Согласно анализу Schneider Electric, архитектура систем охлаждения может решающим образом сказаться на использовании ЦОД электроэнергии и воды. Компания подчёркивает, что операторы ЦОД должны уделить таким системам повышенное внимание ещё на этапе проектирования, сообщает The Register. Правда, она может иметь заинтересованность в некоторых выводах.

В докладе Water Usage at AI Scale: Insights from a 100 MW Comparative Analysis эксперты компании смоделировали четыре варианта ЦОД с разными системами охлаждения, от традиционной воздушной до оптимизированных СЖО. В документе делается вывод, что переход от воздушных систем к жидкостным не только неуклонно повышает энергоэффективность, но и способен снизить потребление воды там, где водных ресурсов не хватает. Дополнительно в исследовании смоделировано влияние расположения объекта на эффективность каждого варианта охлаждения. В частности, в расчёт принимались годовые погодные условия в Париже (Франция) и Далласе (Техас, США).

Данные Schneider показывают, что больше всего воды потребляется системой с традиционным воздушным охлаждением в Далласе, переход на СЖО с теплоносителем температурой +45°C снижает потребление воды минимум вдвое. В компании подчёркивают, что местоположение, рабочая температура и архитектура охлаждения во многом определяют потребности объекта в воде, даже без учёта перехода индустрии на высокоплотные ИИ-системы. Водопотребление во многом определяется оборудованием, применяемым для отвода тепла из вычислительного зала. При прочих равных объекты с градирнями требуют в 5–20 раз больше воды, чем «сухие» системы.

Источник изображения: Schneider Electric

В первом из рассмотренных сценариев моделировалось использование традиционного воздушного охлаждения. Второй предусматривает применение СЖО с температурой теплоносителя +32°C (такая архитектура характерна для ранних ИИ ЦОД). В третьем варианте применяется то же оборудование, но температура повышена до +45°C. Наконец, в четвёртом варианте оборудования используется меньше, поскольку система изначально рассчитана на теплоноситель температурой +45°C. Это позволяет сэкономить на оборудовании и снизить капитальные затраты.

Утверждается, что теплоноситель с большей температурой обеспечивает значимую экономию воды, поскольку в этом случае расширяется спектр условий, при которых охлаждение с помощью «уличного» воздуха» может избежать применения механических затрат. Эксперты рекомендуют оценивать водопотребление на ранних этапах проектирования и рассматривать альтернативные источники воды для снижения нагрузки на ресурсы местных жилых сообществ.

Проблема остро стоит в США, где за последние десять лет расход воды дата-центрами вырос втрое. ИИ ЦОД в США в жаркие дни способны потреблять воды, как Нью-Йорк целиком. Это особенно важно на фоне усиливающегося противодействия жителей, активистов и политиков строительству новых ЦОД. Тем временем в Великобритании правительство обвиняют в игнорировании дефицита воды и продвижение строительства всё новых ИИ ЦОД.

Schneider полагает, что эффективность использования воды следует оценивать комплексно. Оптимальную систему следует выбирать с учётом значений PUE и WUE, а также стоимости электричества и воды на местах. У Schneider, конечно, имеется собственный коммерческий интерес в таких выводах. В 2024 году она приобрела 75 % акций компании Motivair, специализирующейся на системах жидкостного охлаждения. Оставшиеся акции планируется выкупить к 2028 году.

На фоне роста инвестиций в ИИ компании стали более избирательно подходить к замене устаревшего оборудования (например, мейнфреймов), стремясь максимально продлить срок службы устаревших ИТ-систем, пишет The Register со ссылкой на исследование State of IT Modernization 2026 компании Ensono. В рамках исследования был проведён опрос 500 руководителей ИТ-подразделений и бизнес-лидеров в США и Великобритании.

78 % респондентов–руководителей, принимающих решения в сфере ИТ, сегодня считают устаревшие системы более важными, чем два года назад, поскольку они рассматриваются как ключевой элемент для успешного внедрения ИИ в организации. Исследователи пришли к выводу, что ИИ меняет приоритеты модернизации, однако корпорации по-прежнему сталкиваются с рядом традиционных проблем, усложняющих этот процесс: превышением бюджета, задержками в реализации инициатив и нехваткой квалифицированных кадров.

По данным Ensono, 45 % компаний активно масштабируют внедрение ИИ по всем подразделениям, а 44 % инвестируют в точечные проекты, способные принести значительный эффект. Поддержка ИИ, автоматизации и передовых инициатив по работе с данными стали главными движущими силами модернизации; при этом более половины компаний отмечают, что ИИ способствует модернизации, обеспечивая более высокий уровень автоматизации и повышая эффективность работы.

Источник изображения: IBM

В числе главных препятствий для реализаций целей в области ИИ респонденты назвали трудности интеграции технологий в существующие рабочие процессы (33 %) и ограничения инфраструктуры (28 %). В связи с этим устаревшие системы приобретают новую стратегическую ценность. Почти половина организаций рассматривает их (например, мейнфреймы) как критически важную основу для ИИ и ценный источник данных, а 47 % используют такие системы выборочно для конкретных приложений на базе ИИ.

Более половины организаций Великобритании (57 % респондентов; в США меньше — 48 %) предпочитает оптимизировать и расширять возможности устаревших систем, модернизируя приложения непосредственно на существующей платформе, вместо того чтобы полностью их заменять. «Компании начинают понимать, что унаследованные системы — такие как мейнфреймы — представляют собой невероятно мощные, надёжные и эффективные вычислительные ресурсы, которые теперь, благодаря ИИ, можно дополнить новыми возможностями и сделать более гибкими», — пишет Ensono.

Отмечается, что в этих системах сосредоточены данные и бизнес-логика, накопленные за десятилетия и обеспечивающие работу многих компаний. Преимущество получат те организации, которые достаточно хорошо разбираются в своей ИТ-среде, чтобы отличить элементы, подлежащие замене, от тех, которые стоит лишь дополнить, а также готовы внедрять новые методы модернизации, недоступные ещё полтора года назад, подчеркнули аналитики.

Источник изображения: IBM

Ещё два года назад компания Kyndryl заявила, что мейнфреймы могут служить фундаментом для развёртывания ИИ-систем. Исследования показали, что мощные мейнфреймы становятся отличной платформой для выполнения задач ИИ, и их всё чаще интегрируют с современной инфраструктурой. При этом часть рабочих нагрузок с мейнфреймов может переноситься на другие системы при одновременной модернизации оставшихся задач непосредственно на платформе, чтобы продолжать пользоваться преимуществами её безопасности и надёжности. Ранее в этом году в Gartner отметили, что для пользователей VMware перенос рабочих нагрузок на мейнфрейм — более рациональное решение, чем переход на новые условия лицензирования от Broadcom.

По словам управляющего директора HPE в Великобритании, на Ближнем Востоке и в Африке, корпоративные клиенты предпочитают дольше эксплуатировать имеющиеся ИТ-ресурсы, в частности, продлевая циклы обновления оборудования с пяти до семи лет: «Полагаю, мы наблюдаем тенденцию к более раннему планированию критически важных проектов. Многие клиенты заглядывают гораздо дальше в свои планы расходов и оценивают предстоящие задачи — например, в связи с прекращением поддержки определённых технологий или истечением срока аренды площадей в дата-центре. Таким образом, перед ними встаёт выбор: приостановить процесс и продлить срок службы оборудования или же двигаться вперёд, так как это необходимо. Думаю, это заставляет клиентов кардинально пересматривать свои подходы».

ИИ и его основные разработчики пока не готовы к корпоративному использованию этой технологии, считают в аналитической фирме Gartner. Об этом сообщили на ежегодном симпозиуме Gartner IT Symposium ведущие аналитики и вице-президенты компании Дэрил Пламмер (Daryl Plummer) и Кристин Мойер (Kristin Moyer). Они выразили мнение, что ИИ-индустрия и её ключевые игроки пока не достигли необходимой для корпоративного сектора зрелости, пишет The Register.

Говоря о сотрудничестве с ведущими ИИ-лабораториями, Пламмер заявил, что доверять им пока рано. По его словам, они «не соответствуют корпоративным стандартам, не понимают корпоративных условий и правил, не осознают вопросов ответственности и не имеют представления о таких понятиях, как стабильность и непрерывность бизнес-процессов». Пламмер указал на характерную для ИИ-компаний практику частой смены моделей без оглядки на то, как эти обновления могут отразиться на работе приложений, зависящих от результатов их систем, и на то, что это может нарушить функционирование ПО.

Источник изображения: Look Studio / Unsplash

«Темпы инноваций вышли из-под контроля, и самое печальное, что игнорировать их невозможно», — отметил Пламмер. По его словам, проблема усугубляется тем, что разработчики ИИ не готовы поддерживать устаревшие версии ИИ-моделей, хотя их жизненный цикл составляет всего около шести месяцев. «Если вы решите остаться на первой версии модели, вам не будут уделять особого внимания. Уже одно это говорит о том, что они не готовы к работе с корпоративным сектором», — подчеркнул он.

Кристин Мойер сослалась на исследование Gartner, согласно которому 86 % ИТ-директоров (CIO) считают, что риски, связанные с ИИ, растут быстрее приносимой ими пользы. В частности, первые успехи внедрения ИИ порождают спрос, который ИТ-отделы не могут удовлетворить без ущерба для безопасности и стабильности систем. Часть этого спроса Мойер связывает с «безответственным потреблением», когда сотрудники используют ИИ без реальной необходимости или неуместно. Согласно исследованию, 40 % работников сталкивались с низкокачественным контентом, сгенерированным ИИ (AI slop). На его разбор и осмысление уходит порядка двух часов, что для организации с персоналом около тысячи человек может обойтись в $9 млн в год.

Предотвратить такое «безответственное потребление» крайне сложно, поскольку «трудно даже отследить, сколько именно агентов ИИ у вас задействовано. ИИ проникает в вашу компанию через продукты, которыми вы уже пользуетесь», говорит Мойер. Она отметила, что предприятиям потребовалось целое десятилетие, чтобы отучить разработчиков выбирать самые мощные и дорогостоящие облачные инстансы из имеющегося набора.

Источник изображения: Nahrizul Kadri / Unsplash

Пламмер считает, что для контроля использования ИИ можно задействовать проверенные временем технологии автоматизации. По его словам, создавать агента для взаимодействия с базой данных неразумно, поскольку с этой задачей прекрасно справится старый добрый вызов функции. Часть вины в безответственном использовании ИИ лежит на вендорах, которые «любой ценой стремятся монетизировать ИИ», продавая продукты с его поддержкой или просто вынуждая клиентов покупать больше токенов. «Вендоры хотят, чтобы вы использовали агентов повсеместно», — утверждает Пламмер.

Говоря об эффективности AIOps — подхода, при котором вендоры используют агентов для выявления источников проблем и предложения решений, активируемых одним нажатием кнопки, Пламмер заявил, что вендоры следуют в верном направлении, но ими движут порочные мотивы. «Их цель — продать вам свои продукты, а не внедрить действительно подходящее решение; ведь их продукты, скорее всего, таковыми не являются», — считает аналитик. По его словам, такое поведение типично для цикла продаж новых технологий; это наблюдается и сейчас, когда вендоры создают инструменты управления, якобы позволяющие безопасно использовать ИИ. Пламмер охарактеризовал рынок таких решений как «один из самых фрагментированных, что нам когда-либо доводилось видеть».

Аналитики предложили несколько мер по «обузданию» ИИ, одна из которых — создание «центрального банка ИИ». Эта структура будет отвечать за контроль использования ИИ во всей организации и обеспечение её стабильной работы с учётом системного влияния ИИ. Её ключевая задача — обеспечение подотчётности. Это можно реализовать с помощью традиционных ERP- или CRM-систем, которые фиксируют историю действий (кто их выполнил или санкционировал). ИИ не всегда оставляет такие следы, добавила Мойер.

Источник изображения: Francis Ledger / Unsplash

Также для нейтрализации вышедшей из-под контроля системы потребуются «агенты-хранители» — ИИ, задача которого заключается исключительно в наблюдении за другими агентами и обеспечении того, чтобы их поведение оставалось в заданных рамках. Его также следует наделить правом «уничтожать» агентов, вышедших из-под контроля. Кроме того, эксперты предлагают создать группы быстрого реагирования для устранения последствий сбоев или проблем, вызванных ИИ. «Если вам придётся держать ответ за случившееся, и вы скажете: “Это сделал ИИ”, у вас возникнут серьёзные неприятности, — заявил Пламмер. — Именно ИТ-директора будут нести ответственность за сбои в работе систем ИИ».

Если в 2021 году объём рынка российских ЦОД оценивался в 0,8–1 ГВт, то на начало 2026 года он вырос почти вдвое, до 1,8 ГВт с учётом коммерческих и государственных ЦОД, а также объектов, находящихся в ведении корпораций. При этом в следующую пятилетку совокупная мощность ЦОД может дополнительно удвоиться, сообщает «Коммерсантъ» со ссылкой на статистику NF Group.

За последние три года количество стойко-мест коммерческих ЦОД росла на 12–15 % ежегодно, но темпы строительства объектов не успевают за ростом спроса. Порядка 75 % совокупной коммерческой ёмкости ЦОД приходится на Московский регион, ещё 8–10 % — на Санкт-Петербург. Остальные мощности находятся в основном в Екатеринбурге, Новосибирске, Казани и других крупных городах, где сосредоточены крупнейшие заказчики, операторы и сетевая инфраструктура. Локациями с наиболее активным развитием строительства ЦОД экспертами называются Свердловская и Новосибирская области.

Дефицит энергомощностей в Московском регионе по оценкам NF Group, составляет 200–300 МВт. В Москве и Подмосковье на стадии строительства и проектирования находятся объекты на те же 200–300 МВт, но нет гарантий, что все они будут введены в эксплуатацию. При этом в Московской области в десятки раз выросла стоимость аренды земли для ЦОД. Попутно рассматривается вопрос разрешения ЦОД локальной генерации энергии.

Источник изображения: Gilly/unsplash.com

На строительство одного ЦОД мощностью 10 МВт нужен участок в 2–3 га, объекты от 50 МВт требуют 12–14 га. При этом ключевую роль играет не доступная площадь земли, а технические условия, акт технологического присоединения, вид разрешённого использования участка и удалённость от жилых районов — со временем вокруг ЦОД в России намерены создать «зоны отчуждения».

По словам экспертов, 1 га с 10 МВт мощности в Москве или непосредственной близости стоит 0,8–1 млрд руб. Устойчивый рынок подобных участков пока отсутствует, цены на площадки могут отличаться в разы. С учётом стоимости передачи участка и оформления мощностей, подходящая земля может обойтись в 1,1–1,3 млрд руб. Тем временем капитальные затраты на создание новых ЦОД увеличились приблизительно в 2–2,5 раза из-за роста цен оборудования, санкций, роста стоимости строительства и ряда других причин. По некоторым оценкам, около 40 % стоимости проекта может приходиться на «валютную составляющую».

В целом порядка 75 % затрат на строительство ЦОД — создание инженерных систем, 15 % — общестроительные работы, по 5 % приходится на проектные изыскания и прочие системы. Другими словами, экономика ЦОД в первую очередь зависит от инженерной составляющей, а не стоимости здания. При этом за электричество приходится конкурировать с офисными и жилыми проектами, в Московской области — дополнительно со складскими терминалами. В результате сроки реализации проектов увеличиваются, а затраты растут.

По расчётам 3data, в ближайшие 3–5 лет операторы будут заниматься как запуском новых площадок, так и обновлением старых объектов для их адаптации к росту нагрузок. В NG Group прогнозируют, что в следующие пять лет мощность ЦОД в стране может вырасти до 3–3,5 ГВт. При этом некоторые эксперты прогнозируют возможную миграцию операторов в регионы.

По данным компании Live Direct Marketing, число крупных организаций, имеющих почтовые серверы на собственном хостинге, за последние 10 лет сократилось вдвое. Если верить DNS-записям, их в значительной степени вытеснили Google Workspace и Microsoft 365, сообщает The Register.

Исследователи проанализировали записи MX, DMARC и SPF в массивах данных, собираемых OpenINTEL, с учётом списков Tranco о наиболее востребованных доменах. Учитываются операторы почтовых сервисов, платформы для рассылки и SaaS. Используемые данные охватывают период с 2016 года, но полной картины о всех используемых почтовых серверах получить всё равно не получится. Тем не менее, можно сделать вывод о том, что в 2016 году собственные почтовые серверы использовали 44,6 % из миллиона наиболее популярных доменов, а теперь речь идёт всего о 22,4 %.

Число собственных почтовых серверов стремительно сокращается, на 0,5 п.п. каждые 30 дней. Они по-прежнему доминируют в общей массе, но им на пятки уже наступают сервисы Google Workspace с долей 21,8 % и Microsoft 365 с долей 16,8 %. В компании подчеркнули — факт того, что на долю двух техногигантов приходится 38,6 % электронной почты, является весьма тревожным. Ближайшие конкуренты в лице Proofpoint и Яндекс 360 занимают всего 1,9 % и 1,6 % соответственно.

Источник изображения: Brett Jordan/unsplash.com

Подчёркивается, что уже не первый год ведутся дискуссии об избыточной централизации DNS и CDN, но связанные с электронной почтой сервисы движутся по тому же пути, хотя это и менее заметно со стороны. Когда работа email более трети популярных доменов зависят от двух провайдеров, обеспечивающих получение и отправку почты, сбой, изменение фильтрации и смена политики у любого из них сразу отражается на всей экосистеме. В отличие от CDN, у электронной почты практически нет «запасных вариантов» — отклонённое сообщение просто исчезает.

Источник изображения: RIPE Labs

Кроме того, чем меньше независимых операторов остаётся, тем больше проблем возникает у оставшихся, поскольку системы доставки e-mail в мире становятся всё более оптимизированными под двух крупнейших игроков. Любой, кто пытается развернуть собственный почтовый сервер в 2026 году, знает, с какими проблемами приходится столкнуться. Google и Microsoft используют фильтры, выявляющие сообщения из ненадёжных с их точки зрения источников. Если они не принимают сообщения от самостоятельно настроенных серверов, то их собственные сервисы становятся всё более привлекательными, поскольку компаниям, которым важна корректность доставки email, будут переходить к провайдерам, у которых вероятность доставки сообщений выше.

Ещё один повод для беспокойства — халатное обращение с записями DMARC. Исследование показало, что более половины из таких записей либо не задают реальную политику отсева писем, либо просто «наблюдают» за нарушениями, не требуя блокировать подозрительные письма. Такой низкий уровень применения DMARC сохраняется несмотря на то, что в 2024 году Google и Yahoo изменили требования к отправителям массовых рассылок, обязав использовать соответствующие записи.

За 2023 год американские дата-центры использовали более 64,35 млн м3 воды. По статистике Исследовательской службы Конгресса США (CRS) это втрое больше, чем они потребляли в 2014 году, сообщает The Register. CRS подчеркнула, что федеральные власти не оценивают использование воды индустрией ЦОД на постоянной основе. Проблема ещё и в том, что данные о потреблении воды нередко собираются лишь органами власти на уровне штатов, а предоставляться могут и вовсе через суд.

В отчёте, недавно опубликованном Библиотекой Конгресса США, CRS рассказала о затратах воды ЦОД, способах сократить её потребление воды и о том, какую роль в контроле данного вопроса играют федеральные власти, отвечающие за регулирование использование воды операторами ЦОД. Бум ИИ, согласно докладу, привёл к значительному росту объёмов строительства ЦОД с тех пор, как OpenAI представила ChatGPT в конце 2022 года, что вызвало стремительный рост спроса на генеративный ИИ и ИИ-модели. Многие новые дата-центры оптимизированы для ИИ-оборудования, потребляющего больше энергии и требующего более интенсивного охлаждения.

Именно в 2023 году начался бум строительства ИИ-инфраструктуры, поэтому темпы потребления воды утроились в сравнении с 2014 годом. Впрочем, непосредственное потребление воды ЦОД, не связанное, например, с генерацией энергии, составляет всего около 2 % от общего водопотребления в США. На косвенное потребление при этом приходится более 80 % всей используемой ЦОД воды.

Источник изображения: Chamika Jayasri/unsplash.com

CRS не рассказывает подробности о конкретных системах охлаждения, поскольку разные ЦОД могут использовать разные технологии с учётом размера и местоположения объектов, а также требований оборудования к терморегулированию. Хотя СЖО могут оказаться эффективнее воздушных технически, экономически они могут быть менее эффективными. Нередко приходится идти на компромиссы, ищя баланс между потреблением воды и энергии. Испарительные системы охлаждения в целом более энергоэффективнее, чем воздушные, но они потребляют намного больше воды.

Источники воды тоже могут быть разными. Обычно речь идёт об использовании муниципальных систем водоснабжения (97 %), но применяются и очищенные сточные воды, и грунтовые, и получаемые из артезианских скважин. Подчёркивается, что стоимость воды для операторов ЦОД нередко определяется соглашением с местным муниципалитетом и может храниться в секрете. Доступность отраслевых или конкретных данных по отдельным ЦОД нередко ограничена.

Информацию, если этого требует закон, могут собирать коммунальные службы, но пока федеральное правительство вообще не проводило оценки потребления воды ЦОД. В норме обеспечение водой предприятий и населения находится в компетенции отдельных штатов.

Источник изображения: Genessa Panainte/unsplash.com

Не так давно одним из учёных был подан иск против Amazon, в котором утверждалось, что компания публиковала ложные данные об использовании водных ресурсов Северной Вирджинии, с доказательствами, включающими счета и данные о потреблении воды, полученные в соответствии с Законом о свободе информации (FOIA), запросы о которых были направлены в коммунальные службы ключевого для ЦОД США региона.

В целом гиперскейлеры крайне неохотно делятся соответствующими сведениями. Тем не менее Amazon наконец сообщила, что её дата-центры «выпили» почти 9,5 млн м³ в 2025 году, а Microsoft в июне объявила о достижении положительного водного баланса, но не раскрыла объёмы потребления воды. Google тоже пообещала стать водноположительной.

Федеральное финансирование помогло исследователям создать базу данных об использовании водных ресурсов (United States Water Withdrawals Database), в которой имеется статистика по 42 штатам. В неё входит информация о коммунальном, промышленном и коммерческом потреблении, а потребители обязаны предоставлять сведения в соответствии с законами штатов. CRS также изучила связанные с водопользованием ЦОД законопроекты: одни предусматривают улучшение доступности информации о водопотреблении, другие предлагают стимулировать повторное использование воды, но большинство так и осталось на стадии проекта.

В Евросоюзе недавний закон требует от операторов ЦОД указывать ежегодный объём потребления пресной воды, помимо других показателей объектов. В ответ отраслевое объединение CISPE в 2025 году предупредило, что чрезмерно жёсткие требования к контролю расходов воды могут подтолкнуть операторов перенести вычислительную инфраструктуру за пределы Евросоюза. Недавно появились данные о том, что Еврокомиссия смягчает предложенную систему экологической оценки энергоэффективности и водопользования воды ЦОД в ответ на давление отраслевых лоббистов.

В апреле появилась новость, что инвесторы требуют от Amazon, Microsoft и Google прозрачности отчётов о расходах воды и электроэнергии в ЦОД США. И немудрено — согласно мартовским данным, в жаркие дни ИИ ЦОД способны потреблять воды как весь Нью-Йорк за день. Впрочем, заботой об экологии такие требования объясняются далеко не всегда

SK hynix опубликовала в журнале Nature Electronics статью, подготовленную совместно с исследователями из США, Сингапура и Южной Кореи, под названием «CPO для HPC и ИИ». В ней изложены планы по развитию интегрированной оптики (CPO) — технологии оптического интерконнекта следующего поколения, которая решает проблемы узких мест в передаче данных с точки зрения целостной системы, выходящей за рамки одной только памяти и охватывающей стойки целиком, пишет StorageReview.com.

По мере того как кластеры ИИ-систем масштабируются до тысяч GPU и стеков HBM, традиционные медные каналы связи достигают своих пределов, а более высокие скорости и большие расстояния приводят к увеличению энергопотребления, задержек и сложности передачи сигналов, отметила SK hynix.

Согласно исследованию SK hynix, производительность вычислительных систем растёт примерно в три раза каждые два года, в то время как пропускная способность интерконнекта за тот же период увеличивается примерно в 1,4 раза, что приводит к барьеру, который всё больше ограничивает перемещение данных между ИИ-системами. Даже если GPU будут становиться всё более быстрее, производительность ИИ-кластера не будет расти с той же скоростью, если данные не смогут достаточно быстро перемещаться между процессорами, памятью и ускорителями.

Источник изображений: SK hynix

CPO позволяет решить эту проблему, размещая оптические трансиверы вблизи процессора или ускорителя на той же подложке. Преобразование высокоскоростных электрических сигналов в фотонные каналы, непосредственно прилегающие к вычислительному кремнию, минимизирует длину электрических дорожек, уменьшая паразитную ёмкость и затухание или искажение сигнала. Эта архитектура обеспечивает оптическую передачу с низкими потерями и высокой пропускной способностью по платам, стойкам и модулям, сохраняя при этом более высокую плотность полосы пропускания и улучшенную устойчивость к электромагнитным помехам.

Физическая упаковка накладывает ограничения на количество процессоров и модулей памяти, которые можно разместить на одной подложке. Оптическая связь предлагает возможность их физического разделения, позволяя им при этом работать как часть гораздо более крупной вычислительной системы.

Концептуальная схема оптико-ориентированной архитектуры напрямую соединяет пулы вычислительных ресурсов (XPU) и пулы памяти посредством оптических сигналов с использованием интерпозера. Такой подход позволяет создавать дезагрегированные пулы общей памяти с низкой задержкой, где несколько вычислительных модулей могут получать доступ к общей ёмкости через оптическую объединительную плату без типичных для традиционных сетевых фабрик затрат на (де-)сериализацию, обеспечивая более гибкое перемещение данных на системном уровне и более быструю реакцию на растущий масштаб ИИ-моделей.

Как отметил ресурс The Korea Times, значение статьи в Nature Electronics заключается не только в определении CPO как потенциального решения, но и в определении целей для будущей ИИ-инфраструктуры. Исследователи предполагают, что в будущем системы будут обеспечивать пропускную способность более 100 Тбит/с на узел, потребляя менее 1 пДж/бит и поддерживая межчиповую задержку менее 10 нс. SK hynix также прогнозирует архитектурную эволюция от стандартных 2D-многочиповых модулей и интеграции 2.5D-кремниевых интерпозеров к 3D-гетерогенной стековой компоновке.

Кроме того, были указаны ключевые проблемы коммерциализации. Переход от демонстрации передовых вариантов упаковки к серийному производству оборудования сопряжён с рядом нерешенных инженерных проблем. Интеграция маломощных кремниевых фотонных устройств вместе с мощной логикой хоста требует сложной теплоизоляции и передовых микроканальных или иных систем прямого охлаждения упаковки.

Также отрасли необходимо разработать стандартизированные протоколы когерентности с низкой задержкой, способные координировать операции с оптически связанной памятью без дополнительных затрат на проприетарные решения. Надёжная коммерциализация потребует комплексного проектирования оборудования, охватывающего топологии кристаллов DRAM, специализированные контроллеры памяти, фотонные модули и гетерогенную упаковку подложек.

Статья также даёт представление о том, как SK hynix позиционирует себя на следующем этапе развития ИИ-инфраструктуры. Компания стала одним из главных бенефициаров бума генеративного ИИ благодаря HBM. Следующий этап требует, чтобы устройства памяти, контроллеры, оптические компоненты, процессоры и передовые технологии упаковки проектировались совместно, а не оптимизировались по отдельности. Именно поэтому исследователи делают акцент на «совместном проектировании». Нечто похожее уже разрабатывает Marvell, Lightmatter, Ayar Labs и другие вендоры. OCP также взялась за стандартизацию CPO, а группа гиперскейлеров сформировала альянс OCI MSA.

Компания MWS Cloud (входит в МТС Web Services) проанализировала требования к вычислительной инфраструктуре для запуска ведущих мировых и российских больших языковых моделей.

Экспертную оценку прошли популярные открытые модели, выпущенные весной и летом соответствующего года. Для 2025 года рассматривались Kimi K2, gpt-oss-120b, Gemma 3 27B, GLM-4.5V, Qwen3 235B и российская Cotype Pro 2. Для 2026 года — Kimi K3, Qwen3.5 397B, DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash, GLM-5.2, Gemma 4 и Cotype Pro 3. Исследование показало, что средняя стоимость минимального набора ускорителей NVIDIA для запуска одной модели увеличилась в 2,8 раза — с 13,7 млн руб. в 2025 году до 38,8 млн руб. в 2026 году.

Новые ИИ-модели становятся более мощными: они лучше справляются со сложными задачами и могут обрабатывать больше информации в одном запросе. Однако для этого им требуется больше памяти и более производительные GPU. При этом растёт и стоимость самих видеокарт, поэтому развёртывание моделей обходится дороже, пояснили в MWS Cloud результаты исследования.

Источник: MWS Cloud / mws.ru

По словам экспертов MWS Cloud, цены на GPU в России во многом зависят от мирового рынка: глобальная гонка в области ИИ увеличивает спрос на вычислительные мощности и поддерживает рост стоимости ускорителей. Как следствие, развёртывать крупные модели на собственной инфраструктуре становится дороже, однако единого ценового предела, после которого рынок потеряет интерес к ИИ, нет: если покупка оборудования перестаёт окупаться, компании выбирают более компактные модели, оптимизируют вычисления или переходят в облако, где можно платить только за фактически используемые мощности.

По итогам 2025 года объём российского рынка искусственного интеллекта вырос на 29,7 % и достиг 316,1 млрд руб. Такие данные приводит издание «Коммерсантъ» со ссылкой на исследование аналитического агентства AIANA.

Согласно представленным в публикации сведениям, за два года размер отечественной ИИ-отрасли удвоился, при этом крупнейшим сегментом по выручке (31,1 %) стало вычислительное оборудование для систем машинного обучения и искусственного интеллекта. Основным потребителем технологий выступает бизнес: на B2B-сектор приходится почти 72 % доходов компаний.

Аналитиками AIANA приводятся три сценария развития рынка ИИ в перспективе четырёх лет. В случае консервативного сценария к 2030 году отрасль вырастет до 582 млрд руб. из-за роста ключевой ставки, санкций и ограничения доступа к зарубежным ресурсам. Базовый сценарий предполагает прогнозируемый рост до 830 млрд руб. при сохранении текущих геополитических рисков. Оптимистичный сценарий: объём достигнет 1,12 трлн руб. при снижении ключевой ставки Центробанка России и выхода отечественных решений на внешние рынки.

Источник изображения: AIANA

Эксперты отмечают смену фаз развития упомянутой отрасли: инвестиции смещаются от закупки оборудования к аренде мощностей и внедрению прикладных решений, таких как ИИ-агенты. Дальнейшему росту могут помешать дефицит компетенций, санкции и небольшой венчурный рынок. При этом локально российский ИИ-рынок может стать полностью суверенным в ключевых промышленных решениях, хотя занять заметную долю в глобальном масштабе ($254,5 млрд по оценке Statista в 2025 году) в ближайшие годы вряд ли сможет.

Тысячи серверов могут быть взломаны с помощью уязвимостей, имеющихся в BMC-контроллерах, причём, о некоторых из них известно более десяти лет, сообщается в исследовании компании runZero. runZero обнаружила в BMC, поставляемых HPE, Supermicro, Avocent, Huawei, Lenovo, Dell и другими компаниями, в дополнение к уязвимостям, о которых сообщалось ещё в 2013 году, более десятка новых брешей, пишет Ars Technica.

Чтобы оценить масштабы угрозы, runZero провела два сканирования. В первом случае сканировались все BMC, подключённые к интернету, а во втором было проведено внутреннее обследование устройств в корпоративных сетях. Внешнее сканирование выявило более 86 тыс. BMC, которые предоставляли доступ к сервису управления для широкой публики. Более 54 % из них содержали одну или несколько критических уязвимостей. До 75 тыс. BMC содержали баг CVE-2013-4786, уязвимость в протоколе аутентификации IPMI 2.0, которая позволяет взламывать пароли учётных записей BMC администратора в автономном режиме. В свою очередь, внутреннее сканирование 126 761 BMC выявило, что почти 29 % из них имели одну или несколько критических уязвимостей.

Источник изображения: Kevin Ku/unsplash.com

runZero не будет раскрывать подробности об уязвимостях до тех пор, пока они не будут исправлены. Уязвимости относятся к следующим классам:

• Недостатки в процессе аутентификации IPMI. Хакеры могут изменить предписанную последовательность обмена сообщениями, чтобы обойти требования аутентификации. Получив ограниченный доступ к BMC, злоумышленник может получить административный доступ, используя другие уязвимости. К затронутым продуктам относятся решения HPE iLO, Supermicro, OpenBMC и продукты на основе OpenBMC от H3C и NVIDIA.
• Неспособность IPMI обеспечить целостность и защиту шифрования в рамках сеанса. Уязвимость затронула оборудование HPE, Supermicro и Intel (устаревшие системы).
• Предсказуемые идентификаторы сеансов. Токены сеансов генерируются на основе таймеров или времени, а не из безопасных случайных источников, что позволяет злоумышленнику предсказать и захватить активный сеанс BMC другого пользователя как через службу IPMI, так и через браузерные KVM-консоли. Эти ошибки присутствуют в системах Supermicro.
• Вызов сбоя памяти до аутентификации — код, обрабатывающий входящие запросы, не проводит должную проверку данных, что может привести к выполнению вредоносного кода. Проблема обнаружена в системах HPE iLO.
• Возможность установки неподписанного ПО. Злоумышленник может использовать установку вредоносного ПО или замену ключа, используемого для проверки ПО, для обхода аутентификации и повышения привилегий. В числе подверженных этим багам — серверы Supermicro, H3C и Dell.
• Использование данных из общедоступного ПО, которые могут использоваться для аутентификации или расшифровки трафика с BMC. Проблема затронула решения Supermicro, OpenBMC, Huawei и Dell.
• Использование учётных данных по умолчанию и заводских случайных учётных данных, которые могут быть скомпрометированы путем раскрытия хеша благодаря уязвимости CVE-2013-4786. Проблема обнаружена у серверов HPE, Supermicro и Dell.

runZero выпустила инструмент с открытым исходным кодом OOBscan для сканирования всего парка серверов компании с целью обнаружения растущего списка уязвимостей BMC, которые она каталогизировала. Помимо запуска OOBscan, администраторы могут обеспечить защиту, установив длинные, уникальные имена пользователей и сложные пароли, отключив IPMI и KCS, где это возможно, изолировав BMC, избегая размещения нескольких адаптеров в общей VLAN.

«BMC по-прежнему представляют собой недооценённый риск», — сообщила runZero, отметив, что исследование указывает на то, что «экосистема значительно отстаёт с точки зрения качества кода и архитектуры». Вместе с тем нельзя не отметить, что доступ к сетевым интерфейсам BMC из Сети крайне не рекомендуется всеми поставщиками оборудования. Кроме того, рекомендуется использовать для них выделенную сеть и открывать доступ к контроллерам только по необходимости.