Это крупнейший в мире суперкомпьютер Илона Маска с энергопотреблением свыше 1 ГВт

На фото запечатлены два огромных дата-центра в Мемфисе (штат Теннесси). Macrohard — это софтверная компания на базе ИИ, основанная Маском в рамках его проекта xAI. Название является шуточной отсылкой и прямым вызовом корпорации Microsoft. Проект опирается на мощности суперкомпьютера xAI под названием Colossus 2.

Внутри Macrohard более 330 000 GPU, суммарную производительность 4,4 трлн операций в секунду, энергопотребление свыше 1 ГВт и 558 Tesla Megapacks общей ёмкостью 2,3 ГВт·ч, стоимостью $545 млн. Система использует жидкостное охлаждение.

Вторая фаза (Macroharder) добавит ещё 220 000 GPU Nvidia GB 300s, что ещё сильнее увеличит вычислительные возможности.

Intel присоединился к проекту Terafab вместе со SpaceX, XAI и Tesla

Немного оптимистического чтения — Мустафа Сулейман, генеральный директор Microsoft AI, опубликовал статью, в которой утверждает, что экспоненциальный рост вычислительных мощностей для AI продолжится в обозримом будущем. По его данным, с 2010 года объём вычислений при обучении передовых моделей ИИ вырос в триллион раз — с примерно 10¹⁴ до более чем 10²⁶ операций с плавающей запятой (flops).

Сулейман выделяет три сходящихся фактора роста. Во-первых, производительность чипов Nvidia выросла более чем в семь раз за шесть лет — с 312 терафлопс в 2020 году до 2 250 терафлопс сегодня; собственный чип Microsoft — Maia 200, запущенный в январе 2026 года, обеспечивает на 30% лучшее соотношение производительности к стоимости по сравнению с другим оборудованием компании. Во-вторых, технология высокоскоростной памяти HBM3 утроила пропускную способность по сравнению с предыдущим поколением. В-третьих, технологии NVLink и InfiniBand позволяют объединять сотни тысяч GPU в единые суперкомпьютеры. В совокупности эти факторы обеспечили 50-кратное ускорение обучения языковых моделей с 2020 года, тогда как закон Мура предсказывал бы лишь пятикратное.

Параллельно происходит революция в программном обеспечении. По данным исследовательской организации Epoch AI, объём вычислений, необходимый для достижения фиксированного уровня производительности модели, сокращается вдвое примерно каждые восемь месяцев. Стоимость обслуживания некоторых новых моделей снизилась в 900 раз в пересчёте на год. С 2020 года вычислительные мощности для обучения передовых моделей росли в пять раз ежегодно, а к 2027 году глобальные вычислительные ресурсы для ИИ, по прогнозам, достигнут 100 миллионов единиц в эквиваленте H100 — десятикратный рост за три года. По оценке Сулеймана, к концу 2028 года возможен рост эффективных вычислений ещё в 1 000 раз.

Автор считает, что такой рост обеспечит переход от чат-ботов к полуавтономным агентам, способным писать код, вести переговоры, управлять логистикой и выполнять проекты длительностью в недели и месяцы. Главным ограничением он называет энергопотребление: одна серверная стойка AI потребляет 120 кВт — столько же, сколько 100 домов. Однако, по его словам, падение стоимости солнечной энергии почти в 100 раз за 50 лет и снижение цен на аккумуляторы на 97% за 30 лет открывают путь к чистому масштабированию. К 2030 году, по оценке Сулеймана, ежегодно может вводиться до 200 гигаватт вычислительных мощностей — это сопоставимо с пиковым энергопотреблением Великобритании, Франции, Германии и Италии вместе взятых.

В общем, все будет хорошо, если человечество доживет. А если вы пессимист, то всё будет еще лучше, если нет.

https://www.technologyreview.com/2026/04/08/1135398/mustafa-suleyman-ai-future/

В Южной Корее ввели бесплатный базовый доступ к мобильному интернету

Министерство науки и информационных технологий Южной Кореи совместно с крупнейшими операторами (SK Telecom, KT и LG Uplus) объявило о введении «гарантированного права на связь». Теперь все пользователи мобильного интернета в стране защищены от полного отключения сети при исчерпании оплаченного пакета. После достижения лимита трафик не блокируется, а переводится на бесплатный безлимитный доступ со скоростью до 400 Кбит/с.

Этой скорости достаточно для работы мессенджеров, навигации и базовых государственных онлайн-сервисов. Власти страны объяснили решение тем, что в эпоху ИИ и цифровизации доступ к сети стал базовой потребностью граждан наравне с водой и электричеством. Дополнительно операторы обязались запустить бюджетные 5G-тарифы и улучшить качество бесплатного Wi-Fi в общественном транспорте.

Улучшенный алгоритм сжатия данных Google TurboQuant только повысит спрос на память

Профессор Университета Сонгюнгван в Сеуле Квон Сок-джун считает, что новый алгоритм, который в разы снижает потребление ОЗУ ИИ-моделями, позволит открыть доступ к задачам, которые ранее были слишком дорогостоящими. Вместо обучения одной модели станут обучать пять, вместо простых чат-ботов будут развивать сложные модели с более длинными контекстами.

Как пример Financial Times приводит слова экономиста 19-ого века Уильяма Стэнли Джевонса о том, что эффективная паровая машина Уатта увеличит спрос на уголь, так как она сделает использование паровой тяги выгодной в гораздо большем числе областей, что тогда и произошло. С ИИ дела обстоят аналогично – снижение требований к ОЗУ лишь увеличит ее использование, а значит говорить о конце дефицита слишком рано.

Акции Intel взлетели на 53% за 9 дней и прибавили более $100 млрд капитализации

Это рекордный показатель для компании, вышедшей на биржу в 1971 году. Intel присоединилась к проекту Маска Terafab по созданию чипов для Tesla, SpaceX и xAI. Еще компания заключила партнерства с Google, которая обязалась использовать процессоры Intel Xeon в ЦОД и выкупила свой же завод в Ирландии за $14,2 млрд, половину которого продала еще в 2024 году чтобы выжить. Компания больше не на грани выживания.

IPO SpaceX по сравнению с крупнейшими IPO в истории

IPO SpaceX ожидается в июне этого года. Компания рассчитывает на оценку более чем в $2 трлн. Это будет крупнейшее IPO в истории с огромным отрывом от всего, что когда-либо размещалось на бирже.

Стало известно, что Anthropic собирается разрабатывать собственные ИИ-чипы

Сейчас они используют смесь из GPU Nvidia, TPU от Google и чипов Amazon. Но спрос на Claude продолжает быстро расти, и Anthropic снова сталкивается с нехваткой ускорителей.

С помощью своих чипов они планируют еще больше диверсифицировать инфраструктуру и снизить зависимость от внешних вендоров.

Напоминаю, что OpenAI тоже занимаются разработкой собственных чипов, так что это уже тренд.

NVIDIA активно использует нейросети при разработке чипов, но до полной автоматизации отрасль пока не дошла. Главный научный сотрудник Билл Дэйли рассказал, что раньше перенос базовых элементов чипа на новый техпроцесс занимал около 10 месяцев работы команды, а теперь нейросеть делает это за одну ночь.

Причём результат не хуже, а иногда и лучше — по энергопотреблению, размеру и задержкам. Отдельные RL-инструменты также находят схемы, которые инженеры бы не предложили, улучшая показатели ещё на 20–30%.

При этом NVIDIA использует и собственные LLM-модели для работы с документацией и ошибками, ускоряя обучение инженеров и разбор проблем.

Японцы придумали солнечную панель с запредельным КПД — с квантовой эффективностью 130 %

Учёные снова покусились на «законы возможного». В учебниках пишут, что обычный солнечный элемент на p-n-переходе теоретически не может выжать больше 33 % КПД. Потери неизбежны, и чем ближе к пределу, тем сложнее что-то улучшить. Но японские исследователи показали, что у самого солнечного света физика хитрее, чем в классической теории. И за счёт этого они придумали, как выйти далеко за тот самый «несокрушимый» лимит в 33 %.

Компании Allbirds продаст свой обувной бизнес и переориентируется на инфраструктуру искусственного интеллекта

вот и все, что нужно для запуска своих акций на 600 - 900% за день 👍

возможно переориентация на ИИ станет новым трендом среди компаний

как ранее трендом была переориентация компаний с их традиционного бизнеса на покупку крипты на баланс... тогда при анонсе акции тоже взлетали, сегодня большинство акций этих компаний торгуются в среднем на 90% ниже своих максимумов

NVIDIA выпустила в открытый доступ семейство моделей Ising, предназначенных для калибровки квантовых процессоров и коррекции ошибок в реальном времени. Модели работают в связке с программной платформой CUDA-Q и интерфейсом NVQLink. В линейку вошла модель калибровки на 35 миллиардов параметров, которая сокращает процесс настройки кубитов с нескольких дней до до нескольких часов, а также специализированные декодеры. Последние показали себя в 2,5 раза быстрее и в 3 раза точнее стандартного открытого решения pyMatching, при этом требуя в 10 раз меньше данных для обучения.

Компания открыла исходный код самих моделей, но сохраняет платформу проприетарной, создавая зависимость рабочего процесса от своих GPU и интерфейса NVQLink. Это позволяет NVIDIA оставаться ключевым игроком индустрии, не занимаясь производством собственного квантового оборудования. Новую технологию уже начали внедрять лидеры отрасли, включая IonQ, Fermilab и Гарвардский университет, для которых скорость декодирования является критическим фактором выживания логических кубитов.

Google ведет переговоры с Пентагоном об использовании моделей Gemini — The Information