Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Intel запустила разработку сверхтонких техпроцессов Intel 10A и 7A, а первые 14-ангстремные чипы отправят на опыты уже в октябре
20.05.2026 [18:28],
Сергей Сурабекянц
На этой неделе генеральный директор Intel Лип-Бу Тан (Lip-Bu Tan) подтвердил, что компания уже начала работу над своими технологиями производства 10A и 7A, которые заменят текущие производственные узлы Intel 18A и следующее поколение 14A в течение следующего десятилетия. Предполагается, что в процессах 10A и 7A будут использоваться EUV-литографы ASML с оптикой с высокой числовой апертурой (High-NA), до этого задействованные в техпроцессе 14A. 
Источник изображения: ASML «Сейчас я начинаю работать над дорожной картой [разработки техпроцессов] 10A, 7A, — сообщил Лип-Бу Тан на Глобальной конференции JP Morgan по технологиям, СМИ и коммуникациям. — Люди не [просто] обращаются к вам, они ищут дорожную карту на будущее. Поэтому мы хотим построить долгосрочный бизнес». Тан подчеркнул, что амбициозные планы развития, правильно реализованные на практике, не менее важны, чем конкурентоспособные продукты или технологии производства, поскольку многие компании предпочитают выстраивать партнёрские отношения на долгие годы вперёд. Intel считает своим долгом предоставлять партнёрам информацию о своих долгосрочных планах, поэтому ей приходится работать над технологиями, до коммерциализации которых ещё много лет. Разработка техпроцесса Intel 14A идёт по плану: версия 0.5 комплекта для проектирования технологического процесса (PDK) уже доступна, а версия 0.9 PDK, которую Тан назвал «святым Граалем» ожидается в октябре. «У нас есть несколько клиентов, которые работают с нами [по 14A], и мы хотим точно определить, какой продукт, какое место для производства нам нужно, какие мощности, — сказал Тан. — Я не раскрываю имена клиентов. Если клиент захочет раскрыть информацию, мы его поддержим». 
Источник изображения: Intel Intel планирует запустить производство по техпроцессу 14A в 2028 году, а перейти к серийному выпуску чипов в 2029-м, примерно в то время, когда TSMC начнёт серийное производство чипов по своей технологии A14. Процессоры TSMC A14 не являются прямыми конкурентами Intel 14A, поскольку последние имеют систему питания с обратной стороны и лучше подходят для высокопроизводительных ЦОД. TSMC начнёт крупномасштабное производство чипов на базе A14 в конце 2028 года и Intel потребуется некоторое время для перехода от опытного производства, чтобы достичь сопоставимых показателей выхода годной продукции. Внедрение совершенно новых инструментов для EUV-литографии с высокой числовой апертурой (High-NA EUV), наряду с множеством других инноваций, будет непростой задачей для Intel, поэтому компания напряжённо работает с ASML и партнёрами, чтобы обеспечить готовность новой экосистемы к полноценному использованию. Глава ASML Кристоф Фуке (Christophe Fouquet) анонсировал выпуск первых тестовых чипов с использованием инструментов High-NA EUV в ближайшие месяцы. Возглавив Intel, Лип-Бу Тан объявил войну дефектным процессорам и нерадивым инженерам
20.05.2026 [15:51],
Алексей Разин
Компания Intel своего звания «процессорного гиганта» добивалась десятилетиями, за это время она выпустила огромное количество продукции, которая не была безупречна во многих смыслах, а потому нередко требовала исправлений на аппаратном уровне. Генеральный директор Лип-Бу Тан (Lip-Bu Tan) недавно признался, что готов увольнять тех разработчиков, которые не могут обеспечить приемлемое качество процессоров буквально с первой ревизии. 
Источник изображения: Intel Откровения заступившего на пост главы Intel в марте прошлого года Лип-Бу Тана прозвучали на технологической конференции JP Morgan, как отмечает Tom’s Hardware. Как было известно ранее, новый руководитель Intel стал принимать более активное участие в утверждении дизайна продуктов и обсуждении их характеристик. Дело дошло до того, что Лип-Бу Тан требует от инженеров Intel, чтобы даже начальная ревизия A0, которая используется для выпуска предсерийных процессоров после получения цифрового проекта, демонстрировала почти полное отсутствие дефектов и характеристики, близкие к целевым показателям серийной продукции. «Говоря о графике, я внедрил культуру, которая подразумевает, чтобы A0 была готова к производству. A0 — это когда создаётся цифровой проект, он должен сразу проходить все тесты. В Intel не было такой культуры, но я сказал, что A0 должен проходить тесты с первого раза. B0 — сохраняешь рабочее место. Всё, что выше этого — уволен», — пояснил свой подход нынешний генеральный директор Intel. По его словам, сотрудники компании сперва приняли это за шутку, но когда столкнулись с практическим применением этого принципа, стали гораздо серьёзнее подходить к разработке процессоров и поиску дефектов на этапе проектирования. В комбинации со сложным дизайном процессоров и применением передовых техпроцессов достичь безупречности характеристик с первой ревизии весьма сложно, поэтому трудно предугадать, каким образом внедрение такой культуры проектирования повлияет на развитие Intel. Возможно, инженеры компании станут реже предлагать радикальные изменения и улучшения характеристик, чтобы лишний раз не рисковать. Nvidia тоже нередко запускает в производство чипы первых ревизий, но при этом на уровне функциональных блоков закладывается некоторая избыточность, чтобы в случае проявления дефектов можно было компенсировать их другими ресурсами. Ранее Intel подходила к проблеме более снисходительно. Например, серверные процессоры Sapphire Rapids пережили за свою историю двенадцать ревизий, которые были призваны устранить около 500 ошибок и дефектов разной степени значимости. Впрочем, главу Intel можно понять — чем меньше времени тратится на устранение дефектов в уже выпускаемых процессорах, тем быстрее выводятся на рынок новые изделия должного качества. Глава Intel в интервью CNBC также пояснил, что компания желает учесть прежние ошибки, и сделать перспективный план выпуска новых продуктов более простым. По его словам, с первых дней в должности генерального директора он сразу подчинил себе всю инженерную работу. Как признаётся Тан, прежнему генеральному директору инженерные специалисты напрямую не подчинялись. Главе компании отчитывалось такое количество сотрудников, что он просто упускал из виду технические моменты. Тан считает, что упрощение дизайна продуктов позволило бы решить многие проблемы Intel. Он также считает важным регулярное и плотное взаимодействие с клиентами с целью укрепления доверия к компании. Выпуск продукции по передовой технологии 14A она собирается наладить в 2028 году в режиме опытного производства, а к 2029 году перейти к массовому. В Apple началась большая перестройка команд, создающих iPhone, Mac и Vision Pro
20.05.2026 [06:44],
Алексей Разин
Марк Гурман (Mark Gurman) из Bloomberg традиционно хорошо осведомлён о кадровых перестановках внутри Apple, и последние изменения в этой сфере, по его словам, направлены на обновление руководящего состава компании, отвечающего за разработку новых устройств. 
Источник изображения: Apple Инициатором этих изменений выступает директор Apple по аппаратному обеспечению Джони Сруджи (Johny Srouji). В этом месяце сам Сруджи получил больше полномочий как в части разработки аппаратного обеспечения, так и технологий в целом. Продвижение Сруджи было связано с предстоящим переходом Джона Тернуса (John Ternus) на должность генерального директора Apple с 1 сентября. Кадровые перестановки внутри Apple направлены на более глубокую интеграцию команд, занимающихся разработкой чипов и созданием устройств соответственно. Прежде всего, произошла смена лидера в сфере дизайна продуктов: имеющая большой опыт работы в этой сфере Кейт Бергерон (Kate Bergeron), которая занимает пост вице-президента Apple, уступила место двум своим заместителям — Шелли Голдберг (Shelly Goldberg) и Дейву Пакуле (Dave Pakula). Голдберг уже фактически руководит направлением дизайна Mac, а Пакула отвечает за Apple Watch, iPad и AirPods. При этом приближённый к Тернусу Ричард Динх (Richard Dinh) продолжит руководить разработкой дизайна iPhone. В Apple создание дизайна новых продуктов обеспечивается двумя группами специалистов. Первая отвечает за промышленный дизайн в целом и разрабатывает общие концепции, а вторая занимается их адаптацией применительно к конкретным семействам устройств. Кейт Бергерон берёт на себя ответственность за надёжность всех устройств Apple, заменяя в этом качестве Тома Мариба (Tom Marieb), который должен заменить в Тернуса в качестве главы инженерных разработок в аппаратной сфере. Мариб будет подчиняться непосредственно Джони Сруджи. Переходя в подчинение Марибу, Кейт Бергерон одновременно сохранит за собой функции, связанные с выбором материалов для изготовления продукции Apple. В подчинение Марибу перейдут и те руководители, которыми ранее управлял Тернус. Это будут отвечающий за разработку Apple Watch Юджин Ким (Eugene Kim), возглавляющий электротехнические разработки Дениз Теоман (Deniz Teoman) и Пол Мид (Paul Meade), который руководит направлением Vision Pro и сопутствующими решениями. Сам Сруджи переводит в своё прямое подчинение двух бывших помощников Тернуса: Мэтта Костелло (Matt Costello), который руководил созданием умных устройств, а теперь отвечает за платформу экосистем и партнёрские программы, а также Кевина Линча (Kevin Lynch), который руководит робототехническими разработками Apple. У двух опытных помощников Сруджи также расширяется круг полномочий. Речь идёт о главе группы по разработке кремниевых компонентов Срибалане Сантханаме (Sribalan Santhanam) и руководителе группы передовых технологий Цзунцзян Чэне (Zongjian Chen). Первый руководит разработкой собственных процессоров Apple, а второй занимался разработкой новых видов компонентов типа модемов для сотовых сетей. Сантханаму отныне будут подчиняться разработчики чипов в Израиле, а также специалисты по упаковке чипов и аналого-цифровым технологиям. Помимо прочего, они отвечают за технологии обработки сигналов и управление электропитанием. В подчинение к Чэню перейдут команды специалистов Apple, занимающиеся датчиками и созданием прототипов. Они ранее напрямую подчинялись Сруджи, теперь в этой цепочке появляется промежуточное звено в лице Чэня. Последний также будет руководить разработчиками дисплеев в структуре Apple. Помимо прочего, Чэнь будет курировать и разработку датчика, позволяющего определять содержание глюкозы в крови неинвазивным методом. Эта обязанность переходит к нему от Тома Миллета (Tom Millet), который возглавляет группу платформенных архитектур и продолжает подчиняться Сруджи. «Базис» представил конструктор платформенных сервисов Basis Automation Studio
12.05.2026 [12:00],
Сергей Карасёв
Компания «Базис», крупнейший российский разработчик решений для управления динамической ИТ-инфраструктурой, представила конструктор платформенных сервисов Basis Automation Studio (BAS). Решение является частью расширенной конфигурации облачной платформы Basis Dynamix Cloud Control и будет актуально в первую очередь для заказчиков, которые хотят автоматизировать развёртывание сложных ИТ-систем и платформенных сервисов, использующих виртуальную инфраструктуру. Для решения этой задачи Basis Automation Studio предоставляет системным администраторам и архитекторам заказчика инструменты для проектирования, развёртывания и сопровождения платформенных сервисов в виртуальной инфраструктуре. Конструктор позволяет визуально проектировать инфраструктуру на основе готовых компонентов и связей между ними, использовать каталог шаблонов виртуальных инфраструктур и платформенных сервисов, а также расширяемую библиотеку типовых элементов и образцов востребованного ПО, включая ClickHouse, Consul, Docker, MariaDB и PostgreSQL. 
Источник изображений: «Базис» Basis Automation Studio поддерживает стандартные для облачной инфраструктуры инструменты и подходы, включая архитектуру TOSCA, формат сериализации YAML, систему управления конфигурациями Ansible, язык Python, интерпретатор Bash. Они используются для описания облачной инфраструктуры и управления её компонентами, развёртывания сервисов и их настройки. После развёртывания сервисов администраторы могут создавать day-2 операции для их сопровождения, мониторинга, обновления и поддержания работоспособности. Готовые сервисы можно публиковать на витрине портала самообслуживания, где они доступны для заказа в один клик пользователям облачной инфраструктуры. Для администрирования продукта и разработки шаблонов в BAS предусмотрен веб-интерфейс, включая визуальный редактор сервисов, а также инструменты управления правами и контроля доступа к компонентам инфраструктуры. В Basis Automation Studio реализована иерархическая мультитенантная модель, которая обеспечивает строгую логическую изоляцию ресурсов и детализированное управление доступом. На каждом уровне иерархии могут быть независимо назначены права доступа, роли и разрешения для взаимодействия с конструктором и запущенными с его помощью сервисами. Например, можно разграничить доступ между различными департаментами (или другими бизнес-единицами) одной компании, группируя принадлежащие им проекты и пользовательские учётные записи в специальные контейнеры, называемые доменами. В этом случае пользователи и ресурсы одного домена будут невидимы и недоступны для другого, что помогает заказчику обеспечивать конфиденциальность и сохранность данных в рамках масштабируемой и разветвлённой ИТ-инфраструктуры.  Дополнительно Basis Automation Studio предлагает ролевую модель управления пользователями платформы. По умолчанию доступны следующие роли: администратор с полными правами на управление конструктором, архитектор для управления компонентами и сервисами, разработчик компонентов и сервисов, администратор проектов, пользователь. При необходимости одному аккаунту внутри конструктора может быть назначено несколько ролей, в этом случае их права суммируются. В результате заказчик получает простой в то же время достаточно гибкий инструмент для обеспечения безопасности виртуальной инфраструктуры. «Интенсивное развитие облачной платформы Basis Dynamix Cloud Control и, в частности, появление конструктора платформенных сервисов Basis Automation Studio стало нашим ответом на растущий интерес рынка к облачной и гибридной инфраструктурам. Задача Basis Automation Studio — облегчить декларирование облачной инфраструктуры, а также развёртывание внутри неё необходимых для бизнеса ИТ-систем и сервисов, в первую очередь за счёт автоматизации этих процессов. Мы планируем активно развивать наш продукт под задачи российских заказчиков», — отметил Дмитрий Сорокин, технический директор компании «Базис». OpenAI выпустила GPT-Realtime-2 и ещё две голосовые модели, но доступны они лишь через API
08.05.2026 [11:42],
Владимир Мироненко
Компания OpenAI объявила о включении в API ряда новых возможностей голосового интеллекта, призванных помочь разработчикам создавать приложения, способные «говорить», расшифровывать и переводить разговоры с пользователями. 
Источник изображения: Zac Wolff/unsplash.com В частности, разработчикам через API Realtime теперь доступны три новые модели голосового управления в реальном времени — GPT-Realtime-2, GPT-Realtime-Translate и GPT-Realtime-Whisper. Новые модели поддерживают более естественное голосовое взаимодействие, перевод в реальном времени и транскрипцию речи в текст с низкой задержкой. Модель GPT-Realtime-2 создана для голосового взаимодействия в реальном времени, обладая способностью анализировать запросы, вызывать инструменты, обрабатывать исправления и естественно продолжать разговор. В отличие от своей предшественницы GPT-Realtime-1.5, эта модель построена на основе логики класса GPT-5, разработанной для обработки более сложных запросов от пользователей. GPT-Realtime-2 включает в себя следующие новые возможности для голосовых агентов:
Модель GPT-Realtime-Translate предназначена для предоставления услуг перевода в реальном времени, «поддерживая темп» разговора с пользователем. Модель поддерживает более 70 языков ввода (то есть языков, которые она может понимать) и 13 языков вывода (языков, которые она передает говорящему). Сообщается, что модель может сохранять смысл, подстраиваясь под говорящего, даже когда пользователи меняют контекст, используют региональное произношение или специфическую для предмета лексику. Модель GPT-Realtime-Whisper — потоковая модель транскрипции, созданная для преобразования речи в текст с низкой задержкой. «Запускаемые нами модели переводят аудио в реальном времени из простого диалога в голосовые интерфейсы, которые действительно могут работать: слушать, рассуждать, переводить, транскрибировать и предпринимать действия по мере развития разговора», — сообщила компания. Стоимость GPT-Realtime-2 составляет $32 за 1 млн входных аудиотокенов, $0,40 за 1 млн кешированных входных токенов и $64 за 1 млн выходных аудиотокенов. Стоимость GPT-Realtime-Translate составляет $0,034 в минуту, а GPT-Realtime-Whisper — $0,017 в минуту. Разработчики могут опробовать новые модели на онлайн-платформе OpenAI Playground. Intel рассказала о памяти HB3DM — «убийце» HBM с более высокой пропускной способностью
30.04.2026 [00:28],
Николай Хижняк
Стартап Saimemory, созданный компаниями Intel, SoftBank и Токийским университетом, разрабатывает альтернативу популярной технологии памяти с высокой пропускной способностью (HBM), призванную обеспечить более высокие значения пропускной способности стеков памяти, используемых в составе мощных ИИ-ускорителей. 
Источник изображений: Intel В июне на выставке VLSI 2026 компания Saimemory планирует представить доклад о недавно разработанной памяти HB3DM. Она основана на технологии Z-Angle Memory (ZAM). «Z» в названии указывает на вертикальное расположение (по оси Z) кристаллов памяти, аналогичное традиционной памяти HBM. Для сборки модулей планируется использовать самые современные технологии стекирования Intel.  Первое поколение HB3DM будет состоять в общей сложности из девяти слоёв, соединённых с использованием гибридной технологии для вертикального размещения кристаллов. Основой стека памяти HB3DM будет служить логический слой, который управляет перемещением данных внутри чипа. Поверх него будут располагаться восемь слоёв памяти DRAM для хранения данных. Каждый слой будет содержать около 13 700 сквозных межсоединений (TSV) для гибридной спайки.  Ожидается, что память HB3DM обеспечит ёмкость около 1,125 Гбайт на слой, что соответствует 10 Гбайт на стек. Технология позволяет достичь примерно 0,25 Тбайт/с пропускной способности памяти на мм2, поэтому для модуля на 10 Гбайт с площадью кристалла 171 мм2 можно ожидать около 5,3 Тбайт/с пропускной способности. Согласно озвученным характеристикам, HB3DM предложит более чем двое более высокую пропускную способность, чем HBM4. Последняя обеспечивает пропускную способность около 2 Тбайт/с на стек.  Однако у HB3DM есть ограничения. В частности, на её основе можно создавать только стеки ёмкостью до 10 Гбайт, в то время как HBM4 позволяет создавать стеки ёмкостью до 48 Гбайт. Intel может увеличить количество слоёв по мере развития HB3DM, но на данный момент разработка сосредоточена на пропускной способности. На данный момент неизвестно, когда Saimemory собирается выпустить HB3DM и кто будет производить для неё базовые кристаллы DRAM — возможно, сама Intel. Ближе к выставке VLSI 2026 компании, вероятно, предоставят больше подробностей о достигнутом прогрессе в разработке. ИИ-агент спроектировал полноценный процессор на RISC-V за 12 часов — промпт содержал всего 219 слов
23.04.2026 [16:51],
Николай Хижняк
Стартап Verkor.io, специализирующийся на разработке чипов с использованием искусственного интеллекта, в исследовательской статье, опубликованной в марте, рассказал, как его агентная система ИИ Design Conductor самостоятельно создала полноценное ядро процессора на архитектуре RISC-V. Для этого потребовалось всего 12 часов: система взяла за основу документ с запросом из 219 слов и сгенерировала проверенную, готовую к компоновке схему, что на несколько порядков быстрее стандартных сроков разработки коммерческих чипов, которые составляют от 18 до 36 месяцев. 
Источник изображения: Китайская академия наук По словам Verkor, это первый случай, когда автономный агент создал работающий процессор — от спецификации до файла компоновки GDSII. В результате получился процессор VerCore — пятиступенчатое конвейерное ядро с последовательным выполнением команд и однопоточной обработкой, которое при тактовой частоте 1,48 ГГц на 7-нанометровом техпроцессе ASAP7 набрало 3261 балл в тесте CoreMark. В статье Verkor подробно описана конвейерная архитектура, включающая этапы выборки, декодирования, выполнения, обращения к памяти и обратной записи команд, а также раннее разрешение ветвлений и переадресацию операндов. В ходе оптимизации система самостоятельно реализовала быстрый умножитель Бута — Уоллеса с тактовой частотой 2,57 ГГц и схему с однотактным штрафом за ветвление, которую агент выбрал после реализации и тестирования одно- и двухтактных вариантов. Verkor сравнивает производительность VerCore в тесте CoreMark с производительностью мобильного процессора Intel Celeron SU2300 2011 года на базе архитектуры Penryn. Пятиступенчатое ядро с последовательным выполнением команд, без кеша и внеочередного выполнения команд — довольно простая конструкция по отраслевым стандартам. В статье Verkor отмечается, что стоимость разработки передовых чипов превышает $400 млн, на их разработку уходит от 18 до 36 месяцев, при этом в разработке участвуют сотни инженеров. VerCore гораздо проще этих чипов. Тем не менее 12 часов, затраченные на полностью автономный процесс от спецификации до компоновки, — это впечатляющий результат, даже несмотря на то, что для этого потребовалось «множество десятков миллиардов токенов» при сравнительно невысоком уровне сложности. 
Источник изображения: Verkor.io VerCore не был изготовлен физически: вместо этого его работоспособность была проверена с помощью Spike — эталонного симулятора RISC-V ISA. ASAP7 — это комплект для разработки академических технологических процессов, а не коммерческий 7-нм техпроцесс. В Verkor утверждают, что VerCore может запускать вариант uCLinux в симуляторе. В статье Verkor честно говорится об ограничениях базовых языковых моделей и отмечается, что ИИ-агент иногда «недооценивает сложность работы, необходимой для решения тех или иных проблем». Например, в одном случае, когда не удавалось уложиться в сроки, Design Conductor пытался внести серьёзные изменения, чтобы «углубить процесс проектирования» вместо поиска более простых решений. В другом случае исследователи заметили, что модель рассуждала о Verilog — событийно-ориентированном языке — как о последовательном коде. «Хотя мы обнаружили, что это не повлияло на способность Design Conductor обеспечивать функциональную корректность, из-за этого Design Conductor стало сложнее устранять проблемы с соблюдением сроков», — пояснили исследователи. По оценкам исследователей, чтобы довести систему до состояния, готового к серийному производству, потребуется от пяти до десяти специалистов. Кроме того, с ростом сложности проекта требования к вычислительным мощностям увеличиваются нелинейно, что делает весь процесс менее практичным в коммерческом масштабе. В Verkor сообщили, что планируют опубликовать исходный код VerCore и скрипты для сборки к концу апреля, а также продемонстрировать реализацию на ПЛИС на мероприятии DAC — ежегодной конференции по автоматизации проектирования электронных устройств. В предыдущих проектах по разработке чипов с использованием искусственного интеллекта, таких как проект китайских исследователей, которые в 2023 году создали процессор на архитектуре RISC-V менее чем за пять часов, и более поздний проект QiMeng, использовались другие методологии и архитектуры. Design Conductor от Verkor самостоятельно выполняет весь процесс проектирования — от спецификации до GDSII. Европейские стартапы обещают обогнать ИИ-чипы Nvidia по эффективности в 100 раз — но им не хватает денег и фабрик
17.04.2026 [20:12],
Сергей Сурабекянц
Европейские стартапы, разрабатывающие альтернативы графическим процессорам Nvidia, стремятся к масштабированию на фоне бума ИИ. Они утверждают, что разрабатываемые ими технологии многократно превосходят по эффективности продукты Nvidia, изначально не предназначенные для инференса. Но европейская экосистема финансирования, а также ограниченный сектор производства полупроводников становятся серьёзным препятствием на пути развития этих перспективных предприятий. 
Источник изображений: ASML Nvidia быстро стала самой дорогой компанией в мире, поскольку её графические процессоры, первоначально разработанные для игр и кодирования видео, были перепрофилированы для обучения моделей искусственного интеллекта, но теперь внимание обращается к наиболее эффективным способам использования этих моделей, известным как вывод ИИ (инференс). Группа молодых европейских компаний утверждает, что создаваемые ими технологии могут делать это более эффективно. «Существующая архитектура GPU не была создана для этого в тех аспектах, которые наиболее важны в масштабе, — заявил директор Инновационного фонда NATO (NIF) Патрик Шнайдер-Сикорски (Patrick Schneider-Sikorsky). — Геополитические факторы очевидны: экспортный контроль США, риск концентрации вокруг [производителя чипов] TSMC и подлинный европейский суверенный императив в области вычислительных мощностей — все это подталкивает капитал к отечественным кремниевым разработкам».  Голландская компания Euclyd, основанная в 2024 году бывшим директором ASML Бернардо Каструпом (Bernardo Kastrup), в настоящий момент ведёт переговоры с инвесторами о раунде финансирования в размере не менее €100 млн. Британский полупроводниковый стартап Optalysys планирует привлечь более $100 млн в конце этого года, а британская компания Fractile и французская Arago, как сообщается, рассчитывают на девятизначные суммы инвестиций. На данный момент инвесторы уже вложили более $200 млн в нидерландскую Axelera и британскую Olix. Euclyd утверждает, что её чипы для ИИ обеспечивают в 100 раз более высокую энергоэффективность для задач вывода ИИ по сравнению с чипами Vera Rubin от Nvidia. По словам Каструпа, графические процессоры тратят время и энергию на перемещение данных по стеку памяти, а чипы Euclyd будут обрабатывать данные распределённо, что повысит эффективность инференса, снизит энергопотребление и занимаемую площадь ЦОД. Однако, в отличие от чипов Nvidia, системы Euclyd ещё не прошли проверку в масштабируемом развёртывании с коммерческими партнёрами. Компания ведёт переговоры с четырьмя потенциальными клиентами, с двумя из которых она надеется начать поставки в следующем году, а с двумя — через год. 
Источник изображения: Nvidia Компания Olix, разрабатывающая фотонные процессоры для ИИ, также планирует начать сотрудничество с первыми клиентами в следующем году, хотя в настоящее время находится на стадии исследований и разработок. «Электронная архитектура чипов, включая графические процессоры, действительно достигает пределов в плане их миниатюризации, а выделение тепла становится серьёзной проблемой. Мы твёрдо убеждены, что фотонные платформы станут следующей парадигмой», — заявили представители компании. Nvidia также не собирается почивать на лаврах. В последнем полном финансовом году, завершившемся в январе 2026 года, компания потратила более $18 млрд на исследования и разработки. В декабре Nvidia за $20 млрд приобрела активы стартапа Groq, занимающегося разработкой решений для ИИ, а в марте объявила об инвестициях в размере $4 млрд в две компании, разрабатывающие фотонные технологии.  Европейские разработчики полупроводников обвиняют правительства стран-членов ЕС в «консервативности», когда дело касается инвестирования в продукцию новых компаний. В Европе нет аналога DARPA, исследовательской организации Министерства обороны США, которая финансирует стартапы и другие технологические проекты. В Европе также отсутствуют механизмы, стимулирующие потребление продукции местного производства, а разрозненное трудовое законодательство в разных странах затрудняет привлечение европейских специалистов. По данным аналитической компании Dealroom, европейские стартапы, занимающиеся разработкой чипов для ИИ, отстают в финансировании, привлекая к 2026 году $800 млн, в то время как их американские коллеги получили $4,7 млрд инвестиций. В США Cerebras Systems привлекла в феврале $1 млрд, а MatX, Ayar Labs и Etched в этом году провели раунды финансирования на $500 млн. 
Мировые инвестиции в полупроводниковые стартапы по годам «Сроки разработки чипов велики, путь от создания микросхем до массового внедрения сложен, и европейская экосистема полупроводникового производства ещё нуждается в развитии», — констатировал Шнайдер-Сикорски. Китайская Dishan готовит 2-нм ИИ-процессор — но неясно, кто будет его выпускать
16.04.2026 [15:28],
Алексей Разин
Чаще всего в контексте передовых разработок в полупроводниковой сфере из китайских компаний фигурировала именно Huawei Technologies, а в качестве её производственного партнёра упоминалась SMIC. При этом в Китае есть стартапы, которые разрабатывают 2-нм чипы, даже не представляя, кто их потом будет выпускать. Dishan Technology уже готовит прототип 2-нм чипа для систем ИИ. 
Источник изображения: TSMC Об этом со ссылкой на китайские СМИ сообщает издание South China Morning Post. Шанхайский стартап Dishan Technology сейчас перешёл к стадии верификации дизайна прототипа 2-нм чипа (GPU), который будет использоваться в инфраструктуре ИИ, если поступит в массовое производство. Анонс соответствующего чипа состоялся ещё в июле прошлого года. Уже тогда компания заверяла, что завершила основные этапы разработки первого в Китае 2-нм чипа для нужд искусственного интеллекта. При его производстве, как ожидается, будут использоваться структуры транзисторов FinFET и GAA, а также основанная на чиплетах компоновка. Помимо прочего, она позволит на 40 % повысить энергетическую эффективность чипа по сравнению с решениями предыдущего поколения, использующими классическую компоновку. Более того, Dishan собирается предложить компиляторы программного кода с поддержкой CUDA, чтобы обеспечить совместимость с ПО, разработанным для экосистемы Nvidia. Это облегчит китайским клиентам Dishan процесс миграции программного обеспечения на новую аппаратную платформу, если они ранее полагались на импортируемые компоненты Nvidia. В любом случае, перспективный чип Dishan в своём развитии пока не дошёл даже до стадии цифрового проекта, пригодного для массового выпуска, и на преодоление этого этапа пути ему может потребоваться от одного до двух лет. Основанная в 2021 году компания Dishan Technology вынуждена полагаться на контрактных производителей чипов, а среди китайских компаний такого профиля никто пока не готов наладить выпуск 2-нм продукции. Доступ к конвейеру тайваньской TSMC может быть затруднён американскими санкциями, хотя на Dishan они пока не распространяются. Китайская SMIC пока с трудом приближается к освоению 5-нм технологии. Пока Dishan пытается ещё на стадии разработки ранних прототипов снизить риск возникновения дефектов при массовом производстве, но цель освоения 2-нм техпроцесса в любом случае выглядит очень амбициозно. ИИ выполняет месяцы работы инженеров всего за ночь: Nvidia рассказала, как ускорила проектирование чипов
13.04.2026 [20:52],
Николай Хижняк
Nvidia активно использует искусственный интеллект на некоторых этапах внутреннего процесса проектирования своих чипов. Об этом в разговоре с главным научным сотрудником Google Джеффом Дином (Jeff Dean) в рамках конференции GTC рассказал главный научный сотрудник Nvidia Билл Далли (Bill Dally). По словам последнего, компания применяет ИИ для исследования проектных решений, работы со стандартной библиотекой ячеек, устранения ошибок и верификации. Далли добавил, что до полностью автоматизированного проектирования чипов ещё далеко. 
Источник изображений: VideoCardz / Nvidia Одним из примеров, которыми поделился Далли, является инструмент NB-Cell от Nvidia. По его словам, раньше на перенос стандартной библиотеки ячеек компании на новый полупроводниковый техпроцесс силами команды из восьми человек уходило около 10 месяцев. ИИ-инструмент на основе обучения с подкреплением теперь выполняет эту работу за одну ночь на одном графическом процессоре, а получаемые в результате ячейки по размеру, энергопотреблению и задержке не уступают разработкам, созданным людьми, а то и превосходят их. «В процессе проектирования мы стараемся использовать ИИ везде, где только можно. Например, каждый раз, когда мы переходим на новый полупроводниковый техпроцесс, нам приходится переносить на него нашу стандартную библиотеку ячеек. В ней от 2500 до 3000 ячеек, и раньше для этого требовалась команда из восьми человек, которые работали над задачей около 10 месяцев, то есть на это уходило 80 человеко-месяцев. Затем мы разработали программу на основе обучения с подкреплением под названием NB-Cell. Думаю, сейчас у нас уже версия NB-Cell 2 или 3. Она справляется с задачей за одну ночь на одном графическом процессоре. Результаты по таким параметрам, как размер ячейки, рассеиваемая мощность и задержка, даже превосходят разработки, созданные людьми. Они соответствуют разработкам, созданным людьми, или превосходят их. Это огромный прирост производительности, и он устраняет препятствия на пути к переходу на новые техпроцессы, потому что теперь мы можем очень быстро переносить библиотеки ячеек», — Билл Далли, главный научный сотрудник Nvidia. 
Prefix RL Далли также упомянул ещё один внутренний инструмент под названием Prefix RL, предназначенный для решения давно изученной проблемы размещения упреждающих элементов в цепи упреждающего переноса. По его словам, система генерирует схемы, которые «не смог бы придумать ни один человек», при этом улучшая ключевые показатели примерно на 20–30 % по сравнению с решениями, созданными людьми. Это важная деталь, поскольку она показывает, что Nvidia использует искусственный интеллект не только для экономии времени инженеров, но и для поиска решений, выходящих за рамки обычной человеческой интуиции. В более широком смысле, по словам Далли, Nvidia использует внутренние языковые модели под названием Chip Nemo и Bug Nemo. Эти модели постоянно дорабатываются на основе собственных материалов Nvidia, в том числе RTL-кода и архитектурных документов для графических процессоров, разрабатывавшихся на протяжении многих лет. По его словам, одно из практических преимуществ заключается в том, что младшие инженеры могут обращаться к модели, а не постоянно спрашивать старших разработчиков, как работает тот или иной блок. Кроме того, система может обобщать отчёты об ошибках и помогать распределять их по нужным модулям или инженерам. Anthropic тоже задумалась о разработке собственных ИИ-чипов
10.04.2026 [04:59],
Алексей Разин
Огромные масштабы проектов в сфере искусственного интеллекта заставляют участников рынка предлагать смелые инициативы. Не желающая уступать OpenAI компания Anthropic, по некоторым данным, изучает возможность разработки собственных ИИ-чипов для использования в вычислительной инфраструктуре. 
Источник изображения: Samsung Electronics Как отмечает Reuters, такое предложение обсуждается внутри Anthropic в качестве одного из возможных ответов на сложившийся в отрасли дефицит компонентов подобного класса. Впрочем, альтернативный сценарий предполагает закупку чипов, поэтому взяться за разработку собственных Anthropic ещё может и не решиться. Пока не сформировано даже предварительное представление о том, какими должны быть разрабатываемые чипы, и кто внутри компании будет за них отвечать. На этой неделе Anthropic сообщила, что её выручка в приведённом к году объёме уже превысила $30 млрд, хотя по состоянию на конец прошлого года она достигала всего лишь $9 млрд. В настоящее время Anthropic использует сочетание различных чипов для формирования своей вычислительной инфраструктуры, включая разработанные Google и конкурирующей Amazon решения. На этой неделе между Anthropic, Google и Broadcom было подписано долгосрочное соглашение, касающееся поставок чипов TPU. В развитие вычислительной инфраструктуры в США стартап готов вложить $50 млрд. Meta✴✴ и OpenAI также проявляют интерес к теме разработки собственных чипов, причём первая имеет в этой сфере определённый практический опыт. В современных условиях только разработка чипа может потребовать до $500 млн, а ещё необходимо найти подрядчиков по их производству в необходимых количествах, что в условиях дефицита мощностей сделать становится всё сложнее. Meta✴ без лишнего шума собирает команду разработчиков аппаратных продуктов на базе ИИ
06.04.2026 [00:28],
Владимир Фетисов
Подразделение Meta✴✴ Superintelligence Labs формирует собственную команду разработчиков аппаратных продуктов, во главе которой встанет опытный инженер. Это указывает на то, что гигант соцсетей всё дальше продвигается на пути создания устройств на базе искусственного интеллекта. 
Источник изображения: africa.businessinsider.com Meta✴✴ уже известна своими смарт-очками и гарнитурами виртуальной реальности, которые были созданы подразделением Reality Labs. Новые данные указывают на то, что некоторые перестановки происходят в Meta✴✴ Superintelligence Labs — ИИ-подразделении компании, которое было организовано в прошлом году. Это указывает на то, что Meta✴✴ рассматривает возможность создания новых типов устройств на базе искусственного интеллекта. По данным источника, в рамках этой инициативы некоторые инженеры Reality Labs перешли в Superintelligence Labs для создания прототипов устройств, работающих на базе программного обеспечения компании. Источник отметил, что оба подразделения тесно сотрудничают в рамках этой инициативы. Согласно имеющимся данным, руководить разработкой аппаратных продуктов в Superintelligence Labs будет Руй Сю (Rui Xu), ранее возглавлявший разработку оборудования в ИИ-стартапе Dreamer, сотрудников которого в прошлом месяце наняла Meta✴✴. До Dreamer Сю занимал должность операционного директора в K-Sale — стартапе, который работал в сфере робототехники и закрылся в прошлом году. Нэт Фридман (Nat Friedman), возглавляющий в Superintelligence Labs отдел продуктов и прикладных исследований, инвестировал в K-Sale через созданную им же программу AI Grant. Данные в профиле Сю на площадке LinkedIn указывают на то, что он работал над умными устройствами в ByteDance (владелец TikTok), где возглавлял отдел, выпустивший миллионы устройств в Китае. Он также успел поработать в Xiaomi, Lenovo и Tencent. Официальные представители Meta✴✴ отказались от комментариев по данному вопросу. Нет худа без добра: дефицит памяти из-за ИИ заставил разработчиков оптимизировать игры
16.03.2026 [07:10],
Алексей Разин
По информации ресурса Polygon, разработчики игр на конференции GDC 2026 выражали различные точки зрения на влияние бума ИИ на свою сферу деятельности, но отдельно упоминалась тема дефицита памяти. Он не только откладывает выход новых игровых консолей и делает их более дорогими, но и заставляет разработчиков задумываться об оптимизации игр по аппаратным ресурсам. 
Источник изображения: Corsair Прежде всего, источник поясняет, что разработчики игр не рассчитывают на скорое решение проблемы дефицита памяти. Текущая ситуация, по их словам, продлится около двух лет. Многих разработчиков игр это беспокоит с той точки зрения, что бюджеты клиентов на покупку игр будут сокращаться из-за необходимости больше денег тратить на обновление «железа». В сегменте игровых консолей новинок придётся ждать дольше обычного, как поясняет Polygon. Если Sony свою предполагаемую PlayStation 6 собирается выпустить в 2029 году, то конкурирующая Microsoft консоль Xbox под условным обозначением Project Helix в альфа-версии для разработчиков появится уже в 2027 году. Правда, имеется важный нюанс — разработчики игр ожидают, что новая Xbox будет стоит не менее $1000. В этом случае пользовательская база по мере необходимости обновления парка игровых устройств будет неизбежно сжиматься. Соответственно, разработчики игр смогут продавать меньше копий своей продукции. Прозвучала в кулуарах GDC 2026 и ещё одна важная мысль: разработчики осознают, что пора прекратить погоню за зрелищностью игр и заняться оптимизацией с точки зрения требований к объёму оперативной памяти. Примеры движения в этом направлении уже есть. В прошлом месяце создатели Lego Batman: Legacy of the Dark Knight пересмотрели системные требования, снизив рекомендуемый объём ОЗУ с 32 до 16 Гбайт. Некоторые представители отрасли данную тенденцию даже приветствуют, поскольку не видят прогресса на уровне визуальных эффектов в современных играх, но считают важным расширение охвата аудитории. Отдельные платформы от такой оптимизации особенно выиграют — типа той же Nintendo, поскольку на её портативных консолях можно будет запускать больше новых игр. Игровая индустрия сильно пострадала из-за ИИ, и GDC 2026 показала, что ситуация близка к коллапсу
16.03.2026 [00:43],
Владимир Фетисов
Журналист Bloomberg Джейсон Шрайер (Jason Schreier) подвёл итоги прошедшей на минувшей неделе конференции для разработчиков видеоигр GDC 2026 и поделился выводами, которые сделал по результатам посещения этого мероприятия. В числе прочего он увидел, как сильно на индустрию влияет генеративный искусственный интеллект и в будущем ситуация, скорее всего, будет лишь усугубляться. 
Источник изображения: ELLA DON/unsplash.com Кризис на рынке труда. За последние три года индустрия видеоигр потеряла десятки тысяч рабочих мест из-за чрезмерного найма в 2021 году, нестабильной рыночной ситуации и множества других факторов. На конференции GDC в этом году можно было легко найти подтверждение этой турбулентности. Семинары, предназначенные для помощи разработчикам в улучшении их резюме, были переполнены соискателями, а продюсеры и художники обменивались визитками в надежде найти новую работу. В этом году на конференции было множество студентов, жаждущих найти работу в игровой индустрии. К сожалению, в ближайшие месяцы и годы многим из них придётся столкнуться с суровой реальностью: они конкурируют с ветеранами индустрии, у которых за плечами десятилетия опыта и которые сами прикладывают массу усилий, чтобы найти работу. Один из участников конференции рассказал, что индустрия видеоигр и раньше проходила через подобные циклы, но никогда прежде в подобных масштабах. Огромное количество безработных в игровой сфере означает, что некоторым из них, вероятно, придётся искать иное призвание. Искусственный интеллект повсюду. Третий год подряд ИИ был в числе основных тем на GDC. В отличие от других недавних трендов, таких как NFT, генеративный ИИ, по всей видимости, пришёл всерьёз и надолго, поскольку предлагает много вариантов использования. Несколько разработчиков рассказали, что им удалось найти эффективные способы использования ИИ внутри своих студий, например, для помощи в ведении заметок на совещаниях или сортировки документации, скопившейся за годы. В конференц-центре Moscone нельзя было пройти и нескольких шагов, чтобы не увидеть баннер с рекламой ИИ-сервисов разных компаний, не столкнуться с представителями ИИ-компаний или не услышать, как кто-то рассказывает о преимуществах нового ИИ-инструмента, который произведёт революцию в игровой индустрии, сделав всех NPC разумными. Стенды на выставочной площадке рекламировали всевозможные игры и инструменты на базе ИИ, а на многочисленных семинарах велись обсуждения того, как ИИ впишется в разработку игр. 
Источник изображения: Desola Lanre-Ologun / unsplash.com Совместная разработка. Аутсорсинг был неотъемлемой частью индустрии видеоигр на протяжении многих лет, но к настоящему моменту он стал более масштабным, чем когда-либо. Поскольку студии планомерно снижают численность персонала, пытаясь удержать бюджеты своих игр ниже $400 млн, они привлекают всё больше партнёров по «совместной разработке». Речь о компаниях, которые приходят на временной основе, чтобы помочь с разработкой определённых частей игры. За счёт этого у студий остаётся достаточно ресурсов для продвижения проекта, но нет необходимости в увольнении лишнего персонала после его завершения. Сторонних разработчиков стали привлекать даже те студии, которые прежде работали самостоятельно. Поэтому на GDC в этом году было множество представителей компаний, предоставляющих услуги по совместной разработке. Некоторые из этих компаний универсальны и могут предлагать помощь в разработке практически чего угодно, другие же специализируются на создании конкретных частей игр. В настоящее время студий совместной разработки больше чем когда-либо, и работы для них вполне хватает. Повторное использование. Во время одной из дискуссий разработчики игры Clair Obscur: Expedition 33 вызвали возгласы удивления у публики, рассказав, что им удалось сохранить небольшую команду программистов с помощью одной хитрости. Они создали большую часть игрового процесса, используя встроенную в Unreal Engine систему скриптов Blueprints, вместо того, чтобы писать весь код с нуля. Хотя такой подход может подойти не всем разработчикам, в ходе многих разговоров всплывала одна тема: необходимость для разработчиков игр перерабатывать свои прежние наработки, а не начинать процесс каждый раз с чистого листа. Многим программистам трудно удержаться от соблазна начать новый проект с нуля, используя возможность «чистого листа», чтобы исправить свои прежние ошибки. Существуют также усложняющие факторы, например, обновление Unreal Engine со стороны Epic Games может сделать уже существующие технологии устаревшими, что будет стоить программистам месяцев работы. Однако начало работы с нуля может добавить к графику месяцы, если не годы. В индустрии, где бюджеты раздулись до сотен миллионов долларов из-за того, что игры создаются так долго, поиск способов сократить расходы и максимально эффективно задействовать прежние наработки может стать одним из путей выхода из сложившейся ситуации. Anthropic запустила ИИ для поиска багов в программном коде, написанном ИИ
10.03.2026 [09:57],
Алексей Разин
Автоматизация процесса написания программного кода для приложений неизбежно привела к наличию в нём ошибок, но искусственный интеллект может не только порождать их, но и бороться с ними. Именно для этого предназначен новый инструмент Code Review, который был предложен Anthropic пользователям Claude Code. 
Источник изображения: Anthropic Напомним, Claude Code является ИИ-агентом для написания программного кода, его сейчас активно используют многие разработчики. Жизненный цикл любой программы обычно подразумевает внесение изменений и исправлений, причём основная их часть делается до выхода ПО на рынок. Чтобы ускорить работу над исправлениями на этапе разработки, Anthropic предложила ИИ-агента Code Review, который позволяет проводить её без участия человека или с его минимальным привлечением. Code Review уже доступен пользователям Claude for Teams и Claude for Enterprise в качестве экспериментального исследовательского решения. Данный инструмент позволит разработчикам ПО, которые пользуются Claude, ускорить внесение исправлений до выпуска продукта в тираж. Code Review может интегрироваться с репозиторием GitHub и автоматически рецензировать предлагаемые разработчиками ПО изменения и исправления, генерируя профильные комментарии к их запросам. Инструмент призван исправлять основные логические ошибки, а претензии к «изящности» программного кода он не предъявляет. Code Review способен аргументировать свои замечания к программному коду, он использует цветовую маркировку для ранжирования проблем. Красным цветом помечаются самые важные проблемы, жёлтым — потенциальные, но требующие внимания, а фиолетовый используется для обозначения ошибок, связанных с ранее сгенерированным кодом. Сразу несколько ИИ-агентов работают параллельно, анализируя один и тот же фрагмент кода по разным критериям. На финальном этапе отдельный агент резюмирует накопленные замечания, удаляет дублирующиеся и выделяет наиболее важные. Инструмент позволяет провести первичный аудит кибербезопасности, а у разработчиков есть возможность настроить свои критерии дополнительных проверок. Anthropic фактически будет использовать сдельную систему оплаты при использовании Code Review. Анализ одного фрагмента кода будет обходиться разработчикам в сумму от $15 до $25. Не самое дешёвое удовольствие, по словам представителей компании, станет необходимостью по мере усиления использования ИИ для написания программного кода. По мнению Anthropic, качество кода не должно страдать от роста скорости его создания, поэтому ИИ-инструменты для поиска ошибок будут востребованы на рынке ПО. |
|
✴ 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
