Опрос
|
реклама
Быстрый переход
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. Broadcom в следующем году рассчитывает выручить на ИИ-чипах более $100 млрд
05.03.2026 [08:25],
Алексей Разин
Возможно, компания Broadcom и остаётся в тени ИИ-бума, но это не мешает ей активно зарабатывать на нём. По мнению генерального директора Хок Тана (Hock Tan), выручка компании от реализации ИИ-компонентов в следующем году значительно превысит $100 млрд. Для сравнения, в текущем квартале компания рассчитывает выручить на этом направлении $10,2 млрд. 
Источник изображения: Broadcom В принципе, как поясняет CNBC, уже сейчас выручка Broadcom от реализации ИИ-чипов и сотрудничества с компаниями, их создающими, растёт впечатляющими темпами. В прошлом квартале она более чем удвоилась до $8,4 млрд, хотя совокупная выручка компании выросла только на 29 % до $19,3 млрд. По словам главы Broadcom, компания заручилась поддержкой поставщиков, необходимой для достижения целевой выручки рубежа в $100 млрд по итогам следующего года. Broadcom не только поставляет клиентам цифровые сигнальные процессоры и компоненты телекоммуникационного оборудования, необходимые для работы вычислительной инфраструктуры ИИ. Она помогает крупным игрокам рынка разрабатывать собственные чипы. Среди её клиентов на этом направлении, как считается, числятся Google, Meta✴✴, Anthropic и OpenAI. Кроме того, за пределами США у Broadcom тоже есть профильные клиенты — например, Fujitsu и ByteDance. Google свои процессоры семейства Tensor начала разрабатывать в 2015 году как раз при поддержке Broadcom. С 2018 года доступ к этим чипам предоставляется сторонним компаниям, среди них уже замечены Apple и Anthropic, а недавно к ним присоединилась Meta✴✴ Platforms. Кроме того, для неё Broadcom разрабатывает и специализированные ускорители MTIA. Как отметил глава Broadcom на этой неделе, данная программа не упразднена, вопреки слухам. Хок Тан пояснил, что упоминаемая выше выручка в размере $100 млрд будет определяться потребностями крупнейших клиентов в развитии ИИ-инфраструктуры. В частности, Anthropic собирается ввести в строй 3 ГВт вычислительных мощностей, столько же обеспечит Google, не менее 2 ГВт предоставит Meta✴✴, а OpenAI введёт не менее 1 ГВт. Meta✴ будет разрабатывать собственные ИИ-ускорители
05.03.2026 [06:58],
Алексей Разин
Финансовый директор Meta✴✴ Platforms Сьюзан Ли (Susan Li) на технологической конференции Morgan Stanley заявила, что компания продолжит разрабатывать собственные процессоры, оптимизированные под вычислительные нагрузки, используемые компанией. Активное сотрудничество с поставщиками готовых ускорителей сторонней разработки не отменяет актуальности создания собственных чипов. 
Источник изображения: Unsplash, Igor Omilaev «Некоторые из наших вычислительных нагрузок очень специфичны. Нагрузки, связанные с сортировкой и рекомендациями, присутствовали изначально, и именно в этой сфере мы наиболее активно применяли собственные чипы. Мы надеемся, что сможем расширить их применение со временем, включая и процесс обучения ИИ-моделей», — заявила представительница компании. Хотя Meta✴✴ Platforms и не является провайдером облачных услуг, она обладает одним из крупнейших парков центров обработки данных, используемым для собственных нужд. За последние недели она заключила крупные сделки с Nvidia и AMD, которые подразумевают поставку ускорителей для этой вычислительной инфраструктуры. Компания также договорилась об аренде ускорителей Google, поэтому с аппаратной точки зрения Meta✴✴ оказалась буквально всеядной. При этом продолжается разработка и собственных процессоров. По словам Сьюзан Ли, компания применяет разные виды чипов для разных видов вычислительной нагрузки: «Опираясь на то, что мы знаем сегодня и наши текущие потребности, какой из чипов является лучшим для каждого случая, по нашему мнению? Созданный на заказ является большой частью этого». Arm расширила бесплатный доступ к своим архитектурам для стартапов
03.02.2026 [04:54],
Алексей Разин
Британский разработчик процессорных архитектур Arm предоставляет к ним доступ на коммерческой основе, но для стартапов до сих пор действовали особые условия, позволяющие получать его бесплатно. Недавно компания подняла планку финансовых критериев, которые учитываются при бесплатном выделении лицензий Arm стартапам. 
Источник изображения: Arm Программа Arm Flexible Access теперь позволяет получить лицензии более коммерчески успешным командам разработчиков. В своей прежней версии программа лицензирования позволила запустить в производство более 400 моделей процессоров более чем 100 компаниям. Теперь она охватывает дополнительные технологии и платформы, доступ к которым более широкий круг стартапов может получить бесплатно или на очень выгодных коммерческих условиях. По единой цене можно получить право подготовить неограниченное количество цифровых проектов, например. Финансовые критерии доступа по этой программе для стартапов пересмотрены. Их общая сумма финансирования выросла с $20 до $50 млн, а годовой объём выручки увеличен с $1 до $5 млн. Кроме того, Arm Flexible Access теперь позволяет разработчикам получить доступ к архитектурам Ethos-U85 (NPU), эталонной платформе Corstone-320 и процессорам Cortex-M52. Они в той или иной мере заточены под машинное обучение, работу с большими языковыми моделями и ИИ в целом. В частности, на основе платформы Corstone-320 стартапы могут быстро создавать носимые устройства и решения для промышленного Интернета вещей. В октябре прошлого года в программу была включена платформа Armv9 Edge AI. За ежегодный взнос в размере $85 000 участниками программы Arm Flexible Access могут стать любые партнёры британского холдинга, которые не подходят под описанные в предыдущем абзаце финансовые критерии. Лицензионные отчисления нужно будет делать только после того, как будут готовы цифровые проекты, а количество последних является неограниченным. Ранее оно ограничивалось одним или тремя, в зависимости от используемой архитектуры. За неограниченный доступ к созданию цифровых проектов нужно было платить $212 000 в год, теперь все эти условия предоставляются за $85 000. Ветеран Qualcomm перешёл в Intel, чтобы разрабатывать серверные GPU
17.01.2026 [07:43],
Алексей Разин
Попытки Intel разрабатывать высокопроизводительные графические процессоры тянутся уже несколько десятилетий, ради достижения таких целей компания то и дело привлекает специалистов с опытом работы у конкурентов. Свежим кадровым приобретением в этой сфере стал переход в Intel ветерана Qualcomm, который на прежнем месте руководил разработкой GPU. 
Источник изображения: LinkedIn Речь идёт об Эрике Демерсе (Eric Demers), как поясняет издание CRN. Он около 14 лет проработал в Qualcomm, в последнее время он занимал в компании пост старшего вице-президента по разработкам. Со следующей недели Эрик Демерс займёт аналогичную должность в Intel, где также будет руководить разработкой GPU с уклоном на применение в сегменте искусственного интеллекта. По словам аналитиков Moor Insights and Strategy, Демерс является не только опытным руководителем, но и компетентным разработчиком архитектур GPU. Ему вполне по силам разработать графический процессор с нуля, как подчёркивают эксперты. В Qualcomm Демерс курировал разработку графических ядер семейства Adreno, которые применялись в мобильных устройствах и ПК, а также в сегменте Интернета вещей, устройствах дополненной и виртуальной реальности и автомобильной электронике. Поскольку семейство процессоров Snapdragon X2 предназначалось для использования в ПК, опыт их разработки должен помочь Демерсу на новом рабочем месте. До перехода в Qualcomm в 2012 году Эрик Демерс успел поработать техническим директором подразделения AMD, которое отвечало за разработку графических решений. Демерс успел поработать в ATI, прежде чем её поглотила в 2006 году компания AMD, а ранее он трудился в Silicon Graphics. Intel в последние годы не только теряет руководителей и занимается постоянной реструктуризацией, но и не может нащупать почву для развития линейки своих ИИ-ускорителей. Поглощая профильные стартапы, она не может добиться внятного успеха на этом рынке, где доминирует Nvidia. Органическое же развитие в сфере серверных GPU потребует нескольких лет, но приглашение профессионалов в сфере их разработки подчёркивает, что Intel готова двигаться этим путём. GlobalFoundries приобретёт у Synopsys бизнес, связанный с разработкой процессоров
16.01.2026 [14:26],
Алексей Разин
Компания GlobalFoundries является контрактным производителем чипов, но это не значит, что она далека от сферы разработки полупроводниковых решений. Изначально её бизнес построен на производственных активах AMD, она долгое время сотрудничала с IBM, а теперь договорилась с Synopsys о покупке бизнеса, связанного с разработкой интеллектуальной собственности для процессоров. 
Источник изображения: Synopsys Соответствующее соглашение между GlobalFoundries и Synopsys было достигнуто на этой неделе, как гласит пресс-релиз на сайте второй из компаний. Напомним, Synopsys специализируется на программных средствах разработки интегральных микросхем и процессоров. По словам компании, сделка с GlobalFoundries позволит ей укрепить свои позиции в широком диапазоне сегментов процессорного рынка, от облачных систем до периферийных вычислений. По условиям сделки, Synopsys сохранит возможность обслуживания своих клиентов в сфере разработки отдельных подсистем процессоров и готовых решений. Переход клиентов от одной компании к другой и специалистов в штат GlobalFoundries будет максимально плавным. GlobalFoundries получит доступ к программным средствам разработки различных подсистем и специализированных процессоров, включая CPU, DSP и NPU. Используя эти средства в сочетании с архитектурой MIPS, правами на которую обладает с июля прошлого года, компания GlobalFoundries намерена предлагать своим клиентам комплексные услуги по выпуску процессоров. Интеллектуальные права на многие компоненты процессоров и вычислительных систем по итогам сделки Synopsys сохранит за собой. Сделка должна быть закрыта во второй половине текущего года, её финансовые условия не раскрываются. Получив доступ к ядрам Arc-V, компания GlobalFoundries обеспечит возможность работы с архитектурой RISC-V для своих клиентов. TSMC может начать выпуск 3-нм ИИ-чипов OpenAI Titan уже в этом году — второе поколение перейдёт на 1,6 нм
15.01.2026 [12:29],
Алексей Разин
Одержимый идеей активного развития вычислительной инфраструктуры ИИ глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) настаивает не только на строительстве центров обработки данных в огромных количествах, но и на выпуске специализированных чипов для них, которые стартап готов разработать при поддержке Broadcom. По слухам, их выпуском совсем скоро может заняться TSMC. 
Источник изображения: OpenAI Об этом сообщает тайваньское издание Commercial Times, уточняя, что ИИ-чипы собственной разработки OpenAI нарекла условным обозначением Titan, а их первое поколение уже к концу этого года TSMC начнёт выпускать с использованием техпроцесса N3. В планы партнёров входит и выпуск второго поколения чипов, которое будет производиться по технологии A16. Разработка Titan 2 начнётся во второй половине текущего года, помогать OpenAI в этой сфере в обоих случаях будет компания Broadcom. Сейчас вычислительная инфраструктура OpenAI в основном полагается на готовые решения Nvidia и AMD, но по мере её масштабирования может появиться смысл создать узкоспециализированные ускорители, и в этом процессе компания намеревается принять непосредственное участие. Осталось только убедиться в том, что та же TSMC сможет обеспечить OpenAI достаточными объёмами производства этих чипов. Не забывает OpenAI и о разработке конечных пользовательских устройств для взаимодействия с ИИ. По слухам, она собирается предлагать наушники с условным обозначением Sweetpea на основе 2-нм процессора Samsung семейства Exynos. Помимо локальной обработки запросов, наушники будут взаимодействовать с облачной вычислительной инфраструктурой по схеме подписки с регулярной ежемесячной платой. От чипов к роботам: Arm запустила подразделение физического ИИ
08.01.2026 [08:19],
Алексей Разин
На выставке CES 2026 в Лас-Вегасе представителям Reuters удалось узнать, что британский холдинг Arm адаптировал свою организационную структуру в соответствии с запросами рынка. Теперь сферу робототехники и автопилота внутри Arm будет курировать подразделение Physical AI.  Актуальность развития робототехники подчёркивалась на CES 2026 присутствием на стендах многих участвующих в выставке компаний разного рода роботов, включая и человекоподобных. После появления подразделения Physical AI, в структуре Arm продолжат существовать два других укрупнённых подразделения: Cloud and AI (сосредоточится на серверных решениях и ИИ) и Edge (включает решения для мобильных устройств и ПК). В свою очередь, бизнес по разработке автомобильных процессорных архитектур в составе Arm перейдёт под крыло Physical AI, как и все робототехнические инициативы. Подобное разделение вполне уместно, поскольку с точки зрения компонентов роботы и автономно управляемые транспортные средства имеют много общего. Кроме того, к компонентам для роботов и системам автопилота клиентами предъявляются схожие требования с точки зрения надёжности и энергопотребления. Многие автопроизводители также пытаются заняться выпуском человекоподобных роботов, и Tesla является лишь одним из примеров в этой области. Оба направления бизнеса в долгосрочной перспективе имеют хорошие возможности для роста. Представители Arm убеждены, что развитие ИИ и робототехники окажет серьёзное влияние не только на рынок труда, но и на всю мировую экономику. Подразделение Physical AI намерено активно расширять штат специалистов, связанных со сферой робототехники. В США изготовили первый в мире истинно трёхмерный чип с кремниевой логикой, нанотрубками и резистивной памятью
14.12.2025 [23:08],
Николай Хижняк
Группа исследователей из Стэнфорда, Университета Карнеги-Меллона, Пенсильванского университета и Массачусетского технологического института разработали и в партнёрстве с компанией SkyWater Technology изготовили прототип, как они утверждают, первой монолитной трёхмерной интегральной схемы. Разработчики также заявили о существенном повышении производительности у такой схемы по сравнению с традиционными плоскими кристаллами. 
Источник изображения: Bella Ciervo / Penn Engineering Чип отличается от традиционных двухмерных схем тем, что находящиеся в нём память и логические элементы располагаются непосредственно друг над другом в рамках единого монолитного кристалла. Вместо сборки нескольких готовых слоёв кристаллов в единый корпус, исследователи последовательно создавали каждый слой чипа на одной и той же пластине, используя низкотемпературный процесс, разработанный для предотвращения повреждения нижележащей схемы. Технология в том числе позволяет создать плотную сеть из вертикальных межсоединений, сокращающих пути передачи данных между ячейками памяти и вычислительными блоками. Прототип чипа был изготовлен на производственной линии SkyWater по выпуску 200-мм кремниевых пластин с использованием зрелых техпроцессов уровня 90–130 нм. В чип интегрирована традиционная кремниевая CMOS-логика с резистивными слоями ОЗУ и полевыми транзисторами на основе углеродных нанотрубок. Всё изготовлено при температуре около 415 °C. По словам исследователей, предварительные аппаратные тесты показывают примерно четырёхкратное увеличение пропускной способности чипа по сравнению с аналогичной 2D-реализацией, работающей с аналогичной задержкой и размерами. Помимо измеренных аппаратных результатов, исследователи также оценили потенциал производительности подобного чипа с помощью моделирования. Конструкции с дополнительными уровнями памяти и вычислительных ресурсов показали до двенадцатикратного повышения производительности при выполнении задач, связанных с искусственным интеллектом, включая модели, созданные на основе LLaMA компании Meta✴✴. Разработчики также утверждают, что в конечном итоге эта архитектура может обеспечить 100–1000-кратное улучшение в показателе энергосбережения за счёт дальнейшего масштабирования вертикальной интеграции, а не уменьшения размеров транзисторов. Хотя в академических лабораториях ранее уже демонстрировались экспериментальные образцы 3D-чипов, команда подчёркивает, что эта работа отличается тем, что она создана в условиях коммерческого производства, а не в рамках специализированной исследовательской линии. Специалисты компании SkyWater, участвовавшие в проекте, охарактеризовали его как доказательство того, что монолитные 3D-архитектуры могут быть внедрены в производственные процессы, а не оставаться лишь внутри университетских лабораторий. «Превратить передовую академическую концепцию в нечто, что может производить коммерческая фабрика, — это огромная задача», — сказал Марк Нельсон (Mark Nelson) соавтор проекта и вице-президент по технологиям в SkyWater Technology. Команда представила результаты своего исследования на Международной конференции IEEE по электронным устройствам (IEDM 2025), проходившей с 6 по 10 декабря «Это большая сделка»: Nvidia вложила $2 млрд в разработчика ПО для проектирования чипов Synopsys
01.12.2025 [19:15],
Сергей Сурабекянц
Nvidia инвестировала $2 млрд в разработчика программного обеспечения для проектирования микросхем Synopsys. Эта сделка призвана расширить многолетнее сотрудничество компаний по совместной разработке новых инструментов для проектирования полупроводников с использованием технологий искусственного интеллекта. После объявления о сделке акции Synopsys подорожали на 7 %, а акции Nvidia потеряли в цене почти 2 %. 
Источник изображения: Synopsys Компания Nvidia, являющаяся клиентом Synopsys, приобрела обыкновенные акции разработчика программного обеспечения для проектирования микросхем по цене $414,79 за акцию, что на 0,8 % ниже их цены на момент закрытия торгов в пятницу. Эта крупная сделка дополнила ряд новых партнёрств Nvidia в экосистеме искусственного интеллекта на фоне опасений финансистов и инвесторов по поводу растущего числа циклических сделок между лидерами ИИ-бума. Партнёрство не будет эксклюзивным, так как одним из клиентов Synopsys является AMD, а Nvidia сотрудничает с конкурентом Synopsys — Cadence Design, специализирующейся на автоматизации электронного проектирования (Electronic Design Automation — EDA). Акции Cadence немного снизились после объявления о сделке. В рамках партнёрства Synopsys будет использовать набор инструментов разработки и библиотек кода Nvidia для работы над своими приложениями, охватывающими проектирование микросхем, физическую верификацию, молекулярное моделирование и другие процессы, связанные с EDA. «Сложность и стоимость разработки интеллектуальных систем нового поколения требуют инженерных решений с более глубокой интеграцией электроники и физики, ускоренных возможностями ИИ и вычислений», — заявил генеральный директор Synopsys Сассин Гази (Sassine Ghazi). «Это большая сделка, — заявил генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang). — Партнерство, о котором мы объявляем сегодня, призвано революционизировать одну из самых вычислительно-емких отраслей в мире: проектирование и инжиниринг». Nvidia последовательно вкладывает гигантские средства в компании, связанные с бурно развивающейся индустрией ИИ, начиная от сделки с OpenAI об инвестициях в размере $100 млрд, до покупки акций Intel на $5 млрд. SoftBank завершила поглощение разработчика серверных Arm-процессоров Ampere Computing
26.11.2025 [12:25],
Алексей Разин
В марте этого года японская корпорация SoftBank договорилась о покупке за $6,5 млрд одного из крупнейших разработчиков Arm-совместимых процессоров серверного назначения — основанной в 2017 году компании Ampere Computing. На этой неделе сделка официально была закрыта, как напоминает агентство Bloomberg. 
Источник изображения: Ampere Computing У истоков Ampere Computing, напомним, стояла Рене Джеймс (Rene James), которая некоторое время являлась президентом корпорации Intel. В современных условиях бурного развития серверной инфраструктуры интерес к эффективным с точки зрения энергопотребления процессорам с Arm-совместимой архитектурой остаётся очень высоким. В данном контексте сделку SoftBank можно считать перспективной. Известия о завершении сделки между SoftBank и Ampere Computing вызвали рост курса акций первой на 8 % на утренних торгах в Токио. Если учесть, что SoftBank остаётся основным акционером Arm, архитектуры которой использует Ampere Computing, подобный инвестиционный симбиоз может в долгосрочной перспективе заметно укрепить позиции SoftBank на мировом рынке компонентов для инфраструктуры ИИ. Японская корпорация также участвует в финансировании проектов по развитию вычислительной инфраструктуры на территории США. SoftBank также вкладывает средства в капитал американских компаний Intel и OpenAI. По слухам, она ранее рассматривала возможность покупки подразделения Intel по производству чипов, но в итоге решила просто вложить в компанию $2 млрд. Arm отчиталась о подскочившей на 34 % выручке — в этом замешан ИИ, но не только
06.11.2025 [12:26],
Алексей Разин
Британский холдинг Arm специализируется на разработке процессорных архитектур, в условиях бума систем вычислений инвесторы вполне обоснованно могли рассчитывать на рост финансовых показателей этой компании. В прошлом квартале выручка Arm выросла на 34 %, а прогноз на текущий превзошёл ожидания аналитиков. Акции компании выросли в цене на 3 %. 
Источник изображения: Arm Такая реакция рынка несколько расходится с теми проявлениями завышенных ожиданий, которые наблюдались в случае с публикацией отчётности тех же Qualcomm и AMD, которые являются клиентами Arm, хотя в отношении AMD это и справедливо с большими оговорками. В текущем квартале Arm рассчитывает выручить $1,23 млрд, что в среднем превышает ожидания аналитиков, рассчитывающих на сумму около $1,1 млрд. По словам генерального директора Arm Рене Хааса (Rene Haas), на которого ссылается Reuters, направление Compute Subsystems бизнеса компании формирует более высокие поступления роялти, чем другие подразделения. Росту показателей способствует не только увеличение количества клиентов Arm в этой сфере, но и рост затрат на инфраструктуру ИИ в целом. Это позволяет холдингу с оптимизмом смотреть в ближайшее будущее. Бизнес-модель Compute Subsystems позволяет клиентам Arm выводить на рынок готовые чипы быстрее, чем ранее, поскольку предусматривает меньшие затраты на доработку с их стороны. Рене Хаас подчеркнул, что в сфере центров обработки данных ограничителем для их масштабирования остаётся высокое энергопотребление, и архитектуры Arm в этой ситуации становятся привлекательными для разработчиков чипов, поскольку они изначально более экономичны. В прошлом квартале выручка Arm в целом выросла на 34 % до $1,14 млрд, против заложенных в прогноз аналитиками $1,06 млрд. Компания надеется, что облачные гиганты в своей инфраструктуре по итогам 2025 года будут использовать процессоры с архитектурой Arm почти в 50 % случаев. Google удалось создать Arm-совместимые процессоры Axion, которые обеспечивают превосходство в энергоэффективности над изделиями Intel или AMD в размере до 60 %, по словам главы Arm. Лицензионные отчисления в прошлом квартале увеличили профильную выручку компании на 56 % до $515 млн. При этом роялти с каждого проданного процессора с архитектурой Arm в совокупности нарастили выручку на 21 % до $620 млн, причём подъём наблюдался как в сегменте смартфонов и центров обработки данных, так и в автомобильном. По оценкам TD Cowen, клиенты Arm способны ежегодно получать до $200 млрд от реализации чипов с соответствующими архитектурами. В дальнейшем Arm готова разрабатывать собственные процессоры, как стало известно в прошлом квартале. Глава холдинга пояснил, что специалисты Arm продвинулись в этой сфере немного дальше, но пока речь идёт только об изучении самой возможности разработки собственных чипов. Пятьдесят лет назад AMD создала свой первый процессор AM9080, который обходился в 50 центов, но продавался за $700
27.10.2025 [07:52],
Алексей Разин
Уходящий год для истории AMD характеризуется «юбилеем» первого x86-совместимого процессора AM9080, который являлся клоном конкурирующего Intel 8080, но уже тогда превосходил его по техническим характеристикам. Кроме того, затраты AMD на выпуск одного такого процессора составляли 50 центов, а продавать его она могла за $700. 
Источник изображения: Reddit, igy00 В те годы, напомним, AMD ещё располагала собственными производственными мощностями, причём она располагала технологией производства транзисторов с металл-оксидной структурой N-канала, которая превосходила возможности Intel на тот момент. Формально, это позволило процессорам AM9080 освоить более высокие тактовые частоты по сравнению с оригинальными Intel 8080, которые ограничились 3,125 МГц. Частоты процессоров AM9080 варьировались от 2,083 до 4,0 МГц. За время присутствия на рынке процессоры этого семейства обрели около 28 модификаций, среди них были и рассчитанные на эксплуатацию в военной технике, выдерживающие температуры от минус 70 до плюс 125 градусов Цельсия. Как поясняет Tom’s Hardware, ещё летом 1973 года группа инженеров Xerox сделала около 400 подробных фотографий предсерийного образца процессора Intel 8080 в хорошем качестве, а затем уволилась из компании и после создания черновых структурных схем и чертежей, описывающих устройство чипа, отправилась в Кремниевую долину на поиски желающих купить эту информацию. AMD поддалась этому соблазну и создала с помощью предоставленных данных собственный процессор AM9080, который начала массово выпускать в 1975 году, задержавшись относительно анонса оригинального Intel 8080 всего на год. Естественно, Intel предъявила претензии AMD за клонирование собственной разработки, но в результате последующих переговоров стороны согласились сохранить равноправный доступ к архитектуре x86. Компания AMD обязалась заплатить $25 000 единовременно, а затем выплачивать Intel по $75 000 в год. Стороны также снимали все прошлые претензии друг к другу по условиям сделки. В 1982 году соглашение было модифицировано, позволив AMD создавать собственные x86-совместимые процессоры, не являющиеся клонами разработок Intel. Тогда же вышел и процессор Am286, который легально копировал Intel 80286. |
|
✴ 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
