Компания Akamai Technologies заключила с Anthropic соглашение стоимостью $11,6 млрд, в рамках которого её подразделение Akamai Cloud в течение семи лет будет предоставлять разработчику ИИ услуги распределённой облачной инфраструктуры и ПО. До этого, в мае, Anthropic заключила с Akamai соглашение на сумму $1,8 млрд. В рамках нового соглашения Akamai предоставила Anthropic варрант на покупку конвертируемых привилегированных акций серии B без права голоса.

Варрант распространяется на 7,7 млн акций (около 5 % находящихся в обращении обыкновенных акций Akamai) с ценой исполнения $111,33 за акцию. Ожидается, что право на покупку (вестинг) примерно 2 % акций возникнет в рамках первоначального соглашения на вышеуказанную сумму — $11,6 млрд. Право на приобретение остальных 3 % акция Anthropic получит, если в течение семилетнего периода увеличит объём закупок на сумму до $9 млрд. За каждые дополнительные $3 млрд, потраченные на облачные услуги на согласованных сторонами условиях, Anthropic получит право на покупку ещё примерно 1 % акций Akamai.

Источник изображения: Akamai

Akamai отметила, что её инфраструктура поддерживает полный жизненный цикл приложений — в том числе используемых в сфере ИИ — и обеспечивает высокую скорость, надёжность и безопасность. По её оценкам, совокупные капитальные затраты, связанные с реализацией соглашения с Anthropic, составят около $5,5 млрд.

Akamai прогнозирует увеличение капитальных затрат в этом году примерно на $1,7 млрд — главным образом для предварительной закупки критически важных компонентов, включая модули памяти, сохранив прежним прогноз по выручке. Общая стоимость многолетних облачных контрактов Akamai, заключённых компанией в текущем году, без учёта этой сделки, превышает $2,8 млрд.

Crusoe объявила о заключении ежегодного соглашения на сумму $65 млн с ИИ-стартапом Thinking Machines Lab основанным в феврале 2025 года Мирой Мурати (Mira Murati), занимавшей ранее пост технического директора OpenAI.

В рамках соглашения Thinking Machines Lab получит доступ к платформе Crusoe Cloud для инференса. С помощью сервиса Crusoe Managed Inference она будет обрабатывать ряд производственных нагрузок, включая свои модели Inkling, а также GLM 5.2 и 5.3, на специализированных системах. Также на этой платформе будут работать её собственные дообученные (fine-tuned) версии моделей.

Рабочие задачи будут выполняться на выделенной инфраструктуре, состоящей из систем NVIDIA HGX B200 с интерконнектом Quantum-2 InfiniBand. Crusoe будет самостоятельно эксплуатировать и обслуживать этот кластер в рамках формата Tailored Deployment (индивидуальное развёртывание). Клиент предоставляет модель и определяет требования, а Crusoe берёт на себя остальные аспекты развёртывания.

Источник изображения: Crusoe

Это означает предоставление выделенной, протестированной на производительность конечной точки с гарантированным уровнем обслуживания (SLA). Благодаря этому Thinking Machines Lab избавляется от необходимости самостоятельно управлять стеком для выполнения инференса. Компании также рассматривают возможность использования пакетного инференса (batch inference) для масштабной генерации синтетических данных.

«Crusoe Managed Inference позволил нам быстро перейти от оценки к промышленной эксплуатации и обеспечил соответствие стандартам, которые мы предъявляем к собственным системам. Это дало нам необходимые масштабы и экономическую эффективность для реинвестирования в исследования, лежащие в основе нашей деятельности», — сказал Майл Отт (Myle Ott), руководитель отдела инфраструктуры машинного обучения Thinking Machines Lab.

«У Thinking Machines Lab очень сильная инженерная команда, которая ожидает, что партнёры будут соответствовать их высоким стандартам по мере роста», — заявил Эрван Менар (Erwan Menard), старший вице-президент по управлению продуктами в Crusoe Cloud. Как сообщается, благодаря этой сделке менее чем через год после запуска Crusoe Managed Inference законтрактованный объём годовой регулярной выручки (ARR) в сегменте управляемых услуг инференса компании превысил $100 млн.

Компания Alibaba Group представила ИИ-ускоритель Zhenwu V900, разработанный её подразделением T-Head Semiconductor (Pingtouge Semiconductor), пишет SCMP. Кампания заявила, что это «самый мощный чип для ИИ в Китае на сегодняшний день». По данным Alibaba, Zhenwu V900 в три раза превосходит по производительности своего предшественника — Zhenwu M890, но точные показатели не приводятся.

Сообщается, что Zhenwu V900 оснащён 216 Гбайт HBM, поддерживает вычисления в формате FP32–FP4 и обладает усовершенствованным тензорным вычислительным блоком Tensor Core, который значительно повышает точность выполнения инструкций в форматах FP8/FP4. Также сообщается о пропускной способности межчипового интерконнекта 1,2 Тбайт/с. Конфигурации размеров блока в форматах MXFP8 и MXFP4 позволяют стабилизировать производительность при масштабировании вычислений в ходе обучения и инференса, пишет The Register.

Как сообщил Гао Хуэй (Gao Hui), вице-президент T-Head, серийное производство что Zhenwu V900 запустят в I квартале 2027 года. Вычислительные ИИ-кластеры на базе V900 могут объединять до 500 тыс. ускорителей с использованием коммутаторов ICN Switch собственной разработки, обеспечивая достаточно вычислительной мощности для обучения и инференса моделей с 5–10 трлн параметров.

Источник изображения: T-Head

Также на I квартал 2027 года намечен выход суперускорителя Panjiu, оснащенного чипами Zhenwu V900, коммутаторами ICN Switch, картами SmartNIC Panmai и контроллерами Zhenyue. Заодно T-Head представила предварительную версию ИИ-ускорителя нового поколения Zhenwu J900, в основе которого лежит архитектура параллельных вычислений собственной разработки. Его выпуск запланирован на III квартал 2028 года.

Компания сообщила о планах по созданию собственных центральных процессоров (CPU) нового поколения, оптимизированных для задач агентного ИИ — Yitian 720 и Yitian 730, выпуск которых стартует в 2027 году. При этом Yitian 730 станет первым процессором T-Head, созданным на базе собственной микроархитектуры, возможно, RISC-V. Yitian 710 использовал архитектуру Arm.

Источник изображения: T-Head

Глава Alibaba У Юнмин (Wu Yongming) представил план развития компании, выделив «ИИ-модели, ИИ-чипы и ИИ-облако» в качестве трёх краеугольных камней «машинного интеллекта». Сообщается, что подразделение T-Head завершило разработку полной линейки основных микросхем для ЦОД, охватывающей четыре основные категории: ускорители Zhenwu, CPU Yitian, SmartNIC Panmai и интерконнект ICN. При этом все основные микросхемы, необходимые для формирования сверхбольших ИИ-кластеров, были разработаны самостоятельно.

Юнмин заявил о планах компании увеличить мощность глобальных дата-центров Alibaba Cloud до более чем 20 ГВт к 2032 году, что примерно в 10 раз превышает их мощность до появления генеративного ИИ. Для реализации проекта компания инвестирует более $53 млрд в ближайшие три года в строительство ИИ-инфраструктуры. Также компания намерена значительно увеличить поставки чипов для ИИ.

И всё же, если сравнивать с ИИ-индустрией США, цифры выглядят не столь впечатляюще. Например, компания Cushman & Wakefield, занимающаяся коммерческой недвижимостью, на прошлой неделе сообщила, что только в США в настоящее время ведётся строительство ЦОД общей мощностью 37,7 ГВт. Часть из них будет задействована в проекте Stargate, в рамках которого к 2029 году планируется ввести в эксплуатацию 10 ГВт.

Anthropic и OpenAI прорабатывают варианты заключения сделок по аренде мощностей в небольших дата-центрах с целью расширения ИИ-инфраструктуры на фоне усиления дефицита, сообщил ресурс CNBC со ссылкой на источники. По словам инсайдеров, обе компании заключили за последний год крупные соглашения об использовании дата-центров мощностью в сотни мегаватт и даже гигаватты, но теперь они также проявляют интерес к сделкам на 20–30 МВт.

В частности, Anthropic изучала возможность заключения соглашений такого масштаба в Великобритании и странах Северной Европы, а OpenAI также рассматривала варианты развёртывания мощностей меньшего объёма в странах Северной Европы. Один из источников сообщил о переговорах с участием Anthropic и OpenAI по поводу развёртывания вычислительных мощностей аналогичного масштаба в США. Такие сделки позволяют компаниям быстрее запускать рабочие нагрузки в условиях бума ИИ-технологий.

«Мы формируем диверсифицированный портфель вычислительных мощностей, чтобы удовлетворить растущий спрос на ИИ во всём мире», — заявил представитель OpenAI ресурсу CNBC. Он пояснил, что разные рабочие нагрузки требуют использование разной инфраструктуры, поэтому компания ведёт переговоры с широким кругом партнёров и оценивает возможности, исходя из своих требований, а также показателей производительности, надёжности, сроков реализации и стоимости.

Источник изображения: Crusoe

Обе компании обычно арендуют вычислительные мощности у операторов дата-центров и неооблаков, отдавая предпочтение масштабным долгосрочным соглашениям. В августе стало известно о сделке Anthropic с Nscale по поводу аренды мощностей в строящемся ЦОД в Западной Вирджинии на 460 МВт. OpenAI заявила, что ещё в апреле превысила первоначальный план по выделению 10 ГВт мощности для своего инфраструктурного проекта Stargate, и уже после этого взяла на себя обязательства по обеспечению дополнительных 3 ГВт мощностей в Джорджии и 8 ГВт в Огайо.

Масштабные проекты по строительству ЦОД в США и других странах всё чаще сталкиваются с противодействием со стороны местных жителей. Также во многих регионах Европы наблюдается дефицит свободных земельных участков и энергетических мощностей для развёртывания ЦОД.

По словам Structure Research, привлекательность сделок относительно меньших вычислительных мощностей заключается в том, что они позволяют быстрее получить доступ к готовой инфраструктуре: «Получить доступ к нескольким мегаваттам на уже подключенном к энергосети объекте может быть практичнее, чем ждать выделения гораздо большего блока мощностей в одной локации. Для рабочих нагрузок, способных функционировать на разрозненных площадках, совокупность небольших объектов может в итоге обеспечить значительный объём мощностей».

Источник изображения: Crusoe

Обучение моделей ИИ требует огромных вычислительных ресурсов для обработки колоссальных массивов данных, но инференс может осуществляться с использованием более компактных кластеров чипов. По словам Тана, многие задачи инференса позволяют обрабатывать отдельные запросы на разрозненных небольших кластерах. При этом всё большая часть вычислительных ресурсов ИИ перенаправляется от обучения ИИ-моделей к их непосредственной эксплуатации.

По оценкам JLL, к 2027 году доля мощностей ЦОД, используемых для инференса, должна превысить долю мощностей, выделяемых для обучения моделей. В 2025 году на инференс приходилось 9 % от общего объёма рабочих нагрузок в глобальных ЦОД, тогда как на обучение — 14 %. К 2030 году, как ожидается, на инференс будет приходиться 37 % этих мощностей, а на обучение моделей — лишь 13 %.

В феврале сообщалось о планах NVIDIA начать сотрудничать с рядом участников рынка ЦОД для изучения возможностей создания небольших объектов, предназначенных для распределённого инференса. Напомним, что Crusoe, построившая крупный комплекс дата-центров Stargate в Абилине (Abilene, Техас), используемый OpenAI, теперь инвестирует в создание более компактных ЦОД, на развёртывание которых уходит меньше времени, и этот процесс обходится гораздо дешевле запуска крупных комплексов, строительство которых сейчас сталкивается с задержками на всей территории США.

Cornelis представила Active Compute Fabric — открытую архитектуру, охватывающую сетевые системы класса scale-up (вертикальное масштабирование) и scale-out (горизонтальное масштабирование) и включающую встроенные средства программируемых вычислений.

В настоящее время ИИ-кластеры выросли до многих тысяч GPU. Количество параметров в моделях увеличилось с миллиардов до триллионов. Однако фундаментальное поведение большинства сетей ЦОД не эволюционировало так быстро — они в основном перемещают данные из точки А в точку Б, обеспечивая максимально надёжную передачу.

Современные рабочие ИИ-нагрузки не всегда ведут себя как традиционные HPC и другие распределённые приложения. В них доминируют синхронизация, коллективные операции и зависимости, а также значительный трафик между серверами (east-west). Когда сеть не справляется с огромными требованиями к пропускной способности таких рабочих нагрузок, ускорители часто простаивают, иногда в течение длительного времени.

Проблему простоя поставщики пытаются решить преимущественно за счёт увеличения пропускной способности, а не изменения принципов работы самой сетевой инфраструктуры. «ИИ-инфраструктура достигла того этапа, когда одного лишь повышения быстродействия конечных узлов уже недостаточно. Сетевая фабрика должна стать активным компонентом вычислительной системы», — заявила Лиза Спелман (Lisa Spelman), генеральный директор Cornelis.

Источник изображений: Cornelis Networks

Архитектура Active Compute Fabric переносит программируемые вычислительные функции непосредственно на уровень сети. Сетевая фабрика может производить манипуляции над данными прямо во время передачи: собирать данные KV-кеша для дезагрегированного инференса, координировать распределение экспертов для моделей MoE, ускорять коллективные операции, такие как AllReduce, и сжимать градиенты при передаче, разгружая вычислительные узлы, уменьшая накладные расходы на синхронизацию и отвечая за целостность передачи данных. При этом она может брать на себя новые функции по мере развития алгоритмов ИИ и ПО. Нечто похожее, например, NVIDIA начала предлагать в InfiniBand несколько поколений назад (SHARP), но, по слухам, данная функциональность особой популярностью не пользуется.

Cornelis опирается на открытые Ethernet-стандарты UALink для вертикального масштабирования и Ultra Ethernet — для горизонтального, что даёт поддержку широкого спектра ускорителей. Это важный фактор, поскольку компании всё больше диверсифицируют оборудование и технологии, используемые в своих ЦОД. Клиенты, использующие решения для ИИ, всё чаще обращаются к решениям стоечного масштаба, сталкиваясь при этом с проблемой привязки к конкретному поставщику, а Cornelis позиционирует себя как нейтральная, открытая альтернатива. Это явный кивок в сторону NVIDIA, хотя тот же UALink пока трудно назвать действительно зрелой технологией.

Видение Cornelis по поводу открытых и эффективных сетей, масштабируемых по принципу «масштабирование и расширение», разделяет Qualcomm, которая присоединилась к Cornelis на конференции AI Infra Summit. Cornelis отметила, что обе компании разделяют общее видение проблем, стоящих перед ИИ-инфраструктурой: использование пассивных сетевых архитектур, обеспечивающих лишь передачу данных, приводит к недогрузке вычислительных ускорителей, что напрямую сказывается на экономической эффективности процессов инференса. По мере перехода к созданию ИИ-систем стоечного масштаба, обе компании рассматривают сеть как ключевой элемент проектирования, а не как второстепенный компонент.

Лиза Спелман отдельно отметила в интервью CRN схожесть подходов с Qualcomm: «Мы видим много общего в отношении проблем инфраструктуры ИИ, проблем, с которыми сталкиваются клиенты, и множество возможностей и потенциала для объединения наших технологий и решения этих проблем для клиентов <…> Мы считаем, что сейчас идеальное время для выхода на этот рынок. Ещё многое предстоит решить», — сказала Спелман.

Как отметил CRN, проблема для Cornelis заключается в том, что NVIDIA более года продвигает свою собственную технологию интерконнекта NVLink Fusion как де-факто интерконнект для вертикального масштабирования. К альянсу уже присоединились Qualcomm, Arm, Marvell, Amazon, Fujitsu, Ayar, SiFive, Intel, d-Matrix и MediaTek. Это позволяет NVIDIA оставаться важнейшим поставщиком для рынка ИИ-инфраструктуры и открывает новый источник дохода.

Cornelis также объявила о привлечении финансирования в размере $205 млн. Средства будут направлены на масштабирование производства, укрепление партнёрских отношений с клиентами и ускорение реализации планов по выводу продукции на рынок. Ресурс Forbes считает, что для компании в сегменте HPC-сетей такой уровень инвестиций значителен и свидетельствует о том, что рынок считает проблему узкого места в сетевых технологиях реальной, и что Cornelis продемонстрировала достаточный прогресс благодаря текущим внедрениям в ЦОД для ИИ и HPC, чтобы оправдать дальнейшее расширение.

«Потенциал рынка сетевых решений на базе открытых стандартов для масштабирования ИИ (как вертикального, так и горизонтального) к 2030 году превысит $55 млрд. Мы убеждены, что именно сетевая инфраструктура будет определять, какая часть инвестиций в развёртывание систем ИИ принесёт реальную отдачу», — заявили в IAG Capital Partners.

Стартап Crusoe завершил новый раунд финансирования серии F в размере $3,9 млрд с оценкой его рыночной стоимости примерно в $30,9 млрд, сообщил ресурс The Wall Street Journal. По словам гендиректора Crusoe Чейза Лохмиллера (Chase Lochmiller), раунд финансирования возглавили Atreides Management, Valor Equity Partners и Mubadala Investment. В число других инвесторов входят Founders Fund, TPG и несколько суверенных фондов, включая Катарское инвестиционное управление (Qatar Investment Authority, QIA).

После двух лет строительства комплекса ЦОД Stargate в Абилине (Abilene, Техас), используемого OpenAI, Crusoe теперь делает ставку на создание небольших модульных ЦОД Spark, которые она может производить на собственных заводах и развёртывать там, где есть доступ к электроэнергии. Это будет быстрее и дешевле, чем полагаться исключительно на крупные строительные проекты, которые становятся всё дороже и сталкиваются с задержками по всей стране.

Лохмиллер заявил, что для инференса не требуются огромные ИИ-кластеры. «В настоящее время для этого не нужен ЦОД по типу того, в Абилине», — сказал Лохмиллер. По его словам, инференс в таком ЦОД «может быть излишним». Меньшие по размеру ЦОД Spark предоставляют компании ещё одно преимущество: скорость, поскольку для них не требуются месяцы планирования, строительства и согласования с местными жителями. ЦОД Spark уже работают в Рино (Reno, штат Невада) с питанием от б/у батарей электромобилей и солнечных панелей.

Источник изображения: Crusoe

Crusoe отличается от других стартапов в сфере ИИ-инфраструктуры тем, что не делает ставку на одно направление деятельности. Например, неооблачные компания занимаются в основном лишь тем, что покупают дорогостоящие чипы и сдают в аренду доступ к ним. В свою очередь, Crusoe разрабатывает и сдаёт в аренду ЦОД, сдаёт в аренду GPU в них и запускает ИИ-модели для клиентов и взимает плату за вычислительные ресурсы (токены). «Мы продаём ЦОД, GPU и токены», — сказал Лохмиллер.

По словам источников The Wall Street Journal, эта стратегия временами вызывала недовольство совета директоров, который предлагал сузить сферу деятельности компании. Однако Лохмиллер считает, что его стратегия помогает компании строить лучшие ЦОД, поскольку даёт понимание того, как меняется спрос. Crusoe ожидает, что большая часть её облачных вычислений будет выполняться в небольших ЦОД Spark. «Мы собираемся устанавливать их повсюду», — заявил Лохмиллер.

Нидерландский стартап Axelera AI объявил о начале отгрузок изделий Europa — специализированных ИИ-чипов следующего поколения (AI Processing Unit, AIPU). Они ориентированы прежде всего на выполнение инференса с высокой энергетической эффективностью.

Первая информация о решениях Europa появилась в октябре прошлого года. Конструкция чипов включает восемь ядер ИИ, 16 векторных ядер с архитектурой RISC-V, 256-бит интерфейс LPDDR5 с пропускной способностью 200 Гбайт/с и 128 Мбайт памяти L2 SRAM. Заявленное быстродействие достигает 629 TOPS на операциях INT8. При производстве применяется 5-нм технология Samsung.

Заказчики могут приобретать чипы Europa для самостоятельного проектирования ИИ-ускорителей. Кроме того, изделия доступны в составе PCIe-карты Axelera Edge 232p формата HHHL с одним AIPU и платы Axelera Server 250p типоразмера FHFL с четырьмя AIPU. Эти устройства могут устанавливаться в серверы и рабочие станции.

Источник изображений: Axelera AI

Как утверждает Axelera AI, решения на базе Europa обеспечивают в шесть раз более высокую производительность (токенов в секунду) на 1 Вт затрачиваемой энергии по сравнению с ускорителями на базе GPU. Новые карты могут применяться не только в составе дата-центров и облачных платформ, но и на периферии, а также на корпоративных площадках.

Ускорители Axelera Edge 232p будут доступны в составе серверов Dell XE5 и Supermicro 111AD. Кроме того, о поддержке Europa объявили такие компании, как 2CRSi, Advantech, Axiomtek, HPE, Lenovo, Seco и др. Продукты Axelera AI внедрили более 600 клиентов по всему миру, включая заказчиков в сферах оборонной промышленности, робототехники, беспилотных летательных аппаратов, розничной торговли и безопасности. Стартап говорит об общем портфеле заказов стоимостью свыше $1,5 млрд.

Американский ИИ-гигант Anthropic подписал первое соглашение об аренде дата-центров в Австралии. Компания стремится извлечь максимальную выгоду из благоприятной политической среды в стране и имеющихся на континенте в изобилии источников возобновляемой энергии для создания одного из крупнейших в мире вычислительных объектов, сообщает Reuters.

Договор предусматривает аренду кампуса с проектной мощностью 2,16 ГВт — на уровне некоторых крупнейших дата-центров, уже действующих в мире. Предложенный кампус должен будет разместиться на сельскохозяйственных угодьях в 250 км от Брисбена (Brisbane), начало ввода в эксплуатацию предполагается в 2027 году. ОБъект будет использовать замкнутую систему охлаждения, позволяющую снизить потребности в чистой воде при отводе тепла от серверов.

Благодаря сделке Anthropic станет последним «ИИ-тяжеловесом», закрепившим свои позиции в Австралии — после OpenAI, которая ещё в прошлом году заключила договор об использовании ЦОД в Сиднее. Компании конкурируют за возможность заранее закрепить за собой права на энергию и землю, поскольку там они значительно дешевле и доступнее в сравнении с более «загруженными» рынками США или Азии.

Источник изображения: Megan Clark/unsplash.com

Австралийское правительство в ответ на противодействие жителей строительству ЦОД пообещало ввести с 2027 года ограничения на использование ресурсов дата-центрами. При этом оно продолжает приветствовать инвестиционный бум, который, по прогнозам аналитиков, может принести в Австралию A$150 млрд ($107 млрд) к 2030 году. В целом же предполагается отход от полностью рыночных принципов, что даст властям рычаги давления на операторов ЦОД.

В случае с Anthropic речь идёт об аренде ЦОД, строительство которого запланировано сингапурской Zerra DC, которая будет заключать сделки о покупке возобновляемой энергии (PPA) и сама намерена нести расходы по подключениям к сети, не перекладывая их тяжесть на имеющихся клиентов. По данным источников, объект планируют использовать для инференса, но не обучения.

Ранее Австралия заявляла, что новые правила для ИИ-проектов ограничивают использование созданного в стране контента для «тренировки» ИИ-моделей. Anthropic уже говорила, что готова потратить миллиарды долларов на ЦОД в стране, но взамен требует переписать законы об интеллектуальной собственности. На тот момент она собиралась заняться именно обучением ИИ.

Fujitsu объявила о предстоящем старте глобальных продаж процессора нового поколения Fujitsu MONAKA, намеченном на ноябрь 2026 года. Также компания выпустит на базе новинок сервер Fujitsu MONAKA Server для суверенной ИИ-инфраструктуры, который станет доступен для заказа с ноября 2026 года операторам ЦОД, предприятиям, академическим учреждениями и HPC-центрам в Японии и Европе, и оборонному сектору. Массовые поставки начнутся в апреле следующего года.

В процессоре Fujitsu MONAKA используется 3D-стековая архитектура с 2-нм техпроцессом для Arm-ядер и 5-нм техпроцессом для кеша и I/O-блоков. Чип имеет до 144 ядер, работает на частоте до 3,8 ГГц и поддерживает память DDR5-8800. Также сообщалось, что процессоры MONAKA получат продвинутую упаковку Broadcom 3.5D XDSiP. Использование собственной технологии Ultra Low Voltage обеспечивает высокую энергоэффективность процессора.

MONAKA обеспечивает аппаратное ускорение матричных операций, используя специальные инструкции, которое в сочетании с поддержкой векторных вычислений SVE2 и программной оптимизацией позволяет ускорять ИИ-инференс непосредственно на уровне CPU. Как сообщает Fujitsu, чип обеспечивает вдвое большую пропускную способность для ИИ-инференса по сравнению с другими процессорами.

Источник изображений: Fujitsu

Кроме того, MONAKA поддерживает конфиденциальные вычисления для защиты данных и приложений на аппаратном уровне с помощью технологии Arm CCA, которая обеспечивает шифрование приложений и данных непосредственно во время их выполнения в оперативной памяти, в том числе при работе в многопользовательских облачных средах с разделением ресурсов.

Первоначально серверы на базе MONAKA будут доступны в конфигурациях 1U (один или два сокета) и 2U (два сокета) для задач ИИ-инференса и работы ИИ-агентов. Также планируется выпуск отдельной многоузловой системы формата 2U4N (два сокета на узел) для академических целей и HPC. В частности, эта система подходит для создания суррогатных моделей и CFD-расчётов.

1U-версия поддерживает воздушное охлаждение с температурой окружающей среды до +40 °C (базовая частота ядер — 2,1 ГГц) и СЖО с температурой воды до +45 °C (базовая частота ядер — 2,9 ГГц) без необходимости в специализированной инфраструктуре охлаждения. Согласно Fujitsu, фирменная технология охлаждения серверов позволяет снизить энергопотребление систем охлаждения до 80 %. Каждому процессору полагается 12 слотов памяти. Подсистема хранения включает восемь слотов E3.S и два слота M.2. Основная шина — PCIe 6.0, но поддержка GPU не заявлена.

Кроме того, доступная память 1U-версии может быть расширена путём использования дезагеграции и CXL. Речь, вероятно, о внешних разделяемых пулах памяти. Такой подход решает проблему нехватки памяти — распространённую при ИИ-инференсе — и максимизирует эффективность использования ресурсов, обеспечивая гибкую адаптацию к будущим крупномасштабным ИИ-моделям и изменениям рабочих нагрузок, говорит Fujitsu.

2U-сервер включает два процессора с базовой частотой 2,1 ГГц, 24 слота для памяти RDIMM, четыре слота для E.3 SSD и два — для M.2. Он поддерживает только воздушное охлаждение. Доступна установка GPU. Наконец, многоузловой 2U-сервер с СЖО включает восемь процессоров MONAKA с частотой 2,9 ГГц и 96 слотов для RDIMM. На каждый узел приходится лишь по паре E.3 и M.2 SSD, зато с PCIe 6.0. Разработкой серверов для новых CPU также занимается Supermicro.

Сервер Fujitsu MONAKA Server спроектирован, разработан и произведен в Японии для использования в системах, обеспечивающих технологический суверенитет. Производство осуществляется на заводе Fujitsu в Касашиме (Kasashima), где на всех этапах производства можно отследить происхождение компонентов и историю изготовления. На базе Fujitsu MONAKA Server строится вертикально интегрированная модель «суверенного ИИ», объединяющая ИИ-технологии Fujitsu (такие как платформа Fujitsu Kozuchi и корпоративный генеративный ИИ Takane) со специализированными отраслевыми моделями, что создает безопасную среду для предприятий и госучреждений.

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

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

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

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

Источник изображения: NVIDIA

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

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

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

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

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

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