Китай начал первое в мире массовое производство недвоичных ИИ-чипов на базе гибридной логики, совмещающей бинарный и стохастический подход. Новые процессоры предназначены для смарт-дисплеев, авиационных систем и навигации, и представляют собой стратегический ответ на санкции США в сфере полупроводников.

Источник изображения: Milad Fakurian / Unsplash

Команда учёных под руководством профессора Ли Хунгэ (Li Hongge) из Пекинского аэрокосмического университета (Beihang University) официально представила первый в мире недвоичный ИИ-чип, ориентированный на массовое промышленное применение. Уникальность решения заключается в применении гибридной вычислительной архитектуры, что позволяет добиться высокой отказоустойчивости и энергоэффективности.

Профессор Ли объясняет, что современные чипы сталкиваются с двумя критическими ограничениями: энергетическим и архитектурным барьером. Первый возникает из-за противоречия между высокой плотностью передачи данных и возросшими требованиями к энергозатратам, а второй обусловлен несовместимостью новых некремниевых решений с традиционными CMOS-архитектурами (комплементарными металл-оксидными полупроводниками). Именно эти фундаментальные ограничения не позволяют вычислительным системам эффективно масштабироваться и сдерживают внедрение новых парадигм в области ИИ.

Решение, предложенное китайскими учёными, основывается на гибридной системе под названием Hybrid Stochastic Number (HSN). Она сочетает традиционные бинарные числа — основанные на жёстких логических 0 и 1 — с вероятностными величинами, используемыми в стохастической логике. Такой подход позволяет работать не с конкретными значениями, а с диапазонами вероятностей. В результате снижается аппаратная нагрузка, упрощается логика на уровне транзисторов и увеличивается устойчивость систем к ошибкам. Это особенно важно для управления в реальном времени, где очень важны отказоустойчивость, надёжность и энергоэффективность.

В отличие от большинства существующих чипов, HSN-архитектура не требует строгой точности при обработке каждого бита информации. Это открывает путь к созданию интеллектуальных решений, способных работать в условиях высокой неопределённости, помех, сбоев в питании или неполных данных. Подобные характеристики востребованы в сенсорных интерфейсах, навигационных и системах управления полётами и даже в военной сфере. Использование стохастических алгоритмов в аппаратной логике делает возможным более глубокое моделирование процессов окружающей среды, чем традиционные системы.

Производственные мощности размещены в провинции Хэбэй. Первая партия чипов уже прошла тестирование в авиационных тренажёрах, сенсорных платформах и экспериментальных навигационных системах. Массовое внедрение технологии ожидается во II квартале 2026 года. По информации издания Guangming Daily, переход к внедрению проходит поэтапно, с прицелом на интеграцию как в полностью новые, так и в существующие архитектуры. При этом адаптация возможна без полной переделки цифровой инфраструктуры, благодаря совместимости с протоколами передачи данных и гибкости логического слоя.

Инженеры подчёркивают, что разработка китайского недвоичного ИИ-чипа не случайно совпала с жёсткими ограничениями США на экспорт полупроводниковых технологий. По сути, HSN-чип стал технополитическим ответом на санкционное давление и инструментом формирования цифрового суверенитета Китая. Технология позволяет Поднебесной снизить зависимость от поставок кремниевых чипов и выйти на путь создания собственной инфраструктуры для ИИ, которая может применяться не только в авиации и промышленности, но и в периферийных вычислениях, автономных автомобилях, робототехнике и даже в мобильных устройствах следующего поколения.

На этой неделе в продажу поступит долгожданная игровая консоль Nintendo Switch 2, и руководитель косвенно причастной к её созданию компании Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заранее поделился некоторыми её особенностями. По его словам, новинка получила выделенные ИИ-процессоры, которые в реальном времени улучшают игровой процесс.

Источник изображения: Nintendo

По словам основателя Nvidia, на которые ссылается CNBC, консоль Nintendo Switch 2 обеспечивает прорыв на трёх направлениях. Во-первых, это самая продвинутая графика для мобильного устройства, которая подразумевает полную аппаратную поддержку трассировки лучей. Во-вторых, это технология HDR для более ярких сцен и более глубоких теней. Наконец, Switch 2 наделена архитектурой, которая поддерживает обратную совместимость.

Отдельно Дженсен Хуанг описал возможности консоли в сфере использования искусственного интеллекта: «Специальные процессоры чётче очерчивают, оживляют и улучшают игровой процесс в реальном времени». По словам главы Nvidia, Switch 2 является чем-то большим, чем новая игровая консоль. Он назвал её «новой главой, достойной видения Иваты-сан», имея в виду бывшего генерального директора Nintendo Сатору Ивату (Satoru Iwata), который не дожил до момента выхода исходной версии Switch.

Nvidia разрабатывает специализированный ИИ-ускоритель B30, соответствующий требованиям экспортного контроля США и предназначенный для поставок в Китай. Новый графический ускоритель (GPU) построен на архитектуре Blackwell и, вероятно, получит поддержку NVLink для объединения нескольких GPU в вычислительные кластеры. Эта разработка стала прямым ответом Nvidia на запрет, введённый правительством США на экспорт в КНР чипов линейки H20 на архитектуре Hopper.

Источник изображений: Nvidia

Главная особенность будущего B30 — поддержка масштабирования через объединение нескольких GPU. Эта функция, по мнению аналитиков, может быть реализована либо с применением технологии NVLink, либо посредством сетевых адаптеров ConnectX-8 SuperNIC с поддержкой PCIe 6.0. Несмотря на то, что Nvidia официально исключила NVLink из потребительских GPU начиная с предыдущего поколения, существует вероятность, что компания модифицировала кристаллы GB202, используемые в RTX 5090, и повторно активировала NVLink в их серверной конфигурации.

Изначально будущий GPU фигурировал под различными названиями — от RTX Pro 6000D до B40, а теперь B30. Это, вероятно, указывает на наличие нескольких вариантов в рамках новой серии BXX, различающихся по уровню производительности и соответствию требованиям экспортного регулирования. Все модификации предполагается строить на чипах GB20X с использованием памяти GDDR7. Примечательно, что GB20X — это те же кристаллы, которые лежат в основе потребительских видеокарт линейки RTX 50. Таким образом, Nvidia не создаёт принципиально новый чип, а адаптирует уже существующую архитектуру для обхода ограничений.

Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition

На выставке Computex в Тайбэе Nvidia представила серверные системы RTX Pro Blackwell, рассчитанные на установку до восьми GPU RTX Pro 6000. Эти ускорители соединяются между собой через сетевые адаптеры ConnectX-8 SuperNIC, оснащённые встроенными PCIe 6.0-коммутаторами, обеспечивающими прямое взаимодействие между GPU. Та же схема коммуникации применяется при объединении двух суперчипов DGX Spark, которые служат основой для корпоративных и облачных ИИ-решений. Вероятнее всего, аналогичная архитектура будет использована и в B30.

Комментируя запрет на экспорт H20, бессменный руководитель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) подчеркнул, что компания прекращает разработку альтернатив на архитектуре Hopper и сосредотачивается на Blackwell. Правительство США, в свою очередь, заявило, что у H20 — слишком высокая пропускная способность памяти и интерфейсных соединений, что делает чип неприемлемым для свободного экспорта. Эти параметры, по мнению регуляторов, создают риск использования ускорителей в составе китайских суперкомпьютеров, способных обслуживать оборонные и военные программы.

Nvidia H200 Tensor Core GPU

Ситуация с экспортными ограничениями не ограничивается только Nvidia. Американские регуляторы оказывают серьёзное влияние на весь рынок высокопроизводительных ИИ-решений. Компания AMD, например, оценивает потенциальные убытки от запрета на экспорт ускорителей MI308 в размере до $800 млн. Эта оценка была представлена сразу после вступления в силу новых ограничений. На протяжении последних лет Nvidia ведёт постоянную борьбу с регуляторами, сталкиваясь с чередой запретов и требований, где каждое новое поколение чипов, от A100 до H100 и H20, подвергается новым формам контроля.

Хуанг, критикуя действующую экспортную политику США, назвал её «провалом» и предупредил о рисках стратегического отставания. По его мнению, такие меры лишь подталкивают китайские технологические компании, включая Huawei, к активному развитию собственных ИИ-решений. В результате они могут не только догнать, но и перегнать американских техногигантов, сформировав собственные стандарты, которые в будущем могут стать основой глобальной ИИ-инфраструктуры. Это создаёт угрозу потери влияния США не только в технологической, но и в военно-стратегической сфере.

Технические проблемы преследовали семейство ускорителей Nvidia Blackwell с конца прошлого года, в результате чего партнёры компании не могли обеспечить довольно быструю рыночную экспансию решений серии GB200, но теперь все трудности позади. Nvidia сделала выводы из этого опыта, упростив конструкцию GB300 с целью предотвращения возможных проблем с наращиванием объёмов производства.

Источник изображения: Nvidia

Издание Financial Times напоминает, что стоечные системы на основе ускорителей Blackwell первого поколения страдали от целого ряда технических проблем. Во-первых, содержались дефекты в компоненте, отвечающем за скоростной обмен данными между отдельными чипами. Во-вторых, сообщалось о перегреве компонентов в плотно скомпонованных системах. В-третьих, жидкостная система охлаждения в некоторых случаях давала течь. По словам опрошенных Financial Times источников, наблюдавшиеся ещё два или три месяца назад технические проблемы с выпуском стоечных систем на базе Blackwell удалось решить при активном содействии партнёров Nvidia. Теперь объёмы их выпуска наращиваются без особых затруднений.

В третьем квартале Nvidia собирается наладить выпуск систем следующего поколения, относящихся к серии GB300. От некоторых изначальных технических решений компания предпочла отказаться ради более высокой надёжности. В частности, перспективный дизайн печатных плат Cordelia предусматривал возможность простой замены отдельных графических процессоров при обслуживании системы. Тем не менее, сопутствующие риски вынудили Nvidia отказаться от него в пользу существующего дизайна печатных плат — Bianca, который уже применяется при производстве GB200 и проверен временем.

В целом, Nvidia полна решимости когда-нибудь внедрить дизайн Cordelia, но пока этот шаг отложен до момента выхода на рынок ИИ-ускорителей следующего поколения. За счёт нынешних уступок в дизайне Nvidia рассчитывает быстрее нарастить объёмы выпуска GB300, и это позволит ей быстрее компенсировать потери на китайском рынке, вызванные запретом со стороны США на поставки ускорителей семейства H20. Аналитики Bank of America предположили, что квартальная норма прибыли Nvidia в результате санкций против Китая снизится с 71 до 58 %. Отчёт за первый квартал текущего фискального года компания опубликует на этой неделе.

Объединённые Арабские Эмираты (ОАЭ) намерены внедрить искусственный интеллект в школьную и дошкольную программу уже в 2025 году, став одной из первых стран региона, которая начнёт обучать детей работе с ИИ с раннего возраста. Власти также активно инвестируют в ИИ-инфраструктуру с надеждой на то, что новые поколения специалистов укрепят позиции страны на мировой арене.

Источник изображения: David Rodrigo / Unsplash

С 2025–2026 учебного года в государственных школах ОАЭ появится курс по искусственному интеллекту для всех возрастов, начиная от детского сада и заканчивая выпускными классами. Как сообщает Bloomberg, программа включает как технические аспекты, так и практическое применение технологии. Таким образом, Эмираты присоединятся к растущему числу стран, активно внедряющих ИИ в систему образования. Месяцем ранее Китай также объявил о похожей инициативе для учащихся начальной и средней школы.

Страна уже инвестировала миллиарды долларов в дата-центры для обучения ИИ-моделей и создала специальный фонд, который может вырасти до $100 млрд в ближайшие годы. Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) при этом заявил, что ОАЭ могут стать «регуляторной песочницей» для тестирования ИИ-технологий, а затем задавать глобальные стандарты их использования.

На международной арене также усиливается интерес к технологическому потенциалу Эмиратов. По данным СМИ, США рассматривают возможность смягчения ограничений на поставки чипов компании Nvidia в ОАЭ, что может значительно ускорить развитие местной ИИ-индустрии и усилить позиции страны в регионе. Решение может быть принято до визита президента Дональда Трампа (Donald Trump) в середине мая, который планирует остановиться в ОАЭ по пути в Саудовскую Аравию и Катар.

В рамках более широкого стратегического сотрудничества ОАЭ ранее объявили о планах инвестировать до $1,4 трлн в течение следующего десятилетия в энергетику, полупроводники, ИИ-инфраструктуру и производство на территории США, а внедрение ИИ в систему школьного образования станет одним из элементов масштабной стратегии.

Несмотря на попытки американских производителей полупроводников убедить власти смягчить ограничения на поставки своей продукции в Китай, администрация Дональда Трампа (Donald Trump), наоборот, их ужесточила на этой неделе. Фактически это лишило такие компании, как Nvidia, Advanced Micro Devices и Intel, возможности развивать бизнес в Поднебесной, которая покупает больше чипов, чем любая другая страна в мире, пишет The New York Times.

Источник изображения: Nvidia

В частности, Nvidia из-за ввода ограничений на экспорт ускорителя вычислений H20, что на деле является запретом, потеряла заказы китайских клиентов на общую сумму $18 млрд. В течение двух дней после объявления о необходимости получения лицензий на экспорт в Китай передовых ИИ-чипов акции Nvidia упали на 8,4 %, AMD — на 7,4 %, Intel — на 6,8 %.

«Для полупроводниковой промышленности США Китай ушёл», — отметил Хэндел Джонс (Handel Jones), консультант по полупроводникам в консалтинговой компании International Business Strategies. Согласно его прогнозу, к 2030 году китайские компании будут лидировать по доле в производстве чипов во всех основных категориях на ИИ-рынке в Китае.

Американские компании выражают опасения, что проводимая предыдущей и нынешней администрацией Белого дома политика ограничений сыграет на руку Huawei, которая займёт лидирующие позиции на китайском рынке ИИ-чипов благодаря отсутствию конкуренции с их стороны. Если Huawei наберёт обороты, то Китай будет использовать чипы компании для строительства ЦОД ИИ по всему миру в рамках реализации инициативы «Один пояс, один путь».

По словам Грегори Аллена (Gregory Allen), директора Центра ИИ и передовых технологий Вадхвани, ограничения властей США приведут к тому, что имеющееся отставание Huawei в производстве ИИ-ускорителей может сократиться. К тому же власти КНР помогут Huawei привлечь в качестве клиента перспективный ИИ-стартап DeepSeek. Это, в частности, позволит Huawei улучшить программное обеспечение для управления выпускаемыми чипами.

Впрочем, некоторые из аналитиков выступают за дальнейшее ужесточение запретов. Например, Дилан Патель (Dylan Patel), главный аналитик исследовательской компании SemiAnalysis, считает, что власти США должны полностью запретить Китаю покупать американское оборудование для производства чипов. В настоящее время некоторые китайские компании имеют возможность покупать это оборудование для перепродажи его другим соотечественникам, которые находятся под санкциями.

В рамках конференции Cloud Next на этой неделе компания Google представила новый специализированный ИИ-чип Ironwood. Это уже седьмое поколение ИИ-процессоров компании и первый TPU, оптимизированный для инференса — работы уже обученных ИИ-моделей. Процессор будет использоваться в Google Cloud и поставляться в системах двух конфигураций: серверах из 256 таких процессоров и кластеров из 9216 таких чипов.

Источник изображений: Google

«Ironwood — это наш самый мощный, самый производительный и самый энергоэффективный TPU. Он разработан для ускорения инференса ИИ-моделей в масштабах облачной инфраструктуры», — прокомментировал анонс процессора вице-президент Google Cloud Амин Вахдат (Amin Vahdat).

Анонс Ironwood состоялся на фоне усиливающейся конкуренции в сегменте разработок проприетарных ИИ-ускорителей. Хотя Nvidia доминирует на этом рынке, свои технологические решения также продвигают Amazon и Microsoft. Первая разработала ИИ-процессоры Trainium, Inferentia и Graviton, которые используются в её облачной инфраструктуре AWS, а Microsoft применяет собственные ИИ-чипы Cobalt 100 в облачных инстансах Azure.

Google заявляет, что Ironwood обладает пиковой вычислительной производительностью 4614 Тфлопс или 4614 триллионов операций в секунду. Таким образом кластер из 9216 таких чипов предложит производительность в 42,5 Экзафлопс.

Каждый процессор оснащён 192 Гбайт выделенной оперативной памяти с пропускной способностью 7,4 Тбит/с. Также чип включает усовершенствованное специализированное ядро ​​SparseCore для обработки типов данных, распространённых в рабочих нагрузках «расширенного ранжирования» и «рекомендательных систем» (например, алгоритм, предлагающий одежду, которая может вам понравиться). Архитектура TPU оптимизирована для минимизации перемещения данных и задержек, что, по утверждению Google, приводит к значительной экономии энергии.

Компания планирует использовать Ironwood в своём модульном вычислительном кластере AI Hypercomputer в составе Google Cloud.

Компания Meta✴, стремясь укрепить свою серверную инфраструктуру для систем искусственного интеллекта (ИИ), ведёт переговоры о покупке южнокорейского чипмейкера FuriosaAI, специализирующегося на разработке ускорителей искусственного интеллекта. Об этом сообщает TechCrunch.

Источник изображения: Igor Omilaev / Unsplash

FuriosaAI, основанная бывшими сотрудниками Samsung и AMD, разрабатывает чипы, которые значительно ускоряют работу и обслуживание ИИ-моделей, включая модели генерации текста, такие как Llama 2 и Llama 3 от Meta✴. Ожидается, что Meta✴ может объявить о своих намерениях приобрести FuriosaAI уже в этом месяце.

Согласно данным, FuriosaAI привлекла около 90 миллиардов корейских вон (примерно $61,94 млн) от инвесторов, включая южнокорейскую технологическую компанию Naver. Также ранее FuriosaAI заявляла о взаимодействии с потенциальными клиентами в США, Японии и Индии, не раскрывая их имён.

По мнению экспертов, этот шаг, очевидно, направлен на снижение зависимости от доминирующей в области производства чипов компании Nvidia и является дополнением к собственным усилиям Meta✴ по созданию производительных и эффективных ИИ-ускорителей.

Meta✴ заявила, что планирует потратить до $65 млрд в этом году на поддержку своих целей в области искусственного интеллекта. При этом приобретение FuriosaAI может значительно ускорить разработку и внедрение новых ИИ-технологий в собственные продукты Meta✴.

США, введя новые правила по контролю распространения ИИ, не только заблокировали поставки ИИ-чипов своим противникам, но также ограничили их экспорт в большинство стран мира. Такой радикальный подход администрации президента США Джо Байдена вызвал возмущение со стороны компании Nvidia, Ассоциации полупроводниковой промышленности (SIA), а теперь и Европейской комиссии (ЕК).

Источник изображения: Nebius

Новые правила экспортного контроля вступят в силу через 120 дней после их публикации — уже во время второго президентского срока Дональда Трампа. Это даст странам Евросоюза и другим заинтересованным сторонам время для консультаций с новой администрацией США, внесения возможных изменений в правила, их отсрочки или даже отмены.

Согласно новым правилам, только 18 стран мира получат статус доверенных (Tier 1), из которых 10 являются членами ЕС: Бельгия, Дания, Финляндия, Франция, Германия, Ирландия, Италия, Нидерланды, Норвегия и Швеция. Это означает, что у них будет «практически неограниченный доступ» к передовым американским чипам для ИИ. Однако такие страны должны будут соблюдать требования безопасности США и размещать не менее 75 % своих вычислительных мощностей у себя или в других странах того же доверенного круга. Остальную часть мощностей разрешается размещать в странах, на которые не распространяется контроль над поставками вооружений со стороны США (Tier 2), при этом не более 7 % от общего объёма квоты может быть размещено в одной стране Tier 2.

Для стран Tier 2, включая остальных 17 членов ЕС, вводится квота в 50 000 ИИ-чипов на страну. Возможны также сделки между правительствами, в результате которых квота может быть увеличена до 100 000 чипов, если цели стран в области возобновляемых источников энергии и технологической безопасности совпадают с целями США. Учреждения из некоторых стран могут подать заявку на получение особого статуса, который позволит им приобрести до 320 000 передовых ускорителей в течение двух лет.

В ЕС резко раскритиковали такие экспортные ограничения. «Мы [ЕС] тесно сотрудничаем, в частности, в области безопасности, и представляем экономическую возможность для США, а не риск безопасности [...] Мы с нетерпением ждём конструктивного взаимодействия со следующей администрацией США. Мы уверены, что сможем найти способ сохранить безопасную трансатлантическую цепочку поставок технологий ИИ и суперкомпьютеров на благо наших компаний и граждан по обе стороны Атлантики», — говорится в совместном заявлении, опубликованном на сайте Еврокомиссии.

Администрация президента Джо Байдена объявила о новых радикальных и противоречивых правилах экспортного контроля после сообщений о том, что предыдущие экспортные ограничения и санкции США в отношении противников оказались недостаточно эффективными. Новые меры в виде квот на поставки передовых чипов направлены на то, чтобы ещё больше затруднить доступ к ИИ-чипам для стран, находящихся под санкциями США, в частности Китая и России, даже через посредников.

Стоит отметить, что с новыми экспортными ограничениями согласны не все даже в текущем составе руководства США. Так, министр торговли Джина Раймондо (Gina Raimondo) считает такие шаги пустой тратой времени. По её мнению, инвестиции в производство и исследования полупроводников гораздо важнее, так как именно они позволят США сохранить своё глобальное технологическое превосходство.

Администрация президента США объявила сегодня о новых радикальных и противоречивых правилах экспортного контроля, которые призваны предотвратить попадание передовых чипов и моделей искусственного интеллекта в руки противников США, таких как Россия, Китай и некоторые другие страны.

Источник изображения: Nvidia

Новое «правило распространения ИИ», разработанное администрацией Байдена, делит мир на страны, которым разрешен относительно свободный доступ к самым передовым американским микросхемам и алгоритмам ИИ, и страны, которым потребуются специальные лицензии для доступа к этим технологиям. Правило, которое будет введено в действие Бюро промышленности и безопасности Министерства торговли США, впервые ограничит перемещение самых мощных моделей ИИ.

«США сейчас лидируют в мире в области ИИ — как в разработке ИИ, так и в создании ИИ-чипов, — и очень важно, чтобы мы сохранили это положение», — заявила министр торговли США Джина Раймондо (Gina Raimondo) в преддверии сегодняшнего объявления.

В список доверенных стран вошли основные союзники США: Великобритания, Канада, Австралия, Япония, Франция, Германия, Бельгия, Дания, Финляндия, Ирландия, Италия, Нидерланды, Новая Зеландия, Норвегия, Республика Корея, Испания, Швеция и Тайвань. Компании из этих стран смогут беспрепятственно приобретать любые ИИ-чипы и алгоритмы у компаний из США.

Поставки ИИ-чипов в другие страны будут ограничены. Для стран, на которые не распространяется контроль над поставками вооружений со стороны США, вводится квота в 50 000 ИИ-чипов на страну. Также возможны сделки между правительствами, в результате которых лимит может быть увеличен до 100 000, если их цели в области возобновляемых источников энергии и технологической безопасности совпадают с целями Соединенных Штатов. Учреждения в некоторых странах также могут подать заявку на получение особого статуса, который позволит им приобрести до 320 000 передовых ускорителей в течение двух лет. Тем не менее, будет установлен лимит на общий объём вычислительных мощностей ИИ, которые компании и другие учреждения могут размещать за рубежом.

Также компании из стран, на которые не распространяется контроль над поставками вооружений со стороны США, смогут получить до 1700 новейших чипов искусственного интеллекта без специального разрешения. Если же им понадобится больше чипов или доступ к наиболее мощным ИИ-моделям, они смогут обратиться в Минторг США за специальной лицензией. Чтобы получить лицензию, компании должны будут доказать, что способны обеспечить надлежащий уровень физической и кибербезопасности. Лимит в 1700 ускорителей позволит удовлетворить потребности многих университетов и учреждений здравоохранения, но его явно не хватит операторам дата-цетров.

Заметим, что новое правило распространяется только на готовые чипы: американские компании по-прежнему смогут вести разработку и производство чипов, в странах, которые не присутствуют в списке, но на которые не наложены ограничения по поставкам вооружений. По словам администрации, правило также не будет ограничивать модели ИИ с открытым исходным кодом, такие как Llama от Meta✴.

Источник изображения: AMD

Что касается России и других стран, на которые наложено эмбарго на поставки оружия и технологий военного назначения, таких как Китай, Иран и Северная Корея. В эти страны уже запрещено поставлять передовые чипы для ИИ, а новые санкции впервые ограничит их доступ к передовым моделям искусственного интеллекта. Однако тут важно отметить, что прежде ИИ-чипы всё равно вполне успешно поставлялись в Россию с помощью механизмов параллельного импорта, то есть через третьи страны, которые не вводили санкции против РФ. Теперь же появление квот для этих самых третьих стран создаёт серьёзнейшее препятствие для параллельного импорта ИИ-чипов в Россию — компании не смогут просто так закупать ИИ-ускорители в больших объёмах и перепродавать их.

Кроме того, раньше компании из России, Китая и других подсанкционных юрисдикций могли создавать нейросети с использованием компьютерных кластеров, расположенных заграницей. Согласно новым ограничениям, Россия, Китай и другие соперники США больше не смогут создавать передовые модели ИИ в других странах, на которые распространяется действие правила.

«Полупроводники, которые питают [ИИ] и тяжёлые модели, как мы все знаем, являются технологией двойного назначения, — добавила Раймондо в преддверии объявления. — Они используются во многих коммерческих приложениях, но также могут использоваться нашими противниками для ядерного моделирования, разработки биологического оружия и продвижения своих вооруженных сил».

Новые правила наверняка вызовут споры, поскольку они могут ограничить международные продажи ИИ в критический для отрасли момент. Также важно отметить, что правило представили всего за неделю до инаугурации Трампа. Постановление вводит 120-дневный период консультаций, что означает, что администрация Дональда Трампа (Donald Trump) должна будет выслушать мнения, возможно, изменить правило, а затем ввести его в действие.

Источник изображения: Nvidia

Компания Nvidia, ведущий мировой производитель чипов для искусственного интеллекта, в своем блоге назвала новое правило «беспрецедентным и ошибочным». «Прикрываясь "антикитайскими" мерами, эти правила ничего не сделают для укрепления безопасности США. Вместо того чтобы смягчить какую-либо угрозу, новые правила Байдена лишь ослабят глобальную конкурентоспособность Америки, подорвав инновации, благодаря которым США находятся впереди», — написала компания.

Представители Байдена считают новые ограничения необходимыми, поскольку в ближайшие годы ИИ может развиваться стремительно и непредсказуемо. «США должны быть готовы к быстрому росту возможностей ИИ в ближайшие годы, что может оказать преобразующее воздействие на экономику и национальную безопасность», — заявил Джейк Салливан (Jake Sullivan), советник администрации Байдена по национальной безопасности.

По словам высокопоставленного сотрудника администрации президента США, попросившего Wired не называть его имени, администрация Байдена также считала оправданным принять новые правила поскорее, поскольку, по мнению администрации, китайские разработки в области ИИ отстают от американских всего на 6–18 месяцев. «Время действительно имеет большое значение, — сказал чиновник. — Мы считаем, что сейчас мы находимся в критической точке».

Джо Байден (Joe Biden) перед уходом с поста намерен ввести дополнительные ограничения на экспорт чипов искусственного интеллекта (ИИ), производимых, в частности, компанией Nvidia. Эти меры направлены на усиление контроля над передовыми технологиями и предотвращение их попадания в руки Китая и ряд других стран, включая Россию. Экспорт обученных ИИ-моделей также будет прекращён.

Источник изображения: Nvidia

Как передаёт Bloomberg, новые правила будут направлены на ограничение продаж ИИ-чипов для дата-центров как для отдельных стран, так и на уровне отдельных компаний. США тем самым хотят сосредоточить развитие ИИ в дружественных странах и заставить международный бизнес соответствовать американским стандартам. Ожидается, что новые ограничения будут разделять страны на три группы, каждая из которых получит свой уровень доступа к американским технологиям.

В первую группу войдут США и их ближайшие 18 союзников, включая Германию, Японию, Южную Корею, Нидерланды и Тайвань. Для этих стран доступ к американским чипам останется практически неограниченным.

Вторая группа охватит большинство стран мира, где будут установлены строгие лимиты на объём вычислительных мощностей, доступных для импорта. Однако компании из этих стран смогут получить более высокие квоты, если согласятся на соблюдение стандартов США, включая требования по безопасности и правам человека.

Третья группа будет включать Китай, Россию, Макао и ещё около двух десятков стран, которым доступ к американским технологиям будет практически полностью закрыт, включая обученные большие языковые модели.

Новые правила затруднят поставки ускорителей в Россию методом параллельного импорта. Все страны, через которые поставки осуществляются сейчас и в принципе возможны, будут иметь ограничения на получения чипов. В таких условиях затруднительно заниматься реэкспортом, поскольку лимитов может хватить лишь на собственные нужды.

При этом компания Nvidia, крупнейший производитель ИИ-чипов, выступила с жёсткой критикой инициативы. «Правило, ограничивающее экспорт для большей части мира, станет значительным изменением политики, которое не только не снизит риски неправильного использования технологий, но и нанесёт ущерб экономическому росту и лидерству США», — заявили в компании. Аналогичную позицию выразила Ассоциация полупроводниковой промышленности, назвав меры поспешными и требующими более тщательного обсуждения. Акции Nvidia после закрытия торгов в США успели снизиться в цене на процент с небольшим.

Отмечается, что эти ограничения являются продолжением многолетних усилий США по ограничению доступа Китая и России к передовым технологиям. Ранее американские чипмейкеры, такие как Nvidia и AMD, уже столкнулись с запретами на продажу своих передовых процессоров в этих странах. Кроме того, США пытаются предотвратить обход санкций через третьи страны, такие как государства Ближнего Востока и Юго-Восточной Азии.

Новые правила также затронут экспорт определённых ИИ-моделей. Компании не смогут размещать мощные модели с закрытыми параметрами в странах третьей группы и будут обязаны соблюдать строгие стандарты безопасности для работы в странах второй группы. При этом открытые модели, доступные для общественного использования, и менее мощные закрытые модели искусственного интеллекта не подпадают под ограничения.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что за последние 10 лет производительность чипов Nvidia увеличилась в 1000 раз, вступив в противоречие с законом Мура. И этот прогресс не замедлится в ближайшем будущем, а чипы компании обеспечат дальнейшее снижение стоимости и ускорение развития искусственного интеллекта (ИИ), рассказал Хуанг в интервью TechCrunch после выступления на CES 2025.

Источник изображения: Nvidia

Закон Мура, сформулированный в 1965 году соучредителем Intel Гордоном Муром, предсказывал удвоение числа транзисторов на кристалле каждые два года, что приводило к удвоению производительности чипов. Стоимость вычислений соответственно снижалась. В течение десятилетий это правило определяло развитие вычислительной техники. Однако в последние годы действие закона Мура начало замедляться. Однако Дженсен Хуанг с этим категорически не согласен, о чём неоднократно заявлял прежде. В ноябре Хуанг заявил, что мир ИИ находится на пороге «гиперзакона Мура».

На этот раз основатель Nvidia отметил, что ИИ-чипы Nvidia развиваются с опережением и новый суперчип для дата-центров в 30 раз быстрее предыдущего поколения чипов при выполнении задач, связанных с искусственным интеллектом. «Наши системы прогрессируют гораздо быстрее, чем закон Мура», — сказал Хуанг в интервью TechCrunch во вторник.

Заявление Хуанга прозвучало в момент, когда в индустрии стали появляться вопросы, касающиеся замедления прогресса в области искусственного интеллекта. Однако Nvidia, оставаясь ключевым игроком на рынке, который поставляет чипы таким ведущим ИИ-лабораториям, как Google, OpenAI и Anthropic, заявляет, что может двигаться быстрее закона Мура, потому что инновации происходят на всех уровнях — от архитектуры чипа до программных алгоритмов. «Мы можем создавать архитектуру, чип, систему, библиотеки и алгоритмы одновременно, — отметил Хуанг. — Если вы это сделаете, то сможете двигаться быстрее, чем по закону Мура, потому что вы сможете внедрять инновации по всему стеку».

Глава Nvidia продемонстрировал на CES суперчип для центров обработки данных, лежащий в основе системы GB200 NVL72, который, по его словам, в 30–40 раз быстрее справляется с ИИ-вычислениями, чем предыдущий флагманский чип H100. Это значительное увеличение производительности, по мнению Хуанга, позволит снизить стоимость использования ИИ-моделей, требующих больших вычислительных мощностей, например, таких как модель o3 от OpenAI. Также подчёркивается, что в долгосрочной перспективе дорогостоящие модели рассуждения смогут использоваться для создания более качественных данных для последующего обучения ИИ-агентов, что приведёт к снижению затрат.

Хуанг отвергает идею о замедлении прогресса ИИ и утверждает, что достижения в области аппаратного обеспечения могут непосредственно повлиять на дальнейшее развитие возможностей искусственного интеллекта. «Закон Мура был так важен в истории вычислительной техники, потому что он привел к снижению стоимости вычислений, — сказал Хуанг в интервью TechCrunch. — То же самое произойдет и с инференсом [запуском обученных нейросетей]: мы увеличим производительность, и в результате стоимость инференса станет меньше».

Подразделение AWS американского интернет-гиганта Amazon давно входит в число крупнейших игроков рынка облачных услуг. Оно сильно зависит от компонентов и программного обеспечения Nvidia, но параллельно развивает и собственную инфраструктуру, используя наработки компании Annapurna Labs, купленной в 2015 году за $350 млн.

Источник изображения: Amazon

В следующем месяце, как сообщает Financial Times, компания должна продемонстрировать публике ускорители Trainium 2, которые способны справляться с обучением больших языковых моделей. Образцы этих ускорителей уже эксплуатируются стартапом Anthropic, в капитал которого Amazon вложила $4 млрд. Клиентами Amazon на этом направлении также являются компании Databricks, Deutsche Telekom, Ricoh и Stockmark.

Вице-президент AWS по вычислительным и сетевым сервисам Дейв Браун (Dave Brown) заявил следующее: «Мы хотим быть абсолютно лучшим местом для эксплуатации Nvidia, но в то же время мы считаем нормой возможность иметь альтернативу». Уже сейчас ускорители семейства Inferentia обходятся при генерировании ответов ИИ-моделей на 40 % дешевле решений Nvidia. Когда речь идёт о расходах в десятки миллионов долларов, подобная экономия может иметь решающее значение при выборе вычислительной платформы.

По итогам текущего года капитальные расходы Amazon могут достичь $75 млрд, а в следующем окажутся ещё выше. В прошлом году они ограничились $48,4 млрд, и величина прироста показывает, насколько важным компания считает финансирование своей инфраструктуры в условиях бурного развития рынка систем ИИ. Эксперты Futurum Group поясняют, что крупные провайдеры облачных услуг стремятся формировать собственную вертикально интегрированную и однородную по своему составу структуру используемых чипов. Большинство из них стремится разрабатывать собственные чипы для ускорителей вычислений, это позволяет снизить расходы, поднять прибыль, усилить контроль за доступностью чипов и развитием бизнеса в целом. «Дело не столько в чипе, сколько в системе в целом», — поясняет Рами Синно (Rami Sinno), директор Annapurna Labs по разработкам. По его словам, мало кто из компаний может повторить в больших масштабах то, что делает Amazon.

Чипы собственной разработки позволяют Amazon потреблять меньше электроэнергии и повышать КПД собственных центров обработки данных. Представители TechInsights сравнивают чипы Nvidia с автомобилями с кузовом типа «универсал», тогда как решения Amazon собственной разработки напоминают более компактные хэтчбеки, заточенные под выполнение узкого спектра задач. Amazon не спешит делиться данными о тестировании быстродействия своих ускорителей, но чипы Trainium 2 должны по уровню быстродействия превзойти своих предшественников в четыре раза, по имеющимся данным. Само по себе появление альтернатив решениям Nvidia уже может быть высоко оценено клиентами AWS.

В условиях растущей популярности искусственного интеллекта высокое энергопотребление ИИ-моделей становится всё более актуальной проблемой. Несмотря на то, что такие техногиганты, как Nvidia, Microsoft и OpenAI, пока не говорят об этой проблеме громко, явно преуменьшая её значение, специалисты из BitEnergy AI разработали технологию, способную значительно снизить энергопотребление без существенных потерь в качестве и скорости работы ИИ.

Источник изображения: Copilot

Согласно исследованию, новый метод может сократить использование энергии вплоть до 95 %. Команда называет своё открытие «Умножением линейной сложности» (Linear-Complexity Multiplication) или сокращённо L-Mul. Как пишет TechSpot, этот вычислительный процесс основан на сложении целых чисел и требует значительно меньше энергии и операций по сравнению с умножением чисел с плавающей запятой, которое широко применяется в задачах, связанных с ИИ.

На сегодняшний день числа с плавающей запятой активно используются в ИИ для обработки очень больших или очень малых чисел. Они напоминают запись в бинарной форме, что позволяет алгоритмам точно выполнять сложные вычисления. Однако такая точность требует крайне больших ресурсов и уже вызывает определённые опасения, так как некоторым ИИ-моделям нужны огромные объёмы электроэнергии. Например, для работы ChatGPT требуется столько электроэнергии, сколько потребляют 18 000 домохозяйств в США — 564 МВт·ч ежедневно. По оценкам аналитиков из Кембриджского центра альтернативных финансов, к 2027 году ИИ-индустрия может потреблять от 85 до 134 ТВт·ч ежегодно.

Алгоритм L-Mul решает эту проблему за счёт замены сложных операций умножения с плавающей запятой на более простые сложения целых чисел. В ходе тестирования ИИ-модели сохранили точность, при этом энергопотребление для операций с тензорами сократилось на 95 %, а для скалярных операций на 80 %.

L-Mul также улучшает и производительность. Оказалось, что алгоритм превосходит текущие стандарты вычислений с 8-битной точностью, обеспечивая более высокую точность с меньшим количеством операций на уровне битов. В ходе тестов, охватывающих различные задачи ИИ, включая обработку естественного языка и машинное зрение, снижение производительности составило всего 0,07 %, что специалисты сочли незначительной потерей на фоне огромной экономии энергии.

При этом модели на основе трансформеров, такие как GPT, могут получить наибольшую выгоду от использования L-Mul, поскольку алгоритм легко интегрируется во все ключевые компоненты этих систем. А тесты на популярных моделях ИИ, таких как Llama и Mistral, показали даже улучшение точности в некоторых задачах.

Плохая новость заключается в том, что L-Mul требует специализированного оборудования и современные ускорители для ИИ не оптимизированы для использования этого метода. Хорошая новость заключается в том, что уже ведутся работы по созданию такого оборудования и программных интерфейсов (API).

Одной из возможных преград может стать сопротивление со стороны крупных производителей чипов вроде Nvidia, которые могут замедлить внедрение новой технологии. Так как, например, Nvidia является лидером в производстве оборудования для искусственного интеллекта и маловероятно, что она так просто уступит позиции более энергоэффективным решениям.

Накануне южнокорейская компания SK hynix в официальном пресс-релизе сообщила, что приступила к массовому производству памяти типа HBM3E с 12-слойных стеках ёмкостью по 36 Гбайт. Это не только самая современная память такого типа, но и самая ёмкая из ныне выпускаемых. Клиенты SK hynix получат эту память к концу текущего года.

Источник изображения: SK hynix

Нетрудно догадаться, что среди этих клиентов будет Nvidia, поскольку SK hynix остаётся главным поставщиком HBM различных поколений для этого разработчика графических процессоров и ускорителей вычислений. До сих пор, как отмечается в пресс-релизе южнокорейской компании, предельный объём в 24 Гбайта обеспечивался 8-слойным стеком HBM3E. Чипы DRAM, формирующие стек, компании удалось сделать на 40 % более тонкими, что в итоге позволило увеличить ёмкость стека на 50 % по сравнению с 8-слойным вариантом. SK hynix приступила к поставкам 8-слойных стеков HBM3E в марте этого года, поэтому соответствующий прогресс был ею достигнут всего за шесть месяцев.

С 2013 года SK hynix поставляет полный спектр микросхем семейства HBM. Скорость передачи информации в 12-слойном стеке HBM3E достигает 9,6 Гбит/с. Увеличение количества слоёв в стеке при одновременном уменьшении толщины каждого слоя сочетается с улучшением свойств теплопроводности на 10 % по сравнению с памятью предыдущего поколения. На утренних торгах в Сеуле котировки акций SK hynix выросли на 8,3 % после заявления о начале производства самой современной памяти семейства HBM. Всего с начала года акции компании укрепились в цене более чем на 25 %. Такой динамике способствовал и благоприятный прогноз по выручке на текущий квартал от конкурирующего производителя памяти Micron Technology.