Разработчик ИИ-ускорителей d-Matrix пополнил растущий список производителей чипов, лицензировавших технологию NVLink Fusion и эталонные стоечные решения компании NVIDIA. Стартап объявил, что новое соглашение о сотрудничестве позволит интегрировать его XPU в широко распространённую экосистему NVIDIA AI Factory. Финансовые условия сделки не раскрываются. В числе тех, кто также полагается на NVLink, уже есть Qualcomm, Arm, Marvell, Amazon, Fujitsu, Ayar, SiFive, Intel и MediaTek.

В качестве партнёра по программе NVLink Fusion компания d-Matrix будет сотрудничать с NVIDIA для интеграции своих XPU нового поколения для задач инференса (начиная с Raptor) непосредственно в новейшую эталонную стоечную архитектуру NVIDIA, которая включает CPU Vera, коммутаторы NVLink, адаптеры ConnectX-9 SuperNIC/DPU BlueField-4 и решения Spectrum-X Ethernet.

d-Matrix также сотрудничает с компанией Astera Labs — специализирующейся в области решений для межкомпонентных соединений в экосистеме NVIDIA NVLink Fusion, — для создания специализированных решений, обеспечивающих высокую пропускную способность и бесперебойную передачу данных. Стоечные решения d-Matrix на базе платформы MGX будут оснащены модульными бескабельными узлами, разработанными с использованием экосистемы и цепочки поставок NVIDIA, что обеспечит их быстрое беспроблемное развёртывание.

Источник изображения: NVIDIA

Как отметила d-Matrix, развёртывание автономных ИИ-агентов вызвало резкий рост спроса на инференс, и провайдеры ИИ-сервисов всё чаще выбирают системы со смешанной архитектурой, способные обеспечить экономическую эффективность, необходимую их клиентам. Система d-Matrix MGX разработана для ИИ-приложений, чувствительных к задержке: ИИ-помощников для написания кода, чат-ботов реального времени и голосовых агентов, для которых имеют большое значение интерактивность и высокая скорость работы. Система, созданная на базе NVIDIA MGX, расширяет возможности унифицированной архитектуры стоек, позволяя ИИ-фабрикам гибко подбирать вычислительные ресурсы под конкретную задачу.

Используя принцип гетерогенной дезагрегации, операторы могут распределять нагрузку между XPU d-Matrix Raptor и CPU NVIDIA Vera Rubin, оптимизируя каждый этап инференса. Например, при генерации кода с помощью ИИ — GPU могут брать на себя ресурсоёмкий этап предварительного заполнения, тогда как XPU d-Matrix ускоряют критически важный для задержки этап декодирования (decode). Ожидается, что первые образцы XPU d-Matrix Raptor в составае MGX-стоек станут доступны в IV квартале 2027 года, а разработка самих Raptor должна завершиться к концу текущего года.

Источник изображения: NVIDIA

Новые системы будут объединять до 144 XPU Raptor в единую сеть NVLink с топологией «каждый с каждым» (All-to-All). Как сообщает The Register, на конференции Hot Chips в прошлом месяце компания сообщила, что каждая карта Raptor будет оснащена 32 Гбайт сверхбыстрой памяти DRAM с 3D-компоновкой (3D-stacked), обеспечивающей пропускную способность 100 Тбайт/с — это примерно в 4,5 раза больше, чем у ускорителя NVIDIA Rubin.

Также есть возможность использовать стойку Raptor в качестве дополнения к стойкам NVIDIA Vera Rubin. «Прелесть этого решения в том, что мы берем узлы Raptor, подключаем их к той же архитектуре стойки NVL144 MGX, которая широко используется во многих ЦОД, и получаем мгновенный доступ к этим площадкам», — отметил Сид Шет (Sid Sheth), генеральный директор и соучредитель d-Matrix, о чём сообщил ресурс The Next Platform. Строго говоря, гибридные системы инференса на базе ASIC d-Matrix и традиционных GPU уже анонсировали Parasail и Gimlet Labs.

Источник изображения: d-Matrix

The Register сообщил, что XPU для d-Matrix NVL144 будут примерно вдвое меньше обычных карт Raptor, показанных на Hot Chips. Они получат 16 Гбайт памяти 3D-DRAM и с пропускной способностью около 50 Тбайт/с. При размещении 144 таких чипов в одной стойке общий объём памяти составит около 2,3 Тбайт, чего достаточно для моделей с более 4 трлн параметров при 4-бит точности, а пиковая агрегированная пропускная способность памяти (ПСП) достигнет примерно 7,2 Пбайт/с.

ПСП является главным «узким местом» при выполнении инференса. Архитектура чипа Groq LPU, ориентированная на интенсивное использование SRAM, позволяет достичь скорости передачи данных 150 Тбайт/с на один чип, однако обратной стороной медали является низкая плотность размещения SRAM: на одном кристалле удаётся разместить лишь порядка 500 Мбайт памяти. Raptor обеспечивает схожий уровень ПСП при несоизмеримо большем объёме RAM. Это позволит использовать гораздо меньше чипов для работы одной модели. Если для модели с 1 трлн параметров при 8-бит точности может потребоваться более 2 тыс. Groq LPU, то системе d-Matrix будет достаточно всего 64 Raptor (или 32 при 4-бит точности).

Как и LPU от Groq, чипы d-Matrix могут использоваться как автономно, так и в составе гетерогенных вычислительных систем. Чипы d-Matrix могут стать более доступным вариантом выхода на рынок для корпоративных клиентов, заинтересованных в сверхнизкой задержке при инференсе, поскольку для работы системы требуется меньшее количество вычислительных модулей (XPU). Как отметил The Register, NVIDIA настолько стремится привлечь клиентов в свою закрытую экосистему, что тратит для этого миллиарды долларов. MediaTek она заплатила $3,5 млрд, а привлечение Marvell обошлось ей в $2 млрд.

Российский разработчик инфраструктурного ПО «Группа Астра» представил комплексную экосистему решений для корпоративного искусственного интеллекта. В рамках нового технологического направления «Астра ИИ» компания предложила рынку набор ИИ-платформ — от инфраструктурных для запуска больших моделей до прикладных агентных, а также методологию их внедрения.

По данным «Группы Астра», отечественный рынок искусственного интеллекта по итогам 2025 года вырос на 31 % и достиг 316,1 млрд руб. Сегмент генеративного ИИ оценивается в 58 млрд руб. (рост почти в пять раз за год). Несмотря на то, что технологию внедряют 97 % организаций, лишь 10–15 % довели её до промышленной эксплуатации, а более 90 % не получили экономического эффекта.

Ключевым барьером остаётся доверие: 79 % предприятий критической информационной инфраструктуры (КИИ) запрещают использование публичных генеративных сервисов из-за регуляторных ограничений. Это порождает проблему «теневого ИИ», когда сотрудники используют сторонние сервисы, создавая риски утечки данных.

Источник изображения: astra.ru

Ответом «Группы Астра» стал фокус на безопасных on-premise-решениях, многоуровневой архитектуре моделей (суверенные российские разработки, проверенный open source и фронтир-модели), а также глубокой интеграции со стеком безопасности Astra Linux с прицелом на сертификацию во ФСТЭК России. В состав разрабатываемого «Группой Астра» ИИ-стека включены продукты под разные этапы жизненного цикла ПО:

• «Астра ИИ [Код]» — агент-программист, работающий в терминале инженера с контролем изменений человеком;
• «Астра ИИ [Хаб]» — инференс-платформа для исполнения задач;
• Агентная ОС на базе Astra Linux — среда безопасного функционирования агентов.

Источник изображения: Numan Ali / unsplash.com

Доверенная агентная ОС Astra Linux обеспечивает безопасное функционирование, управление и изоляцию ИИ-агентов, их данных и ресурсов на основе уровней целостности и отвечает требованиям 187-ФЗ, 243-ФЗ, приказов ФСТЭК России № 117, а также № 235 и № 239, регламентирующих работу значимых объектов КИИ. Инструментарий безопасности включает управление политиками для ИИ-агентов под конкретную задачу, запуск агентов в ограниченной среде, контроль критических действий, защиту агентов от атак и взлома, защиту информационных систем от вредоносных действий недоверенной модели, а также мониторинг и логирование всех операций агентов. Параллельно развивается слой удобства для пользователя: голосовое управление, умный поиск, умный каталог и нативное обучение.

Платформу «Астра ИИ [Код]» уже могут применять частные и госкомпании, работающие с данными под регулированием 152-ФЗ и требованиями к КИИ; для широкого внедрения продукт будет доступен с IV квартала 2026 года. Сроки релиза остальных решений не раскрываются.

Американо-сингапурская компания Flex намерена приобрести EPC Power за $4,4 млрд, добавив в своё портфолио технологии электропитания 800 В DC, решения для формирования и поддержки параметров электросети, а также прочие продукты для преобразования тока для инфраструктуры ЦОД. Ожидается, что сделку закроют в IV квартале 2026 года, сообщает Datacenter Knowledge. Ранее Flex приобрела производителя СЖО JetCool.

EPC Power войдёт в состав подразделения Cloud and Power Infrastructure, которое превратится в отдельную публичную компанию в I квартале 2027 года. Сейчас EPC Power разрабатывает для ЦОД системы преобразования энергии, крупные энергохранилища и решения для микросетей. В том числе речь идёт о технологиях формирования электросетей, выпрямителях, преобразователях DC–DC, твердотельных трансформаторов. По данным Flex, платформа EPC Power разработана для прямого подключения нагрузок 800 В DC к энергосети. Платформа может объединить функции, обычно выполняемые системами ИБП и системами распределения переменного тока (AC).

Для операторов ЦОД использование архитектуры 800 В DC должно изменить механизм подачи электроэнергии на объекты с ИИ-оборудованием высокой плотности. По мере роста мощности стоек, обслуживающие их электросистемы становятся всё более значимой частью проектов ЦОД. Технология EPC Power рассчитана именно на системы, связанные с преобразованием энергии, а не на само вычислительное оборудование. По словам экспертов Persistence Analytics Group, покупка за $4,4 млрд свидетельствует о том, что технологии преобразования электричества сами по себе становятся всё более стратегически важной частью ИИ-инфраструктуры.

Источник изображения: Raze Solar/unsplash.com

Также технологии EPC Power рассчитаны на быстрые изменения энергопотребления, связанные с ИИ-нагрузками. Платформа Agile Grid-Forming призвана отвечать на перепады мощности в течение миллисекунд. Cистемы компании могут объединять энергохранилища и локальные источники генерации, в то же время обеспечивая сетевые подключения и работу в составе микросетей. Это позволит ЦОД лучше контролировать то, как его нагрузка «выглядит» для внешней сети. Силовая электроника и хранилища могут сглаживать колебания потребления, а конвертеры — управлять электрическими параметрами там, где начинается взаимодействие с внешней энергосетью.

Новость о покупке последовала за сообщением об утроении производственных мощностей EPC Power в США, до 27 ГВт/год с перспективой роста до 40 ГВт/год. В июле компания запустила объекты общей площадью около 15,5 тыс. м² в городе Фаунтин-Инн (Fountain Inn, шт. Южная Каролина). Увеличен выпуск силовых инверторов семейств M и MRACK для электросетей, систем хранения энергии и оборудования для энергообеспечения ИИ ЦОД.

Flex ожидает от EPC Power выручку около $800 млн в ходе календарного 2026 года. Также Flex объявила, что в 2027 году ожидает роста органической выручки на уровне около 40 %, EBITDA должна составить около 30 %. Покупку компании оплатят, используя сочетание долгового и акционерного финансирования. В 2022 году контрольную долю в EPC Power приобрели Goldman Sachs Alternatives и Cleanhill Partners, после первоначальных инвестиций, сделанных в 2021 году.

Компания Equinix расширяет платформу ЦОД и межсетевого взаимодействия, добавив взаимодополняющие сервисы, обеспечивающие распределённую эксплуатацию вычислительных ресурсов. Equinix Fabric One обеспечивает подключение между корпоративными площадками, облаками и ИИ-провайдерами, а Equinix Inference Exchange позволяет объединить эталонные решения NVIDIA Enterprise Reference Architectures с открытой платформой для инференса компании Together AI в пределах экосистемы Equinix.

Сервисы позволят решить распространённую проблему архитектуры данных, когда корпоративная информация, приложения и пользователи распределены по разным объектам, облакам и юрисдикциям с отдельными правовыми нормами, а обслуживающие эти ресурсы вычислительные системы отделены от них и работают в других локациях. Equinix рассчитывает превратить распределение рабочих нагрузок и управление подключениями в единый управляемый сервис вместо того, чтобы реализовать сетевые подключения в рамках отдельных ИИ-проектов.

Fabric One позволит клиентам описывать необходимый результат подключений на естественном языке. Equinix будет самостоятельно определять и организовывать маршрутизацию, облачные подключения, шифрование, управлять отказоустойчивостью и переключением на резервные ресурсы.

Источник изображения: Equinix

Основными партнёрами по интеграции выступят AWS и Google Cloud, Fabric One будет использовать открытые спецификации OpenAPI 3.0 Interconnect, разработанные в рамках программ AWS и Google по организации мультиоблачных сетей, к которым присоединились Microsoft Azure и OCI. Приложения и инфраструктурные агенты смогут программно запрашивать необходимые соединения вместо того, чтобы полагаться на ручную координацию кросс-соединений и ручное предоставление сетевых ресурсов.

Inference Exchange представляет собой распределённую платформу для ИИ-инференса. Equinix будет поставлять объекты, электроэнергию, передовые системы охлаждения, обеспечит эксплуатацию инфраструктуры после ввода в эксплуатацию и подключение через Equinix Fabric.

NVIDIA обеспечит развёртывание с помощью проверенных эталонных архитектур Enterprise Reference Architectures, а Together AI обеспечит платформу для инференса с более 200 open source ИИ-моделей. Платформа будет поддерживать общие многопользовательские проекты и выделенные среды для отдельных клиентов, которым требуются гарантированные объёмы ресурсов и высокий уровень «изоляции» данных.

Источник изображения: Equinix

По данным Storage Review, платформа Inference Exchange ориентирована на три ключевых топологии развёртывания. Во-первых, для инференса на уровне городских периферийных узлов организации способны запускать модели в рамках агломераций, с быстрым откликом API-обращений к открытым базовым моделям. Во-вторых, её можно использовать для перехода от закрытых проприетарных API на модели с открытым исходным кодом. Наконец, для обеспечения суверенного ИИ и выполнения нормативных требований локальных регуляторов — компании из регулируемых сфер могут обеспечить инференс и обработку данных в пределах заданных географических границ.

Предполагается, что бета-тестирование Fabric One начнётся до конца 2026 года, а полная доступность сервиса запланирована на 2027 год, сначала в Северной Америке. Inference Exchange будет доступен в I квартале 2027 года. Стратегическим преимуществом Equinix является инфраструктура компании и плотность сосредоточенной вокруг неё экосистемы. На конец 2025 года она управляла 280 ЦОД на 77 рынках 36 стран. Платформа объединяет более 10,5 тыс. компаний, около 3 тыс. поставщиков облачных и IT-сервисов, а также более 500 тыс. физических и виртуальных интерконнектов.

Объекты совредоточены в мегаполисах и городских агломерациях, где пересекаются телеком-операторы, облачные провайдеры, корпорации, платформы с контентом и и финансовые площадки. Для распределённого инференса близость всех игроков может быть важнее масштаба вычислительных ресурсов, поскольку часто корпоративные данные невозможно переместить в удалённый регион из-за требований к задержке, стоимости, управлению, безопасности, юрисдикции и т. п.

Fabric One и Inference Exchange координируют два уровня физической инфраструктуры Equinix — на одном находятся объекты International Business Exchange (IBX), предназначенные для разных клиентов, на другом — дата-центры xScale для крупных заказчиков, в том числе гиперскейлеров. Fabric One координирует подключения между разными инфраструктурными доменами, а Inference Exchange позволяет размещать и эксплуатировать мощности для инференса ближе к локациям, где корпоративный спрос максимален. Впрочем, это не сделает инфраструктуру Equinix однородной, поскольку, например, некоторые IBX могут быть ограничены по своим проектным техническим характеристикам. Новые объекты IBX проектируются с расширенными возможностями в контексте электропитания и охлаждения.

VMware вскоре выпустит обновлённую версию vSphere Standard, пакета виртуализации серверов начального уровня, который годами не получал существенных изменений и почти не рекламировался с момента сделки Broadcom в 2023 году. Пол Тернер (Paul Turner), главный директор по продуктам подразделения VMware Cloud Foundation заявил изданию The Register, что компания скорректировала политику, в рамках которой VMware «слишком сильно фокусировалась на VCF».

Последние три года VMware в основном была сосредоточена на пакете частного облака VCF. Хотя vSphere Standard и ещё один пакет начального уровня vSphere Enterprise Plus формально числились в списке продуктов VMware, им на веб-сайте посвящалось всего несколько слов. При этом VMware и её партнёры не предлагали клиентам продлить подписки на продукты начального уровня и предпочитали предлагать только те варианты, которые предполагали переход на VCF. Попутно VMware отказалась от более чем полусотни других продуктов и нарушила обещание поддерживать «вечные» лицензии.

Broadcom продавала другой, более компактный пакет — vSphere Foundation — почти исключительно тем клиентам, которые приобрели VCF, но нуждались в чем-то меньшем для некоторых площадок. «Мы это исправили», — сказал Тернер, комментируя отказ от прежней нацеленности на VCF. Последний крупный релиз vSphere 8 Standard от VMware состоялся в 2022 году. В 2025 году VMware выпустила vSphere 9 вместе с VCF 9, но без vSphere Standard. По словам Тернера, это решение было принято, поскольку VMware решила сосредоточиться на повышении безопасности VCF.

Источник изображения: VMware

Рам Велага (Ram Velaga), президент подразделения Broadcom Infrastructure Software Group, рассказал The Register, что решение VMware сосредоточиться на VCF было обусловлено желанием изменить распространённое мнение о том, что публичные облака являются естественной средой для рабочих нагрузок, и доказать, что частные облака более экономичны и проще в эксплуатации. Он утверждает, что выпуск на рынок нового недорогого решения для виртуализации серверов в то время мог запутать клиентов. Велага сообщил, что vSphere Standard подходит для пользователей, работающих с примерно 128 ядрами. А Тернер упомянул многоуровневую иерархию памяти как возможную функцию новой версии продукта.

Заявления Тернера и Велаги прозвучали в тот день, когда Proxmox, поставщик open source платформы виртуализации и контейнеризации, объявил об открытии североамериканского офиса и начале круглосуточной поддержки. До этого австрийская компания осуществляла поддержку своих продуктов только в рабочее время. Пользователи vSphere характеризуют решения Proxmox как идеальную замену для базовой виртуализации серверов.

Тернер заявил, что новый vSphere Standard лучше и более отказоустойчив, чем Proxmox, назвав введение круглосуточной поддержки как признак того, что зрелость решений Proxmox значительно отстаёт от VMware и ее партнёров. Больше деталей о новом vSphere Standard будет в середине октября. Тогда же станет известно, как VMware будет выводить vSphere Standard на рынок, поскольку она отказалась от большинства своих партнёров по каналу продаж. Тернер также выразил мнение, что утверждение The Register о незаинтересованности VMware в клиентах с низким уровнем дохода является неверным.

Желая ускорить создание собственных полупроводников и оборудования, компания Anthropic обсуждала покупку разработчика ИИ-чипов MatX приблизительно за $7 млрд. Позже диалог о выкупе сменился обсуждением возможного партнёрства, сообщает Reuters. Пока нет данных, почему переговоры о покупке бизнеса прекратились. MatX, основанная бывшими разработчиками TPU Google, ищет возможность привлечь новые средства с сопутствующей оценкой капитализации на уровне $4 млрд. Сами компании слухи не комментируют.

Anthropic намерена самостоятельно разрабатывать ИИ-чипы, способные удовлетворить её запросы и снизить зависимость от сторонних ускорителей, в первую очередь NVIDIA. Компания нанимает опытных разработчиков и управленцев для ускорения разработчик собственных чипов, но на это могут уйти годы. При этом компания планирует диверсифицировать закупки ускорителей, работая с различными поставщиками.

На разработку и организацию масштабного производства одного чипа может уйти не менее года и сотни миллионов долларов. Покупка стартапа, занимающегося созданием ИИ-чипов тут же обеспечила бы Anthropic необходимые компетенции и помогла бы снизить издержки в долгосрочной перспективе. Особенно чипы MatX могли бы быть полезны при обучении ИИ-моделей, хотя большинство конкурентов Anthropic заинтересованы скорее в ASIC для инференса.

Источник изображения: Cherrydeck/unsplash.com.

Anthropic планирует потратить десятки миллиардов долларов на аренду вычислительных мощностей, а также намерена покупать чипы напрямую. Компания рассчитывает купить ИИ-чипов Google на $36 млрд, а также подписала соглашение об аренде вычислительных мощностей у Nscale на $45 млрд, заключила сделку с Fluidstack на $50 млрд, со SpaceX — на $45 млрд, с Lambda — на $35 млрд. И это не считая всё расширяющегося сотрудничества с Amazon на $100 млрд.

В последние недели компания провела ряд встреч с многочисленными стартапами, занимающимися ИИ-чипами, чтобы лучше понять современные подходы к проектированию ускорителей. Недавно она наняла ветерана отрасли из Google — Амира Салека (Amir Salek) в рамках развития проекта, связанного с разработкой вычислительного «железа». В июне она переманила бывшего разработчика из OpenAI, работавшего над ускорителем Jalapeño, который превзошёл решения NVIDIA в инференсе.

Создание кастомного чипа может также помочь Anthropic обезопасить свой бизнес на фоне дефицита чипов NVIDIA, которые, по данным последней, будут в дефиците минимум до 2027 года. Собственные TPU выпускает Google, а Amazon создала семейства Trainium и Inferentia. Anthropic стала одной из первых компаний, эксплуатирующих свои модели на решениях нескольких вендоров, включая NVIDIA, Google и Amazon.

Провайдер Selectel объявил о запуске Aish — специализированного агента искусственного интеллекта, интегрированного непосредственно в серверную операционную систему SelectOS. Решение доступно бесплатно всем пользователям платформы.

На рынке системного администрирования сегодня доминируют облачные нейросети, которые требуют передачи контекста сессии внешним провайдерам, что создаёт риски утечки данных и лишает организации возможности аудита действий ИИ-модели, говорит Selectel. В отличие от них, Aish развёрнут локально на серверах Selectel или собственном оборудовании клиента. Модель физически находится внутри защищённого периметра, а каждое действие агента подтверждается оператором перед исполнением.

Источник изображения: selectel.ru

ИИ-агент Aish понимает команды на естественном языке, интерпретирует их и переводит в исполняемый формат. Он способен выполнять цепочки действий, собирать диагностические данные, находить причины сбоев и предлагать исправления с учётом конкретного состояния сервера. Решение может использоваться для анализа состояния сервисов, логов и конфигурационных файлов, разбора инцидентов, поиска причин отказа сервисов и выполнение рутинных операций без обращения к документации. Агент формирует командные инструкции, объясняет их действие, но финальный запуск выполняет только оператор.

Многолетняя судебная тяжба, касающаяся прав собственности на Linux, которому сегодня исполнилось 35 лет, ближе к завершению чем когда-либо. Три судьи апелляционного суда в США вынесли решение о том, что иск в отношении IBM и Red Hat не имеет оснований, а срок для дальнейших юридических манёвров истёк, сообщает The Register.

История началась ещё в 1998 году, когда в IBM пришли к выводу, что миру достаточно одной версии ОС UNIX, способной работать на разных архитектурах процессоров. Для этого компания совместно с Santa Cruz Operation (SCO), выпускавшей версию UNIX на архитектуре x86, Intel и Sequent заключили соглашение о реализации т.н. Project Monterey, который конкурировать с Linux не смог. Поэтому IBM решила перенести в Linux часть кода, созданного в процессе реализации Project Monterey, после чего SCO и её юридические преемники заявили, что код Linux в некоторой степени принадлежит им, как и, отчасти, права на операционную систему.

В 2021 году TSG Group, представлявшая интересы части некогда причастных к SCO структур и лиц, заключила с IBM мировое соглашение на $14,25 млн. Такая сумма свидетельствует, скорее, об отсутствии сильных доказательств SCO, чем об успехе инициаторов тяжб. Ещё одна преемница — Xinuos подала новый иск, требуя привлечь IBM к ответственности, поскольку та якобы использовала не принадлежащий ей код для Linux, и знала об этом — у IBM была лишь неэксклюзивная лицензия на его использование. Xinuos утверждала, что передав код Project Monterey в Linux, IBM нарушила условия лицензирования.

Источник изображения: ZBRA Marketing/unsplash.com

Xinuos представила соответствующие аргументы в окружном суде США по Южному округу Нью-Йорка, но так и не сумела убедить судей в том, что IBM и Red Hat вообще должны нести перед ней ответственность. Первоначально иск отклонили ещё в 2025 году, поскольку Xinuos ещё тогда не смогла доказать, что имеет право быть истцом в этом деле.

После подачи апелляции Апелляционный суд США второго округа решил, что решение окружного суда не подлежит пересмотру. Суд посчитал, что представленные документы не позволяют вновь рассматривать вопрос по исходному решению, касающемуся Project Monterey — слишком поздно. Кроме того, истец пытался представить дело, как спор о лицензировании, тогда как фактически речь шла об установлении права собственности, которого у Xinuos, вероятно, нет вообще.

Xinuos не намерена сдаваться — компания намерена ходатайствовать о рассмотрении дела полным составом Апелляционного суда. Вероятно, этого никогда не случится, поскольку такое происходит крайне редко и если суд обнаружит существенные ошибки или важные юридические упущения, которые оправдывали бы повторное рассмотрение дел. Данный окружной апелляционный суд соглашался на пересмотры дел в 0,03 % случаев. Другими словами, возвращение «зомби-иска» к жизни крайне маловероятно.

Компания SpacxeXAI (SpaceX/xAI) разработала оптимизированные специально для космоса ИИ-системы NVIDIA Vera Rubin NVL72. Вывод на орбиту планируется в IV квартале 2027 года, сообщает NVIDIA в социальной сети X. NVIDIA объявила, что партнёры намерены масштабировать проект в 2028 году. Ранее глава SpaceX Илон Маск (Elon Musk) уже объявил, что считает архитектуру NVIDIA Vera Rubin «лучшей» и подчеркнул, что NVIDIA будет эксклюзивным партнёром его бизнеса.

Отдельным постом NVIDIA сообщила, что SpaceX внедряет CPU Vera (важная часть ИИ-решений Vera Rubin) для ускорения оркестрации, выполнения кода и обработки данных для обеспечения работы ИИ-агентов нового поколения. Утверждается, что это позволит поддерживать работу GPU и обеспечит быструю работу ИИ-агентам. NVIDIA подчеркнула, что одна и та же архитектура будет использована повсеместно, от гигаваттных ИИ-фабрик на Земле до космической орбиты.

В феврале SpaceX подала заявку на размещение миллиона дата-центров компании на околоземной орбите, поэтому оптимизированное для космоса оборудование её, безусловно, пригодится в больших объёмах. В июне она раскрыла подробности строительства будущих ЦОД на околоземной орбите.

Источник изображения: NVIDIA

Так, сообщалось, что первоначально ИИ-спутники обеспечат по 120–150 кВт вычислительных мощностей — это приблизительно эквивалентно одной современной стойке на основе систем класса NVIDIA GB300. Размах «крыльев» спутника составит 70 м, высота в развёрнутом состоянии — 20 м. Солнечные элементы, изначально разработанные для спутников Starlink V3, обеспечат мощность до 250 Вт/м², а двусторонние радиаторы — отвод до 1400 Вт/м².

Платформы-ЦОД не предназначены для обеспечения связи — они будут состоять из солнечных батарей, радиаторов, вычислительного оборудования и оптических интерконнектов. По словам Маска (Elon Musk), радиатор площадью 110 м² будет использовать систему жидкостного охлаждения с «резервными насосными контурами», вероятно, для поддержания циркуляции жидкости.

Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) в своём блоге в социальной сети Х опубликовал ряд фотографий, демонстрирующих процесс доставки и распаковки высокопроизводительных систем NVIDIA Vera Rubin NVL72. Эта стоечная ИИ-платформа стала преемником решения GB200 NVL72. Стойка целиком весит около 1,8 т, при этом она достаточно хрупкая и поэтому требует особых условий транспортировки и установки в ЦОД, который тоже должен быть подготовлен к таким нагрузкам. А масса будущих стоек AMD Helios AI формата OCP ORW будет приближаться к 5 т.

VR200 NVL72 объединяет 72 ускорителя Rubin и 36 процессоров Vera, каждый из которых содержит 88 вычислительных Arm-ядер Olympus (в сумме 3168 ядер). Объём памяти HBM4 достигает 20,7 Тбайт, её совокупная пропускная способность — 1580 Тбайт/с. Кроме того, используются 54 Тбайт памяти LPDDR5X.

Источник изображения: Satya Nadella

Источник изображения: Satya Nadella

Стойка использует прямое жидкостное охлаждение, тогда как внутри самих лотков нет ни вентиляторов, ни шлангов. Примененные конструктивные решения существенно повышают скорость монтажа. При этом каждая стойка рассматривается как единая вычислительная единица. Заявленная производительность достигает 288 Пфлопс на операциях FP16/BF16 и 3,6 Эфлопс при инференсе в режиме NVFP4.

Источник изображения: Satya Nadella

Источник изображения: NVIDIA/CoreWeave

Нужно отметить, что развёртывание ИИ-систем на базе Vera Rubin NVL72 ведут и многие другие операторы ЦОД и неооблаков. В их число входят Nebius, CoreWeave, Google и пр.

Источник изображения: Dell

Источник изображения: NVIDIA/Google