Опрос
|
реклама
Быстрый переход
«Сбер» встал в очередь за китайскими чипами для «ГигаЧата» — перед ним ByteDance и Alibaba
20.05.2026 [18:44],
Сергей Сурабекянц
Глава «Сбера» Герман Греф заявил, что крупнейший российский банк надеется использовать процессоры китайского производства для работы флагманской модели искусственного интеллекта «ГигаЧат». Это заявление Грефа прозвучало в эфире «Первого канала» во время двухдневного визита Владимира Путина в Пекин, на фоне западных санкций, которые препятствуют российским закупкам передового иностранного оборудования для ИИ. 
Источник изображения: Huawei Греф не уточнил, какие именно китайские чипы интересуют «Сбер», но наиболее вероятным кандидатом является семейство Ascend 950 от Huawei, которое стало объектом ожесточённой конкуренции среди китайских технологических гигантов. Запрос от «Сбера», несомненно, создаст дополнительные сложности для Huawei, которая должна выполнить огромные заказы от ByteDance, Alibaba и Tencent. Только ByteDance в начале этого года заказала чипов Ascend 950PR на сумму $5,6 млрд. Huawei планирует выпустить 750 000 процессоров 950PR в 2026 году, но производство на SMIC ограничено низким выходом годных изделий на 7-нм техпроцессе DUV и предполагаемым восьмимесячным циклом от начала производства до готового процессора. По производительности в режиме инференса 950PR находится между Nvidia H100 и H200 и, по заявлению производителя, превосходит ограниченный H20 в 2,8 раза, хотя эта цифра не поддаётся прямой проверке, поскольку чипы H20 не имеют встроенной поддержки FP4. Тем не менее, каждый чип, который Huawei может произвести, сталкивается с огромным внутренним спросом, поэтому российский покупатель будет конкурировать за квоты с компаниями, которые в совокупности составляют основу китайской интернет-экономики. В марте 2026 года «Сбер» запустил «ГигаЧат Ультра» с новым режимом рассуждений, а семейство базовых моделей за последний год расширилось за счёт «ГигаЧат 2.0» и «ГигаЧат Макс». Для запуска этих моделей в больших масштабах требуется как оборудование для вывода, так и для обучения, и чипы Ascend 950PR оптимизированы именно для вывода. Чип Huawei 950DT, ориентированный на обучение ИИ-моделей, поступит в продажу не раньше четвёртого квартала 2026 года и будет оснащён 144 Гбайт фирменной памяти Huawei HiZQ 2.0 с пропускной способностью 4 Тбайт/с. Существующая инфраструктура «Сбера» основана на комбинации западных графических процессоров, китайских аналогов и чипов российского производства, которые не обеспечивают конкурентоспособных возможностей для передовых задач ИИ. Если «Сбер» хочет получить полностью китайский вычислительный стек для своего «ГигаЧата», ему понадобятся оба чипа Huawei в огромных объёмах. В январе «Сбер» за 27 млрд ₽ приобрёл 41,9 % акций крупнейшего российского производителя электроники «Элемент». Компания выпускает интегральные схемы и полупроводниковые устройства, на долю которых приходится примерно половина российского производства микроэлектроники, но её продукция ориентирована на оборонные и промышленные приложения, а не на ускорители ИИ для дата-центров. Наиболее передовые российские технологии производства микросхем нацелены на 65-нанометровую литографию к 2030 году, что примерно на 25 лет отстаёт от передовых технологий. В подписанной сегодня совместной декларации лидеров России и Китая содержится призыв к более тесному двустороннему сотрудничеству в области ИИ и информация о создании глобального органа контроля за развитием ИИ. Пока неизвестно, приведёт ли это к фактическим поставкам в Россию китайских ИИ-ускорителей. Baikal обещает к 2030 году выпустить «основу суверенных дата-центров» — отечественные ИИ-чипы, совместимые с Nvidia CUDA
19.05.2026 [09:54],
Павел Котов
Российская Baikal Electronics анонсировала на конференции ЦИПР 2026 в Нижнем Новгороде собственные решения для систем искусственного интеллекта: два ускорителя и серверный комплект с процессорами нового поколения. 
Источник изображений: t.me/anti_agi Старший ускоритель получил название Baikal BE-AI-D1000 — он предназначен для работы на серверах и в центрах обработки данных, выступая в одном классе с представленным в 2023 году NVIDIA L40S. Производительность компонента составляет 1000 Тфлопс (FP8) и 500 Тфлопс (FP16); прочих подробностей в данном аспекте разработчик пока не приводит. Объем памяти составляет от 48 до 64 Гбайт, причём это GDDR, а не высокоскоростная HBM.  В Baikal не раскрыли, в каком формате исполнен ИИ-ускоритель, неизвестны и механизмы масштабирования — собственный аналог NVLink или открытый UALink. Известно, однако, что стоимость одного ускорителя составит около $10 000. Обещана совместимость с архитектурой CUDA, возможно, через слой трансляции ZLUDA — это позволит штатными средствами запускать PyTorch, TensorFlow и другие популярные фреймворки. Ещё одно нововведение — комплексное серверное решение, сочетающее графический и центральный процессоры. В качестве центрального выступает новый Baikal S2 на архитектуре Arm Neoverse N2, выпущенной в 2020 году. Речь идёт о своего рода отечественном аналоге Nvidia DGX. Разработку ускорителя Baikal ведёт совместно с российскими технологическими гигантами, корректируя проект по обратной связи. Эксперты указывают, что проекты имеют ощутимые перспективы наравне с проектами отечественных базовых станций для операторов мобильной связи. Выпуск продуктов намечен на 2029–2030 гг. AMD выпустила ИИ-ускоритель Instinct MI350P с 144 Гбайт HBM3E, PCIe 5.0 x16 и потреблением 600 Вт
07.05.2026 [21:43],
Николай Хижняк
Компания AMD выпустила специализированный графический ускоритель Instinct MI350P в формате карты расширения PCIe. Новинка предназначена для серверов с воздушным охлаждением и ориентирована на развёртывание систем логического вывода для искусственного интеллекта, не требующих полноценной платформы OAM. 
Источник изображений: AMD В составе Instinct MI350P используется графический чип со 128 исполнительными блоками, 8192 потоковыми процессорами и 512 матричными ядрами. AMD заявляет для GPU максимальную частоту 2,2 ГГц. Формально Instinct MI350P представляет собой наполовину урезанную версию Instinct MI350X. 
 Карта получила 144 Гбайт памяти HBM3E с поддержкой 4096-битной шины. Для памяти заявляется пиковая пропускная способность на уровне 4 Тбайт/с. Также ускоритель оснащён 128 Мбайт кеш-памяти последнего уровня и поддерживает функцию ECC (коррекции ошибок) для памяти. Особенности Instinct MI350P
AMD заявляет для Instinct MI350P производительность до 4,6 Пфлопс при работе с матрицами MXFP4 или MXFP6. Карта также обеспечивает производительность 2,3 Пфлопс при работе с матрицами MXFP8 и OCP-FP8, 1,15 Пфлопс — при работе с матрицами FP16 и BF16 и 36 Тфлопс — при работе с матрицами FP64. Благодаря структурированной разреженности некоторые показатели производительности при работе с 8-битными и 16-битными числами удваиваются.  Толщина ускорителя Instinct MI350P составляет два слота расширения, длина карты — 267 мм. Для работы новинка использует интерфейс PCIe 5.0 x16. Подача дополнительного питания на карту обеспечивается через разъём 12V-2×6. Стандартный показатель энергопотребления ускорителя составляет 600 Вт, однако его можно настроить на режим потребления 450 Вт. Цена на серверы с Nvidia B300 на сером рынке Китая взлетела до $1 млн
30.04.2026 [14:21],
Анжелла Марина
На фоне жёстких ограничений на экспорт чипов со стороны США и ажиотажного спроса на вычислительные мощности для искусственного интеллекта цены на серверы Nvidia B300 в Китае выросли почти вдвое, достигнув $1 млн. Критически важные для развития технологий в КНР поставки оборудования, которое идёт через серый рынок, оказались в дефиците из-за ужесточения борьбы с контрабандой. 
Источник изображения: Nvidia По сообщению Reuters, стоимость самого продвинутого сервера Nvidia, оснащённого восемью графическими процессорами B300, в Китае теперь составляет около 7 млн юаней (примерно $1 023 650), тогда как в конце прошлого года показатель находился на отметке в 4 млн юаней (около $584 950). Такой резкий скачок обусловлен давлением на серый рынок, который ранее являлся ключевым каналом поставок, а также устойчивым спросом со стороны местных технологических гигантов. При этом многие китайские компании стараются не указывать оборудование Nvidia в своей отчётности из-за опасений подвергнуться американским санкциям. Сама Nvidia подчеркнула, что B300 запрещён к продаже в Китае, а любые попытки незаконного оборота обречены на провал из-за строгих механизмов контроля. Для сравнения, в США цена аналогичного сервера составляет около 550 тысяч долларов, что также выше прошлогодних показателей. Китайская наценка отражает так называемую надбавку за дефицит, которая возникла после мартовского уголовного преследования американскими властями сооснователя компании Supermicro, являющейся партнёром Nvidia, И Шянь Лио (Yi-Shyan Liaw). Лио обвинили в участии незаконной деятельности по провозу из США в Китай запрещённого серверного оборудования. В результате некоторые компании, не имеющие возможности приобрести серверы в собственность, вынуждены рассматривать варианты аренды, стоимость которой достигает 190 тысяч юаней (примерно $27 800) в месяц по годовому контракту. Однако дефицит оборудования не ослабляет аппетиты местных разработчиков, стремящихся к монетизации своих моделей и вычислительной инфраструктуры. По данным Morgan Stanley, в марте 2026 года доля китайских ИИ-моделей в глобальном потреблении токенов резко возросла, достигнув 32 % по сравнению с 5-% годом ранее. Например, компании MiniMax, Zhipu и Qwen от Alibaba зафиксировали рост использования токенов в шесть-семь раз в феврале и марте по сравнению с декабрём. Для обработки таких массивов данных требуется наиболее эффективное оборудование, каковым является B300 с его 288 Гбайт памяти и вычислительной мощностью 14 петафлопс при точности FP4. К этому добавляется неопределённость вокруг поставок чипов H200, которая также способствует росту цен на B300. Несмотря на получение одобрения от правительств обеих стран, экспорт H200 в Китай так и не начался из-за разногласий по условиям продажи. Напомним, Nvidia и её партнёры начали поставлять B300 ещё в сентябре прошлого года, однако закрытые каналы поставок не позволяют в полной мере удовлетворить запросы китайского рынка и в таких условиях борьба за доступ к мощным вычислительным ресурсам продолжает стимулировать рост цен. Meta✴ купит у AMD чипов на $100 млрд для ИИ-систем на 6 ГВт — и получит «в подарок» кусочек самой AMD
24.02.2026 [19:39],
Сергей Сурабекянц
Компании AMD и Meta✴✴ объявили о ещё одной колоссальной сделке, стоимость которой может превысить $100 млрд. AMD предоставит до 6 гигаватт вычислительной мощности на основе ИИ-ускорителей AMD Instinct для реализации амбиций Meta✴✴ в области ИИ. Сделка предусматривает вознаграждение для Meta✴✴, в рамках которого компания может получить до 160 млн акций AMD. Meta✴✴ также станет ведущим потребителем чипов AMD EPYC Venice и процессоров следующего поколения EPYC Verano. 
Источник изображений: AMD В своём пресс-релизе AMD подтвердила партнёрство с Meta✴✴ с целью «быстрого масштабирования инфраструктуры ИИ и ускорения разработки и внедрения передовых моделей ИИ». С этой целью AMD предоставит Meta✴✴ архитектуру AMD Helios для стоечных систем, начало развёртывания которой ожидается во второй половине 2026 года. Решение будет основано на базе специализированных графических процессоров AMD Instinct, построенных на архитектуре MI450, процессоров AMD EPYC Venice и программного обеспечения ROCm.  Глава AMD Лиза Су (Lisa Su) заявила, что партнёрство с Meta✴✴ представляет собой «многолетнее сотрудничество», а генеральный директор Meta✴✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) подтвердил долгосрочные перспективы партнёрства. По словам Цукерберга, амбиции Meta✴✴ в области искусственного интеллекта направлены на создание «персонального суперинтеллекта». AMD также сообщила, что Meta✴✴ станет ведущим клиентом для процессоров AMD EPYC Venice шестого поколения, а также чипов EPYC следующего поколения Verano. AMD заявила, что выпустила для Meta✴✴ «варранты на основе производительности» на сумму до 160 млн обыкновенных акций AMD, которые будут предоставляться «по мере достижения определённых этапов, связанных с поставками графических процессоров Instinct». По сути, AMD вознаграждает Meta✴✴ своими акциями за покупку графических процессоров. Сделка по масштабу практически идентична партнёрству OpenAI и AMD, объявленному в октябре. По данным The Wall Street Journal, стоимость сделки превышает $100 млрд, при этом каждый гигаватт вычислительных мощностей приносит AMD десятки миллиардов долларов дохода. Что касается сделки с акциями, Meta✴✴ сможет приобрести до 160 млн акций по цене 0,01 доллара за штуку. Для получения полного вознаграждения в виде акций, цена акций AMD должна достичь $600. В настоящее время они торгуется чуть ниже $200. На прошлой неделе сообщалось о намерении Meta✴✴ использовать автономные процессоры Nvidia Grace в своих ЦОД, что, по словам компании, обеспечит значительный скачок производительности на ватт. Топ-менеджер Intel: в половине отгруженных в этом году ПК будет ускоритель ИИ
18.02.2026 [18:12],
Сергей Сурабекянц
Президент японского подразделения Intel Макото Оно (Makoto Ohno) уверен, что 2026 год станет решающим для ПК с поддержкой ИИ. По его прогнозам, в этом году на ПК с ИИ придётся примерно половина от общего объёма поставок за год. По предварительным оценкам IDC, в 2026 году будет отгружено около 260 млн ПК. Если прогноз Макото Оно сбудется, 130 млн из них будут оснащены нейронным процессором (NPU) или другим чипом для локальной обработки данных с помощью ИИ.  Тем не менее Макото Оно признал, что основной причиной покупки ПК с ИИ могут оказаться не его возможности по ускорению искусственного интеллекта, а повышенная производительность в широком спектре прикладных задач и более длительное время автономной работы благодаря новым поколениям оптимизированных процессоров. «Прогнозируется, что к 2026 году […] каждый второй компьютер будет ПК с искусственным интеллектом. Однако, учитывая текущую ситуацию, причинами выбора ПК с ИИ являются его высокая производительность и длительное время автономной работы, обеспечиваемое использованием нейронного процессора. Другими словами, важно учитывать тот факт, что люди в настоящее время покупают ПК с ИИ не для того, чтобы использовать его функции, связанные с ИИ», — отметил Макото Оно. По словам Макото Оно, Intel хочет в кратчайшие сроки сделать ПК с ИИ нормой, а не исключением. Компания признает, что в настоящее время эти ПК в основном воспринимаются как продукты высокого класса, и стремится как можно быстрее изменить это восприятие и вывести такие устройства на массовый рынок. Intel также подчеркнула необходимость большего количества приложений, которые действительно используют возможности ПК с ИИ, с целью достижения точки, когда люди будут покупать ПК с ИИ для конкретной цели, а не просто потому, что это новейший продукт. Несмотря на сопротивление Пекина, Nvidia намерена начать поставки чипов H200 в Китай к середине февраля
22.12.2025 [19:34],
Сергей Сурабекянц
Осведомлённые источники сообщают, что Nvidia уведомила китайских клиентов о намерении начать поставки своих вторых по мощности чипов для искусственного интеллекта в Китай до новогодних праздников по китайскому лунному календарю, то есть в середине февраля. Компания планирует выполнить первоначальные заказы из имеющихся запасов. Будет поставлено от 5000 до 10 000 серверов, что эквивалентно 40 000–80 000 чипов H200 для искусственного интеллекта. 
Источник изображений: Nvidia Nvidia также сообщила китайским клиентам о планах наращивания мощностей для производства этих чипов, при этом заказы на эти мощности начнут приниматься во втором квартале 2026 года. Для китайских технологических гигантов, таких как Alibaba Group и ByteDance, которые выразили заинтересованность в покупке чипов H200, потенциальные поставки обеспечат доступ к процессорам, примерно в шесть раз более мощным, чем H20, которые Nvidia разработала специально для Китая. Независимо от озвученных планов Nvidia поставки пока под вопросом, поскольку Пекин ещё не одобрил ни одной закупки H200 и сроки могут измениться в зависимости от решений правительства. Китайские чиновники провели экстренные совещания в начале декабря для обсуждения этого вопроса и пока взвешивают возможность разрешения поставок. Согласно одному из предложений, каждая покупка H200 должна сопровождаться приобретением определённого количества ускорителей ИИ китайского производства. Китай активно развивает собственную индустрию чипов для искусственного интеллекта. Но пока ускорители ИИ от китайских компаний не могут сравниться по производительности с H200, что вызывает у правительства Китая опасения, что разрешение импорта может замедлить внутренний прогресс. Планируемые поставки, если они состоятся, станут первыми поставками ИИ-ускорителей H200 в Китай после того, как администрация США разрешила такие продажи с выплатой 25 % прибыли в американский бюджет. Этот шаг представляет собой серьёзный сдвиг в политике США по сравнению с предыдущей администрацией, которая полностью запретила продажу передовых чипов для ИИ в Китай, ссылаясь на соображения национальной безопасности. Серьёзность намерений правительства США подтверждает начавшаяся на прошлой неделе межведомственная проверка заявок на лицензирование экспорта чипов H200 в Китай.  H200, входящий в линейку Hopper предыдущего поколения от Nvidia, по-прежнему широко используется в ИИ, несмотря на то, что ему на смену пришли ИИ-ускорители поколения Blackwell. Ранее Nvidia сосредоточила усилия на выпуске ускорителей Blackwell и запуске будущей линейки Rubin, что привело к дефициту поставок H200. Google объединилась с Meta✴, чтобы ударить по доминированию Nvidia в сфере ПО для ИИ
18.12.2025 [20:49],
Сергей Сурабекянц
Google работает над улучшением производительности своих ИИ-чипов при работе с PyTorch. Этот проект с открытым исходным кодом является одним из наиболее широко используемых инструментов для разработчиков моделей ИИ. Для ускорения разработки Google сотрудничает с Meta✴✴, создателем и администратором PyTorch. Партнёрство подразумевает доступ Meta✴✴ к большему количеству ИИ-ускорителей. Этот шаг может пошатнуть многолетнее доминирование Nvidia на рынке ИИ-вычислений. 
Источник изображения: unsplash.com Эта инициатива является частью агрессивного плана Google по превращению своих тензорных процессоров (Tensor Processing Unit, TPU) в жизнеспособную альтернативу лидирующим на рынке графическим процессорам Nvidia. Продажи TPU стали важнейшим двигателем роста доходов Google от облачных сервисов. Однако для стимулирования внедрения ИИ-ускорителей Google одного оборудования недостаточно. Новая инициатива компании, известная как TorchTPU, направлена на устранение ключевого барьера, замедляющего внедрение чипов TPU, путём обеспечения их полной совместимости и удобства для разработчиков PyTorch. Google также рассматривает возможность открытия некоторых частей исходного кода своего ПО для ускорения его внедрения. По сравнению с предыдущими попытками поддержки PyTorch на TPU, Google уделяет больше организационного внимания, ресурсов и стратегического значения TorchTPU, поскольку компании, которые хотят использовать эти чипы, рассматривают именно программный стек как узкое место технологии. PyTorch, проект с открытым исходным кодом, активно поддерживаемый Meta✴✴, является одним из наиболее широко используемых инструментов для разработчиков, создающих модели ИИ. В Кремниевой долине очень немногие разработчики пишут каждую строку кода, которую будут фактически выполнять чипы от Nvidia, AMD или Google. Разработчики полагаются на такие инструменты, как PyTorch, представляющий собой набор предварительно написанных библиотек кода и фреймворков. 
Источник изображения: pytorch.org Доминирование Nvidia обеспечивается не только её ускорителями ИИ, но и программной экосистемой CUDA, которая глубоко интегрирована в PyTorch и стала методом по умолчанию для обучения и запуска крупных моделей ИИ. Инженеры Nvidia приложили максимум усилий, чтобы программное обеспечение, разработанное с помощью PyTorch, работало максимально быстро и эффективно на чипах компании. Бо́льшая часть программного обеспечения Google для ИИ построена на основе платформы Jax, что отталкивает клиентов, применяющих для разработки PyTorch. Поэтому сейчас для Google стало особенно важным обеспечить максимальную поддержку PyTorch на своих ускорителях ИИ. В случае успеха TorchTPU может значительно снизить затраты на переход для компаний, желающих найти альтернативу графическим процессорам Nvidia. Чтобы ускорить разработку, Google тесно сотрудничает с Meta✴✴, создателем и администратором PyTorch. Это партнёрство может предоставить Meta✴✴ доступ к большему количеству ИИ-чипов Google. Meta✴✴ прямо заинтересована в разработке TorchTPU — это позволит компании снизить затраты на вывод данных и диверсифицировать инфраструктуру ИИ, отказавшись от использования графических процессоров Nvidia. В качестве первого шага Meta✴✴ предложила использовать управляемые Google сервисы, в рамках которых клиенты, такие как Meta✴✴, получили бы доступ к ИИ-ускорителям Google, а Google обеспечивала их операционную поддержку. В этом году Google уже начала продавать TPU напрямую в центры обработки данных своих клиентов. Компания нуждается в такой инфраструктуре как для запуска собственных продуктов ИИ, включая чат-бот Gemini и поиск на основе ИИ, так и для предоставления доступа клиентам Google Cloud. 
Источник изображения: Google «Мы наблюдаем огромный, ускоряющийся спрос как на нашу инфраструктуру TPU, так и на инфраструктуру GPU, — заявил представитель Google. — Наша цель — обеспечить разработчикам гибкость и масштабируемость, необходимые независимо от выбранного ими оборудования». Как построить 5000-ваттный GPU будущего — Intel расскажет на ISSCC 2026
28.11.2025 [01:39],
Николай Хижняк
Насыщенная программа конференции ISSCC 2026, которая пройдет в феврале будущего года, включает немало интересных тем. Среди них — «как реализовать 5000-ваттные графические процессоры». Идею хочет предложить не абы кто, а заслуженный исследователь Intel, проработавший в компании более 25 лет, пишет Computer Base. 
Источник изображения: Intel Каладхар Радхакришнан (Kaladhar Radhakrishnan) давно и активно работает в области технологий питания микросхем и компонентов. Многочисленные публикации его работ доступны онлайн. На конференции ISSCC в феврале 2026 года он представит один из своих последних проектов, который в полной мере соответствует современным тенденциям: интегрированные решения по регулированию напряжения для графических процессоров мощностью 5 кВт. Презентация состоится 19 февраля в рамках панельной дискуссии, посвященной теме «Обеспечение будущего ИИ, высокопроизводительных вычислений и архитектуры чиплетов: от кристаллов до корпусов и стоек». Ключевая идея предложения — использование в составе GPU интегрированных регуляторов напряжения (IVR). Сама по себе технология IVR не является новинкой в отрасли. Однако её использование в составе графических процессоров для обеспечения значительно более высокой мощности всё ещё остаётся относительно новой областью. Следующее поколение больших GPU в ускорителях ИИ будет потреблять от 2300 до предположительно 2700 Вт. Nvidia Vera Rubin Ultra и её преемник Feynman Ultra, по слухам, будут потреблять более 4000 Вт. Таким образом, цель Intel в 5 кВт для GPU — это совсем не нереалистичная цифра на будущее. Предполагается, что применение IVR в составе GPU потребует использования технологии корпусирования чипов Foveros-B. Данная технология ожидается не ранее 2027 года. Внешних клиентов компания намерена привлекать через своё контрактное производство Foundry. Как пишет Computer Base, компания TSMC также работает над этим направлением со своими партнёрами. GUC, компания, входящая в экосистему TSMC, недавно объявила, что отправила IVR на отладку в составе CoWoS-L. CoWoS-L является самым передовым решением TSMC для корпусирования больших интерпозеров. Технология CoWoS-L ожидается в 2027 году и придёт на смену CoWoS-S, которая сейчас используется для упаковки большинства чипов таких компаний, как Nvidia, AMD и других. В Китае намекнули на создание многочиповых ИИ-ускорителей, способных потягаться с Nvidia Blackwell
27.11.2025 [21:43],
Николай Хижняк
Разработанные в Китае ускорители ИИ из логических чиплетов на основе 14-нм техпроцесса и памяти DRAM на базе 18-нм техпроцесса в состоянии конкурировать с чипами Nvidia Blackwell, которые производятся по 4-нм техпроцессу TSMC. Такое мнение на отраслевом мероприятии озвучил Вэй Шаоцзюнь (Wei Shaojun), заместитель председателя Китайской ассоциации полупроводниковой промышленности и профессор Университета Цинхуа, сообщает DigiTimes. 
Источник изображения: AMD Выступая на глобальном саммите руководителей высшего звена ICC, Вэй Шаоцзюнь отметил, что ключом к прорыву в области производительности и эффективности станет передовая технология 3D-стекинга, используемая при создании китайских ускорителей. Вэй Шаоцзюнь, ранее заявивший, что цели, поставленные Китаем в рамках программы «Сделано в Китае 2025», недостижимы, и позднее призвавший страну отказаться от использования иностранных ускорителей искусственного интеллекта, таких как Nvidia H20, и перейти на отечественные решения, описал гипотетическое «полностью контролируемое отечественное решение», которое объединит 14-нм логику с 18-нм DRAM с использованием 3D-гибридной склейки. Никаких доказательств разработки или хотя бы подтверждений возможности реализации подобного решения с использованием имеющихся у Китая технологий при этом он не привёл. По словам Вэя, такая конфигурация призвана приблизиться к производительности 4-нм графических процессоров Nvidia, несмотря на использование устаревших технологий. Он считает, что такое решение может обеспечить производительность 120 терафлопс. Он также заявил, что энергопотребление составит всего около 60 Вт, что, по словам Вэя, обеспечит более высокую производительность (2 терафлопса на ватт) по сравнению с процессорами Intel Xeon. Для сравнения: ускоритель Nvidia B200 обеспечивает производительность 10 000 NVFP4-терафлопс при потреблении 1200 Вт, что составляет 8,33 NVFP4-терафлопса на ватт. Nvidia B300 обеспечивает производительность 10,7 NVFP4-терафлопса на ватт, что в пять раз превышает возможности ИИ-ускорителя, о котором заявил Вэй. Ключевыми технологиями, призванными значительно повысить производительность ИИ-ускорителя, разрабатываемого в Китае, являются 3D-гибридное соединение (медь-медь и оксидное соединение), которое заменяет столбиковые выводы припоя прямыми медными соединениями с шагом менее 10 мкм, а также вычисления, близкие к уровню оперативной памяти. Гибридное склеивание с шагом менее 10 мкм позволяет создавать от десятков до сотен тысяч вертикальных соединений на 1 мм², а также сигнальные тракты микрометрового масштаба для высокоскоростных соединений с малой задержкой. Одним из лучших примеров технологии гибридного 3D-склеивания является 3D V-Cache от AMD, обеспечивающий пропускную способность 2,5 Тбайт/с при энергии ввода-вывода 0,05 пДж/бит. Вэй, вероятно, рассчитывает на аналогичный показатель для своего проекта. 2,5 Тбайт/с на устройство — это значительно выше, чем пропускная способность памяти HBM3E, поэтому это может стать прорывом для ускорителей ИИ, основанных на концепции вычислений, близких к оперативной памяти. Вэй также отметил, что теоретически эта концепция может масштабироваться до производительности уровня зеттафлопс, хотя он не уточнил, когда и как такие показатели будут достигнуты. Вэй обозначил платформу CUDA от Nvidia как ключевой риск не только для описанной им альтернативы, но и для аппаратных платформ, отличных от Nvidia, поскольку после объединения программного обеспечения, моделей и аппаратного обеспечения на единой проприетарной платформе становится сложно развернуть альтернативные процессоры. Учитывая, что он рассматривал вычисления, близкие к уровню оперативной памяти, как способ значительного повышения конкурентоспособности оборудования для ИИ, разработанного в Китае, любая альтернативная платформа, не основанная на этой концепции (включая китайские ускорители ИИ, например серию Huawei Ascend или графические процессоры Biren), может считаться несовместимой. Маск пообещал дешёвые ИИ-серверы в космосе через пять лет — Хуанг назвал эти планы «мечтой»
21.11.2025 [18:29],
Сергей Сурабекянц
Помимо стоимости оборудования, требования к электроснабжению и отведению тепла станут одними из основных ограничений для крупных ЦОД в ближайшие годы. Глава X, xAI, SpaceX и Tesla Илон Маск (Elon Musk) уверен, что вывод крупномасштабных систем ИИ на орбиту может стать гораздо более экономичным, чем реализация аналогичных ЦОД на Земле из-за доступной солнечной энергии и относительно простого охлаждения. 
Источник изображений: AST SpaceMobile «По моим оценкам, стоимость электроэнергии и экономическая эффективность ИИ и космических технологий будут значительно выше, чем у наземного ИИ, задолго до того, как будут исчерпаны потенциальные источники энергии на Земле, — заявил Маск на американо-саудовском инвестиционном форуме. — Думаю, даже через четыре-пять лет самым дешёвым способом проведения вычислений в области ИИ будут спутники с питанием от солнечных батарей. Я бы сказал, не раньше, чем через пять лет». Маск подчеркнул, что по мере роста вычислительных кластеров совокупные требования к электроснабжению и охлаждению возрастают до такой степени, что наземная инфраструктура с трудом справляется с ними. Он утверждает, что достижение непрерывной выработки в диапазоне 200–300 ГВт в год потребует строительства огромных и дорогостоящих электростанций, поскольку типичная атомная электростанция вырабатывает около 1 ГВт. Между тем, США сегодня вырабатывают около 490 ГВт, поэтому использование львиной её доли для нужд ИИ невозможно. Маск считает, что достижение тераваттного уровня мощности для питания наземных ЦОД нереально, зато космос представляет заманчивую альтернативу. По мнению Маска, благодаря постоянному солнечному излучению, аккумулирование энергии не требуется, солнечные панели не требуют защитного стекла или прочного каркаса, а охлаждение происходит за счёт излучения тепла. Глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) признал, что масса непосредственно вычислительного и коммуникационного оборудования внутри современных стоек Nvidia GB300 исчезающе мала по сравнению с их общей массой, поскольку почти вся конструкция — примерно 1,95 из 2 тонн — по сути, представляет собой систему охлаждения. Но, кроме веса оборудования, существуют и другие препятствия. Теоретически космос — хорошее место как для выработки энергии, так и для охлаждения электроники, поскольку в тени температура может опускаться до -270 °C. Но под прямыми солнечными лучами она может достигать +125 °C. На околоземных орбитах перепады температур не столь экстремальны:
Низкая и средняя околоземные орбиты не подходят для космических ЦОД из-за нестабильной освещённости, значительных перепадов температур, пересечения радиационных поясов и регулярных затмений. Геостационарная орбита лучше подходит для этой цели, но и там эксплуатация мощных вычислительных кластеров столкнётся с множеством проблем, главная из которых — охлаждение. В космосе отвод тепла возможен только при помощи излучения, что потребует монтажа огромных радиаторов площадью в десятки тысяч квадратных метров на систему мощностью несколько гигаватт. Вывод на геостационарную орбиту такого количества оборудования потребует тысяч запусков тяжёлых ракет класса Starship.  Не менее важно, что ИИ-ускорители и сопутствующее оборудование в существующем виде не способны выдержать воздействие радиации на геостационарной орбите без мощной защиты или полной модернизации конструкции. Кроме того, высокоскоростное соединение с Землёй, автономное обслуживание, предотвращение столкновения с мусором и обслуживание робототехники пока находится в зачаточном состоянии, учитывая масштаб предлагаемых проектов. Так что скорее всего Хуанг прав, когда называет затею Маска «мечтой». Мечтает о выводе масштабных вычислительных кластеров не только Маск. В октябре основатель Amazon и Blue Origin Джефф Безос (Jeff Bezos) в ходе мероприятия Italian Tech Week в Турине (Италия) поделился своим видением развития индустрии космических дата-центров. По его мнению, такие объекты обеспечат ряд значительных преимуществ по сравнению с наземными ЦОД. В сентябре компания Axiom Space с партнёрами сообщила о создании первого орбитального дата-центра, который разместился на МКС. Этот ЦОД будет обслуживать не только станцию, но также любые спутники с оптическими терминалами на борту. В мае Китай вывел на орбиту Земли 12 спутников будущей космической группировки Star-Compute Program, которая в перспективе будет состоять из 2800 спутников. Все они оснащены системами лазерной связи и несут мощные вычислительные платформы — по сути, это первый масштабный ЦОД с ИИ в космосе. Компания Crusoe намерена развернуть свою облачную платформу на спутнике Starcloud запуск которого запланирован на конец 2026 года. Ограниченный доступ к ИИ-мощностям в космосе должен появиться к началу 2027 года Google рассказала об инициативе Project Suncatcher, предусматривающей использование группировок спутников-ЦОД на основе фирменных ИИ-ускорителей. Спутники будут связаны оптическими каналами. Илон Маск хочет на порядок больше ИИ-чипов, чем выпускает вся полупроводниковая индустрия мира
18.11.2025 [18:36],
Сергей Сурабекянц
Амбиции Илона Маска (Elon Musk) в области искусственного интеллекта настолько велики, что он хочет получить больше ускорителей ИИ, чем отрасль в настоящее время может произвести. По его словам, Tesla нуждается в «100–200 миллиардах чипов с искусственным интеллектом в год», и если она не сможет получить их от производителей, то рассмотрит возможность создания собственных фабрик. 
Источник изображения: dogegov.com Маск заявил, что «испытывает огромное уважение к TSMC и Samsung», но он считает, что эти компании не в состоянии удовлетворить потребность его предприятий в чипах ИИ: «Когда я спросил, сколько времени займёт строительство новой фабрики по производству чипов, они ответили, что до запуска производства им потребуется пять лет. Пять лет для меня — это вечность. Мои сроки — год, два. […] Если они передумают и […] будут поставлять нам 100–200 миллиардов ИИ-чипов в год в те сроки, когда они нам нужны, это будет здорово». Маск не уточнил, когда Tesla и SpaceX потребуются эти 100–200 миллиардов ИИ-процессоров в год, но в любом случае выпуск такого количества чипов практически неосуществим, если он имел в виду единицы, а не сумму в долларах. По данным Ассоциации полупроводниковой промышленности, в 2023 году по всему миру произведено 1,5 трлн чипов. Однако в это число входят любые микросхемы — от крошечных микроконтроллеров и датчиков до чипов памяти и ускорителей ИИ. 
Источник изображений: Tesla Такие ускорители ИИ, как Nvidia H100 или B200/B300, представляют собой огромные кремниевые блоки, которые сложно и дорого производить, поэтому на их изготовление уходит больше всего времени. По словам Маска, энергопотребление его ИИ-процессоров AI5 составит 250 Вт, в то время как графические процессоры Nvidia B200 могут потреблять до 1200 Вт. Этот параметр может служит косвенной оценкой размера чипов. Даже если чип AI5 будет в пять раз меньше Nvidia B200, мощностей для достижения целей Маска всё равно совершенно недостаточно. Будучи одним из крупнейших клиентов TSMC, Nvidia поставила четыре миллиона графических процессоров Hopper стоимостью $100 млрд (не считая Китая) за весь срок службы архитектуры, который составил около двух календарных лет. С Blackwell Nvidia продала около шести миллионов графических процессоров за первые четыре квартала их жизненного цикла. Если Маск действительно имел в виду 200 миллиардов устройств, то он хотел бы получить на порядки больше процессоров для искусственного интеллекта, чем отрасль (бо́льшая часть которой приходится на TSMC) может производить за год. Если он всё же подразумевал потребность в ИИ-чипах на сумму от $100 до $200 млрд, то TSMC и Samsung, безусловно, смогут поставить такой объём в ближайшие годы. Однако, похоже, что он действительно считает, что ему нужно больше, чем эти компании могут предложить.  «Мы будем использовать фабрики TSMC на Тайване и в Аризоне, фабрики Samsung в Корее и Техасе, — сказал Маск. — С их точки зрения, они движутся молниеносно. […] тем не менее, это будет для нас ограничивающим фактором. Они работают на пределе своих возможностей, но с их точки зрения — это “педаль в пол”. У них просто не было компании, которая разделяла бы наше понимание срочности. Возможно, единственный способ масштабироваться с желаемой скоростью — это построить действительно большой завод или быть ограниченным в производстве Optimus и беспилотных автомобилей из-за [поставок] ИИ-чипов. Действительно ли потребность Tesla и SpaceX в ИИ-чипах настолько высока, остаётся неясным. Tesla продала 1,79 млн автомобилей в 2024 году, поэтому ей вряд ли требуется больше двух миллионов чипов для своих автомобилей. Конечно, компаниям Маска могут понадобиться ещё миллионы ИИ-процессоров для обучения ИИ, но маловероятно, что Маск в ближайшее время готов создать ИИ-кластеры на базе миллиардов чипов. Антропоморфные роботы Optimus также вряд ли потребуют таких объёмов чипов в ближайшие годы.  Ранее мы писали, как воодушевлённый итогами голосования по новому компенсационному плану Илон Маск на собрании акционеров фонтанировал обещаниями и идеями, и по традиции пританцовывал в момент появления на сцене человекоподобного робота Optimus. Тогда он заявил, что для достижения поставленных новым планом целей Tesla вынуждена будет наладить самостоятельный выпуск чипов. Google выпустила Arm-процессоры Axion и тензорный ускоритель Ironwood для обучения и запуска огромных ИИ-моделей
06.11.2025 [19:52],
Сергей Сурабекянц
Сегодня Google представила новые процессоры Axion и тензорные ускорители Ironwood — TPU седьмого поколения. По словам компании, чипы Axion на 50 % производительнее и на 60 % энергоэффективнее современных x86-процессоров, а TPU Ironwood — самый производительный и масштабируемый настраиваемый ИИ-ускоритель на сегодняшний день и первый среди чипов Google, разработанный специально для запуска обученных ИИ-моделей (инференса). 
Источник изображений: Google TPU Ironwood будет поставляться в системах в двух конфигурациях: с 256 или с 9216 чипами. Один ускоритель обладает пиковой вычислительной мощностью 4614 Тфлопс (FP8), а кластер из 9216 чипов при энергопотреблении порядка 10 МВт выдаёт в общей сложности 42,5 Эфлопс. Эти показатели значительно превосходят возможности системы Nvidia GB300 NVL72, которая составляет 0,36 Эфлопс с операциях FP8.  Ironwood оснащён усовершенствованным блоком SparseCore, предназначенным для ускорения работы с ИИ-моделями, которые используются в системах ранжирования и рекомендаций. Расширенная реализация SparseCore в Ironwood позволяет ускорить более широкий спектр рабочих нагрузок, выйдя за рамки традиционной области ИИ в финансовые и научные сферы. Модули объединяются между собой с помощью фирменной сети Inter-Chip Interconnect со скоростью 9,6 Тбит/с и содержат около 1,77 Пбайт памяти HBM3E, что также превосходит возможности конкурирующей платформы Nvidia. Они могут быть объединены в кластеры из сотен тысяч TPU.  Это интегрированная суперкомпьютерная платформа, которую Google называет «ИИ-гиперкомпьютер» объединяет вычисления, хранение данных и сетевые функции под одним уровнем управления. Для повышения надёжности, Google использует реконфигурируемую матрицу Optical Circuit Switching, которая мгновенно обходит любые аппаратные сбои для поддержания непрерывной работы.  По данным IDC, этот «гиперкомпьютер ИИ» обеспечивает среднюю окупаемость инвестиций (ROI) в течение трёх лет на уровне 353 %, снижение расходов на ИТ на 28 % и повышение операционной эффективности на 55 %. Несколько компаний уже внедряют эту платформу Google. Anthropic планирует использовать до миллиона TPU для работы и расширения семейства моделей Claude, ссылаясь на значительный выигрыш в соотношении цены и производительности. Lightricks начала развёртывание Ironwood для обучения и обслуживания своей мультимодальной системы LTX-2.  Полные спецификации универсальных процессоров Axion пока не опубликованы, в частности, не раскрыты тактовые частоты и использованный техпроцесс. Сообщается, что процессоры располагают 2 Мбайт кэша второго уровня на ядро, 80 Мбайт кэша третьего уровня, поддерживают память DDR5-5600 МТ/с и технологию Uniform Memory Access (UMA). Известно, что Axion построен на платформе Arm Neoverse v2 и должен обеспечить до 50 % более высокую производительность и до 60 % более высокую энергоэффективность по сравнению с современными процессорами x86. По словам Google, он также на 30 % быстрее, чем «самые быстрые универсальные экземпляры на базе Arm, доступные сегодня в облаке».  Процессоры Axion могут использоваться как в серверах искусственного интеллекта, так и в серверах общего назначения для решения различных задач. На данный момент Google предлагает три конфигурации Axion: C4A, N4A и C4A Metal. C4A обеспечивает до 72 виртуальных процессоров, 576 Гбайт памяти DDR5 и сетевое подключение со скоростью 100 Гбит/с в сочетании с локальным хранилищем Titanium SSD объёмом до 6 Тбайт. Экземпляр оптимизирован для стабильно высокой производительности в различных приложениях. Это единственный чип, который доступен уже сегодня.  N4A предназначен для общих рабочих нагрузок, таких как обработка данных, веб-сервисы и среды разработки, но масштабируется до 64 виртуальных ЦП, 512 Гбайт оперативной памяти DDR5 и сетевой пропускной способности 50 Гбит/с. C4A Metal предоставляет клиентам полный аппаратный стек Axion: до 96 виртуальных ЦП, 768 Гбайт памяти DDR5 и сетевую пропускную способность 100 Гбит/с. Экземпляр предназначен для специализированных или ограниченных по лицензии приложений, а также для разработки на базе ARM. Процессор Axion дополняет портфолио специализированных чипов компании, а TPU Ironwood закладывает основу для конкуренции с лучшими ускорителями ИИ на рынке. Серверы на базе Axion и Ironwood оснащены фирменными контроллерами Titanium, которые разгружают процессор от сетевых задач, задач безопасности и обработки ввода-вывода, обеспечивая более эффективное управление и, как следствие, более высокую производительность. OpenAI превратится в чипмейкера — Broadcom поможет проложить «путь к будущему ИИ» на 10 ГВт
13.10.2025 [19:33],
Сергей Сурабекянц
OpenAI и Broadcom сегодня объявили о сотрудничестве по созданию и дальнейшему развёртыванию специализированных ИИ-ускорителей разработки OpenAI общей мощностью 10 ГВт. В своих чипах OpenAI планирует интегрировать опыт и знания, полученные в ходе создания передовых моделей ИИ, непосредственно в аппаратное обеспечение. Начало работ запланировано на вторую половину 2026 года, а завершение — на конец 2029 года. 
Источник изображения: unsplash.com Партнёрское соглашение предусматривает развёртывание полностью масштабируемых стоек на базе ИИ-ускорителей разработки OpenAI и сетевых решений Broadcom на объектах OpenAI и в партнёрских центрах обработки данных. Для Broadcom это сотрудничество подтверждает важность специализированных ускорителей и выбор Ethernet в качестве технологии для вертикального и горизонтального масштабирования сетей в центрах обработки данных искусственного интеллекта. «Партнёрство с Broadcom — критически важный шаг в создании инфраструктуры, необходимой для раскрытия потенциала ИИ и предоставления реальных преимуществ людям и бизнесу, — заявил глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman). — Разработка собственных ускорителей дополняет более широкую экосистему партнёров, которые вместе создают потенциал, необходимый для расширения возможностей ИИ на благо всего человечества». «Сотрудничество Broadcom с OpenAI знаменует собой поворотный момент в развитии общего искусственного интеллекта, — считает президент и генеральный директор Broadcom Хок Тан (Hock Tan). — OpenAI находится в авангарде революции ИИ с момента появления ChatGPT, и мы рады совместно разработать и внедрить 10 гигаватт ускорителей и сетевых систем нового поколения, чтобы проложить путь к будущему ИИ». 
Источник изображения: Broadcom «Наше сотрудничество с Broadcom станет движущей силой прорывов в области ИИ и позволит полностью раскрыть потенциал этой технологии, — уверен соучредитель и президент OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman). — Создавая собственный чип, мы можем интегрировать знания, полученные при создании передовых моделей и продуктов, непосредственно в аппаратное обеспечение, открывая новые возможности и уровень интеллекта». «Наше партнёрство с OpenAI продолжает устанавливать новые отраслевые стандарты в области разработки и внедрения открытых, масштабируемых и энергоэффективных кластеров ИИ, — полагает президент группы полупроводниковых решений Broadcom Чарли Кавас (Charlie Kawwas). — Специальные ускорители прекрасно сочетаются со стандартными сетевыми решениями […] Стойки включают в себя комплексное портфолио решений Broadcom для Ethernet, PCIe и оптических соединений, подтверждая наше лидерство в сфере инфраструктур искусственного интеллекта». В конце прошлого месяца Nvidia объявила о планах инвестировать до $100 млрд в OpenAI в течение следующего десятилетия. OpenAI планирует развернуть системы на базе ИИ-ускорителей Nvidia общей мощностью 10 ГВт, что на момент объявления эквивалентно от 4 до 5 миллионов графических процессоров. 
Источник изображения: Nvidia В начале октября было подписано соглашение между OpenAI и AMD, которое предусматривает приобретение компанией Сэма Альтмана до 10 % акций производителя чипов. AMD предоставила OpenAI право на покупку до 160 миллионов своих обыкновенных акций с контрольными сроками, привязанными к объёму развёртывания и к цене акций AMD. OpenAI в течение ближайших нескольких лет произведёт массированное развёртывание графических процессоров AMD Instinct нескольких поколений в дата-центрах OpenAI общей мощностью 6 ГВт. 
Источник изображения: AMD Количество активных пользователей OpenAI превысило 800 миллионов в неделю, а сама компания получила широкое распространение среди глобальных корпораций, малого бизнеса и разработчиков. OpenAI утверждает, что миссия компании — обеспечить, чтобы искусственный интеллект приносил пользу всему человечеству. Несмотря на это, многие эксперты полагают, что масштабные инвестиции в компанию лишь подтверждают опасения по поводу «циклического характера» некоторых сделок в сфере ИИ-инфраструктуры. Huawei пообещала создать «самый мощный в мире» ИИ-кластер, который в разы превзойдёт решения Nvidia
18.09.2025 [20:36],
Сергей Сурабекянц
Huawei наращивает мощности своих вычислительных систем для ИИ на фоне трудностей Nvidia в Китае. Компания заявила, что её новые кластеры из ИИ-ускорителей Ascend 950 на базе чипов собственной разработки станут самыми мощными в мире. Эксперты полагают, что Huawei может преувеличивать свои технические возможности, но признают, что её амбиции стать мировым лидером в области искусственного интеллекта «нельзя недооценивать».  Китайский телекоммуникационный гигант Huawei сегодня анонсировал новые вычислительные системы для искусственного интеллекта на базе собственных чипов Ascend, усиливая давление на американского конкурента Nvidia. Компания заявила, что планирует запустить свой новый суперкластер на базе Atlas 950 уже в следующем году. До конца 2028 года Huawei намерена выпустить три новых поколения чипов Ascend, удваивая их мощность с каждым годом. Эти чипы составляют основу вычислительной инфраструктуры Huawei для искусственного интеллекта, в которой суперкластер объединяет несколько супермодулей, которые, в свою очередь, построены из суперузлов. В основе каждого суперузла лежат чипы Ascend. Huawei утверждает, что её новый суперузел будет поддерживать 8192 чипа Ascend 950, а суперкластер будет использовать более 500 000 таких чипов. Когда у Huawei появится более продвинутая версия ускорителя, Atlas 960, запуск которой запланирован на 2027 год, в один узел можно будет объединить 15 488 чипов, а полный суперкластер благодаря этому будет содержать более одного миллиона чипов Ascend. Пока неясно, как эти кластеры будут соотноситься с системами на базе чипов Nvidia. В пресс-релизе Huawei заявлено, что новые суперузлы станут самыми мощными в мире по вычислительной мощности в течение нескольких лет. Председатель совета директоров Huawei Эрик Сюй (Eric Xu), заявил, что суперузел на базе Atlas 950 обеспечит в 6,7 раза большую вычислительную мощность, чем система Nvidia NVL144, запуск которой также запланирован на следующий год. Сюй также пообещал, что суперкластер Atlas 950 будет обладать в 1,3 раза большей вычислительной мощностью, чем суперкомпьютер xAI Colossus Илона Маска (Elon Musk). 
Источник изображения: Huawei В апреле 2025 года исследовательская компания SemiAnalysis сообщила, что разработанная Huawei система CloudMatrix оказалась производительнее, чем Nvidia GB200 NVL72, несмотря на то, что каждый чип Ascend обеспечивал лишь около трети производительности процессора Nvidia. Huawei добилась преимущества благодаря пятикратному увеличению числа чипов. Два года назад Huawei анонсировала свой суперкластер Atlas 900. Компания развернула более 300 таких суперузлов для более чем двадцати крупных клиентов в телекоммуникационной, производственной и других отраслях. США стремятся отрезать Китай от самых передовых технологий для обучения моделей искусственного интеллекта. Чтобы справиться с этой проблемой, китайские компании стали чаще объединять большое количество менее эффективных, часто отечественных, чипов для достижения схожих вычислительных возможностей. Объявление Huawei было сделано на фоне продвижения Китаем собственных альтернатив чипам Nvidia. На днях китайский регулятор объявил о продлении расследования в отношении Nvidia в связи с предполагаемой монополистической практикой. Ранее правительство Китая настоятельно рекомендовало местным технологическим гигантам прекратить испытания и заказы на чип Nvidia RTX Pro 6000D, разработанный специально для Китая. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что он «разочарован» новостью об этом запрете. Ранее он называл Huawei «грозным» конкурентом. |
|
✴ 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
