Компания CoolIT Systems объявила о разработке первой в отрасли охлаждающей пластины, способной справляться с отводом тепла от чипов мощностью до 15 кВт. Изделие рассчитано на использование в составе однофазных систем прямого жидкостного охлаждения (DLC).

Представленный водоблок использует фирменную микроканальную архитектуру Split-Flow. Она, как утверждается, позволяет почти на треть улучшить поток и отвод тепла по сравнению с традиционными изделиями. При этом достигается целенаправленное охлаждение наиболее нагревающихся областей микросхем. Новинка протестирована со стандартным водно-гликолевым теплоносителем со скоростью потока 1,2 л/мин./кВт. Кроме того, изделие подходит для систем охлаждения теплой водой при температуре 45 °C.

Источник изображения: CoolIT

CoolIT подчеркивает, что охлаждающая способность разработанного решения более чем в 10 раз превосходит потребности современных ИИ-ускорителей на основе GPU. Таким образом, водоблок сможет применяться для охлаждения будущих карт, потребляющих в разы больше энергии по сравнению с нынешними продуктами. «Этот прорыв демонстрирует, что однофазные DLC-системы могут масштабироваться для удовлетворения тепловых потребностей будущих графических процессоров сверхвысокой плотности и ускорителей ИИ», — отмечает CoolIT.

Нужно добавить, что ранее CoolIT анонсировала водоблок для отвода тепла от чипов мощностью до 4 кВт. Данное изделие также базируется на архитектуре Split-Flow. Новое решение для ускорителей мощностью до 15 кВт обладает почти вчетверо большим потенциалом охлаждения. Accelsius также готовит водоблок для 4,5-кВт GPU, но в рамках двухфазной СЖО.

Акции HPE выросли в цене более чем на 25 % после публикации финансовых результатов за II квартал 2026 финансового года, закончившийся 30 апреля 2026 года, поскольку благодаря росту продаж ИИ-серверов компания превысила ожидания Уолл-стрит по прибыли и выручке, сообщил ресурс SiliconANGLE.

Скорректированная прибыль HPE на разводнённую акцию (Non-GAAP) составила 79¢, значительно превысив консенсус-прогноз аналитиков в 53¢ на акцию. Выручка за этот период составила $10,68 млрд, что на 40 % больше год к году и значительно превышает прогноз аналитиков в $9,79 млрд. Этот квартал стал самым успешным по показателю прибыли на акцию с февраля 2018 года. Чистая прибыль (GAAP) компании составила $595 млн или $0,44 на разводнённую акцию, тогда как год назад у неё были убытки в размере $1,079 млрд или $0,82 на разводнённую акцию.

Источник изображений: HPE

Главной причиной успешности квартала стал ИИ. Выручка сегмента HPE «Облачные технологии и ИИ» составила $7,7 млрд, что на 22,9 % больше год к году и выше прогноза аналитиков в размере $6,87 млрд. При этом выручка от продажи серверов составила $5,45 млрд (рост год к году на 32,7 %), превысив прогнозируемые аналитиками $4,66 млрд. Более того, несмотря на то что рентабельность продаж ИИ-серверов, как известно, невелика, HPE удалось выйти на чистую прибыль, тогда как годом ранее у неё были убытки. Антонио Нери (Antonio Neri), президент и генеральный директор HPE назвал рост выручки этого сегмента «исключительным» и заявил аналитикам на телефонной конференции, что агентный ИИ стал «ключевым фактором ускорения спроса», пишет CNBC.

Нери заявил, что объёмы заказов на традиционные серверы выросли на трёхзначное число процентов по сравнению с прошлым годом, достигнув самой большой величины в истории компании. Он пояснил, что у клиентов в отраслях, ориентированных на безопасность, значительно выросла потребность в локальных серверах и ИИ-инфраструктуре, в отличие от облачных ИИ-ресурсов. Это вполне устраивает HPE, поскольку она в первую очередь ориентируется на предприятия и государственные учреждения, а не на гиперскейлеров, которые предпочитают закупать небрендированные серверы и оборудование оптом.

Аналитик Патрик Мурхед (Patrick Moorhead) из Moor Insights & Strategy заявил, что HPE сосредоточена на более высокодоходных возможностях, которые предоставляют эти клиенты, в отличие от своего главного конкурента Dell, который нацелен на неооблака, такие как CoreWeave. «Её рост обусловлен повышением прибыльности ИИ и тем фактом, что она достигает своих целей на полтора года раньше», — сказал он. Как отметило агентство Reuters, успешный квартал позволил компании приблизиться к достижению долгосрочных финансовых целей на два года раньше запланированного срока.

Финансовый директор Мари Майерс (Marie Myers) также подчеркнула резкий рост числа клиентов, запрашивающих серверные мощности для ИИ-приложений, отметив, что эти рабочие нагрузки предъявляют гораздо более высокие вычислительные требования к инфраструктуре, чем традиционные задачи.

Выручка сегмента «Сетевое оборудование», который включает бизнес Juniper Networks, составила $2,7 млрд, что на 148,2 % больше, чем за аналогичный период прошлого года. В том числе выручка от кампусных и филиальных сетей (Campus & Branch) выросла на 50,2 % до $1,3 млрд. Продажи сетевого оборудования для ЦОД принесли $320 млн (рост на 288,3 %), продукты безопасности — $273 млн выручки, что на 151,2 % больше год к году, а направление маршрутизации — $775 млн по сравнению с $1 млн годом ранее. Продажи СХД выросли на 2,4 % до $1,2 млрд, выручка от финансовых услуг выросла на 5,6 % до $0,9 млрд. Выручка от корпоративных инвестиций и прочих услуг выросла на 3,3 % до $281 млн.

На III финансовый квартал HPE прогнозирует выручку в размере от $11,5 до $12,1 млрд и скорректированную прибыль на акцию в размере от $0,88 до $0,93. Аналитики Уолл-стрит прогнозируют прибыль всего в $0,66 на акцию при выручке в $10,9 млрд. Компания также повысила свой прогноз роста выручки на 2026 финансовый год до 29–33 %, в том числе в сегменте сетевого оборудования до 72–75 %. По скорректированной прибыли на акцию прогноз на год увеличен на $1 до диапазона от $3,35 до $3,45, по сравнению с предыдущей оценкой в $2,30–$2,50 на акцию. В то же время аналитики Уолл-стрит ожидают прибыль за весь финансовый год всего в $2,43 на акцию.

Ayar Labs присоединилась к экосистеме NVIDIA NVLink Fusion. Технология Co-Packaged Optics (CPO), предлагаемая компанией, позиционируется как решение для подключения будущих стоечных ИИ-систем на основе масштабируемой гетерогенной вычислительной архитектуры NVIDIA, сообщает Converge! Digest.

Новый шаг объединяет технологию оптических интерконнектов Ayar Labs с оптическими и SerDes-технологиями NVIDIA. Это позволит крупным компаниям и разработчикам ИИ-систем интегрировать оптические соединения в ИИ-инфраструктуру на базе NVLink Fusion. ИИ-кластерам нового поколения необходимо обеспечить эффективную передачу огромных объёмов информации по мере увеличения гетерогенности систем и количества используемых ускорителей.

Обычные интерконнекты практически достигли предела в контексте плотности пропускной способности, дальности действия, задержек и энергопотребления. Ayar Labs пытается преодолеть эти ограничения, интегрируя оптические модули с вычислительными. Это позволит нарастить как пропускную способность, так и дальность действия, одновременно снизив потребление электроэнергии.

Источник изображения: Ayar Labs

В рамках партнёрства с NVIDIA компания Ayar Labs намерена сотрудничать с клиентами и партнёрами по экосистеме, чтобы поддержать развёртывание своих CPO-решений в архитектурах на основе NVLink Fusion. Такая платформа позволяет интегрировать специализированные процессоры и ИИ-ускорители в стоечные системы NVIDIA, сохраняя совместимость с более широкой экосистемой NVLink. Благодаря оптической связи архитекторы систем получат ещё один вариант для проектирования крупных ИИ-фабрик.

Объявление последовало за раундом финансирования серии E, в котором Ayar Labs, с 2015 года занимающаяся оптическими IO-технологиями для ИИ и HPC, привлекла $500 млн. В раунде приняла участие и компания NVIDIA. По словам Converge!, речь идёт о новой вехе для рынка CPO-технологий, поскольку этот шаг Ayar Labs приближает массовое внедрение таких решений в ИИ-инфраструктуру.

Технология CPO годами рассматривалась как преемник подключаемых оптических модулей с высоким энергопотреблением и медных интерконнектов, и именно сегодня кластеры ИИ-ускорителей достигли такой производительности, что CPO становится всё более привлекательным вариантом для ИИ-систем. Решение NVIDIA включить Ayar Labs в экосистему NVLink Fusion свидетельствует о признании в отрасли ИИ того факта, что будущие системы могут потребовать использования оптики не только между стойками, но и внутри них.

NVIDIA NVLink Fusion позволяет создавать кастомные ИИ-платформы со сторонними чипами и другими компонентами. Ранее NVIDIA заключила соглашения в отношении NVLink с Arm, AWS, Fujitsu, Intel, Marvell, MediaTek и SiFive.

Intel совместно с SambaNova и Foxconn объявила о намерении создать референс-дизайн стоечной ИИ-инфраструктуры на базе процессоров Intel Xeon для ЦОД, гиперскейлеров и центров интеллектуального управления. Как сообщает The Register, подход основан на ранее разработанной Intel совместно с SambaNova концепции дезагрегированного ИИ. Архитектура распределяет ресурсоёмкие операции предварительного заполнения между ускорителями NVIDIA, используя чипы SambaNova для ресурсоёмких операций декодирования, что позволяет увеличить выход токенов для каждого пользователя в 2–3 раза.

Генеральный директор Intel Лип-Бу Тан (Lip-Bu Tan) представил два примера таких проектов. Один предназначен для агентных нагрузок, чувствительных к задержкам, а другой — для обеспечения максимальной плотности вычислений. Обе конфигурации поддерживают до 128 процессоров Intel: либо 128-ядерных Granite Rapids-AP, либо 288-ядерных Clearwater Forest, что в сумме составляет от 16 384 P-ядер до 36 864 E-ядер, а также до 384 Тбайт DDR5 при энергопотреблении 100 кВт. Тан сообщил, что системы на основе этого референс-дизайна будут широко доступны у ODM- и OEM-партнёров компании.

В рамках сотрудничества Foxconn предоставит возможности системной интеграции для новой стоечной ИИ-инфраструктуры. Компания также планирует выпускать вариант стоечной инфраструктуры с высокой плотностью процессоров для рабочих нагрузок, не требующих дополнительного ускорения, включая оптимизированные по стоимости задачи инференса, обработку данных и гибридный ИИ.

Intel объявила, что облачный провайдер Vector Core Compute, созданный Vista Equity Partners и Cambium Capital, станет одним из первых, кто развернёт эту платформу, а Together.AI — её первым коммерческим клиентом.

Источник изображения: Intel

Также на выставке Computex 2026 компании Intel, SambaNova, Vista Equity Partners и Cambium Capital представили первую реальную демонстрацию дезагрегированной системы инференса, использующей процессоры Intel Xeon 6 для оркестрации, блоки RDU SambaNova SN40 для декодирования и NVIDIA Blackwell для предварительного заполнения, работающую в ЦОД Vector Core Compute в Лос-Анджелесе.

Напомним, что ранее NVIDIA объявила о запуске аналогичной стоечной платформы, включающей 256 88-ядерных процессоров Vera, ускорители Rubin и LPU Groq 3. Arm также работает над парой референс-дизайнов стоечных систем для агентных рабочих нагрузок на основе своих новых процессоров Arm AGI: 36-кВт системой с воздушным охлаждением и 8160 ядрами, а также 200-кВт системой с жидкостным охлаждением и 45 696 ядрами.

Европейская Bull совместно с тайваньской Hon Hai Technology Group (Foxconn) объявили о стратегическом сотрудничестве, направленном на масштабирование производства облачной и ИИ-инфраструктуры. Масштабировать производство планируется как для Европы, так и для мирового рынка.

Вкладом Bull станут лидерские компетенции в проектировании, внедрении и выводе на рынок ИИ-систем, а Foxconn обеспечит производственные мощности и цепочки поставок мирового масштаба. Это позволит выпускать решения в сфере ИИ-инфраструктуры, в том числе вычислительные системы и связанные с ними комплектующие. Производство будет осуществляться на заводе Bull в Анже (Angers, Франция) и заводах Foxconn в Пардубице (Pardubice, Чехия).

Такой подход позволит удовлетворять растущие потребности Европы в сфере ИИ-фабрик, а также потребности «неооблачных» провайдеров в региональных производственных мощностях. При этом компании рассчитывают сохранить конкурентоспособность по соотношению стоимости, качества и сроков вывода продукции на рынок.

Партнёрство сосредоточится на обеспечении своими решениями европейских ИИ-фабрик и ИИ-инфраструктуры, что соответствует европейскому видению суверенного регионального ИИ. Новая инициатива призвана стать ключевым фактором развития европейской суверенной ИИ-экосистемы благодаря размещению ключевых производственных мощностей во Франции. Для этого первоначальные инвестиции в стране превысят €120 млн.

Источник изображения: Gabrielle Henderson/unsplash.com

Тем временем отраслевые прогнозы свидетельствуют, что Европа всё ещё зависит от внешних рынков ключевых компонентов и технологий для ИИ, поэтому остаётся уязвимой в случае сбоев поставок, что ограничивает её промышленную автономию. По данным ING, сегодня на Европу приходится порядка 8 % мировых мощностей по выпуску полупроводников. Более того, по данным McKinsey, в ряде ключевых сегментов ИИ-инфраструктуры, включая облачные и передовые вычислительные платформы, доля Европы и вовсе составляет лишь 5 %.

Первоначально Bull и Foxconn сосредоточатся на подготовке производства и промышленном развитии ИИ-систем, предназначенных для ресурсоёмких задач, таких как обучение ИИ и инференс. Системы будут использовать передовые ускорители, а также высокопроизводительную память, системы хранения данных, масштабируемые интерконнекты и другие компоненты. Автономные решения и варианты для стоек будут удовлетворять потребности самых разных пользователей, включая ИИ-фабрики, неооблачных провайдеров, исследовательские институты и другие организации в пределах европейских границ.

Производство и начальное тестирование будут проводиться на фабриках Foxconn в Чехии, а финальная сборка, интеграция и проверка на системном уровне — на заводе Bull во Франции. В январе сообщалось, что Atos перезапускает бренд Bull, после чего его выкупило французское государство. Компания разрабатывает, внедряет и обслуживает оборудование и ПО, в том числе суперкомпьютеры. Bull позиционируется, как единственный европейский игрок, способный разрабатывать, выпускать и внедрять решения такого класса.

AWS опубликовала техническое описание сетевой архитектуры ЦОД, которую она без особой огласки внедряет с конца 2024 года. Эта архитектура основана на трёх десятилетиях разработки математической теории, которая, как считалось, не подходит для коммерческого использования. Архитектура на базе отказоустойчивых сетевых графов (Resilient Network Graphs, RNG) уже стала стандартной для большинства новых ЦОД AWS по всему миру и позволит сэкономить миллиарды долларов.

Как утверждают в Amazon, традиционная топология Fat-Tree с многоуровневой структурой, используемая в ЦОД на протяжении десятилетий, является неэффективной. Когда данные передаются только по ограниченному числу сетевых путей, в случае перегрузки увеличивается задержка, даже при большой общей пропускной способности. К тому же, эта архитектура хрупка: потеря одного маршрутизатора верхнего уровня может разорвать связь для больших сегментов сети под ним. Кроме того, она требует сложной кабельной разводки.

Источник изображений: Amazon

Как отметил ресурс SiliconANGLE, существует множество способов решения этой проблемы, но большинство из них дорогостоящи или сложны в реализации. В качестве альтернативы Amazon предложила архитектуру RNG. Она увеличивает количество путей, по которым данные могут передаваться между узлами, что повышает пропускную способность, а также сокращает количество сетевых устройств вдвое и повышает надёжность соединения. Если сетевой путь, используемый узлом, испытывает технические проблемы, система может просто перенаправить трафик на один из множества других доступных ей путей.

Но это не всё. Инженеры AWS разработали то, что они называют квазислучайной топологией. Некоторые сегменты в ЦОД проложены и подключены по определённой схеме, в то время как другие объединяются случайным образом. Именно эта случайность делает сети RNG более гибкими, чем Fat-Tree. Для поиска среди большого количества доступных сетевых путей оптимального маршрута для заданной рабочей нагрузки используется собственный распределённый протокол маршрутизации Spraypoint.

Протокол работает в два этапа. Сначала исходный маршрутизатор распределяет свой исходящий трафик случайным образом между всеми своими ближайшими соседями. Затем для каждого пакета использует классический алгоритм поиска кратчайшего пути для достижения промежуточной точки — маршрутизатора, который был предварительно назначен для передачи трафика к определённому пункту назначения. Промежуточные точки перенаправляют пакеты в ряд «концентрических колец» вокруг пункта назначения, при этом каждое кольцо передает трафик внутрь к следующему, пока он не достигнет цели.

Согласно данным Amazon, это сочетание случайного начального распределения и структурированной сходимости Spraypoint даёт почти вдвое больше независимых путей между любыми двумя маршрутизаторами, чем стандартные методы поиска кратчайшего пути, и при этом сохраняет низкую вычислительную сложность и требует мало памяти, в отличие от истинно «плоской» сети, где все маршрутизаторы попарно объединены друг с другом действительно случайно образом.

Дополнительная диверсификация маршрутов означает, что участки с перегрузкой в одной части сети могут быть автоматически обойдены без явных решений о перемаршрутизации. «По сути, сделав сеть “плоской”, мы устранили узкие места, которые возникают в традиционных сетевых решениях, — сообщил Мэтт Редер (Matt Rehder), вице-президент AWS Network Engineering, в интервью WIRED. — Мы считаем, что мы единственные, кто сделал это в таком масштабе».

Вместе с тем, случайность конфигураций оптоволоконных кабелей RNG затрудняет эффективное управление ими. AWS разработала пассивное сетевое устройство ShuffleBox, которое физически соединяет различные оптоволоконные кабели. Каждый ShuffleBox имеет порты, обращённые к маршрутизаторам, и соединяется с другими ShuffleBox с другой. Внутренние оптические каналы, перемешанные по определённой схеме, и случайные соединения между ShuffleBox формирует общую топологию сети, которая является квазислучайной на макроуровне, без необходимости прокладки отдельных кабелей по всему этажу ЦОД. При установке новой стойки её маршрутизатор просто подключается к ближайшему ShuffleBox.

Что примечательно, команда, разработавшая RNG, не предлагает эту сетевую концепцию в контексте генеративного ИИ. Речь идёт о повышении эффективности повседневной архитектуры ЦОД компании. «RNG отлично подходит для наших основных задач, но шаблоны передачи обучающих данных для ИИ гораздо более скоординированы и централизованно управляются», — говорит Редер. По данным Amazon, по сравнению с архитектурами типа Fat-Tree, RNG использует на 69 % меньше маршрутизаторов и обеспечивает до 33 % большую пропускную способность, сокращает энергопотребление сети на 40 % и снижает затраты на инфраструктуру на 9–45 %.

Первая сеть RNG была запущена в конце 2024 года в Ирландии и начала обрабатывать реальный трафик, сообщил ресурс PPC Land. Развёртывание послужило проверкой: инженеры AWS сравнили реальную производительность с математическими прогнозами, выявили недостатки в работе и применили оптимизации в двух последующих развёртываниях. По данным SiliconANGLE, технология уже используется в ряде ЦОД в Ирландии, Германии и Испании. Компания заявила, что большинство её новых ЦОД использует RNG.

Вместе с объявлением о выходе серии чипов Xeon 6+ (Clearwater Forest) компания Intel предоставила некоторые подробности о Xeon Diamond Rapids, выход которых намечен на 2027 год. Новый процессор будет выпускаться по техпроцессу 18A-P, усовершенствованной версии 2-нм техпроцесса.

Компания сообщила, что Xeon Diamond Rapids получит на 50 % больше ядер, чем Granite Rapids-AP (6900P), т.е. 192 P-ядра. Это значительный прирост, но всё же меньше, чем у AMD, которая, как ожидается, уже в этом году предложит до 256 ядер Zen 6C в EPYC Venice. При этом Diamond Rapids не будет поддерживать Hyper-Threading (SMT). Эта технология вновь появится в Xeon Coral Rapids в 2028 году.

Как сообщает The Register, на рендерах, представленных в пресс-релизе Intel, видно, что два I/O-чиплета обслуживают четыре вертикально расположенных вычислительных блока, собранных с использованием упаковки Foveros. Аналогичная компоновка используется в Clearwater Forest. Перенос L3-кеша на базовый тайл освобождает значительную площадь вычислительного чиплета. Здесь таковых четыре, по 48 ядер в каждом. The Register отметил, что в этом отношении Diamond Rapids похож на Fujitsu Monaka, который использует почти идентичную компоновку и 3.5D-упаковку Broadcom, хотя и с одним чиплетом I/O. А вот контроллеры памяти могут оказаться и на базовых тайлах, и в составе I/O-чиплетов.

Источник изображений: Intel

В отличие от Granite Rapids-SP, не стоит ожидать широкого распространения Diamond Rapids в корпоративных системах виртуализации или СХД. Как сообщила Intel, Diamond Rapids «оптимизирован для высоконагруженных IaaS-систем с высокой производительностью на поток», что ставит его в один ряд с процессорами 6900P, больше ориентированными на HPC-нагрузки. Intel уже говорила, что новинки получат 16-канальный контроллер памяти с поддержкой MRDIMM, что важно для таких задач. Чипы также будут поддерживать PCIe 6.0, предлагая высокую скорость и масштабируемость для сценариев с интенсивным использованием I/O.

Далее Intel представит Coral Rapids, вернув P-ядрам поддержку SMT. Ожидается, что линейка будет запущена в середине 2028 года с 8-канальными платформами, но, судя по недавним заявлениям генерального директора Лип-Бу Тана (Lip-Bu Tan), её выпуск, вероятно, будет ускорен из-за возросшего спроса на процессоры для рабочих нагрузок агентного ИИ.

Компания Snowflake, специализирующаяся на облачных решениях для обработки данных с использованием ИИ, объявила о заключении пятилетнего соглашения о стратегическом сотрудничестве (SCA) с AWS, в рамках которого обязалась потратить $6 млрд на многолетние инфраструктурные проекты, включая использование серверных Arm-процессоров Amazon Graviton, а также ИИ-ускорителей. Компании не раскрывают, о каком поколении Graviton идёт речь, сообщает The Next Web.

Для оценки, насколько крупной является сделка для компаний, ненамного больше — около $7 млрд — Snowflake получила выручки от своих сервисов через AWS Marketplace с момента основания компании в 2012 году. В 2020 году Snowflake объявила о пятилетнем облачном контракте с AWS на сумму $1,2 млрд, который впоследствии был увеличен до $2,5 млрд в 2023 году. Эта эволюция иллюстрирует растущую важность облачной инфраструктуры в развитии ИИ. Только в 2025 году расходы Snowflake на услуги AWS составили $2 млрд.

За последние несколько лет Snowflake перевела большую часть вычислительных ресурсов с процессоров Intel и AMD на инстансы на базе Graviton, отметил The Register. Согласно соглашению, Snowflake будет запускать и обучать свои модели и сервисы генеративного ИИ, используя комбинацию ускорителей, работающих в AWS, и Graviton.

Источник изображения: AWS

Сделка также отражает собственный рост Snowflake: в среду компания опубликовала финансовые результаты за I квартал 2027 финансового года, закончившийся 30 апреля, которые значительно превзошли прогнозы Уолл-стрит. Компания сообщила о скорректированной прибыли в 39 центов на акцию при выручке в $1,39 млрд (+33 % г/г). Аналитики, опрошенные LSEG, прогнозировали 32 цента на акцию прибыли и выручку в $1,32 млрд (по данным CNBC). Прогноз компании на текущий квартал также был оптимистичным. Snowflake прогнозирует во II финансовом квартале скорректированную операционную маржу на уровне 12,5 % при выручке в размере от $1,415 до $1,420 млрд. Прогноз аналитиков, опрошенных StreetAccount, по операционной марже составляет 11,9 %, по выручке от продажи продуктов — $1,37 млрд. После объявления о финансовых результатах и сделке с AWS акции Snowflake подскочили примерно на 38 %.

Обязательство Snowflake запускать свои облачные рабочие нагрузки на Graviton в масштабе является важным подтверждением жизнеспособности концепции Arm-серверов, которая незаметно меняет экономику облачной инфраструктуры уже пять лет, отметил The Next Web. Сделка подчёркивает растущую роль Arm-процессоров в ЦОД. IDC считает, что инвестиции Snowflake в AWS отражают то, как быстро корпоративные рабочие нагрузки ИИ адаптируются к потребностям долгосрочной инфраструктуры, пишет Data Center Knowledge. В ISG отмечают, что соглашение указывает на более широкий переход от экспериментальных развертываний ИИ к более долгосрочному спросу на инфраструктуру.

Источник изображения: AWS

Соглашение предоставляет Snowflake доступ к чипам AWS Graviton в то время, когда вычислительные мощности для ИИ ограничены, отметил ресурс GuruFocus. Оно также приближает инструменты Snowflake для хранения данных, аналитики и ИИ к AWS, где многие из её клиентов уже запускают свои рабочие нагрузки. Это важно для Snowflake, поскольку инвесторы опасались, что ИИ может навредить бизнесу традиционных компаний-разработчикой ПО, а не помочь им. Это обновление изменило ситуацию на Уолл-стрит. Snowflake заявила, что растёт спрос на такие инструменты, как Cortex Code и Snowpark, которые помогают компаниям создавать приложения ИИ и модели машинного обучения, используя собственные данные. Например, предлагаемая уже несколько лет Snowflake платформа Cortex AI может преобразовывать естественный язык в SQL-запросы, обобщать данные и проводить анализ настроений.

Что касается AWS, то сделка с Snowflake продолжила серию крупных инвестиций в ИИ-инфраструктуру. Anthropic взяла на себя крупные многолетние обязательства перед AWS; OpenAI в начале этого года подписала значимое соглашение с AWS, несмотря на продолжающееся сотрудничество с её конкурентом Microsoft Azure. В прошлом месяце AWS заключила соглашение с Meta✴ о поставке миллионов чипов Graviton для удовлетворения растущих потребностей компании в вычислительных мощностях для ИИ. Это стало большой победой для AWS, поскольку несколькими месяцами ранее Meta✴ заключила сделку с Google Cloud на $10 млрд.

На фоне продолжающегося роста интенсивности DDoS-атак и усиливающейся миграции российских интернет-сервисов с зарубежных инфраструктурных решений маркетплейс цифровых товаров YooMarket сообщил об успешной нейтрализации терабитной атаки после перехода с инфраструктуры Cloudflare на защиту отечественного провайдера Curator. Этот кейс стал показательным для отечественного ИБ-рынка, когда тема устойчивости онлайн-платформ вновь оказалась в центре внимания на фоне серии крупных сбоев и роста активности ботнетов.

YooMarket, специализирующийся на продаже игровых предметов, ключей активации и программного обеспечения, перешёл на облачную защиту Curator в 2025 году. Причиной стали проблемы с доступностью платформы для части пользователей, возникавшие при использовании зарубежной инфраструктуры в условиях меняющейся сетевой среды и ограничений.

Как сообщили в компании, миграция была проведена без изменений архитектуры и без влияния на работу платформы. Уже спустя несколько месяцев новая инфраструктура столкнулась с серьёзной проверкой: зимой 2026 года YooMarket подвергся новой атаке.

Источник изображения: Curator

По данным Curator, злоумышленники использовали комбинированный сценарий атаки мощностью свыше 1 Тбит/с. Одновременно применялись UDP и TCP flood на сетевом уровне, а также HTTP flood на уровне приложений с интенсивностью более 500 тыс. запросов в секунду. Ботнет был распределён преимущественно по странам Латинской Америки, около 40% IP-адресов пришлось на Бразилию.

Сетевая часть атаки была нейтрализована практически мгновенно, прикладная — в течение нескольких минут. В течение всего инцидента маркетплейс продолжал работать в штатном режиме.

Всего с начала сотрудничества с Curator инфраструктура YooMarket пережила семь крупных DDoS-атак.

По данным Curator, только за первый квартал текущего года специалисты компании зафиксировали уже четыре атаки мощностью свыше 1 Тбит/с, тогда как годом ранее подобных инцидентов за аналогичный период не наблюдалось вовсе. На фоне роста масштабов атак и усложнения ботнетов устойчивость инфраструктуры становится для e-commerce и цифровых платформ уже не конкурентным преимуществом, а базовым условием непрерывности бизнеса.

Cisco, которая уже продолжительное время выпускает оборудование с поддержкой SONiC, сообщила, что вскоре добавит её в свои флагманские платформы N9000. Как отметил ресурс The Register, SONiC широко используется гиперскейлерами, которым необходимы настраиваемые стеки. Они закупают сетевое оборудование с поддержкой SONiC у Cisco, Juniper, Arista и др. Вместе с тем, у многих организаций есть веские причины не работать в облаке или других общих средах. Поэтому становится актуальной поддержка SONiC обычным оборудованием ЦОД.

«Серия N9000 расширяется путём включения в себя основы для SONiC, построенной на базе Cisco Cloud Scale и Silicon One, а также платформ на базе ASIC NVIDIA Spectrum-X для сетей ИИ», — сообщила Cisco, добавив, что эти платформы предоставляют клиентам согласованный аппаратный уровень для широкого спектра топологий leaf-spine и AI/ML. «Наша модель открытого выбора распространит эту гибкость на N9000, предоставляя клиентам в будущем возможность запускать SONiC для кластеров ИИ или не-ИИ, сохраняя при этом существующие ACI или NX-OS на том же проверенном оборудовании, обеспечивая защиту инвестиций и упрощая управление жизненным циклом», — отметила Cisco.

Источник изображения: Cisco

По словам компании, поддержка SONiC включает в себя «укрепление стека и его поддержку с помощью Центра технической поддержки Cisco (TAC), а интеграция с Nexus Dashboard предоставляет привычные инструменты для автоматического запуска и мониторинга состояния». Сама Cisco является одним из ведущих участников проекта SONiC. Будучи членом SONiC Premier, она представлена как в Совете управляющих, так и в Техническом руководящем комитете (TSC), «что гарантирует соответствие open source стека строгим требованиям высокопроизводительных сред».

Компания сообщила, что взяла на себя две ключевые роли в проекте SONiC: внесение вклада в основную ветку (главный репозиторий проекта с открытым исходным кодом) и коммерциализация продукта для клиентов, гарантируя, что они получат последние обновления вместе с разработанным Cisco программируемым ASIC на стандартной среде SONiC, оптимизированной для микросхем Cisco.