NVIDIA анонсировала GPU-маркетплейс NVIDIA DGX Cloud Lepton, которая позволит разработчикам со всего мира, создающим агентские и другие ИИ-приложения использовать NVIDIA Blackwell и другие модели ускорителей в глобальной сети партнёрских облаков (NCP): CoreWeave, Crusoe, Firmus, Foxconn, GMI Cloud, Lambda, Nebius, Nscale, Softbank и Yotta Data Services. Ожидается, что ведущие провайдеры облачных услуг и другие GPU-маркетплейсы также присоединятся к DGX Cloud Lepton.

Разработчики смогут использовать вычислительные мощности ускорителй в определённых регионах как для вычислений по требованию, так и на постоянной основе. «NVIDIA DGX Cloud Lepton свяжет нашу сеть глобальных поставщиков облачных GPU с разработчиками в сфере ИИ, — заявил основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang). — Вместе с нашими NCP мы строим ИИ-фабрику планетарного масштаба».

По замыслу NVIDIA, платформа DGX Cloud Lepton поможет решить критическую задачу обеспечения разработчиков надёжными, высокопроизводительными ресурсами ускорителей путём унификации доступа к облачным ИИ-сервисам и мощностям собственных ускорителей. Платформа интегрирована с программным стеком NVIDIA, включая микросервисы NIM и NeMo, Blueprints и Cloud Functions.

Источник изображений: NVIDIA

В числе основных преимуществ новой платформы компания назвала:

• Повышенную производительность и гибкость: маркетплейс предлагает единый опыт разработки, обучения и инференса. Разработчики смогут приобретать здесь мощности ускорителей напрямую у участвующих провайдеров облачных услуг или использовать собственные вычислительные кластеры, что обеспечивает им большую гибкость и контроль.
• Беспроблемное развёртывание: платформа позволяет развёртывать ИИ-приложения в мультиоблачных и гибридных средах с минимальной эксплуатационной нагрузкой, используя интегрированные сервисы для инференса, тестирования и обучения.
• Гибкость и суверенитет: платформа предоставляет разработчикам быстрый доступ к ресурсам ускорителей в определённых регионах, что позволяет соблюдать требования суверенитета данных и требования к низкой задержке для чувствительных рабочих нагрузок.
• Предсказуемую производительность: маркетплейс обеспечивает производительность, надёжность и безопасность корпоративного уровня, гарантируя единообразный пользовательский опыт.

А для самих провайдеров, участвующих в DGX Cloud Lepton, предоставляется ПО для управления, которое обеспечивает диагностику состояния ускорителей в реальном времени и автоматизирует анализ первопричин возникших проблем, избавляя от ручной диагностики и сокращая время простоев.

NVIDIA также анонсировала инициативу Exemplar Clouds, предназначенную для стандартизации прозрачного сравнительного анализа облачной ИИ-инфраструктуры. Это предложение должно решить серьёзную проблему, с которой сталкиваются разработчики и предприятия, развёртывающие рабочие ИИ-нагрузки — прогнозирование эффективности, надёжности и ценовой эффективности облачной платформы. Exemplar Clouds использует NVIDIA DGX Cloud Benchmarking, комплексный набор инструментов и рекомендаций для оптимизации производительности облачных ИИ-нагрузок и количественной оценки связи между стоимостью и производительностью.

Проблемы, связанные с высокопроизводительными вычислениями (HPC), угрожают инновациям в США, утверждает Джек Донгарра (Jack Dongarra), лауреат премии А. М. Тьюринга и один создателей рейтинга самых мощных суперкомпьютеров в мире TOP500, чьи разработки и реализации многих библиотек, включая EISPACK, LINPACK, BLAS, LAPACK и ScaLAPACK, сыграли важную роль в продвижении HPC. В статье, опубликованной The Conversation, Донгарра рассказал о прогрессе HPC и проблемах с инновациями в США.

Учёный отметил, что HPC являются одной из самых важных технологий в современном мире, позволяющей решать различные задачи — от прогнозирования погоды до поиска новых лекарств и обучения ИИ-моделей, которые слишком сложны или слишком велики для обычных компьютеров. Сейчас HPC находятся на переломном этапе, и выбор, который правительство США, исследователи и технологическая отрасль делают сегодня, может повлиять на будущее инноваций, национальной безопасности и мирового лидерства, предупреждает Донгарра.

Используя тысячи и даже миллионы чипов с передовыми системами памяти и хранения для быстрого перемещения и сохранения огромных объёмов данных, HPC-платформы позволять выполнять чрезвычайно подробные симуляции и вычисления, говорит Донгарра. Важность HPC ещё больше возросла с развитием ИИ-технологий, требующих огромных вычислительных мощностей для обучения. «В результате ИИ и HPC теперь тесно сотрудничают, подталкивая друг друга вперёд», — отметил учёный.

По словам Донгарра, сегмент HPC находится под большим давлением, чем когда-либо, с более высокими требованиями к системам по скорости, данным и энергопотреблению. Также он отметил, что HPC сталкиваются с некоторыми серьёзными техническими проблемами.

Донгарра назвал одной из ключевых проблем разрыв между производительностью чипов и подсистем памяти. «Представьте себе, что у вас есть сверхбыстрый автомобиль, но вы застряли в пробке — мощность бесполезна, если дорога не может с ней справиться», — говорит учёный. Точно так же подсистемы памяти не способны «прокормить» вычислительные блоки, которые простаивают, что отражается на эффективности всей вычислительной системы.

Источник изображения: OLCF

Ещё одна проблема HPC — энергопотребление. Закон масштабирования Деннарда, согласно которому с уменьшением размеров транзистора уменьшается и энергопотребление при росте производительности, прекратил своё действие в 2006 году. Теперь, чем мощнее компьютеры, тем больше они потребляют энергии. Чтобы исправить это, исследователи ищут новые способы проектирования как аппаратного, так и программного обеспечения HPC.

Также существует проблема с типами производимых чипов, отметил учёный. Сейчас индустрия чипов в основном сосредоточена на ИИ, который отлично работает с вычислениями с низкой точностью. Однако для многих научных приложений по-прежнему требуется FP64-вычисления. В частности, NVIDIA сделала ставку исключительно на ИИ, поэтому FP64-производительность новейших GB300 почти в 30 раз меньше, чему GB200. У AMD, по слухам, в следующем поколении Instinct будет сразу два варианта ускорителей MI430X с поддержкой FP64 и MI450X, полностью лишённый тензорных ядер с FP64. Но и она может сделать ставку только на ИИ.

Если производители прекратят выпускать чипы, которые требуются учёным, это негативно отразится на выполнении важных исследований. Таким образом тенденции в производстве полупроводников и коммерческие приоритеты могут разниться с потребностями научного сообщества, а отсутствие специализированного оборудования может помешать прогрессу в исследованиях. Можно попытаться создавать специализированные чипы для HPC, но это дорого и сложно. Исследователи, тем не менее, изучают возможность применения новых конструкций для изготовления чипов, включая чиплеты, чтобы сделать их более доступными.

В прошлом у США было преимущество в области HPC благодаря государственному финансированию, поддержке и открытости разработок, но теперь многие страны вкладывают значительные средства в HPC в стремлении снизить зависимость от иностранных технологий и выйти на лидирующие позиции в таких областях, как моделирование климата и персонализированная медицина. В Европе развивают программу EuroHPC, у Японии есть собственный суперкомпьютер Fugaku (а скоро будет ещё один), а у Китая — целая серия «автохтонных» машин.

Источник изображения: WIkipedia / DoE

Правительства стран понимают, что HPC являются ключом к их национальной безопасности, экономической мощи и научному лидерству, отметил Донгарра, подчеркнув, что у США всё ещё нет чёткого долгосрочного плана на будущее. Другие страны развивают это направление быстро, а без национальной стратегии США рискуют отстать, предупредил он: «Национальная стратегия США должна включать финансирование создания новых машин и обучение людей их использованию. Она также должна включать партнёрство с университетами, национальными лабораториями и частными компаниями. Самое главное, что план должен быть сосредоточен не только на оборудовании, но и на ПО и алгоритмах, которые делают HPC полезными», — заявил учёный.

Он отметил, что некоторые шаги в этом направлении уже предприняты, включая принятие в 2022 году «Закона о чипах и науке» (CHIPS and Science Act) и создание управления, которое поможет превратить научные исследования в реальные продукты. В 2025 году также была сформирована целевая группа Vision for American Science and Technology, призванная объединить некоммерческие организации, академические круги и промышленность для помощи правительству в принятии решений. Кроме того, получили развитие квантовые вычисления. Но они пока находятся на ранних стадиях и, скорее всего, будут дополнять, а не заменять традиционные HPC. Поэтому важно продолжать инвестировать в оба вида вычислений.

Донгарра назвал это правильными шагами, но они не решат проблему поддержки HPC в долгосрочной перспективе. Помимо краткосрочного финансирования и инвестиций в инфраструктуру, учёный предложил:

• осуществлять долгосрочные федеральные инвестиции в НИОКР в области HPC, включая передовое оборудование, ПО и энергоэффективные архитектуры;
• производить закупку и развёртывание передовых вычислительных систем в национальных лабораториях и университетах;
• заниматься развитием кадров, включая обучение параллельному программированию, численным методам и интеграции ИИ-HPC;
• согласовывать планы по выпуску оборудования, гарантируя, что разработка коммерческих чипов будет совпадать с потребностями научных и инженерных приложений;
• использовать устойчивые модели финансирования, на которые не повлияют геополитические факторы;
• стимулировать государственно-частное партнёрство для преодоления разрыва между академическими исследованиями, отраслевыми инновациями и потребностями национальной безопасности.

Донгарра отметил, что HPC — это больше, чем просто быстрые суперкомпьютеры. Это основа научных открытий, экономического роста и национальной безопасности. Если США примут предложенные меры, то можно гарантировать, что HPC продолжат поддерживать инновации в течение десятилетий.

Наследный принц Саудовской Аравии Мухаммед ибн Салман аль-Сауд (Mohammed bin Salman Al Saud) основал новую компанию Humain по разработке ИИ-технологий, пишет Reuters. Развитие этого направления является одним из приоритетов при трансформации экономики страны в соответствии с целями программы «Видение – 2030» (Vision 2030), призванной снизить её зависимость от добычи ископаемого топлива.

На сегодняшней встрече Мухаммеда ибн Салмана с президентом США Дональдом Трампом (Donald Trump), находящимся с четырёхдневным визитом в регионе, которая прошла при участии миллиардера Илона Маска (Elon Musk), а также на совместном саудовско-американском инвестиционном форуме в Эр-Рияде, ИИ был одной из центральных тем повестки дня.

Humain возглавляет сам наследный принц в качестве председателя. Гендиректором назначен Тарек Амин (Tareq Amin). Компания принадлежит Суверенному фонду Саудовской Аравии, взявшему на себя обязательство вложить значительные средства в развитие ИИ-технологий в стране. Как пишет Bloomberg со ссылкой на агентство Saudi Press Agency, новая компания займётся запуском ЦОД, развертыванием ИИ-инфраструктуры и облачных сервисов, а также разработкой больших языковых моделей (LLM) с поддержкой арабского языка.

Компания намерена создать полностью готовую интегрированную ИИ-платформу для решения практических задач. В заявлении компании также указано, что она станет ИИ-центром для таких секторов, как энергетика, здравоохранение, производство и финансовые услуги страны. Поможет ей в этом целый ряд американских технологических компаний. В частности, было объявлено о сотрудничестве с NVIDIA, в рамках которого компании «будут использовать платформы и опыт NVIDIA, чтобы сделать Саудовскую Аравию мировым лидером в области ИИ, облачных GPU-вычислений и цифровой трансформации для стимулирования инноваций и роста во всем мире».

Источник изображения: Akil Imran/unsplash.com

В течение следующих пяти лет Humain произведёт крупные инвестиции в строительство ИИ-фабрик в Саудовской Аравии мощностью до 500 МВт, использующих сотни тысяч передовых ускорителей NVIDIA. На первом этапе будет установлено 18 тыс. суперускорителей NVIDIA GB300 с интерконнектом NVIDIA InfiniBand. Эти ИИ ЦОД предоставят надёжную базовую инфраструктуру для обучения и развёртывания суверенных ИИ-моделей, что позволит Саудовской Аравии и другим странам ускорить инновации и цифровую трансформацию, отмечено в пресс-релизе.

Сообщается, что Humain также развернёт платформу NVIDIA Omniverse, что позволит таким отраслям, как производство, логистика и энергетика, создавать полностью интегрированные цифровые двойники, повышая эффективность, безопасность и устойчивость производств, а также ускоряя движение страны к «Индустрии 4.0».

Также было объявлено о партнёрстве Humain с AMD, в рамках которого будет инвестировано в течение пяти лет до $10 млрд в развертывание в стране ИИ-инфраструктуры мощностью 500 МВт. «Вместе мы создаём глобально значимую ИИ-платформу, которая обеспечивает производительность, открытость и охват на беспрецедентном уровне», — заявила генеральный директор AMD Лиза Су (Lisa Su). Предполагается, что часть мощностей будет введена в эксплуатацию в 2026 году. Humain будет предоставлять услуги клиентам, а AMD — поставлять чипы и ПО.

Источник изображения: NVIDIA

Также Humain подписала соглашение о сотрудничестве с AWS с целью реализации проекта по созданию «Зоны ИИ» (AI Zone) в Саудовской Аравии стоимостью $5 млрд, пишет TechCrunch. Зона будет включать специализированную ИИ-инфраструктуру AWS, серверы, сети. Упомянуты и программы обучения и сертификации. Humain сообщила о планах разрабатывать решения в области ИИ с использованием технологий AWS и работать с AWS над предоставлением доступа к инструментам и ПО для ИИ-стартапов из Саудовской Аравии.

Саудовская Аравия обязала компании и ИИ-сервисы хранить данные на территории королевства, стимулируя провайдеров размещать свои объекты в стране, чтобы не потерять имеющиеся контракты. В частности, Google и Oracle объявили о планах по расширению присутствия в регионе. Ранее страна ообъявила о $14,9 млрд инвестиций в ИИ-сектор.

В Microsoft уверены, что искусственный интеллект способен помочь ускорить разработку экономически эффективных коммерческих термоядерных реакторов, которые смогут обеспечить энергией сами ИИ ЦОД, сообщает The Register. Пока что ни одного такого реактора не существует.

По словам Microsoft Research, стремление использовать ядерный синтез как источник безграничной и чистой энергии «уже давно является одной из самых амбициозных научных целей человечества». Исследователи подчёркивают, что до появления масштабируемой термоядерной энергетики ещё много лет, но уже сейчас изучается вопрос, как ИИ мог бы помочь ускорить разработки. На первом саммите Microsoft Research Fusion Summit, посвящённом термоядерному синтезу, представитель Microsoft Research Accelerator подчеркнул перспективность использования ИИ для дальнейших исследований в области обеспечения экоустойчивости.

В настоящее время ИИ-технологии экоустойчивыми не считаются. ООН в прошлому году отмечала, что ИИ ЦОД генерируют электронные отходы, потребляют много воды, критически важных минералов и редкоземельных элементов, при добыче которых также нередко применяют не особенно экобезопасные технологии. И, главное, такие ЦОД используют огромное количество электроэнергии, стимулируя выбросы парниковых газов. Microsoft пытается компенсировать воздействие ЦОД на окружающую среду углеродными кредитами, покупкой «чистой» энергии, оптимизацией оборудования и ПО. Ускоренное развитие технологий ядерного синтеза могло бы компенсировать воздействие бизнеса компании на экологию.

Источник изображения: Mauro Romero/unsplash.com

По словам представителя Принстонской лаборатории физики плазмы (Princeton Plasma Physics Laboratory, PPPL) Стивена Коули (Steven Cowley), выступившего на Fusion Summit с основным докладом, необходимы дополнительные исследования, чтобы понять, является ли ИИ ключевым звеном для поиска оптимальных решений в термоядерной энергетике.

Впрочем, придётся запастись терпением — считается, что до запуска экспериментальных термоядерных установок в эксплуатацию пройдёт не менее десятилетия. Как считают в Национальных академиях наук, инженерии и медицины США (National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, NASEM), частные и государственные инвестиции позволят создать пилотную термоядерную электростанцию 2035–2040 гг. Это приблизительно совпадает с планируемой датой начала работы международного проекта ITER (International Thermonuclear Experimental Reactor).

Microsoft надеется, что её наработки в области ИИ для материаловедения, для решения дифференциальных уравнений и для других исследовательских задач помогут найти способ экономически эффективного термоядерного синтеза. Лаборатория Коули уже заключила меморандум о взаимопонимании с Microsoft. Учёные уверены, что ИИ поможет сократить время разработок необходимого профиля. Во всяком случае ИИ является хорошей альтернативой десятилетиям разработки методом проб и ошибок.

Microsoft не одинока в своих стремлениях. Например, разработчик атомных технологий Type One Energy и государственная компания Tennessee Valley Authority (TVA) заключили соглашение о совместной разработке планов строительства термоядерной электростанции. OpenAI намерена закупать термоядерную энергию у компании Helion в «огромных объёмах». Последняя в конце января привлекла $425 млн.

IBM планирует укрепить свои позиции на быстрорастущем рынке ИИ-технологий с помощью увеличения инвестиций в США и предложения собственных инструментов, которые помогут клиентам управлять ИИ-агентами для их ключевых бизнес-приложений. Об этом сообщил генеральный директор IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) в интервью агентству Reuters.

Глава IBM заявил, что разработанное компанией ПО позволяет клиентам создавать собственные ИИ-системы, а также интегрировать ИИ-агентов от других провайдеров, включая Salesforce, Adobe и Workday. Это поможет удовлетворить потребность в кастомных решениях во многих областях бизнеса.

Подход IBM заключается в том, чтобы предложить полный спектр облачных и ИИ-сервисов остальным компаниям, которые в настоящее время полагаются на лидеров рынка AWS и Microsoft. Особое внимание IBM уделяет внедрению функций ИИ в мультиоблачных платформах, что найдёт спрос среди тех, кому нужны кастомные ИИ-решения, а также в собственные инфраструктуры заказчиков для управления данными.

Источник изображения: IBM

По словам гендиректора IBM, предлагаемые инструменты, позволяющие создавать собственных ИИ-агентов в течение не более пяти минут, основаны на семействе LLM Granite, а также на альтернативных моделях от Meta✴ Platforms и Mistral. IBM сообщила, что уже получила заказы на создание решений на базе генеративного ИИ на $6 млрд.

Также компания объявила в апреле о планах инвестировать в течение пяти лет $150 млрд в США, где она в течение более 60 лет производит мейнфреймы. Кришна подчеркнул, что квантовые компьютеры тоже будут производиться в США. Глава IBM отметил, что синергия мейнфреймов, ИИ и квантовых вычислений, как ожидается, создаст надёжный и устойчивый рынок, в который следует инвестировать и который позволит компании использовать эти достижения в течение следующего десятилетия.

Кришна добавил, что фокус на технологии и сокращение регулирования со стороны администрации оказали благотворное влияние на экономику США, способствуя её росту. Это позволяет IBM наращивать инвестиции и инновации, тем самым потенциально укрепляя свою конкурентную позицию как поставщика бизнес-решений на основе ИИ.

В Москве планируют создать собственную информационную систему обезличенных персональных данных для обучения ИИ, пишет Forbes со ссылкой на заявление заместителя руководителя департамента информтехнологий (ДИТ) Москвы Владислава Шишмарева.

Согласно подготовленной ДИТ презентации, будущая информационная система формирования региональных составов данных (ИС ФРСД) предназначена для сбора и обезличивания личной информации жителей столицы, которая обрабатывается госорганами и подведомственными организациями правительства Москвы. Оператором системы будет ДИТ Москвы. «Обезличенные данные предполагается использовать для обучения алгоритмов ИИ, их применение в других целях не предусмотрено», — пояснили в ДИТ.

Согласно данным портала ai.mos.ru, в настоящее время в столице реализуется около 100 проектов с использованием ИИ на разной стадии реализации. Город располагает 25 наборами данных в таких сферах, как электронное правительство, строительство, экономика, культура и ЖКХ, которыми готов делиться с разработчиками ИИ-решений. Для получения полного доступа к этим наборам достаточно отправить заявку с описанием ИИ-проекта, в котором они будут использоваться.

После обезличивания данные будут передавать в «госозеро» данных, которое создаёт Минцифры, или же использовать внутри ИС ФРСД. Использовать их будут как госорганы, так и бизнес для аналитических целей.

Источник изображения: Gabriel Heinzer/unsplash.com

Принятым в 2020 году законом в Москве был введён экспериментальный правовой режим (ЭПР) для стимулирования разработки и тестирования новых сервисов на базе ИИ, в рамках которого компании, участвующие в эксперименте, получили широкие возможности по использованию ИИ, включая доступ к данным граждан, в том числе, изображениям с камер распознавания лиц и обезличенным персональным данным.

Согласно закону о создании «госозера», принятому в августе 2024 года, будет создана государственная информационная системы (ГИС), куда компании по запросу должны бесплатно передавать обезличенные персональные данные клиентов и сотрудников. При этом для Москвы в законе сделано исключение в связи с действующим ЭПР.

Насколько полезным для бизнеса станет создание столичного «озера» данных будет зависеть от того, на каких условиях будут предоставляться дата-сеты и можно ли будет воспользоваться результатами их обработки, считают эксперты. На данный момент по закону выгрузить из «госозера» ничего нельзя, даже результатов анализа информации. Также высказываются опасения, что даже обезличенные персональные данные могут позволить идентифицировать их владельца.

«Группа Астра», Axiom JDK (АО «Аксиом») и Haulmont объявили о создании совместного предприятия «Открытая среда разработки» на паритетных началах в рамках некоммерческого партнёрства с целью развития и вывода на рынок OpenIDE — бесплатной, безопасной, лицензионно чистой среды разработки на базе open source среды IntelliJ IDEA Community Edition, первая версия которой находится на финальной стадии бета-тестирования. Выход стабильной версии OpenIDE с публикацией исходников и открытием баг-трекера намечен на II квартал 2025 года. Согласно графику, в III квартале платформа будет включена в реестр российского ПО.

OpenIDE объединяет и упрощает использование различных инструментов разработки, способствуя экономии ИТ-ресурсов и снижению затрат, оптимизируя процессы разработки и управление лицензиями, что позволяет компаниям более эффективно распределять ресурсы. Платформа позволит решать задачи госсектора и крупного бизнеса, предъявляющих особые требования к безопасности, предсказуемости и технологической независимости.

Как указано в пресс-релизе, запуск платформы стал одним из первых в России масштабных примеров объединения нескольких вендоров для создания бесплатного решения с открытым исходным кодом, соответствующего самым высоким стандартам производительности, надёжности и безопасности.

Источник изображения: OpenIDE

Учредители OpenIDE рассчитывают привлечь партнёров для участия в open source проекте, которые также предложат свои продукты пользователям платформы. В OpenIDE можно создавать Java-проекты на свободной версии платформы Axiom JDK — единственной отечественной тиражируемой JDK. Бесплатная версия плагина Amplicode от Haulmont предоставляет базовую поддержку фреймворка Spring «из коробки». Также «Группа Астра» планирует в ближайшее время предложить удобную интеграцию с платформой для разработки GitFlic.

Ключевые преимущества OpenIDE — открытый исходный код и отсутствие рисков, связанных с использованием зарубежных технологий и размещением инфраструктуры за пределами страны. В ней нет проприетарных компонентов, серверы с дистрибутивами и исходным кодом, как и команда её разработчиков, находятся в России. Что также удобно, функциональность решения можно расширить, подключив соответствующие отечественные плагины через открытый маркетплейс. Благодаря этому обеспечивается гибкость, надёжность и безопасность решения, а также исключаются проблемы с лицензированием, говорят создатели.

Генеральным директором ООО «Открытая среда разработки» назначен Федор Сазонов, который, в частности руководил разработкой решений для работы с ключевыми клиентами в «Сбере». «Создание OpenIDE — это не просто реакция на текущие ограничения, а стратегический шаг. Мы стремимся вырастить полноценную и безопасную экосистему продуктов для российских разработчиков ПО», — заявил Сазонов, выразив уверенность в перспективности проекта, который привлечёт большое количество пользователей.

Провайдер облачных и ИИ-технологий Cloud.ru объявил о разработке новой платформы для локального развёртывания ИИ-сервисов Cloud.ru Evolution Stack AI-bundle, представляющей собой конфигурацию решения Cloud.ru Evolution Stack, оптимизированную под выполнение ML- и ИИ-задач.

Новая платформа объединит возможности частного и гибридного облака Cloud.ru с набором инструментов для быстрой и безопасной разработки ИИ-продуктов с полным контролем данных. Решение будет востребовано представителями финансового и государственного секторов, операторами облачных ЦОД, крупным ретейлом и промышленными предприятиями. Использование платформы позволит упростить запуск и масштабирование ИИ-сервисов, снизит для пользователей порог входа в разработку ИИ-решений и ускорит их внедрение предприятиями.

Cloud.ru Evolution Stack AI-bundle будет включать сервисы для end-to-end ML-разработки и локального развёртывания, кастомизации и дальнейшего масштабирования моделей, в том числе:

• рабочие DS-окружения Jupyter Lab;
• инструменты управления жизненным циклом ML-моделей (обучение, дообучение, инференс);
• инфраструктурные компоненты: Managed Kubernetes с поддержкой ускорителей, реестр артефактов, виртуальные машины на базе ускорителей, высокопроизводительное S3-хранилище и специализированная файловая система для интеграции с ML-сервисами.

Новая платформа будет базироваться на собственных разработках Cloud.ru в сфере ИИ, используемых в облачной платформе Cloud.ru Evolution, и свободно распространяемых компонентах. С её помощью можно будет решать ИИ-задачи в гибридном сценарии: например, обучать модели в публичном облаке, а инференс выполнять в частном контуре клиента, или, наоборот, переносить процесс в публичное облако в периоды высокой нагрузки.

Используя OSS/BSS-инструменты, платформа поддерживает мультитенантную архитектуру, централизованное управление доступом, мониторинг сервисов и определение квот на используемые ресурсы. При необходимости Cloud.ru Evolution Stack AI-bundle будет дополняться другими IaaS/PaaS провайдера при создании облачного решения под ключ для использования на уровне всей инфраструктуры клиента. Также можно будет дополнять предложение Cloud.ru Evolution Stack ИИ-решениями из портфеля Evolution Stack AI-bundle.

Платформа для создания гибридного и частного облака Cloud.ru входит в реестр российского программного обеспечения и соответствует требованиям импортозамещения. Помимо лицензионного ПО, разрабатываемая платформа будет доступна в составе программно-аппаратных комплексов для ИИ-задач с поставкой по подписке. По словам Cloud.ru, новая платформа обеспечит крупному бизнесу и государственным организациям возможность использования ИИ-сервисов и полного набора инструментов публичного облака Cloud.ru Evolution on-premise.

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.

Провайдер облачных сервисов Cloud.ru обнародовал результаты исследования, посвящённого использованию средств ИИ российскими IT-специалистами. Выяснилось, что более 70 % респондентов применяют ИИ-сервисы как минимум раз в неделю, а 39 % разработчиков ПО используют такие инструменты ежедневно.

Опубликованные цифры получены в ходе опроса разработчиков, тестировщиков, аналитиков данных и представителей других IT-специальностей с разным уровнем подготовки со всей России. Большинство респондентов отмечают, что навыки работы с ИИ становятся всё более значимыми на рынке труда. В частности, 70 % участников опроса периодически встречают в вакансиях обязательное требование владеть навыками и инструментами ИИ, а 22 % респондентов сталкиваются с подобными требованиями регулярно.

Практически две трети — 62 % — IT-специалистов в России доверяют ИИ как напарнику. Почти половина опрошенных, в чьих компаниях активно поддерживается использование ИИ, оценили доверие к технологии наивысшим баллом. Вместе с тем 46 % респондентов больше доверяют российским ИИ-сервисам, тогда как одинаковое доверие к отечественным и зарубежным инструментам проявляют менее трети специалистов — около 31 %. Среди наиболее популярных сценариев использования ИИ названы (респонденты могли выбирать несколько ответов):

• Работа с кодом — 73 %;
• Генерация текстов — 31 %;
• Поиск информации — 31 %;
• Анализ данных — 31 %;
• Создание презентаций — 24 %;
• Генерация изображений — 24 %;
• Анализ рисков кибербезопасности — 19 %;
• Расшифровка аудиозаписей — 15 %;
• Подготовка обзоров объёмной информации — 9 %.

В целом, как сказано в исследовании, применение ИИ помогает российским IT-специалистам работать быстрее и эффективнее, минимизирует усилия, избавляет от рутины, повышает чувство уверенности и комфорта, освобождая больше времени для профессиональной реализации и решения интересных мотивирующих задач.