Шведский производитель телекоммуникационного оборудования Ericsson объявил результаты работы в I квартале 2023 года, которые превзошли ожидания экспертов. Компания получила в отчётном квартале чистую прибыль в размере 1,6 млрд шведских крон ($153,1 млн) или 0,45 шведских крон ($0,04) на акцию по сравнению с 2,9 млрд или 0,88 шведских крон на акцию в аналогичном квартале прошлого года.

При этом выручка выросла в годовом исчислении на 14 % до 62,6 млрд шведских крон ($6 млрд) с 55,1 млрд шведских крон в первом квартале 2022 года. Консенсус-прогноз выручки экспертов был равен $5,988 млрд. Скорректированная прибыль за квартал составила $0,08 на акцию, что превзошло консенсус-прогноз Zacks на $0,04.

Источник: Ericsson

Снижение чистой прибыли, несмотря на рост выручки, в первую очередь вызвано более высокими расходами на исследования и разработки, а также административными расходами. В частности, Ericsson подписала пятилетнее соглашение о партнёрстве с правительством Канады, в рамках которого инвестирует более $351 млн в два центра для проведения исследований в области 5G Advanced, 6G, Cloud RAN, опорных сетей, квантовых вычислений и ИИ.

Продажи в ключевом для Ericsson сегменте телекоммуникационного оборудования составили 42,5 млрд шведских крон ($4,06 млрд), что на 4 % больше показателя прошлого года, равного 40,7 млрд шведских крон. Валовая прибыль в этом сегменте снизилась до 39,7% с 44,7% в аналогичном квартале 2022 года. Снижение в первую очередь вызвано 30-% падением продаж в Северной Америке, связанным с корректировкой складских запасов и сокращением капитальных затрат операторов. В то же время в Юго-Восточной Азии, Океании и Индии был отмечен рост продаж на 184 %, в основном за счёт Индии, где компания наращивает выпуск 5G-оборудования.

Источник: Ericsson

Облачное ПО и сервисы принесли компании за три месяца 13,4 млрд шведских крон ($1,3 млрд) выручки, что на 11 % больше, чем в прошлом году. Рост продаж был отмечен в Северной Америке, Юго-Восточной Азии, Океании и Индии, а также в Северо-Восточной Азии. Валовая прибыль в этом сегменте без учёта затрат на реструктуризацию выросла до 36,1 % с 35 % годом ранее, что в первую очередь связано с благоприятным сочетанием продаж и увеличением доходов от лицензирования интеллектуальной собственности.

Продажи в корпоративном сегменте составили 6 млрд шведских крон ($574,2 млн), что на 275 % больше показателя первого квартала прошлого года, равного 1,6 млрд шведских крон. Приобретение Vonage и рост продаж Enterprise Wireless Solution ускорили получение доходов от этого сегмента. Валовая прибыль без учёта затрат на реструктуризацию снизилась до 47,6 % с 55,2 % годом ранее, что было вызвано объединением с Vonage с более низкой валовой прибылью.

Источник: Ericsson

Согласно прогнозу компании, во II квартале валовая прибыль составит 37–39 % в сегменте телекоммуникационного оборудования. Ожидается, что во втором квартале продажи телекоммуникационного оборудования будут соответствовать уровню I квартала, а в корпоративном сегменте следует ждать замедления темпов роста продаж.

Ericsson также ожидает, что оставшаяся часть 2023 года будет «неспокойной», поэтому телекоммуникационные компании сохранят осторожность в отношении инвестиций и продолжат корректировать своих запасы, всё ещё используя имеющиеся на складах компоненты. Вместе с тем гендиректор Ericsson Бёрье Экхольм (Börje Ekholm) заявил, что постепенное восстановление началось, и что корректировка запасов будет завершена во второй половине этого года.

Российская группа компаний Softline («ГК Softline»), поставщик решений и сервисов в области цифровой трансформации и информационной безопасности для корпоративного бизнеса, сообщила аудированные финансовые результаты АО «Софтлайн» за 2022 год. В прошлом году Softline, напомним, разделила бизнес на российский и международный.

Оборот (совокупный объём продаж) АО «Софтлайн» в 2022 году вырос в годовом исчислении на 9,1 % до 70,6 млрд руб., что главным образом объясняется уходом с российского рынка значительного числа иностранных производителей программного обеспечения (ПО).

«Мы видим стабильное увеличение дохода в основных сегментах нашего бизнеса — продаже аппаратного обеспечения, программного обеспечения, облачных решений и сервисов в области информационной безопасности», — сообщил Владимир Лавров, генеральный директор ГК Softline, особо отметив рост доли собственных продуктов и сервисов в портфеле компании, доход от которых вырос более чем в три раза и превысил 6,6 млрд руб.

Источник изображения: Softline

Оборот сегмента «ПО и облачные решения» снизился на 19 % год к году, что всё же ниже, чем в целом по рынку. В более прибыльных сегментах, таких как «Оборудование» и «Услуги», оборот вырос на 7 % и 36 % год к году соответственно. В первом случае рост связан с интенсификацией продаж импортного оборудования в I квартале 2022 года в преддверии ограничений на импорт. А в сегменте «Услуги» росту оборота способствовало выполнение работ по импортозамещению, перенастройке ИТ-инфраструктуры клиентов на новые продукты, консультациям по выбору оптимальных ИТ-решений в новых условиях.

Валовая прибыль АО «Софтлайн» увеличилась по сравнению с предыдущим годом на 3 % до 12,3 млрд руб., валовая рентабельность по обороту выросла с 15,3 % в 2021 году до 17,4 % в отчётном. Рост этих показателей связан с продажей более прибыльных продуктов, включая отечественное ПО, оборудование, а также высокорентабельные собственные продукты и сервисы.

Рентабельность по валовой марже в собственных решениях компании составила 55 %, а рентабельность по валовой марже сторонних решений — 14 %. При этом доля собственных решений в валовой марже увеличилась до 29 % в 2022 году, что на 7 п.п. больше чем в 2021 году.

Чистая прибыль АО «Софтлайн» выросла в годовом исчислении в семь раз до 6,5 млрд руб., что связано с изменением справедливой стоимости финансовых инструментов на 6,3 млрд руб. Отмечено, что у компании в 2022 году были нетипичные и разовые расходы (связанные с M&A, разделением бизнесов и т.д.) на сумму 1,4 млрд руб., что на 433 млн руб. больше по сравнению с предыдущим годом.

Скорректированная EBITDA составила 2,6 млрд руб., изменившись в годовом исчислении на 28 %, рентабельность по показателю EBITDA — 20,1 %. Изменение показателя EBITDA обусловлено значительными инвестициями Softline в свой будущий рост, включая вложения в мотивационные программы для удержания сотрудников, собственные продукты и услуги, корпоративное управление и внутренние CRM и ERP системы и цифровые платформы, а также в собственные команды разработчиков ПО.

Стартап Infogrid, специализирующийся на разработке интеллектуальных решений для мониторинга объектов, по сообщению ресурса SiliconANGLE, привлёк на развитие $90 млн. Деньги пойдут на дальнейшее совершенствование платформы для умных зданий, которая даёт возможность отслеживать качество воздуха, уровень энергопотребления и другие параметры.

Фирма Infogrid была основана в 2018 году. Компания взаимодействует с партнёрами в сфере Интернета вещей (IoT) с целью оснащения зданий датчиками для обнаружения протечек, контроля расхода энергии различным оборудованием, выявлении роста плесени и пр. Собранные показания передаются в систему на базе ИИ, которая помогает оптимизировать работу климатических установок, определить необходимость уборки помещений и пр.

Источник изображения: pixabay.com

В рамках нового раунда финансирования — Series B — привлечены средства от Original Capital, SoftBank Vision Fund 2, Northzone, TVC, JLL Spark, Committed Capital, Pictet и ряда других инвесторов. В 2020 году, как отмечается, Infogrid получила $15,4 млн от Northzone по программе финансирования Series A.

Решения Infogrid помогут корпоративным заказчикам в достижении собственных целей в области устойчивого развития. Развиваемая ИИ-платформа позволяет анализировать особенности использования доступных ресурсов, предпочтения и потребности клиентов. На основе этой информации руководство объекта может принимать взвешенные решения относительно эксплуатации здания и установленного в нём оборудования.

Финансовая фирма Bloomberg решила доказать, что существуют более разумные способы тонкой настройки ИИ-приложений, не имеющих проблем с соблюдением принципов этики или с безопасностью, с которыми сталкиваются при использовании, например, ChatGPT.

Bloomberg выпустила собственную большую языковую модель BloombergGPT с 50 млрд параметров, предназначенную для финансовых приложений. Она меньше ChatGPT, основанной на усовершенствованной версии GPT-3 со 175 млрд параметров. Но, как утверждают исследователи из Bloomberg и Johns Hopkins, малые модели — то что нужно для предметно-ориентированных приложений. Bloomberg заявила, что не будет открывать BloombergGPT из-за риска утечки конфиденциальных данных, например, из базы FINPILE, использовавшейся для обучения.

Источник изображения: Pixabay

По словам исследователей, BloombergGPT функционально схожа с ChatGPT, но предлагает большую точность, чем сопоставимые модели с бо́льшим количеством параметров. Они также утверждают, что общие модели не могут заменить предметно-ориентированные. Малые модели отличаются большей точностью результатов и могут обучаться значительно быстрее, чем универсальные модели, такие как GPT-3. К тому же для них требуется меньше вычислительных ресурсов.

Bloomberg потратила около 1,3 млн GPU-часов на обучение BloombergGPT на ускорителях NVIDIA A100 в облаке AWS. Обучение проводилось на 64 кластерах ускорителей, в каждом из которых было по восемь A100 (40 Гбайт), объединённых NVswitch. Для связи использовались 400G-подключения посредством AWS Elastic Fabric и NVIDIA GPUDirect Storage, а для хранения данных была задействована распределённая параллельная файловая система Lustre с поддержкой скорости чтения и записи до 1000 Мбайт/с.

Источник: Bloomberg

Общего объёма памяти всех ускорителей оказалось недостаточно, поэтому Bloomberg произвела оптимизацию для обучения модели: разбиение на отдельные этапы, использование вычислений смешанной точности (BF16/FP32) и т.д. «После экспериментов с различными технологиями мы достигли [производительности] в среднем 102 Тфлопс, а каждый этап тренировки занимал 32,5 с», — сообщили исследователи.

Bloomberg задействовала чуть больше половины (54 %) имеющегося у неё набора данных — 363 млрд документов (с 2007 года) из внутренней базы данных Bloomberg. Остальные 345 млрд документов были получены из общедоступных пресс-релизов, новостей Bloomberg, публичных документов и даже Википедии. Документы получили название «токен». Исследователи стремились, чтобы обучающие последовательности имели длину 2048 токенов, чтобы поддерживать максимально высокий уровень использования ускорителей.

Облачная платформа AWS объявила о запуске глобальной программы AWS Generative AI Accelerator: цель инициативы заключается в том, чтобы вывести перспективные стартапы в области генеративного ИИ по всему миру на новый уровень. Многообещающие молодые компании, работающие в данной сфере, получат различную поддержку, в том числе и финансовую.

Отмечается, что генеративный ИИ способен произвести революцию во многих отраслях. При этом, полагает AWS, технологические стартапы будут играть важную роль в распространении данной технологии.

Источник изображения: pixabay.com

В дополнение к творческому потенциалу в таких областях как кинематография и искусство генеративный ИИ имеет множество практических применений. Технологию можно использовать в здравоохранении для создания индивидуальных планов лечения или для анализа медицинских изображений. В финансовой сфере ИИ может производить более точный анализ данных и делать выводы. Кроме того, такие инструменты можно применять для написания программного кода и оптимизации производственных процессов.

Стартапы могут подать заявку на участие в AWS Generative AI Accelerator до 17 апреля. Собственно программа поддержки рассчитана на 10-недельный период — с 25 мая по 27 июля 2023 года. Облачный гигант предоставит участвующим компаниям бесплатные услуги на сумму до $300 тыс. Кроме того, отобранные проекты получат технические и бизнес-консультации от Amazon. Это поможет стартапам в достижении поставленных целей и разработке перспективных решений.

Чтобы в полной мере воспользоваться возможностями программы, стартапы должны иметь уже разработанный минимально жизнеспособный продукт и некоторую поддержку со стороны клиентов. AWS Generative AI Accelerator предоставит доступ к эффективным моделям и инструментам ИИ, индивидуальным стратегиям выхода на рынок и другим инструментам.

Облачная платформа AWS, по сообщению NetworkWorld, намерена до 2027 года инвестировать в расширение своей австралийской ЦОД-инфраструктуры приблизительно $8,93 млрд. Основная часть этих средств — около $7,45 млрд — будет вложена в облачный регион компании в Сиднее. Ещё $1,49 млрд пойдёт на расширение мощностей в Мельбурне.

Как отмечается, приблизительно $495 млн будет направлено на развитие сетевой инфраструктуры AWS по всей Австралии. Планируется, в частности, заключение партнёрских соглашений с телекоммуникационными компаниями для обеспечения высокоскоростного оптоволоконного соединения между зонами доступности.

Отмечается, что мощности AWS в Австралии включают два облачных региона с тремя зонами доступности в каждом. Кроме того, развёрнуты одна локальная зона, четыре узла CloudFront и два узла AWS Direct Connect. Ожидается, что в дополнение к локальной зоне в Перте компания вскоре запустит вторую локальную зону в Брисбене. Инфраструктура Direct Connect расположена в Виктории и Новом Южном Уэльсе.

Источник изображения: AWS

AWS, которая начала свою деятельность в Австралии в 2012 году, заявила, что до 2022-го инвестировала в страну около $6,18 млрд. Сюда входят как капитальные, так и операционные расходы, связанные со строительством, эксплуатацией и обслуживанием площадок в Азиатско-Тихоокеанском регионе. По оценкам AWS, дата-центры компании в Австралии ежегодно предоставляют около 5000 рабочих мест с полной занятостью.

Недавно открытый облачный регион AWS в Мельбурне — это двенадцатый облачный регион компании в Азиатско-Тихоокеанском регионе, присоединившийся к существующим регионам в Сингапуре, Токио, Сеуле, Мумбаи, Гонконге, Осаке, Джакарте, Хайдарабаде, Сиднее, Пекине и Нинся. У AWS действуют 99 зон доступности в 31 географическом регионе. В дальнейшем планируется добавить ещё 12 зон доступности и четыре региона в Канаде, Израиле, Новой Зеландии и Таиланде.

Компания Scaleway, владеющая дата-центрами во Франции и предлагающая облачные услуги в других европейских ЦОД, по сообщению Network World, реализует масштабный проект по увеличению срока службы серверов и повышению их производительности в соответствии с меняющимися требованиями заказчиков.

Обычно серверы в ЦОД эксплуатируются от трёх до пяти лет, после чего производится их замена на новые. Однако в сложившейся макроэкономической обстановке многие гиперскейлеры, такие как AWS, Google, Meta✴ и Microsoft, вынуждены увеличивать жизненный цикл своего оборудования. Однако Scaleway пошла дальше, увеличив срок службы своих серверов до 7–10 лет.

Инициатива Scaleway предусматривает модернизацию приблизительно 14 тыс. серверов. В частности, компания решила отказаться от аппаратных RAID-контроллеров из-за большого количества сбоев, связанных в том числе с элементами питания. Вместо этого будет применяться программный RAID. Кроме того, Scaleway намерена добиться высокого уровня надёжности и производительности серверов посредством трёхэтапного процесса оценки характеристик, тестирования и проверки оборудования.

Источник изображения: Scaleway

Такой подход позволяет убедиться, что серверы действительно соответствуют предполагаемым вариантам использования. Модернизация включает наращивание оперативной памяти. При необходимости могут быть обновлены CPU и другие компоненты, а также прошивки BMC, BIOS и т.д. После апгрейда и проверок серверы перемещаются в ЦОД. Те системы, которые не могут быть модернизированы, идут на запасные части.

Стартап FedML, по информации ресурса SiliconANGLE, закрыл раунд начального финансирования, в ходе которого было привлечено $6 млн. Ведущим инвестором стал Camford Capital, в раунде также приняли участие Plug and Play Ventures, AimTop Ventures, Acequia Capital и LDV Partners.

Своей целью FedML называет формирование экосистемы, которая удовлетворит потребности корпоративных пользователей в кастомизированных ИИ-моделях. Отмечается, что многие компании хотят обучать или оптимизировать системы ИИ на своих собственных данных. Это позволит применять модели для выполнения конкретных задач, таких как автоматизация бизнеса, обслуживание клиентов, дизайн продуктов и пр. Но такие данные могут быть сильно разрознены или являться конфиденциальными, что затрудняет использование облачных сервисов.

Источник изображения: pixabay.com / geralt

Чтобы решить эту проблему, FedML создала платформу федеративного и коллаборативного обучения моделей, которая позволяет работать с данными что в облаке, что на периферии — без необходимости перемещать эти сведения куда-либо ещё. FedML называет такой подход «обучением без обмена» (learning without sharing).

Привлечённые средства стартап направит на объединение компаний и разработчиков для обучения, развёртывания и настройки моделей в рамках своей платформы. FedML полагает, что совместный подход поможет решить проблемы высокой стоимости и сложности крупномасштабных ИИ-моделей. Компания уже создала экосистему MLOps, привлёкшую более 1900 пользователей, которые предоставили свыше 3500 периферийных узлов и обучили более 6500 моделей.

Молодая компания Graphiant, специализирующаяся на сетевых технологиях, по сообщению ресурса SiliconANGLE, в ходе раунда финансирования Series B привлекла $62 млн. Средства поступят от Two Bear Capital при участии Sequoia Capital и других отраслевых инвесторов.

Стартап Graphiant базируется в Сан-Хосе (Калифорния, США). В сентябре 2022 года фирма вышла из стелс-режима — временного состояния секретности. На сегодняшний день она привлекла в общей сложности $96 млн. Компанию возглавляет Халид Раза (Khalid Raza), основатель Viptela, которую в 2017 году поглотила Cisco Systems за $610 млн.

Источник изображения: Graphiant

Graphiant создаёт сетевую платформу, которая позволяет клиентам связывать воедино свои облачные среды, дата-центры и другие технологические активы. Утверждается, что обычно на выполнение таких работ требуются недели и месяцы. Решение Graphiant даёт возможность «устанавливать новые соединения за считанные минуты». Доступ к системе предоставляется по модели «платформа как услуга». Стартап обещает снижение стоимости владения на 67 % по сравнению с конкурирующими предложениями.

Платформа использует фирменную технологию Graphiant Stateless Core для передачи трафика между ресурсами. Данные шифруются до передачи в ядро Stateless Core и расшифровывается только после доставки в конечную точку. Платформа предусматривает добавление метаданных к передаваемым пакетам для указания маршрута прохождения трафика. Кроме того, система использует технологию векторной обработкой пакетов (VPP) — решение с открытым кодом, предназначенное для ускорения передачи зашифрованного сетевого трафика.

Lambda Labs значительно меньше гиперскейлеров, но ей удалось найти собственную нишу — компания помимо разработки специализированных решений для ИИ и HPC также предлагает доступ к своему высокоэффективному ИИ-облаку. И теперь, как сообщает DataCenter Dynamics, компания, решениями и услугами которой уже пользуется целый ряд представителей списка Fortune500, смогла привлечь $44 млн в ходе очередного раунда инвестиций.

Сегодня компания имеет ЦОД в Калифорнии и Техасе. Узкая специализация позволяет ей успешно конкурировать с гиперскейлерами, предлагая доступ к ускорителям NVIDIA A100 по почти демпинговым ценам. Так, по данным Lambda, AWS просит за доступ к одному ускорителю $4,10/час, Google Cloud — $2,46/час, а вот сама Lambda — всего $1,10/час. Уже в следующем месяце в облаке Lambda Labs появятся новые ускорители NVIDIA H100. По словам компании, компания занимается созданием «лучшего в мире» облака для обучения ИИ.

Изображение: Lambda Labs

Раунд серии B возглавила Mercato Partners, к которой присоединились представители Quora, Cloudera, OpenAI, Weights and Biases и Y Combinator, а также уже вложившиеся ранее в проект венчурный фонд 1517 и Gradient Ventures. Свой вклад внесли «бизнес-ангел» Жорж Харик (Georges Harik), Bloomberg Beta и Crescent Cove. Также известно, что в совет директоров Lambda Labs вошёл управляющий директор Mercato Райан Сандерс (Ryan Sanders).

Привлечённые средства помогут расширить вычислительные мощности и нанять новых сотрудников, в том числе специалистов в области глубокого и машинного обучения, виртуализации GPU, облачных вычислений и сетевой инфраструктуры.