НейроЭкспресс

Исследователи из Университета Калифорнии в Сан-Диего разработали новый чип, который повышает энергоэффективность дата-центров за счёт улучшенного преобразования напряжения для GPU. Вместо традиционных магнитных компонентов используется гибридная система с пьезоэлектрическими резонаторами, что позволило достичь пиковой эффективности 96,2% при преобразовании 48 вольт до 4,8 вольт. Хотя технология ещё не готова для массового внедрения, она предлагает перспективный путь для снижения энергозатрат в высокопроизводительных вычислениях.

Генеральный директор Amazon Энди Джесси в ежегодном письме акционерам защитил агрессивные инвестиции компании в искусственный интеллект, которые составят около $200 млрд в этом году. Он заявил, что Amazon стремится стать лидером в этой области, несмотря на сомнения инвесторов относительно сроков окупаемости. Джесси раскрыл, что доход от ИИ в облачном сегменте достиг годового уровня в $15 млрд, а бизнес по производству чипов, включая Trainium, приносит более $20 млрд и растёт трёхзначными процентами. Компания также объявила о планах потратить $12 млрд на новые дата-центры в Миссисипи, что подчёркивает масштаб её инфраструктурных амбиций.

Стартап Mercor, оценённый в $10 млрд, столкнулся с серьёзным кризисом после утечки данных, произошедшей из-за взлома популярного инструмента LiteLLM. Хакеры заявили о краже 4 ТБ информации, включая профили кандидатов, персональные данные, исходный код и API-ключи, что поставило под угрозу контракты с такими компаниями, как Meta и OpenAI. Mercor, который обрабатывает конфиденциальные данные для обучения ИИ-моделей, теперь сталкивается с судебными исками от подрядчиков и потенциальной потерей выручки, оцениваемой в $1 млрд в год.

Google и Intel объявили о расширении многолетнего партнёрства, в рамках которого Google Cloud продолжит использовать процессоры Intel Xeon, включая новейшие Xeon 6, для задач ИИ, облачных вычислений и инференса. Компании также будут совместно разрабатывать кастомные инфраструктурные процессорные блоки (IPU) на основе ASIC, чтобы ускорить обработку в дата-центрах. Это происходит на фоне растущего дефицита CPU в отрасли, поскольку, в отличие от GPU для обучения моделей, CPU критически важны для запуска ИИ-моделей и общей инфраструктуры.

NVIDIA представила проект Slinky, который позволяет интегрировать систему управления кластерами Slurm с Kubernetes для масштабирования GPU-инфраструктуры. Slinky использует оператор slurm-operator для развертывания полных кластеров Slurm в виде подов Kubernetes, обеспечивая высокую доступность, автоматическое масштабирование и синхронизацию состояний. Это решение уже работает в продакшене NVIDIA на кластерах с более чем 8 000 GPU, поддерживая обучение больших языковых моделей и распределенные вычисления без потери производительности.

Гендиректор Amazon Энди Джесси в своём ежегодном письме акционерам намекнул на конкуренцию с гигантами вроде Nvidia и Intel, продвигая собственные чипы Trainium и Graviton. Он заявил, что спрос на Trainium3 и Trainium4 настолько высок, что мощности почти распроданы, а бизнес по производству чипов достиг годового дохода в $20 млрд. Джесси также упомянул планы по запуску спутникового интернета Amazon Leo и возможную продажу робототехники, подчёркивая масштабные инвестиции в инфраструктуру AWS.

Anthropic представила Claude Managed Agents — продукт, который упрощает создание и развертывание автономных ИИ-агентов для бизнеса. Инструмент предоставляет готовую инфраструктуру, включая «упряжь» для управления моделями, систему памяти и песочницу для безопасного выполнения задач, что позволяет компаниям автоматизировать рабочие процессы без сложной инженерной разработки. Это часть стратегии Anthropic по укреплению позиций на корпоративном рынке, где её годовой доход превысил $30 млрд, и конкуренции с OpenAI. Продукт уже используется стартапами, такими как Notion, для автоматизации задач, но эксперты отмечают, что до массового внедрения ИИ-агентов в предприятиях ещё далеко.

Акции Samsung Electronics подскочили почти на 5% после того, как компания спрогнозировала рекордную квартальную прибыль из-за взрывного спроса на чипы для искусственного интеллекта. Ожидается, что операционная прибыль за январь-март достигнет 57,2 трлн вон ($37,8 млрд), что более чем в восемь раз выше показателей прошлого года и почти в три раза превышает предыдущий рекорд. Основной драйвер роста — бизнес по производству чипов памяти, особенно высокопроизводительных HBM-чипов для ИИ-вычислений, спрос на которые вызвал дефицит на рынке и резкий рост цен. Это также показывает, что Samsung укрепляет свои позиции в этом сегменте после того, как ранее уступил лидерство конкуренту SK Hynix.

Intel возродил заброшенный завод Fab 9 в Нью-Мексико, вложив миллиарды долларов, включая $500 млн от американского CHIPS Act, чтобы сосредоточиться на передовой упаковке чипов. Компания ведёт переговоры с Google и Amazon о сделках на миллиарды долларов в год, предлагая упаковку нескольких чиплетов в единые системы для повышения производительности. Это часть стратегии Intel по захвату доли рынка в эпоху ИИ, где спрос на вычислительную мощность растёт, а TSMC доминирует в производстве. Уловка в том, что Intel пытается вернуть лидерство через нишевую технологию, но сталкивается с экологическими проблемами и жёсткой конкуренцией.

Бум строительства ИИ-дата-центров, с прогнозируемыми затратами до $7 трлн к 2030 году, стал серьёзным испытанием для страховых компаний. Крупные технологические гиганты, такие как Microsoft и Nvidia, привлекают частный капитал и сложные финансовые схемы для финансирования проектов, что создаёт проблемы с прозрачностью и концентрацией рисков. Например, в 2023 году было почти невозможно застраховать кампус стоимостью $20 млрд, но к 2026 году такие сделки обсуждаются еженедельно. Эксперты сравнивают ситуацию с финансовым кризисом 2008 года, предупреждая о потенциальных судебных спорах и рисках из-за несоответствия жизненных циклов GPU (около 7 лет) и самих дата-центров (десятилетия), что порождает «долговую беговую дорожку».