Опрос
|
реклама
Быстрый переход
США утратили первенство в технологиях сверхпроводящих супермагнитов — теперь их пытаются купить в Китае
12.08.2026 [13:39],
Геннадий Детинич
Китайский Институт физики высоких энергий (IHEP) заявил, что американская Брукхейвенская национальная лаборатория (BNL), некогда разработавшая ключевую технологию производства сверхпроводящих магнитов для Пекинского электрон-позитронного коллайдера (BEPCII), теперь сама вынуждена покупать новые и более производительные магниты, изготовленные в Китае. 
Фрагмент коллайдера BEPCII. Источник изображения: IHEP По данным источников, в мае 2025 года представители BNL связались с китайским институтом с предложением приобрести изготовленный в Китае комбинированный сверхпроводящий магнит, аналогичный созданному для модернизации коллайдера BEPCII. Утверждается, что разработка этого магнита заняла 13 лет, а по своим характеристикам он превосходит американский аналог на 40 %. Был ли он продан американской стороне, источник умалчивает. Речь идёт не просто о мощном электромагните, а о сложной системе финальной фокусировки пучка, установленной непосредственно по обе стороны точки столкновения электронов и позитронов. Каждый из двух новых магнитных модулей включает сверхпроводящую часть, сжимающую пучок перед столкновением, и антисоленоид, компенсирующий магнитное поле соленоида детектора BESIII. Согласно опубликованной специалистами института в июле 2026 года работе, номинальный градиент квадрупольного поля увеличен с 18,7 до 25 Тл/м. Катушки изготовлены методом прямой «серпантинной» намотки, а испытания проводились при температурах 4,2–4,5 К (около −269 °C). После установки в конце 2024 года оба магнита с мая 2025 года активно используются в научных экспериментах. Новые магниты стали одним из центральных элементов программы BEPCII-U: более сильная финальная фокусировка позволяет уменьшить поперечный размер встречных пучков в точке взаимодействия и тем самым увеличить вероятность столкновений. Пекинская установка IHEP, строительство которой было завершено в 1988 году, разгоняет электроны и позитроны почти до скорости света. При столкновении они образуют частицы, которые учёные изучают для проверки фундаментальных теорий и поиска ранее неизвестных явлений. Первая масштабная модернизация коллайдера, завершённая в 2009 году, когда он был переименован в Пекинский электрон-позитронный коллайдер II, включала использование специализированных сверхпроводящих магнитов, разработанных совместно IHEP и Брукхейвенской национальной лабораторией, а также изготовленных и протестированных в США. Однако последняя модернизация, начавшаяся в 2021 году и завершившаяся в прошлом году, «позволила на 100 % локализовать производство оборудования». Именно этот новый магнит с выдающимися характеристиками теперь пытаются купить американцы. Ученики превзошли учителя — обычная история. Microsoft представит следующее поколение ИИ-чипов Maia 300 уже в сентябре
11.08.2026 [05:57],
Анжелла Марина
Microsoft намерена представить следующее поколение ИИ-чипов Maia 300 уже этой осенью, возможно, в сентябре. Новый ускоритель станет частью направления компании по развитию собственной инфраструктуры искусственного интеллекта и снижению зависимости от дорогостоящих чипов Nvidia. 
Источник изображения: Simon Ray/Unsplash Как сообщает Reuters, Microsoft уже обсуждает с TSMC производственные мощности для выпуска более 300 000 Maia 300 с поставкой в 2027 году. В дальнейшем компания рассчитывает нарастить производство и привлечь к использованию ускорителя крупных облачных клиентов, включая Anthropic. Конечной целью Microsoft может стать резервирование мощностей более чем для 1 млн таких чипов, однако реализация этих планов будет зависеть от доступности компонентов и продолжающихся переговоров с TSMC. Генеральный менеджер Azure Maia Эндрю Уолл (Andrew Wall) подтвердил долгосрочные инвестиции корпорации в собственные ускорители, но заявил, что опубликованные показатели не отражают масштаба программы. Первый ускоритель семейства Maia компания представила в ноябре 2023 года, однако с тех пор она уступала Alphabet и Amazon по темпам развития в этом направлении. Google также уже начала учитывать выручку от прямых продаж своих чипов Tensor Processing Units, тогда как решения Amazon, включая Trainium, получили более широкое распространение. Напомним, в январе Microsoft показала Maia 200 второго поколения, который TSMC выпускает по 3-нм техпроцессу. Чип получил увеличенный объём памяти SRAM, способной ускорить обработку большого количества пользовательских запросов в ИИ-системах. Anthropic начала набирать команду для разработки собственных ИИ-чипов
05.08.2026 [18:16],
Павел Котов
Anthropic начала формировать отдел по разработке собственных ускорителей искусственного интеллекта — модели и оборудование будут разрабатываться параллельно, что обеспечит быструю и эффективную работу систем, передаёт Business Insider. Ранее стало известно, что кандидатом в производители этих чипов является Samsung. 
Источник изображения: anthropic.com Anthropic решила разработать собственные ИИ-ускорители в связи с высоким спросом на модели Claude. Компании в отрасли ИИ пытаются заключить как можно больше сделок в области ИИ-инфраструктуры. Anthropic также подписала соглашения с AWS, Google, Nvidia и AMD о доступе к вычислительному оборудованию; но для того, чтобы масштабировать свою деятельность по-настоящему и удовлетворять спрос на свои услуги в полной мере, партнёрских проектов явно недостаточно. Anthropic — не первая ИИ-лаборатория, которая решила построить собственный ускоритель. В июне OpenAI представила разработанный при участии Broadcom ускоритель Jalapeño, предназначенный специально для рабочих нагрузок ИИ-инференса. Google DeepMind уже давно пользуется ускорителями TPU, а Meta✴✴ готовится наладить выпуск собственных чипов MTIA. Anthropic ищет инженеров с опытом проектирования чипов для своего «отдела по проектированию собственного кремния». Официальных комментариев от компании пока не поступало. Google планирует за пару лет расширить выпуск ИИ-чипов TPU до 12–15 млн в год — прямо как Nvidia
31.07.2026 [16:39],
Павел Котов
Google в ближайшие годы намеревается резко нарастить производство собственных чипов для искусственного интеллекта и выйти на уровень производства компании Nvidia. По неофициальной информации, в 2028 году Google рассчитывает развернуть от 12 млн до 15 млн новейших ускорителей TPU v9. 
Источник изображения: cloud.google.com Если эти цифры подтвердятся, Google действительно достигнет показателей Nvidia: по оценкам аналитиков, в течение 2026 года Nvidia поставит 8,2 млн графических процессоров для центров обработки данных, и к 2028 году этот показатель может вырасти до 12,4 млн. Таким образом, один облачный провайдер готов выпускать ИИ-ускорители в объёмах, сопоставимых с ведущим поставщиком коммерческих чипов. В Google TPU девятого поколения, которые дебютируют как раз в 2028 году, будут использоваться четыре вычислительных кристалла, что соответствует общеотраслевому тренду на чиплетную компоновку; запланированный объём производства, как ожидается, более чем вдвое превысит потребности по сравнению с уровнем 2027 года. Размещение нескольких больших кристаллов на одном чипе требует передовых технологий межсоединений и упаковки, а их выпуск в больших масштабах усложняет задачу. Ограничивающим фактором грозят стать производственные мощности: TSMC в одиночку с таким заказом не справится, и, возможно, придётся подключать производственное подразделение Intel. Технологии упаковки у разных производителей отличаются, и используемые Intel EMIB или EMIB-T не имеют прямой совместимости с CoWoS-L. Google разрабатывает собственные чипы уже около десяти лет, и их роль в инфраструктуре увеличивается. Первоначально это был способ поддержать рабочие нагрузки, а сейчас речь идёт о широкой стратегии облачного бизнеса. Если Google в 2028 году достигнет своей цели, она может стать крупнейшим пользователем ИИ-ускорителей. Это не значит, что закупки у Nvidia придётся прекратить, но у Google будет значительно больше контроля над собственный вычислительной инфраструктурой и поставками. Сравнительных тестов Google TPU девятого поколения с Nvidia Rubin и Rubin Ultra пока нет. Масштаб планов поискового гиганта указывает, что конкуренция на рынке оборудования для ИИ всё больше зависит от объёмов развёртывания, а не только от производительности чипов. AMD бросила новый вызов Nvidia: представлен ускоритель Instinct MI455X с 432 Гбайт HBM4 и до четырёх раз быстрее предшественника
24.07.2026 [01:18],
Николай Хижняк
Компания AMD представила специализированные ИИ-ускорители Instinct MI455X для центров обработки данных. Они основаны на архитектуре CDNA 5 и предназначены для масштабного обучения ИИ, вывода результатов в системах искусственного интеллекта и стоечных системах. Каждый ускоритель включает 432 Гбайт памяти HBM4 и обеспечивает пиковую пропускную способность памяти до 23,3 Тбайт/с. 
Источник изображений: AMD AMD заявляет о наличии 320 млрд транзисторов в составе GPU Instinct MI455X и использовании 2-нм техпроцесса для его производства. Правда, корпус чипа объединяет сразу несколько технологических процессов, а не один техпроцесс для всех чиплетов. В составе GPU MI455X используются восемь чиплетов ACD (Accelerator Complex Dies), производящихся по техпроцессу TSMC N2. Эти чиплеты формируют 256 вычислительных блоков WGP (Work Group Processor). AMD также использует в составе GPU два чиплета Fabric (шины передачи данных и кеша) и два чиплета ввода-вывода, выпускаемых по 3-нм техпроцессу TSMC N3P.  Графический процессор оснащён 12 стеками памяти HBM4, подключёнными через 192-канальный интерфейс памяти. GPU обладает 192 Мбайт глобального кеша L2, разделённого на два блока по 96 Мбайт. Его подсистема ввода-вывода поддерживает два канала PCIe Gen 6 или три сетевых адаптера AMD AI-NIC с использованием UALink.  AMD заявляет для Instinct MI455X пиковую производительность в 20,13 Пфлопс в операциях MXFP8 и MXFP6. Производительность в операциях MXFP4 достигает 40,26 Пфлопс. По сравнению с Instinct MI355X новый Instinct MI455X предлагает в 1,5 раза больше памяти, обеспечивает в 2,9 раза более высокую пропускную способность памяти и в четыре раза более высокую производительность в операциях MXFP8 и MXFP4. Архитектура CDNA 5 добавляет блок Tensor Data Mover для прямой асинхронной передачи данных между глобальной памятью и локальным хранилищем данных. AMD также добавила кластеризацию рабочих групп, многоадресную передачу данных, механизм предварительной выборки данных, барьеры разделения и новый процессор команд, предназначенный для уменьшения задержек при их отправке. Особенности Instinct MI455X
Ускорители Instinct MI455X могут работать в режиме одного, двух или до восьми пространственных разделов. Режим NPS1 чередует адреса по всем двенадцати стекам памяти HBM4, тогда как NPS2 разделяет графический процессор на два домена по шесть стеков в каждом и предотвращает передачу данных между двумя основными группами кристаллов. AMD также анонсировала ускоритель Instinct MI430X для научных вычислений, задач суверенного ИИ и комбинированных задач AI-HPC, сочетающих искусственный интеллект и высокопроизводительные вычисления. Компания заявила для этих ускорителей производительность в 288 Тфлопс в операциях FP64, но не уточнила конфигурацию их памяти. Китай запустил мощнейший ускоритель тяжёлых ионов — он сможет воссоздавать процессы внутри звёзд и сверхновых
23.07.2026 [11:34],
Геннадий Детинич
В китайском городе Хуэйчжоу, провинция Гуандун, завершено строительство ускорительного комплекса HIAF (High Intensity Heavy-ion Accelerator Facility), предназначенного для получения сверхинтенсивных пучков тяжёлых ионов. 21 июля установка прошла технологическую приёмку и перешла к опытной эксплуатации. Это первый в мире ускорительный комплекс, объединяющий сверхпроводящий линейный ускоритель и кольцевые ускорители, способный воспроизводить атомные процессы внутри звёзд. 
Источник изображений: HIAF Проект стоимостью около 2,6 млрд юаней ($385 млн) разрабатывался Институтом современной физики (Institute of Modern Physics in Lanzhou) Китайской академии наук с 2009 года, а непосредственное строительство продолжалось семь лет. На площадке площадью примерно 32 гектара проложено около 2 км вакуумных каналов, значительная часть которых находится на глубине 13 м. HIAF стал первым крупным исследовательским комплексом, объединившим сверхпроводящий линейный ускоритель длиной около 100 м, быстродействующий кольцевой синхротрон окружностью примерно 570 м и накопительные кольца. Установка способна ускорять широкий диапазон частиц — от протонов и лёгких ядер до ионов урана — до энергий от миллионов до миллиардов электронвольт на нуклон. В ходе наладки интенсивность пучка кислорода достигла 2,5 × 1011 ионов за импульс, а висмута — 3,2 × 1010 ионов за импульс. Эти показатели превысили прежние международные рекорды соответственно в три и 7,5 раза (до этого рекорд принадлежал ускорителю из США). Максимальная энергия пучка кислорода составила 4,25 ГэВ. Для удержания и разгона столь плотных пучков инженеры создали импульсные источники питания, способные изменять ток на тысячи ампер примерно за 100 мс, обеспечивая скорость нарастания магнитного поля до 12 Тл/с. Напряжённость ускоряющего электрического поля достигает 35 кВ/м. Ионы движутся внутри камеры с титановыми стенками толщиной всего 0,3 мм, где поддерживается сверхвысокий вакуум порядка 10-12 мбар. В комплекс входят шесть экспериментальных станций, где будут проводиться эксперименты и синтезироваться уникальные радиоизотопы. Уже во время наладки массу короткоживущего изотопа золота-202 измерили вдвое точнее прежнего рекорда и зарегистрировали два новых изотопа.  Учёные намерены использовать HIAF для поиска границ существования атомных ядер и получения тысяч разновидностей нестабильных нуклидов, многие из которых живут лишь доли секунды. Столкновения быстрых тяжёлых ионов с мишенями создают микроскопические области чрезвычайно высокой температуры и давления, позволяя моделировать условия внутри звёзд, при взрывах сверхновых и на ранних этапах развития Вселенной. Помимо фундаментальной ядерной физики установка будет применяться для испытаний космической электроники и материалов на радиационную стойкость, разработки ядерных технологий, медицинских радиоизотопов и методов терапии опухолей. HIAF планируется эксплуатировать как международный научный центр, доступный исследовательским группам из разных стран. В России ускоритель тяжёлых ионов подобной мощности также близок к началу научной работы — это установка NICA в Дубне. Но, в отличие от китайского HIAF, российская система предназначена для столкновения встречных пучков ионов, тогда как HIAF ориентирована главным образом на облучение мишеней. Samsung готовит ИИ-ускоритель GAIA, который сделает недорогие ПК умнее
10.07.2026 [13:30],
Павел Котов
Samsung ведёт разработку чипа, способного существенно повысить производительность алгоритмов искусственного интеллекта на потребительских компьютерах. Чип, получивший название GAIA, характеризуется как ИИ-ускоритель для ПК, сообщает SamMobile. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com Samsung уже предоставила прототипы ускорителя ведущим производителям ПК, таким как Lenovo и HP, которые тестируют его производительность. Чип предназначен для ПК среднего ценового сегмента на развивающихся рынках. GAIA будет производиться по 4-нм техпроцессу Samsung. Это чип с оптимизированным нейропроцессором (NPU), который повысит эффективность обработки ИИ-нагрузок непосредственно на устройстве. Принцип работы ускорителя мало отличается от NPU, которые интегрируются в мобильные чипы Samsung Exynos: GAIA, по сути, представляет собой реализацию NPU, специально разработанную для ПК. Он сможет выполнять основную работу по ускорению ИИ на устройствах, улучшая возможности вывода и обучения моделей. Samsung планирует интегрировать GAIA в систему вычислений в памяти (PIM) — это технология DRAM нового поколения, над которой компания также работает. Она позволит чипам памяти самостоятельно выполнять вычисления с хранящимися в них данными. Эта новаторская идея значительно расширит возможности ИИ на ПК; она окажется особенно полезной на развивающихся рынках, где цена становится сдерживающим фактором. Производители смогут использовать этот ускоритель в сочетании с недорогими компонентами и при этом обеспечивать комфортную работу алгоритмов ИИ. Meta✴ начнёт выпускать собственные ИИ-чипы уже в сентябре, чтобы меньше зависеть от Nvidia
09.07.2026 [18:41],
Павел Котов
Meta✴✴ рассчитывает начать производство своего чипа для систем искусственного интеллекта уже в сентябре в рамках стратегии по увеличению вычислительной мощности до 14 ГВт в следующем году, сообщает Reuters со ссылкой на внутреннюю служебную записку компании. 
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com Чип для центров обработки данных, получивший кодовое название Iris, разрабатывается в рамках проекта Meta✴✴ Training and Inference Accelerators (MTIA). Компания намеревается использовать специально разработанные микросхемы для моделей ИИ, работающих в соцсетях Facebook✴✴ и Instagram✴✴. Тестирование чипа заняло всего шесть недель, и серьёзных проблем выявлено не было — это свидетельствует о позитивной динамике для внутренних разработок, которые застопорились с момента их запуска пять лет назад. Сейчас в разработке участвует также Broadcom, а производственным подрядчиком выступает TSMC. Этот подход поможет компании снизить затраты на вычислительные ресурсы и снизить зависимость от сторонних поставщиков, в том числе Nvidia и AMD — крупномасштабное внедрение их продукции «было сложной задачей, и это отняло у нас время», говорится в служебной записке. Meta✴✴ представила Iris в марте вместе с тремя другими ИИ-процессорами. Компания планирует выпускать обновлённые чипы примерно каждые полгода тогда как другие игроки делают это с интервалом в год или более. В этом году гигант соцсетей намеревается развернуть вычислительную инфраструктуру мощностью 7 ГВт, а в 2027 году — удвоить данный показатель. По итогам года Meta✴✴ может потратить до $145 млрд на инфраструктуру для ИИ. Помимо Broadcom, компания заручилась поддержкой Samsung как поставщика чипов оперативной памяти, Sandisk как поставщика чипов постоянной памяти и Sumitomo Electric как поставщика волоконно-оптического оборудования. Huawei впервые бросит вызов Nvidia за пределами Китая — ИИ-ускорители Ascend появятся в Южной Корее
07.07.2026 [18:58],
Павел Котов
В четвёртом квартале 2026 года Huawei планирует выйти на южнокорейский рынок ускорителей искусственного интеллекта — компания предложит клиентам ИИ-процессоры серии Ascend 950 и вычислительную платформу Atlas 950 SuperPod, передаёт ETNews.  Это будет первый значительный шаг Huawei на одном из крупнейших зарубежных рынков ИИ-ускорителей для Nvidia. Китайская компания намеревается предложить более низкие цены — её оборудование позиционируется как альтернатива для клиентов, которые стремятся снизить свою зависимость от американского производителя чипов. В линейку продуктов для корейского рынка Huawei включит новейшие нейропроцессоры Ascend 950PR и Ascend 950DT. Первый запущен в серийное производство в апреле и предназначен для инференса ИИ; второй разработан для задач обучения ИИ и планируется к выпуску в IV квартале. Оба процессора дебютируют в Корее вместе с Atlas 950 SuperPod — интегрированной платформой для вычислений в области ИИ, которая может масштабироваться до 8192 процессоров Ascend в одной системе. Филиал Huawei Korea уже заключил генеральные дистрибьюторские соглашения с двумя местными партнёрами: Hansol PNS и своим давним партнёром SK Shieldus. Уже стартовала подготовка к коммерциализации: техническое обучение, разработка ценовой политики, маркетинговых стратегий и локализованного брендинга для корейского рынка. Корейскую кампанию Huawei выстраивает на агрессивной ценовой политике и высокой вычислительной производительности оборудования. Китайский электронный гигант утверждает, что Ascend 950PR примерно в 2,87 раза производительнее Nvidia H20 в задачах ИИ, но при этом вчетверо дешевле. ИИ-ускоритель H20 разрабатывался для Китая, но попал под санкции Вашингтона как слишком производительный. Huawei признаёт, что её чип уступает флагманскому Nvidia H200, но разрыв можно сократить, объединив несколько тысяч процессоров Ascend в кластер на платформе Atlas 950. В серии Ascend 950 используется собственная высокоскоростная память (HBM) Huawei, а не чипы зарубежных производителей. В случае 950PR это Huawei HiBL 1.0, а в 950DT — HiZQ 2.0. Флагманские ускорители Nvidia оцениваются в десятки тысяч долларов за единицу, и продукция, которая вчетверо дешевле H20, даст корейским клиентам реальный повод задуматься об альтернативе. Huawei также заявила, что повысила совместимость своего программного стека Compute Architecture for Neural Networks (CANN) с Nvidia CUDA, чтобы упростить разработчикам миграцию. В 2013 году Huawei добилась успеха, выведя на корейский рынок своё оборудование для сетей LTE. Отраслевые эксперты, однако, прогнозируют, что на этот раз всё будет несколько сложнее: сдерживающими факторами станут репутация китайских технологий, вопросы безопасности, энергопотребление и тепловыделение, а также привязка к поставщику. В Корее есть и собственная отрасль ИИ-ускорителей, представленная в основном стартапами, и для них Huawei станет серьёзным конкурентом. Anthropic ведёт переговоры с Samsung о создании собственного ИИ-чипа
02.07.2026 [19:59],
Сергей Сурабекянц
Осведомлённые источники сообщили о переговорах между американским разработчиком больших языковых моделей искусственного интеллекта Anthropic и южнокорейским полупроводниковым гигантом Samsung Electronics о партнёрстве с целью выпуска фирменного ускорителя искусственного интеллекта Anthropic. 
Источник изображения: Anthropic По словам инсайдеров, планы Anthropic находятся на ранней стадии — компания пытается определиться с архитектурой, специализацией и мощностью потенциального ускорителя. Компания отказалась комментировать слухи о переговорах с Samsung, заявив, что чип Trainium от Amazon, тензорные процессоры Google и графические процессоры Nvidia остаются центральными элементами вычислительной стратегии Anthropic. Samsung также отказалась от комментариев. Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, стремятся диверсифицировать поставки чипов, чтобы удовлетворить растущий спрос на свои услуги. В прошлом месяце компания OpenAI совместно с Broadcom представила свой первый специализированный ускоритель искусственного интеллекта, ориентированный на запуск уже готовых моделей. По замыслу компании, выпуск собственного чипа повысит эффективность работы оборудования, необходимого для работы её моделей. Qualcomm ударила по Nvidia, объявив о выпуске Arm-процессора Dragonfly C1000 на ядрах Oryon и других чипов для дата-центров
25.06.2026 [10:16],
Павел Котов
В рамках мероприятия Investor Day компания Qualcomm рассказала о своих планах в отношении оборудования для центров обработки данных с системами искусственного интеллекта. Наиболее примечательными продуктами стали серверный процессор Qualcomm Dragonfly C1000, технология High Bandwidth Compute (HBC), ускоритель Qualcomm Dragonfly AI300, сетевые решения и разработка чипов на заказ. 
Источник изображений: qualcomm.com Основным направлением технологий ИИ сегодня являются агенты, которые не просто отвечают на запросы аналогично чат-ботам, а выполняют действия от имени пользователей. Для работы ИИ-агентов требуется оборудование нового типа, и у Qualcomm подготовлены необходимые решения.  Главным элементом новой линейки стал серверный процессор Qualcomm Dragonfly C1000 на фирменных ядрах Oryon с поддержкой тактовых частот выше 5 ГГц — располагая чиплетной компоновкой, один такой процессор может содержать более 250 ядер. Компания обещает более чем двухкратный прирост производительности на ватт по сравнению с существующими решениями; тесная интеграция с памятью и ускорителями обеспечивается при помощи интерфейсов CXL и PCIe 7.0. Процессоры Qualcomm Dragonfly C1000 выйдут на рынок в 2028 году.  Технология Qualcomm High Bandwidth Compute воплощает концепцию «близкой к памяти» вычислительной архитектуры (near-memory computing), предусматривающей размещение памяти и вычислительных блоков в единой трёхмерной структуре, что помогает преодолеть ограничения, связанные с пропускной способностью памяти. Производитель обещает повысить скорость памяти по сравнению с HBM и LPDDR, а также увеличить её энергоэффективность. Ускоритель Qualcomm Dragonfly AI250 (выйдет в 2027 году) на основе памяти HBC Gen 1 обещает 18-кратный прирост производительности в сравнении с основанным LPDDR5X ускорителем Dragonfly AI200. У AI300 (появится в 2028 году) на основе HBC Gen 2 прирост производительности по сравнению с тем же компонентом обещает быть 54-кратным.  Ускоритель Qualcomm Dragonfly AI300 на основе технологии HBC второго поколения предназначен для инференса больших языковых и мультимодальных моделей. По сравнению с современными архитектурами на основе графических процессоров компания обещает кратный рост эффективности на ватт, особенно в задачах, где важны высокая пропускная способность памяти и низкие задержки. Важным направлением платформы Qualcomm Dragonfly является комплект сетевых решений для подключения и передачи данных: компания предлагает интерфейсы класса 800G и 1.6T, а также оптические и медные каналы связи, способные работать на расстояниях до 20 км. Qualcomm изъявила готовность адаптировать свои решения под нужды конкретных облачных провайдеров. Речь идёт о сборке инфраструктуры ЦОД как модульного конструктора: центральные процессоры, ускорители, память и сетевые решения проектируются под конкретные рабочие нагрузки. Это помогает гиперскейлерам оптимизировать показатели производительности, энергопотребления и стоимости владения. Первым крупным клиентом Qualcomm стала компания Meta✴✴, с которой чипмейкер заключил многолетнее соглашение. В рамках соглашения в обновлённой серверной инфраструктуре гиганта соцсетей будут использоваться серверные процессоры Dragonfly C1000. OpenAI представила свой дебютный чип Jalapeno — он сулит удешевление работы ChatGPT
24.06.2026 [17:56],
Сергей Сурабекянц
Сегодня OpenAI сообщила о готовности первых образцов специализированного чипа Jalapeno для запуска уже обученных ИИ-моделей (инференса) и начале его тестирования. Компания рассчитывает получить дополнительное конкурентное преимущество за счёт адаптации оборудования под свои продукты. Чип создан в партнёрстве с Broadcom. По словам главы Broadcom Хока Тана (Hock Tan), он позволит сэкономить до 50 % ресурсов по сравнению с типичными графическими процессорами. 
Источник изображения: OpenAI В октябре OpenAI объявила о партнёрстве с Broadcom для разработки ускорителей, оптимизированных для работы с её моделями искусственного интеллекта. По словам OpenAI и Broadcom, новые чипы были разработаны с нуля в рекордно короткие сроки и способны обеспечить производительность на ватт энергии, которая «значительно превосходит современные аналоги» в инференсе. Финальные версии чипов будут использоваться в крупных дата-центрах Microsoft и других партнёров OpenAI, начиная с конца этого года. Чипы призваны повысить производительность ИИ-моделей за счёт уменьшения объёма передаваемых данных. Они разработаны с учётом особенностей использования вычислительных ресурсов, памяти и сетевого оборудования, наиболее важных для высококлассных моделей ИИ. Следующая версия Jalapeno запланирована на 2028 год. Партнёры не исключают появления в будущем чипов, рассчитанных на другие рабочие нагрузки. Тан ожидает, что OpenAI и Broadcom смогут превзойти его предыдущий прогноз по развёртыванию чипов искусственного интеллекта общей мощностью 1,3 ГВт в следующем году. «Мы хотим верить, что сможем добиться лучших результатов, потому что спрос очень высок», — заявил он. Глава подразделения аппаратного обеспечения OpenAI Ричард Хо (Richard Ho), отказался раскрыть механизм взаиморасчётов с Broadcom, отметив, что финансовые соглашения будут окончательно согласованы после полного выполнения заказа на чипы. Тан также отказался от комментариев, но подтвердил, что Broadcom создала механизм финансирования разработки чипов совместно с инвестиционными компаниями Apollo Global Management и Blackstone. C начала этого года OpenAI привлекла уже $122 млрд инвестиций для поддержки своих дорогостоящих проектов по разработке чипов, центров обработки данных и привлечению талантливых сотрудников. Затраты на разработку и выпуск собственных чипов увеличат и без того огромные расходы убыточного стартапа на физическую инфраструктуру для поддержки ИИ. Акции Broadcom после анонса процессора OpenAI выросли на 1,6 % до $386,25. С начала года они подорожали почти на 10 %. Инференс ИИ скоро подешевеет, но пользователи этого почти не заметят
22.05.2026 [11:59],
Павел Котов
Приложения и сервисы генеративного искусственного интеллекта дорожают с каждым днём, потому что у разработчиков растут затраты на инфраструктуру. Новое поколение графических процессоров и ИИ-ускорителей обещает облегчить растущий спрос на инференс (развёртывание ИИ), но конечный потребитель едва ли заметит экономию, пишет The Register. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com С момента начала бума ИИ прошло уже несколько лет, разработчики потратили миллиарды долларов на создание новых моделей, и уже стали появляться варианты практического применения ИИ — наиболее яркими примерами являются Claude Code, Codex, GitHub Copilot и другие сервисы для написания кода. Вскоре появятся и новые. Проблема в том, что предназначенные для обучения моделей центры обработки данных не рассчитаны на инференс — это совершенно разные задачи. Разработчики ускорителей сейчас активно создают новое оборудование; Nvidia поглотила за $20 млрд стартап Groq, собственные версии ускорителей готовят AMD, AWS, Intel и Google — все они пытаются снизить стоимость токена. Более дешёвые токены оптимизируют экономику, и инвесторы надеются, что OpenAI и Anthropic когда-нибудь выберутся из убытков. Оборудование нового поколения ещё не готово выйти на рынок: производители говорят о второй половине текущего года, но на практике, вероятно, придётся ждать до начала или середины следующего. Поэтому разработчики ИИ уже начали поднимать цены: OpenAI GPT-5.5 подорожала вдвое по сравнению с предшественницей, и даже новая Google Gemini 3.5 Flash стоит в 3–6 раз дороже, чем Gemini 3.1 Flash-Lite и Gemini 3 Flash Preview. Рост цен усугубляется тем, что основанные на этих моделях ИИ-агенты потребляют больше токенов, чем чат-боты. В результате разработчики ИИ отказываются от фиксированных тарифов: нет смысла брать $200 в месяц, если клиент потребляет ресурсов на $5000. Microsoft уже начала переводить тарификацию GitHub Copilot с количества рабочих мест на ценообразование по факту потребления, в этом же направлении движется Anthropic. В итоге работодателей, которые надеялись, что ИИ за бесценок заменит им сотрудников, ждёт неприятный сюрприз: вместо $40 в час и соцпакета придётся платить $30 в час за токены. Пока же волна сокращений продолжает накрывать технологическую отрасль. Meta✴✴ уволит 10 % сотрудников, закроет 6000 вакансий и переведёт 7000 человек на новые должности, около 1100 работников уволит Cloudflare, и даже власти Новой Зеландии объявили о планах сократить около 9000 госслужащих из-за ИИ. Преимущество пока на стороне крупных компаний, которые могут позволить себе убытки по одним направлениям за счёт других. OpenAI и Anthropic пока ничего не угрожает: кто-то должен разрабатывать модели ИИ, а игроки вроде Microsoft, Meta✴✴ и AWS пока в этом не преуспели. Добиться успеха удалось разве что Google. «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. |
|
✴ 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
