Американские экспортные ограничения не помешали Huawei заполнить освободившуюся на китайском рынке нишу. По словам главы компании Эрика Сюя (Eric Xu), по продажам в Китае чипы Ascend обогнали продукцию NVIDIA, сообщает The Register.

В пресс-релизе компании отмечается, что статистику о рыночной доле NVIDIA в КНР собрать непросто, но, судя по полученным Huawei данным, Ascend уже впереди. Сюй отметил, что его соотечественники остро ощущают, когда следует действовать быстро и не принимают будущее, в котором кто-то извне будет принимать решения, сможет ли КНР получать доступ к определённым продуктам.

Администрация Трампа после прихода к власти в США постепенно смягчила ограничения на поставки американских ускорителей в Китай, а к концу прошлого года даже объявила о разрешении продаж ускорителей NVIDIA H200. Тем не менее, решение было принято с опозданием. Пока NVIDIA ожидала разрешения, Пекин, озабоченный запретом на поставку менее производительных H20 ранее в том же году, начал принимать экстренные меры. Чиновники начали стимулировать переход китайских компаний на ускорители местного производства. В ходе финансового отчёта NVIDIA за II квартал было озвучено, что компания начала поставки небольших партий H200 в регион, но на эти поставки пришлось менее 1 % выручки компании от бизнеса ЦОД.

Сюй подчеркнул, что китайские ускорители не такие производительные, как импортные, зато их поставки гарантированы, поэтому для правительства КНР и Huawei совершенно очевидно, что необходимо стремиться к полной самостоятельности в производстве чипов и суверенитету цепочки поставок для выпуска полупроводников в целом.

Источник изображения: Huawei

Хотя по формальным признакам новейшие ускорители Huawei всё ещё уступают продуктам NVIDIA и AMD, это компенсируется масштабами внедрения. Компания представила кластер Atlas 950 SuperCluster на сотни тысяч чипов, а новая архитектура поддерживает обучение и инференс моделей с триллионами параметров и масштабирование до миллиона ускорителей. На днях Huawei представила Atlas 960E SuperPoD на базе UnifiedBus и технологии NPO (Near-Packaged Optics).

Впрочем, Сюй признал, что за пределами Китая Huawei, вероятно, ещё некоторое время не будет рассматриваться как угроза NVIDIA, поскольку у компании недостаточно производственных мощностей для удовлетворения спроса даже в Китае. Расширение присутствия за рубежом пока не планируется, поскольку приоритет отдаётся китайским заказчикам. При этом бизнесмен признал, что ведутся поставки ограниченному числу заказчиков за рубежом.

Переходу на продукты Huawei способствует не только давление китайских властей, поощряющих это, но и изменение программных подходов. Например, с чипами Huawei более года работает DeepSeek. Как считают в HiSilicon, входящей в структуру Huawei, основное препятствие было связано не с аппаратной частью. Речь шла о программном «барьере» для ускорителей Ascend и продуктов других компаний помимо NVIDIA. В компании отметили, что ситуация изменилась за последние 18 мес.

Если ещё два года назад обучение ИИ осуществлялось в основном с помощью фреймворка PyTorch поверх экосистемы CUDA, то теперь изменения в архитектуре ИИ-моделей подтолкнули разработчиков к пересмотру подходов и снижению зависимости от специальных возможностей CUDA. Передовые ИИ-лаборатории более не считают экосистему CUDA такой важной, как два года назад. В связи с этим DeepSeek на днях представила набор программных инструментов, призванных упростить использование Huawei Ascend и другим ИИ-разработчикам.

Huawei же ускоряет разработку новых чипов. В начале 2027 года выйдут ИИ-ускорители Huawei Ascend 960DT, а в III квартале должна появиться модель Ascend 960PR. В 2028 году ожидается ускоритель Ascend 970 с 288 Гбайт памяти с пропускной способностью 14,4 Тбайт/с.

Huawei анонсировала ИИ-систему Atlas 960E SuperPoD. Это, как утверждается, первый в отрасли кластер с технологией NPO (Near-Packaged Optics), предназначенный для работы с большими языковыми моделями, насчитывающими до 10 трлн параметров.

В составе Atlas 960E SuperPoD применяются оптические модули Hi-ONE на базе NPO. Данная технология предполагает монтаж оптического движка в виде отдельного узла на плате рядом с ASIC: преимуществами подхода являются снижение задержек и энергопотребления, а также возможность замены компонента при выходе из строя. Пропускная способность достигает 7,2 Тбит/с.

Atlas 960E SuperPoD может оснащаться ИИ-ускорителями Huawei Ascend 960, включая будущие изделия 960DT и 960PR. Посредством NPO могут быть связаны до 4096 карт: в случае Ascend 960DT суммарная FP4-производительность составит до 16 Эфлопс. При этом 5500 оптических движков Hi-ONE могут заменить 48 тыс. традиционных оптических модулей стандарта 800G. Это снижает энергопотребление более чем на 550 кВт, одновременно удваивая время безотказной работы системы: показатель доступности достигает 99,8 %.

Источник изображения: Huawei

Платформа предполагает применение интерконнекта нового поколения UnifiedBus (UB), который обеспечивает пропускную способность в несколько Тбайт/с и задержку (RTT) на уровне 2 мкс. UnifiedBus даёт возможность сформировать единый пул памяти объёмом до 256 Тбайт. Через сеть UnifiedBus и RoCE отдельные экземпляры SuperPoD можно объединять в суперкластеры (SuperCluster). В частности, двухуровневая четырёхплоскостная архитектура Clos позволяет связать воедино до 512 тыс. NPU. А в сочетании с топологией Multi-rail такой кластер может насчитывать до 1 млн ускорителей.

Компания «Элемент-Технологии», входящая в группу «Элемент», запустила в Москве серийное производство блоков питания стандарта CRPS для серверного оборудования, а также силовых модулей зарядных станций электротранспорта. На промышленном комплексе площадью более 7,7 тыс. м2 организован полный цикл создания продукции: от монтажа электронных компонентов до финальной сборки и многоступенчатого тестирования готовых устройств.

Производственные мощности компании позволят ежегодно выпускать до 100 тыс. блоков питания мощностью до 5 кВт для серверного оборудования и до 25 тыс. силовых модулей мощностью до 40 кВт для зарядных станций электротранспорта. КПД модулей составляет до 96 %. Продукция будет поставляться российским разработчикам оборудования для ЦОД и операторам электрозарядных станций.

Фото: ООО «Элемент-Технологии» / element-t.ru

Проект реализован при финансовой поддержке федерального Фонда развития промышленности (ФРП). В виде льготного займа по программе «Комплектующие изделия» предприятие получило свыше 780 млн руб. Средства были направлены на закупку высокотехнологичного парка оборудования, включая автоматизированные линии поверхностного монтажа, системы оптической инспекции печатных плат, печи оплавления и участки электротермотренировки. Координацию работы фонда осуществляет госкорпорация ВЭБ.РФ по поручению Минпромторга России.

«Элемент-Технологии» работает на рынке силовой электроники с 2020 года. Ожидается, что выход предприятия на полную проектную мощность позволит существенно снизить зависимость отечественной промышленности от импортных аналогов в сегментах перспективного транспорта и цифровой инфраструктуры. Компания входит в производственную группу «Элемент», главными акционерами которой являются ПАО «Сбербанк» и госкорпорация «Ростех».

Системный интегратор Auxo подписал соглашение с российскими производителями оборудования «ДАТАРК», OpenYard и «Гравитон». Цель партнёрства — совместное продвижение комплексных решений для модульных центров обработки данных.

Сотрудничество выстроено по принципу полного импортозамещения и замкнутого цикла производства: «ДАТАРК» отвечает за инженерную инфраструктуру модульных ЦОД; OpenYard и «Гравитон» обеспечивают аппаратную платформу (серверы и системы хранения); Auxo занимается интеграцией, а также развитием облачного и прикладного уровня, включая решения на базе искусственного интеллекта. Такой подход позволяет заказчикам получать не набор разрозненных компонентов, а согласованную инфраструктуру под конкретные бизнес-задачи, говорят компании.

Особое внимание в альянсе уделено решениям на базе искусственного интеллекта. Экспертиза Auxo охватывает полный цикл внедрения: от развёртывания локальной и облачной инфраструктуры до создания ИИ-агентов, сервисов OCR/CV и RAG-систем. В портфель готовых к промышленной эксплуатации продуктов входят корпоративные ИИ-ассистенты, инструменты транскрибации встреч, интеллектуальная обработка документов и анализ качества коммуникаций. Это позволит разворачивать безопасные частные облака непосредственно внутри модульных дата-центров.

Источник изображения: «ДАТАРК» / datark.ru

По данным GreenMDC, в 2025 году объем рынка модульных ЦОД в России увеличился на 20 %, при этом рост спроса со стороны заказчиков составил около 30 %. Активный интерес к модульным центрам обработки данных проявляют крупные промышленные предприятия, геологоразведочные организации, государственные структуры, а также научно-исследовательские институты, внедряющие упомянутые вычислительные комплексы с целью оптимизации производственных процессов и «умного» управления системами. Заметный спрос также формирует сектор ретейла и логистики, что во многом объясняется ростом популярности маркетплейсов.

Китайская компания Baidu сообщила в ходе отчёта за II квартал 2026 года, что видит хорошие перспективы для своего бизнеса по производству чипов Kunlunxin, поскольку у местных покупателей не будет альтернатив. Доу Шен (Dou Shen), вице-президент Baidu AI Cloud Group, заявил, что компания работает над вопросом выхода Kunlunxin на биржу и вскоре предоставит конкретную информацию по этому поводу.

«С точки зрения бизнеса, мы по-прежнему очень уверены в долгосрочном росте и коммерческом потенциале Kunlunxin по нескольким причинам», — сказал Доу Шен. Во-первых, спрос на инфренс продолжает расти, и в Baidu считают, что эта тенденция сохранится надолго. Во-вторых, внутренний рынок Китая имеет «значительный потенциал роста», поскольку предложение ИИ-чипов «вероятно, останется ограниченным в течение некоторого времени». «На этом фоне клиенты всё чаще ищут высокопроизводительные, надёжные и экономичные отечественные чипы ИИ», — говорит Шен.

Как отметил The Register, эти заявления примечательны в контексте политики правительства США, разрешившего NVIDIA возобновить продажи своей продукции в Китае, и реакции на это Пекина, который наложил вето на любые закупки местными компаниями. По словам NVIDIA, запрет Вашингтона на поставки в Китай обошёлся ей в $10,5 млрд только за шесть месяцев. В своем последнем квартальном отчёте компания сообщила, что даже после отмены запрета она не будет получать никакой выручки в Китае, и что у неё «нет уверенности в том, что какой-либо импорт будет разрешен в страну». И теперь Baidu сообщает, что китайские покупатели обращаются к местным поставщикам. К тому же Пекин поощряет внедрение местных технологий, стремясь снизить зависимость от американской продукции.

Источник изображения: Baidu

Выручка Baidu снижается пятый квартал подряд. Рекламный бизнес сокращался быстрее, чем рос бизнес в сфере ИИ, отметил ресурс TNW. Компания сообщила о выручке за II квартал, завершившийся 30 июня 2026 года, в размере ¥31,325 млрд ($4,62 млрд), что на 4 % меньше, чем годом ранее, и на 2 % меньше, чем в предыдущем квартале. Результат также оказался меньше прогнозов аналитиков. По данным Bloomberg, South China Morning Post прогнозировал выручку в размере ¥31,6 млрд. Согласно опросу LSEG, консенсус-прогноз аналитиков составлял ¥31,96 млрд.

Основным драйвером роста был облачный бизнес. Выручка от деятельности, связанной с ИИ, выросла на 25 % до ¥12,5 млрд. Сейчас на этот бизнес приходится половина общего дохода компании. Выручка от облачных сервисов с использованием ИИ выросли на 50 % в годовом исчислении до ¥7,3 млрд, а доход от сегмента GPU Cloud (ранее назывался «доходы от подписки на инфраструктуру ИИ-ускорителей») увеличился на 283 %, ускорившись по сравнению с ростом на 184 % в предыдущем квартале. Компания заявила, что рост в сегменте GPU Cloud отражает растущий спрос на публичные облачные вычисления для ИИ. Доход от ИИ-приложений составил ¥2,5 млрд, что на 3 % больше, чем годом ранее, а выручка от маркетинговых сервисов, разработанных с использованием ИИ, осталась примерно на том же уровне — ¥2,6 млрд.

Всего онлайн-маркетинговые сервисы принесли ¥13,1 млрд, что на 19 % меньше год к году. Аналитики Reuters объяснили эту тенденцию затяжным спадом на рынке недвижимости в Китае и вялым потребительским спросом. «Хотя наш онлайн-маркетинговый бизнес по-прежнему находится под давлением, растущая динамика в нашем основном бизнесе, основанном на ИИ, подтверждает переход Baidu от компании, ориентированной на интернет, к компании, в первую очередь ориентированной на ИИ», — указал в своём заявлении соучредитель и генеральный директор Baidu Робин Ли (Robin Li), пишет ресурс qz.com.

Чистая налогооблагаемая прибыль Baidu составила ¥2,3 млрд, а чистая рентабельность — 7 %. Скорректированная чистая прибыль (Non-GAAP) составила ¥2,6 млрд. Операционный денежный поток равняется ¥3,4 млрд, что является положительным показателем четвертый квартал подряд, сообщила компания. Расходы на R&D составили ¥4,6 млрд ($679 млн), увеличившись на 5 % по сравнению с предыдущим кварталом и снизившись на 10 % год к году.

Французская Mistral AI продолжает развивать концепцию обеспечения европейского ИИ-суверенитета. Компания намерена дать клиентам больше контроля за географией размещения ИИ-проектов и намерена заключить долгосрочные договорённости, которые позволяет её создать в Европе до 1 ГВт вычислительных мощностей к 2030 году, сообщает eWeek.

Т.н. Mistral Regional Endpoints теперь доступны широкому кругу клиентов. Фактически речь идёт о программной функции, позволяющей выбирать, где именно будет выполняться инференс — в США или Европе. В результате пользователи смогут контролировать, где именно будут храниться и обрабатываться данные, будет обеспечено соблюдение необходимых правовых норм и выполнение требований к задержке передачи данных. Дополнительно компания представила для предварительной оценки тариф Priority Tier для критически важных рабочих нагрузок с SLA. Он в 1,75 раза дороже стандартного тарифа, гарантированный уровень доступности сервисов — 99,5 %.

Впрочем, предложение региональной обработки данных не значит, что все элементы ИИ-приложений будут привязаны к выбранной локации. Mistral подчёркивает, что не исключена ограниченная и защищённая передача данных «субпроцессорам» за пределами заданного региона. Это может иметь значение для работающих в регулируемых отраслях структур (госсектор, здравоохранение, оборонная промышленность и др.). Особенно это значимо в регионе EMEA, где организации нередко взвешивают преимущества внедрения ИИ, учитывая риски для суверенитета данных. В своё время Microsoft уже признала, что не сможет обеспечить настоящий суверенитет, если информация потребуется американским властям.

Источник изображения: Sylwia Bartyzel/unsplash.com

Также Mistral открывает свою платформу для моделей компаний-конкурентов. Например, её инфраструктура будет поддерживать сторонние LLM, включая GLM-5.2 китайской компании Z.AI. Благодаря этому клиенты получат доступ к разным ИИ-инструментам без необходимости переноса рабочих нагрузок между инфраструктурными провайдерами. В Mistral подчёркивают, что открытые веса моделей позволяют подробно изучать их устройство, адаптировать к своим потребностям и сохранять результаты, созданные с их использованием.

Ещё важнее инициатива Mistral, предусматривающая объединение европейских компаний для обеспечения долгосрочного доступа к вычислительным ИИ-мощностям. Т.н. European Compute Units, предлагаемые компанией, позволяют преобразовать долгосрочные обязательства клиентов в помощь в создании инфраструктуры Mistral и доступу к ней. К 2030 году компания намерена добиться совокупной мощности до 1 ГВт.

По имеющимся данным, сегодня Mistral располагает менее 200 МВт вычислительных мощностей, этого показателя она намерена добиться к концу 2027 года. Открытые модели, обработка данных в разных регионах и долгосрочные договорённости позволяют Mistral позиционировать себя как европейскую альтернативу зарубежным поставщикам ИИ- и облачных сервисов, преимущественно американским. В марте сообщалось, что Mistral AI привлекла в долг $830 млн для оснащения ИИ ЦОД и конкуренции с американскими техногигантами.

Оператор «Мегафон» сообщил о проведении успешных испытаний частной сети пятого поколения в собственной лаборатории телекоммуникационного оборудования.

В ходе тестирования инженеры компании спроектировали и реализовали архитектуру будущих Private 5G-сред. Были настроены опорная и транспортная сети и обеспечено взаимодействие с уже действующей LTE‑инфраструктурой. Специалисты отработали как физическое, так и логическое построение: маршрутизацию трафика, распределение ресурсов и резервирование ключевых компонентов. Важным этапом стала интеграция новых отечественных станций с действующими базовыми станциями иностранного производства. Это позволило подтвердить возможность бесшовной работы разнородного оборудования в единой сети и обеспечить непрерывность связи.

Источник изображения: Zac Gudakov / unsplash.com

Кроме того, специалистами «Мегафона» были проведены работы по оценке совместимости программных решений — платформ телеметрии, удалённого мониторинга, управления транспортом и логистикой, а также по развёртыванию киберзащитного комплекса, позволяющего частным сетям соответствовать требованиям к критической информационной инфраструктуре уровня КИИ‑1.

В компании заверили, что продолжат развивать направление Private 5G. По мере появления нового российского телеком‑оборудования оператор будет тестировать его в лаборатории перед внедрением в действующие сети.

Компания Openchip анонсировала суверенный европейский процессор BER10, построенный на открытой архитектуре RISC-V. Изделие ориентировано на различные устройства, функционирующие под управлением Linux. Это могут быть серверы, периферийные платформы и пр.

Чип BER10 получил четыре 64-бит вычислительных ядра с внеочередным исполнением инструкций. Тактовая частота и размер кеш-памяти пока не раскрываются. Но отмечается, что при производстве применяется передовая технология Gate-All-Around (GAA) с нормами «менее 2 нм». Таким образом, можно предположить, что решение обладает высокой энергетической эффективностью.

Источник изображения: Openchip

В процессоре реализована поддержка многоканальной оперативной памяти и высокоскоростных интерфейсов, таких как PCIe и AXI (Advanced eXtensible Interface). Кроме того, имеется аппаратный векторный блок, предназначенный для ускорения операций, связанных с ИИ, научными расчётами, обработкой изображений и другими ресурсоёмкими задачами.

Openchip подчёркивает, что BER10 — это не исследовательский прототип, а чип, рассчитанный на серийное производство. Иными словами, изделие готово для работы с реальными операционными системами и прикладным софтом. Впрочем, о начале массовых поставок процессоров разработчик умалчивает.

Европейская безфабричная компания Openchip была основана в Барселоне в 2021 году. В настоящее время она ведёт деятельность в Испании, Италии, Франции, Польше, Германии и Ирландии. В штат входят более 200 специалистов — в основном в области исследований и разработок. Ключевым направлением деятельности является проектирование энергоэффективных «систем на кристалле» (SoC) на основе архитектуры RISC-V.

Отечественные системы управления базами данных доминируют в корпоративной IT-инфраструктуре, однако параллельно активно используются решения с открытым исходным кодом и зарубежные платформы. Об этом свидетельствуют результаты исследования компании Nexign — российского разработчика enterprise-решений для различных отраслей экономики.

По данным опроса Nexign, СУБД от отечественных вендоров доминируют в инфраструктуре российских компаний — об их использовании сообщили 66 % респондентов. Более половины — 54 % — опрошенных применяют решения open source, 40 % продолжают эксплуатировать зарубежные продукты, ещё 6 % затруднились с ответом.

По мнению аналитиков, такие результаты отражают переходный характер текущего этапа развития IT-ландшафта в России. Существенная доля зарубежных решений объясняется значительным объёмом устаревшей инфраструктуры в слое прикладных корпоративных систем. Многие бизнес-критичные приложения исторически разрабатывались и внедрялись в тесной связке с конкретными СУБД. Пока прикладной слой не модернизирован или не заменён, полная миграция баз данных зачастую оказывается либо технически сложной, либо экономически неоправданной.

Источник изображения: Nexign / nexign.com

По данным исследования, компании в среднем используют более одного типа СУБД, комбинируя вендорские продукты и open source. Такой подход продиктован несколькими важными факторами. Во-первых, бизнес стремится снизить риски зависимости от вендора. Во-вторых, значительная часть существующих систем не может быть быстро выведена из эксплуатации без ущерба для бизнес-процессов. В-третьих, использование различных СУБД позволяет организациям балансировать между стоимостью владения, доступностью квалифицированной поддержки и надёжностью решения. Также наличие открытого кода даёт необходимую гибкость и свободу в настройке, в то время как вендорские решения обеспечивают формальные гарантии и SLA.

Однако гибридный подход несёт и определённые риски, отмечают эксперты Nexign. Главный из них — возрастающая сложность администрирования и поддержки разнородной инфраструктуры. Кроме того, усложняются процессы мониторинга и обеспечения безопасности: при неграмотном использовании открытого кода в системе могут образовываться серьёзные уязвимости. Существует также риск непредсказуемого роста совокупной стоимости владения (TCO) при недостаточно продуманной архитектуре.

Что касается критериев, на которые заказчики обращают внимание при выборе СУБД, то для 68 % опрошенных организаций ключевыми требованиями являются отказоустойчивость, поддержка кластеризации и возможность быстрого восстановления после сбоев. Для 66 % важны поддержка высокой нагрузки и масштабируемость, включая горизонтальное масштабирование и репликацию. Соответствие требованиям ФСТЭК и Роскомнадзора, а также наличие сертификации по защите данных, указывают своим приоритетом 38 % опрошенных. Это говорит о том, что для заказчиков становятся важны не только функциональность СУБД, но и технические характеристики, которым ранее уделялось меньше внимания. Компаниям сейчас не нужен «комбайн» со множеством новых функций. Прежде всего они ждут, что СУБД легко впишется в IT-среду и обеспечит безболезненный перенос данных.

Российские компании всё активнее рассматривают отечественные системы хранения данных (СХД) и объектные хранилища S3, однако полностью завершить переход на импортозамещённые решения смогли лишь немногие. Об этом свидетельствует проведённое аналитическим порталом «ИТ-инфраструктура» исследование, полученное в результате опроса 200 руководителей ИТ-подразделений компаний финансового, энергетического, транспортного, торгового и ИТ-секторов.

Результаты исследования показали, что в настоящий момент рынок находится на разных стадиях импортозамещения. Только 10 % организаций в РФ полностью перешли на отечественные системы хранения. Более трети — 35 % — находятся в процессе миграции, 15 % планируют начать переход в ближайшие 12 мес., а 21 % пока не смогли подобрать российское решение с необходимой функциональностью. При этом 19 % компаний не планируют переходить на отечественные СХД и S3-хранилища.

Источник изображения: Аналитический портал «ИТ-инфраструктура» / itinfrastructure.ru

В числе основных причин миграции участники рынка назвали требования регуляторов (68 % респондентов) и стремление снизить зависимость от зарубежных вендоров (63 %), включая риски санкций, прекращения технической поддержки и обновлений. Третьим по популярности фактором стали сложности с поставками зарубежных компонентов (45 %).

Ожидается, что наибольшее влияние на развитие рынка в ближайшей перспективе окажут рост объёмов данных и темпов цифровизации (62 %), повышение требований бизнеса к долгосрочному хранению и архивированию (60 %), вопросы безопасности и киберустойчивости (54 %), а также искусственный интеллект (50 %), повсеместное распространение которого приведёт к изменению требований к инфраструктуре хранения данных в организациях.

В целом, по мнению экспертов, российский рынок СХД постепенно переходит от этапа экстренной замены зарубежных решений к более зрелому подходу, при котором компании одновременно решают задачи импортозамещения, модернизации архитектуры и подготовки инфраструктуры к дальнейшему росту объёмов данных. При этом главным критерием перехода становится уже не скорость импортозамещения сама по себе, а способность выстроить надёжную, безопасную и масштабируемую инфраструктуру хранения, которая будет отвечать долгосрочным потребностям бизнеса.