ИИ-стартап xAI Илона Маска (Elon Musk) разместил вакансии для разработчиков кастомных полупроводников, сообщил ресурс DataCenter Dynamics (DCD). Стартап ищет сотрудников для «создания ИИ-систем нового поколения, охватывающих весь спектр, от полупроводниковых чипов до компиляторов и моделей». Круг должностных обязанностей специалистов включает «разработку и доработку новых аппаратных архитектур для расширения границ вычислительной эффективности», а также использование ИИ в процессе проектирования оборудования.

От кандидатов на должность ожидается знание инструментов для создания чипов, таких как Chisel, а также VHDL и Verilog. В идеале претенденты должны иметь опыт «симуляции обучающих рабочих нагрузок на новых аппаратных ИИ-архитектурах». Соответствующий требованиям сотрудник присоединится к команде xAI, работающей над «созданием ИИ-систем нового поколения, которые обеспечат революционную эффективность и масштабируемость на новом оборудовании, компиляторах и моделях».

Источник изображения: xAI

Как полагает DCD, команду, о которой идёт речь, возглавляет Сяо Сан (Xiao Sun), ранее работавший в Meta✴, а до этого занимавшийся разработкой аппаратного обеспечения и алгоритмов машинного обучения, а также CMOS-устройств в IBM. DCD отметил, что на данный момент неясно, сотрудничает ли xAI с другой компанией в разработке полупроводниковых чипов, как, например, Google и OpenAI, которые работают с Broadcom над созданием семейства TPU и ИИ-чипа соответственно.

Компания Tesla, в которой Маск является крупнейшим акционером, также разработала собственный чип — Dojo D1, ориентированный на обработку видеоданных для обучения полуавтономных автомобилей. Однако большая часть команды, стоящей за чипом Dojo D1, покинула Tesla, и его будущее туманно. Илон Маска показал систему в 2024 году. Годом ранее Маск заявил, что чип используется из-за нехватки ускорителей NVIDIA: «Честно говоря, я не знаю, смогут ли они поставить нам достаточно графических процессоров — возможно, Dojo нам и не нужен, — но они не смогут».

Как и Tesla, xAI использует значительное количество ускорителей NVIDIA для своих вычислительных задач, более 200 тыс. из них входят в состав суперкомпьютера Colossus в Мемфисе (США). Маск надеется расширить Colossus до миллиона ускорителей. В свою очередь, xAI приобрела участок под второй дата-центр в Мемфисе.

Intel объявила о прекращении поддержки оптимизированного для производительности дистрибутива Clear Linux OS. «Начиная с этого момента, Intel больше не будет предоставлять исправления безопасности, обновления или техническое обслуживание Clear Linux OS, а репозиторий Clear Linux OS на GitHub будет заархивирован и доступен в режиме только для чтения», — указано в заявлении компании на странице Clear Linux Project.

Всем, кто в настоящее время использует Clear Linux OS, компания рекомендовала запланировать переход на другой активно поддерживаемый дистрибутив. Intel также отметила, что по-прежнему инвестирует в экосистему Linux, активно поддерживая различные проекты и дистрибутивы Linux с открытым исходным кодом и внося свой вклад в их оптимизацию для аппаратного обеспечения. Clear Linux был известен глубокой оптимизацией для x86-64, причём в производительности от этого выигрывали не только платформы Intel, но и AMD. Тем не менее, дистрибутив оставался достаточно нишевым.

Источник изображения: clearlinux.org

Как сообщил ранее ресурс Phoronix, в этом месяце Intel покинул Кирилл Шутемов (Kirill Shutemov) после 14 лет работы в компании, который внёс значительный вклад в развитие основных компонентов Intel для ядра Linux. Сообщается, что в последнее время Шутемов работал над аспектами управления памятью в ядре, а также принимал участие в реализации TDX в Intel.

Согласно данным Phoronix, последний раунд увольнений Intel сильнее повлиял на разработку ПО, чем некоторые из предыдущих. В этот раз компанию покинули сразу несколько разработчиков Linux.

Индонезия сделала важный шаг к созданию суверенного ИИ, объявив о создании «Центра передового опыта в сфере ИИ» (AI Center of Excellence, CoE). Проект реализуется под руководством Министерства цифровых коммуникаций и информации (Komdigi) и при поддержке NVIDIA, Cisco и телеком-оператора Indosat Ooredoo Hutchison (IOH). Центр станет частью национальной инициативы «Золотое видение 2045» (Golden 2045 Vision), направленной на цифровую трансформацию экономики и развитие инноваций.

В задачи CoE входят развитие локальной ИИ-инфраструктуры, подготовка кадров и поддержка стартапов. Частью CoE станет NVIDIA AI Technology Center, который обеспечит поддержку исследований в области ИИ, предоставит доступ к программе NVIDIA Inception для стартапов и предложит обучение в экосистеме NVIDIA Deep Learning Institute. Также CoE получит типовую суверенную ИИ-фабрику с новейшими ускорителями Blackwell. Дополнительно курируемый государством форум разработает надёжные ИИ-фреймворки для создания решений, соответствующих местным ценностям.

Важное внимание уделяется вопросам кибербезопасности. На базе центра заработает система Sovereign Security Operations Center Cloud Platform, разработанная Cisco, сочетающая ИИ-распознавание угроз, локальное управление данными и управляемые сервисы обеспечения безопасности.

Проект строится на четырёх стратегических столпах:

• Суверенная инфраструктура — масштабируемая и защищённая ИИ-инфраструктура, отвечающая национальным задачам;
• Безопасные ИИ-нагрузки — ожидается надёжная защита цифровых ресурсов с помощью решений Cisco.
• ИИ для всех — предусмотрено обеспечение доступа к ИИ для миллионов индонезийцев к 2027 году;
• Подготовка кадров — планируется обучение 1 млн человек цифровым навыкам, включая ИИ и кибербезопасность.

Источник изображения: Jeremy Bishop/unspalsh.com

Уже сейчас около 30 независимых разработчиков и стартапов используют ИИ-инфраструктуру IOH на базе NVIDIA. С учётом того, что Indosat покрывает связью весь индонезийский архипелаг, компания может обслуживать сотни миллионов носителей индонезийского языка (Bahasa Indonesia) с помощью приложений на основе специальных LLM, таких как Indosat Sahabat-AI. В будущем Indosat и NVIDIA намерены внедрять технологии AI-RAN, позволяющие охватывать ещё более широкий круг людей, которые смогут пользоваться ИИ с помощью беспроводных сетей.

Индонезия давно стала весьма привлекательным рынком для инвесторов. Так, Microsoft намерена в течение четырёх лет инвестировать в облачную инфраструктуру и ИИ-проекты Индонезии $1,7 млрд. А NVIDIA и Indosat Ooredoo Hutchison планируют построить ИИ-центр стоимостью $200 млн в Центральной Яве, $500 млн намерена инвестировать Tencent. Даже «Яндекс» имеет там собственные интересы.

По словам Агентства по охране окружающей среды (EPA) США, стартапы очень часто бездумно обращаются к ИИ без чёткого плана действий и проверенных данных. В результате предприниматели терпят неудачи и удивляются, почему ничего не сработало, передаёт The Register, отмечая, что на практике ставка на ИИ окупается лишь в четверти случаев.

Глава информационной службы EPA заявил, что ИИ — не панацея от всех проблем, как считают многие. ИИ необходимо внедрять в бизнес с учётом конкретных сценариев использования, но некоторые видят, как ИИ внедряется в других организациях, и стремятся к тому же, «не задавая правильных вопросов». По словам чиновника, часто для решения задачи вовсе не нужен ИИ, а попытка угнаться за модой может замедлить рост компании, а не ускорить его. Примечательно, что в последнее время доходность инвестиций в ИИ оказалась довольно низкой.

Источник изображения: Jud Mackrill/unsplash.com

EPA вторит и компания Maximus, ответственная за разработку IT-решений для госслужб США. Компания сообщила о жалобах на большое количество ботов «на службе» у государственных учреждений. В Maximus разработали процесс оценки решения задач — оказалось, что в некоторых случаях ИИ действительно вовсе не нужен.

По словам EPA, простое делегирование текущих задач искусственному интеллекту не всегда позволяет добиться нужного эффекта. Например, в гипотетической ситуации, когда компания перекладывает заполнение некой формы, являющееся частью бизнес-процесса, на ИИ без изучения логики бизнес-процесса может оказаться, что задачу передали машине без особой необходимости и с затратой лишних ресурсов. Тщательный анализ процесса поможет ответить на действительно важный вопрос: нужно ли вообще выполнение конкретной задачи с помощью ИИ, если её обработка вручную будет в несколько раз дешевле?

Другими словами, любой ИИ-проект настолько хорош, насколько хороши данные, использованные при его планировании. Сейчас EPA среды ведёт реестр ИИ-приложений для поиска «наилучших вариантов использования ИИ». При этом крупный IT-бизнес, наоборот, заинтересован в повсеместном внедрении ИИ. Так, Microsoft планомерно укрепляет лидерство в сфере ИИ, предлагая клиентам почти 2 тыс. моделей, в том числе от конкурентов.И это далеко не единственная платформа такого рода на рынке.

Компания Apple ранее рассматривала возможность запуска собственных облачных сервисов в качестве альтернативы AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, но, по всей видимости, отказалась от этой идеи, сообщил ресурс The Information. Проект был известен как Project ACDC (Apple Chips in Data Centers, чипы Apple в дата-центрах). В рамках ACDC компания намеревалась представлять разработчикам доступ к своим фирменным чипам серии Apple M.

Сообщается, что Apple планировала предложить более дешевую и эффективную альтернативу традиционным облачным платформам, использующим серверы Intel или решения других вендоров, заменив их собственными чипами серии M, которые известны своей вычислительной эффективностью и мощными возможностями инференса.

Источник изображения: Apple

Apple использует эти чипы не только для устройств Mac и iPad, но начала их тестирование своих чипов в ЦОД, запустив систему Private Cloud Compute (PCC) для безопасной обработки в облаке ИИ-запросов сервиса Apple Intelligence. Другие сервисы Apple, такие, как Siri, Photos и Music, также используют возможности чипов серии Apple M для повышения скорости обработки данных, в том числе ускорения поиска.

Проект ACDC был бы в значительной степени ориентирован на собственные разработки Apple, позволяя разработчикам создавать приложения для iOS и macOS непосредственно на чипах Apple и снижая тем самым зависимость от дорогостоящих ускорителей сторонних вендоров, отметил ресурс TechRadar. Компания не планировала сформировать новый отдел продаж для ACDC.

И хотя глава Project ACDC Майкл Эбботт (Michael Abbott) покинул компанию в 2023 году, обсуждение этих возможностей продолжалось как минимум до начала 2024 года, сообщают источники. Вместе с тем будущее проекта на данный момент остаётся неопределённым. По данным Apple Insider, компания ежегодно тратит порядка $7 млрд на сторонние облачные сервисы.

AMD вместе с ускорителями Instinct MI350X/MI355X представила 7-ю версию своего открытого программного стека ROCm (Radeon open compute). Как сообщает компания, ROCm 7.0 предназначен для удовлетворения растущих потребностей рабочих нагрузок генеративного ИИ и HPC, одновременно расширяя возможности разработчиков за счёт доступности, эффективности и активного сотрудничества сообщества.

По данным AMD, платформа ROCm 7 предлагает более чем в 3,5 раза большую производительность инференса, чем ROCm 6, и в 3 раза большую эффективность обучения. Это стало возможным благодаря улучшениям производительности и поддержке типов данных с меньшей точностью, таких как FP4 и FP6. Дальнейшие улучшения в коммуникационных стеках позволили оптимизировать использование ускорителя и перемещение данных.

ROCm 7 поддерживает распределённый инференс, а также фреймворки SGLang, vLLM и llm-d. Платформа ROCm 7 создавалась совместно с этими партнёрами, включая разработку общих интерфейсов и примитивов для обеспечения эффективного распределённого инференса на платформах AMD.

Источник изображений: AMD

Вместе с ROCm 7 компания представила MLOps-платформу ROCm Enterprise AI для бесперебойных ИИ-операций в корпоративном сегменте. Платформа предлагает инструменты для тонкой настройки модели и интеграции как со структурированными, так и неструктурированными рабочими процессами. AMD заявила, что работает с партнёрами по экосистеме над созданием эталонных реализаций для таких приложений, как чат-боты и обобщение документов.

AMD отметила, что тесное партнёрство гарантирует разработчикам доступ к лучшим в своем классе инструментам, постоянному улучшению производительности и открытой среде для быстрой итерации и развёртывания. Также AMD представила партнёров экосистемы ROCm, которые используют преимущества данной платформы:

• Meta✴ — выполнение рабочих нагрузок ранжирования, рекомендаций и генерации контента на ускорителях AMD Instinct, в том числе с использованием моделей Llama.
• Microsoft — Instinct MI300X теперь поддерживает как проприетарные, так и открыте модели в Azure.
• Red Hat OpenShift AI — поддержка масштабируемого инфренса LLM и ИИ-операций с ROCm на Red Hat OpenShift AI для гибридных облачных сред.
• Cohere — развёртывание модели Command R+ со 104 млрд параметров и контекстным окном в 128 тыс. токенов на ускорителях AMD Instinct с использованием vLLM и ROCm для инференса корпоративного уровня.

Кроме того, AMD представила «простую в использовании платформу для разработчиков» AMD Developer Cloud, обеспечивающую быстрый доступ к AMD Instinct с возможностью масштабирования от одного (192 Гбайт памяти) до восьми AMD Instinct MI300X (1536 Гбайт памяти). Сообщается, что конфигурации с одним ускорителем в основном используются для рабочих нагрузок инференса на «лёгких» моделях, тогда как максимальная конфигурация обеспечивает распределённое обучение, тонкую настройку и высокопроизводительный инференс для крупномасштабных моделей.

AMD сообщила, что платформа AMD Developer Cloud была разработана с учётом четырёх основных целей:

• Ускорение внедрения AMD GPU — расширение доступа к ускорителям для широкого круга разработчиков и их сообществ;
• Демонстрация производительности — практический опыт компании подчёркивает удобство использования и развёртывания AMD GPU, гарантируя разработчикам возможность использовать всю их мощь;
• Поддержка open source — компания предоставляет возможность ключевым участникам легко интегрировать собственную поддержку AMD GPU в свои проекты;
• Содействие обучению и сотрудничеству — наличие образовательного контента по запросу и интерактивных форумов.

По словам компании, AMD Developer Cloud предполагает различные варианты использования. Решение идеально подходит для независимых разработчиков AI/ML, работающих над низкоуровневым программированием, разработкой ядер (kernel) или корпоративных приложений и проектов, нацеленных на нативную поддержку AMD. Также платформу можно использовать для мероприятий и хакатонов, обеспечивая масштабируемую поддержку образовательных и практических мероприятий с предоставлением кредитов на использование ускорителей во время семинаров, хакатонов, конкурсов и демонстраций.

Также с выходом ROCm 7 появилась поддержка ноутбуков и рабочих станциях на Windows с видеокартами Radeon и процессорами Ryzen AI. С этим связан ещё один важный анонс — компания представила программу ROCm on Radeon Test Drive, которая будет запущена этим летом партнёрстве с различными поставщиками оборудования (первыми стали Colfax и System76), чтобы упростить разработчикам возможность опробовать ROCm на GPU Radeon, передаёт Phoronix. В рамках Radeon Test Drive предоставляется возможность удалённо протестировать GPU Radeon (PRO).

NVIDIA объявила о планах по созданию первого в мире промышленного ИИ-облака для европейских производителей, базирующегося в Германии. ИИ-фабрики, которые развернут по всей стране, будут поддерживать разработку суверенных ИИ-приложений в государственном и частном секторах, в том числе для малых и средних компаний страны, известных как Mittelstand. На Mittelstand приходится 99 % всех предприятий в Германии и более половины экономического производства страны.

ИИ-фабрика, построенная на системах NVIDIA DGX B200 и серверах NVIDIA RTX PRO с 10 тыс. ускорителей NVIDIA Blackwell позволит лидерам промышленности Европы ускорить работу индустриальных приложений, включая системы проектирования, инжиниринга и моделирования, цифровых двойников и робототехнику, сообщила компания. ИИ-фабрика будет построена в соответствии с концепцией NVIDIA Omniverse Blueprint.

В Юлихском исследовательском центре (FZJ) в Германии идёт сборка суперкомпьютера JUPITER, который станет первой в Европе экзафлопсной системой. Благодаря 24 тыс. суперчипов GH200 с интерконнектом Quantum-2 InfiniBand JUPITER получит вдвое большую вычислительную мощность по сравнению с предыдущим самым мощным общедоступным суперкомпьютером континента. С его помощью исследователи смогут обучать большие языковые модели (LLM) с более чем 100 млрд параметров, заниматься моделированием климата, исследовать квантовых вычисления и разрабатывать лекарства. Во II половине 2026 года в Суперкомпьютерный центр Лейбница (LRZ) в Германии будет запущен суперкомпьютер Blue Lion с чипами NVIDIA Vera Rubin, предназначенный для ускорения исследований в области климата, физики и машинного обучения.

NVIDIA также займётся созданием исследовательского центр в Германии в рамках программы NVIDIA AI Technology Center. Баварский ИИ-центр, который планируется создать в сотрудничестве с консорциумом BayernKI, будет продвигать исследования в таких областях, как цифровая медицина, устойчивая диффузия AI и платформы робототехники с открытым исходным кодом для содействия глобальному сотрудничеству.

Источник изображения: NVIDIA

Технологии NVIDIA широко используются немецкими компаниями всех масштабов. В частности, ИИ-компания DeepL из Кёльна развёртывает кластер на базе DGX SuperPOD GB200, который позволит ей переводить весь контент в интернете всего за 18 дней вместо нынешних 194. А модели серии FLUX от Black Forest Labs из Фрайбурга включены в NVIDIA AI Blueprint. Немецкие разработчики систем робототехники, автоматизации и сенсорных систем, включая Agile Robots, idealworks, Neura Robotics и SICK, интегрируют платформу NVIDIA Isaac. Наконец, Finanz Informatik использует инфраструктуру и ПО NVIDIA AI Enterprise для разработки ИИ-ассистента для помощи сотрудникам в обработке банковских данных.

Mercedes-Benz использует Omniverse для создания цифровых двойников своих заводов и NVIDIA DRIVE AV/AGX в своих автомобилях. Технологии NVIDIA применяют BMW Group и Continental. NVIDIA также назвала в числе немецких компаний, внедряющих её ИИ-технологии, KION Group, занимающуюся решениями в сфере цепочек поставок, ИИ-стартап в сфере юриспруденции Noxtua и компанию по кибербезопасности Security Networks AG.

Источник изображения: NVIDIA

Чтобы инициировать трансформацию ИИ на всех уровнях экономики страны, необходимо обширное сообщество разработчиков в сфере ИИ, отметила NVIDIA. Поэтому Германия инвестирует в образование и повышение квалификации специалистов в области ИИ через некоммерческие организации, университеты и отраслевое сотрудничество. Одной из таких инициатив является appliedAI, крупнейшая в Европе инициатива по применению доверенного ИИ. В её рамках малым компаниям предоставляется доступ к современной инфраструктуре и ПО NVIDIA, практическому обучению и возможность подключения к экосистеме партнёров NVIDIA.

Выступая на прошлом неделе с докладом на мероприятии GTC NVIDIA в Париже, гендиректор компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что мощности для ИИ-вычислений в Европе вырастут в течение следующих двух лет на порядок. После фактической потери из-за санкций США доступа к рынку Китая, NVIDIA стремится расширить присутствие на новых рынках. Компания уже договорилась о сотрудничестве с французским стартапом Mistral, который построит ИИ-облако на базе 18 тыс. чипов NVIDIA Grace Blackwell. NVIDIA также объявила о запуске инфраструктурных проектов в Италии и Армении. Кроме того, компания заключила соглашения о сотрудничестве с такими телекоммуникационными компаниями, как Orange и Telefonica.

В Европе компания уделяет особое внимание «суверенному ИИ», что подразумевает нахождение на территории ЕС дата-центров и серверов, предоставляющих услуги гражданам блока. NVIDIA также объявила о так называемых «технологических центрах» в Европе для передовых исследований, повышения квалификации рабочей силы и ускорении научных прорывов в таких странах, как Великобритания, Франция, Испания и Германия. NVIDIA также расширила возможности GPU-маркетплейса NVIDIA DGX Cloud Lepton.

AMD продолжает укреплять команду специалистов в сфере ИИ за счёт привлечения талантливых разработчиков, а также поглощения ИИ-стартапов. На минувшей неделе Шарон Чжоу (Sharon Zhou, вторая справа на фото ниже), соучредитель и гендиректор ИИ-стартапа Lamini (PowerML Inc.) сообщила в соцсети X, что она и несколько сотрудников присоединяются к AMD.

Комментируя переход, представитель AMD сообщил ресурсу CRN, что это было наймом специалистов, а не приобретением команды, как это было в случае с разработчиком ИИ-чипов Untether AI, который фактически прекратил существование после сделки. В настоящее время неизвестно, какой будет дальнейшая судьба Lamini, которую в прошлом году покинул Грег Диамос (Greg Diamos), бывший архитектор ПО NVIDIA CUDA, основавший компанию вместе с Чжоу в 2022 году.

До основания Lamini Чжоу работала менеджером по ML-продуктам в Google, менеджером по продуктам в ИИ-стартапах Kensho Technologies и Tamr, а также занимала должность внештатного преподавателя компьютерных наук в Стэнфордском университете, где она получила докторскую степень по этой же специальности. В AMD её назначили на должность вице-президента по ИИ.

Источник изображения: Sharon Zhou/X

Платформа Lamini позволяет компаниям настраивать и кастомизировать большие языковые модели (LLM) с использованием собственных данных. В частности, Lamini предложила новый подход под названием Mixture of Memory Experts (MoME), направленный на повышение производительности LLM и фактической точности путем радикального снижения частоты галлюцинаций с 50 % до 5 %. Утверждается, что этот подход позволяет значительно сократить объём вычислительных ресурсов для обучения LLM, а также продолжительность этого процесса.

В 2023 году AMD представила Lamini как одного из первых независимых поставщиков ПО, поддержавших её ускорители Instinct. В сентябре того же года Lamini сообщила, что использует более чем 100 ускорителей серии Instinct MI200 и что платформа AMD ROCm «достигла программного паритета» с NVIDIA CUDA. До определённого момента ИИ-платформа Lamini была единственной коммерческой платформой, целиком и полностью работающей на базе AMD Instinct.

В прошлом году стартап привлек финансирование в размере $25 млн от нескольких инвесторов, включая венчурное подразделение AMD, Эндрю Ына (Andrew Ng), гендиректора Dropbox Дрю Хьюстона (Drew Houston), и Лип-Бу Тана (Lip-Bu Tan), который в начале этого года стал гендиректором Intel. Помимо команды Untether AI, AMD приобрела в течение последних нескольких неделе разработчика систем кремниевой фотоники Enosemi и стартапа Brium, специализирующегося на инструментах оптимизации ИИ ПО для различной аппаратной инфраструктуры.

ИИ-стартап Scale AI, занимающийся подготовкой, оценкой и разметкой данных для обучения ИИ-моделей, объявил о крупной инвестиционной сделке с Meta✴, по результатм которой его рыночная стоимость превысила $29 млрд. Сделка существенно расширит коммерческие отношения Scale и Meta✴. Также её условиями предусмотрен переход гендиректора Scale AI Александра Ванга (Alexandr Wang) и ещё ряда сотрудников в Meta✴.

Вместо Ванга, который останется в совете директоров стартапа, временно исполняющим обязанности гендиректора Scale AI назначен Джейсон Дроги (Jason Droege), директор по стратегии, имеющий «20-летний опыт создания и руководства знаковыми технологическими компаниями, включая Uber Eats и Axon». Представитель Scale AI уточнил в интервью ресурсу CNBC, что Meta✴ вложит в компанию $14,3 млрд, в результате чего получит в ней 49-% долю акций, но без права голоса.

«Мы углубим совместную работу по созданию данных для ИИ-моделей, а Александр Ванг присоединится к Meta✴ для работы над нашими усилиями по созданию суперинтеллекта», — рассказал представитель Meta✴. Переманивая Ванга, который не имея опыта в R&D, сумел с нуля создать крупный бизнес в сфере ИИ, гендиректор Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) делает ставку на его организаторские способности, полагая, что укрепить позиции Meta✴ в сфере ИИ под силу опытному бизнес-лидеру, больше похожему на Сэма Альтмана (Sam Altman), чем на учёных, стоящих у руля большинства конкурирующих ИИ-лабораторий, пишет Reuters.

Источник изображения: Scale AI

Инвестиции в Scale AI станут вторыми по величине в истории Meta✴ после приобретения WhatsApp за $19 млрд. Однако сделка может оказаться не совсем выгодной для Scale AI, предупреждает Reuters, поскольку многие компании, являющиеся клиентами Scale AI, могут отказаться от дальнейшего сотрудничества из-за опасений по поводу того, что Ванг, оставаясь в совете директоров стартапа, будет предоставлять Meta✴ внутреннюю информацию о приоритетах конкурентов. Представитель Scale AI заверил, что инвестиции Meta✴ и переход Ванга не повлияют на клиентов стартапа, и что Meta✴ не будет иметь доступа к его какой-либо деловой информации или данным.

Тем не менее, по словам источников Reuters, Google, один их крупнейших клиентов Scale AI, планирует разорвать отношения со стартапом. Источники сообщили, что Google планировала потратить $200 млн только в этом году на услуги Scale AI по подгтовке и разметке данных людьми. После объявления о сделке поисковый гигант уже провёл переговоры с несколькими конкурентами Scale AI. Scale AI получила в 2024 году размере $870 млн, из них около около $150 млн от Google, утверждают источники.

По их словам, другие крупные клиенты, включая Microsoft, OpenAI и xAI, тоже планируют отказаться от услуг Scale AI. Официальных подтверждений этой информации пока не поступало. А финансовый директор OpenAI заявил в пятницу, что компания, которой источники тоже приписывают намерение отказаться от услуг Scale AI, продолжит работать со стартапом, как с одним из своих многочисленных поставщиков данных.

Несмотря на дефицит передовых ИИ-ускорителей на китайском рынке, китайская компания Huawei, выпустившая модель Ascend 910C, может столкнуться с проблемами при её продвижении. Она рассчитывала помочь китайскому бизнесу в преодолении санкций на передовые полупроводники, но перспективы нового ускорителя остаются под вопросом, сообщает The Information.

Китайские гиганты вроде ByteDance, Alibaba и Tencent всё ещё не разместили крупных заказов на новые ускорители. Основная причина в том, что экосистема NVIDIA доминирует во всём мире (в частности, речь идёт о программной платформе CUDA), а решения Huawei недостаточно развиты. В результате компания продвигает продажи государственным структурам (при поддержке самих властей КНР) — это косвенно свидетельствует о сложности выхода на массовый рынок.

Китайский бизнес годами инвестировал в NVIDIA CUDA для ИИ- и HPC-задач. Соответствующий инструментарий, библиотеки и сообщество разработчиков — настолько развитая экосистема, что альтернатива в лице Huawei CANN (Compute Architecture for Neural Networks) на её фоне выглядит весьма слабо. У многих компаний всё ещё хранятся огромные запасы ускорителей NVIDIA, накопленные в преддверии очередного раунда антикитайских санкций, поэтому у их владельцев нет стимула переходить на новые и незнакомые решения.

Они скорее предпочтут оптимизировать программный стек, как это сделала DeepSeek, чтобы повысить утилизацию имеющегося «железа». Если бы, например, та же DeepSeek перешла на ускорители Huawei, это подтолкнуло бы к переходу и других разработчиков, но пока этого не происходит. Кроме того, некоторые компании вроде Tencent и Alibaba не желают поддерживать продукты конкурентов, что усложняет Huawei продвижение её ускорителей.

Источник изображения: Huawei

Есть и технические проблемы. Самый передовой ускоритель Huawei Ascend 910C периодически перегревается, поэтому возникла проблема доверия к продукции. Поскольку сбои во время длительного обучения модели обходятся весьма дорого. Кроме того, он не поддерживает ключевой для эффективного обучения ИИ формат FP8. Ascend 910С представляет собой сборку из двух чипов 910B. Он обеспечивает производительность на уровне 800 Тфлопс (FP16) и пропускную способность памяти 3,2 Тбайт/с, что сопоставимо с параметрами NVIDIA H100. Также Huawei представила кластер CloudMatrix 384.

Наконец, проблема в собственно американских санкциях. В мае 2025 года Министерство торговли США предупредило, что использование чипов Huawei без специального разрешения может расцениваться, как нарушение экспортных ограничений — якобы в продуктах Huawei незаконно используются американские технологии. Такие ограничения особенно важны для компаний, ведущих международный бизнес — даже если они китайского происхождения.

Хотя NVIDIA ограничили продажи в Китае, она по-прежнему демонстрирует рекордные показатели. По данным экспертов UBS, у компании есть перспективные проекты суммарной мощностью «десятки гигаватт» — при этом, каждый гигаватт ИИ-инфраструктуры, по заявлениям NVIDIA, приносит ей $40–50 млрд. Если взять вероятную очередь проектов на 20 ГВт с периодом реализации два-три года, то только сегмент ЦОД может обеспечить NVIDIA около $400 млрд годовой выручки. Это подчеркивает доминирующее положение компании на рынке аппаратного обеспечения для ИИ.