Компания BlackBerry, создающая платформы для встраиваемых устройств и автомобильной отрасли, отрапортовала о работе во II четверти 2024 финансового года, которая была закрыта 31 августа 2023-го. Разработчик систем BlackBerry QNX и BlackBerry IVY продолжает нести убытки.

Выручка за трёхмесячный период составила $132 млн. Для сравнения: годом ранее компания получила $168 млн. Таким образом, по данному показателю зафиксировано падение приблизительно на 21 %.

Источник изображения: BlackBerry

BlackBerry зафиксировала сокращение денежных поступлений по всем ключевым направлениям. Так, в сегменте кибербезопасности выручка за год снизилась со $111 млн до $79 млн. Решения для Интернета вещей во II квартале 2024 финансового года принесли $49 млн против $51 млн годом ранее. Лицензионные отчисления и прочие статьи выручки обеспечили $4 млн против $6 млн годом ранее.

Квартальные убытки BlackBerry зафиксированы на отметке $42 млн, или $0,07 в пересчёте на одну ценную бумагу. Во II четверти предыдущего финансового года потери были выше — $54 млн, или $0,09 на акцию.

Одним из ключевых событий квартала названо соглашение с консорциумом Mobility in Harmony (MIH), поддерживаемым Foxconn, который выбрал BlackBerry QNX и BlackBerry IVY для своей платформы для электромобилей следующего поколения. А Mitsubishi Electric будет применять BlackBerry IVY для своей бортовой системы FlexConnect.X.

Китайский разработчик ИИ-решений Enflame Technology Co., по сообщению ресурса SiliconAngle, провёл крупный раунд финансирования Series D, в рамках которого на развитие привлечено ¥2 млрд (приблизительно $274,2 млн). Стартап Enflame был основан в 2018 году. Он проектирует специализированные «облачные ИИ-чипы для глубокого обучения». Основателем и генеральным директором Enflame является Чжао Лидун (Zhao Lidong).

В январе 2021 года компания Enflame получила инвестиции в размере ¥1,8 млрд (около $246,8 млн). В раунде приняли участие Primavera Capital Group, CITIC Private Equity и CICC Capital. В июне 2022-го последовал расширенный раунд Series C, возглавляемый Китайским инвестиционным фондом промышленности интегральных микросхем II.

Изображение: Enflame

Программу финансирования Series D, как сообщается, возглавила структура Shanghai International Group Co. Кроме того, средства предоставили Tencent Holdings, SummitView Capital, YTI Capital, Hundreds Capital, Redpoint China Ventures и GF Qianhe Investment.

По словам Лидуна, полученные деньги позволят компании создавать более конкурентоспособные ИИ-решения благодаря сотрудничеству с лидерами отрасли. Отмечается, что Лидун имеет большой опыт работы в индустрии производства компьютерных чипов: ранее он занимал руководящие должности в китайском государственном полупроводниковом конгломерате Tsinghua Unigroup Ltd.

Компания Kneron, специализирующаяся на разработке ИИ-технологий, объявила о проведении расширенного раунда инвестиций Series B, в ходе которого на развитие привлечено $49 млн. Таким образом, общая сумма вложений в рамках указанной финансовой программы достигла $97 млн.

Стартап Kneron из Сан-Диего разрабатывает чипы, которые можно использовать в умных автомобилях, роботах и других подключённых устройствах с ИИ-функциями. Компания заявляет, что приложения машинного обучения, использующие её чипы, могут стабильно работать даже без доступа в интернет.

Источник изображения: Kneron

Одно из изделий Kneron — специализированный ИИ-чип KL730. Он объединяет четырёхъядерный CPU на архитектуре Arm и акселератор для задач инференса. Реализована поддержка интерфейсов SD, USB и Ethernet. Заявленная производительность достигает 4 TOPS. При этом обеспечивается высокая энергоэффективность.

Средства на развитие в ходе раунда Series B предоставили Foxconn and HH-CTBC Partnership (Foxconn Co-GP Fund), Alltek, Horizons Ventures, Liteon Technology Corp, Adata и Palpilot. Деньги будут использованы в том числе для ускорения разработки ИИ-решений для автомобильной сферы. В целом, на сегодняшний день стартап Kneron получил финансовую поддержку в размере $190 млн.

Инвестиционная компания KKR готовится купить 20 % акций в бизнесе телеком-гиганта Singtel, связанном с ЦОД. Как сообщает The Register, это расширит возможности обоих бизнесов на рынке ЦОД в Азии. Согласно докладу Singtel, KKR согласна заплатить более $806 млн за долю в бизнесе и получит возможность увеличить эту долю ещё на 5 % к 2027 году. В результате региональный бизнес ЦОД Singtel вырастет в цене до $5,5 млрд.

Сообщается, что полученные средства Singtel намерена потратить на расширение присутствия в Азии на фоне цифровизации всех сфер жизни и развития ИИ-систем. Ожидается, что уже в следующую пятилетку спрос на места ЦОД в Азии превысит показатели всего остального мира, а Singtel и KKR делают ставку на рост бизнеса в Сингапуре. Впрочем, у местных властей дата-центры временно не в фаворе.

Источник изображения: Singtel

KKR уже инвестировала в инфраструктурную платформу Pinnacle Towers, оператора ЦОД CyrusOne и производителя СЖО CoolIT Systems. В последнем случае она фактически выкупила компанию за $270 млн, что позволит масштабировать её деятельность на мировом рынке. KRR является владельцем облачной платформы Claudera и ИБ-концерна Barracuda. Всего на счету KKR — более 690 инвестиций в компании с общей стоимостью около $700 млрд.

Singtel наращивает ёмкость в Сингапуре с 62 до 120 МВт и уже заключила соглашения с местными бизнесами для строительства ЦОД на близлежащем индонезийском острове Батам, а также в Таиланде (Бангкоке). Ещё одной площадкой для строительства ЦОД может стать Малайзия. В результате общий портфель компании на соответствующем рынке вырастет к 2025 году до 155 МВт, а потенциально он способен увеличиться и до 200 МВт.

Ранее Singtel уже распродавала часть активов, сделав ставку на развитие ЦОД в странах АСЕАН. Например, в октябре 2021 года в продажу ушли 70 % телеком-бизнеса Australia Tower Network (ATN). В Singtel уверены, что сотрудничество с KKR даст возможность использовать не только деньги инвестора, но и его опыт в сфере ЦОД и телеком-решений.

Стартап Databricks, разработчик платформы машинного обучения, анализа и обработки данных, сообщил о проведении раунда финансирования Series I: на развитие привлечено дополнительно $500 млн. Таким образом, на сегодняшний день общий объём инвестиций в эту компанию превысил $4 млрд.

Databricks предоставляет озеро данных, которое предприятия могут использовать для хранения, организации и анализа больших объемов информации. Стартап также помогает заказчикам в развёртывании собственных приложений на базе генеративного ИИ. Компания основана в 2013 году создателями Apache Spark.

Источник изображения: Gabby Jones / Bloomberg

Отмечается, что Databricks быстро наращивает выручку: по итогам II четверти текущего финансового года, которая была закрыта 31 июля, показатель преодолел знаковый рубеж в $1,5 млрд — это более чем на 50 % превосходит прошлогодний результат. В глобальном масштабе решения Databricks применяют свыше 10 тыс. организаций, включая более половину компаний из списка Fortune 500.

Раунд финансирования Series I проведён под руководством T. Rowe Price Associates. В программе также приняли участие Andreessen Horowitz, Baillie Gifford, ClearBridge Investments, Counterpoint Global (Morgan Stanley), Fidelity Management & Research Company, Franklin Templeton, GIC, Octahedron Capital, Tiger Global, Capital One Ventures, Ontario Teachers' Pension Plan и NVIDIA.

Прошлый раунд финансирования Databricks был завершён в 2021 году: тогда стартап получил $1,6 млрд, а его рыночная стоимость достигла $38 млрд. Теперь же капитализация оценивается в $43 млрд при стоимости акций на уровне $73,5.

Стартап Enfabrica, специализирующийся на разработке инфраструктурных решений в сфере ИИ, по сообщению ресурса SiliconAngle, провёл крупный раунд финансирования Series B и привлёк $125 млн. Enfabrica, основанная в 2020 году, вышла из режима скрытности в начале 2023-го на фоне ИИ-бума. Раунд Series B проводится под руководством Atreides Management с участием Sutter Hill Ventures, IAG Capital Partners, Liberty Global Ventures, NVIDIA, Valor Equity Partners и Alumni Ventures.

Стартап заявляет, что его технологии могут помочь в решении критически важных проблем ввода-вывода и масштабирования памяти, которые становятся все более актуальными по мере стремительного роста размера ИИ-моделей. Enfabrica предлагает CXL-платформу Accelerated Compute Fabric (ACF) на базе ASIC собственной разработки. Платформа позволяет напрямую подключать другу к другу любую комбинацию GPU, CPU, DDR5 CXL и SSD, а также предоставляет 800GbE-интерконнект.

Источник изображения: Enfabrica

Утверждается, что заказчики могут сократить затраты на вычисления до 50 % при работе с большими языковыми моделями (LLM) и до 75 % в случае рекомендательных систем на основе машинного обучения. В целом, заказчикам обещаны двукратное увеличение производительности на доллар, повышение пропускной способности в 10 раз по сравнению со стандартными сетевыми картами и четырёхкратное улучшение производительности на ватт затрачиваемой энергии.

Израильская компания SQream Technologies, разработчик высокоскоростной реляционной базы данных, сообщила о проведении очередного раунда финансирования, в ходе которого на развитие получено $45 млн. Деньги будут направлены в том числе на укрепление присутствия в Северной Америке и расширение стратегического партнёрства.

Фирма SQream, базирующаяся в Тель-Авиве, была основана в 2010 году. Она создаёт СУБД под названием SQreamDB, работа которой поддерживается ускорителями NVIDIA. Это обеспечивает высокую скорость при анализе больших массивов информации, решении задач ИИ и машинного обучения.

Источник: SQream Technologies

SQreamDB включает в себя инструменты, которые можно использовать для подготовки поступающих данных для анализа. Эти средства позволяют фильтровать ошибочную информацию и суммировать оставшиеся сведения. Кроме того, SQreamDB может выполнять денормализацию базы с целью ускорения доступа. Информацию, хранящуюся в SQreamDB, можно обрабатывать с помощью стандартных запросов SQL. Клиенты также могут проводить анализ с использованием сторонних платформ бизнес-аналитики.

В целом, как утверждается, решение SQream позволяет компаниям обрабатывать очень большие и сложные наборы данных быстрее, с меньшими затратами и меньшим потреблением энергии, нежели традиционные системы на основе CPU.

Нынешний раунд финансирования Series C прошёл под предводительством World Trade Ventures с участием Schusterman Investments, George Kaiser Foundation (Atento), Icon Continuity Fund, Blumberg Capital и Freddy & Helen Holdings. В общей сложности с момента основания SQream получила более $160 млн внешних инвестиций.

Аналитики Morgan Stanley, по сообщению Datacenter Dynamics, полагают, что запуск суперкомпьютера Dojo позволит Tesla увеличить свою рыночную стоимость на $500 млрд. Иными словами, капитализация компании Илона Маска может подняться приблизительно на 60 %.

Tesla намерена до конца 2024 года потратить на проект Dojo более $1 млрд. Этот вычислительный комплекс поможет в разработке инновационных технологий для роботизированных автомобилей. В составе системы будут применяться чипы собственной разработки Tesla D1. В перспективе производительность Dojo планируется довести до 100 Эфлопс.

По состоянию на сентябрь 2023 года рыночная капитализация Tesla составляет около $778 млрд при стоимости ценных бумаг примерно $248. Отмечается, что цена акций компании в течение нынешнего года уже выросла более чем вдвое после снижения в 2022-м. Morgan Stanley прогнозирует, что после ввода системы Dojo в эксплуатацию стоимость ценных бумаг Tesla поднимется примерно на 60 % — до $400.

Источник изображения: Tesla

«Чем больше мы анализировали проект Dojo, тем больше осознавали потенциальную возможность недооценки акций Tesla», — сказал аналитик Morgan Stanley Адам Джонас (Adam Jonas). Предполагается, что Dojo поможет ускорить развитие технологий автопилотирования, а также усилит позиции Tesla в сегменте облачных сервисов. Ранее генеральный директор Tesla Илон Маск заявлял, что компания разрабатывает систему отчасти из-за того, что не может получить достаточное количество ускорителей на базе GPU для удовлетворения своих потребностей.

Компания Oracle отрапортовала о работе в I четверти 2024 финансового года, которая была закрыта 31 августа. Общая выручка поставщика ПО и облачных сервисов за трёхмесячный период составила $12,45 млрд, что примерно на 9 % больше результата годичной давности.

По итогам завершённого финансового квартала компания сообщила о чистой прибыли в размере $2,42 млрд по сравнению с $1,55 млрд годом ранее. Таким образом, зафиксирован рост на уровне 56 %. Прибыль в пересчёте на одну ценную бумагу составила $0,86 против $0,56 в I квартале 2023 финансового года.

Источник изображения: Oracle

Квартальная выручка в облачном сегменте (сервисы IaaS и SaaS) достигла $4,6 млрд, поднявшись практически на треть — на 30 % — по сравнению с предыдущим годом. В сегменте IaaS зафиксирован результат в $1,5 млрд — плюс 66 % в годовом исчислении. Услуги SaaS принесли $3,1 млрд, что соответствует прибавке около 17 % год к году.

В целом, облачные сервисы и лицензионная поддержка обеспечили выручку в размере $9,5 млрд, что на 13 % больше прошлогоднего результата. На лицензирование облачных и локальных продуктов пришлось $809 млн — это на 10 % меньше по отношению к результату годичной давности. Выручка от аппаратных решений сократилась на 6 % — до $714 млн. Ещё около $1,38 млрд обеспечили различные сервисы, что соответствует прибавке на 2 % год к году.

«Выручка Oracle Cloud Infrastructure поднялась на 66% в I квартале, что намного быстрее, чем у наших конкурентов. Доход от облачных услуг Oracle вкупе с лицензионной поддержкой теперь составляет 77 % от общей выручки корпорации», — отметила генеральный директор Oracle Сафра Кац.

Исследовательская ИИ-лаборатория Imbue, по сообщению ресурса SiliconAngle, осуществила крупный раунд финансирования Series B, в ходе которого на развитие привлечено $200 млн. В результате этот стартап получил рыночную оценку в $1 млрд. Деньги предоставили NVIDIA, некоммерческая организация Astera Institute, генеральный директор Cruise LLC Кайл Фогт (Kyle Vogt), соучредитель Notion Labs Саймон Ласт (Simon Last) и ряд других инвесторов.

Imbue специализируется на разработке больших языковых моделей (LLM), оптимизированных специально для рассуждений (а также формирования выводов и предсказаний). Они имеют более 100 млрд параметров. Для сравнения: Llama-2 допускает использование до 70 млрд параметров. Imbue обучает модели, применяя особые наборы данных, сформированные с прицелом именно на развитие навыков рассуждения. Тренировка осуществляется на базе кластера, включающего около 10 тыс. ускорителей NVIDIA H100.

Изображение: Drew Dizzy Graham / Unsplash

Imbue использует свои LLM в составе ряда приложений автоматизации, которые компания называет агентами. Большинство из них предназначены для автоматизации задач кодирования. Некоторые агенты используются инженерами Imbue в рамках повседневной работы. Стартап также выполняет исследования в области теоретических основ глубокого обучения. Одним из направлений работ является обучение с самоконтролем — с использованием немаркированных данных, которые не содержат вспомогательной контекстной информации.