Серверы на базе Arm-чипов стремительно набирают популярность — в 2025 году их поставки должны вырасти на 70 %. Тем не менее, этого не хвататит, чтобы к концу года добиться планируемого Arm Holdings охвата рынка в 50 %, сообщает The Register. Аналитики IDC утверждают, что Arm-серверы пользуются массовым спросом в основном благодаря стоечным системам вроде NVIDIA GB200 NVL72.

В новейшем отчёте Worldwide Quarterly Server Tracker эксперты IDC подсчитали, что в текущем году на Arm-серверы придётся 21,1 % от общего объёма мировых поставок. Ожидается, что поставки серверов с хотя бы одним ИИ-ускорителем вырастут на 46,7 %, на них придётся в текущем году около половины рыночной стоимости. Всего за три года, по оценкам IDC, рынок серверов должен вырасти втрое благодаря гиперскейлерам и облачным провайдерам.

В целом рынок серверов достиг в I квартале 2025 года $95,2 млрд, увеличившись год к году на 134,1 %. В результате IDC повысила прогноз на год до $366 млрд, на 44,6 % выше год к году — исторический максимум для данного сегмента. При этом поставки «стандартных» x86-серверов должны вырасти в 2025 году на 39,9 % до $283,9 млрд. При этом доля AMD непрерывно растёт. Сегмент альтернативных систем вырастет на 63,7 % год к году, а их общий прогнозируемый объём составит $82 млрд.

Источник изображения: NVIDIA / CoreWeave

По прогнозам IDC, наибольший рост, на 59,7 % год к году ожидается в США. К концу 2025 года на данный рынок будет приходиться почти 62 % общей выручки от продаж серверов. Ещё одной точкой роста является Китай. IDC прогнозирует рост на 39,5 % — более 21 % квартального дохода во всём мире. Регионы EMEA и Латинская Америка могут рассчитывать на 7 % и 0,7 % соответственно, а Канаду, вероятно, ожидает спад на 9,6 % из-за некой «очень крупной сделки» 2024 года.

В IDC подчёркивают, что спрос на большие вычислительные мощности для ИИ, вероятно, сохранится — эволюция от старых чат-ботов к рассуждающим моделям и агентному ИИ потребует роста производительности на несколько порядков, особенно для инференса.

Немецкая компания Northern Data Group, поставщик решений в области ИИ и НРС, объявила о том, что её система Njoerd вошла в июньский рейтинг мощнейших суперкомпьютеров мира TOP500. Этот вычислительный комплекс, расположенный в Великобритании, построен на платформе HPE Cray XD670.

Машина Njoerd попала на 26-е место списка TOP500. Она объединяет 244 узла, каждый из которых содержит восемь ускорителей NVIDIA H100. В общей сложности задействованы примерно 28,5 млн ядер CUDA. Кроме того, в составе системы используются процессоры Intel Xeon Platinum 8462Y+ (32C/64C, 2,8–4,1 ГГц, 300 Вт). Применён интерконнект Infiniband NDR400.

FP64-производительность Njoerd достигает 78,2 Пфлопс, а теоретическое пиковое быстродействие составляет 106,28 Пфлопс. При рабочих нагрузках ИИ суперкомпьютер демонстрирует производительность 3,86 Эфлопс в режиме FP8 и 1,93 Эфлопс в режиме FP16.

Заявленный показатель MFU (Model FLOPs Utilization) при предварительном обучении современных больших языковых моделей (LLM) находится на уровне 50–60 %. Таким образом, как утверждается, система Njoerd на сегодняшний день представляет собой наиболее эффективный кластер H100 подобного размера, оптимизированный для ресурсоёмких рабочих нагрузок ИИ и HPC.

Суперкомпьютер входит в состав Taiga Cloud — одной из крупнейших в Европе облачных платформ, ориентированных на задачи генеративного ИИ. Эта вычислительная инфраструктура использует на 100 % безуглеродную энергию. Показатель PUE варьируется от 1,15 до 1,06. Доступ к ресурсам предоставляется посредством API или через портал самообслуживания. Одним из преимуществ Taiga Cloud компания Northern Data Group называет суверенитет данных.

Источник изображения: Northern Data Group

Компания HPE анонсировала высокопроизводительный сервер Compute XD690, предназначенный для решения таких ресурсоёмких задач, как обучение ИИ-моделей, инференс и пр. В основу новинки положены процессоры Intel и ускорители NVIDIA на архитектуре Blackwell. Поставки новинки компания планирует организовать в октябре нынешнего года.

Система Compute XD690 выполнена в форм-факторе 10U с воздушным охлаждением. Полностью технические характеристики не раскрываются, но известно, что конфигурация включает два чипа Intel Xeon 6. Задействована платформа NVIDIA HGX B300 с восемью модулями Blackwell Ultra SXM. Заявленная производительность на операциях FP64 достигает 10 Тфлопс, на операциях FP4 — 144 Пфлопс. Суммарный объём памяти HBM3e составляет около 2,3 Тбайт. Применяется интерконнект NVLink пятого поколения с общей пропускной способностью 14,4 Тбайт/с. Говорится о поддержке XDR InfiniBand и Spectrum-X Ethernet.

Источник изображения: HPE

Как отмечает HPE, ускорители Blackwell Ultra обеспечивают на 50 % более высокую производительность FP4 и удвоенную пропускную способность GPU↔CPU по сравнению с решениями на архитектуре Blackwell предыдущего поколения. Благодаря этому возможна работа со сложными ИИ-моделями, агентами ИИ, рассуждающими системами и пр. Среди других вариантов использования названы генерация фотореалистичных видеоматериалов и симуляция детализированного 3D-окружения для робототехнических сред и самоуправляемых транспортных средств.

HPE представила комплексный набор решений, предназначенных для ускорения создания, внедрения и управления ИИ-фабриками на протяжении всего жизненного цикла ИИ. Эти решения адаптированы для использования практически для всех организаций, независимо от размера или отрасли, говорит компания.

HPE расширила своё портфолио NVIDIA AI Computing by HPE, добавив ускорители NVIDIA Blackwell, включая новые компонуемые решения, оптимизированные для поставщиков услуг, разработчиков моделей и суверенных субъектов. Также было добавлено следующее поколение решений HPE Private Cloud AI — готового решения для ИИ-фабрик на предприятиях. Предлагаемые интегрированные, комплексные решения и услуги для ИИ-фабрик позволяют устранить для клиентов необходимость самостоятельно собирать полный стек ИИ-технологий при создании современного ИИ ЦОД.

В основе портфолио NVIDIA AI Computing by HPE лежит решение HPE Private Cloud AI, представляющее собой полностью интегрированную, готовую ИИ-фабрику. Private Cloud AI обеспечит:

• Поддержку ускорителей Blackwell серверами HPE ProLiant Compute Gen12, которые предоставляют защищённые анклавы для предотвращения несанкционированного доступа, используют постквантовую криптографию и предлагают надёжную цепочку поставок на уровне стойки и сервера.
• Защиту инвестиций и бесшовную масштабируемость от одного поколения ускорителей к другому, включая H200 NVL и новейшие RTX PRO 6000 Server Edition, для поддержки широкого спектра ИИ-нагрузок, включая агентские и физические ИИ-приложения. Новая федеративная архитектура обеспечивает эффективное объединение ресурсов, позволяя всем ИИ-нагрузкам использовать новейшие ускорители и аппаратные ресурсы.
• Управление с физической изоляцией (air-gap) для организаций со строгими требованиями к конфиденциальности данных.
• Многопользовательский доступ, которые позволяет предприятиям разделять ресурсы между командами.
• Участие в новейших проектах NVIDIA AI Blueprint, включая NVIDIA AI-Q Blueprint для создания ИИ-агентов и шаблонов рабочих процессов.
• Участие в новой программе «попробуй и купи», которая позволяет клиентам оценить частное ИИ-облако в сети ЦОД Equinix перед принятием решения о покупке.

Источник изображения: HPE

Новые ИИ-фабрики объединяют инновации и опыт HPE в области ИИ, достижения в области разработки жидкостного охлаждения и ПО HPE Morpheus Enterprise.

• ПО HPE OpsRamp обеспечивает полную наблюдаемость в Private Cloud AI, оно же сертифицировано для NVIDIA Enterprise AI Factory.
• Для крупных клиентов HPE предлагает для системы HPE ProLiant Compute XD, ПО NVIDIA AI Enterprise, технологии воздушного и жидкостного охлаждения, а также полный спектр консультационных и профессиональных услуг.
• Для государств, правительств и госорганизаций предлагаются дополнительные возможности, такие как автономное управление, а также решения и услуги, которые обеспечивают суверенитет данных, технологий и операций.

Источник изображения: HPE

Благодаря совместимости с архитектурой NVIDIA Enterprise AI Factory ИИ-фабрики HPE могут быть развёрнуты с использованием новейших ускорителей NVIDIA, решений Spectrum-X Ethernet, DPU NVIDIA BlueField-3 и ПО NVIDIA AI Enterprise. Портфолио NVIDIA AI Computing by HPE также пополнила система HPE Compute XD690 (поставки начнутся в октябре) на платформе NVIDIA HGX B300. HPE Performance Cluster Manager обеспечивает полностью интегрированное управление системами и расширенный мониторинг инфраструктуры и оповещения в больших, сложных ИИ-средах с масштабированием до тысячи узлов.

Чтобы обеспечить непрерывную подачу готовых к ИИ-нагрузкам неструктурированных данных для ИИ-фабрик и приложений, СХД HPE Alletra Storage MP X10000 будет поддерживать серверы с поддержкой Model Context Protocol (MCP), которая появится во II половине 2025 года. В дополнение X10000 поддерживает эталонный дизайн NVIDIA AI Data Platform и предлагает SDK для оптимизации неструктурированных конвейеров данных для обработки, инференса, обучения и процесса непрерывного приобретения знаний и навыков.

HPE сообщила, что программа Unleash AI пополнилась 26 новыми партнёрами. Также было объявлено, что сотрудничество HPE и Accenture с целью создания агентских ИИ-решений для финансовых сервисов и закупок, получило реализацию в новом совместном предложении для выхода на рынок, которое использует платформу Accenture AI Refinery, созданную на базе NVIDIA AI Enterprise и развёрнутую на HPE Private Cloud AI.

Компания Lenovo анонсировала новые гибридные платформы, оптимизированные для решения ресурсоёмких ИИ-задач в дата-центрах. Представлены системы различного уровня, созданные в партнёрстве с NVIDIA, Cisco и IBM.

В частности, дебютировала модель ThinkSystem SR680a V4 на аппаратной платформе Intel. Полностью характеристики платформы не раскрываются. Известно, что применены процессоры семейства Xeon 6, в которое входят изделия на основе энергоэффективных E-ядер (Sierra Forest) и производительных P-ядер (Granite Rapids). Система несёт на борту восемь ускорителей NVIDIA Blackwell B200, а также восемь карт NVIDIA SuperNIC и NVIDIA BlueField-3 DPU. Утверждается, что по сравнению с серверами предыдущего поколения модель ThinkSystem SR680a V4 обеспечивает семикратный рост вычислительной производительности, тогда как объём памяти увеличился в четыре раза. Скорость инференса при работе с большими языковыми моделями (LLM) поднялась приблизительно в 11 раз.

Lenovo ThinkSystem SR675. Источник изображения: Lenovo.

Кроме того, Lenovo представила ИИ-систему Hybrid AI на платформе IBM watsonx. В основу этого решения положены серверы Lenovo ThinkSystem SR675 (V3), оснащённые системой жидкостного охлаждения Neptune.

Ещё одна система Lenovo Hybrid AI создана в партнёрстве с Cisco: она объединяет коммутаторы Cisco Nexus с технологией NVIDIA Spectrum-X для ускорения развёртывания ИИ-фабрик на предприятиях. Задействован сервер ThinkSystem SR675 V3, который может содержать до восьми ускорителей NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition. Говорится о поддержке карт NVIDIA SuperNIC и NVIDIA BlueField-3 DPU. Платформа призвана ускорить переход организаций от ИИ-вычислений на базе CPU к средам на основе GPU.

Согласно данным The Korea Economic Daily, южнокорейская компания SK hynix заключила контракты на поставку кастомной памяти HBM с NVIDIA, Microsoft и Broadcom, опередив конкурента Samsung Electronics на рынке кастомной HBM, который, по прогнозам TrendForce и Bloomberg Intelligence к 2033 году вырастет до $130 млрд с $18,2 млрд в 2024 году. Ожидается, что поставки SK hynix кастомных чипов начнутся во второй половине 2025 года.

По данным отраслевых источников, Samsung также ведёт переговоры с Broadcom и AMD о поставках кастомной HBM4. Ранее, в ходе квартального отчёта в апреле компания сообщила, что начнёт поставки памяти HBM4 в I половине 2026 года. Для наращивания производства HBM и передовой памяти DRAM компания SK hynix переоборудовала свой завод M15X в Чхонджу (Cheongju), изначально предназначенный для производства флеш-памяти NAND. Объём запланированных инвестиций составляет ₩20 трлн ($14,5 млрд).

Кастомные HBM, предназначенные для удовлетворения конкретных потребностей клиентов, пользуются всё большим спросом, поскольку крупные технологические компании, стремясь оптимизировать производительность своих ИИ-решений, отказываются от использования универсальной памяти. О заключении контрактов стало известно примерно через 10 месяцев после того, как SK hynix объявила о получении запросов на поставку кастомной HBM от «Великолепной семёрки»: Apple, Microsoft, Google, Amazon, NVIDIA, Meta✴ и Tesla.

Источник изображения: SK hynix

По словам источника The KED в полупроводниковой отрасли, «учитывая производственные мощности SK hynix и сроки запуска ИИ-сервисов крупными технологическими компаниями, удовлетворить все запросы “Великолепной семёрки” не представляется возможным». Тем не мене, он допустил, что SK hynix с учётом условий рынка может заключить контракты ещё с несколькими клиентами.

Ранее SK hynix сообщила, что с поколением HBM4E она полностью перейдет на модель индивидуального производства. Текущее массовое внедрение сосредоточено вокруг HBM3E, а отрасль готовится в ближайшем будущем к переходу на шестое поколение памяти HBM — HBM4. По словам источников, выпуск кастомной памяти седьмого поколения HBM4E компания освоит во II половине 2026 года, а массовое производство HBM4 начнёт во второй II 2025 года.

Начиная с HBM4, логические кристаллы для памяти SK hynix выпускает TSMC, поскольку усовершенствованный чип требует более продвинутых техпроцессов. До этого компания обходилась собственными мощностями. По данным TrendForce, SK hynix контролирует половину мирового рынка HBM, за ней следуют Samsung и Micron с долями рынка в размере 30 % и 20 % соответственно.

Broadcom объявила о выходе платформы VMware Cloud Foundation (VCF) 9.0, которая предоставляет клиентам согласованную операционную модель для частного облака, охватывающую ЦОД, периферию и управляемую облачную инфраструктуру. VCF 9.0 сочетает в себе гибкость и масштабируемость публичных облаков с безопасностью, производительностью, архитектурным контролем и низкой совокупной стоимостью владения (TCO) локальных сред.

VCF 9.0 является единой унифицированной платформой с поддержкой традиционных, современных и ИИ-приложений, говорит компания. Согласованные операции, управление и контроль в среде частного облака, а также возможность самообслуживания позволяет разработчикам сосредоточиться на своих приложениях, а не на инфраструктуре. Именно для этого при создании VCF 9.0 была выбрана совершенно новая архитектура.

VCF 9.0 получила унифицированный интерфейс для администраторов облака, обеспечивающий целостное представление о его работе. Новое приложение Quick Start значительно сокращает время и сложность настройки. Встроенные политики управления и предварительно настроенные шаблоны помогают поддерживать соответствие требованиям всем развёртываниям, сокращая ручные задачи и гарантируя повторяемость инфраструктуры. Разработчики получают доступ к автоматизированным и эластичным самообслуживаемым IaaS.

Источник изображений: Broadcom

Встроенная службы vSphere Kubernetes Service (VKS) позволяет одинаково работать как с виртуальными машинами (ВМ), так и с контейнерами. Унифицированный подход позволяет клиентам создавать, развёртывать и запускать контейнеризированные и виртуализированные рабочие нагрузки вместе, снижая потребность в сложных стеках DevOps и интеграциях.

VCF 9.0 предлагает явные преимущества в плане прогнозируемости и прозрачности затрат по сравнению с публичным облаком, позволяя организациям получить полное представление о совокупной стоимости владения и обеспечивая чёткую видимость рентабельности инвестиций в инфраструктуру, говорит Broadcom.

Ключевой особенностью VCF 9.0 является и новая панель управления SecOps, обеспечивающая консолидированное представление безопасности платформы и управления данными, включая интегрированные политики соответствия и нормативные ограничения для согласованного управления. VMware vDefend обеспечивает встроенное обнаружение и реагирование на угрозы, микросегментацию на уровне зон и приложений, сокращение поверхности атак и принудительное применение принципа нулевого доверия в VCF. vDefend расширяет возможности как администраторов инфраструктуры, так и владельцев VPC, оптимизирует миграцию и обеспечивает последовательное предотвращение угроз в многоэкземплярных развёртываниях VCF.

Обновления коснулись и подсистем хранения и сетей. Расширенное многоуровневое хранение для NVMe позволяет обеспечить снижение до 38 % совокупной стоимости владения, а VMware vSAN ESA с Global Dedupe позволяет на 34 % снизить совокупную стоимость владения хранилищем. Новая защита данных vSAN-to-vSAN с «глубокими» снапшотами обеспечивает более эффективное восстановление после сбоев или атак программ-вымогателей. VCF обеспечивает практически нулевую потерю производительности по сравнению с bare metal, поддерживая при этом vMotion без простоев для рабочих ИИ-нагрузок.

VMware Live Recovery обеспечивает унифицированное управление кибер- и аварийным восстановлением во всех развертываниях VCF с повышенным суверенитетом данных за счёт локальных изолированных сред восстановления. Поддерживает до 200 неизменяемых снапшотов на ВМ и обеспечивает более эффективное масштабирование за счёт возможности расширения хранилища независимо от вычислений с помощью кластеров хранения vSAN. Наконец, в VMware NSX обеспечен трёхкратный рост производительности коммутации

VMware Private AI Foundation с NVIDIA повышает кибербезопасность, позволяя развернуть облаки с поддержкой изоляции (air gap) и GPU-as-a-Service. В службе также появилась видимость профилей vGPU и новые инструменты мониторинга (v)GPU. А Model Runtime упрощает использование и масштабирование ИИ-моделей, в то время как Agent Builder Service обеспечивает более эффективное создание ИИ-агентов.

VMware Data Services Manager (DSM) предлагает поддержку PostgreSQL и MySQL с Microsoft SQL Server в Tech Preview. Интеграция с VCF Automation позволяет ИТ-отделам предоставлять DBaaS, а дополнительные усовершенствования повышают эффективность для управления большими парками баз данных.

Еще одним ключевым обновлением является интеграция балансировщика нагрузки VMware Avi с VMware Cloud Foundation (VCF) 9.0. Он обеспечивает единую облачную операционную модель для балансировки по всем рабочим нагрузкам, предлагает plug-and-play балансировку для ВМ и Kubernetes, а также единый API для администраторов и разработчиков инфраструктуры.

В Норвегии введён в эксплуатацию самый мощный в стране суперкомпьютер — система Olivia, созданная корпорацией HPE. Комплекс расположен в дата-центре Лефдаль (Lefdal Mine Datacenter, LMD) на базе бывшего рудника, а для его охлаждения используется холодная вода из близлежащего фьорда.

Машина построена на платформе HPE Cray Supercomputing EX (EX254n). В её состав входят 252 узла, каждый из которых содержит два 128-ядерных процессора AMD EPYC 9745 (Turin). В сумме это даёт 64 512 CPU-ядер. Кроме того, задействован GPU-кластер с 76 узлами, оснащёнными четырьмя гибридными суперчипами NVIDIA GH200: таким образом, в общей сложности применены 304 ускорителя. Используется интерконнект HPE Slingshot 11. За хранение данных отвечает система HPE Cray ClusterStor E1000 вместимостью 5,3 Пбайт.

В текущей конфигурации GPU-кластер Olivia обладает производительностью 13,2 Пфлопс (FP64) и пиковым быстродействием 16,8 Пфлопс. При этом энергопотребление составляет 219 кВт. Таким образом, машина демонстрирует производительность в 60,274 Гфлопс/Вт.

В июньском рейтинге мощнейших суперкомпьютеров мира TOP500 GPU-комплекс Olivia располагается на 117-й позиции, тогда как в списке самых энергоэффективных суперкомпьютеров GREEN500 он занимает 22-ю строку. CPU-блок Olivia занимает 271-е место в рейтинге с фактической и пиковой FP64-производительностью 4,25 и 4,95 Пфлопс соответственно.

Источник изображения: Sigma2

Olivia эксплуатируется государственной компанией Sigma2. Применять суперкомпьютер планируется для проведения исследований в различных областях, включая изменения климата, здравоохранение, ИИ и пр. Суперкомпьютер обладает возможностями для дальнейшего расширения. В частности, количество ядер CPU может быть увеличено до 119 808. Кроме того, могут быть добавлены ещё 224 ускорителя.

Компания NVIDIA отметила рост популярности своего Arm-процессора Grace C1 среди ключевых ODM-партнёров. Изделие применяется в телекоммуникационном оборудовании, СХД, периферийных и облачных решениях, а также в других системах, где первостепенное значение имеет показатель производительности в расчёте на ватт затрачиваемой энергии.

Архитектура NVIDIA Grace на сегодняшний день представлена в двух основных конфигурациях: это двухпроцессорный Grace Superchip и новый однопроцессорный Grace CPU C1. Последний содержит 72 ядра Arm Neoverse V2 (Armv9) с поддержкой векторных расширений SVE2. Объём кеша L2 составляет 1 Мбайт в расчёте на ядро. Кроме того, есть 114 Мбайт кеша L3. Тактовая частота достигает 3,1 ГГц.

Источник изображения: NVIDIA

Процессор Grace CPU C1 функционирует в связке со 120, 240 или 480 Гбайт памяти LPDDR5X, пропускная способность которой достигает 512 Гбайт/с (384 Гбайт/с для варианта 480 Гбайт). Реализована поддержка четырёх массивов PCIe 5.0 x16, что даёт в общей сложности 64 линии (поддерживается бифуркация). Показатель TDP составляет до 250 Вт (вместе с памятью).

Источник изображения: NVIDIA

По заявлениям NVIDIA, системы на базе Grace CPU C1 демонстрируют двукратное повышение производительности на ватт затрачиваемой энергии по сравнению с сопоставимыми по классу продуктами, построенными на чипах с архитектурой х86. Устройства на основе Grace CPU C1 проектируют такие компании, как Foxconn, Jabil, Lanner, MiTAC, Supermicro и QCT.

В телекоммуникационной отрасли, как отмечается, востребован компьютер NVIDIA Compact Aerial RAN, объединяющий процессор Grace CPU C1 с ускорителем NVIDIA L4 и адаптером NVIDIA ConnectX-7 SmartNIC. Кроме того, Grace CPU C1 применяется в системах хранения WEKA и Supermicro.

Meta✴ Platforms решила обновить свои компетенции в сфере ИИ, наняв ведущих отраслевых игроков — Ната Фридмана (Nat Friedman) и Дэниэла Гросса (Daniel Gross). Также компания намерена выкупить их венчурный фонд NFDG, сообщает The Information.

Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) сначала пытался купить ИИ-стартап Safe Superintelligence (SSI) бывшего «главным учёным» OpenAI Ильи Суцкевера (Ilya Sutskever). После отказа Цукерберг попросту собрался нанять генерального директора SSI — Гросса. Ранее тот руководил ИИ-разработками в Apple и был партнёром Y Combinator. Фридман был главой GitHub и советником Midjourney. Гросс и Фридман были соучредителями инвестиционного фонда NFDG.

NFDG имеет доли в в известных ИИ-компаниях, включая SSI, Perplexity и Character.ai. Ранее компания инвестировала в Weights & Biases, которую приобрела CoreWeave. NFDG занимается не только финансированием компаний, но и предлагает программу грантов, в рамках которой стартапам предоставляется финансирование на $250 тыс., а также $250 тыс. в виде облачных кредитов Microsoft Azure.

В период дефицита ИИ-ускорителей NFDG построил собственный суперкомпьютер. Кластер Andromeda изначально включал 2512 ускорителей NVIDIA H100. С тех пор он вырос до 3 200 H100 в 400 узлах и ещё 432 H100 в 54 узлах, связанных 400G-интерконнектом InfiniBand, а также 768 A100 с 200G InfiniBand. Теперь Andromeda могут арендовать и компании, которые не относятся к NFDG, за $2,4–$3 за ускоритель в час. Сейчас можно арендовать до 2 тыс. H100 и получить доступ к ним в течение нескольких часов.

Источник изображения: Amina Atar/unspalsh.com

Помимо возможного найма Гросса и Фридмана, Meta✴ ведёт переговоры, конечной целью которых является выкуп значительной части активов NFDG и вывод из него партнёров за сумму более $1 млрд. При этом сделка не даст Meta✴ контроля над фондом или информации о бизнесе. Кому достанется Andromeda, не уточняется.

Если сделка будет завершена, она войдёт в число более масштабных реформ в Meta✴, связанных с ИИ. Цукерберг планирует сформировать новую лабораторию по разработке «суперинтеллекта» и пересмотреть стратегию выкупа продуктов. В этом месяце Meta✴ уже подтвердила, что намерена потратить порядка $14 млрд на долю в Scale AI, специализирующейся на разметке данных для обучения ИИ.