что ИИ — мощнейший инструмент познания в истории человечества, и компания рада сотрудничать с Thinking Machines для воплощения в жизнь захватывающего видения будущего ИИ, предложенного стартапом.

NVIDIA также добавила, что вложила в Thinking Machines значительные средства. Кроме того, в рамках партнёрства компании намерены совместно разрабатывать системы обучения, оптимизированные для архитектуры NVIDIA, а также расширять доступ к передовым ИИ-моделям. Где и когда будет развёрнуто оборудование, объявят позже; финансовые подробности сделки также пока не раскрываются. NVIDIA сообщила, что развёртывание оборудования на основе Vera Rubin планируется в начале 2027 года.

Источник изображения: NVIDIA

Thinking Machines, основанная в феврале 2025 года бывшим техническим директором OpenAI Мирой Мурати (Mira Murati), по данным самой компании, разрабатывает «мультимодальные системы, работающие совместно с людьми» — в противовес полностью автономным ИИ-системам, над которыми работают другие ИИ-компании. В октябре 2025 года Thinking Machines анонсировала так называемый API Tinker — он разработан для упрощения тонкой настройки open source-моделей.

По данным Reuters, на июль 2025 года компания привлекла $2 млрд инвестиций от NVIDIA, AMD, Cisco и других инвесторов; её капитализация составляла $12 млрд. Впрочем, не всё идёт гладко: в январе она лишилась двух соучредителей, которые предпочли вернуться в OpenAI. При этом NVIDIA активно инвестирует и в OpenAI — недавно стороны договорились о вложении в последнюю $30 млрд в обмен на её акции.

ИИ-стартап Groq, приобретённый NVIDIA за $20 млрд, направил Samsung Electronics запрос на увеличение производства своих чипов, сообщил Chosunbiz со ссылкой на информированные источники.

Источники утверждают, что Groq недавно принял решение увеличить производство ИИ-чипов, которое в прошлом году было передано на аутсорсинг подразделению Samsung Electronics, с примерно 9 тыс. пластин до примерно 15 тыс. Если в прошлом году объём производства был ограничен изготовлением опытных образцов чипов для определения их эффективности при использовании для ИИ-инференса, то в этом году, судя по объёму, Groq находится на ранней стадии массового производства для выхода на коммерческие рельсы.

Источник изображения: Groq

Как отметил Chosunbiz, хотя объём поставок Groq для Samsung Electronics невелик, подразделение Samsung Electronics активно работает с потенциальными клиентами, чтобы заложить основу для получения крупных заказов на поставку ИИ-чипов. Помимо Groq, подразделение Samsung Electronics также производит весь ассортимент процессоров для HyperExcel — южнокорейского стартапа по разработке чипов для ИИ-инференса. Samsung Electronics производит ИИ-чипы для Groq и HyperExcel по 4-нм техпроцессу.

По словам источника в полупроводниковой отрасли, «4-нм техпроцесс, используемый Samsung Electronics для массового производства чипов Groq для ИИ-нагрузок, включает ряд улучшенных процессов для повышения производительности чипа. Учитывая высокую стоимость процесса и самый высокий спрос в отрасли на 4–5-нм техпроцессы, это также имеет важное значение для обеспечения конкурентного преимущества перед TSMC». Собеседник ресурса Chosunbiz прогнозирует, что с учётом выхода NVIDIA на рынок ИИ-чипов и увеличения производства Groq ожидается бурный рост рынка чипов для ИИ-инференса.

Ожидается, что на мероприятии GTC 2026 NVIDIA представит чип для ИИ-инференса на основе дизайна, разработанного Groq, в котором используется память SRAM вместо HBM. Как сообщают источники, одним из заказчиков нового чипа будет OpenAI.

Поколения ИИ-ускорителей обновляются значительно быстрее, чем строятся новые ЦОД. Эта тенденция представляет угрозу как для рынка ИИ-решений в целом, так и для экспансии Oracle, в значительной степени финансируемой за счёт долговых средств, сообщает CNBC.

По последним данным, OpenAI больше не планирует расширять партнёрство с Oracle в Абилине (Abilene, Техас), где расположен флагманский ЦОД проекта Stargate. Причина в том, что ИИ-компания нуждается в кластерах с новейшими поколениями ускорителей NVIDIA, а возможности Oracle поставить их OpenAI — под вопросом. В воскресенье Oracle назвала новости о своей деятельности «ложными и неправильными», но в посте компании говорилось лишь о существующих проектах, а планов масштабирования объявление не касалось.

Площадка в Абилине будет использовать ускорители NVIDIA Blackwell, но энергия для них начнёт поступать лишь через год. К тому времени OpenAI рассчитывает получить «расширенный» доступ к чипам NVIDIA нового поколения в более крупных кластерах, в других местах. В своё время Oracle получила землю, заказала оборудование и потратила миллиарды долларов на строительство и персонал в расчёте на будущий рост. Теперь в компании отказываются подробно комментировать эту информацию.

Отказ от дальнейшего расширения был бы вполне логичным шагом для OpenAI, которой не нужны устаревшие чипы. Раньше NVIDIA представляла новое поколение ИИ-ускорителей каждые два года, но теперь её глава Дженсен Хуанг (Jensen Huang) объявил, что компания перешла на ежегодный цикл обновления, и каждое новое поколение значительно превосходит предыдущее по производительности. Например, представленные в январе 2026 года ускорители Vera Rubin впятеро производительнее Blackwell при инференсе.

Источник изображения: Amy Hirschi/unsplash.com

Для компаний, создающих передовые ИИ-модели, малейшее отставание в производительности оборудования может означать серьёзное отставание в бенчмарках и рейтингах. При этом рейтинги внимательно отслеживаются специалистами и бизнесом и сильно влияют на уровень использования ИИ-продуктов, выручку и капитализацию. Тем временем у инфраструктурных компаний на получение участка, подключение электроэнергии, строительство и ввод в эксплуатацию дата-центра уходит минимум год-два, а клиентам требуется новейшее оборудование, которое теперь обновляется каждый год.

Дополнительной проблемой Oracle является то, что это единственный гиперскейлер, строящий новую инфраструктуру преимущественно за счёт заёмных средств: долги достигли $100 млрд и продолжают расти. Напротив, Google, AWS и Microsoft пользуются полноводными потоками денег, получаемых от других направлений своей деятельности, приносящих значительную выручку. Сообщается, что партнёр Oracle — компания Blue Owl — отказалась финансировать дополнительный объект.

10 марта Oracle отчитывается о финансовых результатах третьего квартала финансового года, и инвесторы уделят особое внимание тому, как компания намерена обосновать план капитальных затрат в $50 млрд на фоне отрицательного свободного денежного потока. Они также будут оценивать, сохранится ли у компании доступ к источникам финансирования. В текущем году акции компании уже упали на 23 %, а с пика в сентябре 2025 года потеряли более половины своей стоимости.

Впрочем, проблема устаревания ускорителей касается не только Oracle. Это угроза рынку ИИ в целом, которая может иметь последствия для всего «ИИ-ландшафта». Каждая из подписываемых сегодня инфраструктурных сделок может привести к тому, что оборудование устареет ещё до того, как к ЦОД подключат электроэнергию. Вместе с тем далеко не всем игрокам ИИ-рынка действительно нужны самые последние модели ускорителей, поскольку конкретные задачи и связанная с ними экономика могут заметно отличаться у разных компаний.

Компания Quanta Cloud Technology (QCT) анонсировала сервер QuantaEdge EGN77C-2U, использующий дизайн NVIDIA Aerial RAN Computer Pro (ARC-Pro) и подход Nokia anyRAN. Новинка, как ожидается, позволит телеком-операторам ускорить переход к программно-определяемым сетям 5G и 6G с поддержкой ИИ (AI-RAN).

Устройство имеет архитектуру 2U2N — два узла в корпусе 2U. Задействованы чипы NVIDIA Grace, объединяющие 72 вычислительных ядра Arm Neoverse V2 (Armv9). Объём памяти LPDDR5X составляет 512 Гбайт в расчёте на узел. В оснащение каждого узла входят GPU-ускоритель NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, сетевые адаптеры NVIDIA ConnectX-8 Ethernet SuperNIC, 16 портов 25GbE и два порта 400GbE.

«Отрасль вступает в новую эпоху беспроводной связи, изначально основанную на ИИ. С помощью QuantaEdge EGN77C-2U, платформы NVIDIA AI Aerial и программного обеспечения Nokia anyRAN мы формируем единую среду, которая поддерживает бесшовную интеграцию ИИ и сетей радиодоступа следующего поколения», — говорит Майк Янг (Mike Yang), президент QCT.

Источник изображения: QCT

Подчёркивается, что сети, изначально созданные на основе ИИ, предлагают качественно новые возможности в плане производительности, эффективности и функциональности. Программно-определяемая архитектура RAN на базе ИИ поможет справляться с экспоненциальным ростом объёмов передаваемых данных и появлением новых ресурсоёмких рабочих нагрузок. Алгоритмы ИИ поддерживают интеллектуальное управление, что позволяет оптимизировать работу сетей в зависимости от текущей ситуации. В результате, может быть сформирован задел для будущих систем связи 6G, которые обеспечат высочайшие скорости передачи информации при минимальных задержках.

Неооблачная компания Iren объявила о заключении соглашения о покупке более 50 тыс. ускорителей NVIDIA B300. Эта сделка позволит Iren расширить общий парк установленных ускорителей примерно до 150 тыс. ед., что к концу 2026 года обеспечит доход от облачных ИИ-вычислений в размере свыше $3,7 млрд.

Закупаемые ускорители NVIDIA B300 в течение этого года будут развёрнуты в существующих дата-центрах Iren с воздушным охлаждением в Маккензи (Британская Колумбия, Канада) и Чилдрессе (Техас, США). При этом подчёркивается, что площадки компании в Чилдрессе и Канал-Флэтс (Британская Колумбия) располагают возможностями для дальнейшего наращивания вычислительных мощностей.

За последние восемь месяцев Iren привлекла $9,3 млрд в виде предоплат от клиентов, конвертируемых облигаций, лизинга и средств для приобретения оборудования. В частности, были получены $3,6 млрд на закупку ИИ-ускорителей для нужд Microsoft. Iren намерена использовать эти и другие источники средств для финансирования дополнительных капитальных затрат в размере приблизительно $3,5 млрд: деньги пойдут на покупку серверов, хранилищ, сетевых устройств и вспомогательного оборудования, а также на оплату труда. Условия соглашений предусматривают выполнение платежей после отгрузки техники — это повышает эффективность использования оборотного капитала.

Источник изображения: Iren

«Наращивание мощностей до 150 тыс. ускорителей ставит Iren в число крупнейших мировых поставщиков облачной инфраструктуры для ИИ», — говорит Дэниел Робертс (Daniel Roberts), соучредитель и один из генеральных директоров компании. На сегодняшний день Iren управляет несколькими кампусами ЦОД общей мощностью 810 МВт. Ещё 2,1 ГВт находятся в стадии строительства, 1 ГВт — в стадии разработки. Компания, ранее фокусировавшаяся на майнинге криптовалют, переориентирует свои ресурсы на задачи в сфере ИИ.

Oracle и OpenAI отказались от планов расширения флагманского ИИ ЦОД в Абилине (Abilene, Техасе), одного из первый объектов проекта Stargate, сообщил Bloomberg. Строительство этого ЦОД на территории Clean Campus компании Lancium осуществляет разработчик проекта Crusoe Energy. Объект находится в ведении Oracle в интересах OpenAI.

В сентябре прошлого года были введены в эксплуатацию два здания ЦОД, а в этом году планируется запуск ещё шести, в результате чего его мощность составит около 1,2 ГВт. Далее Oracle и OpenAI планировали увеличить мощность до 2 ГВт. Переговоры об этом между Oracle, Crusoe и OpenAI велись с середины 2025 года, но планы изменились. По словам источников, переговоры затянулись из-за проблем с финансированием, а также в связи с часто меняющимися прогнозами спроса OpenAI и изменением взглядов на Stargate, что в итоге привело к их срыву.

Также на отношения между Oracle и Crusoe повлияли проблемы с надёжностью функционирования объекта. По словам источников, ранее в этом году ЦОД не функционировали в течение нескольких дней из-за зимней непогоды, повлиявшей на работу части оборудования жидкостного охлаждения. Вместе с тем, компании заверили что их партнёрство по-прежнему прочное, и что арендованная Oracle площадка в Абилине быстро развивается.

«Crusoe и Oracle работают в тесном сотрудничестве, чтобы создать одну из крупнейших в мире ИИ-фабрик в Абилине, — говорится в заявлении Crusoe. — Наше сотрудничество позволяет создавать масштабную инфраструктуру быстрее, чем кто-либо другой в отрасли». Также в силе осталась договорённость OpenAI с Oracle, согласившейся поставить для неё 4,5 ГВт мощностей ЦОД. Как сообщает Bloomberg, эта сделка по-прежнему находится в процессе, и компании объявили о ряде проектов в других локациях, например, об объекте недалеко от Детройта, принадлежащем Related Digital.

Источник изображения: Crusoe Energy

Что касается отказа от расширения проекта в Абилине, то после публикации статьи Bloomberg руководитель отдела инфраструктуры OpenAI Сачин Катти (Sachin Katti) сообщил в соцсетях следующее: «Наша флагманская площадка Stargate — один из крупнейших кампусов ИИ ЦОД в Соединённых Штатах. Мы рассматривали возможность дальнейшего расширения, но в конечном итоге решили разместить дополнительные мощности в других местах». «Сегодня у нас в разработке более полудюжины площадок в нескольких штатах, включая площадку, которую мы строим совместно с Oracle в Висконсине, где на этой неделе были установлены первые стальные балки», — добавил он, о чём сообщил Data Center Dynamics.

По данным The Information, полноценное электроснабжение на площадке в Абилине будет доступно только через год, к тому времени OpenAI надеется использовать ускорители NVIDIA Vera Rubin вместо ускорителей Blackwell, которые будут установлены в Абилине, поэтому компания предпочла изменить планы. Кроме того, недалеко от первого техасского кампуса Stargate строится и второй — 1,4-ГВт ИИ ЦОД в округе Шакелфорд (Shackelford, Техас) возводится под началом Vantage Data Centers.

Источник изображения: Crusoe Energy

Как рассказали источники, когда Crusoe начала подыскивать арендаторов для своего ЦОД в Абилине, к процессу подключилась NVIDIA. Чтобы избежать появления на этой площадке продукции конкурирующего разработчика чипов AMD, компания, как сообщается, внесла Crusoe депозит в размере $150 млн для обеспечения аренды площадки. Сообщается, что провал переговоров между Oracle и OpenAI создал возможность для Meta✴ по аренде запланированной для расширения площадки в Абилине, и NVIDIA ведёт с ней переговоры по этому поводу. Сделка между Crusoe и Meta✴ пока не подписана.

Добавим, что только в этом году Meta✴ планирует направить на капитальные затраты до $135 млрд. В свою очередь, OpenAI намерена инвестировать в вычислительные мощности около $600 млрд к 2030 году, что гораздо меньше ранее заявленных $1,4 трлн к 2033 году. При этом до $300 млрд из этой суммы планируется выделить Oracle, которая сама испытывает трудности с финансированием строительства своих ЦОД, накапливает долги и планирует уволить тысячи сотрудников для снижения расходов.