В ответ на жалобу Amazon, поданную в Федеральную комиссию по связи США (FCC) против размещения миллиона спутников SpaceX на орбите, последняя направила регулятору собственное заявление, требуя обратить внимание на заявку Blue Origin, недавно подавшей заявку на вывод на орбиту 51,56 тыс. спутников-ЦОД, сообщает The Register.

Blue Origin принадлежит Джеффу Безосу (Jeff Bezos) — основателю Amazon, по-прежнему имеющему с техногигантом весьма тесные связи. Представитель SpaceX подчеркнул, что заявка Blue Origin ничуть не хуже заявки компании Маска и с «безупречной логикой» доказывает, что FCC должна отнестись к обеим заявкам одинаково.

Ранее Amazon раскритиковала заявку SpaceX, назвав её «неполной, спекулятивной и нереалистичной», заявив, что в документе содержатся лишь самые общие данные относительно того, как последняя намерена реализовать планы по выводу ЦОД в космос. В письме Amazon говорится, что заявка SpaceX, вероятно, описывает «амбициозные планы, а не реальный замысел». Компания требует отклонить её как «спекулятивную», не соответствующую правилам FCC. В ответ SpaceX направила в FCC ходатайство, предлагающее комиссии «рассмотреть те же содержательные и процессуальные аргументы, но в отношении заявки Blue Origin».

Источник изображения: Bluepikachu / Unsplash

Недавно Gartner назвала разговоры о выводе огромного числа ЦОД на орбиту «апофеозом безумия». По словам её экспертов, компании тратят на «модные» проекты деньги впустую, поскольку выводить на орбиту что-то, напоминающее дата-центр, будет непомерно дорого. Кроме того, желающих развернуть ЦОД в космосе ожидают и огромные технические трудности, связанные с эксплуатацией объектов.

Впрочем, помимо SpaceX и Blue Origin, над проектами усиленно работают и другие компании, в том числе крупные. Так, с собственной инициативой Project Suncatcher аналогичного толка выступает и Google.

Компания HPE анонсировала новые решения семейства NVIDIA AI Computing by HPE, ориентированные на крупномасштабные ИИ-платформы и суперкомпьютерные системы.

О намерении использовать такие инфраструктурные продукты в числе прочих сообщили Аргоннская национальная лаборатория (ANL) Министерства энергетики США (DOE), Hudson River Trading (HRT), Корейский институт научно-технической информации (KISTI) и Центр высокопроизводительных вычислений HLRS при Штутгартском университете в Германии.

В частности, представлены новые узлы для суперкомпьютерной платформы HPE Cray Supercomputing GX5000 — blade-серверы HPE Cray Supercomputing GX240. Эти устройства могут нести на борту до 16 процессоров NVIDIA Vera (88C/176T). В одной стойке могут быть размещены до 40 узлов, что в сумме даёт 640 чипов Vera и 56 320 ядер Olympus. Реализовано жидкостное охлаждение. Система предназначена для решения наиболее ресурсоёмких вычислительных задач в области ИИ. Новые серверы появятся на рынке в следующем году.

Для платформы HPE Cray Supercomputing GX5000 также будут доступны коммутаторы NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand, предоставляющие 144 порта с пропускной способностью до 800 Гбит/с. В этих устройствах реализованы развитые функции снижения энергопотребления.

Кроме того, HPE готовит OCP-серверы высокой плотности Compute XD700 для обучения LLM и инференса. В основу данной системы положена платформа NVIDIA HGX Rubin NVL8, а одна стойка может насчитывать до 128 ускорителей Rubin. Данное решение появится в начале 2027-го.

Источник изображений: HPE

Помимо этого, анонсирована стоечная система нового поколения NVIDIA Vera Rubin NVL72 by HPE — это флагманская ИИ-платформа, разработанная для моделей с более чем 1 трлн параметров. Конфигурация включает 36 процессоров Vera, 72 чипа Rubin, интерконнект NVIDIA NVLink шестого поколения, сетевые адаптеры NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC и DPU NVIDIA BlueField-4. Система поступит в продажу в декабре 2026 года.

Корпорация Intel сообщила о том, что в составе платформы NVIDIA DGX Rubin NVL8 для агентного ИИ применяются CPU поколения Xeon 6. Эти чипы отвечают за критически важные функции, такие как управление памятью, оркестрация задач и распределение рабочей нагрузки.

Система DGX Rubin NVL8 несёт на борту два процессора Xeon 6776P семейства Granite Rapids. Изделия содержат 64 вычислительных ядра с возможностью одновременной обработки до 128 потоков инструкций. Базовая тактовая частота составляет 2,3 ГГц, максимальная — 3,9 ГГц. В режиме Priority Core Turbo (PCT) с восемью ядрами частота достигает 4,6 ГГц. Показатель TDP равен 350 Вт. CPU специально оптимизированы Intel для ИИ-узлов.

«Intel Xeon 6 обеспечивает превосходную производительность, эффективность и совместимость с обширной экосистемой программного обеспечения x86, на которую полагаются клиенты при выполнении инференса в масштабе», — говорит Джефф Маквей (Jeff McVeigh), корпоративный вице-президент и генеральный директор стратегических ЦОД-программ Intel.

Источник изображения: NVIDIA

В состав DGX Rubin NVL8 входят восемь ускорителей Rubin с суммарным объёмом памяти 2,3 Тбайт (пропускная способность — 160 Тбайт/с). Задействованы восемь однопортовых адаптеров NVIDIA ConnectX-9 VPI (до 800 Гбит/с NVIDIA Infiniband и Ethernet), а также два DPU NVIDIA BlueField-4. Общая пропускная способность шины NVIDIA NVLink достигает 28,8 Тбайт/с. Энергопотребление — приблизительно 24 кВт.

Заявленное ИИ-быстродействие на задачах инференса NVFP4 составляет до 400 Пфлопс, при обучении моделей NVFP4 — 280 Пфлопс, при обучении FP8/FP6 — 140 Пфлопс. Среди поддерживаемого софта упомянуты NVIDIA DGX OS, Ubuntu, Red Hat Enterprise Linux, Rocky Linux.

Компания NVIDIA анонсировала ускоритель RTX Pro 4500 Blackwell Server Edition, подходящий для решения таких задач, как ИИ-инференс, анализ данных, обработка видеоматериалов и пр. Новинка ориентирована на дата-центры, облачные платформы и периферийные инфраструктуры.

Решение выполнено на архитектуре Blackwell. Конфигурация включает 10 496 ядер CUDA, 82 ядра RT четвёртого поколения, а также 32 Гбайт GDDR7 с 256-бит шиной и пропускной способностью 800 Гбайт/с. Задействованы тензорные ядра пятого поколения, которые обеспечивают до трёх раз более высокую производительность по сравнению с более ранними изделиями и предлагают поддержку режима FP4. Карта получила однослотовое исполнение FHFL и пассивное охлаждение. Заявленное энергопотребление составляет 165 Вт. Для подключения служит интерфейс PCIe 5.0 x16.

ИИ-быстродействие на операциях FP4 (Tensor Core) достигает 1,6 Пфлопс, FP8 (Tensor Core) — 811 Тфлопс, FP16/BF16 (Tensor Core) — 406 Тфлопс, TF32 (Tensor Core) — 203 Тфлопс. Как отмечает NVIDIA, по сравнению с системами, работающими только на основе CPU, ускоритель RTX Pro 4500 Blackwell Server Edition обеспечивает до 100 раз более высокую производительность при анализе видеоматериалов с помощью алгоритмов ИИ. Благодаря этому компании могут извлекать данные из видеопотока в режиме реального времени, ускоряя работу приложений компьютерного зрения — как в ЦОД, так и на периферии.

Источник изображения: NVIDIA

Предусмотрены три аппаратных движка NVIDIA NVENC девятого поколения. Они имеют поддержку кодирования 4:2:2 H.264 и HEVC, а также улучшают качество при работе с HEVC и AV1. Вместе с тем три движка NVIDIA NVDEC шестого поколения демонстрируют вдвое более высокую пропускную способность при декодировании материалов H.264, а также поддерживают 4:2:2 H.264 и HEVC.

NVIDIA объявила о том, что платформа Vera Rubin, объединяющая теперь уже семь различных чипов (ещё в январе их было шесть), которые вместе откроют новые горизонты агентного ИИ, запущена в производство. Платформа включает Arm-процессоры Vera, ускорители Rubin, интерконнект NVLink 6, адаптеры ConnectX-9 SuperNIC и DPU BlueField-4, а также Ethernet-коммутаторы Spectrum/Quantum-6. Седьмым чипом стал LPU Groq 3 — NVIDIA купила Groq за рекордные $20 млрд всего три месяца назад и активно наращивает производство LPU.

Благодаря такому сочетанию компонентов платформа обеспечивает обработку ИИ-нагрузок на всех этапах — от масштабного предварительного обучения, постобучения и масштабирования во время тестирования до инференса агентных задач в реальном времени, говорит NVIDIA. «Vera Rubin — это скачок в развитии — семь прорывных чипов, пять стоек, один гигантский суперкомпьютер — созданный для обеспечения всех этапов работы ИИ», — сообщил Дженсен Хуанг (Jensen Huang), основатель и генеральный директор NVIDIA. Он отметил, что с появлением Vera Rubin в развитии агентного ИИ наступил переломный момент, положившей начало «крупнейшему в истории развёртыванию инфраструктуры».

Источник изображений: NVIDIA

«Платформа NVIDIA Vera Rubin предоставляет нам вычислительные ресурсы, сетевые возможности и системную архитектуру, позволяющие продолжать работу, одновременно повышая безопасность и надёжность, на которые полагаются наши клиенты», — подтвердил Дарио Амодеи (Dario Amodei), генеральный директор и соучредитель Anthropic. «Инфраструктура NVIDIA — это основа, которая позволяет нам расширять границы ИИ, — заявил Сэм Альтман (Sam Altman), генеральный директор OpenAI. — С NVIDIA Vera Rubin мы будем запускать более мощные модели и агентов в огромных масштабах и предоставлять более быстрые и надёжные системы сотням миллионов людей».

Как отметила компания, Vera Rubin предлагает самую обширную комплексную ИИ-платформу — суперкомпьютер с множеством стоек, специально разработанных для ИИ, работающих как одна массивная, целостная система. NVIDIA Vera Rubin NVL72 обеспечивает высокую эффективность в обучение больших MoE-моделей с использованием вчетверо меньшего количества ускорителей по сравнению с платформой Blackwell и достижение до 10 раз большей пропускной способности инференса на ватт при в десять раз меньшей стоимости токена.

CPU-стойка Vera — это высокоплотная MGX-платформа с СЖО, объединяющая 256 процессоров Vera для обеспечения масштабируемой, энергоэффективной производительности с первоклассной однопоточной обработкой, что обеспечивает возможности для масштабируемого агентного ИИ. Стойки Vera имеют тесную синхронизацию сред во всей ИИ-фабрике. Вместе со стойками Rubin они обеспечивают основу крупномасштабных систем агентного ИИ и обучения с подкреплением — при этом Vera обеспечивает результаты в два раза эффективнее и наполовину быстрее, чем традиционные CPU (впрочем, в NVL8 по-прежнему будут Intel Xeon).

Стойки Groq 3 LPX (тоже с СЖО и тоже на базе MGX) и Vera Rubin, разработанные для обеспечения низкой задержки и обработки больших контекстов, необходимых для агентных систем, обеспечивают до 35 раз более высокую пропускную способность инференса на мегаватт и до 10 раз больший потенциал дохода для моделей с триллионами параметров. В масштабе предприятия парк LPU функционирует как единый гигантский процессор для быстрого и детерминированного ускорения инференса.

Стойка LPX с 256 LPU-чипами имеет 128 Гбайт SRAM с агрегированной пропускной способностью 640 Тбайт/с. В сочетании с Vera Rubin NVL72 чипы LPU повышают эффективность декодирования, совместно вычисляя каждый слой модели ИИ для каждого выходного токена. Всё это позволяет работать с моделями с триллионами параметров и контектсным окном в миллионы токенов, сохраняя максимальную эффективность по энергопотреблению, памяти и вычислительным ресурсам. Любопытно, что Rubin CPX в этот раз NVIDIA решила особо не упоминать.

Анонсированная вместе с Vera Rubin СХД BlueField-4 STX разработана специально для ИИ-нагрузок, обеспечивая бесперебойное расширение памяти GPU по всему POD-кластеру. Впрочем, теперь компания говорит, что BlueField-4 включает CPU Vera, а не Grace, и ConnectX-9 SuperNIC. STX обеспечивает высокоскоростной общий слой данных, оптимизированный для хранения и извлечения больших объёмов KV-кеша, генерируемых LLM и рабочими процессами агентного ИИ. А программная платформа DOCA Memos позволяет использовать выделенное KV-хранилище для увеличения пропускной способности инференса до пяти раз, также повышая энергоэффективность по сравнению с архитектурами хранения общего назначения.

Также NVIDIA совместно с более чем 200 партнёрами анонсировала платформу NVIDIA DSX для Vera Rubin, которая включает технологию DSX Max-Q, позволяющую динамически управлять питанием всей ИИ-фабрики целиком, позволяя увеличить на 30 % ИИ-инфраструктуру в ЦОД при том же энергопотреблении. ПО DSX Flex обеспечивает ИИ-фабрикам гибкость в работе с энергосетями, позволяя освоить до 100 ГВт неиспользуемой мощности сетей. Кроме того, NVIDIA выпустила эталонный проект Vera Rubin DSX AI Factory — схему для совместно разработанной ИИ-инфраструктуры, которая максимизирует количество токенов на ватт и общую пропускную способность, повышая отказоустойчивость системы и ускоряя развётывание.

В Microsoft Azure появились первые Vera Rubin (Источник изображения: X/@satyanadella)

Продукты на базе Vera Rubin будут доступны у партнёров NVIDIA, начиная со II половины этого года. В их число входят гиперскейлеры AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и Oracle Cloud, а также партнёры NVIDIA Cloud — CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, Nscale и Together AI. Ожидается, что широкий спектр серверов на базе продуктов Vera Rubin будут поставлять глобальные производители систем Cisco, Dell Technologies, HPE, Lenovo и Supermicro, а также Aivres, ASUS, Foxconn, GIGABYTE, Inventec, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Wistron и Wiwynn.

Компания TrueNAS (ранее — iXsystems) объявила о доступности сервиса TrueNAS Connect, который позиционируется как своего рода мост для доступа к корпоративным функциям хранения данных TrueNAS без необходимости приобретения её оборудования.

TrueNAS Enterprise отличается от бесплатной TrueNAS Community Edition для NAS-устройств и других систем хранения данных, основанной на Linux, расширенными возможностями, включая проактивное оповещение, расширенное управление, безопасность уровня оборонных стандартов, повышение производительности, интеграцию со сторонним программным обеспечением и т. д.

Доступ к этим функциям ранее можно было получить только через коммерческие партнёрские отношения с TrueNAS в рамках бизнес-модели Open-Core, например приобретая устройства TrueNAS Enterprise — различные серверы и решения для хранения данных с предустановленной TrueNAS Enterprise, предоставляющей самый продвинутый набор функций для этой открытой платформы.

«TrueNAS Connect был представлен в начале 2026 года как решение для мониторинга и управления, расширяющее и улучшающее вашу установку TrueNAS за счёт дополнительных веб-функций, а также упрощающее процесс развёртывания для новых пользователей. В течение 2026 года TrueNAS Connect также станет мостом между нашей бесплатной версией Community Edition и нашими корпоративными устройствами Enterprise», — отметила компания.

Источник изображения: TrueNAS

Новое решение позволяет клиентам пользоваться расширенными функциями без необходимости приобретения устройств TrueNAS Enterprise. Это является подходящим вариантом для тех, кто уже инвестировал в другое оборудование или вынужден использовать его в соответствии с требованиями организации, но хочет максимально использовать возможности TrueNAS в корпоративной среде, отметил ресурс Phoronix.

Компания пояснила, что Community Edition предназначена для энтузиастов, домашних лабораторий, студентов и самостоятельных технических команд, которым нужна мощная платформа хранения данных без лицензионных сборов. Она включает в себя полноценную OpenZFS с поддержкой файловых, блочных и объектных протоколов, виртуальных машин, Docker, приложений и многим другим. Версия будет оставаться бесплатной — ничего не удаляется, и постоянно добавляются новые open source функции.

В свою очередь, TrueNAS Enterprise предназначена для ИТ-руководителей и профессиональных организаций, которым нужны готовые к использованию высокодоступные устройства, безопасность уровня оборонного предприятия, выделенная поддержка и глубокая интеграция с такими платформами, как VMware, Proxmox и Veeam.

TrueNAS Connect предоставляет новые возможности для опытных пользователей: профессионалов, малых предприятий и т. д. «Это мост, обеспечивающий возможности корпоративного класса, такие как расширенный мониторинг, веб-доступ, проактивные оповещения, управление несколькими системами и защита от программ-вымогателей, для вашего собственного оборудования», — сообщила TrueNAS, добавив, что планирует в ближайшие годы предложить больше дополнительных функций для опытных пользователей.

TrueNAS Connect включает бесплатный уровень Foundation, который охватывает базовую функциональность, а также платные уровни Plus и Business. Последний появится в будущем, он ориентирован на команды, которым требуется больше возможностей. Он также значительно упрощает установку Community Edition на оборудование bare metal.

Компания отметила, что бизнес-модель Open-Core не меняется. ПО TrueNAS остаётся основой для всех трёх версий. Многие новые функции будут автоматически включены в бесплатную версию Community Edition. TrueNAS Connect управляет лицензированием и разрешениями, которые обеспечивают возможности Enterprise, выходящие за рамки бесплатного уровня.

Компании d-Matrix и Gimlet Labs сообщили о решении объединить усилия с целью повышения производительности и энергоэффективности инференса для задач агентного ИИ в режиме реального времени.

В рамках партнёрства Gimlet интегрирует ускорители d-Matrix Corsair в облако Gimlet Cloud наряду с традиционными GPU. В гибридной архитектуре GPU будут отвечать за ресурсоёмкие этапы инференса, в то время как операции, чувствительные к работе с памятью и задержкам, будут обрабатывать Corsair. Компании сообщили, что совместное решение может обеспечить десятикратное улучшение задержки и пропускной способности на ватт по сравнению с использованием только GPU. Согласно пресс-релизу, решение «идеально подходит для рабочих нагрузок, чувствительных к задержке, включая спекулятивное декодирование, которое часто используется в крупномасштабных развёртываниях ИИ для снижения задержки».

Corsair поставляется в виде стандартной карты PCIe с воздушным охлаждением, что позволяет быстро устанавливать решение в ЦОД внутри существующих серверов с GPU без специальных корпусов или нестандартных систем трубопроводов. Сетевые карты d-Matrix Jetstream передают данные между Corsair и GPU посредством стандартного Ethernet, упрощая интеграцию в масштабах инфраструктуры и повышая эффективность использования.

Источник изображения: d-Matrix

Заин Асгар (Zain Asgar), сооснователь и генеральный директор Gimlet Labs, заявил, что «аппаратное обеспечение d-Matrix — идеальное решение для тех этапов инференса, на которых GPU тратят энергию впустую». «Используя Corsair для таких сценариев использования, как спекулятивное декодирование, мы можем обеспечить нашим клиентам значительно более высокую производительность при тех же габаритах», — добавил он.

Программный стек Gimlet интеллектуально распределяет и сопоставляет рабочие нагрузки агентов между различными ускорителями разных производителей, поколений и архитектур, запуская каждый сегмент на наиболее оптимальном оборудовании. ЦОД Gimlet включают в себя различные типы оборудования и высокоскоростные интерконнекты для обслуживания передовых лабораторий и других компаний, занимающихся разработкой ИИ.

Аналитик Мэтт Кимбалл (Matt Kimball) из Moor Insights & Strategy сообщил ресурсу Data Center Knowledge, что ключевым моментом является сочетание специализированного оборудования и программной оркестрации. «Архитектура d-Matrix разработана с учётом эффективности инференса, а не масштабируемости обучения, что соответствует рынку в ходе внедрения приложений ИИ в производство, — сказал Кимбалл. — Но одного оборудования недостаточно — такие платформы, как Gimlet, стремятся упростить развёртывание и легко интегрироваться в существующие рабочие процессы. Именно это делает данное решение привлекательным».

Аналитик добавил, что реальная ценность решения заключается в уровне абстракции, который предоставляет Gimlet, позволяя запускать рабочие нагрузки на гетерогенных чипах без переписывания кода. «Рабочие нагрузки в области ИИ становятся всё более гетерогенными, но большая часть инфраструктуры по-прежнему оптимизирована под один тип ускорителя», — отметил он. По его словам, если Gimlet сможет упростить разработчикам развёртывание на нескольких чипах, это обеспечит реальное повышение эффективности системы. «Успешные платформы — это те, которые разработчики могут использовать, не задумываясь об оборудовании», — считает Кимбалл.

Компании планируют предоставить своё объединённое решение отдельным клиентам в рамках Gimlet Cloud во II половине 2026 года. Data Center Knowledge отметил, что это также подчёркивает более широкую тенденцию в инфраструктуре ИИ: гетерогенные системы, вероятно, будут доминировать на следующем этапе развёртывания ИИ, и успех будет зависеть как от оркестрации ПО, так и от производительности оборудования. NVIDIA тоже добавил к своим GPU Rubin новые ASIC Groq.

Изменение графика разработки ИИ-ускорителя Tesla следующего поколения, по сообщению ресурса DigiTimes, привело к тому, что южнокорейская компания DeepX вынуждена отложить выпуск своих чипов DX-M2, массовое производство которых изначально было запланировано на II квартал 2027 года.

Отмечается, что задержки возникли с разработкой изделия Tesla AI6. Предполагается, что это решение будет применяться для поддержания разнообразных нагрузок в инфраструктуре Tesla, включая платформы автономного вождения, системы человекоподобного робота Optimus и дата-центры для ИИ-задач. В 2025 году Tesla подписала контракт с Samsung на изготовление AI6 вплоть до декабря 2033-го: стоимость соглашения составляет $16 млрд. Первоначальный договор предусматривал производство около 16 тыс. пластин в месяц, однако затем Tesla запросила дополнительно 24 тыс. пластин, что в сумме предполагает объем до 40 тыс. пластин ежемесячно.

Для Tesla AI6 планируется применение 2-нм техпроцесса Samsung. По такой же методике будут выпускаться чипы DeepX DX-M2. Для обоих этих изделий оговорено использование услуги Multi-Project Wafer (MPW), при которой на одной кремниевой пластине в рамках получения прототипов размещаются изделия нескольких разных заказчиков. Такой подход позволяет снизить затраты на разработку перед организацией массового производства.

Однако, по информации DigiTimes, с выходом Tesla AI6 на этап MPW возникли задержки. С чем именно связаны сложности, не уточняется. Отраслевые эксперты полагают, что пересмотр графика может быть обусловлен изменением сроков инвестиций в автономные транспортные средства, роботизированные платформы и суперкомпьютеры с ИИ. Компания Samsung отказалась от комментариев, сославшись на конфиденциальность проектов заказчиков.

Между тем из-за задержек Tesla выпуск чипов DeepX DX-M2 по программе MPW, который планировалось начать в апреле, переносится на более поздний срок. В соответствии с новым графиком, тестирование качества этих решений будет организовано не ранее III квартала текущего года. Ожидается, что DX-M2 обеспечит ИИ-производительность на уровне 80 TOPS при максимальном энергопотреблении примерно 5 Вт. Чип поддерживает память LPDDR5X. Утверждается, что процессор способен работать с ИИ-моделями, насчитывающими до 100 млрд параметров.

Компания Amazon потребовала от американских регуляторов отклонить поданную SpaceX заявку на одобрение миллионной группировки спутников для ЦОД. Компания назвала идею «спекулятивной» и «нереалистичной», сообщает The Register. Тем временем она сама столкнулась с критикой со стороны Федеральной комиссии по связи США (FCC).

Недавно SpaceX предложила создать орбитальную группировку спутников-ЦОД, подав соответствующую заявку в FCC. Amazon Leo, управляющая спутниковой сетью связи, конкурирующей со Starlink компании SpaceX, немедленно выступила с возражениями. Leo объявила, что в заявке есть лишь самые общие сведения о том, как SpaceX намерена реализовать свои планы. Последняя запрашивает разрешение для вывода на низкую околоземную орбиту миллиона спутников. Для сравнения, сейчас вблизи Земли находится около 15 тыс. аппаратов.

SpaceX заявляет, что создание такой группировки станет первым шагом на пути создания т.н. «цивилизации второго типа» по шкале Кардашева, способной использовать все энергетические ресурсы родной звезды. Amazon подчёркивает, что в заявке не указаны ни конструкция спутников, ни радиочастотные характеристики устройств, ни планы контроля сближений космических аппаратов и борьбы с помехами в подобном масштабе. Другими словами, сообщается о «завышенных амбициях», а не о реальном плане. Критики утверждают, что речь идёт о спекуляциях, по форме не соответствующих правилам FCC.

Вопросы по поводу возможного внесения помех астрономическим наблюдениям имеются и к группировке Amazon Leo. Кроме того, компанию и саму обвиняют в загрязнении окружающей среды из-за массовых ракетных пусков и сгорания спутников по мере их схода с орбиты. Ещё в 2025 году основатель Amazon Джефф Безос (Jeff Bezos) с удовлетворением прогнозировал, что гигаваттные ЦОД на солнечной энергии за два десятка лет заполнят орбиту Земли, поэтому жалобы на SpaceX вряд ли вызваны заботой об окружающей среде.

Источник изображения: David Clode/unsplash.com

Более того, заявку требуют отклонить с довольно странной формулировкой — как «формально неполную». В любом случае, если FCC решит дать жалобе ход, Amazon просит «в полной мере разобраться» с проблемами, связанными с развёртыванием группировки подобного масштаба, и потребовать от SpaceX конкретных технических подробностей. Также Amazon предупреждает, что компания-конкурент фактически добивается разрешения на «орбитальную монополию», превращающую SpaceX в эксклюзивного «привратника» в космосе — вероятно, в этом и заключаются основные опасения.

Не так давно эксперты Gartner скептически отнеслись к идее размещения в космосе дата-центров, буквально назвав её «вершиной безумия». По их мнению, эксплуатация таких объектов никогда не будет рентабельной и не сможет удовлетворить спрос на вычислительные мощности на Земле.

По имеющимся данным, группировка Amazon Leo (ранее Project Kuiper) насчитывает на орбите более 200 спутников, тогда как у Starlink их более 9,9 тыс. FCC в ответ на жалобу Amazon посоветовала сосредоточиться на собственных планах запуска, поскольку компания на 1 тыс. спутников отстаёт от собственного проекта по выводу на орбиту спутников связи — к июлю 2026 года она собиралась вывести 1,6 тыс. аппаратов, но в конце января попросила FCC продлить срок их вывода до июля 2028 года по разным причинам, включая нехватку ракет в краткосрочной перспективе. При этом в отдельной заявке Amazon просит разрешение вывести на орбиту в общей сложности 4,5 тыс. интернет-спутников.

Заявка на вывод миллиона спутников — рекордная из числа дошедших до стадии подачи. Планы развёртывания ЦОД в космосе имеют многие IT-бизнесы, включая Axiom Space, NTT, Ramon.Space, Aetherflux и Sophia Space, а Starcloud (ранее Lumen Orbit) уже вывела в космос микро-ЦОД на основе одного ИИ-ускорителя для тестов. Один из основателей Google Эрик Шмидт (Eric Schmidt) говорил, что купил компанию Relativity Space для вывода в космос собственных ЦОД. Наконец, Google в конце 2025 года анонсировала Project Suncatcher, предусматривающий создание в космосе совместно с компанией Planet дата-центров на основе тензорных ускорителей самой Google.

Облачный провайдер Akamai анонсировал покупку «тысяч» ИИ-ускорителей для развития своей распределённой облачной инфраструктуры по всему миру. Развёртывание новых чипов позволит создать единую оптимизированную ИИ-платформу для быстрого и распределённого инференса в глобальной сети Akamai. По словам компании, она готовит базовую инфраструктуру для «физического» и «агентного» ИИ, где решения необходимо принимать в режиме реального времени. Ранее компания анонсировала проект Akamai Inference Cloud.

Как заявляет Akamai, пока крупные облачные бизнесы расширяют проекты обучения ИИ, компания сосредоточилась на удовлетворении потребностей эпохи инференса. Централизованные ИИ-фабрики имеют важное значение для создания моделей, но для их масштабной эксплуатации необходима децентрализованная «нервная система». Внедрение NVIDIA Blackwell в распределённая инфраструктуру, как ожидается, позволит ИИ взаимодействовать с «физическим» миром на местах — с системами автономной доставки, умными энергосетями, роботами-хирургами, антифрод-системами т.п. — без географических и финансовых ограничений, характерных для классических облаков.

Интеграция ускорителей Blackwell обеспечит:

• предсказуемый, высокопроизводительный инференс на выделенных кластерах для получения быстрых ответов;
• оптимизацию ИИ-моделей на месте для обеспечения конфиденциальности данных в соответствии с локальными требованиями;
• дообучение — тонкую настройку базовых ИИ-моделей с использованием собственных данных пользователей.

Источник изображения: Akamai

Предоставляя инструментарий для выполнения задач ближе к конечным пользователям, Akamai обеспечивает высокую пропускную способность и, как утверждается, одновременно снижает задержку до 2,5 раз. Это позволит бизнесам экономить до 86 % на инференсе в сравнении с обычными облачными компаниями-гиперскейлерами. Платформа объединяет серверы на основе ускорителей NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition с DPU NVIDIA BlueField-3 и распределённую облачную инфраструктуру Akamai с 4,4 тыс. точек присутствия.

Cloudflare применяет платформу с «бессерверным» инференсом в более чем 200 городах. Её Workers AI обеспечивают глобальный инференс с задержкой менее 100 мс без специального выделения кластеров ускорителей. Fastly применяет платформу периферийных вычислений, но предлагает меньшее количество локальных точек присутствия (PoP) для выполнения задач на GPU/CPU.