NVIDIA анонсировала Spectrum-XGS Ethernet, масштабируемую технологию для объединения распределённых ЦОД в унифицированные гигантские ИИ-фабрики. Похожее решения не так давно предложила и Broadcom, анонсировав коммутаторы Jericho4.

На фоне роста спроса на обработку ИИ-нагрузок отдельные ЦОД достигают пределов допустимой мощности, но выход за пределы одного объекта связан с трудностями из-за ограничений существующей сетевой инфраструктуры с высокой задержкой, джиттером и непрогнозируемой производительностью.

NVIDIA позиционирует Spectrum-XGS Ethernet как революционное дополнение к платформе NVIDIA Spectrum-X Ethernet, которое устраняет эти ограничения. Решение служит третьим столпом ИИ-вычислений, выходящим за рамки вертикального и горизонтального масштабирования, и предназначено для повышения производительности и масштабируемости Spectrum-X Ethernet для объединения нескольких распределённых ЦОД в массивы ИИ-фабрик, способных обрабатывать ИИ-нагрузки в гигантских масштабах.

Источник изображения: NVIDIA

«Индустриальная революция в области ИИ уже началась, и гигантские ИИ-фабрики являются важнейшей инфраструктурой, — заявил генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) — С помощью NVIDIA Spectrum-XGS Ethernet мы расширяем возможности по масштабированию, объединяя ЦОД в городах, странах и континентах в огромные ИИ-суперфабрики».

Spectrum-XGS Ethernet дополняет платформу Spectrum-X алгоритмами, которые динамически адаптируют сеть с учётом расстояния между объектами ЦОД. Решение опирается на усовершенствованный автоматический контроль перегрузки, точное управление задержками и сквозную телеметрию. По словам NVIDIA, Spectrum-XGS Ethernet практически удваивает производительность работы библиотеки коллективных коммуникаций NVIDIA NCCL, ускоряя взаимодействие множества ускорителей и множества узлов и обеспечивая предсказуемую производительность в географически распределённых ИИ-кластерах.

В результате несколько ЦОД будут работать как единая ИИ-фабрика, полностью оптимизированная для подключения на больших расстояниях. CoreWeave одной из первых внедрит Spectrum-XGS Ethernet в свои ЦОД. Сама NVIDIA не новичок в распределённых ИИ-вычислениях — её собственные кластеры для внутренних нужд размещались в нескольких дата-центрах США.

Компания Google опубликовала документ, в котором описывается методология измерения потребления энергии и воды, а также выбросов и воздействия на окружающую среду ИИ Gemini. Как утверждают в Google, «медианное» потребление энергии на одно текстовое сообщение в Gemini Apps составляет 0,24 Вт·ч, выбросы составляют 0,03 г эквивалента углекислого газа (CO2e), а воды расходуется 0,26 мл.

В компании подчёркивают, что показатели намного ниже в сравнении со многими публичными оценками, а на каждый запрос тратится электричества столько же, сколько при просмотре телевизора в течение девяти секунд. Google на основе данных о сокращении выбросов в ЦОД и декарбонизации энергопоставок полагает, что за последние 12 месяцев энергопотребление и общий углеродный след сократились в 33 и 44 раза соответственно. В компании надеются, что исследование внесёт вклад в усилия по разработке эффективного ИИ для общего блага.

Методологии расчёта энергопотребления учитывает энергию, потребляемую активными ИИ-ускорителями (TPU), CPU, RAM, а также затраты простаивающих машин и общие расходы ЦОД. При этом из расчёта исключаются затраты на передачу данных по внешней сети, энергия устройств конечных пользователей, расходы на обучение моделей и хранение данных.

Источник изображений: Google

Впрочем, по мнению некоторых экспертов, данные вводят в заблуждение, поскольку часть информации не учитывается. Так, не принимается в расчёт «косвенное» использование воды, поскольку считается только вода, которую ЦОД применяют для охлаждения, хотя значительная часть водопотребления приходится на генерирующие мощности, а не на их потребителей. Кроме того, при учёте углеродных выбросов должны приниматься во внимание не купленные «зелёные сертификаты», а реальное загрязняющее действие ЦОД в конкретной локации с учётом использования «чистой» и «обычной» энергии в местной электросети.

OpenAI также недавно оказалась в центре внимания экспертов и общественности, поскольку появилась информация, что её новейшая модель GPT-5 потребляет более 18 Вт·ч электроэнергии, до 40 Вт·ч на ответ средней длины. Сам глава компании Сэм Альтман (Sam Altman) объявил, что в среднем на выполнение запроса тратится около 0,34 Вт∙ч и около 0,32 мл воды. Это несколько больше, чем заявленные показатели Google Gemini, однако, согласно расчётам исследователей, эти цифры, скорее всего, актуальны для GPT-4o.

Калифорнийская Pacifico Energy рассказала о планах строительства 5-ГВт автономной газовой электростанции GW Ranch в округе Пекос (Pecos County, Техас) на территории площадью более 3,2 тыс. га, где также разместятся аккумуляторные энергохранилища. Вся энергия пойдёт исключительно на питание ИИ ЦОД гиперскейл-класса, сообщает Datacenter Dynamics. В компании подчёркивают, что проект будет изолирован от энергосети штата. Это позволит ускорить развёртывание ИИ ЦОД без ущерба надёжности энергоснабжения.

К 2028 году Pacifico намерена довести выработку до 1 ГВт, а к 2030 году выйти на проектную мощность в 5 ГВт. Мощность аккумуляторного хранилища составит 1,8 ГВт — его модульные системы будут внедряться поэтапно. Компания находится в процессе получения разрешений от техасского природоохранного регулятора Texas Commission on Environmental Quality. По её мнению, проект соответствует требованиям в области защиты окружающей среды. Топливо будет поставляться с месторождений Пермского нефтегазового бассейна США (Permian Basin), одного из крупнейших источников природного газа в стране.

По данным Управления энергетической информации США (EIA), в 2024 году добыча природного газа в Пермском бассейне выросла на 12 % год к году, составив 22 % от общего объёма продаж природного газа в стране. Большие объёмы добычи и благоприятная нормативная база в Техасе побудили отдельных операторов ЦОД заняться развитием электростанций для обеспечения своих объектов энергией в обход основных электросетей. Занимающиеся добычей природного газа в Пермском бассейне компании также позиционируют себя в качестве поставщиков для сектора ЦОД.

Источник изображения: Chris LeBoutillier/unsplash.com

Одобрение регуляторов получил и ещё один крупный проект — власти Луизианы разрешили Entergy постройку трёх газовых электростанций для питания крупнейшего ИИ ЦОД Meta✴ Hyperion, который после полного завершения строительства потребует до 5 ГВт. Для него придётся построить отдельную ЛЭП. Новые электростанции будут поставлять до 2,3 ГВт, ещё 1,5 ГВт планируется получить от проектов солнечной энергетики. Часть расходов по созданию новых объектов Meta✴ возьмёт на себя.

Местные регуляторы быстро одобрили проект, поскольку Entergy намекнула, что в случае задержек Meta✴ может перенсти проект в другой штат. Некоторые эксперты опасаются, что расходы на строительство лягут на плечи обычных потребителей, а электростанции поставят под угрозу здоровье местных жителей (xAI уже столкнулась с такими претензиями) и состояние окружающей среды. А сам ЦОД может привести к дефициту питьевой воды.

В начале этого десятилетия созданный в Японии суперкомпьютер Fugaku пару лет удерживался на верхней строчке в рейтинге мощнейших систем мира TOP500, он и сейчас занимает в нём седьмое место. В попытке технологического реванша японский исследовательский институт RIKEN доверился компании NVIDIA, которая поможет Fujitsu создать суперкомпьютер Fugaku NEXT.

Помимо Arm-процессоров Fujitsu MONAKA-X, в основу нового японского суперкомпьютера лягут и ускорители NVIDIA, хотя изначально планировалось обойтись без них. NVIDIA будет принимать непосредственное участие в интеграции своих компонентов в суперкомпьютерную систему, создаваемую японскими партнёрами.

По меньшей мере, скоростные интерфейсы, которыми располагает NVIDIA, пригодятся для обеспечения быстрого канала передачи информации между CPU и ускорителями. Сама NVIDIA обтекаемо говорит, что для этого можно задействовать шину NVLink Fusion. С ускорителями AMD, по-видимому, эти процессоры будут общаться более традиционно, т.е. по шине PCIe.

Источник изображений: Fujitsu

Кроме того, NVIDIA собирается применить в составе данной системы передовые типы памяти. Применяемые при создании FugakuNEXT решения, по мнению представителей NVIDIA, смогут стать типовыми для всей отрасли в дальнейшем. Подчёркивается, что будущая платформа станет не просто техническим апгрейдом, а инвестицией в будущее страны.

Сама архитектура системы не уточняется, поэтому сложно судить, насколько активно японские разработчики будут использовать ускорители NVIDIA, и к какому поколению они будут относиться. Создатели ставят перед собой амбициозные цели — FugakuNEXT должна стать первой системой «зетта-масштаба». Своего предшественника она должна превзойти более чем в пять раз, обеспечив быстродействие на уровне 600 Эфлопс (FP8).

На уровне приложений прирос быстродействия может быть стократным, отмечают создатели. Новый суперкомпьютер сможет применяться для обучения больших языковых моделей. Впрочем, в строй он будет введён лишь к 2030 году, а Fujitsu ещё только предстоит выпустить свои процессоры MONAKA-X для этой системы.

Meta✴ намерена потратить более $10 млрд на облачные сервисы Google в течение шести лет, сообщает CNBC со ссылкой на The Information. По словам одного из источников, сделка преимущественно связана с арендой ИИ-инфраструктуры. По данным Reuters, Meta✴ будет использовать серверы Google Cloud, её хранилища данных, сетевые и иные сервисы.

Google путается угнаться за более крупными облачными конкурентами вроде AWS и Microsoft Azure. Ранее в этом году она заключила соглашение с OpenAI, которая ранее сильно зависела от Azure, но стала более свободна в выборе облачных партнёров. В июле Alphabet объявила, что подразделение Google Cloud во II квартале принесло $2,83 млрд операционной прибыли за подписки на ПО и инфраструктуру. В то же время выручка в тот же период составила $13,6 млрд, на 32 % больше, чем выручка компании в целом (13,8 %).

Источник изображения: Growtika/unsplash.com

В прошлом месяце в отчёте о доходах Meta✴ заявила, что общие расходы в 2025 году составят $114–$118 млрд. Компания активно вкладывает средства ИИ-стартапы, собственные ИИ-модели Llama и иные ИИ-сервисы в своём портфолио услуг. Глава Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) заявил, что компания потратит «сотни миллиардов» долларов на создание огромных ИИ ЦОД. Также компания увеличила минимальную сумму запланированных капитальных затрат на $2 млрд., по итогам года они составят от $66 до $72 млрд.

Примечательно, что Google и Meta✴ активно конкурируют на рынке онлайн-рекламы. Тем не менее, Meta✴ нужна буквально вся доступная облачная инфраструктура, до которой она сможет дотянуться, в том числе AWS и Microsoft. Также Meta✴ ищет внешних партнёров для финансирования своих запросов на инфраструктуру для ИИ-проектов. Ранее в этом месяце были раскрыты данные, согласно которым она намерена продать активы своих дата-центров на сумму $2 млрд.

Тайваньская Advantech, занимающаяся выпуском коммерческих и индустриальных вычислительных платформ, направит $96,5 млн на строительство новой штаб-квартиры в Тастине (Tustin, Калифорния) для расширения деловой активности компании в Северной Америке. Завершение строительства запланировано на III квартал 2026 года. Инициатива, как ожидается, поможет довести выручку в регионе до $1,5 млрд и более, сообщает DigiTimes.

В новом кампусе компания разместит офисные помещения, сборочные линии, склады, выставочные и конференц-залы. Также там найдётся место для зон постпродажного ремонта. Это часть стратегии Advantech по укреплению локальных возможностей сборки и обслуживания оборудования, а также расширению присутствия на североамериканском рынке, на который в 2024 году приходилось более 38 % мирового рынка промышленных периферийных устройств, оцениваемого в $21,29 млрд.

Эксперты ожидают, что сектор продуктов для периферийных вычислений компании Advantech будет расти приблизительно на 13,4 % в год до 2030 года благодаря развитию соответствующего рынка и ИИ-приложений. Компания намерена укреплять взаимодействие с основными клиентами в регионе и расширять сферу применения своих технологий.

Источник изображения: Suyash Mahar/unsplash.com

Хотя у компании имеются определённые трудности вроде новых пошлин и «оптимизации складских запасов» клиентами, компания продемонстрировала значительный рост на ключевом для себя рынке: её выручка в Северной Америке в I квартале 2025 года выросла на 23% год к году, а высокие темпы роста (свыше 20 %) сохранялись в течение всего I полугодия.

Компания сотрудничает с отраслевыми партнёрами, включая NVIDIA, ADATA и др. для продвижения инновационных ИИ-решений в промышленности. По словам Advantech, искусственный интеллект и периферийные вычисления играют ключевую роль в цифровой трансформации производственной сферы. Компания намерена продемонстрировать практические шаги по внедрению новых решений. Расширение бизнеса и акцент на передовых технологиях отражают стратегию Advantech по поддержанию долгосрочного роста на североамериканском рынке.

Некоторые тайваньские компании идут более извилистым путём. Foxconn продала завод по производству электромобилей в США под давлением ряда факторов компании SoftBank, а теперь сама же займётся там в рамках нового партнёрства выпуском ИИ-оборудования для проекта Stargate.

У группы компаний «Аквариус», одного из крупнейших отечественных производителей электроники и компьютерной техники, появятся два новых совладельца — S8 Capital и ГК «МТ-Интеграция» (ранее ГК «Максима»), которые в совокупности получат 79 % его активов. Остальные 21 % «Аквариуса» остаются в залоге у одной из дочек «Сбера», сообщили «Ведомости» со ссылкой на информированные источники. По словам одного из них, сделка может быть совершена с помощью SPV (компании специального назначения).

Информация о возможной продаже «Аквариуса» появилась в СМИ в июне 2025 года. Потенциальным покупателем 51 % компании называли бизнесмена Искандера Махмудова, который якобы планировал совершить сделку через УГМК или Трансмашхолдинг (ТМХ).

В связи с тем, что «Аквариус» является непубличным акционерным обществом, официальных данных о её капитализации нет. Исходя из открытых данных эксперты оценивают выручку за 2024 год всей группы юрлиц, входящих в «Аквариус», примерно в 50 млрд руб., а стоимость компании в рамках сделки — в диапазоне 100–150 млрд руб.

Источник изображения: «Аквариус»

По словам источника, близкого к «Аквариусу», в прошлом и текущем годах у «Аквариуса» было зафиксировано падение финансовых показателей. Эксперты отмечают, что финансовые проблемы компании могли быть вызваны высокой ключевой ЦБ РФ, неравномерностью спроса, сокращением государственной поддержки и крупными инвестциями в развитие.

UPD 22.08.2025: «Ведомости» сообщили, что ГК «МТ-Интеграция» не войдёт в состав акционеров ГК «Аквариус».

Эксперты Bloomberg проанализировали деятельность Oracle, особо отметив рост компании в сфере облачных вычислений и её стремление к развитию проектов в области ИИ. Подчёркивается, что компания пообещала вложить десятки миллиардов долларов в развитие ЦОД и сопутствующей инфраструктуры, в том числе в генерирующие мощности для их питания сообщает.

Oracle уже заключила соглашение о предоставлении OpenAI 4,5 ГВт ЦОД-мощностей. Источник сообщил, что компания намерена тратить более $1 млрд ежегодно на энергоснабжение своего дата-центра посредством газовых генераторов — компания не намерена дожидаться подключения к магистральной энергосети. Речь идёт о техасском дата-центре Frontier мощностью 1,4 ГВт, который строит Vantage Data Centers. Он находится поблизости от Абилина (Abilene), где Crusoe для Oracle и OpenAI возводит 1,2-ГВт дата-центр в рамках проекта Stargate. Crusoe тоже заказала газовые турбины для питания ЦОД.

По мнению некоторых экспертов, помимо прямых финансовых затрат, проект ожидают и другие издержки. Например, он может оказать негативное воздействие на окружающую среду. xAI Илона Маска (Elon Musk) уже подверглась критике и судебному преследованию за использование генераторов — её суперкомпьютер стал основным источником загрязнения воздуха в Мемфисе. Amazon, Google, Microsoft, Meta✴ и сама Oracle намерены использовать для энергоснабжения своих объектов атомную энергетику — это тоже сопряжено с определёнными сложностями и рисками.

Источник: Oracle, Bloomberg

С финансовой точки зрения огромные инвестиции Oracle привели к первому отрицательному годовому денежному потоку компании впервые с 1990 года. Если инвестиции ИИ в конце концов окажутся очередным финансовым «пузырём» на мировом рынке, речь может идти о многомиллиардных убытках для инвесторов. Согласно расчётам Bloomberg, к 2029 году основной частью бизнеса компании станет облако Oracle Cloud. Oracle делает ставку именно на облачные решения для своих клиентов.

Компания NVIDIA анонсировала вычислительные модули Jetson T5000 и T4000, а также комплект для разработчиков Jetson AGX Thor Developer Kit. Изделия предназначены для создания роботов, периферийных ИИ-систем, обработки данных от камер и сенсоров и других задач.

Решение Jetson T5000 объединяет CPU с 14 вычислительными 64-бит ядрами Arm Neoverse-V3AE с максимальной тактовой частотой 2,6 ГГц, а также 2560-ядерный GPU на архитектуре Blackwell с частотой до 1,57 ГГц (задействованы 96 тензорных ядер пятого поколения). Объём памяти LPDDR5X с пропускной способностью 273 Гбайт/с составляет 128 Гбайт. Заявленная производительность достигает 2070 Тфлопс (FP4—Sparse). Реализована поддержка четырёх интерфейсов 25GbE.

Источник изображений: NVIDIA

В свою очередь, модель Jetson T4000 содержит CPU с 12 ядрами Arm Neoverse-V3AE (до 2,6 ГГц) и 1536-ядерный GPU на архитектуре Blackwell (до 1,57 ГГц; 64 тензорных ядра пятого поколения). Объём памяти LPDDR5X равен 64 Гбайт (273 Гбайт/с). У этого решения быстродействие составляет до 1200 Тфлопс (FP4—Sparse). Упомянуты три интерфейса 25GbE.

Обе новинки обеспечивают возможность кодирования видео в многопоточных режимах: 6 × 4Kp60 (H.265), 12 × 4Kp30 (H.265), 24 × 1080p60 (H.265), 50 × 1080p30 (H.265), 48 × 1080p30 (H.264) или 6 × 4Kp60 (H.264). Декодирование возможно в следующих форматах: 4 × 8Kp30 (H.265), 10 × 4Kp60 (H.265), 22 × 4Kp30 (H.265), 46 × 1080p60 (H.265), 92 × 1080p30 (H.265), 82 × 1080p30 (H.264) и 4 × 4Kp60 (H.264). Допускается подключение до 20 камер посредством HSB, до 6 камер через 16 линий MIPI CSI-2 или до 32 камер через виртуальные каналы.

Среди прочего упомянута поддержка восьми линий PCIe 5.0, интерфейсов USB 3.2 (×3) и USB 2.0 (×4), HDMI 2.1 и DisplayPort 1.4a, I2S/2x (×5), DMIS (×2), UART (×4), SPI (×3), I2C (×13), PWM (×6). Габариты модулей составляют 100 × 87 мм.

Решение Jetson AGX Thor Developer Kit построено на основе Jetson T5000. Система несёт на борту накопитель M.2 NVMe SSD вместимостью 1 Тбайт и комбинированный адаптер Wi-Fi 6E / Bluetooth (M.2 Key-E). Реализованы порты HDMI 2.0b и DisplayPort 1.4a, 5GbE RJ45 и QSFP28 (4 × 25 GbE), по два разъёма USB 3.2 Type-A и USB 3.1 Type-C. Размеры устройства составляют 243,19 × 112,4 × 56,88 мм. Комплект доступен для заказа по ориентировочной цене $3500.

Криптомайнинговая компания TeraWulf и провайдер ИИ-облака Fluidstack расширили договор аренды, подписанный буквально на прошлой неделе. На тот момент стороны заключили соглашение, предусматривавшее аренду Fluidstack 200 МВт IT-нагрузки (около 250 МВт общей мощности) в кампусе TeraWulf Lake Mariner в Нью-Йорке, а теперь решили добавить ещё 160 МВт, сообщает Datacenter Dynamics.

Благодаря очередному расширению законтрактованная мощность увеличилась до 360 МВт, что соответствует $6,7 млрд выручки с потенциалом увеличения до $16 млрд путём дальнейшего развития бизнеса. Для поддержки расширения Google увеличит вливания до $3,2 млрд, доведя свою долю в TeraWulf приблизительно до 14 %. В настоящее время общая мощность кампуса Lake Mariner, расположенного на месте закрытой угольной электростанции, составляет 500 МВт с возможностью расширения до 750 МВт. Изначально кампус был ориентирован на криптомайнинг, но теперь обслуживает ИИ- и HPC-нагрузки. Так, одним из арендаторов кампуса стала Core42 (G42) из ОАЭ.

Сделка позволит Fluidstack развернуть 40 МВт IT-нагрузок в I полугодии 2026 года, а 200 МВт будут развёрнуты к концу 2026 года на объектах CB-3 и CB-4. Оставшиеся 160 МВт будут развёрнуты на объекте CB-5, который должен заработать во II полугодии 2026 года. По словам TeraWulf, расширение подчёркивает масштаб и возможности кампуса. Построив CB-5, компания не только увеличит контрактные мощности для Fluidstack, но и укрепит стратегическое сотрудничество с ключевым финансовым партнёром в лице Google для создания ИИ-инфраструктуры нового поколения.

Источник изображения: TeraWulf

Fluidstack основана в 2017 году в Оксфордском университете. Сегодня компания располагает более 100 тыс. ИИ-ускорителей, в число клиентов входят Mistral AI, Character.AI, Poolside и Black Forest Labs. В 2025 году компания объявила о соглашении с Macquarie Group об обеспечение ИИ-мощностями европейских исследовательских лабораторий, занимающихся ИИ-проектами. Кроме того, сообщалось о сотрудничестве с NVIDIA, Borealis и Dell для создания экзафлопсных ИИ-кластеров в Исландии и Северной Европе. В феврале 2025 года Fluidstack подписала меморандум о взаимопонимании с французским правительством, согласно которому она построит во Франции ИИ-суперкомпьютер мощностью 1 ГВт.