Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Samsung и Arm собираются разработать для OpenAI чип, который будет выпускаться по 2-нм технологии
05.09.2026 [09:58],
Алексей Разин
Об инициативе OpenAI по разработке собственных ИИ-чипов известно давно, но в контексте их использования на конечных устройствах до сих пор говорилось мало. По некоторым данным, Samsung и Arm участвуют в совместной разработке ИИ-чипов, позволяющих ускорять работу с ИИ на уровне конечного устройства, и выпускать такие чипы по 2-нм технологии начнёт Samsung. 
Источник изображения: Samsung Electronics Подчёркивается, что Samsung Electronics не станет простым контрактным производителем данных чипов для нужд OpenAI, а примет силами своего подразделения LSI непосредственное участие в их разработке. Полученный в рамках сотрудничества с Arm опыт Samsung в дальнейшем может использовать для создания заказных ИИ-чипов для прочих клиентов. В целом, успех данного проекта позволит Samsung привлечь других заказчиков к услугам по контрактному производству 2-нм компонентов. Arm в рамках данного сотрудничества предоставит архитектурные решения для ускорения ИИ на локальном уровне, а Samsung LSI примет активное участие в разработке чипа. Поскольку OpenAI заинтересована в создании целого семейства персональных ИИ-устройств, использование специализированных чипов в их составе вполне укладывается в стратегию развития стартапа. Их-то как раз и помогут разработать Samsung и Arm. Свою интеллектуальную собственность, которую Arm предоставит в рамках данной разработки, этот холдинг будет оберегать от свободной передачи прочим клиентам, поэтому проект получится довольно узконаправленным. Samsung получит право производить и продавать разработанный чип конечным клиентам, главным среди которых может оказаться OpenAI. Для Samsung успех данной инициативы особенно важен с точки зрения демонстрации своего потенциала в части производства передовых ИИ-чипов по новейшему 2-нм техпроцессу. Помимо привлечения клиентов для контрактного бизнеса, Samsung сможет улучшить свою репутацию в качестве разработчика процессоров. До сих пор два направления бизнеса этой южнокорейской компании были довольно разобщены, и теперь они получают шанс на создание синергетического эффекта, полезного для Samsung в целом. За пару лет Broadcom намеревается увеличить выручку от реализации ИИ-чипов в четыре раза
03.09.2026 [08:55],
Алексей Разин
Компания Broadcom остаётся как бы на вторых ролях в период бума ИИ, но по факту она неплохо на нём зарабатывает. Недавно она отчиталась о третьем квартале фискального 2026 года, заявив, что по итогам следующего года удвоит выручку от реализации ИИ-чипов до $115 млрд, а после увеличит её ещё в два раза до $230 млрд уже по итогам 2028 фискального года. 
Источник изображения: Broadcom К тому времени, как стало известно из заявлений генерального директора Хок Тана (Hock Tan) на отчётном мероприятии, Broadcom рассчитывает увеличить удельный доход на одну акцию до $30. Участие Broadcom в буме ИИ главным образом сводится к созданию специализированных чипов для заказчиков типа Google, OpenAI, Anthropic и Meta✴✴, а поскольку количество желающих их получить, как и объёмы заказов, неуклонно растут, то и выручка Broadcom стремится оправдывать амбициозные прогнозы руководства. В сегменте заказных чипов в следующем фискальном году, который начнётся в ноябре текущего календарного, именно Anthropic станет крупнейшим клиентом Broadcom, а вот OpenAI отойдёт на вторую позицию. Как пояснил Хок Тан, у Broadcom в этой сфере сейчас шесть клиентов, из них четыре входят в число крупнейших игроков ИИ-рынка. Спрос на подобные компоненты Broadcom не может удовлетворить в полной мере. Кроме того, выручка компании растёт и с учётом бурного развития инфраструктуры ЦОД, которую Broadcom обеспечивает своими телекоммуникационными компонентами. Капитальные затраты пяти крупнейших гиперскейлеров в этом году вырастут в совокупности до более чем $700 млрд, поэтому Broadcom неизбежно перепадёт часть этой суммы. Характерно, что прогноз Broadcom по величине выручки в текущем квартале разочаровал аналитиков, поскольку они рассчитывали в среднем на $35,1 млрд, а сама компания назвала сумму $34,8 млрд в качестве ориентира. Непосредственно ИИ-чипы принесут компании в четвёртом фискальном квартале $21,7 млрд выручки, что почти соответствует ожиданиям рынка. Третий квартал Broadcom завершила ростом выручки на 86 % до $29,6 млрд, что несколько превышает те $29,5 млрд, на которые рассчитывали аналитики. Удельный доход на одну акцию составил $3,32, поэтому поставленная компанией цель по его увеличению почти в десять раз за два последующих года выглядит довольно амбициозной. Выручка от реализации ИИ-чипов по итогам прошлого квартала достигла $16,7 млрд, слегка превысив ожидания рынка. В эту сумму входят и телекоммуникационные решения, а не только заказные чипы для ускорения вычислений. Как признался глава компании, она ускоряет работу с Google, Anthropic и OpenAI. В последующие несколько лет одна только Google получит от Broadcom заказных чипов на десятки миллиардов долларов США. Anthropic при этом получит в следующем году количество чипов от Broadcom, достаточное для создания ЦОД эквивалентной мощностью 5 ГВт. Ещё через год это количество будет удвоено. Для нужд OpenAI в 2028 фискальном году будет поставлено более 5 ГВт чипов в эквивалентном выражении. До конца 2027 года Broadcom поставит Meta✴✴ три поколения заказных чипов. Последняя является её четвёртым клиентом из числа крупнейших. Для решения проблемы с дефицитом материалов и комплектующих Broadcom в Сингапуре при участии партнёра наладила выпуск подложек для чипов. Глава Broadcom считает уместным называть эту компанию серьёзным конкурентом Nvidia, поскольку разработанный для нужд Google ускоритель последнего поколения якобы проявляет себя лучше, чем Vera Rubin. Опять же, в сфере разработки заказных чипов у Broadcom достаточно конкурентов — с той же Google в этой области готовы сотрудничать не только Marvell, но и MediaTek. Google разогнала разработку ИИ-чипов — TPU теперь будут обновляться дважды в год, но и этого может быть мало
02.09.2026 [14:11],
Алексей Разин
В эпоху до бума ИИ многие разработчики представляли новое поколение процессоров раз в два года или даже реже, но потом осознали, что этого может быть недостаточно, и перешли к ежегодному обновлению архитектур. Корпорация Google теперь даже берёт на себя повышенные обязательства — обновлять свои тензорные процессоры TPU дважды в год. 
Источник изображения: Google Подобные высокие темпы развития необходимы в условиях растущей конкуренции, как убеждён Амин Вахдат (Amin Vahdat), который в Google занимает пост главного технолога и старшего вице-президента по ИИ-инфраструктуре. Эти откровения прозвучали из его уст во время выступления на мероприятии Semicon Taiwan 2026. Уже в прошлом году Google перешла к двукратному обновлению TPU в течение года. «Я думаю, что возможно даже ускорение этого темпа, периодичность обновления нашего кастомного кремниевого решения имеет возможность возрасти», — отметил представитель компании. Производственные линии, по его словам, ради достижения этой цели работают на полную мощность, имеются и адекватные возможности по тестированию чипов. Важно не только вносить изменения в архитектуру чипов Google, но и радикальным образом менять принципы работы с цепочками поставок, по словам представителя компании. Узкие места в этих цепочках имеются, как признался Вахдат — это и доступность микросхем памяти, и печатных плат, и силовые компоненты, и системы жидкостного охлаждения, и даже серверные стойки как элементы конструкции. Как отмечает Вахдат, если в десять утра это может быть одна проблема, то к обеду появляется совсем другая. И опыт работы в отрасли на протяжении последних лет подсказывает ему, что взгляд от проблемных участков нельзя отвести ни на минуту. Свои первые тензорные процессоры TPU компания Google представила в 2015 году. В этом году она анонсировала сразу два чипа: TPU 8t для обучения ИИ-моделей и TPU 8i для инференса. При проектировании чипов особое внимание уделяется интеграции скоростных сетевых каналов обмена данными, чтобы масштабирование в кластерах получалось максимально эффективным. В собственной инфраструктуре Google способна объединять до 1 млн TPU. Материнская корпорация Alphabet на развитие этой инфраструктуры в текущем году готова выделить до $205 млрд. Чипы TPU будут продаваться и сторонним заказчикам. Формальная конкуренция с Nvidia не мешает Google продолжать закупки ускорителей этой марки для собственных нужд. У Google тоже сформировались прочные производственные связи с тайваньскими партнёрами. MediaTek помогает ей разрабатывать чипы TPU, компания TSMC их изготавливает. В сфере разработки чипов Google также сотрудничает с Broadcom и Marvell, которые сами по себе являются клиентами TSMC. Тайваньские подрядчики собирают классические серверные системы для Google, а вот TPU-решения производятся только американскими Celestica и Flex. На расширение своего присутствия на Тайване на 60 % компания Google готова направить дополнительные средства. Не исключено и привлечение Intel и Samsung к контрактному производству чипов Google, а также их тестированию и упаковке. Тайвань является крупнейшей после США площадкой Google, ведущей разработку решений для ИИ-инфраструктуры. Nvidia заплатила $3,5 млрд за союз с MediaTek — вместе они бросают вызов фирменным ИИ-чипам Google и Amazon
31.08.2026 [21:14],
Сергей Сурабекянц
Nvidia инвестирует $3,5 млрд в тайваньского производителя чипов MediaTek. В рамках партнёрства MediaTek сможет использовать технологии Nvidia для разработки собственных ИИ-чипов, которые будут использоваться в ЦОД на базе технологий и инфраструктуры Nvidia. Сделка заключена на фоне растущего числа компаний, таких как Amazon, Google, Microsoft, OpenAI и Anthropic, которые разрабатывают собственные решения, чтобы снизить зависимость от графических процессоров Nvidia. 
Источник изображения: Nvidia Такие сделки позволяют Nvidia сохранить лидерство в качестве доминирующего поставщика инфраструктуры для ЦОД. «Nvidia — это компания, занимающаяся инфраструктурой ИИ, — подчеркнул старший директор Nvidia по решениям для высокопроизводительных вычислений и инфраструктуры крупных облачных провайдеров в области ИИ Дион Харрис (Dion Harris). — Мы расширили свою деятельность за пределы производства чисто вычислительных чипов много лет назад». По словам Харриса, благодаря партнёрству с Nvidia, MediaTek сможет продолжать создавать специализированные чипы, разработанные облачными компаниями или лабораториями искусственного интеллекта, адаптированные к их рабочим нагрузкам, используя «проверенную технологию масштабирования и экосистему» Nvidia и «архитектуру стоечного масштаба», причём «речь идёт об открытии этой экосистемы для всей клиентской базы MediaTek». MediaTek пока не раскрывает публично информацию о своей клиентской базе в отношении заказных чипов для ИИ. Компания постепенно наращивает операции по разработке заказных ASIC (интегральных схем специального назначения) для ЦОД. По прогнозам, в 2026 году доход MediaTek достигнет $2 млрд. Учитывая опыт MediaTek в разработке специализированных чипов для смартфонов, умных домов, автомобилей и беспроводной связи, компания примет участие в создании специализированного ПК для разработчиков DGX Spark. Согласно пресс-релизу, MediaTek и Nvidia также продолжат «разработку платформ для транспортных средств с программно-определяемым ИИ в эпоху физического ИИ». Автомобильные платформы MediaTek используют графику Nvidia RTX для интеллектуальных автомобильных салонов и работают совместно с Nvidia Drive AGX, автомобильной вычислительной платформой компании для задач автономного вождения. «Искусственный интеллект трансформирует каждую вычислительную платформу — от крупнейших в мире заводов по производству ИИ до ПК и автомобилей, — заявил глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang). — Вместе мы создаём платформы, которые выводят ускоренные вычисления NVIDIA на новые рынки и предоставляют клиентам свободу создавать уникальные системы искусственного интеллекта в огромных масштабах». Партнёрство с MediaTek подчёркивает циклический характер финансовых усилий Nvidia за последние несколько лет, в рамках которых гигант в сфере производства чипов часто инвестирует в компании, которые, в свою очередь, вливаются в его экосистему. Эта сделка предоставит MediaTek доступ к технологиям Nvidia, включая NVLink, позволяющую любым чипам, даже сторонних производителей, взаимодействовать друг с другом. Nvidia объявила о подобном партнёрстве с Amazon Web Services, хотя и без прямых инвестиций. AWS развернёт ещё 2 миллиона графических процессоров Nvidia в своей инфраструктуре и также интегрирует технологию NVLink Fusion. Власти США хотят заблокировать доступ китайских ИИ-разработчиков к передовым заграничным ЦОД
29.08.2026 [08:12],
Алексей Разин
Перекрыв правилами экспортного контроля поставки передовых ИИ-ускорителей американского происхождения непосредственно в Китай, власти США теперь пытаются исключить доступ китайских разработчиков к вычислительным мощностям зарубежных ЦОД. В глубине американских коридоров власти теперь зреет соответствующая законодательная инициатива. 
Источник изображения: Nvidia Об этом сообщает Tom’s Hardware со ссылкой на издание The Information. Новые ограничения в случае своего практического применения блокируют доступ китайских разработчиков к центрам обработки данных, оснащённым передовыми ускорителями вычислений, расположенными за пределами КНР. Подобные вычислительные мощности сейчас располагаются в Таиланде, Сингапуре и Малайзии, формально доступ к ним для китайских разработчиков не запрещён с точки зрения американского законодательства. Министерство торговли США, которое продвигает эту инициативу, начнёт обсуждать её с заинтересованными сторонами в следующем месяце. Чисто формально действующие с начала 2025 года правила экспортного контроля США в данной сфере запрещают подобный вариант доступа недружественных стран к вычислительным мощностям на основе передовых ускорителей американского происхождения, но во второй президентский срок Трампа профильное ведомство США воздерживалось от слежения за соблюдением этого правила. Лоббирование со стороны поставщиков ИИ-ускорителей во главе с Nvidia также препятствовало расширению правил экспортного контроля. По крайней мере, указанная компания смогла добиться права поставлять в Китай ускорители H200 и даже заработать на этом во втором квартале несколько сотен миллионов долларов США. Вся недавняя активность азиатских союзников в сфере соблюдения правил экспортного контроля США свелась к ограничению физических поставок американских ускорителей в КНР. Попытки блокировать удалённый доступ китайских разработчиков к вычислительным мощностям нового поколения участились в свете прогресса китайских ИИ-моделей, включая Kimi K3 компании Moonshot AI. Американские чиновники подозревают последнюю в дистилляции американских ИИ-моделей для достижения желаемого результата. Считается, что Kimi K3 также обучалась с использованием ЦОД на территории Таиланда. Для новой инициативы Министерства торговли США проблемой остаётся юридическое препятствие — ведомство формально имеет право ограничивать только физическое перемещение ИИ-ускорителей, а влиять на удалённый доступ оно не имеет правовой возможности. Впрочем, у властей США есть и другие инструменты для введения подобных ограничений. Amazon закупит у Nvidia ещё два миллиона ИИ-чипов в ближайшие пару лет
27.08.2026 [09:00],
Алексей Разин
В марте этого года Amazon (AWS) и Nvidia уже заявляли о расширении сотрудничества. Первая пообещала купить у второй не менее 1 млн ускорителей вычислений для фирменной инфраструктуры ИИ по всему миру. На этой неделе руководство Nvidia призналось, что сотрудничество с AWS будет расширено дополнительно, и за последующие два года последняя закупит у неё ещё 2 млн ИИ-чипов. 
Источник изображения: Nvidia Поставки в рамках этого соглашения уже начались. Помимо ускорителей Blackwell Ultra, указанный клиент будет получать от Nvidia более прогрессивные Rubin и Rubin Ultra. Какую сумму в итоге получит Nvidia, не уточняется, но речь может идти о десятках миллиардов долларов США. Впрочем, крупные клиенты уровня Amazon могут рассчитывать на определённые скидки со стороны Nvidia, поэтому угадать точные условия сделки довольно сложно. Глава и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в интервью CNBC пояснил, что Amazon может в рамках сотрудничества закупить и миллионы центральных процессоров, но финансовый директор Колетт Кресс (Colette Kress) добавила, что часть из них будет интегрирована с ускорителями Rubin. По её оценкам, пятёрка крупнейших игроков облачного рынка увеличит свои капитальные затраты в следующем году до $1,3 трлн с нынешних $800 млрд. Представители Nvidia на квартальном мероприятии выразили уверенность, что выручка компании в следующем году увеличится на 70 %, но спрос на её продукцию фактически вырастет на 100 %. Это говорит о неизбежности сохранения дефицита компонентов Nvidia и на протяжении следующего года. Лучше, чем у Nvidia: OpenAI поделилась первыми результатами тестирования собственных чипов Jalapeno
26.08.2026 [04:55],
Алексей Разин
Пару месяцев назад стартап OpenAI представил собственный ИИ-чип Jalapeno, разработать которой помогла Broadcom. На этой неделе создатели ChatGPT поделились итогами первых тестов своего аппаратного детища, признав его превосходство над решениями Nvidia минимум по двум критериям: удельной производительности и отзывчивости. 
Источник изображения: OpenAI Jalapeno сравнивался с актуальным ускорителем Nvidia GB300 с архитектурой Blackwell. Он смог превзойти данный чип в объёме работы с ИИ в пересчёте на потребляемый ватт, а также задержкам при выдаче ответов. К регулярной работе с ИИ-моделями OpenAI чипы Jalapeno будут подключены до конца этого года. Директор OpenAI по чипам Ричард Хо (Richard Ho) заявил Bloomberg, что по мере развёртывания этих чипов стартап сможет начать существенно экономить на издержках: «Это действительно хороший чип — они упадут значительно». В этом отношении экономия издержек достигает тех величин, на которые OpenAI рассчитывала изначально. По мере масштабирования производства Jalapeno этим чипам будет поручаться всё больший спектр задач в работе с ИИ. В сотрудничестве с Broadcom собственный чип OpenAI был разработан в рекордно сжатые сроки. Для этого применялись ИИ-модели OpenAI. Второе поколение ИИ-чипа тоже на подходе, его разработка завершится буквально в ближайшие месяцы. По словам Хо, обычно быстродействие и время реакции улучшаются разными чипами, но Jalapeno удалось предоставить оба преимущества сразу. OpenAI определит, с какими ИИ-моделями Jalapeno будет лучше справляться, конечные клиенты смогут благодаря его внедрению либо экономить расходы, либо получить более высокое быстродействие. Лабораторные исследования, по словам представителя OpenAI, выявили высокую производительность этих чипов при одновременном снижении задержек, и оба этих преимущества будут востребованы клиентами стартапа. В собственной инфраструктуре Jalapeno позволит OpenAI снизить расходы на электроэнергию, поскольку один такой чип потребляет всего 700 Вт. Важно понимать, что Jalapeno заточен под работу с инференсом, а не обучение ИИ-моделей, как те же решения Nvidia. Кроме того, он не сравнивался с ускорителями поколения Vera Rubin, которое начнёт поставляться на рынок в ближайшее время. В определённых вариантах вычислительной нагрузки OpenAI полагалась на чипы Cerebras, но они хорошо себя проявляют только при работе с малыми моделями. Jalapeno позволяет работать с большими, но это не означает, что OpenAI откажется от компонентов Cerebras в своей вычислительной инфраструктуре. Будут востребованы компоненты всех поставщиков, по словам Ричарда Хо. Компания готова открыто рассказывать о своих разработках в полупроводниковой сфере, чтобы стимулировать инновации в сфере создания ИИ-чипов. OpenAI протестировала Jalapeno публично на одной из своих небольших моделей с открытым исходным кодом, а также на моделях DeepSeek и Moonshot AI. В последнем случае преимущество чипа оказалось максимальным. Чип хорошо проявил себя и при тестировании больших ИИ-моделей OpenAI, которые ещё не представлены. Стартап уже занимается разработкой третьего поколения собственных ИИ-чипов, рассчитывая с их помощью снизить затраты на электроэнергию со стороны вычислительной инфраструктуры. От чипов Nvidia стартап отказываться не планирует, поскольку продолжает от них зависеть в своём развитии. SpaceX начнёт выводить на орбиту космические ЦОД в четвёртом квартале следующего года
25.08.2026 [07:10],
Алексей Разин
Объединение SpaceX и xAI с последующим выходом на IPO происходило под флагом идеи запуска в ближайший космос центров обработки данных, которые не будут занимать место на Земле и смогут питаться солнечной энергией. Илон Маск (Elon Musk) на этой неделе заявил, что вывод таких ЦОД на орбиту начнётся в четвёртом квартале следующего года. 
Источник изображения: SpaceX Уже в 2028 году, по его словам, которые приводит Bloomberg, подобная деятельность SpaceX достигнет «существенных масштабов». Компания подала заявку в Федеральную комиссию по связи США, которая должна позволить ей вывести на орбиту Земли до 1 млн спутников, играющих роль космических центров обработки данных для фирменной инфраструктуры ИИ. В основу этих ЦОД лягут компоненты производства Nvidia, поскольку с недавних пор SpaceX решила сосредоточиться именно на платформе этого поставщика. Со страниц социальной сети X, которая номинально также входит в SpaceX, глава всех трёх компаний пояснил, что «спутниковые ЦОД» окажутся существенно проще по конструкции, дешевле, легче и будут обладать более высокой плотностью компоновки по сравнению с традиционными серверными стойками. В первом поколении космических ЦОД компания собирается использовать оптимизированные для такой среды эксплуатации компоненты Nvidia семейства Vera Rubin NVL72. Когда SpaceX только готовилась к IPO, Маск говорил о намерениях начать вывод на орбиту ЦОД лишь в 2028 году, но уже на последующем квартальном отчётном мероприятии заявил, что это случится в текущем году. Центральные процессоры Nvidia Vera будут использоваться в инфраструктуре SpaceX для синхронизации работы наземных и космических ЦОД соответственно. Nvidia заявила, что ускорители Groq 3 LPX начали массово выпускаться и выйдут на рынок в этом году
25.08.2026 [06:45],
Алексей Разин
Декабрьская сделка на сумму $20 млрд, которая дала Nvidia доступ к разработкам стартапа Groq, имела не совсем обычную структуру, но позволила первой из компаний на этой неделе заявить, что ускорители Groq 3 LPX уже выпускаются серийно и появятся на рынке до конца текущего года. Данные чипы специализируются на ускорении инференса в инфраструктуре ИИ. 
Источник изображения: Nvidia Ускорители Groq 3 LPX войдут в состав платформы Vera Rubin, они будут использоваться в агентских задачах. Первым клиентом Nvidia, который подписал контракт на получение ускорителей Groq, стала компания Nebius Аркадия Воложа, являющегося основателем Яндекс. В одной серверной стойке могут быть объединены до 256 ускорителей LP30, которые позволяют снизить задержки при обработке запросов в агентских задачах ИИ. Продемонстрированные Artificial Analysis результаты тестирования Groq 3 LPX в открытой модели Gemma 4 31B позволяют говорить, что ускоритель обеспечивает рекордную пропускную способность в 3400 токенов за секунду при размере контекстного окна в 100 000 токенов. По словам Nvidia, это повышает отзывчивость системы в четыре раза по сравнению с конкурирующими решениями, значительно сокращая время выполнения работы ИИ-агентами. Во многом этому способствует наличие на чипе Groq 3 LPX скоростной памяти SRAM объёмом 500 Мбайт. Одновременно на конференции Hot Chips компания Nvidia заявила, что ей удалось заключить контракт со SpaceX на поставку компонентов платформы Vera Rubin. Как минимум, компания Илона Маска (Elon Musk) будет использовать центральные процессоры Vera для слаживания работы наземных и космических ЦОД. Чипы Groq 3 LPX для Nvidia выпускаются компанией Samsung Electronics, поскольку исходный стартап сотрудничал с этим контрактным производителем. Для остальной части продукции Nvidia более характерно использование услуг тайваньской TSMC. Основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) весной этого года заявил, что ускорители типа Groq займут до четверти рынка ЦОД в сегменте, ориентированном на разработку программного обеспечения с помощью ИИ. Nvidia поднимет цены на ИИ-ускорители на более чем 15 % со следующего года
23.08.2026 [06:26],
Алексей Разин
Продукция Nvidia оснащена более или менее публичной информацией о рекомендованных розничных ценах только в случае с игровыми видеокартами, причём и она не актуализируется с течением времени. Серверные решения Nvidia в этом отношении остаются в тени, и лишь публикация Bloomberg позволяет узнать, что с нового года стоимость отдельных ИИ-ускорителей поднимется на величину более 15 %. 
Источник изображения: Nvidia Серверные системы, содержащие ускорители вычислений семейств Vera Rubin и Grace Blackwell, которые будут отгружаться с начала следующего года, окажутся дороже на указанную величину, как поясняет Bloomberg со ссылкой на источники, осведомлённые о планах Nvidia. Повышение цен не будет равномерным, оно будет зависеть от поколения самих графических процессоров и конфигурации памяти ускорителя. Собственно, именно рост цен на память является основным фактором, вызывающим подорожание ускорителей вычислений Nvidia. Клиенты компании уже получили соответствующее уведомление. По сути, это подтверждает неспособность крупных производителей электронных устройств типа Apple и Nvidia бесконечно противостоять повышению цен на микросхемы памяти. Пусть и не всегда публично, они вынуждены признать, что будут переносить растущие издержки на стоимость продукции для конечных клиентов. При этом очевидно, что работать в убыток Nvidia тоже не будет, поскольку её норма прибыли в последнее время достигала 75 %. Это меньше, чем у производителей памяти, что в некотором роде закономерно, но всё равно очень высоко по меркам отрасли. Недавно также сообщалось, что цены на игровые решения Nvidia тоже выросли в рознице по всему миру. В случае с серверным сегментом рост цен на компоненты Nvidia может затруднить реализацию многочисленных без того затратных проектов по строительству ЦОД. Anthropic наняла ветерана по разработке чипов Google
22.08.2026 [06:32],
Алексей Разин
Наличие собственных ИИ-чипов становится для многих стартапов в соответствующей сфере практически обязательным условием потенциального успеха, поэтому лидеры рынка охотно привлекают в свой штат профильные кадры. Anthropic для этих целей наняла основателя программы по разработке чипов Google Амира Салека (Amir Salek). 
Источник изображения: Google Об этом сообщило агентство Bloomberg со ссылкой на заявления самой Anthropic. До 2022 года Салек руководил бизнесом Alphabet по разработке тензорных процессоров (TPU), он отвечал за создание семи их первых поколений. На новом посту Салек будет подчиняться Джеймсу Брэдбери (James Bradbury). До сих пор Anthropic преимущественно опиралась в своей вычислительной инфраструктуре на чипы Nvidia, AWS (Amazon) и Alphabet (Google). По всей видимости, при выборе штатного эксперта по разработке чипов она выбирала из этого диапазона источника кадровых ресурсов. В условиях бума ИИ поиск путей оптимизации вычислительных ресурсов часто становится основным доводом к созданию собственных чипов, поскольку компании лучше понимают потребности собственной архитектуры, чем сторонние разработчики, часто ориентирующиеся на нечто усреднённое. Кроме того, двигаться в этом направлении ИИ-стартапы вынуждает конкуренция. OpenAI недавно представила собственный чип Jalapeno, разработанный при помощи Broadcom. Помимо хорошо известных поставщиков чипов, Anthropic развивает сотрудничество и со стартапами. В частности, у британского Fractile она заказала партию чипов на сумму около $250 млн. Также заключены контракты с Riot Platforms и Volta Infra Holdings. Если вернуться к фигуре Амира Салека, то он имеет опыт работы в Nvidia, охватывающий разработку более 25 моделей чипов, а после своего ухода из Google он работал старшим директором в инвестиционной компании Cerberus Capital Management, которая была основана заместителем министра обороны США Стивеном Файнбергом (Stephen Feinberg). Nvidia опровергла слухи о специальном LPU для Китая — компания не планирует делать такой ИИ-ускоритель
21.08.2026 [04:49],
Алексей Разин
Весной этого года Nvidia представила новый для себя вид ИИ-ускорителей, которые получили общее обозначение LPU и использовали разработки поглощённого ею стартапа Groq. На этой неделе представителям компании пришлось опровергать слухи о подготовке специально адаптированной для китайского рынка версии LPU. 
Источник изображения: Nvidia Изначально провокационная публикация появилась на страницах издания The Information, которое заявило, что адаптированная с учётом экспортных ограничений США версия LPU для китайского рынка будет готова у Nvidia к концу текущего года, и ряд клиентов якобы уже оформили свои заказы. Представители Nvidia на эти слухи отреагировали оперативно, как поясняет Reuters, распространив заявление следующего содержания: «Сообщение The Information по поводу Nvidia LPU является некорректным. Мы не продаём LPU на китайском рынке сейчас, и в наших перспективных планах нет специальных LPU для Китая». Чипы этого типа должны хорошо проявлять себя в задачах инференса, и в этом смысле их появление на рынках за пределами Китая считается весьма своевременным. Изначальная публикация The Information сообщала о намерениях Nvidia адаптировать программное обеспечение для работы LPU с теми своими ускорителями, которые доступны на китайском рынке. Решения семейства Vera Rubin, с которыми Groq 3 изначально должен был сочетаться, в Китай поставляться не могут из-за экспортных ограничений США. Это могло породить необходимость адаптировать LPU к работе с более зрелыми компонентами Nvidia. В любом случае, эту информацию Nvidia опровергла. Глава компании при этом неоднократно выражал обеспокоенность экспансией китайских ускорителей после вынужденного ухода самой Nvidia из многих сегментов местного рынка. Marvell будет разрабатывать чипы для Google и позволит ей купить собственных акций на сумму $12,2 млрд
20.08.2026 [06:52],
Алексей Разин
На этой неделе из поданного участниками сделки документа в адрес американских регуляторов стало известно, что Marvell Technology займётся разработкой чипов для Google, имеющих отношение к экосистеме TPU, а вторая сторона получит право вложить в капитал этого разработчика $12,2 млрд. Реализация программы рассчитана до 2033 фискального года, покупка акций будет происходить поэтапно. 
Источник изображения: Marvell Technology Эта новость вызвала рост курса акций Marvell Technology почти на 14 %. О сотрудничестве Marvell и Alphabet (Google) в этой сфере стало известно ещё весной этого года. Тогда сообщалось, что Marvell будет задействована при разработке тензорных процессоров (TPU) и контроллера памяти для нужд Google. На протяжении предыдущих десяти лет Google в сфере разработки своих чипов сотрудничала главным образом с Broadcom, и контракт с этой компанией был продлён в апреле текущего года. Тем не менее, накануне курс акций Broadcom успел снизиться на 5,9 %. Тайваньская MediaTek тоже сотрудничала с Google в сфере разработки TPU. Если вернуться к сделке между Marvell и Google, то в первый год контракта последняя получит право купить около 1,4 млн акций этого разработчика чипов, а общее их количество в итоге должно приблизиться к 59 млн штук. Покупка акций будет осуществляться поэтапно, пропорционально каждым $500 млн, потраченным Google на покупку чипов, которые Marvell поможет ей разрабатывать. Подобные схемы взаимодействия укладываются в логику так называемых «кольцевых сделок» в сфере инфраструктуры ИИ, в рамках которых все передают друг другу деньги по кругу. По некоторым оценкам, Google сможет получить около $3 млрд выручки благодаря работе той части своей вычислительной инфраструктуры, которая основана на TPU, но уже по итогам 2027 года сумма увеличится до $25 млрд. Если говорить о Marvell, то сделка с Google должна позволить этой компании к 2033 году выручить почти $120 млрд. По слухам, в дальнейшем к разработке TPU для Google может быть привлечена и компания AMD. Nvidia ускоряет подготовку к выходу на рынок чипов с архитектурой Feynman, которые потребуют техпроцесса A16 компании TSMC
16.08.2026 [07:54],
Алексей Разин
Во второй половине 2028 года Nvidia должна вывести на рынок ускорители вычислений с архитектурой Feynman, и тайваньские источники сообщают, что процесс подготовки к этому дебюту ускоряется, предъявляя к подрядчикам компании повышенные требования с точки зрения готовности новых технологий. Помимо техпроцесса A16 в исполнении TSMC, это подразумевает новые методы упаковки чипов. 
Источник изображения: Nvidia К последним можно отнести трёхмерную компоновку SoIC и метод совместной упаковки оптических соединений (CPO), как поясняет DigiTimes. Для тайваньской TSMC это означает, что ей придётся ускорить строительство фабрик AP7 и AP8, которые будут обрабатывать чипы по методу SoIC. Первоначально ожидалось, что они смогут обрабатывать по 20 000 кремниевых пластин в месяц к концу 2026 года, но теперь план пересмотрен в сторону ускорения, и к концу 2027 года это количество вырастет до 50 000 пластин в месяц. Монтаж инженерных сетей, строительство «чистых комнат» и установка оборудования на этих объектах TSMC вынуждены вестись с опережением первоначального графика. Ускорители Feynman, помимо использования техпроцесса A16, подразумевают технологию трёхмерной интеграции SoIC, применение кастомизированной памяти типа HBM и совместной упаковки (CPO) оптических соединений. Потребности Nvidia уже давно определяют темпы технологического развития TSMC и её ближайших партнёров. При этом технология трёхмерной упаковки SoIC будет востребована и другими заказчиками TSMC, поэтому ускорение экспансии в этой сфере в какой-то мере пойдёт на пользу компании. В случае с 2-нм технологией у TSMC всё идёт гладко, и процессоры A20 Pro для компании Apple изготавливаются по ней в достаточных количествах и с адекватным уровнем брака, но с интеграцией памяти DRAM возникают заминки из-за её дефицита. По этой причине сейчас TSMC накопила процессоров A20 Pro на сумму около $1 млрд, ожидающих монтажа микросхем памяти. Технология упаковки была специально адаптирована под нужды Apple, её сравнивают с мобильным вариантом CoWoS. Для Microsoft компания TSMC по итогам следующего года собирается выпустить более 300 000 чипов Maia 300, что говорит о росте спроса на специализированные чипы для ИИ со стороны облачных гигантов. Со второй половины этого года TSMC также приступает к расширению мощностей по упаковке чипов методом CPO, который позволяет реализовать поддержку интеграции оптического соединения со скоростью передачи информации до 400 Тбайт/с. Sandisk готова к выпуску сверхскоростной флеш-памяти HBF — первые чипы появятся в 2027 году
14.08.2026 [09:46],
Алексей Разин
В начале этого месяца был представлен стандарт памяти HBF, в разработке которого принимали непосредственное участие SK hynix и Sandisk, а вторая из них уже сообщила о наличии у неё готовых цифровых проектов, которые позволят приступить к производству соответствующих чипов в обозримом будущем. По имеющимся данным, первые образцы HBF в физическом воплощении Sandisk предложит в следующем году, а массовое производство будет развёрнуто в 2028 году. 
Источник изображения: Sandisk В этом представители Sandisk признались на мероприятии для инвесторов, которое состоялось вчера. По итогам их выступления стало понятно, что память типа HBF способна обеспечить скорость передачи информации на операциях чтения, характерную для HBM, но при этом увеличить ёмкость в шесть или восемь раз. Добавление HBF в вычислительную конфигурацию с GPU позволяет вырабатывать такое же количество токенов при вдвое меньшем количестве самих GPU по сравнению с классической компоновкой, использующей только память типа HBM. При функционировании больших языковых моделей комбинации из четырёх GPU с памятью HBF достаточно для обеспечения аналогичной производительности, исторически достигаемой восемью GPU с памятью HBM. Технически, это позволяет надеяться на сокращение дефицита как HBM, так и GPU, а также на снижение затрат на создание вычислительной инфраструктуры ИИ. Впрочем, аппетиты разработчиков в этой сфере растут гораздо быстрее, чем появляются более эффективные технологии осуществления расчётов. HBF обходится дешевле HBM при идентичной ёмкости, но в целом обладает более высокой ёмкостью, хотя и уступает HBM с точки зрения задержек при передаче информации. Пропускная способность обоих типов памяти при этом сопоставима. Скорее всего, в будущем оба типа памяти будут сосуществовать и комбинироваться, и HBF не сможет вытеснить с рынка HBM. Чипы NAND в первом случае объединяются в вертикальные стеки из 8 или 16 штук совокупным объёмом до 512 Гбайт. Со слов представителей Sandisk также стало понятно, что в период с 2028 по 2030 фискальные годы её выручка будет расти в среднем на 16-19 %, а норма прибыли будет оставаться на уровне около 80 %. Во многом этому будут способствовать долгосрочные соглашения с клиентами, которые уже заключены с восемью компаниями, покупающими у неё память. К 2028 фискальному году поставки по таким контрактам будут формировать две трети всего объёма производства продукции Sandisk. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
