Американская компания Nvidia стала доминирующим игроком в сегменте ускорителей ИИ не моментально. Этому способствовала многолетняя работа по продвижению своей инфраструктуры, включая средства для разработчиков CUDA. Китайская Alibaba Group готова пойти аналогичным путём, а потому откроет свободный доступ к фирменным средствам разработки.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Nvidia

О намерениях сделать исходный код своего программного инструментария открытым и общедоступным профильное подразделение T-Head заявило на Всемирной конференции по ИИ в Шанхае (WAIC) буквально вчера, как отмечает South China Morning Post. Чипы семейства Zhenwu используют программные библиотеки SAIL для разработки программного обеспечения, необходимого в сфере ИИ. Этот инструментарий отныне будет доступен международным разработчикам ПО без оплаты и ограничений. Конкурирующие Huawei Technologies и Moore Threads Technology подобный подход к распространению своего ПО тоже поддерживают. Первая соответствующие шаги предприняла ещё в прошлом году, открыв доступ к платформе CANN, которая позволяет разрабатывать ПО для фирменных ускорителей Huawei Ascend.

По словам представителей T-Head, открытие доступа к инструментарию SAIL направлено на облегчение использования фирменных ускорителей Alibaba международными разработчиками. Адаптировать эти средства разработки к популярному программному окружению можно менее чем за семь дней, как отмечают в T-Head. Для миграции на SAIL требуются минимальные изменения на уровне программного кода. По состоянию на апрель этого года, Alibaba удалось поставить 560 000 ускорителей Zhenwu более чем 400 корпоративным клиентам из более чем 20 отраслей экономики. Alibaba также продвигает и собственные клиентские устройства, на WAIC компания представила свои первые наушники с поддержкой ИИ. Попутно Alibaba создаются программные решения, направленные на более широкое распространение технологий искусственного интеллекта.

Apple начала вести переговоры с производителями полупроводников и банкирами о возможном приобретении компаний, специализирующихся на чипах для искусственного интеллекта. Необходимость этого, как сообщает Engadget со ссылкой на The Information, вызвана проблемами производительности серверов на собственных процессорах компании.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Основной причиной стали ограничения серверов Apple, использующих процессоры M2 Ultra для выполнения отдельных задач, связанных с искусственным интеллектом. При этом наиболее ресурсоёмкие вычисления, включая работу модели Gemini, лежащей в основе функций Siri AI, по имеющимся данным, выполняются на ускорителях Nvidia, размещённых в инфраструктуре Google Cloud. Попытки компании использовать собственные серверы для аналогичных задач оказались недостаточно эффективными.

По информации Bloomberg, серверный процессор на базе M7 Ultra ожидается не раньше 2029 года. До этого Apple планирует модернизировать серверную инфраструктуру с помощью чипов M5 Ultra. Кроме того, ранее компания намеревалась представить серверный процессор нового поколения под кодовым названием Baltra уже в текущем году, однако сроки его выпуска были перенесены. На прошлой неделе Apple также заключила соглашение с Broadcom на поставку чипов американского производства общей стоимостью $30 млрд.

Так как основной опыт Apple в разработке собственных процессоров связан с устройствами потребительского класса, то расширение компетенций в серверном сегменте выглядит, по мнению специалистов, закономерным. Первый опыт создания собственных чипов был получен после приобретения PA Semi (Palo Alto Semiconductor) за $278 млн в 2008 году.

Информагентство CNBC со ссылкой на аналитическую компанию SemiAnalysis сообщило, что Nvidia перенесла выпуск серверной архитектуры Kyber, которая опирается на ускорители Rubin Ultra, с 2027 на 2028 год. Причиной задержки стали сложности с производством одного из ключевых компонентов системы.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображения: Nvidia

Система Kyber представляет собой серверную стойку, объединяющую 144 графических процессоров Nvidia в единый вычислительный комплекс с вертикальным размещением модулей для повышения плотности и снижения задержек. Её дебют был запланирован на 2027 год вместе с архитектурой Vera Rubin Ultra. Причиной задержки, как указали в SemiAnalysis, стали трудности с изготовлением многослойной печатной платы, выполняющей функцию центрального соединительного узла. При этом более крупная конфигурация NVL576, связывающая восемь стоек через оптические соединения, также может быть отложена или выпущена в ограниченном объёме.

Запасной план, предполагавший объединение двух стоек текущего поколения для достижения сопоставимой производительности, был отменён после того, как облачные провайдеры раскритиковали неудобную конструкцию и высокие эксплуатационные расходы. В результате у Nvidia, по оценке аналитиков, не осталось проверенного решения для масштабирования вычислительных мощностей Rubin Ultra, и это может открыть техническую нишу для конкурентов в лице AMD и Google, чьи собственные чипы уже завоёвывают клиентов среди ведущих ИИ-компаний.

При этом системы текущего поколения Rubin находятся в серийном производстве и начнут поставляться восьми облачным партнёрам, включая Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud, уже этой осенью. В SemiAnalysis также прогнозируют, что выручка Nvidia от дата-центров во втором полугодии 2027 финансового года превысит средние ожидания Уолл-стрит на 20 %, несмотря на обозначенные проблемы с дорожной картой.

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.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

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.

Корпорация Qualcomm представила накануне четыре линейки серверных продуктов Dragonfly: центральные процессоры, ИИ-ускорители, полузаказные чипы и решения для телекоммуникационной сферы. Все четыре линейки изделий могут появиться на китайском рынке, поскольку Qualcomm готова их адаптировать с оглядкой на экспортные ограничения США.

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Qualcomm Technologies

Об этом на мероприятии для инвесторов объявил генеральный директор Qualcomm Криштиано Амон (Cristiano Amon), на которого ссылается ресурс Nikkei Asian Review: «Наш бизнес в Китае достаточно велик, и поскольку мы начали диверсифицировать компанию, наше партнёрство с Китаем и нашими китайскими клиентами тоже расширилось». По его словам, Qualcomm обладает весьма прочными связями с китайскими производителями смартфонов и автомобильной электроники, и аналогичных позиций компания хотела бы добиться в серверном сегменте. Как он добавил, существуют вполне чёткие ограничения по типам и характеристикам продуктов, которые можно поставлять из США в Китай, и компания собирается предложить адаптированные для местного рынка решения во всех новых семействах. Предварительные переговоры на эту тему позволяют руководству Qualcomm с оптимизмом смотреть в будущее. Китайский рынок обеспечил 46 % выручки компании за прошлый год, но главным образом благодаря производителям смартфонов. Через пару лет доля смартфонов в общей выручке Qualcomm должна сократиться примерно до трети с нынешних 57 %. По мнению Амона, сейчас Китай является эпицентром разработки агентских ИИ-моделей.

Предлагаемая Qualcomm технология интеграции памяти HBC обладает в шесть раз более высокой удельной пропускной способностью в пересчёте на ватт потребляемой энергии, чем HBM. Решение Qualcomm обеспечивает увеличение доступного объёма памяти, увеличивает пропускную способность и поднимает эффективность вычислений в целом. Qualcomm обеспечила себя запасами памяти для выпуска своих новых серверных решений до сентября 2027 года включительно, да и распространение HBC, по мнению руководства, должно облегчить дефицит памяти. Производители памяти уже интересуются этой технологией. Первым продуктом Qualcomm с поддержкой HBC станет ускоритель AI250, который выйдет в следующем фискальном году, начинающемся в ноябре текущего календарного.

Новые серверные продукты принесут Qualcomm до сентября текущего года $300 млн выручки, а в следующем фискальном году она вырастет до $5 млрд. К 2029 году, по прогнозам компании, годовой оборот рынка чипов для ЦОД достигнет $1 трлн, она претендует как минимум на 5 % от этой суммы. Глава Qualcomm также заверил инвесторов, что взаимодействие с TSMC налажено таким образом, что выпуск чипов, разработанных первой компанией, вторая начинает в очень сжатые сроки, и сразу в приличных объёмах.

Облачные гиганты в условиях бурного развития вычислительной инфраструктуры начинают всё чаще задумываться о создании специально адаптированных под свои нужды ИИ-чипов. Компания Marvell Technology подобные услуги готова оказывать, и к 2029 фискальному году рассчитывает получать в этой сфере более $10 млрд выручки в год.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Marvell Technology

Для понимания, 2027 фискальный год в календаре Marvell завершится 31 января следующего года, поэтому указанную выручку на направлении кастомных ИИ-чипов компания должна получить уже к началу 2029 календарного года. В следующем фискальном году Marvell рассчитывает выручить около $16,5 млрд против прежних заложенных в прогноз $15 млрд. По итогам текущего фискального квартала компания ожидает выручить $2,7 млрд, что выше консенсус-прогноза LSEG. Ожидаемая компанией удельная выручка должна составить 93 цента на одну акцию, что также превышает ожидания аналитиков.

Генеральный директор Marvell Technology Мэтт Мёрфи (Matt Murphy) пояснил, что компания взаимодействует в сфере создания кастомных чипов со всеми американскими гиперскейлерами. Если учесть, что они готовы только в этом году направить на развитие собственной вычислительной инфраструктуры около $725 млрд, то Marvell наверняка сможет неплохо заработать на таком взаимодействии. В этом году серверная выручка Marvell должна вырасти на 50 %. В прошлом квартале компания выручила в данном сегменте $1,83 млрд. Общая выручка Marvell Technology увеличилась на 28 % до $2,42 млрд, превысив ожидаемую аналитиками сумму $2,4 млрд. Удельный доход на акцию в размере 80 центов также оказался выше ожиданий (79 центов).

Ведущие ИИ-стартапы в условиях бума соответствующих технологий демонстрирую «всеядность» с инфраструктурной точки зрения, поэтому слухи о переговорах между Microsoft и Anthropic по возможному использованию чипов Maia 200 никого не удивили. Эти чипы для запуска уже обученных ИИ-моделей (инференса) компания Microsoft представила в январе текущего года, но до сих пор не ввела их в собственной инфраструктуре Azure.

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Microsoft

По данным CNBC, подобное сотрудничество для Microsoft стало бы достижением, поскольку корпорация в целом не так активно поставляет на сторону свои процессоры, в отличие от конкурирующих Amazon (AWS) и Alphabet (Google). Между Microsoft и Anthropic ведутся переговоры на тему возможного использования чипов Maia 200 в инфраструктуре второй из компаний, как стало известно с подачи ресурса The Information.

Характерно, что в ноябре прошлого года Microsoft заявила о готовности вложить $5 млрд в капитал Anthropic, тогда как последняя взяла на себя обязательства потратить $30 млрд на аренду облачных мощностей Azure. Одновременно Anthropic использует мощности AWS и Google, поэтому соглашение с Microsoft не носило исключительного характера. В этом месяце глава Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) признал, что бурный рост спроса на услуги компании вызвал у неё нехватку вычислительных мощностей. Стартап даже договорился об аренде ЦОД Colossus 1 компании SpaceX (xAI), и будет три года выплачивать ей по $1,25 млрд ежемесячно.

В октябре прошлого года стало известно о намерениях Anthropic использовать чипы TPU компании Google, а в апреле компания заключила соглашение с AWS об использовании процессоров Trainium сроком на десять лет.

Подразделение T-Head китайского холдинга Alibaba Group, которое специализируется на разработке чипов, на этой неделе представило новый ускоритель Zhenwu M890, который учитывает актуальную тенденцию работы с ИИ-агентами, а потому оптимизирован под специфический набор задач. Компания также пообещала ежегодно выпускать новые модели ИИ-ускорителей.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображения: Unsplash, Zhang Hui

В плане быстродействия Zhenwu M890 в три раза превосходит своего предшественника — Zhenwu 810E. Компания обещает, что и запланированный к анонсу в третьем квартале следующего года ускоритель V900 окажется в три раза быстрее нынешнего M890. В третьем квартале 2028 года выйдет ускоритель J900, сохраняя ритмичность обновления ассортимента ИИ-ускорителей, предлагаемых Alibaba.

К настоящему моменту компания успела отгрузить более 560 000 ускорителей семейства Zhenwu, причём их в Китае используют более 400 внешних клиентов, представляющих 12 отраслей экономики, включая представителей финансового сектора и автопроизводителей. Как отмечается, оснащаемый 144 Гбайт памяти ускоритель Zhenwu M890 подходит и для обучения моделей, и для инференса. На базе 128 таких ускорителей будут создаваться серверные системы Panjiu AI.128.

Одновременно Alibaba представила новую ИИ-модель Qwen 3.7-Max, которая оптимизирована для написания программного кода и агентских задач. Она способна непрерывно работать на протяжении 35 часов без видимого снижения быстродействия.

OpenAI привлекла MediaTek и Qualcomm к созданию мобильных процессоров (CPU) для собственного ИИ-смартфона. Массовое производство намечено на 2028 год, а при проектировании чипа акцент сделают на энергоэффективность, управление памятью и локальный запуск компактных ИИ-моделей.

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: ChatGPT / 3DNews

В прошлом году OpenAI договорилась с Broadcom о разработке собственных ИИ-чипов для вычислительных кластеров нового поколения. Теперь, по словам аналитика TF International Securities Мин-Чи Куо (Ming-Chi Kuo), компания нацелилась и на рынок мобильных CPU — сразу с двумя крупнейшими разработчиками чипсетов для смартфонов. Как и в современных флагманских Android-смартфонах, сложные и ресурсоёмкие задачи возьмёт на себя облачный ИИ. Окончательные спецификации CPU и список поставщиков, по прогнозу Куо, появятся в конце 2026 — начале 2027 года.

По описанию Куо, будущий чип повторит подход Google в линейке Pixel: приоритет отдан ИИ-ускорителю, а не чистой вычислительной мощности. Некоторые ИИ-модели могут быть не оптимизированы под специализированный ИИ-блок и вынуждены задействовать графический процессор (GPU) или CPU. Если OpenAI будет запускать на смартфоне только собственные модели, проблем не возникнет, но если устройство должно поддерживать сторонние ИИ-модели, экономить на CPU и GPU нельзя.

Куо также указывает, что смартфону придётся непрерывно считывать контекст пользователя, — а значит, CPU получит развитую систему постоянно активных сенсоров. Qualcomm уже реализовала похожую функцию в блоке Sensing Hub своих последних мобильных платформ. Эксклюзивным партнёром по проектированию и сборке устройства станет китайская Luxshare, конкурент Foxconn.

Google обязалась использовать несколько поколений чипов Intel в своих центрах обработки данных, ориентированных на ИИ, в рамках расширения существующего партнёрства. Интернет-гигант долгое время полагался на процессоры Intel, начиная с самых первых амбиций по созданию серверных стоек почти три десятилетия назад. Новейшие процессоры Intel Xeon 6 теперь будут выполнять задачи обучения и вывода данных для ИИ, укрепляя позиции Intel на рынке, где раньше господствовала Nvidia.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображений: Intel

Сделка между Intel и Google заключена весьма своевременно — в тот момент, когда центральные процессоры начинают занимать ведущее положение на следующем этапе гонки ИИ. Глава Nvidia по инфраструктуре ИИ Дион Харрис (Dion Harris) заявил в марте, что центральные процессоры «становятся узким местом», поскольку агентные рабочие нагрузки выводят вычислительные потребности за пределы графических процессоров. «Масштабирование ИИ требует большего, чем просто ускорители — оно требует сбалансированных систем», — уверен генеральный директор Intel Лип-Бу Тан (Lip-Bu Tan).

«Их дорожная карта Xeon вселяет в нас уверенность в том, что мы сможем и дальше удовлетворять растущие требования к производительности и эффективности наших рабочих нагрузок», — заявил сегодня главный технолог Google по инфраструктуре ИИ Амин Вахдат (Amin Vahdat). Финансовые условия сделки и сроки её заключения не разглашаются. Акции Intel выросли на 2 %, в то время как акции Alphabet упали более чем на 1 %.

Google и Intel сегодня также подтвердили, что с 2022 года сотрудничают над ещё одним типом чипов — инфраструктурным процессором (IPU). В пресс-релизе Intel говорится, что этот программируемый ускоритель используется для «разгрузки основных процессоров от сетевых, запоминающих и функций безопасности». Google сообщила, что IPU разработан, чтобы помочь клиентам лучше использовать основной процессор в традиционном ЦОД, взяв на себя «накладные» задачи, такие как маршрутизация сетевого трафика, управление хранилищем, шифрование данных и запуск программного обеспечения виртуализации.

Более десяти лет Google также разрабатывает собственный специализированный ускоритель ИИ, называемый тензорным процессором (TPU). В 2024 году Google также начала производство собственного процессора Axion, выбрав архитектуру на базе Arm вместо ведущей архитектуры x86 от Intel.

Intel в августе продала 10 % своих акций правительству США, а в сентябре Nvidia заявила о приобретении доли в Intel за $5 млрд. Благодаря этим инвестициям акции Intel за последний год выросли почти втрое. Intel производит новейшие процессоры Xeon по своей самой передовой технологии 18A на заводе по производству микросхем в Аризоне, открытом в прошлом году. Несмотря на миллиардные вложения в расчёте на контрактное производство, собственные процессоры Intel пока занимают подавляющую часть мощностей нового завода.

Тан ранее на этой неделе опубликовал сообщение о том, что Илон Маск (Elon Musk) привлёк Intel для проектирования, производства и упаковки заказных микросхем для SpaceX, xAI и Tesla в рамках своего амбициозного проекта Terafab в Техасе, хотя финансовые детали и сроки сделки пока не объявлены.

Компания Broadcom всё активнее проявляет себя в качестве партнёра по разработке ИИ-чипов для американских облачных гигантов, и на этой неделе она расширила контракт с Google, охватив им будущие поколения компонентов. Кроме того, был расширен контракт с Anthropic, который теперь дополнительно обеспечит её эквивалентом 3,5 ГВт вычислительных мощностей на чипах Google.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Broadcom

Как поясняет CNBC, эти откровения прозвучали в отчётности, которую Broadcom предоставила американским регуляторам. В части взаимоотношений с Anthropic контракт с Broadcom подчёркивает динамичность развития бизнеса первой из компаний. Если в прошлом году Anthropic могла получать до $9 млрд выручки в приведённом измерении, то сейчас её величина превышает $30 млрд, если умножить максимальную месячную сумму на двенадцать. У Anthropic более 1000 корпоративных клиентов, которые ежегодно тратят на её услуги более $1 млн.

Основная часть той инфраструктуры, которую Broadcom обеспечит чипами на 3,5 ГВт суммарной мощности, расположится на территории США. В прошлом месяце руководство Broadcom подчёркивало, что в 2027 году спрос на ИИ-ускорители превысит 3 ГВт результирующей вычислительной мощности. Аналитики ожидают, что в сегменте ИИ компания Broadcom выручит $21 млрд в текущем году и $42 млрд в следующем. Собственных оценок прироста выручки от расширения контрактов с Google и Anthropic компания в своей документации для регуляторов не приводит. Помимо Anthropic, Broadcom создаёт специализированные чипы и для конкурирующей OpenAI.

В последнее время Илон Маск был сосредоточен на идее строительства центров обработки данных в космосе, но поскольку для них потребуются вычислительные компоненты, вчера он заявил о намерениях запустить проект по строительству гигантской фабрики, выпускающей чипы для ИИ, через семь дней.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: Tesla

Судя по всему, как заключает Reuters, речь идёт о прошлогодней инициативе Маска по строительству «терафабрики», которая позволила бы Tesla самостоятельно изготавливать чипы для ускорителей вычислений, бортовых систем электромобилей и человекоподобных роботов. Из прежних пояснений главы компании становится ясно, что её потребности в чипах для ИИ будут серьёзными до степени, которая не позволит даже совместными усилиями всех подрядчиков удовлетворить спрос.

К слову, среди возможных партнёров по выпуску своих чипов Tesla уже упоминала не только TSMC и Samsung, с которыми уже сотрудничает, но и компанию Intel. По крайней мере, в прошлом году Илон Маск рассуждал, что «с Intel следовало бы провести переговоры», хотя и подчеркнул в тот момент, что никаких договорённостей с этим производителем чипов у Tesla не было. На ежегодном собрании акционеров Tesla в прошлом году Маск пояснил, что «даже в лучшем сценарии производства чипов всеми нашими поставщиками их всё равно не хватит».

«Так что я думаю, что нам придётся построить терафабрику Tesla. Это как гига, но только заметно больше. Я не вижу иного способа получить объёмы чипов, которые нам требуются. Поэтому я думаю, что нам, возможно, придётся построить гигантскую фабрику чипов. Это необходимо сделать», — отмечал ранее Илон Маск. Выпуск чипов AI5 собственной разработки Tesla намерена поручить и компании Samsung Electronics, которая для этих целей готовит новое предприятие в Техасе. TSMC при этом также не останется без заказов. Говоря о терафабрике в прошлом году, Маск планировал обеспечить с её помощью обработку 1 млн кремниевых пластин ежемесячно.

Meta✴✴ Platforms на этой неделе представила дорожную карту, в рамках которой компания осуществляет разработку четырёх новых чипов на фоне стремительного расширения инфраструктуры собственных центров обработки данных. Гигант соцсетей, как и многие другие крупные бигтехи, вкладывает значительные средства в создание команды, способной разрабатывать собственные чипы для сферы ИИ, которые могли бы стать дополнением к закупкам продукции Nvidia и AMD.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображений: Igor Omilaev / unsplash.com

Процесс создания чипов для решения специфических задач по обработке данных может привести к появлению аппаратных продуктов, которые потребляют меньше энергии и имеют привлекательность с финансовой точки зрения по сравнению с уже имеющимися на рынке чипами. Разработка чипов Meta✴✴ проходит в рамках программы Meta✴✴ Training and Inference Accelerator (MTIA). Первым в числе новых чипов стал MTIA 300, и он уже задействован для обеспечения работы систем ранжирования и рекомендаций в сервисах компании. Остальные три чипа будут выпущены в 2026-2027 годах, причём два последних — MTIA 450 и MTIA 500, разрабатываются для инференса, т.е. обеспечения работы процесса генерации ответов на пользовательские запросы.

Meta✴✴ уже добилась определённого успеха в плане разработки чипов для инференса, но долгое время сталкивалась с трудностями в реализации собственных амбиций по созданию чипов для обучения генеративных ИИ-моделей. Начиная с MTIA 400, который, по словам компании, находится на пути к началу использования в ЦОД Meta✴✴, под эти задачи была спроектирована полноценная система, включающая в себя несколько серверных стоек и систему жидкостного охлаждения.

На данный момент план Meta✴✴ предполагает запуск новых чипов с интервалом в шесть месяцев, поскольку компания сосредоточена на быстром расширении инфраструктуры своих ЦОД, которые обеспечивают работу таких приложений, как Instagram✴✴ и Facebook✴✴. В начале этого года компания сообщила, что объём капитальных затрат в этом году составит от $115 до $135 млрд. Частично разработка новых чипов осуществляется совместно с Broadcom в рамках заключенного ранее партнёрского соглашения. Для производства готовой продукции используются мощности тайваньской TSMC.

Президент Xiaomi Лу Вэйбин (Lu Weibing) сообщил, что компания будет ежегодно выпускать новый процессор собственной разработки XRing для смартфонов. В этом году Xiaomi впервые объединит собственный чип, свою операционную систему и самостоятельно разработанного ИИ-помощника в одном устройстве. Лу также заявил, что Xiaomi готовится к запуску своего ИИ-помощника не только для внутреннего рынка Китая, но и для международных клиентов.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Xiaomi

В прошлом году Xiaomi выпустила систему на кристалле (SoC) XRing O1, основанную на передовом 3-нанометровом технологическом процессе. Немногие производители смартфонов разрабатывают собственные SoC — только Apple использует свои чипы серии A, а Samsung — чипы Exynos. Остальные полагаются на платформы от таких компаний, как Qualcomm и MediaTek.

«Это наш первый чип. В дальнейшем мы, скорее всего, будем выпускать ежегодные обновления», — подчеркнул Лу во время выставки Mobile World Congress в Барселоне. Ежегодное обновление SoC — это весьма масштабная задача. Лу сказал, что чип дебютирует в устройстве, которое будет выпущено в этом году в Китае, и в конечном итоге появится на международных рынках.

Комментарии Лу, похоже, указывают на изменение графика разработки, поскольку ранее в сентябре вице-президент Xiaomi Сюй Фэй (Xu Fei) утверждал, что компания не может гарантировать выпуск нового чипа ежегодно. Собственный SoC позволит Xiaomi тесно интегрировать своё оборудование с мобильной операционной системой на базе Android под названием HyperOS.

Продаваемые в Китае устройства Xiaomi оснащены ИИ-помощником Xiao AI, созданным на основе моделей ИИ собственной разработки. Лу сообщил, что компания готовится выпустить ИИ-помощника для международных рынков одновременно с запуском своих электромобилей за рубежом, который, как ранее заявляла компания, состоится в Европе в 2027 году. «Когда наши автомобили выйдут на международные рынки, вы увидите, что наши ИИ-агенты появятся вместе с ними», — заверил Лу.

По словам Лу, Xiaomi, вероятно, будет сотрудничать с Google, чтобы использовать модели Gemini как для китайского, так и для международного ИИ-помощника. Другие производители смартфонов придерживаются аналогичного подхода. Samsung интегрирует различные модели и предложения ИИ в свои устройства, в значительной степени полагаясь на Google Gemini.

Xiaomi стремится к тому, чтобы её ИИ-помощник был доступен как в смартфонах, так и в автомобилях. В прошлом году генеральный директор Xiaomi Лэй Цзюнь (Lei Jun) заявил, что компания инвестирует не менее 50 млрд юаней ($6,9 млрд) в разработку собственных чипов в течение следующих 10 лет.

Крупные игроки сегмента ИИ всё чаще демонстрируют заинтересованность в создании собственных ускорителей вычислений, китайская ByteDance не является исключением, как отмечает Reuters со ссылкой на собственные источники. Выпуском разработанного ByteDance чипа может заняться Samsung, которая предоставит первые образцы уже в конце марта.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: ByteDance

В этом году, как ожидается, Samsung Electronics намерена в этом году выпустить не менее 100 000 чипов, разработанных ByteDance для ускорения задач, связанных с инференсом в системах искусственного интеллекта. В дальнейшем объёмы производства могут быть увеличены до 350 000 экземпляров в год. Samsung в данном случае выбрана в качестве подрядчика не только по причине наличия у неё контрактных мощностей по выпуску логических чипов, но и наличию собственного производства памяти, которая неизбежно потребуется для создания ИИ-ускорителей ByteDance. Представители последней назвали данную информацию некорректной, а сотрудники Samsung подобные слухи комментировать отказались.

Попытки приступить к самостоятельной разработке чипов ByteDance предпринимает с 2022 года, когда она наняла профильных специалистов. В июне 2024 года агентство Reuters сообщало, что ByteDance в этой сфере сотрудничает с Broadcom, а выпускать результирующие чипы будет тайваньская TSMC. Крупные игроки китайского рынка в лице Alibaba и Baidu давно располагают чипами собственной разработки, которые применяют для ускорения вычислений в своей инфраструктуре.

Проект ByteDance по разработке собственного чипа носит условное обозначение SeedChip. На закупки необходимого для развития своей ИИ-инфраструктуры оборудования ByteDance в этом году потратит $22 млрд, более половины этой суммы будет направлено на приобретение ускорителей Nvidia, включая новейшую для Китая модель H200. Часть суммы будет потрачена на создание собственного ИИ-чипа. По мнению руководства ByteDance, вложения в сферу ИИ принесут пользу всем подразделениям китайской компании.