Производитель климатического оборудования, средств автоматизации, безопасности и пожаротушения Johnson Controls, по сообщению Datacenter Dynamics, заключил соглашение о приобретении Alloy Enterprises — бостонской компании, занимающейся разработкой компонентов для систем охлаждения.

Стартап Alloy Enterprises основан в 2020 году. Он специализируется на решениях в области теплотехники, механики и материаловедения. Компания, в частности, производит компоненты для СЖО, такие как водоблоки, тепловые трубки и пр. В качестве материала используются алюминий и медь. При этом применяется фирменная технология Stack Forging: изделия сочетают особую внутреннюю микрогеометрию с монолитной конструкцией, благодаря чему обеспечивается эффективное охлаждение под высоким давлением без утечек.

Источник изображения: Alloy Enterprises

Финансовые условия сделки между Johnson Controls и Alloy Enterprises не раскрываются, но отмечается, что стороны намерены закрыть её в III квартале текущего года. Предполагается, что Johnson Controls будет использовать приобретённые разработки и технологии для развития своего ассортимента продуктов, ориентированных на дата-центры. Это позволит укрепить позиции на быстро расширяющемся рынке.

Johnson Controls поставляет и внедряет решения для ЦОД в более чем 150 странах по всему миру. В 2024 году компания сформировала специализированное подразделение по разработке продуктов для дата-центров: речь идёт об интегрированных системах, которые предлагаются клиентам в глобальном масштабе. Кроме того, в составе Johnson Controls действует структура Silent-Aire, специализирующаяся на модульных ЦОД, а также на системах кондиционирования, вентиляции и охлаждения для дата-центров.

Согласно данным ресурса The Information, AMD предоставит гарантию по кредиту в размере $300 млн неооблаку Crusoe для покупки и развёртывания своих ИИ-чипов. Благодаря этому стартап получит кредит под 6 %, что гораздо ниже, чем было бы без поддержки AMD. Кредит для Crusoe, организованный Goldman Sachs, будет обеспечен чипами AMD и соответствующим оборудованием.

Сделка позволит Crusoe приобрести ИИ-чипы AMD, чтобы развернуть их в новом ЦОД в Огайо, строящемся канадским девелопером 5C, поддерживаемым Brookfield. По данным источников, AMD обязуется арендовать собственные чипы у Crusoe, если ей не удастся привлечь достаточное количество клиентов, особенно среди разработчиков ИИ. Генеральный директор Crusoe Чейз Лохмиллер (Chase Lochmiller) в прошлом году сообщил Reuters, что компания планирует приобрести чипы AMD на сумму $400 млн.

Эта сделка подчеркивает усиление конкуренции среди производителей полупроводников за поддержку развития инфраструктуры, ориентированной на ИИ, отметил ресурс MarketScreener. В данном случае AMD придерживается стратегии лидера ИИ-рынка компании NVIDIA, готовой предоставить заимствования для покупки своей продукции, арендовать собственные чипы, выступить в качестве гаранта партнёра в сделках аренды ЦОД, а также гарантировать выкуп вычислительных мощностей партнёра в случае, если те останутся невостребованными.

Источник изображения: Crusoe

NVIDIA также является ключевым инвестором Crusoe. Компания участвовала в раунде финансирования серии D компании Crusoe на сумму $600 млн в конце 2024 года, а затем в раунде серии E на сумму $1,375 млрд в октябре 2025 года, что увеличило оценку Crusoe до более чем $10 млрд. Несмотря на циклический характер заключаемых NVIDIA сделок, что вызывает опасения экспертов в растущем пузыре на ИИ-рынке, инвесторы пока сохраняют оптимизм. Акции NVIDIA выросли за 2025 год более чем на 34 %, а акции AMD за тот же период — на 76 %, пишет MSN.

В ИИ уже вложено больше денег, чем потребовалось для высадки людей на Луну, а в 2026 году расходы на технологию могут достигнуть $700 млрд, почти удвоившись год к году. В США политики и бизнес часто стремятся в этой сфере «победить Китай», однако такой подход предполагает общую цель двух стран и относительную «симметрию» при её достижении. На деле цели у стран на рынке ИИ весьма разные, сообщает IEEE Spectrum.

По словам Селины Сюй (Selina Xu), руководящей исследованиями и стратегическими инициативами, касающимися Китая и ИИ в офисе Эрика Шмидта (Eric Schmidt), бывшего главы Google, внимательное изучение развития ИИ в двух странах показывает, что они не стремятся в этой сфере к одним и тем же целям. Более того, они движутся совсем в разных направлениях. По мнению Сюй, США делают акцент на масштабирование, стремясь создать «общий искусственный интеллект» (AGI), тогда как для Китая важнее повышение экономических показателей и использование в реальном мире.

По словам Сюй, менталитет «гонки на выживание» способен только навредить — правительства и компании будут пренебрегать необходимыми мерами безопасности для достижения мнимого «первенства». Отчасти это уже наблюдается, например, в сфере энергетики, где администрация президента США продвигает «атомные кампусы» с ослабленными требованиями к безопасности АЭС. Сам Шмидт уже предупреждал об опасности стремления США к доминированию в области ИИ.

Источник изображения: Joss Broward / Unsplash

По мере развития систем машинного обучения в 2010-х гг., видные общественные деятели вроде Стивена Хокинга и Илона Маска уже предупреждали, что универсальный потенциал ИИ невозможно будет отделить от военного и экономического — повторяется модель конкуренции времён Холодной войны. По мнению некоторых экспертов, концепция такого «состязания» выгодна передовым лабораториям, инвесторам и СМИ, которым просто удобнее оперировать простыми метриками успеха вроде размера моделей, контрольных показателей и большей вычислительной мощности.

В парадигме «гонки вооружений» «общий искусственный интеллект» — и есть «финишная линия», победителем станет тот, кто первый её достигнет. Тем временем, как считают эксперты, нет никакой гарантии, что страна, создавшая AGI, станет именно победителем и её интересы восторжествуют, поскольку такой искусственный интеллект будет умнее людей и, следовательно, неуправляемым и непредсказуемым. Кроме того, Китай и США совсем-по разному подходят к реализации ИИ-проектов и экономические условия этих стран кардинально отличаются.

Источник изображения: Nicolas Hoizey / Unsplash

После десятилетий быстрого роста КНР столкнулась с экономическим спадом, поэтому страна стремится найти новый «двигатель экономики». Вместо того, чтобы вкладывать ресурсы в «спекулятивные» модели развития искусственного интеллекта, Поднебесная рассматривает ИИ как инструмент, позволяющий совершенствовать действующие отрасли, от здравоохранения до энергетики и сельского хозяйства, как инструмент, улучшающий жизнь обычных людей. Для этого ИИ внедряется в производство, логистику, энергетику, финансы и госуслуги.

Автопроизводители активно внедряют роботов на заводах с минимальным участием людей, по имеющейся статистике на 2024 год в КНР использовалось впятеро больше промышленных роботов, чем в США. Сельскохозяйственные модели помогают фермерам, в здравоохранении ИИ-инструменты помогают врачам ставить диагнозы и лечить пациентов и др. Даже очень маленькие предприятия изучают возможность использовать ИИ для повышения производительности.

Источник изображения: JESHOOTS.COM / Unsplash

В США ИИ-модели тоже внедряются в разные отрасли всё чаще, но основной акцент делается на сервис и обработку информации с применением больших языковых моделей (LLM). Они применяются для обработки неструктурированных данных и автоматизации коммуникаций. Например, банками используются помощники на основе LLM для помощи в управлении счетами пользователей и обработки их рутинных запросов, LLM помогают врачам извлекать ключевые данные из медицинских записей и клинической документации. По словам отраслевых экспертов, LLM больше подходят для экономики США, ориентированной на сферу услуг, чем для китайской индустриальной экономики.

Конечно, Китай и США конкурируют в некоторых областях, связанных с ИИ, в частности, касающихся разработки и производства полупроводников для обеспечения работы искусственного интеллекта. Также обе страны стремятся обрести контроль над цепочками поставок для обеспечения национальной безопасности. Китай, безусловно, стремится избавиться от зависимости от американских чипов.

Источник изображения: Rock Staar / Unsplash

Важной сферой для конкуренции является ИИ для военного применения, поскольку та или иная сторона может получить преимущества в плоскости отдельных военных технологий. При этом Китай всё ещё не подобрал «фаворита» для военного и промышленного сектора. После триумфального дебюта DeepSeek в 2025 году, главный получатель средств для разработки «общего искусственного интеллекта» так и не выбран, а вкладывать все средства в AGI страна, похоже, не планирует, поскольку это слишком рискованно.

На деле американские и китайские компании до сих пор сотрудничают, несмотря на постепенное «разделение» экономик двух стран. Фактически, по мнению Сюй, для создания безопасного и заслуживающего доверия ИИ было бы лучше, чтобы исследователи и политики США и КНР наладили диалог и достигли консенсуса относительно того, что запрещено, а потом конкурировали бы в этих рамках. В концепции «гонки вооружений» упускается из виду реальная ситуация на местах, обмен опытом между компаниями, обмен научными данными, переток талантов с одного рынка на другой и то, насколько тесно переплетены экосистемы двух стран в целом.

Многолетняя сделка между NVIDIA и OpenAI, в рамках которой производитель ИИ-ускорителей обязался инвестировать в разработчика ИИ-моделей $100 млрд, так и не была подписана. Вместо неё компании готовят более простую схему с инвестициями NVIDIA в акционерный капитал OpenAI в размере $30 млрд в обмен на её акции, сообщил ресурс The Financial Times.

По данным источников The Financial Times, переговоры по этому поводу находятся на завершающей стадии, решение может быть принято уже в эти выходные. Инвестиции NVIDIA в акционерный капитал OpenAI в размере $30 млрд являются частью более крупного раунда финансирования, который, как ожидается, позволит OpenAI привлечь более $100 млрд с оценкой её рыночной стоимости в $730 млрд, не считая новых средств, сообщили источники.

OpenAI реинвестирует большую часть нового капитала в оборудование NVIDIA, но компании откажутся от прежней сделки на $100 млрд, о которой было объявлено в сентябре, добавили источники. По словам источников, это финансирование поддержит создание новых вычислительных мощностей и, вероятно, со временем приведет к заключению новых сделок. Как отметил ресурс eWeek, на практике ничего не поменяется: OpenAI по-прежнему нуждается в огромных вычислительных мощностях, а NVIDIA по-прежнему находится в центре цепочки поставок оборудования, обеспечивающей работу современной экономики ИИ. Меняется лишь то, как формируются риски, сроки и обязательства.

Источник изображения: NVIDIA

Ранее руководители OpenAI и NVIDIA попытались развеять слухи об охлаждении отношений между их компаниями в связи с замораживанием сделки на $100 млрд. «Нам нравится работать с NVIDIA, и они производят лучшие в мире чипы для ИИ. Мы надеемся оставаться их ключевым клиентом очень долгое время», — заявил генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman). Следом глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил CNBC, что любые предположения о «спорах» — это «ерунда». «Нам нравится работать с OpenAI», — сказал он. Тем не менее, OpenAI подписала в начале года крупную сделку с Cerebras и уже начала использовать её царь-чипы. Кроме того, у OpenAI есть и сделка с AMD.

По словам источников The Financial Times, OpenAI также находится на заключительном этапе переговоров с SoftBank по поводу инвестиций около $30 млрд, и Amazon, которая может инвестировать до $50 млрд в рамках более широкого партнёрства, предполагающего использование ИИ-моделей GPT. Ожидается, что MGX, государственный инвестиционный фонд Абу-Даби в сфере технологий, и Microsoft также инвестируют крупные суммы, а руководители OpenAI на этой неделе встречаются с венчурными капиталистами и другими инвесторами по поводу дальнейших инвестиционных проектов, добавили источники.

Google анонсировала проект America-India Connect, который поможет Индии и другим регионам мира расширить доступ к технологиям искусственного интеллекта и ускорить экономический рост и надёжность инфраструктуры. Инфраструктурная инициатива America-India Connect будет опираться на пятилетние инвестиции Google в объёме $15 млрд в развитие ИИ-инфраструктуры в Индии. Проект ориентирован на развитие цифровой связи на четырёх континентах.

Совместно с местными партнёрами компания планирует создание нового международного узла связи в портовом городе Вишакхапатнаме (Visakhapatnam, он же Визаг), проложить три новых подводных кабельных маршрута, связывающих Индию с Сингапуром, Южной Африкой и Австралией, а также проложить четыре стратегических ВОЛС между США, Индией и многочисленными локациями в Южном полушарии. Ожидается, что Визаг превратится в крупный международный телеком-хаб, дополняющий существующие посадочные станции в Мумбаи и Ченнаи. Это повысит устойчивость цифровой инфрастурктуры и экономическую безопасность Индии.

От Визага и Ченнаи на восточном побережье Индии до Южной Африки протянется прямой оптоволоконный маршрут. В сочетании с кабельными системами Equiano и Nuvem будет создан надёжный высокопроизводительный канал связи, связывающий восточное побережье США через Африку с Визагом. А прямой маршрут от Визага до Сингапура вместе с кабельными системами Bosun и Tabua позволит сформировать маршрут в южной части Тихого океана, связывающий Визаг через Австралию с западным побережьем США.

Источник изображения: Google

Между Мумбаи и Западной Австралией тоже прокладывается оптоволоконный маршрут. В сочетании с кабелями TalayLink и Honomoana будет сформирован маршрут в южной части Тихого океана, связывающий Мумбаи через Австралию с западным побережьем США. Новый маршрут дополняет действующие подводные кабели Blue-Raman и Sol, формирующие телеком-коридор от восточного побережья США через Красное море к Мумбаи.

В Google подчёркивают, что строительство надёжной инфраструктуры — главный инструмент для сокращения цифрового и, в частности, ИИ-неравенства. Согласно результатам ряда исследований, развитие сети подводных кабелей снижает стоимость доступа в интернет, повышает его надёжность и способствует экономическому росту в долгосрочной перспективе. Новые кабельные маршруты, как утверждает Google, стали продолжением традиции морских торговых путей между «Новым светом» и Индией, укрепляя экономические связи между странами региона.

Помимо инфраструктуры, Google ориентируется и на развитие человеческого капитала. При содействии правительства Индии а рамках государственной цифровой миссии Karmayogi Bharat структуры Google Cloud участвуют в ускорении реформы государственной службы. Кроме того, Google Cloud — основной облачный партнёр платформы дистанционного обучения iGOT Karmayogi, благодаря которой более 20 млн госслужащих 800 с лишним округов Индии получили бесперебойный доступ к цифровым образовательным сервисам на базе ИИ-технологий.

Предусмотрены оцифровка и структурирование архивных учебных материалов для преобразования последних в информационные активы, по которым можно вести поиск. Кроме того, постепенно контент станет доступен на 18 языках Индии, что позволит государственным служащим обучаться на том языке, который они предпочтут использовать. В Google объявили о продолжении работы с партнёрами в Африке, Австралии и странах Тихоокеанского региона для того, чтобы расширить их жителям доступ к ИИ-технологиям и поддержать глобальную связь нового поколения.

Потребление электроэнрегии дата-центрами стремительно выросло на фоне бума ИИ. Это вынуждает технологические компании проявлять изобретательность при добыче нового электричества. Иногда — буквально под землёй, как это сделала Google, сообщает The Register. На днях Ormat Technologies — специалист по геотермальной энергетике, объявила о договоре с NV Energy из Невады о поставке в сеть дополнительных 150 МВт для поддержки расширения кампусов ЦОД Google в регионе.

Google была одной из первых гиперскейлеров, начавших использовать геотермальную энергию для компенсации углеродных выбросов от своих дата-центров. Соответствующие проекты она поддерживала с 2008 года. В 2023 году Fervo Energy, имевшая партнёрское соглашение с Google, ввела в эксплуатацию первую «усовершенствованную геотермальную электростанцию». Установка в Неваде использует жар земных недр для превращения воды в пар, подаваемый к турбинам генераторов.

Основная задача — закачать воду достаточно глубоко, чтобы эффективно генерировать пар. Fervo пришлось обратиться к технологиям, применяемым в нефтегазовой отрасли, для бурения двух скважин на глубину более 2,4 км. Потом породу раскалывали, чтобы вода смогла проходить между параллельными скважинами, где она нагревалась до температуры выше 190°C.

Источник изображения: Joey Clover/unsplash.com

Изначально вырабаотка составила всего 3,5 МВт, но год спустя Fervo и Google подписали дополнительное соглашение о поставке ещё 115 МВт в сеть. Этого было бы достаточно для кампуса ЦОД несколько лет назад, но для современных ИИ-объектов требуется намного больше энергии. Договор Ormat с NV Energy позволит более чем вдвое нарастить объёмы поставок «чистой» энергии в сеть, если компания получит одобрение государственных регуляторов до конца года. Ormat рассчитывает, что новые геотермальные электростанции заработают в 2028–2030 гг. и будут работать ещё минимум 15 лет.

В такую энергетику инвестирует не только Google — Meta✴ уже изучала соответствующую технологию и заключила соглашения с Sage Geosystems и XGS Energy о поставке до 300 МВт геотермальной энергии. А та же Ormat недавно подписала договор с оператором ЦОД Switch. Хотя технология не лишена недостатков, по мнению экспертов, в будущем она может удовлетворить значительную часть потребностей ЦОД.

В отчёте Rhodium Group утверждается, что ГеоЭС способны удовлетворить до 64 % вероятного роста энергопотребления дата-центров к началу 2030-х гг. Тем не менее, её экономическая целесообразность под вопросом. Чтобы такие проекты были выгодными, операторам ЦОД придётся платить на 20 % больше, чем за классические региональные источники энергии и надеяться, что налоговые льготы на такие виды энергии не отменят, как это уже произошло с солнечной и ветроэнергетикой. Впрочем, ЦОД такая недружелюбность пока не отпугнула.

Криптомайнинговая компания NFN8 Group подала заявление о банкротстве в Техасе, все её активы выставлены на продажу. Компания ссылается на многочисленные вызовы, негативно сказавшиеся на выручке, сообщает Datacenter Dynamics, основной проблемой банкротства назван пожар в ЦОД, случившийся в 2025 году.

NFN8 управляет собственными майнинговыми системами, а также продаёт оборудование сторонним компаниям с последующей обратной арендой, оплачиваемой за счёт майнинга на нём биткоинов. Компания обратилась к оператору Core Scientific для размещения таких систем в 2020 году. К концу 2022 года оператор управлял большей частью её инфраструктуры, но ровно в этот момент заявил о банкротстве. Хотя Core Scientific продолжал обслуживать некоторых майнеров, контракт с NFN8 был разорван в середине 2023 года, оставив компанию с «тысячами» активных майнинговых установок, которые нельзя было немедленно развернуть в другом месте.

В случае с покупателями и арендодателями оборудования, чьи системы продолжали работать на площадках, не связанных с Core Scientific, NFN8 продолжила как его использование, так и выплаты. Арендодателей, чьё майнинговое оборудование «застряло», NFN8 уведомила о ситуации и временно приостановила платежи. Компания планировала возобновить майнинг уже на новых объектах к весне 2024 года, но в апреле произошёл халвинг биткоина.

Источник изображения: Tim van der Kuip/unsplash.com

К лету 2024 года стало понятно, что выручки от майнинга не хватает для покрытия арендных платежей, операционных расходов и капитальных издержек одновременно, поэтому NFN8 приостановила некоторые выплаты до зимы 2024 года. Однако некоторые арендодатели подали иск, обвинив компанию в нарушении договоров, мошенничестве и вероятных нарушениях законодательства о ценных бумагах. NFN8 отвергла обвинения, но арбитражное разбирательство всё ещё не закончено.

Не исключается, что судебные издержки и возможное неблагоприятное решение может привести к ещё более разрушительным для бизнеса последствиям. Core Scientific более не обслуживает компанию, теперь она арендует мощности на трёх площадках, включая одну в Кристал-Сити (Crystal City) в Техасе, где в конце 2025 года произошёл пожар. В результате майнинговые мощности и выручка NFN8 уменьшились наполовину. Теперь компания желает получить компенсации от страховой компании, но о времени начала выплат ничего не известно.

Из-за пожара и надвигающегося судебного разбирательства компания была вынуждена объявить о «защите» в соответствии с главой 11 Кодекса о банкротстве США, позволяющей не продать компанию с молотка полностью, а провести её реорганизацию. Core Scientific смогла оправиться от проблем, переключившись с майнинга на ИИ и фактически обслуживая OpenAI при посредничестве CoreWeave.

На недавнем мероприятии India AI Impact Summit представители Microsoft объявили, что компания готовится инвестировать к концу десятилетия $50 млрд для того, чтобы обеспечить доступ к ИИ странам Глобального Юга.

Технологии искусственного интеллекта стремительно распространяются, но чрезвычайно неравномерно в мировом масштабе. В докладе Microsoft AI Diffusion Report утверждается, что в странах Глобального Севера ИИ используется вдвое активнее, чем на юге, и неравенство продолжает увеличиваться. Это сказывается не только на национальном и региональном экономическом росте, но и перспективах развития.

Более века неравный доступ к электроэнергии увеличивал экономический разрыв между Глобальным Севером и Югом. С ИИ может произойти аналогичная история. Потребности в новых технологиях требуют существенных инвестиций и больших усилий правительств, частного сектора и НКО. Выделенные Microsoft $50 млрд призваны поддержать новые возможности в странах Глобального Юга. Программа развития ИИ состоит из пяти элементов:

1. Строительство ИИ-инфраструктуры для внедрения ИИ;
2. Расширение возможностей с помощью новых технологий и компетенций для школ и НКО;
3. Укрепление мультиязычных и мультикультурных ИИ-возможностей;
4. Содействие локальным инновациям в области ИИ для решения задач местных сообществ;
5. Измерение степени внедрения ИИ для определения будущей политики и инвестиций в соответствующей сфере.

Источник изображения: Chastagner Thierry/unsplash.com

Инфраструктура жизненно необходима для распространения ИИ, говорит компания. ИИ требует энергии, каналов связи, вычислительных мощностей. Только в последнем финансовом году Microsoft инвестировала более $8 млрд в инфраструктуру ЦОД, обслуживающую Глобальный Юг, включая Индию, Мексику, страны Африки, Южной Америки, Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока. В первую очередь компания стремится расширить доступ в интернет 250 млн человек в макрорегионе. Microsoft заявила, что уже помогла получить доступ в интернет 117 млн человек в Африке.

Инвестиции в ИИ-инфраструктуру осуществляются с учётом необходимости обеспечения местного суверенитета, хотя не так давно компания объявила, что не может обеспечить суверенитет данных в Европе из-за особенностей американского законодательства. Microsoft заявила о создании суверенного управления в публичных облаках, частных суверенных предложениях и тесном сотрудничестве с национальными партнёрами на местах. Утверждается, что в эру ИИ вся информация остаётся в руках клиентов под их полным контролем, без передачи сторонним провайдерам.

При этом Глобальный Юг требует огромных инвестиций в инфраструктуру ЦОД, энергетику и связь, что крайне затруднительно без зарубежных инвестиций, в том числе со стороны техногигантов. В числе прочего для удовлетворения этих потребностей было сформировано партнёрство Trusted Tech Alliance, объединяющее 16 ведущих технологических компаний из 11 стран с четырёх континентов.

Источник изображения: Microsoft

Однако ЦОД и интернет-каналы — лишь часть необходимой инфраструктуры. Не меньшее значение имеет доступ к технологиям для школ, университетов и НКО и цифровым компетенциям. В предыдущем финансовом году Microsoft инвестировала в программы для государств Глобального Юга $2 млрд, включая гранты, пожертвования, льготы и обучающие программы. В 2025 году компания запустила инициативу Microsoft Elevate, призванную к 2028 году подготовить 20 млн дипломированных специалистов с востребованными ИИ-компетенциями. В Индии компания обучила уже 5,6 млн человек, а к 2030 году намерена довести это число до 20 млн. Компания подготовит 2 млн учителей из более 200 тыс. школ и вузов, а также оснастит 25 тыс. учебных учреждений ИИ-инфраструктурой.

Ещё одно направление — создание и доработка ИИ-моделей на местных языках, поскольку локальные решения пока что хуже, чем решения на английском языке. Microsoft поддержала инвестиции в инициативу LINGUA Africa (выделено $5,5 млн) по сбору языковых данных и развитие моделей для африканских языков. Дополнительно совершенствуется бенчмарк MLCommons AILuminate для индийских и азиатских языков для оценки безопасности ИИ вне англоязычной среды.

Источник изображения: Microsoft

Совместно с образовательными и коммерческими структурами из Индии, Японии, Кореи и Сингапура при участии Microsoft создаётся мультиязычная и мультимодальная подборка из 7 тыс. высококачественных промптов для хинди, тамильского, малайского, японского и корейского языков. Также Microsoft развивает метод Samiksha для учёта локальных языковых и культурных контекстов. Samiksha позволяет выявлять сбои, которые часто упускаются «англоцентричными» методами оценки.

В Африке компания совместно с NASA, властями и др. организациями будет применять ИИ к спутниковым данным для анализа продовольственной ситуации. Технология уже отработана в Индии. В рамках Project Gecko компания развивает ИИ-технологии совместно с сообществами в Восточной Африке и Южной Азии для поддержки с/х. В том числе речь идёт о семействе моделей для распознавания речи Paza, способных работать на мобильных устройствах с шестью кенийскими языками. Ведутся работы над многоязыковыми инструментами Copilot, Multimodal Critical Thinking (MMCT) Agent для анализа видео с учётом голоса и текста, адаптацией LLM к низкоресурсным языкам (в т.ч. чичева, инуктитут, маори) и т.д.

Источник изображения: Microsoft

Для ускоренного внедрения ИИ нужно понимать, где и как применяется ИИ, с каким недостатками приходится сталкиваться разработчикам, говорит Microsoft. На основе статистики публичных репозиториев GitHub и метрик Azure Foundry компания участвует в создании «рейтинга» Global AI Adoption Index Всемирного Банка.

Например, индийское сообщество из 24 млн разработчиков — второе по величине на GitHub и самое быстрорастущее среди 30 ведущих экономик. С 2020 года ежегодный прирост составляет более 26 %, в 2025 году он составил более 36 %. Индийские специалисты занимают второе место в мире по вкладу в open source, использованию GitHub Education, по вкладу в публичные ИИ-проекты и др.

Такие данные помогают точнее направлять инвестиции в инфраструктурные проекты, языковые технологии и на обучение. Поддержка подобных метрик помогает измерять достигнутый прогресс. Microsoft подчёркивает, что компания акцентирует внимание в вопросах внедрения ИИ на необходимости создания доступной инфраструктуры, надёжно работающих в реальном мире системах, а также технологиях, которые могут применяться с учётом местных условий. Для этого компания намерена работать с партнёрами, включая обмен данными для оценки прогресса.

«Группа Астра» и «Банк ПСБ» заключили соглашение о сотрудничестве в сфере информационной безопасности.

Подписанный «Группой Астра» и «Банком ПСБ» документ предполагает создание совместного предприятия, деятельность которого будет сосредоточена на реализации комплекса мер в области защиты информационных активов и цифровых процессов. Приоритетными направлениями станут развёртывание и эксплуатация единой сервисной платформы для централизованного предоставления ИБ-услуг, в том числе для дочерних компаний финансовой организации. Параллельно будут идти разработка и вывод на рынок линейки специализированных решений для наращивания безопасности IT-систем: различных сервисов, платформенных и программно-аппаратных комплексов.

Источник изображения: пресс-служба «Группы Астра» / astra.ru

«Мы уверены, что вместе с коллегами достигнем качественного прорыва в обеспечении информационной безопасности, объединив экспертизу в сфере защиты финансовых систем и передовые отечественные технологии. Создание совместного предприятия станет не только инструментом минимизации операционных рисков, но и точкой роста для стратегической перспективы: мы планируем сформировать самодостаточную экосистему, способную задавать отраслевые стандарты киберустойчивости, стать драйвером для развития смежных направлений и укрепить позиции российских решений в высокотехнологичном сегменте», — говорится в заявлении «Группы Астра».

Хотя последнее поколение GPU ориентировано на вычисления с более низкой точностью, которые предпочтительны для ИИ-задач, FP64-вычисления с более высокой точностью по-прежнему «очень важны» для «Миссии Генезис» (Genesis Mission) и её цели — ускорения научных открытий с помощью ИИ, заявил заместитель министра энергетики США по науке и инновациям Дарио Гил (Darío Gil) в интервью HPCwire.

«В ходе обсуждений, которые я провел как с [генеральным директором AMD] Лизой Су (Lisa Su), так и с [генеральным директором NVIDIA] Дженсеном [Хуангом] (Jensen Huang), они выразили твёрдую приверженность FP64, подтвердив, что поддержка формата будет продолжаться, — сказал Гил. — Для нас это очень важно, потому что мы не рассматриваем это как замену. Это взаимодополняющие технологии». Он отметил, что для обеспечения вычислительных задач моделирования и симуляции, которые традиционно составляют основу научных вычислений, а также для новых методов ИИ, важно иметь высокопроизводительное оборудование.

Гил добавил, что эти два типа вычислений будут работать вместе, чтобы поддержать цель миссии Genesis — расширение границ науки и техники на основе ИИ-технологий. «У вас есть высокоточные симуляционные коды, работающие с FP64. После проверки вы используете их в качестве основы для генерации примеров, на которых вы обучаете суррогатную модель, которую затем запускаете на ИИ-суперкомпьютере, — рассказал Гил. — В итоге вы получаете преимущества с точки зрения производительности и времени решения, часто в 10, 20, 100 раз».

Источник изображений: NVIDIA

Он отметил, что благодаря использованию ИИ-моделей можно получить громадное повышение производительности, но оно зависит от сохранения всего цикла работ, состоящего из экспериментов, моделирования и обучения. «Если вы разорвёте этот цикл и скажете, что у вас больше нет кодов моделирования, то возникнет проблема», — сказал Гил. «Для нас это имеет фундаментальное значение, не только для устаревших кодов, которые мы должны сопровождать и которые так важны для миссии, но и для обеспечения рабочего ИИ-процесса. Поэтому для нас очень важно поддерживать различные архитектурные подходы», — добавил он.

В HPC-сообществе возникла обеспокоенность по поводу отсутствия прироста производительности для FP64 в новейших GPU. Напомним, что чип NVIDIA H100, выпущенный в 2022 году, обеспечивает 67 Тфлопс в формате FP64 на тензорных ядрах (34 Тфлопс в векторных вычислениях), в то время как B200 предлагает лишь 37 Тфлопс, а B300 — всего лишь 1,3 Тфлопс. Программная эмуляция FP64-вычислений на тензорных ядрах Blackwell позволяет получить «нечестные» 150 Тфлопс, а из новейших Rubin она позволяет «выжать» 200 Тфлопс. При этом пиковая заявленная производительность векторных FP64-вычислений у Rubin составляет лишь 33 Тфлопс, т.е. нет никакого прироста в сравнении с Hopper.

Отметим, что в AMD раскритиковали такой подход, заявив, что он эффективен не для всех сценариев и поэтому такое решение ещё не готово к широкому применению. В свою очередь, эксперты предупреждают, что смещение фокуса производителей на выпуск чипов для ИИ-нагрузок, которые отлично работают с вычислениями с низкой точностью, может привести к дефициту чипов с поддержкой FP64 для HPC, а это грозит потерей лидерства США в этом сегменте рынка.

По мере того, как NVIDIA наращивает мощность для выполнения ИИ-задач с низкой точностью вычислений Rubin, компания будет всё больше полагаться на cuBLAS, библиотеку стандартных математических операций CUDA-X, которая эмулирует вычисления с двойной точностью на тензорных ядрах, чтобы постоянно наращивать показатели FP64-производительности. «Мы пытаемся предоставить эти возможности среде разработчиков, чтобы они могли… получить необходимую точность FP64», — заявил в декабре HPCwire Дион Харрис (Dion Harris), старший директор NVIDIA по ИИ/HPC-решениям для гиперскейлеров.

NVIDIA GPU simulation performance

Методы эмуляции NVIDIA основаны на схеме Озаки (Ozaki), позволяющей выполнять умножение матриц с высокой точностью, используя многократные вычисления с низкой точностью на тензорных ядрах. NVIDIA утверждает, что использование алгоритма Озаки оправдано, поскольку увеличение производительности FP64 путём добавления большего количества ядер CUDA фактически не повысит общую производительность HPC-приложений, но сделает чипы менее гибкими. По словам компании, анализ реальных нагрузок показывает, что «наивысшая устойчивая производительность FP64 часто достигается на умножении матриц». В Hopper для этого были отдельные аппаратные блоки, но в Blackwell и в Rubin NVIDIA больше опирается на эмуляцию.

В то же время, производительность векторных FP64-вычислений остаётся критически важной для научных приложений, в которых не доминируют матричные ядра, признаёт NVIDIA, однако тут же утверждает, что в этих случаях производительность ограничивается перемещением данных через регистры, кеши и HBM, а не непосредственно вычислительными ресурсами. Поэтому сбалансированная конструкция GPU «обеспечивает достаточное количество ресурсов FP64 для насыщения доступной пропускной способности памяти, избегая избыточного выделения вычислительной мощности, которая не может быть эффективно использована». Иными словам, компания ничего менять не собирается.

Проект Genesis Mission, вероятно, будет создавать разнообразные ИИ-приложения для научных и инженерных задач, и каждое из них, скорее всего, будет иметь несколько иные вычислительные потребности. Достигли ли NVIDIA и AMD оптимального баланса, используя вычислительные ядра для матричных вычислений и опираясь на эмуляцию Озаки для FP64, ещё предстоит выяснить, пишет HPCwire.