NetApp подала в суд на своего бывшего старшего вице-президента и технического директора Йона Торгримура Стефанссона (Jón Thorgrímur Stefánsson), обвинив его в том, что он, работая в компании и продолжая получать зарплату, тайно развивал конкурирующий бизнес, который продал прямому конкуренту за неназванную сумму всего через несколько недель после того, как покинул NetAPP. Об этом сообщил The Register.

В иске, поданном NetApp 6 ноября в Окружной суд США по Среднему округу Флориды, утверждается, что Стефанссон в последние месяцы работы в компании занимался кражей интеллектуальной собственности, пытался вербовать своих коллег, а в конечном итоге обманул NetApp, присвоив её разработки, чтобы продать VAST Data свой стартап в сентябре 2025 года. Благодаря своей позиции он имел «широкий доступ» к конфиденциальным материалам компании, от фирменных инноваций до стратегических деловых отношений.

Стефанссон проработал в NetApp восемь лет. Согласно иску, он «принимал непосредственное участие в разработке и интеграции облачных продуктов хранения NetApp с основными гиперскейлерами», такими как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, и отвечал за весь облачный портфель продуктов компании. Как и все сотрудники, имеющие доступ к конфиденциальной информации, Стефанссон подписал с NetApp «Соглашение о конфиденциальной информации, изобретениях и неразглашении» (PIIA), которое запрещает раскрытие или ненадлежащее использование конфиденциальной и служебной информации NetApp во время и после окончания трудовых отношений.

Источник изображения: Tara Vester / Unsplash

В рамках соглашения Стефанссон обязался не участвовать в конфликтующих коммерческих проектах, не переманивать сотрудников или партнёров NetApp в течение как минимум года после увольнения, не рекламировать свои изобретения сотрудникам и деловым партнерам NetApp, а также передать NetApp все изобретения, разработанные им во время работы на компанию. Соглашение также обязывает подписавшего уведомлять о любых изобретениях, созданных в течение шести месяцев после окончания трудовых отношений. В иске утверждается, что каждое из этих обязательств было нарушено.

Стефанссон покинул NetApp 27 июня и в течение недели создал новую компанию Red Stapler, которая была официально зарегистрирована 3 июля 2025 года. Компания работала в скрытом режиме. Стефанссон занял пост гендиректора, к нему присоединились пять бывших сотрудников и один действующий сотрудник NetApp — Эйрикур Свейнн Храфнссон (Eiríkur Sveinn Hrafnsson), который покинул NetApp лишь 31 августа 2025 года и стал вторым по величине акционером Red Stapler. А уже 9 сентября, VAST Data, один из прямых конкурентов NetApp, приобрела стартап и назначила Стефанссона генеральным директором по облачным решениям.

По словам VAST Data, решения Red Stapler позволят её продуктам «легко интегрироваться в публичные облачные среды». NetApp «не верит, что Red Stapler разработала собственную облачную платформу управления и доставки данных менее чем за десять недель» с момента основания, и утверждает, что приобретённые VAST продукты фактически были её собственными технологиями. Компания сообщила, что потратила годы и десятки миллионов долларов на разработку своего Service Delivery Engine — слоя оркестрации, связывающего облака гиперскейлеров и хранилища NetApp. SDE позволяет конечным пользователям управлять всеми элементами своего хранилища данных из отдельного интерфейса, интегрируясь с любой публичной облачной платформой, пишет Forbes.

Источник изображения: Tara Vester / Unsplash

Ровно это, по мнению NetApp, и предоставляет решение Red Stapler. Даже если предположить, что Стефанссон и его команда каким-то образом самостоятельно разработали технологию Red Stapler в кратчайшие сроки, соглашение PIIA всё равно требовало от него уведомить NetApp об изобретении, но он этого не сделал.

В судебных документах NetApp приведены доказательства её обвинений. Во-первых, приводится текстовое сообщение бывшего сотрудника NetApp, ныне входящего в совет директоров VAST, указывающее на то, что Стефанссон согласился присоединиться к VAST в январе 2025 года, за несколько месяцев до своего ухода. Во-вторых, компания обнаружила переписку в Slack, где Стефанссон обсуждал переманивание сотрудников NetApp перед своим уходом. В частности, Стефанссон якобы спрашивал Храфнссона, есть ли у него «данные о зарплатах всех», кого они хотели бы нанять в Red Stapler.

В-третьих, компания указывает на учётную запись redstapler-is на GitHub, которая, была создана не позднее 16 июня 2025 года, т.е. за 11 дней до официального ухода Стефанссона из NetApp. Это, как утверждает NetApp, свидетельствует о том, что проектирование и разработка велись, когда Стефанссон всё ещё работал в NetApp. По словам NetApp, в совокупности эти документы показывают, что Стефанссон «разрабатывал технологии и/или исходный код, а также занимался инновациями от имени другой организации», работая в компании.

Источник изображения: Michel Catalisano / Unsplash

Когда NetApp узнала о сделке VAST в конце октября, она направила Стефанссону письменное предупреждение о нарушении прав интеллектуальной собственности (cease-and-desist letter), в котором подчёркивалось прямое дублирование его работы в NetApp и позиции гендиректора по облачным решениям VAST. В письме также подчёркивалась невозможность разработки платформы Red Stapler без использования конфиденциальной информации NetApp в столь короткие сроки. Стефанссон не ответил на письмо, после чего NetApp отправила ему второе послание, которое тоже осталось без ответа. Более того, через несколько дней после первого письма Стефанссон выставил свой дом в Орландо (Orlando) на продажу и затем покинул США, переехав, по всей видимости, в Исландию.

После этого NetApp обратилась в суд, который вынес временный судебный запрет Стефанссону использовать материалы, являющиеся собственностью NetApp, участвовать в любой работе, связанной с продуктами или ПО, разработанными им в период работы в Исландии, привлекать деловых партнёров NetApp, а также уничтожать или распоряжаться документами, имеющими отношение к делу. Срок действия временного запрета истекает 26 ноября. NetApp заявила, что намерена добиваться бессрочного судебного запрета, остающегося в силе до конца судебного разбирательства.

Следует также отметить, что VAST не упоминается в иске и не обвиняется NetApp в каких-либо правонарушениях. Пока речь идёт лишь о предполагаемых действиях покинувшего компанию ключевого руководителя, который случайно оказался в VAST Data, чтобы помочь в разработке конкурирующего продукта.

NVIDIA совместно с General Atomics и группой других партнёров создали цифровой двойник термоядерного реактора с использованием ИИ-технологий. В проекте приняли участие Суперкомпьютерный центр Сан-Диего (SDSC), вычислительный центр ALCF при Аргоннской национальной лаборатории (ANL) и вычислительный центр при Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли (LBNL), сообщает пресс-служба NVIDIA.

Проект построен на платформе NVIDIA Omniverse с использованием CUDA-X. Суперкомпьютеры Polaris в ALCF и Perlmutter в NERSC использовались для обучения трёх «суррогатных» ИИ-моделей, призванных имитировать работу более сложных систем. Проект призван помочь учёным создать работающие в земных условиях коммерческие термоядерные технологии. В General Atomics уверены, что возможность виртуальных исследований с помощью цифровых двойников — настоящий прорыв в термоядерной энергетике, а взаимодействие с NVIDIA позволяет тестировать, совершенствовать и проверять идеи на порядок быстрее, чем обычно. Это ускорит путь к коммерческой термоядерной энергетике.

В термоядерных реакторах используется плазма, разогретая до миллионов градусов, поэтому прогнозирование её поведения достаточно быстро для поддержания работы реакторов — сложнейшая задача. ИИ позволяет радикально сократить время моделирования процессов внутри реактора, что даёт возможность виртуально «взаимодействовать», изучая различные сценарии работы без риска повреждения самого реактора. Если в норме на моделирование поведения плазмы уходят недели даже на быстрейших суперкомпьютерах, то суррогатные ИИ-модели, обученные на десятилетиях реальных данных, считают всё за секунды и продолжают совершенствоваться.

Источник изображения: NVIDIA

Модели, включая EFIT (для равновесия плазмы), CAKE (для границы плазмы) и ION ORB (для плотности теплового потока от испускаемых ионов), способны помочь операторам поддерживать стабильность плазмы в реальном времени, снижая риск повреждения и ускоряя исследования. Сейчас NVIDIA и General Atomics создают полностью интерактивного цифрового двойника токамака DIII-D в среде Omniverse на базе серверов RTX PRO и DGX Spark.

Виртуальный реактор объединяет данные датчиков, данные физического моделирования, инженерные модели и «суррогатные» ИИ-модели, создавая единую интерактивную среду в реальном времени, которая позволяет быстро принимать решения. Двойник синхронизирован с физическим реактором DIII-D, что позволяет международной команде из 700 ученых, представляющих 100 организаций, проверять идеи и запускать различные сценарии без применения реального оборудования. Ключевые элементы управления можно изучить с помощью цифрового двойника. Это позволяет лучше подготовиться к реальным экспериментам.

Термоядерные технологии чрезвычайно востребованы на рынке. В январе разработчик термоядерных реакторов Helion, имеющий долгосрочный договор с Microsoft, привлёк $425 млн. В мае сообщалось, что Microsoft надеется, что ИИ ускорит создание термоядерных реакторов, которые смогут запитать ещё больше ИИ ЦОД. В июне появилась информация, что Google вложилась в разработчика термоядерных реакторов TAE Technologies.

Google объявила, что портировала около 30 тыс. внутренних нагрузок на Arm-архитектуру и планирует перенести ещё порядка 70 тыс. Помогает ей в этом ИИ, но пока не слишком успешно. При этом целиком отказываться от x86-процессоров в пользу собственных Arm-чипов Axion компания пока не планирует. YouTube, Gmail и BigQuery уже работают как на системах с x86, так и c Arm. В процессе портирования приходится уделять внимание архитектурным различиям, таким как особенности работы с числами с плавающей запятой, параллелизм, платформенно-зависимые технологии и производительность.

Специалисты Google рассказали, что сначала они перенесли некоторые из ключевых задач, такие как F1, Spanner и Bigtable, используя стандартные методы разработки ПО с привлечением инженеров. Оказалось, что современные компиляторы и инструменты, такие как санитайзеры и фаззеры, избавили разработчиков от множества сюрпризов. Большая часть времени по факту ушла на исправление тестов, обновление сложных систем сборки и развёртывания, как правило, для самых старых и самых нагруженных сервисов, устранение проблем с массовым развёртыванием в рабочих средах и принятие мер по предотвращению дестабилизации критически важных систем.

Источник изображения: Google

30 тыс. приложений — это достаточно большой объём кода для того, чтобы задуматься об автоматизации задач. Поэтому компания создала новый мультиагентный ИИ-инструмент CogniPort для исправления ошибок сборки и тестирования. Он успешно справлялся с проблемами примерно в 30 % случаев и лучше всего — с исправлениями тестов, платформенно-зависимыми особенностями и особенностями представления данных. Эффективность не впечатляет, но Google предстоит портировать ещё десятки тысяч нагрузок. пакетов.

Источник изображения: Google

Кроме того, компания внедрила новую систему непрерывного мониторинга и развёртывания мультиархитектурных нагрузок CHAMP (Continuous Health Monitoring Platform), которая автоматически отбрасывает задачи, работа которых на Arm сопровождается проблемами вроде циклических сбоев или недостаточной производительности, для последующих отладки и профилирования. Чем больше будет запущено нагрузок, тем лучше Borg, управляющий кластерами внутри Google, сможет распределять задачи таким образом, чтобы эффективно использовать Arm-серверы.

Это позволит сэкономить затраты, поскольку по словам Google, системы на базе Axion обеспечивают на 65 % лучшее соотношение цены и производительности, чем экземпляры на базе x86, а также на 60 % более высокую энергоэффективность. Ранее Google, по неофициальным данным, высказывала недовольство показателем TCO последних поколений Intel Xeon. Возможно, это побудило компанию заняться созданием собственного процессора.

Источник изображения: Google

Первой на этот путь, тоже ради улучшения TCO, ступила Amazon, которая разработала уже четыре поколения Arm-процессоров Graviton. В прошлом году компания похвасталась, что у неё есть уже 2 млн этих чипов. Alibaba Cloud в 2021 году представила свой первый Arm-процессор Yitian 710. У Microsoft с прошлого года есть собственные Arm-чипы Cobalt 100, на которые также возложена часть внутренних нагрузок.

Наконец, Oracle два года назад сообщила о завершении миграции всех своих облачных сервисов на Arm, включая флагманскую СУБД. Oracle использует процессоры компании Ampere Computing, в которой она владела заметной долей до сделки с SoftBank. Все эти процессоры позволили Arm занять четверть рынка серверных CPU, однако решающую роль сыграло внедрение NVIDIA GB200/GB300. Arm также заключила стратегическое соглашение с Meta✴, чтобы помочь последней с оптимизацией ПО.

Ответственный за ИИ-проекты ОАЭ министр Омар Султан Аль Олама (Omar Sultan Al Olama) озвучил планы стимулировать развитие ИИ-стартапов в стране. По его словам, через пять лет в ОАЭ будет 10 тыс. таких компаний, тогда как на сегодняшний день их лишь 1,5 тыс., сообщает Computer Weekly. В то же время предполагается поощрять традиционные отрасли промышленности использовать решения на базе систем искусственного интеллекта — там, где он применим, для сохранения и наращивания рыночной доли.

Стратегия Эмиратов по превращению в ИИ-сверхдержаву предусматривает реализацию специальных программ. Ещё 2017 году страна первой в мире назначила «министра по вопросам искусственного интеллекта, цифровой экономики и удалённой работы». ОАЭ стремятся привлечь в страну лучшие умы и компании. Даже сегодняшний показатель в 1,5 тыс. действующих ИИ-бизнесов — самый высокий в регионе. Для того, чтобы добиться уровня в 10 тыс., необходимо будет создать условия, при которых в Эмираты потянутся новые выдающиеся люди.

Хотя на частный сектор в ОАЭ приходится большая часть экономической активности, государственный сектор — жизненно важный компонент экономики и общества. Планы развития ИИ в стране имеют обширную государственную поддержку в рамках инициативы UAE Centennial 2071.

Источник изображения: Fredrik Öhlander/unsplash.com

Она предусматривает внедрение ИИ для развития частного и государственного секторов на всех уровнях и превращение страны в мирового лидера в данной сфере. Предполагается, что это поможет диверсифицировать экономику, избавившись от чрезмерной зависимости от нефтегазовых доходов.

В ОАЭ развёрнута программа сертификации и ранжирования ИИ-бизнесов, в которой компании оцениваются по уровню компетентности и интеграции в экономику ОАЭ. Подающие заявку на получение сертификатов бизнесы ранжируются от просто «ИИ-компании» до компаний, имеющих «полное присутствие» в стране, т.е. тех, что создают свои модели и разрабатывают продукты для внутригосударственного использования. По слова министра, обычная компания получит рейтинг D, имеющая в стране представительство — C, ведущая там исследования — B, а та, у которой в ОАЭ штаб-квартира и есть локально разработанные модели специально для ОАЭ — рейтинг S. При прочих равных предпочтение государственными органами отдаётся при ведении дел компанией с рейтингом S.

В дальнейших планах — распространить схему за пределы исключительно стартапов и технологических компаний, чтобы преимуществами ИИ могли воспользоваться и другие бизнесы, в том числе из сферы туризма, логистики, авиаперевозок и др. Главное в ИИ-программах — их прикладное значение. По словам министра, ИИ должен повышать качество жизни — неудачей будет использование бесполезных «безделушек», которые будут выдаваться за успехи внедрения ИИ.

Тем временем в начале октября сообщалось, что что в NVIDIA расстроены задержками поставок ИИ-ускорителей в ОАЭ из-за особенностей американской политики, учитывающей конкуренцию с Китаем в сфере искусственного интеллекта. Не так давно в ОАЭ обязались инвестировать в США миллиарды долларов в обмен на поставки чипов в страну.

В ходе мероприятия OCP Summit компания Google выступила с общеотраслевой инициативой «переосмысления» архитектуры ЦОД, оптимизированных для эпохи ИИ. В рамках сообщества Open Compute Project (OCP) предлагается создать рабочее направление по разработке «гибких, взаимозаменяемых ЦОД», сообщает пресс-служба компании.

Google подчеркнула, что скорость внедрения и неоднородность ИИ-технологий растёт, что затрудняет создание общей системы, проектирования, развёртывания и обслуживания ЦОД. Представленный Google проект предусматривает создание модульных, совместимых друг с другом решений для ЦОД, позволяющих легко адаптироваться к стремительному развитию ИИ и изменению рабочих нагрузок. Говорится о «начале революции» в сфере ИИ — мир радикально изменился и необходимо создавать дата-центры, способные меняться не менее быстро. По данным компании, за последние 24 месяца использование ИИ-ускорителей внутри Google увеличилось в 15 раз, объём хранилищ для машинного обучения Hyperdisk ML — в 37 раз, а количество обработанных токенов — до двух квадрлн/мес.

Источник изображений: Google

В Google сравнивают исследователей ИИ с исследователями космоса, а участников OCP, строителей инфраструктуры — со строителями ракет. Сама инфраструктура компании, как утверждается, поддерживает ИИ-трансформацию на всех уровнях экосистемы, от пользовательских приложений (на основе Gemini) до корпоративных сервисов и научных изысканий в самых разных областях.

Особое внимание уделяется обеспечению взаимозаменяемости и гибкости: модульные компоненты, спроектированные различными участниками отрасли, должны быть совместимы с компонентами и системами других поколений и вендоров, причём принципы унификации должны применяться ко всем компонентам ЦОД, включая электропитание, охлаждение, вычислительное оборудование, сетевые технологии и др.

Стратегия самой Google строится вокруг т.н. ИИ-гиперкомпьютера — комплексной архитектуры, в которой все компоненты от чипов до электросетей разработаны с учётом общих особенностей системы для обеспечения максимальной эффективности. Благодаря использованию собственных TPU, оптических коммутаторов и СЖО, компания добилась роста энергоэффективности и снижения затрат в 10–100 раз за последние 10 лет. Google уже развернула мегаваттами инфраструктуры с жидкостным охлаждением.

Компания вместе с партнёрами организовала в рамках OCP рабочую группу, целью которой является создание единых стандартов обеспечения модульности и совместимости компонентов, а также общих интерфейсов в области вычислений, сетей, хранилищ, безопасности и устойчивости.

В частности, участники OCP договорились о разработке гибких систем электропитания для современных ЦОД. Речь идёт о стандартизации 400-В архитектур и модульных системах Mt. Diablo с использованием твердотельных преобразователей. Также ведутся работы в сфере микросетей и аккумуляторных хранилищ. Всё вместе это позволит сглаживать пики потребления энергии, характерные для обучения ИИ, а в перспективе и возвращать излишки энергии обратно в энергосети.

Охлаждение также переосмысливается в эпоху ИИ. В начале 2025 года OCP представлено современное решение для жидкостного охлаждения Project Deschutes. Теперь оно получит широкое распространение среди вендоров, включая поставщиков жидкостного охлаждения вроде Boyd, CoolerMaster, Delta, Envicool, Nidec, nVent и Vertiv. Сообщество работает над унификацией интерфейсов охлаждения, новых теплообменников. Важную роль играет стандартизация компонентов и интерфейсов в колокейшн- и сторонних ЦОД.

Наконец, Google подчёркивает необходимость унификации физических стандартов: высоты, ширины, глубины и даже грузоподъёмности стоек; ширины и планировки проходов, интерфейсов стоечного и сетевого оборудования. Также требуются единые стандарты для телеметрии и мехатроники, которые лягут в основу строительства и эксплуатации дата-центров следующего поколения. Совместно с партнёрами по OCP ведутся работы над стандартизацией интеграции телеметрии для сторонних дата-центров.

Помимо физической инфраструктуры, по словам Google, необходимо внедрение открытых стандартов для обеспечения масштабируемости и безопасности систем:

• Надёжность. Предполагается расширение многолетней работы по повышению управляемости, надёжности и ремонтопригодности систем. В частности, стандарты, ранее применявшиеся в основном для GPU, теперь будут распространяться и на CPU. Это касается своевременной прошивки и отладки процессоров.
• Безопасность. Google предложила очередное поколение аппаратной технологии Root of Trust (RoT) Caliptra. Она предназначена для проверки целостности и подлинности прошивок и другого встроенного, а также системного ПО. В версии Caliptra 2.0 предлагается защита с помощью постквантовой криптографии, а технология OCP S.A.F.E делает аудит безопасности рутинной и недорогой операцией.
• Хранение. OCP L.O.C.K. на основе Caliptra представляет собой надежное решение с открытым исходным кодом для управления ключами для любого устройства хранения данных.
• Сетевые технологии. Протокол сигнализации о перегрузке (CSIG) стандартизирован и обеспечивает заметное улучшение балансировки нагрузки. Дополнительно прилагаются усилия для дальнейшей стандартизации оптической коммутации (Optical Circuit Switching).

Для измерения воздействия на окружающую среду предложена методология измерения потребления энергии, воды и подсчёта выбросов в ходе ИИ-нагрузок. В частности, с их помощью выяснилось, что медианный промпт Gemini тратит менее 5 капель воды и электричество в объёме, достаточном для просмотра телевизора в течение менее девяти секунд. Эти методы подсчёта касаются и других, совместных с OCP проектов, включая выпуск экобезопасного бетона, чистой резервной энергии и др.

Google приглашает принять участие в инициативе OCP Open Data Center for AI Strategic для разработки общих стандартов. Наконец, сообщество OCP призвали работать над проектами «ИИ для ИИ» — использованием искусственного интеллекта для разработки ИИ-систем следующего поколения. Так, проект AlphaChip предусматривает использование ИИ для размещения компонентов чипов, что уже позволило улучшить показатели мощности, производительности и др., одновременно сократив время проектирования. Предполагается, что создание ИИ систем с помощью ИИ, от полупроводников до программного обеспечения, позволит достигнуть нового уровня эффективности технологий.

Arm Holdings и Meta✴ Platforms объявили о стратегическом партнёрстве, направленном на «масштабирование эффективности ИИ на каждом уровне вычислений, охватывающем ПО и инфраструктуру ЦОД». Как отмечено в пресс-релизе, сотрудничество позволит использовать ИИ в различных типах вычислений, рабочих нагрузках и процессах, которые лежат в основе глобальных платформ Meta✴, а также объединить «лидерство Arm в области энергоэффективных вычислений на базе ИИ с инновациями Meta✴ в области продуктов, инфраструктуры и открытых технологий на базе ИИ для достижения значительного повышения производительности и эффективности».

«От взаимодействия с нашими платформами до создаваемых нами устройств, ИИ меняет способы взаимодействия и творчества людей. Партнёрство с Arm позволяет нам эффективно масштабировать эти инновации для более чем 3 млрд пользователей приложений и технологий Meta✴», — заявил руководитель глобальной инфраструктуры Meta✴.

Сообщается, что в рамках сотрудничества системы ранжирования и рекомендаций Meta✴ на основе ИИ, играющие ключевую роль в поиске и персонализации в таких сервисах, как Facebook✴ и Instagram✴, будут использовать платформы Arm Neoverse для обеспечения более высокой производительности и более низкого энергопотребления по сравнению с x86-системами. Решения британского разработчика также позволят Meta✴ улучшить показатель производительности на Вт, что подчёркивает эффективность и масштабируемость Arm для гиперскейлеров, отметила Arm.

Источник изображения: Arm

Сделка с Meta✴ станет важным подтверждением эффективности архитектуры Arm, которая конкурирует с устоявшейся архитектурой x86, используемой Intel и AMD, отметило агентство Reuters. Новое соглашение позволит углубить сотрудничество в области оптимизации ПО для ИИ-технологий в рамках фреймворка МО PyTorch, движка выполнения периферийных вычислений ExecuTorch и движка инференса vLLM, а также обеспечит дальнейшее совершенствование платформы Executorch, оптимизированной с помощью Arm KleidiAI. Также компании отметили, что сотрудничество позволит упростить развёртывание ИИ-моделей и повысить производительность ИИ-приложений от периферии до облака.

Источник изображения: Meta✴

Сообщается, что проекты с открытым исходным кодом играют ключевую роль в стратегии Meta✴ в области ИИ, позволяя разрабатывать и внедрять различные решения: от рекомендаций до разговорного интеллекта. Компании подтвердили намерение расширять в дальнейшем возможности оптимизации этих проектов с открытым исходным кодом, позволяя миллионам разработчиков по всему миру создавать и запускать ИИ-решения на базе Arm.

Работа над открытым исходным кодом будет способствовать более широкому внедрению Arm-архитектуры за счет повышения совместимости ПО, что является ключевым препятствием для её более широкого использования, пишет Reuters. Как отметил ресурс TechCrunch, Arm и Meta✴ не обмениваются долями собственности или элементами инфраструктуры, что отличает это соглашение о сотрудничестве от ряда недавних сделок на рынке ИИ-инфраструктуры. Доля Arm на рынке серверных процессоров стремительно выросла за последние годы, во многом благодаря ИИ-платформам NVIDIA. По данным The Register, пока речь идёт как раз об оптимизации ПО для уже развёрнутых Arm-платформ, а не о создании кастомного CPU.

Некоммерческая организация Open Compute Project Foundation (OCP) сообщила о расширении так называемой «открытой чиплетной экономики» (Open Chiplet Economy). Свои наработки в данной сфере сообществу передали компании Arm и Eliyan.

Open Chiplet Economy — это инициатива OCP Server Project Group. Она позволяет разработчикам чиплетов посредством открытого рынка взаимодействовать с производителями продукции. Речь идет о формировании унифицированной экосистемы, за поддержание которой в актуальном состоянии отвечает OCP.

В рамках проекта компания Arm передала организации OCP и её участникам архитектуру FCSA (Foundation Chiplet System Architecture), основанную на CSA (Chiplet System Architecture). Она определяет общие базовые стандарты для разделения монолитных систем на чиплеты, которые затем могут использоваться в составе различных изделий, включая память, устройства ввода-вывода и ускорители. Такой подход, как ожидается, упростит создание новых продуктов благодаря повторному использованию уже разработанных блоков. Кроме того, повысится гибкость за счёт отказа от привязки к проприетарным стандартам чиплетов.

Источник изображения: OCP

В свою очередь, Eliyan предоставит сообществу разработки, которые помогут расширить спецификацию интерконнекта для чиплетов OCP BoW 2.0 (Bunch of Wires). В частности, будут добавлены функции для систем, которым требуется высокая пропускная способность: это могут быть приложения ИИ, НРС, игры, автомобильные платформы и пр. Целевым показателем является поддержка скоростей памяти HBM4 (2 Тбайт/с для чтения или записи) вместе с дополнительным каналом связи для сигналов ECC и управления.

Британский стартап Graphcore, занимающийся созданием специализированных ИИ-ускорителей, по сообщению Datacenter Dynamics, намерен инвестировать в Индии до $1 млрд в течение следующих 10 лет. При этом в Бангалоре на юге страны будет сформирован кампус для разработки ИИ-решений.

Компания Graphcore, основанная в Бристоле в 2016 году, проектирует ускорители нового класса под названием Intelligence Processing Unit (IPU). Архитектура таких изделий основана на применении особых «тайлов» — это область кристалла, содержащая вычислительную логику и некоторое количество быстрой памяти. В июле прошлого года фирму Graphcore за неназванную сумму приобрела японская холдинговая корпорация SoftBank Group, которая активно развивает направление ИИ.

Как отмечает Graphcore, на базе нового ИИ-кампуса в Индии будут сформированы около 500 новых рабочих мест. Планируется привлекать специалистов в области проектирования логических схем, дизайна, тестирования и пр. Инженеры Graphcore в Бангалоре займутся разработкой передовых ИИ-решений, которые в перспективе помогут в решении глобальных проблем в области общественного здравоохранения, экологической устойчивости и пр.

Источник изображения: Graphcore

Говорится, что с 2015 года SoftBank Group инвестировала в различные инициативы в Индии более $12 млрд. Создаваемая в Бангалоре площадка будет способствовать реализации комплексной стратегии SoftBank Group по трансформации в ведущего мирового поставщика ИИ-платформ. Напомним, японская корпорация участвует в масштабном проекте Stargate по развитию ИИ-инфраструктуры в США: предполагается, что суммарные затраты в рамках данной инициативы достигнут $500 млрд.

Между тем Graphcore заявила о намерении увеличить численность персонала. Ожидается, что в ближайшие два года количество сотрудников в британском представительстве вырастет примерно вдвое, достигнув 750 человек. Речь идёт о привлечении разработчиков чипов и ПО, а также специалистов в сфере ИИ. При этом два года назад состояние компании было не лучшим. Из-за проблем с финансами она закрыла офис в Китае, свернула операции в Норвегии, Японии и Южной Корее, а также сократила пятую часть штата.

Стартап Databricks, специализирующийся на создании решений в сфере аналитики данных и ИИ, и компания OpenAI объявили о заключении многолетнего соглашения о сотрудничестве. Партнёры помогут клиентам в развёртывании агентов на базе передовых ИИ-моделей.

В рамках соглашения модели OpenAI, включая GPT-5, будут тесно интегрированы со средой ИИ-разработки Databricks Agent Bricks. Заказчики получат возможность создавать готовые к использованию ИИ-приложения непосредственно на основе управляемых данных на платформе Databricks Data Intelligence.

Цель сотрудничества Databricks и OpenAI в том, чтобы предоставить организациям единую инфраструктуру для разработки, оценки и масштабирования ИИ-агентов — систем, способных выполнять задачи автономно, практически без участия человека. Это могут быть агенты рассуждений для поддержки принятия решений в той или иной сфере, анализа финансовых рисков, проверки контрактов и планирования логистики. В качестве других примеров названы агенты повышения производительности для поддержки пользователей, а также агенты-разработчики для отладки систем, модернизации устаревших приложений и создания готового к использованию программного кода.

Источник изображения: unsplash.com / Rolf van Root

Клиенты Databricks смогут запускать большие языковые модели (LLM) на основе собственных корпоративных данных, доступных через SQL-запросы или API, и безопасно развёртывать их в нужном масштабе с помощью встроенных средств управления и мониторинга. Сотрудничество также охватывает каталог Databricks Unity Catalog, который используется для управления данными и моделями ИИ. По заявлениям Databricks, он помогает отслеживать происхождение данных, контролировать доступ и обеспечивать соблюдение нормативных требований. В целом, партнёрство направлено на ускорение внедрения ИИ в корпоративном секторе.

Ожидается, что в рамках сотрудничества Databricks и OpenAI получат более $100 млн выручки. В марте нынешнего года Databricks заключила аналогичное соглашение с компанией Anthropic PBC (разработчик LLM семейства Claude), которая была основана в 2021 году выходцами из OpenAI.

«Группа Астра» сообщила о выпуске обновления платформы для разработки GitFlic. Новый релиз продукта получил индекс 4.5.0.

Ключевым улучшением GitFlic стала ликвидация разрыва между системами контроля версий и управления задачами благодаря интеграции программного комплекса с системами управления проектами — «Яндекс Трекером» и другими популярными трекерами. Теперь упоминание номера задания в коммите или запросе на слияние автоматически создаёт комментарий в связанной системе с деталями изменения. Интеграция поддерживает опции стандартных и расширенных примечаний, а также автоматически переводит статус задачи в финальный после выполнения обращения.

Источник изображения: gitflic.ru

GitFlic 4.5.0 обеспечивает сквозную прослеживаемость изменений: участники проекта могут отслеживать всю историю правок, связанных с конкретной задачей, без переключения между интерфейсами. Это повышает дисциплину ведения задач и упрощает аудит процессов разработки. Интеграции доступны для настройки во всех проектах на платформе.

«В современной бизнес-среде скорость и слаженность работы команды напрямую влияют на конкурентоспособность продукта. Разрыв между кодом и задачами — это потеря времени и источник ошибок. Интеграции GitFlic с такими отечественными инструментами, как, например, «Яндекс Трекер», устраняют эту пропасть, создавая единое рабочее пространство», — говорится в сообщении «Группы Астра».