Компания NVIDIA ведёт переговоры с OpenAI, результатом которых могут стать финансовые гарантии последней в размере $250 млрд в рамках реализации крупного проекта ИИ ЦОД в Огайо. Это одна из наиболее масштабных сделок за всю историю ИИ-бума в США, сообщает The Wall Street Journal. В рамках соглашения NVIDIA станет поручителем в пакете финансовых инструментов, призванных обеспечить кредиторам уверенность в надёжности финансовых вложений. Впрочем, сделка может и не состояться.

Гарантии NVIDIA позволят разработчикам ChatGPT арендовать целый проект мощностью 10 ГВт на территории бывшего завода по обогащению урана. Это федеральные земли, что позволит избежать проблем с получением разрешений и протестами местных жителей. За реализацию проекта отвечает SB Energy, энергетическое подразделение SoftBank. Общая стоимость проекта может превысить $500 млрд, с учётом стоимости чипов для ЦОД. Сегодня это крупнейший из анонсированных проектов дата-центров. Кампусу будут нужны около 10 ГВт энергии, а на полную реализацию уйдёт много лет. Первая фаза должна быть введена в эксплуатацию в 2028 году, мощность составит около 800 МВт.

Энергообеспечение проекта контролируется правительством США, которое в целом поддерживает проект. Поддержка NVIDIA позволит застройщику привлекать заёмные средства на более выгодных условиях, чем те, которые были бы предоставлены, если бы у OpenAI не было столь надёжно «тыла». Anthropic, Microsoft и Google также обсуждали участие в проекте с министром торговли США, чьё слово, по некоторым данным, имеет вес в вопросах доступа к новому кампусу — проекты с государственной поддержкой всё более популярны среди ИИ-компаний из-за доступности земли, электричества и других ресурсов.

Источник изображения: Everton Vila/unsplash.com

$250 млрд гарантии покрывают риски, связанные с арендой и заёмным капиталом на его строительство, но не включают расходы на чипы NVIDIA. NVIDIA, уже намеренная вложить $30 млрд в OpenAI, также обсуждает финансирование покупки собственных ускорителей на $350 млрд. Некоторые эксперты опасаются, что подобное перекрёстное финансирование сделает отрасль уязвимой в случае смены отношения инвесторов или замедления роста ИИ-бизнесов. Техногиганты с инвестиционным рейтингом всё чаще используют свои средства для помощи более мелким бизнесам для привлечения средств. Например, Google предоставила гарантии некоторым ЦОД Fluidstack, предназначенным для Anthropic, это поможет компании в числе прочего нарастить продажи собственных TPU.

Проект кампуса также финансируется Японией в рамках недавней торговой сделки. В обмен на снижение пошлин страна обязалась вложить в строительство 10-ГВт электростанции на природном газе на федеральных землях порядка $33 млрд, управлять которой будет SB Energy, контролируемая руководством SoftBank. Правительство США будет платить SB Energy за управление электростанцией, а доходы будут делиться, пока японские инвесторы не окупят свои инвестиции, после чего 90 % выручки будет доставаться американскому правительству. SB Energy сама получила инвестиции от OpenAI, а SoftBank является одним из крупнейших инвесторов OpenAI. Попутно SoftBank создаёт оператора SB Neo для выхода на неооблачный рынок США.

Новый ЦОД станет первым, в котором OpenAI напрямую выступит в качестве арендатора, что обеспечит компании более полный контроль над инфраструктурой. Сейчас крупные ИИ ЦОД для неё находятся под контролем Oracle, которой финансовые институты уже не рады. Недавно OpenAI повысила прогноз расходов до $750 млрд до 2030 года (в начале года речь шла об $600 млрд). NVIDIA с капитализацией около $5 трлн также пытается укрепить спрос на свои ИИ-ускорители. В последнем годовом отчёте она предупредила, что проекты финансирования ЦОД могут снизить её денежные потоки в краткосрочной перспективе и увеличить кредитные риски, связанные с инициативами клиентов. Вместе с тем у неё есть своего рода циклически соглашения с CoreWeave и Lambda.

SK Group и NVIDIA объявили о расширении стратегического партнёрства, направленного на создание ИИ-инфраструктуры, а также поставки и совместную разработку памяти следующего поколения для ИИ, включая HBM. Компании подписали письма о намерениях для формализации соглашения, которое охватывает все аспекты — от строительства ИИ-фабрик до поставок памяти. Общая стоимость совместных проектов оценивается в $500 млрд.

Новая инициатива является продолжением многолетнего технологического партнёрства между SK Group и NVIDIA, включая планы SK Telecom по созданию в Южной Корее ИИ ЦОД мощностью 2 ГВт. В ИИ-инфраструктуре в Южной Корее будет использоваться платформа NVIDIA DSX с вычислительными системами NVIDIA Vera Rubin, оснащёнными памятью SK hynix HBM4. Запуск первой ИИ-фабрики запланирован на 2027 год.

Компании планируют использовать ИИ-инфраструктуру для поддержки развёртывания суверенного ИИ, корпоративного ИИ, физического ИИ и агентного ИИ в Южной Корее и Азиатско-Тихоокеанском регионе. Согласно пресс-релизу, компании будут совместно разрабатывать и оптимизировать решения для ИИ-памяти следующего поколения, включая HBM, для удовлетворения меняющихся потребностей инфраструктуры, начиная от обучения моделей и заканчивая агентным ИИ и физическим ИИ.

Источник изображения: NVIDIA

«Используя возможности по производству ИИ-памяти SK hynix и инфраструктурные возможности ИИ SK Telecom, SK будет сотрудничать с NVIDIA для создания фабрики ИИ мирового класса, помогая Корее выйти за рамки роли ведущего пользователя ИИ и стать глобальным центром, движущим инновации в области ИИ», — заявил председатель SK Group Чей Тэ-Вон (Chey Tae-won).

Как сообщает DataCenter Dynamics, на этой неделе было объявлено о создании компании SK Hyper, занимающейся развитием бизнеса в сфере ИИ ЦОД и являющейся дочерним предприятием SK Telecom. На его развитие будет направлено ₩750 млрд ($500 млн) в период до 2030 года. Новое предприятие будет отвечать за обеспечение площадок, строительство и эксплуатацию подстанций, привлечение клиентов и коммерциализацию ЦОД. К 2035 году, как ожидается, мощности вырастут до 15 ГВт.

Первым проектом SK Hyper станет кампус гигаваттного масштаба в Ульсане (Ulsan), за которым последуют аналогичные объекты в регионах Чхунчхон (Chungcheong) и Хонам (Honam). SK Telecom занимается развитием кампуса ЦОД в Ульсане в партнёрстве с Amazon с сентября 2025 года.

Производитель серверных решений «Е-Флопс» и инжиниринговая компания «АМДтехнологии» разработали HPC-комплекс для решения ИИ-задач. Проект был реализован по заказу российского банка, входящего в Топ-10 крупнейших финансовых организаций страны, имя которого не уточняется.

Созданное отечественными инженерами изделие состоит из 22 вычислительных узлов, базирующихся ускорителях NVIDIA H100 80GB и x86-процессорах, обеспечивающих пиковую производительность 11792 Тфлопс (FP64) для научных расчётов и 700 Пфлопс (FP8/INT8) для задач ИИ. Машина включает 4224 процессорных ядра, 33792 Гбайт RAM вычислительных узлов и 14080 Гбайт памяти GPU, а также 2973696 ядер CUDA и 92928 тензорных ядер. Каждый ускоритель получил 200G-интерфейс InfiniBand NDR. Локальное подключение обеспечивается 25GbE-интерфейсами, для управления задействована 10GbE-сеть.

Вычислительный комплекс состоит из внутреннего и внешнего сегментов. Внутренний сегмент размещён внутри безопасного периметра банка без выхода в интернет, он ориентирован исключительно на решения задач ИИ. Внешний сегмент находится вне периметра информационной инфраструктуры банка и предназначен для HPC-нагрузок.

Источник изображения: NVIDIA

В соответствии с требованиями заказчика реализованы две независимых подсистемы хранения данных: внутреннего и внешнего сегментов. Во внешнем контуре установлена выделенная СХД с поддержкой иерархического хранения: «горячие» данные размещаются на SSD «сырой» ёмкостью 61 Тбайт, а «холодные» — на массивах HDD ёмкостью 2 Пбайт. Для его подключения используется InfiniBand NDR. Во внутреннем сегменте используется распределённое гиперконвергентное хранилище, которое масштабируется линейно вместе с ростом числа вычислительных узлов. Говорится об FC32 SAN для доступа к объектной СХД.

ПО включает средства мониторинга и управления (в том числе NVIDIA DCGM), систему визуализации и анализа данных на базе открытых пакетов, а также платформу оркестрации Kubernetes с модулями Multus и Cilium. Внешний сегмент дополнительно поддерживает планировщик Slurm. Управляющие серверы работают в среде Proxmox.

Суперкомпьютер уже введён в эксплуатацию и развёрнут в сертифицированном ЦОД одного из крупнейших провайдеров. Все серверы, коммутаторы, СХД внешнего сегмента, патч-панели размещены в 16 серверных шкафах с использованием воздушного охлаждения и организацией холодного и горячего коридоров. В вычислительный комплекс, по требованию заказчика, заложена возможность дальнейшего увеличения количества вычислительных узлов до 42, а также наращивание сетевой инфраструктуры.

Компания Gigabyte анонсировала сервер XLS4-SX2-LAS1, использующий аппаратную платформу Intel Xeon Granite Rapids вкупе с GPU-ускорителями NVIDIA. Новинка, выполненная в форм-факторе 6U, рассчитана на работу с ИИ-приложениями (включая обучение моделей и инференс) и другими ресурсоёмкими нагрузками, такими как обработка видео.

Устройство допускает установку двух процессоров Intel Xeon 6700P/6500P. Реализована 8-канальная подсистема оперативной памяти с 32 слотами для модулей DDR5 RDIMM/MRDIMM. Во фронтальной части расположены восемь отсеков для NVMe-накопителей E1.S с интерфейсом PCIe 5.0; допускается горячая замена. Кроме того, доступны два внутренних коннектора для SSD формата M.2 с интерфейсом PCIe 5.0 x4.

Сервер несёт на борту восемь ускорителей NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition с 96 Гбайт GDDR7. За отвод тепла от них отвечает жидкостная система, которая также охватывает другие ключевые компоненты, в том числе ОЗУ. В оснащение входит DPU NVIDIA BlueField-3. Реализованы порты OSFP InfiniBand на базе ConnectX-8 SuperNIC. Опционально может быть добавлен модуль TPM 2.0 для обеспечения безопасности.

Источник изображения: Gigabyte

Новинка получила шесть блоков питания мощностью 3200 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium и резервированием. Реализована технология Smart Ride Through (SmaRT) для защиты от потери данных при отключении питания. При возникновении сбоя встроенные в блок питания конденсаторы обеспечивают работу сервера в течение 10–20 мс — обычно этого достаточно, чтобы переключиться на резервный источник и продолжить работу без остановки.

Тайваньская компания Wistron открыла свою первую производственную площадку на территории США. Передовой завод D1, расположившийся в городе Форт-Уэрте (Fort Worth) в штате Техас, займётся выпуском изделий NVIDIA для ИИ-систем, включая продукты Grace Blackwell Ultra и Vera Rubin.

В церемонии запуска предприятия приняли участие генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) и председатель совета директоров Wistron Саймон Лин (Simon Lin). Завод занимает площадь 30,1 тыс. м². Инвестиции в его строительство составили около $700 млн. На текущий момент здесь сформированы примерно 500 рабочих мест, а к концу года их количество удвоится.

Подчёркивается, что Wistron спроектировала и полностью смоделировала весь объект ещё до начала его возведения в виде цифрового двойника. Для этого использовалась открытая платформа NVIDIA, включая модели Nemotron и Cosmos Frontier, библиотеки Omniverse и Metropolis, а также открытые фреймворки, в том числе PhysicsNeMo. Благодаря такому подходу инженеры Wistron смогли протестировать компоновку сборочных линий, оптимизировать производственные процессы и обучить будущих сотрудников стандартным рабочим процедурам в виртуальном формате.

Источник изображений: NVIDIA

На предприятии развёрнуты два производственных участка. На одном из них изготавливаются суперчипы NVIDIA GB300. Второй ориентирован на выпуск изделий NVIDIA Vera Rubin. Ожидается, что уже в текущем году объёмы выпуска продукции будут доведены до десятков тысяч плат в месяц.

Ранее NVIDIA объявила о намерении до конца текущего десятилетия организовать создание ИИ-инфраструктуры в США на сумму до $500 млрд. Запуск предприятия Wistron является одним из проектов в рамках этой масштабной инициативы.

Компания NVIDIA, по сообщению ресурса CNX Software, повысила цены на вычислительные модули Jetson и комплекты для разработчиков на их основе. Стоимость некоторых изделий увеличилась сразу в два раза.

Официально о причинах столь резкого скачка ничего не сообщается. Но можно предположить, что это связано с дефицитом чипов оперативной и флеш-памяти. Ранее из-за недостатка компонентов NVIDIA была вынуждена свернуть продажи изделий Jetson с памятью LPDDR4, которые были выпущены до 2021 года включительно.

Значительнее всего подорожал модуль Jetson Nano: при заказах партиями от 1 тыс. штук его цена подскочила на 101 % — с $99 до $199. Вдвое подорожали и модули Jetson AGX Orin, оснащённые 32 Гбайт RAM: теперь они предлагаются за $1799 вместо прежних $899. В наименьшей степени рост цен затронул изделия Jetson Orin Nano с 8 Гбайт памяти и Jetson TX2i — плюс 33 %.

Источник изображения: NVIDIA

В целом обновлённый прайс-лист выглядит следующим образом:

Microsoft и Mistral анонсировали крупное расширение стратегического партнёрства. Новые многомиллиардные инвестиции в инфраструктуру будут комбинироваться с более масштабной интеграцией моделей Mistral в ИИ-платформу Microsoft. Инфраструктурное соглашение обеспечит Microsoft доступ к расширяющейся европейской инфраструктуре ИИ-ускорителей Mistral для обучения и инференса, а также реализации крупномасштабных проектов в сфере искусственного интеллекта.

Соглашение делает акцент на расширении вычислительных ИИ-мощностей в Европе благодаря развёртыванию Mistral тысяч ИИ-ускорителей NVIDIA Vera Rubin. В то же время пользователи получат доступ к новейшим ИИ-моделям Mistral в Microsoft Foundry, Copilot Studio, Azure и Azure Local. По данным Microsoft, новые вычислительные мощности поддержат обеспечение растущего спроса на облачные и ИИ-сервисы. Одновременно они помогут реализовать инициативу European Digital Commitments и стратегию Sovereign Cloud.

В Microsoft отмечают, что соглашение согласуется с более широкой инфраструктурной стратегии компании, объединяющей принадлежащие ей самой ЦОД, арендованные объекты, а также взаимодействие со сторонними провайдерами ИИ-инфраструктуры. Партнёрство будет очень кстати на фоне роста спроса в Европе на суверенные ИИ-платформы, позволяющие местным организациям сохранять больший контроль над данными, нагрузками и соблюдением требований к регуляторам. Ранее Microsoft уже сетовала, что не может в полной мере обеспечить суверенитет данных в случае запроса со стороны американских властей.

Источник изображения: Hongbin/unsplash.com

Заодно Microsoft повысит доступность ИИ-моделей Mistral в портфолио корпоративных решений. Mistral Medium 3.5 и OCR 4 теперь доступны на платформе Microsoft Foundry, а Mistral Medium 3.5 добавлена в Microsoft Copilot Studio. Различные организации могут внедрять модели в облаках Azure и Azure Local с использованием единого фреймворка на базе Microsoft Foundry и Foundry Local. Также Microsoft и Mistral намерены реализовать совместные планы выхода на корпоративный рынок, в т.ч. финансирования пилотных проектов, кредиты Azure и практикумы с клиентами из регулируемых отраслей, включая финансовую, здравоохранение, производство и КИИ.

Соглашение стало наглядной иллюстрацией развития стратегии Microsoft по сочетанию внутренней инфраструктуры Azure с внешними партнёрствами в сфере ИИ-вычислений. Это обусловлено тем, что спрос на ИИ-ускорители по-прежнему опережает предложение. Компания не только полагается на собственную инфраструктуру, но и наращивает взаимодействие со специализированными провайдерами, в то же время расширяя линейку «суверенных» ИИ-предложений

Mistral предложение поможет существенно нарастить распространение передовых ИИ-моделей, одновременно позиционируя французскую компанию как провайдера инфраструктуры в рамках проекта Mistral Compute. Развёртывание Vera Rubin также стало маркером нового этапа инвестиций в ИИ-инфраструктуру, поскольку облачные провайдеры и ИИ-платформы готовятся к использованию систем новейшего поколения. Ранее сообщалось, что только в марте 2026 года Mistral привлекла в долг $830 млн для оснащения ИИ ЦОД и конкуренции с техногигантами из США.

Неооблачная компания Nebius (бывшая Yandex N.V.), по сообщению ресурса TechCrunch, заключила соглашение о предоставлении вычислительных мощностей американскому стартапу Reflection AI, который занимается проектами в области ИИ. Стоимость договора составляет $1 млрд. Сообщается, что в рамках партнёрства с Nebius фирма Reflection AI получит доступ к ускорителям NVIDIA, включая изделия GB300. Соглашение охватывает период вплоть до 2029 года.

Фирму Reflection AI основали в 2024 году Миша Ласкин (Misha Laskin) и Иоаннис Антоноглу (Ioannis Antonoglou) — бывшие исследователи Google DeepMind. Стартап специализируется на открытых фундаментальных моделях и на создании автономных агентов для автоматизации разработки ПО. Одним из первых продуктов компании является система Asimov для генерации кода. На сегодняшний день Reflection AI получила около $2,6 млрд финансирования от таких инвесторов, как NVIDIA, Sequoia Capital и Lightspeed Venture Partners. Оценка стартапа находится на уровне $25 млрд. Штаб-квартира расположена в Бруклине (Нью-Йорк, США).

Источник изображения: Nebius

Нужно отметить, что ранее Reflection AI заключила аналогичный договор со SpaceX: компания Илона Маска предоставит стартапу вычислительные мощности на общую сумму до $6,3 млрд. Это соглашение также будет действовать до 2029-го, что предполагает ежемесячные платежи в размере $150 млн. В рамках договора Reflection AI немедленно получит доступ к системам NVIDIA GB300. В целом, резервирование значительного количества вычислительных ресурсов поможет стартапу ускорить создание открытых ИИ-моделей, которые смогут составить конкуренцию решениям OpenAI и Anthropic.

В Центре вычислительных наук Института физико-химических исследований Японии (RIKEN Center for Computational Science, R-CCS) началась эксплуатация высокопроизводительных комплексов RIKYU и ROQUO, выполненных на аппаратной платформе NVIDIA. Обе системы ориентированы на ресурсоёмкие задачи ИИ.

В частности, RIKYU может применяться для разработки открытых фундаментальных моделей, а также проведения исследований в сферах наук о жизни, материаловедения и пр. Задействованы 400 узлов Supermicro PIO-121GL-NBIB-01 на базе NVIDIA GB200 NVL4 (два процессора Grace и четыре ускорителя Blackwell, объединенных посредством NVLink). Применяются жидкостное охлаждение и 800G-интерконнект InfiniBand XDR. Кроме того, в состав суперкомпьютера входят 16 узлов Supermicro SYS-212HA-TN с процессорами Intel Xeon 6980P (Granite Rapids-AP), 1,5 Тбайт памяти и хранилищем с накопителями NVMe SSD. Производительность в режиме FP64 достигает 59,63 Пфлопс, в режиме FP8 — 15,539 Эфлопс.

Источник изображения: RIKEN

В свою очередь, суперкомпьютер ROQUO спроектирован с прицелом на гибридные квантово-классические вычисления. Он получил 135 вычислительных узлов на основе NVIDIA GB200 NVL4. Интерконнект NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand обеспечивает пропускную способность до 3,2 Тбит/с. Применено жидкостное охлаждение. Быстродействие в режиме FP64 находится на отметке 19,8 Пфлопс с пиковым значением 21 Пфлопс. Производительность в режиме FP8 превышает 5 Эфлопс. Вычислительный комплекс может функционировать в связке с квантовыми системами Quantinuum Reimei и IBM Quantum System Two.

В целом, новые суперкомпьютеры формируют единую исследовательскую платформу, в составе которой RIKYU обеспечивает ресурсы для научных задач с использованием ИИ, а ROQUO позволяет сочетать классические ИИ-вычисления с квантовыми методами. Такая связка даёт учёным гибкий инструментарий для работы со сложными моделями и для решения комплексных задач.

Компания NVIDIA представила комплексную стратегию ускоренного развития ИИ-технологий в Японии. Создание национальной ИИ-инфраструктуры в стране сочетается с внедрением широкой экосистемы специализированных отраслевых ИИ-моделей и периферийного оборудования. Новая стратегия поможет Японии перейти на унифицированную платформу, учитывающую языковые особенности, демографию и особенности рабочих процессов в робототехнике, здравоохранении и автомобилестроении, сообщает Storage Review.

Краеугольным камнем стратегии станет запуск ИИ-фабрики для физического ИИ, строительство которой будет организовано совместно с Noetra. Фабрику спроектируют для NVIDIA Vera Rubin NVL72 — всего 13,75 тыс. CPU Vera и 27,5 тыс. GPU Rubin, объединённых Spectrum-X Ethernet. ЦОД мощностью 140 МВт на платформе NVIDIA DSX предназначен для создания мультимодальных моделей с триллионами параметров в рамках проекта FRONTia Министерства экономики, торговли и промышленности Японии. Проект уделяет первоочередное внимание созданию ИИ высокой надёжности для промышленности, логистики, здравоохранения и телеком-сектора.

Источник изображения: NVIDIA

Ведущие японские компании и исследовательские структуры уже используют модели Nemotron, датасеты и библиотеки NVIDIA для разработки решений, оптимальных для местного рынка. Так, Токийский технологический институт (Institute of Science Tokyo) разработал семейство моделей Swallow, в которых приоритетное внимание уделяется японскому языку, с сохранением возможности работы с английским и с программным кодом. В телеком-секторе дочерняя структура Softbank — SB Intuitions создала ИИ-модели семейства Sarashina. Hitachi, OMRON и Shimizu Corporation применяют инструменты Metropolis для развёртывания ИИ-агентов с применением систем машинного зрения на заводах, стройплощадках и общественных инфраструктурных объектах.

В автомобильной отрасли Toyota расширяет партнёрство с NVIDIA для внедрения ИИ в транспортных средствах, инфраструктуре и промышленных операциях. Toyoata ещё в прошлом году заявила, что разработает автомобили с автопилотом уровня L2++ на платформе NVIDIA DRIVE AGX. Теперь компания внедряет в производство NVIDIA Omniverse и Isaac Sim для заводов и робототехники. Подразделение Woven by Toyota разработало мультимодальную модель для городского дорожного движения, призванную интерпретировать условия реального мира и реагировать в режиме реального времени, прогнозируя дальнейшие события. Kawasaki Heavy Industries намерена использовать решения NVIDIA в медицинских роботах, больничном оборудовании и др.

Ключевая цель NVIDIA — предоставление открытого, портируемого стека ИИ-технологий. Предоставляя открытые модели, компания позволяет японским структурам сохранять суверенитет данных, соблюдать требования местных регуляторов и развёртывать ИИ везде, где необходимо. Многоуровневая стратегия позволит позиционировать Японию как ключевой хаб для масштабного внедрения физического ИИ.