Летом 2025 года облачный бизнес Amazon (AWS) с трудом справлялся с растущим спросом на ИИ и упустил часть доходов. Сервис Bedrock занимает ключевое место в развитии ИИ-проектов компании. Однако летом Bedrock столкнулся с нехваткой мощностей, из-за чего некоторые клиенты ушли к конкурентам, в том числе к Google, сообщает Business Insider. Это привело к потерям десятков миллионов долларов и отложенной выручки.

Например, проект Fortnite стоимостью $10 млн достался Google Cloud после того, как AWS не смогла выделить ей необходимые квоты (лимит на токены или вызовы API). Согласно внутреннему документу AWS, попавшему в распоряжение журналистов, нефтетрейдер Vitol также перенёс проекты из AWS, а некоторые крупные клиенты, включая Atlassian и GovTech Singapore, летом были вынуждены ожидать увеличения квот, что привело к «отсроченным продажам» минимум на $52,6 млн. Более того, задержки с одобрением выделения мощностей и отказ в обработке нерегулярных, вынудили Stripe, Robinhood и Vanguard отказаться от переноса нагрузок в Bedrock.

Подчёркивается, что проблемы Bedrock потенциально ведут к потерям выручки и проблемам с клиентами. Это объясняет, почему облачные компании стремятся построить как можно больше ИИ ЦОД. Высокий спрос хорош только тогда, когда можно его удовлетворить и удержать клиентов от перехода к конкурентам. Бывшие и действующие сотрудники AWS отмечают, что проблемы с вычислительными мощностями были одними из наиболее значимых для компании в сентябре. AWS и раньше испытывала проблемы с нехваткой мощностей даже для собственных нужд, но сейчас ситуация обострилась.

Источник изображения: LARAM/unsplash.com

Тем временем в Amazon утверждают, что Bedrock быстро растёт, а AWS стремительно наращивает мощности для удовлетворения спроса, за 12 месяцев добавив 3,8 ГВт. Это больше, чем смогу получить любой другой облачный провайдер. AWS удвоила мощность с 2022 года и намерена сделать то же самое к 2027 году. Компания и далее намерена быть «очень агрессивной» в деле масштабирования вычислительных мощностей, причём AWS может монетизировать новые мощности «практически незамедлительно», а Bedrock имеет не меньший потенциал роста, чем EC2.

Частично проблемы с Bedrock могут быть связаны с тем, что компания отдаёт предпочтение крупным клиентам. В октябре заявлялось, что большинство задач Bedrock выполняется с помощью «доморощенных» ИИ-чипов Trainium, но в основном нагрузки приходятся на нескольких очень крупных клиентов, которые, по-видимому, готовы вкладываться в развитие инструментов на не самой популярной платформе. Ожидается, что компании среднего размера в ближайшие месяцы тоже начнут использовать Trainium нового поколения. Впрочем, последние иногда всё ещё не могут конкурировать с чипами NVIDIA.

Впрочем, помешала Bedrock не только нехватка мощностей. Так, Figma, Intercom и Wealthsimple предпочли использовать LLM Claude в Google Cloud или на платформе самой Anthropic из-за недостатка функций и высокой задержки в Bedrock. Британская госслужба Government Digital Service рассматривала переход в Microsoft Azure только потому, что Claude 3.7 Sonnet работала медленнее на платформе Bedrock. Thomson Reuters также выбрала Google Cloud для своего ИИ-продукта CoCounsel, поскольку сервис AWS оказался на 15–30 % медленнее и не имел ключевых правительственных сертификатов.

Источник изображения: Vitaly Gariev/unspalsh.com

В документе AWS отмечается, что платформа Bedrock уступает Google. Для моделей Gemini квоты в пять-шесть раз выше, а Gemini Pro побеждает Claude в Bedrock во многих бенчмарках. Хуже того, Gemini Flash обеспечивает сравнимое качество при кратно меньших затратах. Некоторые стартапы буквально «сбежали» по этой причине. TainAI перенесла 40 % задач на Gemini Flash, отказавшись от Claude в Bedrock и экономя тем самым $85 тыс./день, а Hotel Planner намеревалась перейти в Google Cloud или к OpenAI. Всё это было ещё до запуска Gemini 3.

Ещё более важная проблема, согласно документу, заключается в том, что у AWS нет целостного видения ИИ-инференса, хотя это ключевой сервис Bedrock. Это сыграло на руку не только гиперскейлерам, но и компаниями поменьше. Без чёткой стратегии AWS рискует упустить одну из самых привлекательных возможностей на рынке ИИ. Но этим проблемы не ограничиваются. Октябрьский сбой AWS продемонстрировал зависимость мировой Сети от лидера облачного рынка, так что многие задумались о переносе хотя бы части нагрузок на другие платформы, а Евросоюз рассматривает необходимость ограничения возможностей американских облачных гигантов.

В последние недели инвесторы обеспокоены расходами на ИИ, опасаясь возникновения очередного пузыря на рынке IT. В этом контексте дефицит мощностей для Amazon играет двоякую роль. Это свидетельствует, что спрос со стороны клиентов до сих пор высок. С другой стороны, дефицит — ещё одна причина тратить больше денег в развитие инфраструктуры, что повышает риск возникновения пузыря. Amazon утверждает, что намерена выделить $125 млрд на капитальные затраты в текущем году, и ещё больше — в 2026-м.

Amazon объявила о планах инвестировать до $50 млрд в расширение инфраструктуры ИИ и HPC для правительства США. Компания начнёт реализацию проектов в 2026 году и планирует добавить почти 1,3 ГВт вычислительной мощности в регионах AWS Top Secret, AWS Secret и AWS GovCloud (US) на всех уровнях секретности путём строительства новых ЦОД.

Федеральные агентства получат расширенный доступ к комплексным ИИ-сервисам AWS, включая SageMaker, Bedrock, Nova и Anthropic Claude. Также в их распоряжение будут предоставлены ведущие модели класса open-weight foundation, ИИ-ускорители Trainium и ИИ-инфраструктура NVIDIA, что позволит им разрабатывать индивидуальные решения в области ИИ, оптимизировать большие наборы данных и повышать производительность труда, сообщила Amazon. Ранее AWS, Google, Oracle, Microsoft, xAI и др. IT-гиганты предоставили госслужбам США существенные скидки на облачные услуги в рамках программы OneGov.

Это позволит государственным агентствам ускорить обработку информации и принятие решений. Интеграция ИИ с моделированием и имитацией позволит им решать за считанные часы самые сложные задачи, на которые раньше уходили недели или месяцы, а также «автоматически обнаруживать угрозы и разрабатывать планы реагирования», обрабатывая спутниковые снимки, данные датчиков и исторические закономерности в «беспрецедентном масштабе».

Источник изображения: Amazon.com

«Наши инвестиции в специализированную правительственную инфраструктуру ИИ и облачные технологии коренным образом изменят подход федеральных агентств к использованию суперкомпьютинга, — заявил генеральный директор AWS Мэтт Гарман. — Мы предоставляем агентствам расширенный доступ к передовым возможностям ИИ, которые позволят им ускорить выполнение критически важных задач — от кибербезопасности до разработки лекарств. Эти инвестиции устраняют технологические барьеры, сдерживавшие развитие правительства, и укрепляют лидирующие позиции Америки в эпоху ИИ».

Компания отметила, что этот шаг подчёркивает позицию AWS как лидера в области государственных облачных вычислений, поддерживающего более 11 тыс. государственных учреждений. AWS уже давно предоставляет правительству США выделенные облачные регионы. В 2011 году она запустила AWS GovCloud (US-West), AWS Top Secret-East — изолированное облако для секретных рабочих нагрузок — в 2014 году, AWS Secret Region — в 2017 году, с 2018 года добавила второй регион GovCloud (US-East), AWS Top Secret-West, а в октябре 2025 года — AWS Secret-West. Компания не раскрывает точное местоположение ЦОД и регионов.

Как пишет Data Center Dynamics, другие страны также доверяют AWS свою самую секретную информацию. В Великобритании в 2021 году сообщили, что три британских разведывательных агентства использовали AWS для хранения совершенно секретных данных. В 2024 году AWS получила контракт стоимостью $1,3 млрд правительства Австралии на строительство ЦОД для совершенно секретной информации — спецслужбы получат возможность работы без использования открытого интернета.

NVIDIA намерена серьёзно изменить управление цепочкой поставок для серверной платформы новейшего поколения Vera Rubin. Она ужесточает контроль над сборкой и поставкой ключевых компонентов систем охлаждения, что связано с ростом энергопотребления и обязательным применением СЖО, сообщает DigiTimes. Это ещё один шаг в процессе усиления контроля над выпуском ИИ-платформ. NVIDIA уже давно внимательно следит за цепочками поставок для ускорителей и плат, но теперь намерена перейти на новый уровень.

Источники сообщают, что компания намерена отобрать четырёх поставщиков водоблоков, перейти к координации производства и централизованным закупкам. Предполагается, что это будут Cooler Master, Asia Vital Components (AVC), Auras Technology и Delta Electronics. Ранее СЖО для NVIDIA занимались, в основном, Cooler Master, AVC и некоторые другие поставщики.

Ожидается, что для Vera Rubin вместо поставки лишь отдельных компонентов (L6), NVIDIA будет участвовать в процессе и на более позднем этапе (L10), взяв ответственность за интеграцию и сборку готовых серверных шкафов. В целом окончательную сборку поручат Foxconn, Wistron и Quanta. Из-за необходимости быстрого выпуска продукции на поставщиков легла дополнительная нагрузка. Некоторые из них в частном порядке жалуются, что NVIDIA настаивает на запуске массового производства ещё до утверждения окончательного дизайна платформ, а новое поколение платформ часто появляется до того, как предыдущее достигло стабильного уровня производства и качества.

Централизованные закупки помогут NVIDIA оптимизировать поставки и контролировать качество, но рентабельность работы поставщиков может пострадать, поскольку NVIDIA сама будет управлять спросом и торговаться по поводу цен. При этом отказ от подобных условий практически невозможен, учитывая доминирующее положение компании на рынке ИИ-инфраструктуры. В результате снижается самостоятельность как ODM, так и облачных провайдеров. Из-за этого же, как считается, во многом замедлено и развитие погружных СЖО — NVIDIA попросту не готова сертифицировать такие системы.

Источник изображения: NVIDIA

Эксперты всё чаще говорят о росте напряжённости, которая со временем приведёт к открытому конфликту. Новый подход NVIDIA, вероятно, повлияет на цепочку поставок двумя путями. Во-первых, контракты на сборку консолидируются вокруг небольшого пула производителей, а выпуск водоблоков сконцентрируется в руках трёх-четырёх компаний. Облачным провайдерам, вероятно, тоже придётся идти на поводу NVIDIA при размещении крупных оптовых заказов, хотя они как раз предпочитают создавать собственные СЖО, что в целом тоже негативно влияет на некоторых игроков.

Во-вторых, рост объёмов поставок не гарантирует роста рентабельности. Поставщики предполагают, что цена за единицу продукции в рамках попыток NVIDIA сконцентрировать производителей уменьшится, а более жёсткий контроль над проектированием снизит и стратегическую ценность индивидуальных разработок. Компании уже шутят, что статус крупнейшего поставщика NVIDIA может буквально навредить, поскольку по мере роста объёмов обычно растут и дисконты.

Ожидается, что стойки поколения Vera Rubin обеспечат значительно более высокую плотность вычислений, чем уже доступные платформы GB200 и GB300, а для традиционного воздушного охлаждения места уже не останется. В отрасли ожидают, что Vera Rubin представят во II половине 2026 года. Платформа представляет собой важный шаг к созданию ИИ-инфраструктуры с полностью жидкостным охлаждением. Новейшая стратегия NVIDIA, касающаяся цепочек поставок, свидетельствует о решимости компании усилить прямой контроль качества, поставок и их стоимости по мере роста плотности мощности.

В JPMorgan утверждают, что NVIDIA станет напрямую поставлять системы L10. Компания унифицирует конструкцию и заставит подрядчиков строго придерживаться предлагаемых чертежей и дизайна без использования проприетарных архитектур, созданных самими подрядчиками. Для NVIDIA это выгодно, поскольку позволяет значительно ускорить отгрузки и кратно сократить сроки развёртывания ИИ-инфраструктур (до 3 мес. вместо 9 мес.), опираясь на единые стандарты — от одного узла до целой ИИ-фабрики. При этом AWS, вероятно, придётся тяжелее всех, поскольку она пытается снизить зависимость от NVIDIA и в то же время не является активным сторонником OCP.

Компания Cornelis Networks анонсировала сетевой адаптер CN6000 SuperNIC со скоростью передачи данных до 800 Гбит/с, разработанный для систем ИИ и НРС. О намерении использовать решение объявили многие отраслевые игроки, включая Lenovo, Synopsys и Atipa Technologies.

В устройстве реализована архитектура Omni-Path. Говорится о полной совместимости со стандартами Ultra Ethernet и RoCEv2. Таким образом, адаптер может применяться в высоконагруженных средах, где требуются максимальная пропускная способность при низких задержках.

Адаптер CN6000 SuperNIC обеспечивает быстродействие до 1,6 млрд сообщений в секунду. Утверждается, что новинка поможет организациям ускорить обучение крупных ИИ-моделей при одновременном снижении расходов на электроэнергию и эксплуатацию дата-центров.

Источник изображения: Cornelis Networks

Cornelis заявляет, что традиционные архитектуры RoCEv2 испытывают трудности при масштабировании в рамках масштабных GPU-кластеров из-за требований к ресурсам памяти при управлении парами связанных очередей (Queue Pair, QP) для отправки и приёма данных. CN6000 SuperNIC позволяет решить проблему благодаря принципиально иной конструкции: задействованы «облегчённые» алгоритмы QP и аппаратно-ускоренные таблицы RoCEv2 In-Flight (RiF), что даёт возможность отслеживать миллионы одновременных операций с минимальными требованиями к ресурсам. Это гарантирует предсказуемую задержку при максимальной пропускной способности в системах любого масштаба.

Пробные поставки CN6000 SuperNIC планируется начать к середине 2026 года, после чего будет организовано массовое производство.

Компания ASUS IoT, подразделение ASUS по выпуску умных устройств для интернета вещей, анонсировала компьютер PE3000N — модульную систему для периферийных ИИ-задач. Устройство выполнено в корпусе повышенной прочности в соответствии со стандартом MIL-STD-810H, а диапазон рабочих температур простирается от -20 до +60 °C.

В основу новинки положен модуль NVIDIA Jetson Thor T5000. Изделие содержит CPU с 14 ядрами Arm Neoverse-V3AE (до 2,6 ГГц) и 2560-ядерный GPU на архитектуре Blackwell (до 1,57 ГГц). Имеется 128 Гбайт памяти LPDDR5X с пропускной способностью 273 Гбайт/с. ИИ-производительность достигает 2070 Тфлопс (FP4 Sparse). Встроенный VPU-блок способен осуществлять многопоточное декодирование видеоматериалов: 4 × 8Kp30 (H.265), 10 × 4Kp60 (H.265), 22 × 4Kp30 (H.265), 46 × 1080p60 (H.265), 92 × 1080p30 (H.265), 82 × 1080p30 (H.264) и 4 × 4Kp60 (H.264). Кодирование возможно в режимах 6 × 4Kp60 (H.265), 12 × 4Kp30 (H.265), 24 × 1080p60 (H.265), 50 × 1080p30 (H.265), 48 × 1080p30 (H.264) и 6 × 4Kp60 (H.264).

Источник изображений: ASUS

Компьютер располагает коннектором M.2 M-key 2242/2260/2280 для SSD, разъёмом M.2 E-key 2230 для адаптера Wi-Fi/Bluetooth, коннектором M.2 B-key 3042/3052 для сотового модема 4G/5G (плюс слот для карты nano-SIM), а также разъёмом PCIe x4/x8. Есть сетевые порты 1GbE RJ45 и 10GbE RJ45, интерфейс HDMI 2.0, четыре порта USB 3.1 Type-A, по одному порту USB 3.1 Type-C и USB 3.1 Type-C OTG (OS Flash), два порт USB 2.0, аудиогнёзда на 3,5 мм. Могут быть также задействованы два последовательных порта RS-232/422/485 и четыре порта 25GbE. Реализован интерфейс MIPI CSI (16 линий; через коннектор AGX CSI) с возможностью подключения до 16 камер GMSL.

Дополнительные интерфейсные модули закрепляются в нижней части компьютера. Один из таких блоков содержит шесть портов 1GbE с поддержкой PoE, другой — четыре разъёма 10GbE M12 и два коннектора Fakra для GSML-камер. Габариты системы составляют 165 × 165 × 68 мм (165 × 165 × 97 мм с модулем расширения). Возможна подача питания в диапазоне 12–60 В. В качестве программной платформы применяется Ubuntu.

Корпорация Microsoft в партнёрстве с SAP и Intel запустила в облаке Azure новые виртуальные машины семейства M-Series с технологией Compute Express Link (CXL). В настоящее время эти инстансы работают в режиме закрытого тестирования.

Интерконнект CXL основан на интерфейсе PCIe: он обеспечивает высокоскоростную передачу данных с малой задержкой между хост-процессором и буферами памяти, акселераторами, устройствами ввода/вывода и пр. На днях была обнародована спецификация CXL 4.0, которая предусматривает поддержку линий с пропускной способности до 128 ГТ/с.

Новые инстансы Azure базируются на процессорах Intel Xeon 6500P и 6700P поколения Granite Rapids-SP. В этих чипах реализована технология CXL Flat Memory Mode, которая позволяет оптимизировать соотношение вычислительных мощностей и ресурсов памяти. Это обеспечивает улучшенную масштабируемость без ущерба для производительности, что важно при работе с приложениями, требовательными к объёму памяти.

Источник изображения: Microsoft

В случае представленных виртуальных машин Azure поддержка CXL способствует более эффективной работе SAP S/4HANA. В частности, достигается большая гибкость в плане конфигурирования платформы, что помогает удовлетворять потребности конкретных бизнес-пользователей при одновременном снижении совокупной стоимости владения.

«Инновационная архитектура инстансов с поддержкой CXL Flat Memory Mode ориентирована на повышение экономической эффективности и оптимизацию производительности программных решений SAP», — отмечает Intel.

Компания STMicroelectronics анонсировала микроконтроллер STM32V8 для индустриальной сферы. Среди возможных областей применения названы системы промышленной автоматизации, робототехника, оборудование для аэрокосмической отрасли и здравоохранения, устройства для умных городов и пр.

Изделие изготавливается по 18-нм техпроцессу FD-SOI в партнёрстве с Samsung Foundry. Основой служит 32-бит ядро Arm Cortex-M85 (до 800 МГц) с поддержкой Arm Helium, Arm MVE и TrustZone. По заявлениям STMicroelectronics, на сегодняшний день новинка является самым производительным микроконтроллером серии STM32.

Одной из особенностей STM32V8 является наличие 4 Мбайт (два блока по 2 Мбайт) энергонезависимой памяти на основе фазового перехода (РСМ). Она устойчива к воздействию радиации, что позволяет использовать микроконтроллер в том числе в космическом пространстве. Отмечается, что компания SpaceX будет применять изделие в своих спутниках системы Starlink. Еще одна особенность решения — широчайший диапазон рабочих температур, который простирается от -40 до +140 °C.

Источник изображений: STMicroelectronics

В состав чипа входят графический блок Chrom-ART 2D GPU и аппаратный JPEG-ускоритель. Есть 1,5 Мбайт памяти System SRAM с поддержкой ECC и 8 Кбайт памяти Backup RAM. Реализованы интерфейсы внешней памяти Hexa-SPI, Octo-SPI, 2 × SD/SDIO/MMC, SDRAM, NAND. Упомянута поддержка 1GbE, 2 × SAI, 4 × I2S, S/PDIF Rx, 1 × USB HD, 1 × USB FS, UCPD (USB-C PD), 3 × I2C, 2 × I3C, 5 × USART, 5 × UART, 1 × LPUART, 3 × FD-CAN, 6 × SPI, 3 × ADC (12 бит), 1 × DAC (12 бит).

Для микроконтроллера доступны различные варианты исполнения, включая 68-pin VQFN (8 × 8 мм), 100-pin LQFP/TFBGA (14 × 14 или 8 × 8 мм), 144-pin LQFP (20 × 20 мм), 176-pin LQFP (24 × 24 мм), 176+25-pin UFBGA (10 × 10 мм) и 273-pin TFBGA (14 × 14 мм). Пробные поставки изделия избранным клиентам уже начались. Массовые отгрузки запланированы на следующий год.

AWS и инвестиционная компания Humain из Саудовской Аравии объявили о планах развёртывания в кампусе AI Zone в Эр-Рияде до 150 тыс. ИИ-ускорителей. В рамках расширенного партнёрства компании намерены предоставлять вычислительные мощности и ИИ-сервисы из Саудовской Аравии клиентам со всего мира.

Первый в своём роде в Саудовской Аравии кампус AI Zone будет применяться для обучения ИИ и инференса, с доступом к новейшей ИИ-инфраструктуре на основе ускорителей NVIDIA GB300 и Amazon Trainium. Клиенты смогут быстро переходить от стадии концепции к непосредственно работам, а «железо» и ПО NVIDIA будут бесшовно интегрированы с инфраструктурой и сервисами AWS. Поддержка Amazon Bedrock, AgentCore и SageMaker обеспечит клиентам немедленный доступ к базовым моделям в рамках единой платформы без необходимости управления базовой инфраструктурой.

Для расширения возможностей AI Zone компания Humain присоединится к программе AWS Solution Provider Program. Это поможет реализации совместного плана, анонсированного в мае 2025 года и предусматривающего инвестиции более $5 млрд в ИИ-инфраструктуру, сервисы AWS, обучение и развитие ИИ-специалистов в Саудовской Аравии.

Представитель AWS в регионе EMEA заявил, что объединяя локальный опыт и инвестиции Humain с решениями AWS в сфере ИИ, а также аппаратные решения NVIDIA, инновационную платформу Amazon Bedrock и решения для бизнес-пользователей, включая Amazon Quick Suite, партнёры создают инновационный центр мирового уровня, способный обслуживать клиентов по всему миру. AWS и Humain также ускорят внедрение ИИ в государственном и частном секторах, в том числе развитие LLM с поддержкой арабского языка, включая ALLAM, и создание единого маркетплейса ИИ-агентов для правительственных сервисов.

Истчоник изображения: backer Sha/unsplash.com

Для подготовки квалифицированных кадров AWS обучит 100 тыс. граждан Саудовской Аравии работе с облачными технологиями и специфике генеративного ИИ в рамках программы Amazon Academy, отдельно планируется поддержать программу повышения квалификации для 10 тыс. женщин. Усилия направлены на подготовку кадров для «ИИ-центричной» экономики, которая, по прогнозам, к 2030 году внесёт в ВВП страны вклад в объёме $130 млрд.

Подобные проекты стали возможны во многом благодаря визиту в США наследного принца Саудовской Аравии Мохаммеда бин Салмана (Mohammed bin Salman). Визит способствовал ряду соглашений американских компаний с саудовским бизнесом и Humain в частности — с участием AMD, xAI, NVIDIA и др., а также открыл дорогу для поставок в королевство передовых ИИ-чипов.

Европейское совместное предприятие по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) и французско-нидерландский Консорциум Жюля Верна объявили о том, что в создании суперкомпьютера Alice Recoque примут участие компании Eviden (входит в состав Atos Group), AMD и SiPearl.

О проекте Alice Recoque впервые стало известно в июне прошлого года. Это будет второй европейский суперкомпьютер экзафлопсного класса после системы JUPITER, смонтированной в Юлихском исследовательском центре (FZJ) в Германии. Соглашение о создании Alice Recoque подписано между EuroHPC JU и французским национальным агентством высокопроизводительных вычислений (GENCI). Комплекс будет смонтирован в дата-центре на территории Брюйер-ле-Шатель (Bruyères-le-Châtel), к юго-западу от Парижа.

Как сообщается, в состав Alice Recoque войдут унифицированный вычислительный раздел и скалярный раздел. Основой первого послужит новая платформа Eviden BullSequana XH3500, содержащая серверы с 256-ядерными процессорами AMD EPYC Venice и ускорителями Instinct MI430X, оснащёнными 432 Гбайт памяти HBM4 с пропускной способностью 19,6 Тбайт/с. Кроме того, говорится о применении AMD FPGA и высокопроизводительной подсистемы хранения данных DDN. Суперкомпьютер объединит 94 стойки с суммарным энергопотреблением «менее 15 МВт».

В свою очередь, скалярный раздел будет использовать 128-ядерные Arm-процессоры SiPearl Rhea2. Общее количество таких ядер превысит 100 тыс. В качестве интерконнекта в составе Alice Recoque планируется использовать технологию BullSequana eXascale Interconnect (BXI v3), обеспечивающую скорость передачи данных до 400 и 800 Гбит/с для CPU- и GPU-узлов соответственно.

Источник изображения: AMD

Машина получит систему прямого жидкостного охлаждения (DLC) пятого поколения (с тёплой водой) разработки Eviden для унифицированных стоек и технологию охлаждаемых дверей для скалярных стоек. Интеллектуальное программное обеспечение Eviden Argos обеспечит мониторинг в режиме реального времени и оптимизацию энергопотребления. Говорится о широком применении компонентов с открытым исходным кодом, таких как SLURM, Kubernetes, LUSTRE, Grafana и Prometheus.

Монтаж суперкомпьютера Alice Recoque начнётся в 2026 году. Затраты на приобретение, доставку, установку и обслуживание системы составят €354,8 млн. EuroHPC JU предоставит половину этой суммы, ещё столько же обеспечат Франция, Нидерланды и Греция в рамках Консорциума Жюля Верна. Общие инвестиции в проект на протяжении пяти лет оцениваются в €554 млн. Использовать новый вычислительный комплекс планируется для решения сложных задач в сферах моделирования климата, разработки передовых материалов, энергетики и пр. Система также поможет в развитии европейских моделей ИИ следующего поколения и цифровых двойников для персонализированной медицины.

Евросоюз рассматривает возможность ужесточения контроля за деятельностью облачных гигантов AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, передаёт Bloomberg. Анитимонополные регуляторы намерены принять решение, следует ли ввести дополнительные ограничения для кого-либо из этих гиперскейлеров в соответствии с действующим в ЕС законом Digital Markets Act (DMA), сообщает издание со ссылкой на источники, «знакомые с ситуацией».

План расследования разработан после ряда крупных сбоев в облачном секторе — они привели к хаосу в работе глобальных служб и стали дополнительным свидетельством того, что не стоит опираться лишь на нескольких крупных игроков. Речь о крупных сбоях AWS и Microsoft Azure.

Пока облачные гиперскейлеры не подпадали под действие DMA, поскольку большая часть их деятельности связана с корпоративными контрактами, что затрудняет подсчёт индивидуальных пользователей их сервисов. Именно их количество может послужить для ЕС одним из главных оснований для введения дополнительного надзора за облачными сервисами из США.

Источник изображения: Jon Del Rivero/unspalsh.com

В рамках расследования регуляторы оценят, стоит ли заставлять ведущих операторов брать на себя новые обязательства, включая повышение уровня совместимости с конкурирующим ПО (что особенно актуально для Microsoft) и упрощение переноса данных пользователей от одного облачного провайдера к другому. Кроме того, не исключены запреты на обязательную продажу пакетов услуг или ПО без возможности купить их по отдельности, а также ограничения на стимулирование подобных «пакетных» продаж. Еврокомиссия и представители гиперскейлеров ситуацию пока не комментируют.

Закон DMA, принятый ЕС в 2023 году, призван ограничить деятельность крупнейших IT-гигантов, устанавливая ряд правил и запретов. Пока они не применялись против крупных облачных провайдеров, контролирующих значительную долю рынка. Если облачные сервисы в итоге будут признаны подпадающими под правила DMA, штрафы за их нарушения могут быть весьма чувствительными даже для гиперскейлеров. Например, Apple и Meta✴ уже почувствовали жёсткость закона на себе, заплатив штрафы €500 млн ($579 млн) и €200 млн ($231 млн) соответственно.