ASUS Cloud в партнёрстве с Taiwan AI Cloud (Taiwan Web Service Corp) и Национальным центром высокопроизводительных вычислений Тайваня (National Center for High-performance Computing, NCHC) в Тайнане (Тайвань) построит суперкомпьютер на ускорителях NVIDIA. Об этом сообщил гендиректор ASUS Cloud и Taiwan AI Cloud Питер Ву (Peter Wu, на фото ниже) в интервью газете South China Morning Post (SCMP).

Питер Ву рассказал, что суперкомпьютер с начальной производительностью 80 Пфлопс (точность не уточняется) будет работать на 1700 ускорителях NVIDIA H200. Его запуск запланирован на декабрь, а со временем производительность новой системы вырастет до 250 Пфлопс. Ранее сообщалось, что NVIDIA также поставит два суперускорителя GB200 NVL72 и узлы HGX B300 для данной машины.

По словам Ву, после запуска суперкомпьютера общая вычислительную мощность HPC-систем Тайваня вырастет минимум на 50 %. В феврале 2025 года Национальный совет по науке и технологиям Тайваня (NSTC) объявил о планах по увеличению общей вычислительной мощности систем страны примерно до 1200 Пфлопс к 2029 году с имеющихся 160 Пфлопс.

Источник изображения: ASUS

Как отметил DataCenter Dynamics, ASUS ранее сотрудничала с NVIDIA в развёртывании суперкомпьютеров на Тайване, включая 9-Плфопс машину Taiwania 2. В 2022 году ASUS и NVIDIA построили на Тайване суперкомпьютер для медицинских исследований. Taiwan AI Cloud уже реализовала аналогичные нынешнему проекты по созданию ИИ-инфраструктуры в других странах. Среди них — ЦОД в Сингапуре, а также объект во Вьетнаме с 200 ускорителями NVIDIA, который строят для государственного оператора Viettel. Этот проект стартовал в начале 2025 года после того, как правительство США одобрило поставку чипов NVIDIA.

Ву отметил рост популярности агентного ИИ. Министерство цифровых технологий острова (MODA) «рекомендовало нам предоставить открытую архитектуру с фреймворком агентного ИИ», чтобы помочь местным компаниям использовать или модернизировать свои существующие приложения, сказал он. Говоря о материковом Китае, Питер Ву заявил, что компании будет «непросто» реализовывать там аналогичные проекты «из-за ситуации с поставками GPU».

Китайский подход, заключающийся в «стекировании и кластеризации» малопроизводительных чипов для достижения производительности, аналогичной системам с передовыми ИИ-ускорителями, может быть осуществим с точки зрения инференса. Ву отметил, что запуск DeepSeek «рассуждающей» модели R1 в январе спровоцировал рост спроса на инференс, поскольку эта модель превосходно справляется с такими задачами.

«Если рабочая нагрузка аналогична [инференсу], будет легче внедрить альтернативную технологическую схему с существующими [чипами]», — сказал Ву, добавив, что разработчики «могут столкнуться с проблемами в выборе GPU», если проект предполагает обучение или тонкую настройку ИИ-систем. Говоря о будущем, Ву сообщил, что ожидает дальнейшего развития трёх сегментов ИИ в будущем: вычислительной геномики, квантовых вычислений и так называемых цифровых двойников. «Приложение-убийца [для цифровых двойников] может появиться в сфере ухода за пожилыми людьми, помогая им получать лекарства, еду или принимать душ», — прогнозирует Ву.

AMD и IBM анонсировали разработку нового поколения вычислительных архитектур, в основе которых лежат квантовые компьютеры и HPC-системы. Речь идёт о т.н. «квантово-центричных супервычислениях», сообщает пресс-служба AMD. Команды намерены продемонстрировать первые результаты до конца текущего года.

Компании сотрудничают над разработкой масштабируемых, open source платформ, способствующих переосмыслению будущего вычислений с использованием лидерства IBM в сфере квантовых компьютеров и ПО для них, а также ведущей роли AMD в сфере HPC и ИИ-ускорителей. По словам главы IBM Арвинда Кришны (Arvind Krishna), квантовые вычисления со временем позволят «симулировать» реальный мир и представлять информацию принципиально новым способом. Комбинация технологий IBM и AMD позволят построить мощную гибридную модель, оставляющую позади традиционные вычисления.

В новой архитектуре квантовые компьютеры будут работать в тандеме с HPC-кластерами и ИИ-инфраструктурой с использованием CPU, ИИ-ускорителей и прочих вычислительных модулей. При таком гибридном подходе различные части задачи решаются оптимальным для них типом оборудования. Например, в будущем квантовые компьютеры смогут моделировать поведение атомов и молекул, а классические ИИ-суперкомпьютеры — анализировать большие массивы данных. Вместе эти технологии смогут решать реальные задачи в беспрецедентном масштабе и с беспрецедентной скоростью, говорят компании.

Источник изображения: Yue WU/unsplash.com

Компании изучают способы интеграции CPU, FPGA и ИИ-ускорителей AMD с квантовыми компьютерами IBM для совместного ускорения выполнения принципиально новых алгоритмов. Ключевым планом сотрудничества является разработка систем коррекции ошибок, что является важнейшим шагом на пути к созданию отказоустойчивых квантовых компьютеров, которые IBM планирует выпустить к 2030 году. Также компании планируют изучить, как именно open source решения вроде Qiskit могли бы выступить катализаторами развития и внедрения новых алгоритмов, использующих квантово-центричные супервычисления.

IBM уже начала работать в направлении интеграции квантовых и традиционных систем. Недавно она заключила соглашение с японским НИИ RIKEN о подключении своего модульного квантового компьютера IBM Quantum System Two к одному из самых быстрых суперкомпьютеров мира Fugaku. Суперкомпьютеры Frontier в Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL) и El Capitan в Ливерморской национальной лаборатории (LLNL) полагаются на CPU и ускорители AMD. Другими словами, на чипах AMD работают два из быстрейших суперкомпьютеров из мирового рейтинга TOP500.

В начале этого десятилетия созданный в Японии суперкомпьютер Fugaku пару лет удерживался на верхней строчке в рейтинге мощнейших систем мира TOP500, он и сейчас занимает в нём седьмое место. В попытке технологического реванша японский исследовательский институт RIKEN доверился компании NVIDIA, которая поможет Fujitsu создать суперкомпьютер Fugaku NEXT.

Помимо Arm-процессоров Fujitsu MONAKA-X, в основу нового японского суперкомпьютера лягут и ускорители NVIDIA, хотя изначально планировалось обойтись без них. NVIDIA будет принимать непосредственное участие в интеграции своих компонентов в суперкомпьютерную систему, создаваемую японскими партнёрами.

По меньшей мере, скоростные интерфейсы, которыми располагает NVIDIA, пригодятся для обеспечения быстрого канала передачи информации между CPU и ускорителями. Сама NVIDIA обтекаемо говорит, что для этого можно задействовать шину NVLink Fusion. С ускорителями AMD, по-видимому, эти процессоры будут общаться более традиционно, т.е. по шине PCIe.

Источник изображений: Fujitsu

Кроме того, NVIDIA собирается применить в составе данной системы передовые типы памяти. Применяемые при создании FugakuNEXT решения, по мнению представителей NVIDIA, смогут стать типовыми для всей отрасли в дальнейшем. Подчёркивается, что будущая платформа станет не просто техническим апгрейдом, а инвестицией в будущее страны.

Сама архитектура системы не уточняется, поэтому сложно судить, насколько активно японские разработчики будут использовать ускорители NVIDIA, и к какому поколению они будут относиться. Создатели ставят перед собой амбициозные цели — FugakuNEXT должна стать первой системой «зетта-масштаба». Своего предшественника она должна превзойти более чем в пять раз, обеспечив быстродействие на уровне 600 Эфлопс (FP8).

На уровне приложений прирос быстродействия может быть стократным, отмечают создатели. Новый суперкомпьютер сможет применяться для обучения больших языковых моделей. Впрочем, в строй он будет введён лишь к 2030 году, а Fujitsu ещё только предстоит выпустить свои процессоры MONAKA-X для этой системы.

Китайская компания Inspur Information представила передовую систему двухфазного жидкостного охлаждения для ИИ-платформ следующего поколения, таких как суперускоритель Metabrain SD200. Решение может использоваться для отвода тепла от серверных стоек мегаваттного класса.

Inspur отмечает, что из-за стремительного развития ИИ наблюдается тенденция к повышению плотности вычислений. Это приводит к быстрому увеличению энергопотребления стоек с серверным оборудованием. Различные компании, такие как Aligned, JetCool и CyrusOne, разрабатывают решения для стоек мощностью 300 кВт, тогда как крупные ЦОД-операторы и гиперскейлеры готовятся к появлению мегаваттных установок. В таких условиях возможностей стандартных систем охлаждения становится недостаточно.

Источник изображения: Inspur

Двухфазная СЖО Inspur способна охлаждать кристаллы мощностью более 3000 Вт, тогда как показатель теплосъёма превышает 250 Вт на квадратный 1 см². Благодаря изоляции хладагента предотвращается коррозия, что сводит к минимуму риск коротких замыканий, снижает износ и отказы компонентов, говорит компания. Ключевыми преимуществами новой СЖО названы надёжность и долговечность, отсутствие утечек, простота эксплуатации, безопасная работа IT-оборудования, а также уменьшение общей стоимости владения по сравнению с другими аналогичными решениями.

При разработке системы специалистам Inspur Information удалось преодолеть узкие места управления температурой и давлением фазового перехода, а также решить проблемы дисбаланса потока и перегрева во время скачков нагрузки: утверждается, что в конфигурации с 200 чипами отклонение распределения потока составляет менее 10 %, а разница температур — менее 2 °C. Применяется специально разработанный хладагент низкого давления, который безопасен для окружающей среды. Несмотря на отсутствие риска утечки, рабочее давление системы составляет менее 1 МПа.

Tesla распускает команду, стоявшую за суперкомпьютером Dojo, сообщает TechCrunch со ссылкой на Bloomberg. Как сообщают анонимные источники, глава проекта Питер Бэннон (Peter Bannon) покидает компанию, а оставшихся участников команды переведут на работу с другими вычислительными проектами Tesla.

О закрытии Dojo стало известно после ухода из Tesla порядка 20 сотрудников, основавших собственный ИИ-стартап DensityAI, который займётся разработкой чипов, аппаратного и программного обеспечения для ИИ ЦОД, связанных с робототехникой, ИИ-агентами и автомобильными приложениями. DensityAI основана бывшим руководителем Dojo Ганешем Венкатарамананом (Ganesh Venkataramanan), причём в не самый удачный для Tesla момент, поскольку глава компании Илон Маск (Elon Musk) ранее настоял на том, чтобы акционеры рассматривали компанию как бизнес, занимающийся ИИ и робототехникой.

Решение о закрытии Dojo стало значительным изменением стратегии. Ранее Маск утверждал, что суперкомпьютер станет краеугольным камнем для удовлетворения амбиций компании в сфере ИИ и основная цель — добиться полной автономии машин благодаря способности Dojo обрабатывать огромные массивы видеоданных. В 2023 году Morgan Stanley посчитал, что Dojo может поднять капитализацию Tesla на $500 млрд за счёт новых источников дохода — проектов роботакси и программных сервисов.

Источник изображения: Tesla

В 2024 году Маск сообщил, что команда Tesla, занятая искусственным интеллектом, «удвоит ставку» на Dojo перед презентацией роботакси. Тем не менее разговоры о Dojo уже в августе того же года постепенно сошли на нет, когда Маск начал продвигать ИИ-кластер Cortex (на базе ускорителей NVIDIA) при штаб-квартире Tesla в Остине (Техас).

Проект Dojo включал в себя как суперкомпьютер, так и предполагал собственное производство ИИ-ускорителей. Ещё в 2021 году Tesla во время официального анонса Dojo представила чип D1, который должен был бы использоваться совместно с ускорителями NVIDIA для обеспечения работы Dojo. Также сообщалось, что ведутся работы над чипом D2, в котором будут устранены недостатки предшественника.

По данным источников Bloomberg, теперь Tesla намерена сделать ставку преимущественно на NVIDIA, а также других сторонних партнёров вроде AMD, а Samsung будет выпускать чипы на заказ. В прошлом месяце с Samsung подписан контракт на выпуск инференс-чипов AI6, которые будут работать как с автопилотами Tesla, так и использоваться в роботах Optimus и дата-центрах. Ранее Маск намекнул, что в случае с Dojo 3 (D3) и инференс-чипом AI6, речь, возможно, будет идти о едином чипе.

Недавно совет директоров Tesla предложил Маску пакет акций на $29 млрд, чтобы тот оставался в Tesla и продвигал ИИ-разработки компании, вместо того чтобы отвлекаться на другие бизнесы.

Участники проекта Barcelona Zettascale Laboratory (BZL), координируемого Барселонским суперкомпьютерным центром (BSC) в Испании, по сообщению ресурса EETimes, достигли фазы Tape-out в рамках разработки европейских процессоров Cinco Ranch на открытой архитектуре RISC-V.

Tape-out — это финальная стадия проектирования интегральных схем или печатных плат перед их отправкой в производство. Данный процесс предполагает перенос цифрового макета чипа на фотошаблон для последующего изготовления. Производством изделий займётся предприятие Intel Foundry с применением техпроцесса Intel 3.

Cinco Ranch представляет собой пятое поколение чипов серии Lagarto. По сути, это «система на кристалле» (SoC) промышленного класса с высокой энергетической эффективностью. Конструкция чипа включает три отдельных специализированных ядра, каждое из которых оптимизировано под определённые вычислительные задачи. В частности, присутствует ядро Sargantana (RV64G) с однопоточным выполнением инструкций по порядку. Кроме того, имеется двухпоточное ядро Lagarto Ka с внеочередным исполнением машинных инструкций. Довершает картину высокопроизводительное 6-поточное ядро Lagarto Ox (RV64GC) с внеочередным исполнением инструкций. Нужное ядро выбирается в момент загрузки системы.

Источник изображения: BSC

Решение Cinco Ranch содержит 16-канальный векторный блок Vitruvius++ VPU и трёхуровневую систему кеша. Реализована поддержка памяти DDR5 и интерфейса PCIe 3.0. Площадь чипа составляет 16 мм².

Главной целью проекта BZL является разработка суверенных суперкомпьютерных технологий в Европе. Предполагается, что создаваемые чипы найдут применение в различных областях, включая НРС-платформы, автономные транспортные средства, системы ИИ и пр. После всестороннего тестирования чипов Cinco Ranch будет освоено их массовое производство.

В Великобритании официально введён в эксплуатацию суперкомпьютер Isambard-AI: это самый мощный в стране вычислительный комплекс, ориентированный на задачи ИИ. В июньском рейтинге TOP500 машина занимает 11-е место, а в списке наиболее энергоэффективных систем Green500 — четвёртую позицию.

Суперкомпьютер назван в честь британского инженера Изамбарда Кингдома Брюнеля (Isambard Kingdom Brunel), внёсшего значимый вклад в Промышленную революцию. Проект реализован при участии компаний NVIDIA и HPE, Бристольского университета (University of Bristol) и других организаций. Создание Isambard-AI обошлось примерно в £225 млн ($302 млн).

В основу комплекса положена платформа HPE Cray EX с интерконнектом Slingshot 11. Задействованы 5448 суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper, которые объединяют 72-ядерный Arm-процессор NVIDIA Grace и ускоритель NVIDIA H200. Применена СХД Cray ClusterStor E1000 вместимостью 25 Пбайт. Питание полностью обеспечивается от источников энергии с нулевыми выбросами углерода. Избыточное тепло может использоваться для обогрева близлежащих зданий. Развёрнута система прямого жидкостного охлаждения HPE.

Источник изображений: NVIDIA

В тесте Linpack комплекс Isambard-AI демонстрирует FP64-быстродействие на уровне 216,5 Пфлопс, тогда как теоретический пиковый показатель составляет 278,58 Пфлопс. Производительность при решении ИИ-задач достигает 21 Эфлопс (FP8). Как отмечается, Isambard-AI более чем в 10 раз превосходит по скорости второй по быстродействию суперкомпьютер в Великобритании и предоставляет больше вычислительной мощности, чем все остальные НРС-машины страны вместе взятые.

Новый комплекс будет применяться для решения наиболее сложных и ресурсоёмких задач, таких как разработка передовых лекарственных препаратов, моделирование климата, материаловедение, большие языковые модели (LLM) и др. Доступ к ресурсам Isambard-AI регулируется Министерством науки, инноваций и технологий и Департаментом исследований и инноваций Великобритании.

В Аргоннской национальной лаборатории (ANL) Министерства энергетики США (DOE) в Иллинойсе состоялась церемония торжественного разрезания ленты в честь официального запуска суперкомпьютера Aurora экзафлопсного класса. В мероприятии приняли участие руководители и исследователи Intel, HPE и DOE. Церемония была скорее формальностью, поскольку Aurora стала доступна исследователям со всего мира в начале текущего года.

Aurora является одним из трёх суперкомпьютеров DOE с производительностью более 1 Эфлопс. Наряду с El Capitan в Ливерморской национальной лаборатории имени Лоуренса (LLNL) и Frontier в Национальной лаборатории Оук-Ридж (ORNL) эти НРС-комплексы занимают первые три места как в списке TOP500 самых быстрых суперкомпьютеров мира, так и в бенчмарке HPL-MxP для оценки производительности ИИ.

У суперкомпьютера непростая судьба. Анонс машины состоялся в 2015 году — система с FP64-производительностью на уровне 180 Пфлопс по плану должна была заработать в 2018 году. Однако планы неоднократно корректировались, а проект в конце концов был кардинально пересмотрен. Первые тестовые кластеры системы заработали более двух лет назад, а частично запущенная система попала в TOP500 в конце 2023 года. Целиком она заработала в 2024 году.

Источник изображения: ANL / Intel

В проекте по созданию Aurora принимали участие Intel и HPE. Машина построена на платформе HPE Cray EX — Intel Exascale Compute Blade: задействованы процессоры Intel Xeon CPU Max и ускорители Intel Data Center GPU Max, объединённые интерконнектом HPE Slingshot. В общей сложности применяются 63 744 ускорителей, что делает Aurora одним из крупнейших в мире суперкомпьютеров на базе GPU.

Источник изображения: ANL / Intel

Установлена ОС SUSE Linux Enterprise Server 15 SP4. Производительность в тесте Linpack составляет 1,012 Эфлопс, а теоретический пиковый показатель достигает 1,980 Эфлопс. НРС-комплекс занимает площадь около 930 м². Развёрнута современная инфраструктура жидкостного охлаждения. Общая протяжённость соединений превышает 480 км, а количество конечных точек сети достигает 85 тыс.

Aurora останется по-своему уникальным суперкомпьютером: CPU с HBM на борту больше не планируются, от Ponte Vecchio компания отказалась в пользу Habana Gaudi и Falcon Shores. Но и последние на рынок не попадут, а будут использоваться для внутренних тестов и обкатки технологий. На смену им должны прийти Jaguar Shores, но точных дат Intel не называет.

Вычислительные мощности Aurora, как отмечается, помогают в решении сложнейших задач в самых разных областях. В биологии и медицине исследователи используют ИИ-возможности суперкомпьютера для прогнозирования эволюции вирусов, улучшения методов лечения рака и картирования нейронных связей в мозге. В аэрокосмической сфере Aurora используется для создания двигательных установок нового поколения и моделирования аэродинамических процессов. Комплекс играет важную роль в развитии технологий термоядерной энергетики, квантовых вычислений и пр.

Компания Broadcom анонсировала чип-коммутатор Tomahawk Ultra, специально разработанный для кластеров НРС и платформ ИИ. Новинка, как ожидается, составит конкуренцию InfiniBand в традиционных суперкомпьютерах, NVLink в стоечных решениях вроде NVIDIA GB200 NVL72, а также Ultra Accelerator Link (UALink) в масштабируемых системах ИИ в дата-центрах.

Решение Tomahawk Ultra разработано в рамках инициативы Broadcom Scaling Up Ethernet (SUE). Утверждается, что эта технология будет поддерживать масштабируемые системы с не менее чем 1024 ускорителями ИИ. Для сравнения, NVIDIA заявляет, что её коммутационная система NVLink 5/6 позволяет объединить до 576 ускорителей в одном домене.

Broadcom подчёркивает, что чип Tomahawk Ultra разработан с нуля специально для удовлетворения потребностей высоконагруженных НРС-сред и ИИ-кластеров. Новинка обеспечивает коммутационную способность 51,2 Тбит/с при размере пакетов 64 байта. Задержка составляет 250 нс, что значительно меньше, чем у коммутаторов с более высокой пропускной способностью. А общая задержка при общении XPU между собой составляет не более 400 нс. Поддерживается обработка до 77 млрд пакетов в секунду.

Источник изображений: Broadcom

Основная часть трафика, передаваемого через коммутаторы Ethernet, состоит из пакетов большего размера. Поэтому при проектировании сетевого оборудования внимание уделяется прежде всего увеличению размера пакетов для оптимизации пропускной способности. Вместе с тем обмен пакетами небольшого размера широко распространен в платформах НРС/ИИ: представленная новинка Broadcom нацелена именно на такие среды.

Чип-коммутатор Tomahawk Ultra (семейство BCM78920) поддерживают 64 порта 800GbE, 128 портов 400GbE или 256 портов 200GbE. Изделие использует блоки Peregrine 106.25G PAM4 SerDes. Решение совместимо по выводам с Broadcom Tomahawk 5 (TH5). Поддерживаются функции, предназначенные для масштабируемых нагрузок ИИ и HPC, включая Link Layer Retry (LLR), Credit-based Flow Control (CBFC) и AI Fabric Headers (AFH). Кроме того, непосредственно в ASIC реализована поддержка коллективных операций вроде AllReduce and AllGather.

Используются измененные заголовки Ethernet, размер которых уменьшен с 46 до 10 байт: это позволяет оптимизировать общее соотношение размера заголовка к полезной нагрузке. Упомянута совместимость с современными топологиями сетей HPC, такими как Mesh, Torus и Dragonfly. Кроме того, заявлена совместимость с Ultra Ethernet (UEC). Поставки Tomahawk Ultra уже начались.

На окраине пустыни Гоби в Синьцзяне (автономный район на северо-западе Китая), по сообщению Bloomberg News, ведутся активные работы по строительству кампуса ЦОД для ИИ-задач. Согласно имеющейся информации, в этих дата-центрах будут применяться серверы с ускорителями NVIDIA, поставки которых запрещены в КНР в соответствии с американскими санкциями.

Специалисты Bloomberg News проанализировали сведения, содержащиеся в инвестиционных одобрениях, тендерных документах и заявках китайских компаний. Утверждается, что масштабные планы Китая в отношении развития ИИ прямо предусматривают использование «запрещённых» продуктов NVIDIA, а не только местных решений вроде Huawei Ascend.

В частности, в IV квартале 2024 года власти Синьцзяна (Xinjiang) и соседней провинции Цинхай (Qinghai) одобрили создание в общей сложности 39 дата-центров, в которых будет задействовано более 115 тыс. ИИ-ускорителей NVIDIA. Причём во всех случаях речь идёт об H100 и H200. Операторы ЦОД в Синьцзяне намерены разместить львиную долю этих ускорителей в одном крупном комплексе, который будет использоваться для обучения передовых ИИ-моделей и других ресурсоёмких нагрузок. Строительные работы организованы в уезде Иу (Yìwū).

Сотрудникам Bloomberg News не удалось установить, каким способом китайские компании намерены приобретать изделия NVIDIA, закупки которых запрещены без получения специальных лицензий от правительства США. Местные операторы дата-центров, государственные чиновники и представители центрального правительства в Пекине отказались давать какие-либо комментарии по данному вопросу. Между тем, как отмечается в публикации, стоимость 115 тыс. указанных ИИ-ускорителей может составить миллиарды долларов, исходя из цен на чёрном рынке Китая.

Источник изображения: Bloomberg

И всё же строительство комплекса ЦОД продолжается. Синьцзян, и особенно регион Хами (Hāmì), включающий уезд Иу, богаты ветровой и солнечной энергией, а также углём. Это позволит решить вопросы, связанные с энергообеспечением дата-центров. Дополнительными достоинствами выбранного региона являются доступность больших территорий, низкая стоимость земли и прохладный климат в высотных районах. Согласно тендерной документации, полученной Bloomberg, по состоянию на июнь 2025 года по семи проектам ЦОД в Синьцзяне либо начаты строительные работы, либо выиграны тендеры на услуги ИИ-вычислений.

В частности, один из крупнейших проектов связан с энергокомпанией Nyocor из Тяньцзиня (Tianjin), которая специализируется на солнечной и ветровой энергетике. Инициатива предусматривает создание дата-центра на базе 625 серверов с ускорителями H100. Nyocor продаёт вычислительные мощности корпорации Infinigence AI — одной из крупнейших организаций в сфере ИИ-инфраструктуры в Китае. В документах по 27 другим проектам ЦОД, одобренным в Синьцзяне и Цинхае в прошлом году, упоминаются в общей сложности более 9 тыс. серверов и около 72 тыс. ускорителей H100/H200.

Два высокопоставленных чиновника американской администрации заявили, что по их оценкам, в Китае имеется примерно 25 тыс. запрещенных ИИ-ускорителей NVIDIA: такое количество, как утверждается, не вызывает серьёзного беспокойства. Более того, даже в случае приобретения ещё 115 тыс. карт NVIDIA масштабы соответствующих ИИ-платформ в КНР окажутся несопоставимы с мощью развитой инфраструктурой ИИ в США.

Нужно отметить, что за последние годы власти Китая потратили $6,1 млрд на строительство крупных кампусов ЦОД, тогда как ещё $28 млрд вложили частные инвесторы. Площадки дата-центров появились в регионе Внутренняя Монголия, провинциях Нинся, Ганьсу, Гуйчжоу, регионе Пекин-Тяньцзинь-Хэбэй, а также в дельте Янцзы и на других территориях. Однако многие подобные объекты оказались невостребованными из-за переоценённого спроса и архитектурных недоработок.