Космический стартап TakeMe2Space объявил о намерении запустить первый в стране вычислительный спутник с помощью ракеты SpaceX, запуск которой запланирован на 1 октября. Индийская компания намерена обрабатывать данные на орбите вместо того, чтобы передавать информацию для вычислений на Землю, сообщает Reuters.

Космический аппарат MOI-1A весом до 50 кг использует ускорители NVIDIA Orin NX, применяемые для периферийных вычислений. Именно он полетит в космос в рамках миссии SpaceX Transporter-18. Сегодня TakeMe2Space объявила, что в миссии под её эгидой примут участие 23 клиента, включая компании, специализирующиеся на географических информационных системах (ГИС), и образовательные учреждения.

В число коммерческих клиентов входят сельскохозяйственные, горнодобывающие компании, структуры, занимающиеся управлением цепочками поставок, а также страховые организации. По словам TakeMe2Space, в число клиентов также входит американская Little Place Labs.

Клиенты смогут использовать вычислительные мощности спутника для запуска своих ИИ-моделей — тот будет обрабатывать информацию и передавать результаты на Землю вместо доставки на планету полных датасетов для последующей обработки. В компании утверждают, что снижение себестоимости при такой загрузке перевешивает издержки, связанные с довольно затратными вычислениями на орбите.

Источник изображения: SpaceXAI

Космический аппарат представляет собой не обычный ЦОД, а довольно небольшой спутник для периферийных вычислений. Так, он потребляет всего 150 Вт. Для сравнения, компании вроде SpaceX и Starcloud намерены использовать более производительные чипы NVIDIA, применяемые в наземных ЦОД. Более того, SpaceX и NVIDIA разрабатывают вариант Vera Rubin NVL72 для космоса.

В долгосрочной перспективе TakeMe2Space намерена построить более крупные спутники с возможностью формирования сети для обслуживания многочисленных клиентов. В 2024 году демонстрационная миссия стартапа позволила оценить возможности загружать на спутники приложения, выполнять инференс на орбите и отправлять результаты на Землю. Впрочем, запущенный позже спутник MOI-1 бесславно погиб из-за отказа третьей ступени ракеты-носителя. В будущем TakeMe2Space также намерена обеспечивать в космосе «холодное хранение» критически важных данных. Услуга рассчитана на финансовые сервисы и оборонные ведомства, ищущие безопасные локации для резервных копий.

Компания заявила, что разрабатывает и производит большинство подсистем спутника в Индии, а чипы, солнечные элементы питания и двигатели приобретает за рубежом. Компания планирует запускать более крупные спутниковые платформы в 2027 году с целью нарастить вычислительные мощности и снизить себестоимость. В рамках миссии Transporter-18 в космос отправится и другой объект — перспективный орбитальный микро-ЦОД Google на основе TPU. Компания разработала его в рамках проекта Suncatcher.

Компания NVIDIA анонсировала ускоритель RTX Pro 5500 Blackwell Workstation Edition для профессиональных рабочих станций. Изделие подходит для решения задач в области агентного ИИ, физического моделирования, обработки высококачественной графики, анализа данных, видеопроизводства и пр.

Новинка построена на архитектуре Blackwell с чипом GB202. Конфигурация включает 21 760 ядер CUDA и 84 Гбайт памяти GDDR7 с 416-битной шиной, обеспечивающей пропускную способность до 1398 Гбайт/с. Задействованы тензорные ядра пятого поколения и ядра RT четвёртого поколения.

Карта использует интерфейс PCIe 5.0 x16. Максимальное энергопотребление заявлено на уровне 600 Вт. Ускоритель ориентирован на рабочие станции в стоечном исполнении. При этом может применяться воздушная или жидкостная система охлаждения.

Могут использоваться до четырёх разъёмов DisplayPort 2.1b: они позволяют выводить изображение на мониторы с разрешением до 8K при 240 Гц и 16K при 60 Гц. Движки NVIDIA NVENC девятого поколения значительно ускоряют кодирование видео и улучшают качество в профессиональных видеоприложениях. Кроме того, применяются блоки декодирования NVIDIA NVDEC шестого поколения. Говорится о поддержке форматов 4:2:2 H.264 и HEVC.

Источник изображения: NVIDIA

В новинке реализована технология MIG (Multi-Instance GPU): она позволяет разделить один физический графический процессор на несколько независимых аппаратных разделов. Каждый из них функционирует как полноценный самостоятельный GPU со своей выделенной памятью, кешем и вычислительными ядрами. В случае RTX Pro 5500 Blackwell Workstation Edition могут быть сформированы два раздела с 42 Гбайт памяти GDDR7.

Министерство юстиции США проводит проверку с целью выяснить, не была ли структура лицензионного соглашения NVIDIA с Groq стоимостью $20 млрд намеренно выстроена таким образом, чтобы избежать антимонопольного расследования, сообщила газета The New York Times со ссылкой на информированные источники.

В рамках сделки, заключённой в прошлом году, которую компания Groq охарактеризовала как «неисключительное лицензионное соглашение с NVIDIA на технологии инференса», генеральный директор Groq Джонатан Росс (Jonathan Ross) и президент компании Санни Мадра (Sunny Madra), а также часть инженерной команды Groq перешли на работу в NVIDIA.

Представитель NVIDIA Джон Риццо (John Rizzo) заявил, что «история с Groq — яркий пример того, как американская система работает именно так, как было задумано: она стимулирует инновации, вознаграждает предпринимателей и приносит пользу потребителям». Он добавил: «Законодательство призвано поддерживать экосистему стартапов в США и защищать фундаментальные права изобретателей и наемных работников на реализацию своих стремлений».

Формально Groq осталась независимой компанией. Именно это сочетание обстоятельств и стало предметом расследования. Сделка не была заявлена на проверку регулятором возможного нанесения ущерба конкуренции на рынке, хотя NVIDIA получила не только технологии, но и двух ключевых руководителей Groq. По словам одного из источников, Министерство юстиции США начало расследование сделки с Groq вскоре после объявления о ней в декабре, направив в NVIDIA официальный запрос. Эндрю Фергюсон (Andrew Ferguson), возглавляющий Федеральную торговую комиссию (FTC) США, в январе сообщил агентству Bloomberg, что ведомство начало проверку с целью выяснить, не были ли подобные сделки намеренно структурированы так, чтобы избежать надзора со стороны регулирующих органов.

Источник изображения: NVIDIA

Если Минюст США придёт к выводу, что NVIDIA должна была получить антимонопольное одобрение сделки, ведомство может потребовать взыскания гражданско-правовых штрафов. В то же время, по словам источника, окончательное решение ещё не принято, и Министерство юстиции в итоге может не обнаружить никаких нарушений. Впрочем, по данным Bloomberg, Минюст изучает возможные нарушения антимонопольного законодательства со стороны производителя чипов с 2024 года. Сообщается, что вопросы со стороны регулирующих органов относительно соглашения между NVIDIA и Groq возникли в начале текущего года в рамках этого более масштабного расследования.

Сделки также привлекли внимание сенаторов, которые призвали FTC и Министерство юстиции США расследовать ряд таких сделок, включая партнёрство NVIDIA с компанией Groq. «По сути, эти сделки представляют собой фактические слияния, позволяющие компаниям объединять кадровые, информационные и финансовые ресурсы, при этом, судя по всему, пытаясь обойти процедуры контроля, обычно применяемые к сделкам по слиянию и поглощению», — указали сенаторы в письме, направленном в FTC и Министерство юстиции США. Хотя формально NVIDIA не покупала Groq, фактически её итоги равносильны поглощению.

Внимание со стороны Министерства юстиции к этим вопросам возникло на фоне того, как NVIDIA — компания с рыночной капитализацией $5,4 трлн — фактически превратилась в «центральный банк» Кремниевой долины, используя свои огромные финансовые ресурсы для поддержки ИИ-стартапов и финансирования клиентов, отметила The New York Times. Главный вопрос для Министерства юстиции США заключается в том, нанесла ли эта сделка ущерб конкуренции; учитывая текущую ситуацию на рынке, доказать наличие такого ущерба может быть непросто, пишет The Register. Но даже если бы Минюст нашёл основания для судебного иска и добился отмены сделки, это вряд ли что-то кардинально изменило бы, отметил ресурс.

Сделка с Groq обеспечила NVIDIA два ключевых актива: готовые аппаратные решения (чипы) и специалистов, необходимых для их дальнейшей разработки. Groq стала известна благодаря созданию ускорителей с потоковой архитектурой и большим объёмом памяти SRAM, что позволило ускорить инференс больших языковых моделей (LLM) до показателей, которых системы NVIDIA на базе GPU самостоятельно достичь не могли. В марте NVIDIA представила стойки LPX, оснащённые 256 ускорителями LPU Groq 3. Глава NVIDIA пообещал, что связка Groq и Vera Rubin обеспечит оптимальную производительность для всего спектра задач инференса.

The Register отметил, что дезагрегация вовсе не уникальная особенность Groq. Cerebras создаёт аналогичные системы совместно с AWS и AMD; SambaNova сотрудничает с Intel; а d-Matrix и ее партнёры объединяют свою платформу с GPU NVIDIA, преследуя те же цели, что и в случае комбинации Vera Rubin NVL72 с Groq 3 LPX. Ещё до объявления о сделке с Groq компания уже закладывала фундамент экосистемы, в центре которой находилось её подразделение сетевых технологий. Она передала свои проекты стоек MGX в Open Compute Project (OCP), позволив тем самым любому производителю чипов размещать свою продукцию в стойках, изначально спроектированных для GPU NVIDIA. Затем NVIDIA открыла доступ к своему интерконнекту в рамках программы NVLink Fusion.

И теперь, если Министерство юстиции США заблокирует сделку (целью которой было поглощение компании ради получения её специалистов) и аннулирует соглашение с Groq, NVIDIA может лишиться прямого контроля над разработкой LPU и доходов от их продажи, но это не обязательно будет означать конец для стоек Groq LPX. Groq просто пополнит ряды растущего числа аппаратных партнёров NVIDIA, создающих решения для ИИ-фабрик (AI factory) этой компании. Более того, сама эта сделка гарантирует, что даже если регуляторы в итоге её сорвут, наготове окажется множество альтернатив.

В ходе мероприятия Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026 финансовый директор компании Брет Джонсон (Bret Johnson) заявил, что совокупная ежегодная выручка от сдачи в аренду ИИ-мощностей достигла $41,1 млрд, сообщает Datacenter Dynamics. По данным Investing.com, это стало результатом подписания компанией дополнительного контракта на $1,11 млрд/мес. ($13,2 млрд/год).

Новый контракт начнёт непосредственно приносить деньги в декабре 2026 года, это уже четвёртый крупный договор SpaceX, заключённый в этом году. В компании говорят, что «хостинг» предоставят некоему ИИ-бизнесу, хотя какому именно — не разглашается. Ранее компания подписала похожие соглашения с Anthropic (до $1,25 млрд/мес.), с Google Cloud ($920 млн/мес. и Reflection AI ($150 млн/мес.).

В июле, по слухам, компания вела переговоры с Пентагоном относительно сделки о предоставлении вычислительных мощностей в интересах военного ведомства, которая может приносить миллиарды долларов. На 30 июня SpaceX имела в своём распоряжении 1,4 ГВт мощностей ЦОД, но к концу года мощности должны превысить 2 ГВт, а к концу 2027 — достичь около 10 ГВт. Сейчас у компании есть кампусы ЦОД Colossus 1 и Colossus 2, ведутся работы над третьим, расположенным в Саутхейвене (Southaven). Также компания строит ещё один, четвёртый ЦОД в окрестностях Мемфиса.

Источник изображения: SpaceXAI

Влившаяся в состав SpaceX компания xAI изначально концентрировала усилия на разработке собственной ИИ-модели Grok и использовала вычислительные мощности кампуса ЦОД Colossus в Мемфисе (Теннесси). Похоже, ситуация изменилась, поскольку после сделки с Anthropic стоящий за управлением бизнесами SpaceX/xAI Илон Маск (Elon Musk) активно искал новых клиентов. SpaceX вышла на IPO в июне текущего года. После этого её стоимость значительно выросла и составила около $3 трлн, хотя с тех пор она несколько подешевела. На данный момент её рыночная капитализация составляет около $2 трлн.

Компания AAEON анонсировала материнские платы MAX-Q870A и MAX-H810A типоразмера microATX, рассчитанные на использование в коммерческом и промышленном секторах. Первая из новинок подходит для приложений ИИ и машинного зрения, вторая — для индустриальной автоматизации и встраиваемых систем.

Обе модели ориентированы на процессоры Intel Core Ultra 200S поколения Arrow Lake-S в исполнении LGA 1851. Диапазон рабочих температур простирается от -20 до +60 °C. Говорится о совместимости с Windows 11 и Linux Ubuntu 24.04.2. Габариты изделий составляют 244 × 244 мм.

Версия MAX-Q870A выполнена на наборе логики Intel Q870 и поддерживает чипы с TDP до 125 Вт. Доступны четыре слота CU/U-DIMM для модулей DDR5-6400 суммарным объёмом до 256 Гбайт. Накопители могут быть подключены к двум портам SATA-3 с функцией RAID 0/1/5, а также к слотам M.2 2242/2280 M-Key (SATA / PCIe 4.0 x4) и M.2 2242/2260/2280/22110 M-Key (PCIe 4.0 x4) для SSD. Изделие оборудовано слотами PCIe 5.0 x16, PCIe 4.0 x4 (×2) и PCIe 4.0 x1 для карт расширения, разъёмом M.2 2230 E-Key (PCIe 4.0 x1; USB 2.0) для адаптера Wi-Fi и коннектором M.2 3042/3052 B-Key (USB 3.2 / USB 2.0) для модема 4G/5G (плюс слот Nano-SIM). Возможен вывод изображения одновременно на четыре монитора через два порта HDMI 2.1 (до 4096 × 2160 точек; 60 Гц), интерфейсы DP1.4a (до 4096 × 2160 пикселей; 60 Гц) и LVDS (1920 × 1200 точек; 60 Гц).

Источник изображений: AAEON

Плата располагает сетевыми контроллерами Intel I226-LM, Intel I226-V и Realtek RTL8156 стандарта 2.5GbE, звуковым кодеком Realtek ALC897 и чипом ввода/вывода Fintek F81966. Реализованы шесть портов USB 3.1 Type-A, три гнезда RJ45 для сетевых кабелей, последовательный порт RS-232/422/485 и набор аудиогнёзд на 3,5 мм.

Версия MAX-H810A, в свою очередь, использует чипсет Intel H810, позволяя применять процессоры с TDP до 65 Вт. Имеются два слота CU/U-DIMM для модулей памяти DDR5-6400 суммарным объёмом до 128 Гбайт, два порта SATA-3 с поддержкой RAID 0/1, коннектор M.2 2242/80 M-Key для SATA SSD. За возможности расширения отвечают слоты PCIe 5.0 x16, PCIe 4.0 x4 и PCIe 4.0 x1, а также разъём M.2 2230 E-Key (PCIe 4.0 x1; USB 2.0). Плата наделена двухпортовым сетевым контроллером Intel I226-V 2.5GbE, звуковым кодеком Realtek ALC897 и чипом Fintek F81966. Набор интерфейсов включает по одному DP 1.4a и LVDS, два HDMI 2.1, два гнезда RJ45, последовательный порт RS-232/422/485, набор 3,5-аудиогнёзд, а также по два порта USB 2.0 Type-A, USB 3.0 Type-A и USB 3.1 Type-A.

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.