Forwarded from Егошин | Кеды профессора
Главная презентация года от NVIDIA: что я понял, когда перевёл новый доклад Дженсена Хуанга
Если бы меня спросили, на кого смотреть, чтобы понять, куда на самом деле движется ИИ, я бы ответил - на тех, кто несет самый большой финансовый риск. Софтверный стартап можетперевайбкодить переписать код за пару недель, а вот «железячники» вливают десятки миллиардов долларов в заводы, кремний и энергетику, которые строятся годами. Если они ошибутся с прогнозом - им будет больно.
ГлавныйСтив Джобс железячник планеты сейчас - это Дженсен Хуанг. На недавней GTC 2026 в Тайбэе он собрался с мыслями и за 2 часа раскидал как его NVIDIA + целая страна Тайвань будут перестривать мировую инфраструктуру под эпоху агентного ИИ. В Тайвани все так прет на этом фоне, что Правительство думает о том, чтобы гражданам по 10 к местных долларов выплатить)
Мы сделали студийный перевод этого доклада: ютуб, вк видео.
Вот ключевые мысли и ощущения, которые у меня остались после просмотра:
01 ИИ стал полезным
Дженсен показал интересный график активности программистов на GitHub (скрин 1). Обратите внимание на динамику: 2023, 2024 и 2025 годы график рос плавно и предсказуемо. Но за первые несколько месяцев 2026 года количество отправленных изменений в коде (коммитов) буквально выстрелило в космос - рост почти в 3 раза!
При этом мировые затраты на зарплаты разработчиков остались теми же (~$3 трлн в год), а объём генерируемого ими результата Хуанг оценил уже в $9 трлн. Произошёл тот самый сдвиг: ИИ перестал быть просто чатиком, куда мы пишем промпты, и превратился в инструмент, который сам выдаёт готовую работу.
02 Агенты, агенты, агенты
Полезным ИИ стал именно благодаря появлению Агентов (Codex, Claude Code - самые известные). Агент - это оболочка вокруг LLM-мозга (скрин 2). Мозг думает, а оболочка управляет памятью, дергает базы данных, браузер и API. Например, в самой NVIDIA такие агенты уже проектируют и тестируют микрочипы, сократив время проверки схем с недель до нескольких часов. Они показали как это работает на конфе - круто)
03 Железо заново переизобретают под нетерпеливых агентов
Человек за компьютером работает медленно: мы водим мышкой курсор, кликаем, ждём пару секунд, пока откроется файл или отработает скрипт, и нам ОК.
Агент же работает со скоростью компьютера. Он совершает тысячи вызовов в минуту, не умеет ждaть и задействует железо совершенно по-другому. Когда задержка в пару миллисекунд тормозит цепочку из сотен агентских мыслей, старые процессоры (x86 от Intel/AMD) становятся главным узким горлышком. Из-за этого NVIDIA представила Vera CPU - центральный процессор, спроектированный с нуля не под человека, а под гиперактивного агента. А также новые GPU, сетевые штуки и шкафы, которые все это хозяйство соединяют.
04 Монструозное железо Vera Rubin и «чистый рынок продавца»
На сцене перед Хуангом стояла стойка нового поколения - Vera Rubin NVL72(скрин 3). Чтобы понимать масштаб: один такой шкаф с жидкостным охлаждением стоит порядка 1,5 млрд руб. Это колоссальная вычислительная плотность - на одной такой стойке можно развернуть 13 экземпляров самой большой LLM опенсорса Kimi K3.
И здесь у меня очень вовремя совпали впечатления от презентации с личным практическим опытом. Недавно ко мне обратилась одна организация с задачей помочь раздобыть и привезти в Россию топовые серверы NVIDIA. Мы искали два типа железных монстров: 8-чиповый сервер NVIDIA B300 (в Москве это сейчас порядка $1,4 млн) и ту самую стойку NVIDIA GB300 NVL72 (стоимостью около $15 млн).
Прорабатывая поставку, я на практике прочувствовал то, что в школе на уроках экономики называли «чистым рынком продавца». Это ситуация абсолютного дефицита, когда у продавца с железным ресурсом на руках нет задачи «продать» - у него под дверью стоит очередь из покупателей с сумками наличных, и уже сам продавец выбирает, кому из них он соизволит этот сервер отгрузить. Интересные времена)
Наш полный проф. перевод презентации можно глянуть по ссылкам:
ютуб, вк видео.
Если бы меня спросили, на кого смотреть, чтобы понять, куда на самом деле движется ИИ, я бы ответил - на тех, кто несет самый большой финансовый риск. Софтверный стартап может
Главный
Мы сделали студийный перевод этого доклада: ютуб, вк видео.
Вот ключевые мысли и ощущения, которые у меня остались после просмотра:
01 ИИ стал полезным
Дженсен показал интересный график активности программистов на GitHub (скрин 1). Обратите внимание на динамику: 2023, 2024 и 2025 годы график рос плавно и предсказуемо. Но за первые несколько месяцев 2026 года количество отправленных изменений в коде (коммитов) буквально выстрелило в космос - рост почти в 3 раза!
При этом мировые затраты на зарплаты разработчиков остались теми же (~$3 трлн в год), а объём генерируемого ими результата Хуанг оценил уже в $9 трлн. Произошёл тот самый сдвиг: ИИ перестал быть просто чатиком, куда мы пишем промпты, и превратился в инструмент, который сам выдаёт готовую работу.
02 Агенты, агенты, агенты
Полезным ИИ стал именно благодаря появлению Агентов (Codex, Claude Code - самые известные). Агент - это оболочка вокруг LLM-мозга (скрин 2). Мозг думает, а оболочка управляет памятью, дергает базы данных, браузер и API. Например, в самой NVIDIA такие агенты уже проектируют и тестируют микрочипы, сократив время проверки схем с недель до нескольких часов. Они показали как это работает на конфе - круто)
03 Железо заново переизобретают под нетерпеливых агентов
Человек за компьютером работает медленно: мы водим мышкой курсор, кликаем, ждём пару секунд, пока откроется файл или отработает скрипт, и нам ОК.
Агент же работает со скоростью компьютера. Он совершает тысячи вызовов в минуту, не умеет ждaть и задействует железо совершенно по-другому. Когда задержка в пару миллисекунд тормозит цепочку из сотен агентских мыслей, старые процессоры (x86 от Intel/AMD) становятся главным узким горлышком. Из-за этого NVIDIA представила Vera CPU - центральный процессор, спроектированный с нуля не под человека, а под гиперактивного агента. А также новые GPU, сетевые штуки и шкафы, которые все это хозяйство соединяют.
04 Монструозное железо Vera Rubin и «чистый рынок продавца»
На сцене перед Хуангом стояла стойка нового поколения - Vera Rubin NVL72(скрин 3). Чтобы понимать масштаб: один такой шкаф с жидкостным охлаждением стоит порядка 1,5 млрд руб. Это колоссальная вычислительная плотность - на одной такой стойке можно развернуть 13 экземпляров самой большой LLM опенсорса Kimi K3.
И здесь у меня очень вовремя совпали впечатления от презентации с личным практическим опытом. Недавно ко мне обратилась одна организация с задачей помочь раздобыть и привезти в Россию топовые серверы NVIDIA. Мы искали два типа железных монстров: 8-чиповый сервер NVIDIA B300 (в Москве это сейчас порядка $1,4 млн) и ту самую стойку NVIDIA GB300 NVL72 (стоимостью около $15 млн).
Прорабатывая поставку, я на практике прочувствовал то, что в школе на уроках экономики называли «чистым рынком продавца». Это ситуация абсолютного дефицита, когда у продавца с железным ресурсом на руках нет задачи «продать» - у него под дверью стоит очередь из покупателей с сумками наличных, и уже сам продавец выбирает, кому из них он соизволит этот сервер отгрузить. Интересные времена)
Наш полный проф. перевод презентации можно глянуть по ссылкам:
ютуб, вк видео.
🔥4
ИИ-искажения
Часть 2.
Для начала вопрос-ответ.
Вы же не считаете, что доступ к ИИ будет всегда бесплатным?! Опенсорсные модели по щелчку заканчиваются, а раздавать из облака это уже данность.
Возвращаемся к пятиуровнему торту и результатам наших опросов.
Вишенки на этом торте🤩 в явном виде не прослеживается, но очевидно, что это стоимость токена ⚡️ .
И здесь интересно посмотреть сколько каждый слой даёт в себес, с точки зрения затрат. Вопрос совершенно дурацкий, так как все сильно зависит от того, что делается, как делается и на каком масштабе. Плюс, веса стоимости разных слоев зависят друг от друга и могут перекачиваться с уровня на уровень. Например, из-за чипов и алгоритмов стоимость токена за несколько лет снизилась на порядок или два.
Или, лично мне любопытно было узнать что русский язык (т.е. православные БФМ) с точки зрения токенизации раза в 1,5, а то и 2 ресурснее английского (а иероглифы ещё ресурснее). А ещё разделение по долям на токены ввода и вывода и политики по стоимости на каждый из них.
В общем, чудеса 🪄и нет стабильности🤔 .
Типовые сценарии:
1⃣ Обучение. Веса энергии и чипов выше, инфраструктуры ниже, модели выше, приложений ниже.
2⃣ Использование. Веса энергии и моделей ниже, чипов и инфраструктуры стандартно, приложений выше.
3⃣ Гибрид - все сильно не определено, надо смотреть доли.
Это все для одного масштаба. Для малого масштаба стоимость токена в разы дороже, на объеме хлоп - это то, что обосновывает вот эту гигаваттную гонку.
Ну и конечно, когда гонка по захвату поляны закончится, будет включен счетчик. Он уже для серьезных запросов и крутых моделей включен (а для роботов и прочих физических ништяков станет ещё более критичным и ценным). Правильно писать запросы важно (как умение на первых поисковиках, помните?), минус семантика,пунктуация и т.д., привет токенизаторам.
Плохая новость для нас заключается в том, что уровень инфраструктуры при всех раскладах это пример 10-15% стоимости токена (так вижу или ощущаю, готов спорить). И то что, у нас колоссальная дырка в чипах.
Понятно, что
- мы будем грызть свою морковку и оптимизировать и эти 10-15 процентов, но эффекты на других уровнях будут более привлекательны
- комплексная оркестрация - отдельный скилл (это то на чем сейчас Nebius бомбит).
Пессимистический ЗЫ.
При высокой зависимости от стоимости электричества и простых операциях обработки получаем токен=неомайнинг.
И да, в такой модели, делегирование на ресурсы в колониальной модели становится безопасным и даже правильным геополитическим инструментом (в т.ч. и по странам ЕАЭС по последним новостям). Местные берут на себя все затраты на инфраструктуру, создают свои ИИ-фабрики, масса-дик приходит их грузить, а если будут себя плохо вести, то останутся без нагрузки, с простаивающими ЦОДами. И это не авто и прочее производство, которое оставляет технологию, это забирается по щелчку.
Часть 2.
Для начала вопрос-ответ.
Вы же не считаете, что доступ к ИИ будет всегда бесплатным?! Опенсорсные модели по щелчку заканчиваются, а раздавать из облака это уже данность.
Возвращаемся к пятиуровнему торту и результатам наших опросов.
Вишенки на этом торте
И здесь интересно посмотреть сколько каждый слой даёт в себес, с точки зрения затрат. Вопрос совершенно дурацкий, так как все сильно зависит от того, что делается, как делается и на каком масштабе. Плюс, веса стоимости разных слоев зависят друг от друга и могут перекачиваться с уровня на уровень. Например, из-за чипов и алгоритмов стоимость токена за несколько лет снизилась на порядок или два.
Или, лично мне любопытно было узнать что русский язык (т.е. православные БФМ) с точки зрения токенизации раза в 1,5, а то и 2 ресурснее английского (а иероглифы ещё ресурснее). А ещё разделение по долям на токены ввода и вывода и политики по стоимости на каждый из них.
В общем, чудеса 🪄и нет стабильности
Типовые сценарии:
1⃣ Обучение. Веса энергии и чипов выше, инфраструктуры ниже, модели выше, приложений ниже.
2⃣ Использование. Веса энергии и моделей ниже, чипов и инфраструктуры стандартно, приложений выше.
3⃣ Гибрид - все сильно не определено, надо смотреть доли.
Это все для одного масштаба. Для малого масштаба стоимость токена в разы дороже, на объеме хлоп - это то, что обосновывает вот эту гигаваттную гонку.
Ну и конечно, когда гонка по захвату поляны закончится, будет включен счетчик. Он уже для серьезных запросов и крутых моделей включен (а для роботов и прочих физических ништяков станет ещё более критичным и ценным). Правильно писать запросы важно (как умение на первых поисковиках, помните?), минус семантика,пунктуация и т.д., привет токенизаторам.
Плохая новость для нас заключается в том, что уровень инфраструктуры при всех раскладах это пример 10-15% стоимости токена (так вижу или ощущаю, готов спорить). И то что, у нас колоссальная дырка в чипах.
Понятно, что
- мы будем грызть свою морковку и оптимизировать и эти 10-15 процентов, но эффекты на других уровнях будут более привлекательны
- комплексная оркестрация - отдельный скилл (это то на чем сейчас Nebius бомбит).
Пессимистический ЗЫ.
При высокой зависимости от стоимости электричества и простых операциях обработки получаем токен=неомайнинг.
И да, в такой модели, делегирование на ресурсы в колониальной модели становится безопасным и даже правильным геополитическим инструментом (в т.ч. и по странам ЕАЭС по последним новостям). Местные берут на себя все затраты на инфраструктуру, создают свои ИИ-фабрики, масса-дик приходит их грузить, а если будут себя плохо вести, то останутся без нагрузки, с простаивающими ЦОДами. И это не авто и прочее производство, которое оставляет технологию, это забирается по щелчку.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥3💯2
Финал (мое скромное мнение) в третьей части...
👇И да, мне тут правильно подсветили, что в ответ на пятиуровневую модель, Хуавей выкатил, чуть другую, но 18-ти уровневую "пагоду"
👇И да, мне тут правильно подсветили, что в ответ на пятиуровневую модель, Хуавей выкатил, чуть другую, но 18-ти уровневую "пагоду"
👍3🔥2💯1
Forwarded from Телекоммуналка
На китайской платформе Bilibili вышло очень крутое интервью, о котором все начали говорить, перепечатывая Bloomberg. Мы же пошли другим путем и изучили все четыре часа увлекательной беседы. В частности, разберем структуру подхода Huawei, который ранее нигде не публиковался.
Гость - Ляо Хэн, главный ученый полупроводникового направления компании Huawei, ведущий архитектор ее ИИ-процессоров Ascend и компилятора CANN. Материала на несколько публикаций, поэтому мы решили подготовить серию постов о важных аспектах его высказываний.
Первое, о чем хочется поговорить, это о восемьнадцатиэтажной пагоде микроэлектроники. Хэн делает на ней акцент несколько раз за интервью, но мы разобрались в вопросе, расскажем вам про модель, про то, что в ней важно, и почему «пагода» Хэна из Huawei лучше, чем «торт» мистера Хуанга из Nvidia.
Он формулирует стратегию Huawei, как осознанный отказ воспроизводить архитектуру и экосистему конкурентов, прежде всего Nvidia, даже если это резко увеличивает издержки на построение собственной экосистемы с нуля. Копирование обречено на вечное отставание, а дифференциация – единственный путь к созданию ценности в высокотехнологичной отрасли.
Хэн специально противопоставляет свою метафору оппонентам из Nvidia. Ему такое описание показалось слишком узким, и он предложил образ пагоды в 18 этажей, по аналогии с деревянной пагодой в Инсяне.
В подвале и на первых уровнях – руда, песок, базовые химикаты и редкие металлы, физическая основа полупроводника. Дальше – производственное оборудование, включая литографические машины и т.д. Седьмой этаж Хэн называет «этажом fabless-дизайна» – это архитектура самого чипа. Средние этажи, отведены компиляторам, языкам программирования и алгоритмам вычислений. Выше – межсоединения, коммуникации, программные стеки и системы. А на самой вершине – модели и приложения, то есть все, что напрямую монетизируется: в интервью упоминались Douyin, WeChat, Alipay.
Суть в том, что общий предел производительности всей отрасли задает не средний и не самый сильный этаж, а самый слабый. Все 18 уровней связаны друг с другом, и провал на любом из них ограничивает потенциал системы целиком.
Поэтому, по его словам, катастрофически не хватает «составных инженеров», способных работать сразу на нескольких уровнях и стыковать аппаратные и программные ограничения между ними, в то время как узких специалистов, глубоко знающих один этаж, достаточно.
Хэн формулирует образ идеального инженера с «раскрытым во все стороны раструбом любопытства». Если делаем fabless-дизайн чипа – это на седьмом этаже. Есть ли у тебя способность шестого этажа? Есть ли восьмого, девятого? Можешь ли ты договориться с человеком, который занимается алгоритмами?
Разные этажи пагоды живут с разной скоростью итераций, что определяет всю стратегию Huawei. Изменение архитектуры чипа означает новый цикл длиной 18 месяцев и стоимостью 200-300 млн юаней (2,3-3,5 млрд руб.) за одну попытку. А на уровне программного стека – компиляторов и языков – итерация возможна за часы. Отсюда правило работы всей системы Huawei: внизу минимум лишних проб и максимально стабильная работа, наверху – свободный и быстрый цикл. Дешевые и частые эксперименты на программном слое используются для обратной калибровки направления развития дорогого и медленного аппаратного уровня.
Эта же логика объясняет его позицию по закону Мура. Хэн говорит, что для западных производителей чипов, включая Nvidia, закон Мура экономически исчерпал себя уже на уровне техпроцессов 16 и 7 нм – гонка за производительностью одного чипа потеряла смысл.
Huawei не бороться за лидерство на одном, этаже архитектуры чипа, а ведет системную конкуренцию через всю пагоду сразу, компенсируя слабости отдельного чипа кластерными решениями и связкой архитектуры, компиляции и системного дизайна.
Хэн заявил, что самые богатые ресурсами гиганты, вроде Microsoft, Google, Meta, Amazon, не стали лидерами в ИИ, потому что «AI is a new thing» – зрелая организация работает как иммунная система, которая уничтожает чужую клетку.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2
Искусственный_интеллект_потенциал_взаимодействия_России_и_Китая.pdf
2.9 MB
У меня одного возникает ощущение, что риторика наших достижений и побед сменилась риторикой радости за достижения соседа? Типа они достигнут, а мы воспользуемся, союзники ж.
Что то говорит, что не воспользуемся и не совсем союзники.
В тему побалую вас интереснейшим свежим аналитическим докладом от АНО «Институт азиатских исследований».
Перспективы и вызовы развития
искусственного интеллекта в Китае и потенциал взаимодействия с Россией.
Рекомендую прочитать все, хотя бы по диагонали. Если лень читать все, то про ЦОДы на странице 43-45.
Что то говорит, что не воспользуемся и не совсем союзники.
В тему побалую вас интереснейшим свежим аналитическим докладом от АНО «Институт азиатских исследований».
Перспективы и вызовы развития
искусственного интеллекта в Китае и потенциал взаимодействия с Россией.
Рекомендую прочитать все, хотя бы по диагонали. Если лень читать все, то про ЦОДы на странице 43-45.
🤔3🤬2
ИИ-искажения
Часть 3.
На каком-то этапе я заскринил результаты голосования и хочу их обсудить, но сосредоточится на энергии и чипах, так как ЦОДы, модели и приложения ожидаемо меньше, при этом здесь голоса могут быть и как консолидация проблем нижнего уровня, так и ну просто нет вопросов - логика она и в Африке логика, это вам не мешки ворочать.
Мои ожидания сбылись и у нас получились перевёрнутые результаты когда в мире проблемы с энергией, а у нас с чипами.
Выражу свою точку зрения. Узкое место в мире это не энергия, это тоже чипы. Логика здесь очень простая, человечество работает с энергией, в видах как мы ее потребляем, уже несколько сотен лет. Технологии все есть, понятны, ими владеет большое количество стран. Да, атомная генерация будет строиться 5+ лет, но это практически бесконечный источник энергии, а пока нет или вообще нет, газовую генерацию можно реализовать за 1-2 года. И энергоносителей великое разнообразие. Здесь нет технологического затыка.
А вот по микроэлектронике человечество работает всего 70+ лет. И технологии здесь более тонкие и ограниченные для применения, а стран по пальцам. Плюс гонка техпроцессов: Китай при всех их вложениях ушел ли ниже 7нм, вот не помню, но мне кажется что нет.
И вот здесь, если возникнет сценарий, например, заварушка у берегов Формозы или внутри, или контроль и ограничение по редкоземельным металлам, что будет с рынком чипов?
Готов дискутировать.
Часть 3.
На каком-то этапе я заскринил результаты голосования и хочу их обсудить, но сосредоточится на энергии и чипах, так как ЦОДы, модели и приложения ожидаемо меньше, при этом здесь голоса могут быть и как консолидация проблем нижнего уровня, так и ну просто нет вопросов - логика она и в Африке логика, это вам не мешки ворочать.
Мои ожидания сбылись и у нас получились перевёрнутые результаты когда в мире проблемы с энергией, а у нас с чипами.
Выражу свою точку зрения. Узкое место в мире это не энергия, это тоже чипы. Логика здесь очень простая, человечество работает с энергией, в видах как мы ее потребляем, уже несколько сотен лет. Технологии все есть, понятны, ими владеет большое количество стран. Да, атомная генерация будет строиться 5+ лет, но это практически бесконечный источник энергии, а пока нет или вообще нет, газовую генерацию можно реализовать за 1-2 года. И энергоносителей великое разнообразие. Здесь нет технологического затыка.
А вот по микроэлектронике человечество работает всего 70+ лет. И технологии здесь более тонкие и ограниченные для применения, а стран по пальцам. Плюс гонка техпроцессов: Китай при всех их вложениях ушел ли ниже 7нм, вот не помню, но мне кажется что нет.
И вот здесь, если возникнет сценарий, например, заварушка у берегов Формозы или внутри, или контроль и ограничение по редкоземельным металлам, что будет с рынком чипов?
Готов дискутировать.
👍4
Forwarded from Ассоциация отрасли ЦОД
Форум NF Group.pdf
1.3 MB
Сформирована программа форума по ЦОДам от NF Group, который пройдет 10 сентября в Москве.
В рамках мероприятия отдельные сессии пройдут по коммерческим и корпоративным ЦОДам и специфики из создания.
Регистрация по QR-коду в программе.
В рамках мероприятия отдельные сессии пройдут по коммерческим и корпоративным ЦОДам и специфики из создания.
Регистрация по QR-коду в программе.
👆Ребята (NF Group) большие молодцы. Несколько месяцев назад обсуждали их промоаналитику, которую может быть скоро они покажут публично, но пока презентуют тет-а-тет. Образ рынка который они обрисовали, гармонично совпадает с тем что мы уже с Казани-2020 формулировали.
Там и игроки коммерческого рынка и игроки корпоративного сектора.
Я им подсветил, что интересно было бы отобразить ещё одну сущность, как созрею напишу отдельно.
Как вы думаете, что за сущность я имел ввиду?
Там и игроки коммерческого рынка и игроки корпоративного сектора.
Я им подсветил, что интересно было бы отобразить ещё одну сущность, как созрею напишу отдельно.
Как вы думаете, что за сущность я имел ввиду?
🤔4🔥3
rekomendatsii.pdf
5.4 MB
Нашел на просторах интернета презу, достаточно свежую, комплексную и практическую. По защите от БПЛА
🔥3
📈 $31,6 трлн до 2050 года: PwC спрогнозировал золотой век дата-центров
Аналитики PricewaterhouseCoopers оценили глобальные расходы на инфраструктуру ЦОДов. Масштаб впечатляет:
* Общая сумма: $31,6 трлн к середине века.
* География лидеров: Почти половина ($15,1 трлн) уйдет в США. Далее следуют Азиатско-Тихоокеанский регион ($8,2 трлн), Европа ($5,6 трлн), Ближний Восток ($1,1 трлн) и Африка ($255 млрд).
🧠 Главный бенефициар — ИИ-бум. Эксперты называют текущие вложения беспрецедентными. По их оценкам, траты на развитие вычислительных мощностей превзойдут исторические инвестиции в строительство железных дорог, прокладку интернета и электрификацию.
⚙️ На что уйдут деньги?
Важный нюанс: основная часть триллионов пойдет не на землю или капитальное строительство. Деньги будут «сгорать» внутри серверных стоек. Почти половину всей суммы — около $15,1 трлн — потратят на оборудование, которое требует регулярной замены из-за износа и гонки технологий.
Главную долю заберет железо для нейросетей: графические процессоры (в первую очередь Nvidia), серверы, системы хранения данных и сетевое оборудование. Это бесконечный цикл апгрейда ради поддержки растущих вычислительных мощностей.
https://www.finmarket.ru/database/news/6698280
Аналитики PricewaterhouseCoopers оценили глобальные расходы на инфраструктуру ЦОДов. Масштаб впечатляет:
* Общая сумма: $31,6 трлн к середине века.
* География лидеров: Почти половина ($15,1 трлн) уйдет в США. Далее следуют Азиатско-Тихоокеанский регион ($8,2 трлн), Европа ($5,6 трлн), Ближний Восток ($1,1 трлн) и Африка ($255 млрд).
🧠 Главный бенефициар — ИИ-бум. Эксперты называют текущие вложения беспрецедентными. По их оценкам, траты на развитие вычислительных мощностей превзойдут исторические инвестиции в строительство железных дорог, прокладку интернета и электрификацию.
⚙️ На что уйдут деньги?
Важный нюанс: основная часть триллионов пойдет не на землю или капитальное строительство. Деньги будут «сгорать» внутри серверных стоек. Почти половину всей суммы — около $15,1 трлн — потратят на оборудование, которое требует регулярной замены из-за износа и гонки технологий.
Главную долю заберет железо для нейросетей: графические процессоры (в первую очередь Nvidia), серверы, системы хранения данных и сетевое оборудование. Это бесконечный цикл апгрейда ради поддержки растущих вычислительных мощностей.
https://www.finmarket.ru/database/news/6698280
👨💻2🔥1🤪1
Сегодня на МТК/Платформе будем разговаривать не только про ЦОДы, но и про чипы и про модели. И про технологический суверенитет!
Я уже вчера пробежался по сессиям, в т.ч. обсуждали как у нас с ИИ все круто. Типа: мы отсиделись за спиной лидеров и скоммуниздили опенсорсные модели.
А самая главная проблема, она, она, она... в ЦОДах и электричестве... Карл!
Вот вам пара на утреннее полезное чтение 👇
Я уже вчера пробежался по сессиям, в т.ч. обсуждали как у нас с ИИ все круто. Типа: мы отсиделись за спиной лидеров и скоммуниздили опенсорсные модели.
А самая главная проблема, она, она, она... в ЦОДах и электричестве... Карл!
Вот вам пара на утреннее полезное чтение 👇
👍1
Forwarded from Innovation & Research
Google ускоряет выпуск AI-чипов TPU: два поколения в год вместо двухлетнего цикла
Компания Google намерена ускорить выпуск AI-ускорителей TPU, перейдя с двухлетнего цикла на два поколения в год, а в перспективе — и чаще. Об этом на открытии конференции SEMICON Taiwan в Тайбэе заявил старший вице-президент Google по AI и инфраструктуре Амин Вахдат (Amin Vahdat). В рамках визита он также ведет закрытые переговоры с тайваньскими контрактными производителями о заказах на следующее поколение TPU. Компания расширяет свои площади на острове на 60%, что делает Тайвань её крупнейшей инженерной базой по аппаратному обеспечению за пределами США.
Новый подход связан с разделением линейки в восьмом поколении: TPU 8t предназначен для обучения — 121 экзафлопс на связке из 9600 чипов, свыше 2 ПБ общей HBM, нативный FP4 в матричных блоках и хосты Axion на архитектуре Arm. TPU 8i оптимизирован для инференса и обучения с подкреплением: SRAM на кристалле увеличен до 384 МБ, ёмкость HBM-памяти достигла 288 ГБ, а межчиповая шина удвоена до 19,2 Тбит/с.
Ускорение объясняется превращением TPU в самостоятельный продукт. Во втором квартале 2026 года Google впервые отразила в выручке поставки TPU-систем внешним клиентам, при этом основной пик ожидается в 2027 году. Компания Anthropic законтрактовала до миллиона чипов, а Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) обсуждает аренду с возможностью последующего выкупа. На двухлетнем цикле конкурировать с ежегодными обновлениями NVIDIA крайне сложно.
Вахдат отметил, что чипы проектируются на два-три года вперед и должны служить пять-восемь лет. Два поколения в год требуют нескольких параллельных разработок, каждая из которых закладывается под типы нагрузок, которые пока не существуют. Спрос на вычисления, по его оценке, растет в десять раз год к году, что почти не оставляет права на ошибку.
#news #AI #чипы
https://asia.nikkei.com/business/technology/artificial-intelligence/google-to-speed-up-chip-rollout-to-stay-ahead-in-ai-technology-chief-says
Компания Google намерена ускорить выпуск AI-ускорителей TPU, перейдя с двухлетнего цикла на два поколения в год, а в перспективе — и чаще. Об этом на открытии конференции SEMICON Taiwan в Тайбэе заявил старший вице-президент Google по AI и инфраструктуре Амин Вахдат (Amin Vahdat). В рамках визита он также ведет закрытые переговоры с тайваньскими контрактными производителями о заказах на следующее поколение TPU. Компания расширяет свои площади на острове на 60%, что делает Тайвань её крупнейшей инженерной базой по аппаратному обеспечению за пределами США.
Новый подход связан с разделением линейки в восьмом поколении: TPU 8t предназначен для обучения — 121 экзафлопс на связке из 9600 чипов, свыше 2 ПБ общей HBM, нативный FP4 в матричных блоках и хосты Axion на архитектуре Arm. TPU 8i оптимизирован для инференса и обучения с подкреплением: SRAM на кристалле увеличен до 384 МБ, ёмкость HBM-памяти достигла 288 ГБ, а межчиповая шина удвоена до 19,2 Тбит/с.
Ускорение объясняется превращением TPU в самостоятельный продукт. Во втором квартале 2026 года Google впервые отразила в выручке поставки TPU-систем внешним клиентам, при этом основной пик ожидается в 2027 году. Компания Anthropic законтрактовала до миллиона чипов, а Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) обсуждает аренду с возможностью последующего выкупа. На двухлетнем цикле конкурировать с ежегодными обновлениями NVIDIA крайне сложно.
Вахдат отметил, что чипы проектируются на два-три года вперед и должны служить пять-восемь лет. Два поколения в год требуют нескольких параллельных разработок, каждая из которых закладывается под типы нагрузок, которые пока не существуют. Спрос на вычисления, по его оценке, растет в десять раз год к году, что почти не оставляет права на ошибку.
#news #AI #чипы
https://asia.nikkei.com/business/technology/artificial-intelligence/google-to-speed-up-chip-rollout-to-stay-ahead-in-ai-technology-chief-says
Nikkei Asia
Google to speed up chip rollout to stay ahead in AI, technology chief says
Company to double down on R&D in Taiwan by expanding local space 60%
Forwarded from Innovation & Research
Технологический суверенитет не скачивается вместе с моделью
Financial Times сообщает: Anthropic впервые не предоставила новую Claude Mythos 5.1 британскому Институту безопасности ИИ для тестирования до выпуска. Доступ получили только проверенные американские организации. Британцев — специалистов, которые должны независимо оценивать риски передовых моделей, — оставили за дверью.
Не противника. Не страну под санкциями. Британию. Можно сказать, страну-основателя США. Прямое указание Вашингтона в этом случае не подтверждено, но сам результат показателен: даже союзничество не гарантирует доступа. Да и то, доступ запрашивался лишь для проверки безопасности для народа и государства.
Это история о цене чужого разрешения. Можно построить бизнес, перестроить научные исследования, встроить ИИ в государственные процессы. Но если доступ контролирует другая сторона, последнее слово остаётся за ней. Такой красивый, планируешь своей своё развитие… Но право разрешить его продолжение принадлежит кому-то другому.
И отдельный урок для тех, кто успокаивает себя китайскими открытыми моделями: американские, мол, могут отключить, зато китайские доступны всем.
Открытость сегодняшней модели — не гарантия открытости следующей. Китайский разработчик, как и любой другой, может прекратить публикацию новых весов, оставить лучшие версии для внутреннего рынка или предоставлять их только избранным партнёрам. Это сценарий риска, а не утверждение о чьих-либо объявленных планах. Рассчитывать на вечную открытость поставщика — так себе стратегия.
Здесь важно не подменять понятия. Уже скачанную модель с разрешительной лицензией нельзя просто дистанционно «забрать»: например, веса DeepSeek-R1 доступны под MIT, а моделей Qwen3 — под Apache 2.0. Такие лицензии позволяют использовать и дорабатывать полученную версию при соблюдении их условий. Это реальное преимущество открытых моделей.
Но сохранить последнюю доступную версию — не то же самое, что сохранить способность создавать следующую. Без собственных исследователей, вычислительных ресурсов и компетенций обучения можно остаться с работающей моделью — и без возможности самостоятельно двигаться дальше.
Конечно, китайские открытые модели нужно использовать. Учиться на них, дорабатывать, строить продукты. Но превращать их доступность в оправдание отказа от собственных исследований и разработок — стратегическая ошибка.
Технологический суверенитет — не выбор между американской и китайской зависимостью. Это способность продолжать работу и развитие после того, как любой поставщик сказал «нет».
МЫ НЕ ВЛАДЕЕМ ТЕМ, ЧТО НЕ МОЖЕМ ПОЧИНИТЬ!
Financial Times сообщает: Anthropic впервые не предоставила новую Claude Mythos 5.1 британскому Институту безопасности ИИ для тестирования до выпуска. Доступ получили только проверенные американские организации. Британцев — специалистов, которые должны независимо оценивать риски передовых моделей, — оставили за дверью.
Не противника. Не страну под санкциями. Британию. Можно сказать, страну-основателя США. Прямое указание Вашингтона в этом случае не подтверждено, но сам результат показателен: даже союзничество не гарантирует доступа. Да и то, доступ запрашивался лишь для проверки безопасности для народа и государства.
Это история о цене чужого разрешения. Можно построить бизнес, перестроить научные исследования, встроить ИИ в государственные процессы. Но если доступ контролирует другая сторона, последнее слово остаётся за ней. Такой красивый, планируешь своей своё развитие… Но право разрешить его продолжение принадлежит кому-то другому.
И отдельный урок для тех, кто успокаивает себя китайскими открытыми моделями: американские, мол, могут отключить, зато китайские доступны всем.
Открытость сегодняшней модели — не гарантия открытости следующей. Китайский разработчик, как и любой другой, может прекратить публикацию новых весов, оставить лучшие версии для внутреннего рынка или предоставлять их только избранным партнёрам. Это сценарий риска, а не утверждение о чьих-либо объявленных планах. Рассчитывать на вечную открытость поставщика — так себе стратегия.
Здесь важно не подменять понятия. Уже скачанную модель с разрешительной лицензией нельзя просто дистанционно «забрать»: например, веса DeepSeek-R1 доступны под MIT, а моделей Qwen3 — под Apache 2.0. Такие лицензии позволяют использовать и дорабатывать полученную версию при соблюдении их условий. Это реальное преимущество открытых моделей.
Но сохранить последнюю доступную версию — не то же самое, что сохранить способность создавать следующую. Без собственных исследователей, вычислительных ресурсов и компетенций обучения можно остаться с работающей моделью — и без возможности самостоятельно двигаться дальше.
Конечно, китайские открытые модели нужно использовать. Учиться на них, дорабатывать, строить продукты. Но превращать их доступность в оправдание отказа от собственных исследований и разработок — стратегическая ошибка.
Технологический суверенитет — не выбор между американской и китайской зависимостью. Это способность продолжать работу и развитие после того, как любой поставщик сказал «нет».
МЫ НЕ ВЛАДЕЕМ ТЕМ, ЧТО НЕ МОЖЕМ ПОЧИНИТЬ!
🔥3
Гугл сделал самую большую инвестицию в Европу за все время.
Выпуск на телеканале RTVI
Разобрали этот кейс с Кристиной Курумой, и вот аллилуйя, она услышала и правильно обозначила, что ЦОДам нужно не где холодно, а где прохладно )
Ну и вообще очень интересно поговорили о развитии инфраструктуры ИИ в перерыве между сессиями на NF-форуме.
https://vkvideo.ru/video-239343388_456239335
Выпуск на телеканале RTVI
Разобрали этот кейс с Кристиной Курумой, и вот аллилуйя, она услышала и правильно обозначила, что ЦОДам нужно не где холодно, а где прохладно )
Ну и вообще очень интересно поговорили о развитии инфраструктуры ИИ в перерыве между сессиями на NF-форуме.
https://vkvideo.ru/video-239343388_456239335
VK Видео
Google инвестирует €13 млрд в мегапроект в Финляндии
👍4
На сайте Градостроительного комплекса появилась информация о ЦОДе для Сбера
https://stroi.mos.ru/construction/9173
https://stroi.mos.ru/construction/9173
stroi.mos.ru
Центр обработки данных-2 (ЦОД-2). Здание ЦОД-2
Европейцы поиграли в машину времени... и дали бизнес-прогнозы по вложению в технологии.
В части дата-центров действовать нужно уже сейчас, и даже для насыщенного рынка сохраняется CAGR в 13 процентов. Правда с точки зрения реалий, утверждается, что рынок дата-центров в Европе делают иностранные игроки.
В части дата-центров действовать нужно уже сейчас, и даже для насыщенного рынка сохраняется CAGR в 13 процентов. Правда с точки зрения реалий, утверждается, что рынок дата-центров в Европе делают иностранные игроки.