В отличие от других крупных технологических компаний, которые активно инвестируют в развёртывание ИИ ЦОД, Apple долгое время избегала резкого увеличения капитальных вложений в это направление. Но, похоже, ситуация изменилась, и Apple тоже начала наращивать инвестиции в это направление, пишет ресурс Investor's Business Daily (IBD).

Аналитик Loop Capital Ананда Баруа (Ananda Baruah) сообщил в понедельник в записке для инвесторов, что Apple размещает заказы на поставку систем NVIDIA GB300 NVL72 на сумму около $1 млрд. Речь идёт о приблизительно 250 системах стоимостью $3,7– $4 млн каждая, пояснил аналитик.

Баруа также сообщил, что Apple привлекла Dell и Supermicro к работе над собственным большим серверным кластером для поддержки приложений генеративного ИИ. Аналитик рассказал, что на текущий момент об этом проекте мало данных, но, похоже, Apple намерена использовать кластер для работы с большими языковыми моделями (LLM). Ранее компания сотрудничала с Google Cloud и использовала TPU для обучения своих ИИ-моделей. Для безопасного инференса компания использует серверы на базе собственных чипов серии M. По слухам, компания также работает над собственными серверными ИИ-ускорителями при поддержке Broadcom.

Источник изображения: Laurenz Heymann/unsplash.com

Ананда Баруа считает, что резкая смена стратегии Apple связана с проблемами с выводом на рынок своего обновленного цифрового помощника Siri с поддержкой ИИ, который был анонсирован в прошлом году на конференции WWDC 2024. Компания планировала запустить новые функции Siri в начале этого года, но, похоже, что это произойдёт только в 2026 году.

Один из топ-менеджеров Apple назвал задержки и промахи с запуском функций ИИ-платформы Apple Intelligence «отвратительными» и «позорными», поскольку компания продвигала возможности ИИ в телевизионной рекламе, сообщил ранее Bloomberg. В связи с этим на компанию уже подали в суд. В итоге новым руководителем направления ИИ вместо Джона Джаннандреа (John Giannandrea) был назначен Майк Роквелл (Mike Rockwell), глава отдела разработки Vision Pro.

Немецкая компания Cerabyte, специализирующаяся на разработке систем хранения данных на основе керамики, объявила о привлечении инвестиций со стороны компании In-Q-Tel (IQT), косвенно связанной с американскими спецслужбами. Полученные средства пойдут на ускорение создания продуктов, которые будут поставляться государственным заказчикам. Объём вложений со стороны IQT не раскрывается.

Технология Cerabyte предполагает применение стекла или плёнки с тонким керамическим покрытием. Информация записывается при помощи лазера в виде наноразмерных «ямок» по аналогии с QR-кодами: заявленная скорость достигает 2 млн бит на лазерный импульс. Считывание также осуществляется посредством лазера.

Одним из ключевых преимуществ технологии Cerabyte является долговечность: данные на таких накопителях могут храниться практически неограниченное количество времени, заявляет компания. Кроме того, обеспечивается высокая ёмкость: по заявлениям разработчика, технология до 2030 года позволит добиться вместимости до 100 Пбайт на стойку при использовании картриджей CeraMemory.

Источник изображения: Cerabyte

In-Q-Tel — американская некоммерческая венчурная фирма, базирующаяся в Арлингтоне (Вирджиния). Она инвестирует в перспективные компании с тем, чтобы обеспечить ЦРУ и другие структуры США передовыми технологическими разработками. Ожидается, что американский государственный сектор будет оперировать огромными объемами данных, сопоставимыми с теми, которыми управляют ведущие интернет-корпорации, включая Meta✴ и Amazon. Причём основная часть такой информации у госструктур будет находиться в «холодном» хранилище в течение длительных периодов времени. Таким образом, технология Cerabyte обеспечит эффективное решение как с точки зрения долговечности, так и с точки зрения вместимости.

Нужно отметить, что ранее Cerabyte привлекла инвестиции от компании Pure Storage, которая занимается разработкой All-Flash СХД. Кроме того, Cerabyte получила финансовую поддержку в рамках программы-акселератора Европейского совета по инновациям (EIC).

Развитие систем искусственного интеллекта (ИИ) подпитывает ажиотаж, связанный со строительством азиатских дата-центров. В результате на континенте выдана серия рекордных кредитов на создание ЦОД, ещё больше сделок может быть заключено в будущем, сообщает Bloomberg.

Только за неделю два крупных азиатских оператора ЦОД получили самые значимые в своей истории кредиты, частично предназначенные для расширения проектов в Малайзии, намеренной стать новым региональным хабом для дата-центров. Сам факт таких крупных сделок свидетельствует о росте привлекательности отрасли для инвесторов, бум ИИ стимулирует их интерес. Также сделки стали своеобразным маркером того, что Азия становится одним из ключевых рынков ЦОД. Как прогнозирует Cushman and Wakefield, спрос будет расти на 32 % ежегодно до 2028 года. Это выше, чем предполагаемый рост в США (CAGR 18 %), хотя в начале 2024 года прогнозы были более скромными.

По данным юридической компании Morrison Foerster, рост спроса на ЦОД вызвал интерес у пула инвесторов по всему Азиатско-Тихоокеанскому региону (АТР). Если раньше инвесторами выступали в основном банки, то теперь появились частные кредитные и инфраструктурные фонды. Среди недавних инициатив — проект компании Bridge Data Centres, принадлежащей Bain Capital. Она получила в кредит $2,8 млрд для развития в Малайзии, а DayOne (ранее GDS International) привлекла заём, эквивалентный $3,4 млрд. Готовятся и новые сделки. Сингапурское подразделение австралийской Firmus Technologies желает получить кредит на $120 млн, а индийская Yotta Data Services договаривается с частными фондами о привлечении около $500 млн для своих парков ЦОД.

Источник изображения: Steven Wilcox/unsplash.com

Боле того, чем сильнее напряжённость между США и КНР, тем активнее транснациональные компании готовы вкладывать средства в ЦОД за пределами Китая. Одним из ключевых бенефициаров наметившейся тенденции стал малайзийский штат Джохор (Johor), граничащий с Сингапуром, где около 30 проектов дата-центров завершены или находятся на стадии строительства, а ещё 20 ожидают одобрения регуляторов. Таиланд одобрил инвестиционные заявки на $5,9 млрд буквально на прошлой неделе, в том числе на проекты в секторе, связанном с ЦОД.

Тем не менее, в отрасли царит неопределённость, поскольку США готовят новые пошлины, риск глобальной торговой войны не так уж мал. В числе возможных целей — страны, поставляющие продукцию для индустрии дата-центров (в основном в Азии). Также не исключено нарушение цепочек поставок, в том числе полупроводников. В Morrison Foerster допускают, что геополитические риски могут привести к росту кредитных рисков для финансистов, поэтому те могут потребовать большего вознаграждения или, например, отказаться от проектов, связанных с китайскими структурами. Это потенциально затормозит рост на рынке ЦОД в Юго-Восточной Азии.

На участке более 20 тыс. га корпорация Energy Abundance Development Corporation намерена построить кампус ЦОД ёмкостью 5 ГВт, использующий собственные источники энергии. Проект Data City намерены реализовать недалеко от города Ларедо (Laredo) на юго-западе Техаса вблизи от мексиканской границы, сообщает пресс-служба компании. Первые 300 МВт и более 92 тыс. м² намерены ввести в эксплуатацию в 2026 году.

Предполагается, что объект будет работать на «чистой» энергии. Фактически электричество будет поставляться с соседней площадки Hydrogen City, проект которой тоже реализуется Energy Abundance. Первую фазу «водородного города» намерены запустить до 2028 года. Также будут задействованы ветряные и солнечные генераторах, а также природный газ — фактически речь всё же идёт о применении ископаемого топлива, сообщает Datacenter Dynamics. Впрочем, в пресс-релизе компании говорится о постепенном переходе на питание на 100 % за счёт энергии водорода. Компания не сообщала, когда именно она намерена довести мощность ЦОД до 5 ГВт.

Источник изображения: Energy Abundance

В Energy Abundance заявляют, что Data City — проект мирового класса, который поможет Америке выиграть «гонку ИИ», одновременно продемонстрировав, как добиться круглосуточных поставок «зелёной» энергии с помощью водорода и хранилищ в соляных пещерах. В компании считают, что именно Data City станет местом рождения AGI — «общего искусственного интеллекта», равного человеческому или превосходящему его.

Energy Abundance ранее была известна как Green Hydrogen International. По словам её представителей, управленцы компании имеют большой опыт в развитии крупномасштабных инициатив в глобальной энергетике, а также проектировании генерирующих мощностей «на местах» — она подготовила и построила энергетические проекты по всему миру общей мощностью более 3 ГВт.

Энергия водорода уже активно используется компаниями вроде Equinix . Более того, ECL намерена построить гигантский «зелёный» ЦОД TerraSite-TX1 ёмкостью до 2 ГВт (в перспективе), а Microsoft проводит эксперименты по питанию дублинского ЦОД от водородных топливных ячеек GeoPura. Наконец, Modern Hydrogen и Mesa Solutions объединились для выработки водорода из природного газа непосредственно на территории кампуса ЦОД.

Стартап FuriosaAI из Южной Кореи, представивший в прошлом году ИИ-ускоритель RNGD для работы с большими языковыми моделями (LLM) и мультимодальным ИИ, отклонил предложение о поглощении со стороны Meta✴ Platforms, которая была готова заплатить за это $800 млн. FuriosaAI намерена и дальше развивать бизнес в качестве независимой компании. Об этом сообщил Bloomberg со ссылкой на информированный источник.

По словам собеседника Bloomberg, Meta✴ вела переговоры о приобретении FuriosaAI из Сеула с начала этого года. После того как в феврале появились слухи о возможном поглощении стартапа, начали расти в цене акции его крупнейшего инвестора, южнокорейской венчурной компании DSC Investment, но после известий об отказе их стоимость упала в понедельник на 16 %.

Ускоритель RNGD, выполненный по 5-нм техпроцессу компании TSMC и использующий чипы памяти HBM3, поставляемые SK Hynix, способен конкурировать чипами NVIDIA, а также других ИИ-стартапов, включая Groq, SambaNova и Cerebras. Персонал FuriosaAI составляет около 150 сотрудников, включая 15 человек, работающих в офисе в Кремниевой долине. В конце прошлого года стартап начал тестирование RNGD и рассылку образцов чипов клиентам, включая LG AI Research (ИИ-подразделение LG Group) и Saudi Aramco. Сообщается, что более десяти потенциальных клиентов будут тестировать образцы RNGD в I половине этого года.

Источник изображения: FuriosaAI

По словам источников, FuriosaAI планирует привлечь дополнительный капитал и лишь потом провести первичное публичное размещение акций (IPO). Ожидается, что примерно через месяц компания завершит расширенный раунд финансирования серии C, который позволит получить намеченную сумму. До этого основанная в 2017 году FuriosaAI привлекла за четыре раунда финансирования $115 млн, пишет Data Center Dynamics.

В свою очередь, Meta✴ вкладывает значительные средства в ИИ-инфраструктуру, стремясь опередить конкурентов, включая OpenAI и Google. В январе 2025 года гендиректор Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) заявил, что компания выделит до $65 млрд на развитие ИИ в 2025 году, включая расходы на строительство крупного ЦОД и найм персонала в сфере ИИ. А всего неделю спустя Цукерберг сообщил инвесторам, что Meta✴ планирует потратить сотни миллиардов долларов на инфраструктуру ИИ.

Meta✴ также работает над созданием собственных чипов. В 2023 году она представила чип Meta✴ Training and Inference Accelerator (MTIA) для ИИ-нагрузок, а в 2024 году был анонсирован ИИ-ускоритель MTIA второго поколения, втрое превосходящий предшественника по производительности. Сейчас компания ведёт тестирование собственного ускорителя для обучения ИИ-моделей.

Чтобы удовлетворить растущий спрос на ИИ-инфраструктуру, NVIDIA представила NVIDIA Instant AI Factory — управляемый сервис на базе платформ NVIDIA DGX SuperPOD с ускорителями Blackwell Ultra и ПО NVIDIA Mission Control. NVIDIA сообщила, что её партнёр Equinix станет первой компанией, которая предложит новые системы DGX GB300 и DGX B300 в своих предварительно сконфигурированных ЦОД с жидкостным или воздушным охлаждением, готовых к обработке ИИ-нагрузок и расположенных на 45 рынках по всему миру.

Как пишет SiliconANGLE, Тони Пейкдей (Tony Paikeday), старший директор NVIDIA по маркетингу продуктов и систем ИИ, заявил, что партнёрство с Equinix позволит компании выйти на более чем 45 рынков по всему миру «с предварительно настроенными объектами, которые готовы в зависимости от спроса клиентов масштабировать, эксплуатировать и управлять ИИ-инфраструктурой».

NVIDIA отметила, что сервис предоставит предприятиям полностью готовые ИИ-фабрики, оптимизированные для обучения современных моделей и рабочих нагрузок моделей рассуждений в реальном времени, что избавит от многомесячного планирования инфраструктуры перед развёртыванием.

Источник изображения: NVIDIA

Поскольку Equinix предоставляет средства и инфраструктуру для разработки ИИ, Пейкдей возлагает большие надежды на платформу SuperPOD и считает, что она окажет позитивное влияние на развёртывание ИИ компаниями. «Equinix — ключевой компонент этой платформы, потому что вам нужно жидкостное охлаждение, вам нужны ЦОД следующего поколения, вам нужны сверхскоростные соединения с внешним миром, чтобы передавать эти данные», — заявил он.

Meta✴ и OpenAI по отдельности ведут переговоры с индийской Reliance Industries о потенциальном сотрудничестве для расширения ИИ-сервисов, сообщает The Information. Так, OpenAI хотела бы при помощи Reliance Jio расширить использование ChatGPT в Индии — об этом изданию сообщили два независимых источника, знакомых с вопросом.

Более того, OpenAI обсуждала с сотрудниками сокращение стоимости подписок на платный вариант ChatGPT с $20/мес. до всего нескольких долларов. Пока неизвестно, велись ли разговоры об этом в ходе переговоров с Reliance. С последней, как утверждается, обсуждали продажу ИИ-моделей OpenAI корпоративным клиентам (через API). Также индийская компания заинтересована в локальном хостинге моделей OpenAI, чтобы данные местных клиентов будут храниться в пределах Индии.

По имеющимся данным, с OpenAI и Meta✴ велись переговоры о запуске ИИ-моделей компаний в 3-ГВт ЦОД, который Reliance пока только планирует построить. Утверждается, что это будет «крупнейший дата-центр в мире» — его возведут в Джамнагаре (штат Гуджарат). Стоит отметить, что Reliance Industries является одним из крупнейших конгломератов Индии, имеющих интересы как в нефтегазовой отрасли, так и в IT и смежных отраслях, а также в сфере «зелёной» энергетики.

Источник изображения: Shivam Mistry/unsplash.com

Индия в целом считается очень перспективной страной для развития инвестиций в ИИ. Например, в конце прошлого года глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что страна должна стать одним из лидеров в области ИИ и создать собственную инфраструктуру. Тогда сообщалось, что Индия на государственном уровне обсуждает с NVIDIA совместную разработку чипов для ИИ-проектов, адаптированных к местным задачам.

Также страна осваивает связанные с ИИ технологии — например, она затратит $1,2 млрд на суверенный ИИ-суперкомпьютер с 10 тыс. ускорителей и собственные LLM, а также готова покупать много ускорителей, включая ослабленные варианты, которые не достались Китаю после ужесточения американских санкций. И это далеко не все проекты, находящиеся сейчас на стадии разработки и реализации.

NVIDIA анонсировала NVIDIA AI Data Platform — настраиваемую эталонную архитектуру, которую ведущие поставщики смогут использовать для создания нового класса ИИ-инфраструктуры для требовательных рабочих нагрузок ИИ-инференса: корпоративных платформ хранения со специализированными ИИ-агентами, использующих ускорители, сетевые решения и ПО NVIDIA.

Эти агенты помогут генерировать ответы из имеющихся данных практически в реальном времени, используя ПО NVIDIA AI Enterprise — включая микросервисы NVIDIA NIM для новых моделей NVIDIA Llama Nemotron, а также NVIDIA AI-Q Blueprint. Провайдеры хранилищ смогут оптимизировать свою инфраструктуру для обеспечения работы этих агентов с помощью ускорителей NVIDIA Blackwell, DPU BlueField, сетей Spectrum-X и библиотеки инференса с открытым исходным кодом NVIDIA Dynamo.

Ведущие провайдеры платформ данных и хранилищ, включая DDN, Dell, HPE, Hitachi Vantara, IBM, NetApp, Nutanix, Pure Storage, VAST Data и WEKA, сотрудничают с NVIDIA для создания настраиваемых ИИ-платформ данных, которые могут использовать корпоративные данные для рассуждений и ответов на сложные запросы.

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA Blackwell, DPU BlueField и сетевое оборудование Spectrum-X предоставляют механизм для ускорения доступа ИИ-агентов запроса к данным, хранящимся в корпоративных системах. DPU BlueField обеспечивают производительность до 1,6 раз выше, чем хранилища на базе ЦП, при этом снижая энергопотребление до 50 %, а Spectrum-X ускоряет доступ к хранилищам до 48 % по сравнению с традиционным Ethernet, применяя адаптивную маршрутизацию и контроль перегрузки, говорит NVIDIA.

ИИ-агенты, созданные с помощью AI-Q Blueprint, подключаются к данным во время инференса, чтобы предоставлять более точные, контекстно-зависимые ответы. Они могут быстро получать доступ к большим объёмам информации и обрабатывать различные типы данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные из нескольких источников, в том числе текст, PDF, изображения и видео.

Сертифицированные партнёры NVIDIA в области СХД уже сотрудничают с NVIDIA в деле создания новых ИИ-платформ:

• DDN внедряет возможности AI Data Platform в свою платформу ИИ DDN Infinia.
• Dell создаёт вариант AI Data Platform для своего семейства решений Dell PowerScale и Project Lightning.
• HPE внедряет возможности AI Data Platform в HPE Private Cloud для ИИ, HPE Data Fabric, HPE Alletra Storage MP и HPE GreenLake для хранения файлов.
• Hitachi Vantara интегрирует AI Data Platform в экосистему Hitachi IQ, помогая клиентам внедрять инновации с помощью систем хранения и предложений данных, которые обеспечивают ощутимые результаты работы ИИ.
• IBM интегрирует AI Data Platform как часть своих возможностей хранения с учётом содержимого с технологиями IBM Fusion и IBM Storage Scale для ускорения приложений генеративного ИИ с расширенным извлечением данных.
• NetApp совершенствует хранилище для агентского ИИ с помощью решения NetApp AIPod, созданного на базе AI Data Platform.
• Nutanix Cloud Platform с Nutanix Unified Storage будет интегрированы с NVIDIA AI Data Platform, что позволит выполнять инференс и агентские рабочие процессы, развёрнутые на периферии, в ЦОД и публичном облаке.
• Pure Storage предоставит возможности AI Data Platform с Pure Storage FlashBlade.
• VAST Data работает с AI Data Platform для сбора аналитических данных в реальном времени с помощью VAST InsightEngine.

NVIDIA анонсировала новое семейство ИИ-моделей Llama Nemotron с расширенными возможностями рассуждения. Основанные на моделях Llama с открытым исходным кодом от Meta✴ Platforms, модели от NVIDIA предназначены для предоставления разработчикам основы для создания продвинутых ИИ-агентов, которые могут от имени своих пользователей независимо или с минимальным контролем работать в составе связанных команд для решения сложных задач.

«Агенты — это автономные программные системы, предназначенные для рассуждений, планирования, действий и критики своей работы», — сообщила Кари Бриски (Kari Briski), вице-президент по управлению программными продуктами Generative AI в NVIDIA на брифинге с прессой, пишет VentureBeat. «Как и люди, агенты должны понимать контекст, чтобы разбивать сложные запросы, понимать намерения пользователя и адаптироваться в реальном времени», — добавила она. По словам Бриски, взяв Llama за основу, NVIDIA оптимизировала модель с точки зрения требований к вычислениям, сохранив точность ответов.

Источник изображений: NVIDIA

NVIDIA сообщила, что улучшила новое семейство моделей рассуждений в ходе дообучения, чтобы улучшить многошаговые математические расчёты, кодирование, рассуждения и принятие сложных решений. Это позволило повысить точность ответов моделей до 20 % по сравнению с базовой моделью и увеличить скорость инференса в пять раз по сравнению с другими ведущими рассуждающими open source моделями. Повышение производительности инференса означают, что модели могут справляться с более сложными задачами рассуждений, имеют расширенные возможности принятия решений и позволяют сократить эксплуатационные расходы для предприятий, пояснила компания.

Модели Llama Nemotron доступны в микросервисах NVIDIA NIM в версиях Nano, Super и Ultra. Они оптимизированы для разных вариантов развёртывания: Nano для ПК и периферийных устройств с сохранением высокой точности рассуждения, Super для оптимальной пропускной способности и точности при работе с одним ускорителем, а Ultra — для максимальной «агентской точности» в средах ЦОД с несколькими ускорителями.

Как сообщает NVIDIA, обширное дообучение было проведено в сервисе NVIDIA DGX Cloud с использованием высококачественных курируемых синтетических данных, сгенерированных NVIDIA Nemotron и другими открытыми моделями, а также дополнительных курируемых наборов данных, совместно созданных NVIDIA. Обучение включало 360 тыс. часов инференса с использованием ускорителей H100 и 45 тыс. часов аннотирования человеком для улучшения возможностей рассуждения. По словам компании, инструменты, наборы данных и методы оптимизации, используемые для разработки моделей, будут в открытом доступе, что предоставит предприятиям гибкость в создании собственных пользовательских рвссуждающих моделей.

Одной из ключевых функций NVIDIA Llama Nemotron является возможность включать и выключать опцию рассуждения. Это новая возможность на рынке ИИ, утверждает компания. Anthropic Claude 3.7 имеет несколько схожую функциональность, хотя она является закрытой проприетарной моделью. Среди моделей с открытым исходным кодом IBM Granite 3.2 тоже имеет переключатель рассуждений, который IBM называет «условным рассуждением».

Особенность гибридного или условного рассуждения заключается в том, что оно позволяет системам исключать вычислительно затратные этапы рассуждений для простых запросов. NVIDIA продемонстрировала, как модель может задействовать сложные рассуждения при решении комбинаторной задачи, но переключаться в режим прямого ответа для простых фактических запросов.

NVIDIA сообщила, что целый ряд партнёров уже использует модели Llama Nemotron для создания новых мощных ИИ-агентов. Например, Microsoft добавила Llama Nemotron и микросервисы NIM в Microsoft Azure AI Foundry. SAP SE использует модели Llama Nemotron для улучшения возможностей своего ИИ-помощника Joule и портфеля решений SAP Business AI. Кроме того, компания использует микросервисы NVIDIA NIM и NVIDIA NeMo для повышения точности завершения кода для языка ABAP.

ServiceNow использует модели Llama Nemotron для создания ИИ-агентов, которые обеспечивают повышение производительности и точности исполнения задач предприятий в различных отраслях. Accenture сделала рассуждающие модели NVIDIA Llama Nemotron доступными на своей платформе AI Refinery. Deloitte планирует включить модели Llama Nemotron в свою недавно анонсированную платформу агентского ИИ Zora AI. Atlassian и Box также работают с NVIDIA, чтобы гарантировать своим клиентам доступ к моделям Llama Nemotron.

Компания Seeed Studio, по сообщению CNX-Software, выпустила компьютер небольшого форм-фактора reComputer J3010B, предназначенный для поддержания ИИ-нагрузок на периферии. Устройство может эксплуатироваться в широком температурном диапазоне — от -10 до +60 °C.

В основу новинки положена аппаратная платформа NVIDIA Jetson Orin Nano. Решение содержит процессор с шестью вычислительными ядрами Arm Cortex-A78AE с частотой до 1,5 ГГц и GPU на архитектуре NVIDIA Ampere с 16 тензорными ядрами. Доступны варианты с 512 и 1024 ядрами CUDA, оснащённые соответственно 4 и 8 Гбайт памяти LPDDR5. В первом случае заявленная ИИ-производительность достигает 34 TOPS, во втором — 67 TOPS.

reComputer J3010B несёт на борту NVMe SSD вместимостью 128 Гбайт и сетевой контроллер 1GbE. Есть слот M.2 Key E для опционального модуля Wi-Fi/Bluetooth, разъём mini PCIe для модема 4G (1 × PCIe 3.0 x4/3 × PCIe 3.0 x1), 40-контактная колодка расширения, 12-контактная колодка UART, коннектор для подключения вентилятора охлаждения с ШИМ-управлением, два интерфейса камеры CSI (2 линии). В набор разъёмов входят два порта USB 3.2 Type-A и порт USB 2.0 Type-C, интерфейс HDMI 2.1, гнездо RJ45 для сетевого кабеля.

Источник изображения: Seeed Studio

Размеры компьютера составляют 130 × 120 × 58,5 мм, масса — 451,9 г. Питание (9–19 В) подаётся через DC-разъём на 5,5/2,5 мм. Компания Seeed Studio заявляет, что новинка будет доступна как минимум до 2032 года. Устройство обеспечивается двухлетней гарантией. Цена reComputer J3010B составляет $505 за модель с 4 Гбайт оперативной памяти и $605 за модификацию с 8 Гбайт.