Провайдер облачных и ИИ-технологий Cloud.ru анонсировал Cloud.ru Evolution AI Factory, цифровую среду для разработки приложений и агентов на основе ИИ в облаке, которая объединяет облачные ИИ- и ML-инструменты для работы с генеративными нейросетями и управления жизненным циклом ИИ-приложений. Это универсальная среда с широким спектром возможностей: от обучения моделей до запуска мультиагентных систем.

С помощью Cloud.ru Evolution AI Factory компании смогут создавать собственные ИИ-приложения по предлагаемым готовым шаблонам или работать с кастомизированными ИИ-моделями. Благодаря удобному набору технологий и встроенных ассистентов с решением можно работать даже без специальных навыков. Использование Cloud.ru Evolution AI Factory позволит компаниям значительно снизить затраты на вычислительную инфраструктуру, повысить эффективность работы и сократить сроки вывода новых продуктов на рынок.

Как сообщил глава Cloud.ru, решение будет доступно клиентам этим летом с полностью готовой инфраструктурой, сервисами и продуктами для простого и быстрого создания ИИ-приложений. Платформа включает:

• Сервис Foundation Models, обеспечивающий быстрый и удобный доступ в российском облаке к таким популярным моделям, включая GigaChat, DeepSeek, Qwen и Gemma. Он позволит разработчикам адаптировать ИИ-модели под свои задачи, проверять гипотезы и проводить эксперименты без необходимости в запуске сложной инфраструктуры. В состав сервиса также входит AI Playground — среда для быстрого прототипирования, проверки гипотез и тестирования моделей на практике.
• Evolution ML Inference — сервис для запуска моделей из библиотеки Hugging Face на облачных мощностях с ускорителями, в том числе в пользовательских Docker-образах. Он поддерживает среды исполнения vLLM, TGI, Ollama, Diffusers, Transformers, а также модели-трансформеры, диффузионные модели и большие языковые модели (LLM). Инференс-как-сервис позволяет распределять ресурсы ускорителя между задачами на уровне production-ready решения. Это позволит гибко и максимально эффективно управлять ресурсами в облаке, снижая затраты и ускоряя работу ИИ-моделей.
• AI Assistants — сервис для создания агентных и мультиагентных систем с подключением к внешним системам с MCP (Model Context Protocol), который позволит настроить взаимодействие между ИИ-агентами и источниками данных с возможностью использования продвинутых моделей и собственных решений компании. Сервис обеспечивает быстрый доступ к информации, автоматизацию рутинных задач, в том числе, благодаря использованию RAG.
• Cloud.ru ML Space — платформа для выполнения задач глубокого обучения с использованием суперкомпьютеров и МО на базе российского решения. Подходит для полного цикла МО-разработки в облаке и on-premise.

Сообщается, что новое решение позволяет объединить в Cloud.ru не только инструменты для создания ИИ-приложений, но и независимых разработчиков ПО, чтобы упростить работу с облаком и бизнеса в целом.

Компания Yandex B2B Tech (подразделение «Яндекса», занимающееся разработкой решений для корпоративного сегмента) вывела на рынок Yandex Cloud Detection and Response (YCDR) — управляемый сервис класса MDR/SOCaaS, предназначенный для проактивного мониторинга цифровых угроз и реагирования на инциденты в облаке.

Представленное решение разработано на базе центра мониторинга и реагирования на инциденты информационной безопасности Yandex Cloud. YCDR объединяет в себе экспертный анализ, учитывающий специфику облачных атак, поведенческую аналитику и автоматизацию рутинных действий с помощью технологий искусственного интеллекта.

Yandex Cloud Detection and Response позволяет бизнесу использовать технологии и многолетний опыт защиты инфраструктуры «Яндекса». Клиенты могут делегировать мониторинг и реагирование на инциденты безопасности сначала облачной, а позже и гибридной/мультиоблачной IT-инфраструктуры.

Источник изображения: пресс-служба Yandex B2B Tech

В настоящий момент YCDR функционирует в пилотном режиме. Для получения доступа к сервису необходимо оставить заявку на сайте облачной платформы Yandex Cloud.

Незадолго до анонса новых мейнфреймов IBM z17 компания Google анонсировала новые ИИ-инструменты на основе моделей Gemini и других технологий для модернизации инфраструктуры и переносу нагрузок с в облако Google Cloud.

Google Cloud Mainframe Assessment Tool (MAT) на основе ИИ-моделей Gemini уже доступен. Инструмент позволяет оценить и проанализировать общее состояние мейнфреймов, включая приложения и данные. Это даст возможность принимать информированные решения по оптимальной модернизации. MAT обеспечивает глубокий анализ кода, генерирует чёткие объяснения его работы, автоматизирует создание документации и др. Это позволяет ускорить понимание кода мейнфреймов и стимулирует процесс модернизации.

Google Cloud Mainframe Rewrite на основе моделей Gemini позволяет модернизировать приложения для мейнфреймов (инструмент доступен в превью-режиме). Он помогает разработчикам переосмыслить и преобразовать код для мейнфреймов, переписав его на современные языки программирования вроде Java и C#. Mainframe Rewrite предлагает IDE для модернизации кода, тестирования и развёртывания модернизированных приложений в Google Cloud.

Источник изображения: Ant Rozetsky / Unsplash

Наконец, чтобы снизить риски, возникающие при модернизации, предлагается инструмент Google Cloud Dual Run для глубокого тестирования, сертификации и оценки модернизированных приложений. Инструмент позволяет проверить корректность, полноту и производительность модернизированного кода в ходе миграции и до того, как новое приложение заменит старое. Dual Run сравнивает данные, выдаваемые старой и новой системами, для поиска отличий.

Имеются и дополнительные инструменты, разработанные партнёрами Google. Так, Mechanical Orchard предлагает платформу для быстро переписывания приложений на COBOL на современные языки, включая Java, Python и др., без изменения бизнес-логики. Решение позволяет «пошагово» переписывать фрагменты приложений с помощью систем генеративного ИИ с сохранением функциональности и тестировать корректность их работы. Основная цель — создать для облака функциональный эквивалент устаревших решений.

Источник изображения: Google Cloud

Кроме того, в рамках новой программы Google Mainframe Modernization with Gen AI Accelerator компания привлекла Accenture, EPAM и Thoughtworks, которые помогут организациям мигрировать с мейнфреймов. На первом этапе производится анализ кода с помощью MAT и Gemini. На втором реализуется пилотный проект с проверкой работоспособности нового кода. На третьем осуществляется полномасштабная миграция в облако. Первые клиенты могут бесплатно (без учёта расходов на Google Cloud) оценить решения в течение 4-8 недель.

Мейнфреймы ещё рано списывать со счетов. Согласно данным опроса Kyndryl 500 топ-менеджеров ИТ-индустрии, многие организации интегрируют мейнфреймы с публичными и частными облачными платформами и совершенствуют свои программы модернизации, перемещая некоторые рабочие нагрузки с мейнфреймов или обновляя их.

Компания NexGen Cloud из Великобритании, по сообщению ресурса Datacenter Dynamics, осуществила раунд финансирования Series A, в рамках которого на дальнейшее развитие привлечено $45 млн. В качестве инвесторов выступили преимущественно частные лица и семейные трасты, однако подробности о них не разглашаются.

Стартап NexGen Cloud был основан в 2020 году. Компания начинала свою деятельность как поставщик облачной инфраструктуры для блокчейн-приложений, но позднее переориентировалась на стремительно развивающуюся отрасль ИИ. В частности, была развёрнута облачная платформа GPU-as-a-Service (GPU как услуга).

У NexGen Cloud нет собственных дата-центров. Вместо этого стартап заключил долгосрочные соглашения на использование GPU-ресурсов с существующими гиперскейлерами. Эти аппаратные мощности NexGen Cloud затем предлагает клиентам, которым нужен более гибкий подход к обучению ИИ-моделей и инференсу. Ресурсы GPU предоставляются через платформу Hyperstack: утверждается, что на сегодняшний день она насчитывает более 10 тыс. пользователей, включая Red Hat, Ingenix.AI, Tyne и ArchiLabs.

Источник изображения: NexGen Cloud

В конце 2023 года NexGen Cloud объявила о намерении инвестировать $1 млрд в создание европейского ИИ-супероблака, насчитывающего 20 тыс. ускорителей NVIDIA H100. Привлечённые в ходе раунда финансирования Series A средства стартап намерен направить на развитие партнёрских отношений, которые «помогут улучшить доступ к вычислительным мощностям для ИИ». Кроме того, компания планирует запустить инфраструктурные услуги и новые продукты, включая систему Fine-Tuning-as-a-Service, призванную повысить эффективность предварительно обученных моделей ИИ.

В Yandex Cloud стал доступен сервис аренды выделенных физических серверов Yandex BareMetal. Посредством Cloud Interconnect их можно интегрировать с другими облачными сервисами и инфраструктурами, формируя единую вычислительную среду. Как сообщает пресс-служба компании, «в публичном превью с сервисом можно работать по API» — это упростит интеграцию Yandex BareMetal с бизнес-приложениями «Яндекса». Дополнительно сообщается, что права доступа к серверу можно гранулярно распределять между сотрудниками.

По словам представителя Yandex Cloud, у компании большая команда инженеров, годами поддерживающих серверную инфраструктуру. Этот опыт «инвестирован» в Yandex BareMetal, поэтому компании могут полностью доверить обслуживание железа провайдеру, сосредоточившись на развитии IT-продуктов. Кроме того, для Yandex BareMetal доступны облачные инструменты резервного копирования, миграции данных и мониторинга.

Источник изображений: Yandex Cloud

По статистике Yandex Cloud, 59 % компаний из России начали пользоваться сервисами BareMetal лишь в последние полтора года. Причина в том, что в этот период у бизнеса стало меньше ресурсов и возможностей для самостоятельной закупки оборудования и его обслуживания. Кроме того, вырос спрос на инфраструктуру для развития ИИ.

Наиболее распространённый сценарий применения BareMetal — для хранения и обработки данных. 70 % респондентов используют арендуемую инфраструктуру именно для этого, 66 % применяют выделенные серверы для собственных развёртываний OpenStack или VMware, 47 % — для хостинга бизнес-приложений и 44 % — для задач бэкофиса. В любом случае респонденты отмечали значимость возможной интеграции BareMetal с технологиями защиты от DDoS-атак (59%), резервного копирования (48 %) и 46 % — интеграции с т.н. «облачным роутером» — сетью между выделенными серверами и облаками провайдера.

В марте «Яндекс» впервыеотчиталась о результатах работы Yandex B2B Tech. Выручка Yandex Cloud увеличилась год к году в 1,5 раза, составив 19,8 млрд руб. 51 % суммы принесли контракты с крупными компаниями. Количество клиентов Yandex Cloud увеличилось год к году в 1,5 раза до 44 тыс., количество партнёров-интеграторов выросло в 1,3 раза — до 674.

Стартап Parasail привлёк $10 млн стартового капитала и выступил с необычным для рынка ИИ предложением. Компания стала своеобразным «агрегатором ускорителей», создав для инференса сеть, позволяющую свести вместе владельцев вычислительных мощностей и их клиентов с максимальной простотой, сообщает The Next Platform.

Раунд финансирования возглавили Basis Set Ventures, Threshold Ventures, Buckley Ventures и Black Opal Ventures. Компанию основали Майк Генри (Mike Henry), ранее основавший производителя ИИ-решений Mythic и работавший одним из топ-менеджеров в Groq, и Тим Харрис (Tim Harris), генеральный директор Swift Navigation.

Прежний опыт Майка Генри на рынке IT позволил заметить, что в последнее время ландшафт облачных сервисов стремительно меняется — если ранее на нём безраздельно доминировали гиперскейлеры вроде AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, то с приходом ИИ они, казалось бы, сохраняют ведущие позиции, но на сцену выходят и новые облачные игроки, чья инфраструктура изначально рассчитана на ИИ-задачи, от обучения до инференса.

В конце 2023 года бизнесмены основали компанию Parasail, которая совсем недавно заявила о себе, заодно собрав $10 млн финансирования. Фактически бизнес рассчитан на клиентов, которые заинтересованы в простом доступе к ИИ-технологиям — он будет связывать тех, кто располагает ими, и тех, кто в них нуждается.

Источник изображения: Campaign Creators/unsplash.com

Parasail намеревается использовать рост облачных ИИ-провайдеров вроде CoreWeave (недавно вышедшей на IPO) и Lambda Labs. Для этого создана сеть AI Deployment Network, объединяющая их вычислительные ресурсы в единую инфраструктуру, которая масштабнее, чем Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Компания применяет собственный «движок» для оркестрации процессов в этом гипероблаке.

Ключевым преимуществом является низкая стоимость услуг — утверждается, что компании, желающие отказаться от сервисов вроде OpenAI и Anthropic, могут рассчитывать на экономию в 15–30 раз, а в сравнении с клиентами провайдеров open source моделей — в 2–5 раз. На настройку уходит несколько часов, а инференс после этого можно начать за считанные минуты. Сегодня Parasail предлагает в облаке ресурсы NVIDIA H200, H100 и A100, а также видеокарт NVIDIA GeForce RTX 4090. Цены составляют от $0,65 до $3,25 за час использования.

Parasail столкнулась с проблемой несовместимости инфраструктур: разные облачные платформы используют уникальные подходы к вычислениям, хранению данных, сетевому взаимодействию, а также имеют различия в настройке, биллинге и автоматизации. Хотя Kubernetes и контейнеризация могли бы частично решить эти проблемы, их реализация у разных провайдеров сильно отличается, а Kubernetes изначально не предназначается для работы с несколькими кластерами, регионами или провайдерами одновременно.

Чтобы обойти ограничения, Parasail разработала собственную систему, которая объединяет ускорители из разных облаков в единую глобальную сеть. Их решение позволяет централизованно управлять распределёнными узлами, игнорируя различия в инфраструктуре провайдеров. Если один облачный провайдер выйдет из строя, система автоматически заменяет его ресурсы другими, минимизируя простои. Дополняя эту систему автоматизированным динамическим выделением ускорителей, Parasail создаёт масштабируемую и эффективную глобальную инфраструктуру, способную оперативно адаптироваться к нагрузкам и сбоям.

Оркестрация и оптимизация рабочих нагрузок в ИИ-инфраструктуре усложняются из-за огромного разнообразия моделей, архитектур, типов GPU и ASIC, а также множества способов их комбинирования. Parasail решает эту проблему с помощью гибридного подхода, сочетающего математическое моделирование, ИИ-алгоритмы и участие живых специалистов, что позволяет эффективно масштабироваться даже с небольшой командой.

Источник изображения: Campaign Creators/unsplash.com

Закрытое бета-тестирование началось в январе, а позже спрос только вырос до той степени, что Parasail достигла семизначного ежегодного регулярного дохода (ARR). Теперь технология доступна всем, в числе клиентов — производитель чипов SambaNova, ИИ-платформа Oumi, ИИ-стартап Rasa и Elicit, позволяющий автоматизировать научные изыскания.

В будущем стартап намерен быстро расширить штат из 12 работников, рассматриваются и варианты добавления в портфолио новых доступных ускорителей — сейчас там безусловно лидирует NVIDIA, но рынок вполне может измениться.

В то же время отмечается парадоксальная ситуация, когда на рынке наблюдается и дефицит ускорителей, и простой мощностей в некоторых ЦОД одновременно. Предполагается, что дело в плохой оптимизации процессов на рынке ИИ. При этом в компании отмечают, что в данное время спрос на ИИ-приложения «почти бесконечен» и главная проблема — эффективно их использовать. Платформа Parasail для инференса максимально упрощает масштабное внедрение ИИ.

Компания XenData анонсировала стоечное решение Z20 Cloud Appliance, призванное повысить удобство управления медиафайлами, хранящимися на облачных платформах. Система функционирует под управлением Windows 11 Pro, а доступ к объектам предоставляется через интуитивно понятный веб-интерфейс.

Решение XenData Z20 выполнено в форм-факторе 1U. Применён неназванный процессор Intel Xeon с четырьмя ядрами, работающий в тандеме с 16 Гбайт оперативной памяти. В оснащение входят системный SSD вместимостью 480 Гбайт и SSD на 3,84 Тбайт для локального хранилища. При необходимости могут быть установлены ещё два SSD ёмкостью 3,84 Тбайт каждый.

Источник изображения: XenData

Стандартная конфигурация включает четыре сетевых порта 1GbE. В тыльной части корпуса располагаются три слота OCP, в которые могут устанавливаться двухпортовые адаптеры 10/25GbE SFP+. Предусмотрены один фронтальный и четыре тыльных порта USB 3.2, интерфейсы DisplayPort и D-Sub. Устройство заключено в корпус глубиной 387 мм, а масса составляет 9,5 кг. Базовая конфигурация включает один блок питания мощностью 500 Вт, но при необходимости может быть установлен второй такой же блок.

Система XenData Z20 поддерживает работу с публичными облачными хранилищами AWS S3, Microsoft Azure Blob Storage, Seagate Lyve и Wasabi. При этом обеспечивается управление различными уровнями объектного хранилища, доступными в AWS и Azure. Многопользовательский веб-интерфейс позволяет просматривать эскизы изображений, воспроизводить видео-превью, искать нужный контент и пр. Несмотря на то, что устройство оптимизировано для работы именно с медиаконтентом, оно поддерживает файлы любых других типов — от XML до документов Word. Приобрести решение можно по ориентировочной цене $9880.

По оценкам компании International Data Corporation (IDC), мировые затраты на облачную инфраструктуру в IV квартале 2024 года достигли $67 млрд: это на 99,3 %, т.е. практически в два раза, больше по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года. При этом необлачный сегмент показал рост на 25,8 % — до $22 млрд.

Аналитики учитывают продажи серверов и СХД для выделенных и публичных облачных платформ. Главным драйвером отрасли является ИИ, в частности, «рассуждающие» модели и агенты ИИ. Облачные провайдеры активно закупают дорогостоящие системы с ускорителями на базе GPU, а также инвестируют средства в расширение сетей дата-центров.

Расходы на публичную облачную инфраструктуру достигли $57 млрд в IV квартале 2024 года, увеличившись на 124,4 % по сравнению с предыдущим годом. В секторе выделенных облаков отмечен рост на 21,8 % в годовом исчислении — до $10 млрд. Таким образом, на публичные платформы пришлось 64,0 % от общих затрат.

Источник изображения: IDC

В географическом разрезе расходы на облачную инфраструктуру в последней четверти 2024 года увеличились во всех регионах. В частности, максимальный рост зафиксирован в Канаде и США — плюс 151,8 % и 125,3 % в годовом исчислении соответственно. Китай, Япония, Азиатско-Тихоокеанский регион (за исключением КНР и Японии), Западная Европа, Ближний Восток / Африка, а также Латинская Америка показали прибавку в 99,6 %, 76,2 %, 48,0 %, 36,8 %, 28,1 % и 14,3 % соответственно. В Центральной и Восточной Европе отмечено увеличение на 5,6 %.

IDC прогнозирует, что в 2025 году расходы на облачную инфраструктуру поднимутся на 33,3 % по сравнению с 2024-м, составив $271,5 млрд. При этом публичные платформы покажут рост на 25,7 % в годовом исчислении — до $213,7 млрд. В сегменте выделенных облаков ожидается прибавка около 71,8 % — до $57,8 млрд. Расходы на необлачную инфраструктуру, по мнению IDC, в 2025 году снизятся на 4,9 %, составив $68,1 млрд.

Компания Crusoe получила кредитную линию в объёме $225 млн для расширения своего облака. Раунд возглавила частная кредитная структура Upper90 Capital Management, а участвовали в сборе средств British Columbia Investment Management Corporation, FS Investments, King Street Capital Management, Liberty Mutual Investments и ORIX USA, сообщает Datacenter Dynamics.

Более всего Crusoe сегодня известна строительством дата-центров, также компания управляет облачным сервисом, доступным корпоративным клиентам, желающим арендовать ИИ-инфраструктуру. Привлечённые средства потратят на приобретение ИИ-ускорителей NVIDIA и вспомогательной инфраструктуры для расширения облаков оператора.

В компании заявляют, что новые средства будут способствовать расширению облака Crusoe Cloud, призванного упростить и ускорить разработку ИИ для каждой компании-клиента. Давнее стратегическое партнёрство с Upper90 сыграло важную роль в масштабировании технологий Crusoe для удовлетворения спроса на облака. По данным пресс-службы Crusoe, последний раунд финансирования развивает успехи компании, достигнутые после декабрьского раунда серии D на сумму $600 млн.

Источники изображения: Alexander Grey/unsplash.com

В своё время компания начинала как бизнес, занимавшийся добычей криптовалют и размещала модульные ЦОД неподалёку от нефтегазовой инфраструктуры для использования в качестве топлива для генераторов попутного природного газа.

В последние годы она переключилась на работу с ИИ-инфраструктурой и строит большой ЦОД в Техасе совместно с Oracle для OpenAI, намеренной реализовать проект Stargate. Также сообщалось о совместном проекте с Chirisa и PowerHouse стоимостью $5 млрд, предусматривающем строительство ЦОД на этой территории США, в основном для CoreWeave. Наконец, совсем недавно она объявила о полном отказе от своего криптомайнингового бизнеса — оставшиеся активы проданы NYDIG.

Ранее сообщалось, что Crusoe получит доступ к 4,5 ГВт электричества, вырабатываться которое будет за счёт природного газа. Проект реализован совместно с инвесторами из Engine No.1. Предполагается использовать мощности для питания новых ИИ ЦОД, некоторые из которых, возможно, построят для Stargate.

Для Crusoe Cloud арендовано помещение ЦОД ICE02 в Исландии, партнёрское соглашение заключили и с Digital Realty. Стоит отметить, что Upper90 была одним из первых спонсоров Crusoe, кредит на оборудование компания предоставила последней ещё в 2019 году. В Upper90 подчеркнули, что Crusoe сегодня находится на переднем крае облачных ИИ-вычислений и решений в области экоустойчивой энергетики. Представители инвестора заявили, что заняты структурированием инновационного финансирования и гордятся углублением связей с Crusoe.

Компания NVIDIA, по сообщению The Information, ведёт переговоры о покупке облачного стартапа Lepton AI, который специализируется на сдаче в аренду ИИ-серверов. Стоимость сделки, как утверждается, может составить «сотни миллионов долларов».

Фирма Lepton AI была основана в 2023 году: её соучредителями являются Янцин Цзя (Yangqing Jia) и Цзюньцзе Бай (Junjie Bai), бывшие исследователи лаборатории искусственного интеллекта Meta✴ Platforms. Они, в частности, принимали участие в разработке PyTorch.

Источник изображения: NVIDIA

Lepton AI предоставляет облачные ресурсы, оптимизированные для различных задач ИИ, включая обучение больших языковых моделей (LLM) и инференс. Клиентам доступны разные ускорители NVIDIA, а также специальный инструмент для централизованного управления выделенными мощностями при работе одновременно с несколькими проектами. Платформа Lepton AI содержит функции для обнаружения возможных ошибок на этапе обучения LLM и всевозможных проблем технического характера, например, связанных с выделением памяти. После завершения разработки ИИ-модели клиенты могут развернуть её в облаке Lepton AI с применением инстансов, оптимизированных для задач инференса. Говорится о производительности более 600 токенов в секунду при задержках менее 10 мс.

Отмечается, что Lepton AI в ходе начального раунда финансирования получила $11 млн. В число инвесторов входят CRV и Fusion Fund. На сегодняшний день штат стартапа насчитывает около 20 сотрудников. Ожидается, что приобретение Lepton AI поможет NVIDIA укрепить позиции в сегменте облачных вычислений для ИИ.