GPU & AI chips — August 2026

🧠 Google за один день лишился обоих ИИ-мозгов

5 августа Google объявил сразу о двух перестановках, и по отдельности каждая тянула бы на новость недели.

Демис Хассабис оставил кресло CEO Google DeepMind, которое занимал с самого основания компании в 2010 году. Обиды тут нет: он становится председателем Google DeepMind и главным научным сотрудником всего Alphabet — то есть уходит от ежедневной операционки к «стратегическим и глобальным вопросам AGI» вместе с Сундаром Пичаи, а освободившееся время отдаёт Isomorphic Labs, своей же лаборатории, где ИИ придумывает лекарства.

Кто такой этот мальчик-гений. Хассабис научился играть в шахматы в четыре года, к тринадцати добрал рейтинг 2300 и стал вторым в мире среди игроков до 14 лет. В 16 пришёл в Bullfrog к Питеру Молиньё, в 17 написал код Theme Park — того самого симулятора парка аттракционов, разошедшегося миллионами копий. Дальше — своя студия Elixir с Republic и Evil Genius, докторская по когнитивной нейронауке, DeepMind в 2010-м, продажа Google в 2014-м, AlphaGo, AlphaFold и Нобелевская премия по химии 2024 года. Человек, который к сорока годам успел прожить три полноценные карьеры.

Оперативный руль DeepMind забрал Корай Кавукчуоглу — бывший технический директор и главный ИИ-архитектор Google, проработавший рядом с Хассабисом больше тринадцати лет. Он получает статус SVP, подчиняется напрямую Пичаи и отвечает теперь за всё: разработку Gemini, фронтир-исследования, приложение Gemini и платформы для разработчиков.

А вот Джефф Дин уходит из Google по-настоящему — после 27 лет. Это человек, на чьей инфраструктуре стоит половина современного интернета: MapReduce, BigTable, Spanner, TensorFlow, Google Brain. «Было настоящим удовольствием работать с вами и помогать строить одни из самых используемых и влиятельных продуктов в истории», — написал он на прощание.

Уходит не один. С ним — Санджай Гемават, легендарный соавтор почти всех его систем, Ориол Виньялс, создатель AlphaStar и со-лид команды Gemini, и Куок Ле, пионер Google Brain. Четверо, которые работали бок о бок от 14 до 30 лет, открывают Discovery Loop — контору, которая собирается строить ИИ, замыкающий научный цикл на себя. «Мы считаем, что у ИИ есть возможность гораздо полнее автоматизировать то, что традиционно было очень человекоёмким экспериментальным циклом», — объясняет Дин. Проще говоря: модели, которые сами ставят опыты, сами читают результат и сами себя улучшают.

Сид-раунд ведут Radical Ventures и Khosla Ventures, в раунде также Lightspeed, Kleiner Perkins, Doerr Capital — и сама Alphabet, которая вдобавок становится облачным провайдером стартапа. Google финансирует людей, которые от него уходят.

Контекст здесь злее самой новости. В июле DeepMind распустил отдельную команду AlphaFold — ту, что принесла Хассабису Нобелевку, — раскидав людей по проектам вокруг Gemini. Нобелевский соавтор Хассабиса Джон Джампер ещё в июне ушёл в Anthropic, следом за ним — Йонас Адлер и Александр Прицель. Четверть штатных авторов оригинальных статей об AlphaFold покинули компанию.

Складывается неуютная картина: Google переводит всё на рельсы Gemini, чтобы догнать OpenAI и Anthropic в кодинге, — и в процессе теряет ровно тех людей, которые делали DeepMind научной легендой, а не ещё одним отделом чат-бота.

🔗 Источник: The Decoder 🎯 НЕЙРО-ПУШКА ● НОВОСТИ И ОБЗОРЫ НЕЙРОСЕТЕЙ

Top scientists leave Google to found a new company, wiping roughly $175-180 billion off its market value: https://www.discoveryloop.com/

Collectively, we represent three of the most-cited researchers in artificial intelligence and two of the most-cited researchers in distributed systems.

Between us, we have pioneered massive scale computing and led the creation of critical infrastructure, products, and foundational AI advances that the world relies on, including multiple generations of Google Search, Google Ads, Google News, Google Translate, Google File System, MapReduce, BigTable, Spanner, TensorFlow, Pathways, TPUs, AlphaChip, AlphaStar, AlphaCode, AlphaFold, Gemini, model distillation, mixture-of-experts model architectures, word2vec, sequence-to-sequence models, chain of thought reasoning, neural architecture search, and multiple generations of Large Language Models (LLMs) among others.

🛰 Дата-центр переезжает на орбиту

SpaceX и Nvidia объявили, что вместе делают вычислительную начинку для спутника Starmind AI1. Задача аппарата — обрабатывать ИИ-нагрузки прямо на низкой околоземной орбите, без участия наземных серверов.

Железо внутри — процессоры Vera и видеокарты Rubin. По данным самой Nvidia, её космический модуль Space-1 Vera Rubin выдаёт до 25 раз больше производительности в задачах ИИ, чем H100. Коммерческие поставки платформы должны начаться до конца года. Маск отдельно подчеркнул, что SpaceX будет использовать исключительно GPU Nvidia, потому что «они лучшие».

Один спутник — только начало. SpaceX планирует сеть, которая может дорасти до миллиона аппаратов: распределённый суперкомпьютер в космосе, где данные между спутниками бегают по лазерным каналам петабитного масштаба. Заявку в FCC на размещение такой группировки на высотах от 500 до 2000 км компания подала ещё в начале года. Для сравнения: сейчас вокруг Земли работает около 15 тысяч действующих спутников — то есть речь о самом крупном космическом проекте в истории.

Зачем вообще тащить вычисления наверх? Главный аргумент — энергия. На солнечно-синхронной орбите аппарат получает ровный поток солнечного света и не зависит от земных электросетей. Архитектуру Starmind при этом сделали гибкой: в будущих спутниках процессоры можно менять на новые, в том числе от других поставщиков, не перекраивая весь аппарат.

Прототип планируют испытать в начале 2027 года, серийное производство — позже в том же году, если график не поедет. Финального решения FCC по всей группировке пока нет, есть только одобрение первичной заявки.

💻 Anthropic Will Teach Claude to Design AI Chips

Anthropic is looking for a researcher with chip design experience to work on RL training of AI for processor design. Essentially, they will have to pass their own expertise on to Claude.

The AI will be trained to write code describing a chip's circuit, find flaws in it, and pick the optimal physical layout of the die.

💡 This will likely come in handy for the startup as it builds its own AI accelerator. In June, Clive Chan, one of the leading AI chip engineers, left OpenAI for Anthropic.

The company has also recently posted a Silicon Engineer opening. An in-house Anthropic team will handle the entire processor design chain, including design and testing—and Claude will be directly involved in the process.

💰 In July, Anthropic was in talks with Samsung about manufacturing a custom chip on a 2-nanometer process and asked SK Hynix for supplies to make its own semiconductors. Anthropic CEO Dario Amodei said the company had signed deals with both Korean firms, without providing further details.

@hiaimediaen

💻 Anthropic научит Claude проектировать процессоры

Anthropic ищет исследователя с опытом в разработке чипов, который займется RL-тренировкой ИИ под дизайн процессоров. По сути, он должен будет передать свой опыт Claude.

ИИ обучат писать код, описывающий устройство схемы чипа, находить в нем изъяны и подбирать оптимальную физическую компоновку кристалла.

💡 Вероятно, это пригодится стартапу в создании собственного ИИ-ускорителя. В июне в Anthropic из OpenAI перешел Клайв Чан — один из ведущих инженеров ИИ-чипов.

А недавно компания разместила вакансию инженера по кремнию. Судя по описанию, внутренняя команда Anthropic займется всей цепочкой проектирования процессоров, включая дизайн и тестирование — и Claude напрямую задействуют в этом процессе.

💰 В июле Anthropic вел переговоры с Samsung о производстве кастомного чипа по 2-нм техпроцессу и обратился к SK Hynix за поставками для производства собственных полупроводников. CEO Anthropic Дарио Амодеи подтвердил, что с обеими корейскими компаниями уже договорились о сотрудничестве, но детали не раскрыл.

👋 Подпишитесь на Hi, AI!

💻 Anthropic Will Teach Claude to Design AI Chips

Anthropic is looking for a researcher with chip design experience to work on RL training of AI for processor design. Essentially, they will have to pass their own expertise on to Claude.

The AI will be trained to write code describing a chip's circuit, find flaws in it, and pick the optimal physical layout of the die.

💡 This will likely come in handy for the startup as it builds its own AI accelerator. In June, Clive Chan, one of the leading AI chip engineers, left OpenAI for Anthropic.

The company has also recently posted a Silicon Engineer opening. An in-house Anthropic team will handle the entire processor design chain, including design and testing—and Claude will be directly involved in the process.

💰 In July, Anthropic was in talks with Samsung about manufacturing a custom chip on a 2-nanometer process and asked SK Hynix for supplies to make its own semiconductors. Anthropic CEO Dario Amodei said the company had signed deals with both Korean firms, without providing further details.

@hiaimediaen

💻 Anthropic научит Claude проектировать процессоры

Anthropic ищет исследователя с опытом в разработке чипов, который займется RL-тренировкой ИИ под дизайн процессоров. По сути, он должен будет передать свой опыт Claude.

ИИ обучат писать код, описывающий устройство схемы чипа, находить в нем изъяны и подбирать оптимальную физическую компоновку кристалла.

💡 Вероятно, это пригодится стартапу в создании собственного ИИ-ускорителя. В июне в Anthropic из OpenAI перешел Клайв Чан — один из ведущих инженеров ИИ-чипов.

А недавно компания разместила вакансию инженера по кремнию. Судя по описанию, внутренняя команда Anthropic займется всей цепочкой проектирования процессоров, включая дизайн и тестирование — и Claude напрямую задействуют в этом процессе.

💰 В июле Anthropic вел переговоры с Samsung о производстве кастомного чипа по 2-нм техпроцессу и обратился к SK Hynix за поставками для производства собственных полупроводников. CEO Anthropic Дарио Амодеи подтвердил, что с обеими корейскими компаниями уже договорились о сотрудничестве, но детали не раскрыл.

👋 Подпишитесь на Hi, AI!

Теперь вы можете легко установить 4 видеокарты в ПК и обеспечить их питанием всего от одного БП. А все благодаря новому AORUS P1600W 80+ Titanium Modular PCIe 5.1 AI TOP, который мы создали специально для таких сценариев.🥳

✅ компактный дизайн ✅ сертификат 80+ Titanium ✅ цифровой LCD дисплей ✅ поддержка ATX 3.1 и PCIe Gen 5.1 ✅ фирменные мосфеты GaN ✅ 100% японские конденсаторы ✅ 4 x 16-pin PCIe Gen 5.1 для VGA

👍 - вот это настоящая мощь! 😈 - как раз для пары RTX 5090 🫡 - а мне для четырех RTX 5070 😄 - идеальный БП для олигархов

🔋 В сеть утекли официальные промо-постеры — Pixel 11, 11 Pro и 11 Pro XL

Главное обновление визуально — обновленный блок камер 😅

⚙️ Внутри обещают чип Tensor G6 на 3-нм техпроцессе TSMC (и снова "прощай", перегрев), улушченный AI Gemini 3.0 и дисплеи с яркостью до 3000 нит

— Надеюсь хоть в этот раз Google отлично поработали над нагревом и оптимизацией в играх 🙌

➡️ Lifegoodd / Лайфгуд в VK

Сервисный центр «РЕМОНТИКА» — ремонт техники любой сложности

Мы выполняем:

Пайку плат и компонентов Ремонт телефонов и планшетов 💻 Ремонт ПК и ноутбуков 📺 Ремонт телевизоров 🎮 Восстановление видеокарт Ремонт плат котлов и кондиционеров

Сборка компьютеров под заказ — игровые, рабочие, учебные

Бесплатная консультация

ул. Свердлова 3/5, Старощербиновская 8 991 536 39 51

⏰ График работы: с понедельника по субботу с 9:00 до 18:00

#Реклама ИП Фролова Д.А. ИНН 526021259192 erid 2Vtzqv8BjkW

Первый компьютерный паразит, который похищает способность думать Рой из «Непобедимого» Станислава Лема начал собирать свое тело внутри человеческого интернета Исследователи университетов Торонто и Кембриджа запустили в изолированной сети ИИ-червя, который не просто размножался на зараженных машинах. Захватывая компьютеры с GPU, он превращал их в новые узлы собственного рассуждающего «мозга» – и использовал приобретенную вычислительную способность, чтобы искать следующих хозяев.   Девять лет назад я писал о материализации одного из самых красивых прозрений Станислава Лема. В романе «Непобедимый» земляне сталкиваются с черными роями микроскопических «насекомых». Каждое из них почти беспомощно. Но, объединяясь в самоорганизующуюся систему, они приобретают свойства, которых нет ни у одной отдельной особи. Рой становится новой формой существования материи.   В 1963 году, когда Лем написал роман, это казалось чистой фантастикой. Но спустя полвека физики из Стэнфорда обнаружили, что настоящие рои насекомых действительно способны самоорганизовываться в устойчивые агрегато-подобные фазовые состояния.   И вот теперь – следующий акт этой лемовской материализации. Медиа увидели в новой работе университетов Торонто и Кембриджа прежде всего очередной «опасный ИИ-вирус». Но самое интересное в ней вовсе не вирус. За результатами эксперимента можно увидеть нечто гораздо более фундаментальное: рождение нового состояния уже не материи, а цифровой среды.   Обычный компьютерный червь был похож на ключ, размножающий собственные копии. Он мог открывать миллионы дверей – но лишь одного, заранее известного типа. Стоило заменить замок, и эпидемия упиралась в стену.   Новый ИИ-червь устроен принципиально иначе. Каждая его копия самостоятельно рассуждает, выбирает способ атаки, ошибается, пробует снова и порождает новые копии. Если один агент не смог проникнуть на узел сети, приходит другой – с иной цепочкой рассуждений. Затем третий. Затем десятый. Постепенно отдельные попытки складываются в коллективный поиск. Авторы сами называют это роем.   Но, возможно, происходит нечто еще более фундаментальное. Перед нами возникает самоподдерживающаяся и самовоспроизводящаяся вычислительная инфраструктура, которая захватывает новые машины, чтобы наращивать не только свое тело, но и способность рассуждать. Если биологический паразит использует обмен веществ хозяина, то цифровой начинает использовать его способность вычислять. Он похищает не готовые «мысли» машины, а саму возможность производить «мысли».   Именно поэтому соучредитель Anthropic Джек Кларк пишет, что будущий интернет, вероятно, станет уже не сетью сайтов, а экосистемой взаимодействующих популяций ИИ-агентов. Одни будут занимать собственные экологические ниши, самовоспроизводиться и существовать практически без участия человека. Другие – выполнять роль своеобразных белых кровяных телец, охотящихся на первых.   Любопытно, что Лем часто ошибался в деталях, но почти никогда – в направлении. Его «насекомые» оказались не металлическими. И возникли они не в пустынях далекой планеты, а внутри самой информационной среды человечества. Предотвратить массовое появление подобных цифровых экосистем, скорее всего, уже не удастся. Вряд ли человечество успеет насытить инфосреду цифровыми лейкоцитами, прежде чем ее заполонят миллиарды адаптивных цифровых паразитов.    И такому прогнозу Лем, пожалуй, не удивился бы.   #КогнитивнаяПаразитология

DevCheck - контролируйте аппаратное обеспечение в режиме реального времени и получайте полную информацию о модели устройства, CPU, GPU, памяти, аккумуляторе, камере, накопителе, сети, датчиках и операционной системе.

🗂Категория: #проги #инструменты 🗄Версия: v6.46 🔐Моды: PRO версия #️⃣#DevChec @Premium_droid

🔥 Cursor открыла исходники Mixture-of-Kittens - MoE-мегакернела, который ускорил обучение моделей на 41% без замены железа

В больших Mixture-of-Experts моделях GPU тратят огромные ресурсы не только на вычисления, но и на пересылку токенов между экспертами на разных чипах.

После оптимизации математики через MXFP8 именно передача данных стала главным узким местом. На некоторых нагрузках она занимала больше половины времени одного шага обучения.

Mixture-of-Kittens объединяет весь цикл в один CUDA-кернел:

- отправку токенов нужным экспертам; - вычисления; - сбор результатов; - синхронизацию между GPU.

Передача токенов происходит параллельно с вычислениями.

Ещё одно важное изменение - модель перешла от push к pull: каждый чип сам забирает нужные ему токены. Это дало до 29% больше полезной пропускной способности NVLink и сократило задержки ожидания примерно в 5,8 раза.

Результаты Cursor на GB300 NVL72:

- до 2,37x быстрее на MXFP8 forward; - до 1,78x быстрее на MXFP8 backward; - на 512 GPU throughput вырос с 760,9 до 1 070,2 токена/с на GPU; - общий прирост производительности в production составил около 41%.

Ускорение получили не за счёт новых видеокарт, а благодаря более умному расписанию движения данных.

На масштабе сотен GPU хороший кернел может оказаться выгоднее ещё одной стойки оборудования.

Проект опубликован под лицензией Apache 2.0.

https://x.com/cursor_ai/status/2084670806613737919

Илон Маск: NVIDIA станет эксклюзивным партнёром SpaceX

В ходе мероприятия, посвящённого финансовому отчёту SpaceX, глава компании Илон Маск (Elon Musk) объявил, что компания обязалась покупать ИИ-ускорители исключительно у одного поставщика, сообщает Business Insider. В будущем, по словам бизнесмена, компания решила полностью положиться на ускорители NVIDIA, поскольку считает, что «архитектура NVIDIA Vera Rubin — лучшая». #hardware #spacex #xai #nvidia #ии #сделка #vr200 #servernews via @servernewsru

📎Подробнее

A GPU cluster is not one big GPU.

Add more GPUs to a cluster, and it's tempting to think of it as one larger unit of power.

It isn't. Data has to move between devices, and that movement has a cost. Poor interconnects turn a cluster of ten GPUs into something that performs like six.

More GPUs help only if the network between them can keep up with the workload.

🎮 Эмуляторы PS5 добрались до первых 3D-игр, но играть пока рано

Всего за пару недель разработка эмуляции PS5 шагнула далеко вперёд. Экспериментальные эмуляторы SharpEmu и KytyPS5 научились не просто загружать проекты, а запускать их в реальном времени.

Это особенно впечатляет, если учесть, насколько сложно эмулировать PS5. В отличие от ПК, у консоли уникальная архитектура с общей памятью для процессора и видеокарты, и эмулятор должен «переводить» это на язык ПК в реальном времени.

И всё же прогресс налицо. Эмулятор KytyPS5 уже выводит отдельные 3D-игры с частотой около 30 FPS. Например, уже можно поиграть в ремейк шутера XIII и Черепашки-ниндзя. SharpEmu тем временем запускает вступительный ролик и доходит до экрана создания персонажа в Demon's Souls.

Это всё ещё не повод продавать консоль. До стабильной эмуляции далеко: запустить игру и нормально в неё играть — совершенно разные вещи.

Интерес к таким проектам понятен. Sony движется в сторону полной «цифры», а GTA VI подогревает интерес к платформе. Сегодня это скорее техническая демонстрация. Но почти каждый зрелый эмулятор когда-то начинался с окна меню и сломанной картинки. __________

❤️ DigitalRazor #digitalrazor_news

📣👩‍💻 دردِ دل...

گاهی اوقات وقتی وارد بعضی از صنایع می‌شوم، یک سؤال ذهنم را رها نمی‌کند...

چطور ممکن است برای پروژه‌هایی که هیچ خروجی مؤثری ندارند، میلیاردها تومان هزینه شود؛ اما وقتی نوبت به حمایت از یک دانشجوی مستعد یا یک پژوهشگر خلاق می‌رسد، حتی هزینه یک کارت گرافیک یا چند ماه دسترسی به GPU هم زیاد به نظر برسد؟

واقعیت این است که بسیاری از جوانان بااستعداد کشور، ایده دارند، انگیزه دارند و دانش فنی دارند؛ اما ابزار ندارند.

امروز در بسیاری از حوزه‌های هوش مصنوعی، بزرگ‌ترین مانع دیگر دانش نیست؛ دسترسی به توان پردازشی (GPU) است.

خیلی از دانشجویان تنها به چند ماه دسترسی به یک GPU مناسب یا یک سرور محاسباتی نیاز دارند تا بتوانند ایده‌های خود را به مقاله، محصول، پتنت یا حتی یک شرکت دانش‌بنیان تبدیل کنند.

شاید هزینه حمایت از یک پژوهشگر برای یک صنعت، معادل قیمت یک قطعه کوچک یا حتی چند روز توقف یک دستگاه باشد؛ اما نتیجه آن می‌تواند سال‌ها برای همان صنعت ارزش‌آفرینی کند.

این هزینه نیست؛ سرمایه‌گذاری روی سرمایه انسانی است.

اگر صنایع بخشی از بودجه تحقیق و توسعه خود را صرف ایجاد زیرساخت‌های پردازشی، آزمایشگاه‌های مشترک و حمایت از پژوهشگران کنند، در بلندمدت نه‌تنها از نتایج تحقیقات بهره‌مند می‌شوند، بلکه به شکل‌گیری فناوری‌های بومی و حل مسائل واقعی صنعت نیز کمک خواهند کرد.

به‌جای خرید صرفِ فناوری، بیایید در ساختن آن سرمایه‌گذاری کنیم.

شاید یک GPU که امروز در اختیار یک دانشجو قرار می‌گیرد، فردا پایه‌گذار محصولی باشد که میلیون‌ها یا حتی میلیاردها تومان برای همان صنعت ارزش ایجاد کند.

این یک دردِ دل بود؛ به امید روزی که استعدادها، به‌خاطر کمبود امکانات، از مسیر علم و نوآوری باز نمانند.

#درددل #هوش_مصنوعی #پژوهش #دانشجو #GPU #تحقیق_و_توسعه #صنعت #نوآوری #سرمایه_انسانی

@rss_ai_ir

Видеокарта Palit GeForce RTX 5060 Ti WHITE OC 8G

Такая цена с промо JULY4000

📣 مسابقه عکاسی Arbella 2026

● موضوعات: ۱. نقصِ زیبا ۲. آزاد

🎁 جوایز: در هر بخش از سمت چهار نهاد Fiap, Psa, Tfsf, Gpu به صورت جداگانه به نفر اول ۱۰۰۰ دلار، نفر دوم ۵۰۰ دلار و نفر سوم ۲۵۰ دلار تعلق می‌گیرد.

📅 مهلت ارسال: ۱۵ شهریور

● شرایط: هزینه شرکت: رایگان ارسال پنج عکس در هر بخش مجاز است. برای ارسال آثار از مرورگر گوگل‌کروم استفاده شود. ضلع کوچک عکس ۲۰۰۰ پیکسل و حجم هر عکس بین ۱.۲ تا ۳۰ مگابایت باشد. عنوان، مکان و تاریخ ثبت هر عکس نوشته شود. تاریخ ثبت عکس‌ها بعد از سال ۲۰۲۱ باشد. فقط عکس تک شات پذیرفته می‌شود. اطلاعات عکس(Exif) در فایل ارسالی موجود باشد. این مسابقه زیر مجموعه FIAP است. عکس‌ها بدون لوگو، پاسپارتو و نشان باشد. شرکت در این مسابقه برای تمامی عکاسان بالای ۱۸ سال مجاز است.

● جهت ارسال آثار به سایت👇 🌐 https://arbellaphotocontest.com مراجعه کنید. ••• #مسابقه #رایگان #ترکیه 📌 @pphfestival ❤️ 👍 👏 🔥

CHOLLO 🎮🎮 #informaticabarata ‼ Consola Sony Playstation 5 Slim Digital 825GB Incluye Mando Dual Sense Chassis E por 491,48€ en informaticabarata 💥 Sumérgete en universos fijos a máxima velocidad de carga y con un nivel de inmersión táctil absoluto. ¡Disfruta de tus videojuegos favoritos con máxima fluidez! ✅Almacenamiento SSD ultraveloz de 825 GB ✅Procesador AMD Zen 2 y GPU RDNA 2 de 10,28 TFLOPs ✅Soporte para 120 fps en salida de 120 Hz e imágenes HDR ✅Mando inalámbrico DualSense incluido ✅Diseño Slim en formato Digital de 80 mm de grosor ✅Puerto HDMI 2.1 y retrocompatibilidad con catálogo PS4 ✅Envío gratis 🔗 Link: → https://mepicaelchollo.com/consola-sony-playstation-5-slim-digital-825gb-mando-dual-sense-chollo/ 🌵 Visto en Mepicaelchollo.com ​

⚡️Материнские платы резко подорожают — ASUS, MSI и GIGABYTE могут увеличить цены уже в третьем квартале 2026 года.

Причина — резкий рост стоимости производства. Стоимость печатных плат выросла до 50%, а за ними ползут медь, конденсаторы, память и прочие комплектующие. Всё это производители просто переложат на потребителей.

У некоторых моделей прирост может оказаться двузначным. И всё это — на фоне уже подскочивших цен на видеокарты и оперативную память.

Компьютер собирать теперь придётся по одной детали в год.

ТехноБлог

ИИ с замахом на Луну: бесплатная китайская модель за 3 миллиона долларов Модель К3 от китайской компании Moonshot AI (буквально «ИИ с замахом на Луну») взорвала мир ИИ. Еще бы: MoE-модель с открытыми и бесплатно скачиваемыми весами, содержащая 2,8 трлн общих и 104 млрд активных параметров, почти сравнялась по многим тестам с крутейшими американскими закрытыми дорогими моделями. Силиконовая долина в смятении. Илон Маск пишет «впечатляет» и сообщает, что xAI спешно готовит ответку - модель на 2 трлн параметров. Хайп вокруг К3 таков, что нетрудно представить тысячи начальников, уже готовящих распоряжение немедленно внедрить у себя «бесплатную модель K3».   И действительно, магия китайской модели с открытыми и бесплатно скачиваемыми весами впечатляет. Однако, разоблачение магии «бесплатной модели» впечатляет еще больше. Особенно на простой и понятной каждому аналогии в статье Дэн Синьсинь ( 快刀青衣) – сооснователя Dedao и куратора AI Learning Circle.   Представьте себе ресторан с тремя звездами Мишлен, который бесплатно публикует полный рецепт своего фирменного блюда: количество ингредиентов, время приготовления, и каждый шаг четко описаны. Как думаете - сможете его воспроизвести? Подавляющее большинство скажет, что да. Однако, перевернув страницу бесплатного рецепта, вы обнаружите самым мелким шрифтом (как в банковских и провайдерских договорах) описание требований к кухне: вам нужно 64 профессиональные плиты, работающие одновременно, источник питания, способный обеспечить электроэнергией небольшую фабрику, система охлаждения и прочая инженерная инфраструктура, - короче, первоначальные инвестиции около 20 млн юаней (примерно $3 млн).   Получается, что рецепт действительно бесплатный… Но воспользоваться им вам вряд ли по карману. И это еще без учета расходов на электроэнергию.   И цифры за этой метафорой вполне буквальны. Официальные рекомендации Moonshot AI по развёртыванию К3 предусматривают конфигурацию «суперузла», включающую 64 и более карт-ускорителей. По оценке автора статьи, закупка сопоставимой 64-ускорительной серверной конфигурации может превысить $2,4 млн - около 17 млн юаней. Если считать по 700 Вт на ускоритель класса H200, одни только 64 GPU могут потреблять до 45 кВт. И это ещё без сетевого оборудования и хранилища. Поэтому реальная нагрузка такой установки приблизится к 90 кВт, почти целиком превращающихся в тепло, которое нужно непрерывно отводить.   Так что теперь вы знаете, что ответить начальнику на его приказ немедленно переходить на отрытую китайскую К3 с бесплатным кодом: Шеф, вы хотите подключить K3 по API или действительно разместить её в нашем дата-центре? Это два бюджета, отличающиеся на несколько порядков. Ведь в открытом доступе веса модели, но не её тренировочные данные и не полный производственный процесс создания, включая всю вычислительную инфраструктуру. За все остальное придется платить. И совсем немало. Какая уж тут магия.   Резюме: Moonshot бесплатно отдаёт вам не рецепт блюда, а полуторатерабайтного цифрового шеф-повара. Но работать этот бесплатный шеф умеет только на кухне размером с небольшой машинный зал, требующей электропитание без малого 100 кВт и промышленное охлаждение. Увы, но ваш обычный офисный серверный чулан такую плотность мощности и тепла не выдержит.   #Китай  #LLM

Отчет Microsoft за 2 квартал 2026

Вновь весь фокус на ИИ. Не буду заострять внимание на малозначимых направлениях, вся концентрация в сторону ИИ, куда инвестируются сотни миллиардов.

🔘Azure и другие облачные сервисы: +43% г/г. Формулировка о дефиците мощностей, звучавшая четыре отчета подряд, из пресс-релиза исчезла.

🔘Azure за финансовый год впервые превысила 100 млрд выручки (годом ранее – 75 млрд, +34%).

🔘Microsoft Cloud: 59.3 млрд, +27% г/г – при этом замедление против +29% кварталом ранее.

🔘Коммерческий портфель будущей выручки (RPO): 678 млрд, +84% г/г, +8.1% кв/кв.

🔘Microsoft 365 Copilot: свыше 30 млн оплаченных рабочих мест против 20 млн кварталом ранее.

За семь лет облако выросло в 5.4 раза, вся компания – в 2.7 раза. Доля облака в выручке удвоилась: с трети до двух третей.

🔘Microsoft Cloud – доля в общей выручке в 2кв26 составила 65.9% vs 61.1% в 2кв25, 56.9% в 2кв24, 53.9% в 2кв23, 48.2% в 2кв22 и 32.6% в 2кв19. От эпохи ИИ прирост почти 18 п.п., но здесь больше играет фактор Azure и облачных вычислений.

Темп роста облака стабилизировался на 27% два года подряд, тогда как Azure внутри него ускоряется – значит Microsoft 365 Commercial Cloud, LinkedIn, Dynamics 365 тормозят.

До 2024 года Microsoft тратила на капитальные расходы примерно 27-38 центов на каждый доллар квартальной облачной выручки. Сейчас – 60 центов. Скачок произошел за один год, показатель почти удвоился.

В 2019-2023 годах на каждый доллар годового прироста облачной выручки уходило примерно 1.1-1.3 доллара капрасходов. Сейчас – 2.30 доллара. То есть удельная капиталоемкость роста выросла вдвое.

За семь лет: облачная выручка х5.4, капитальные расходы за квартал х8.8, за фингод х8.3. Разрыв между темпом наращивания активов и темпом наращивания выручки от них – примерно в 1.6 раза.

Смысл в том, что капитальные расходы растут с сильным опережением.

В 2кв26 общий CapEx составил $41.0 млрд, включая $5.6 млрд финансовой аренды; денежный CapEx – $35.8 млрд. При выручке $90.0 млрд и OCF $55.4 млрд общий CapEx достиг 45.6% выручки и 74.0% OCF, денежный – 39.8% и 64.6%.

FCF снизился на 23% до $19.6 млрд, несмотря на рост OCF на 30%. Около двух третей CapEx приходится на короткоживущие CPU и GPU, то есть значительная часть вложений быстро превращается в амортизацию и требует обновления.

За семь лет выручка выросла в 2.67 раза, капитальные расходы – в 8.84 раза, свободный денежный поток – только в 1.63 раза.

Скользящие 12 месяцев: капрасходы поднялись с 97 млрд в 1кв26 до 116 млрд в 2кв26. Ориентир – около 190 млрд за календарный 2026 год, из которых примерно 25 млрд объясняются удорожанием компонентов, а не приростом вычислительной емкости.

В соотношении с календарным 2026 годом (расчет по моей оценке выручки и потока): 190 млрд – это около 52% годовой выручки и порядка 95% операционного денежного потока. Для сравнения, в 2019 году капрасходы съедали 27% потока.

Новых заимствований за финансовый год не было, общий долг с 2022 года сократился примерно на 4 млрд, но кэш-позиция сократилась на четверть или почти 25 млрд с 2022 года.

Microsoft 365 Commercial – около 450 млн активных рабочих мест, накопленных за десятилетия. Проникновение Copilot – примерно 6.7%.

В денежном выражении 30 млн мест – это порядка 8-10 млрд годовой выручки (мой расчет по стандартной цене подписки, компания абсолютных цифр не дает). Против ориентира капрасходов в 190 млрд на календарный год это около 5%.

Прирост за квартал (10 млн мест) – рекордный в абсолюте, но темп +50% кв/кв против утроения годом ранее. Фаза взрывного набора базы сменяется фазой линейного расширения.

Прямая монетизация не объявлена. Отправная точка – раскрытый Microsoft на 1кв26 показатель: ИИ-бизнес превысил $37 млрд годового темпа выручки, +123% г/г.

Для оценки на 30 июня я использую рост двух групп:

– Около 70–80% ИИ-бизнеса приходится на Azure AI, модели, Foundry и инфраструктурное потребление; рост этой части за квартал оценивается в 5–10%;

– Около 20–30% приходится на Copilot и прикладные продукты, где Microsoft 365 Copilot увеличил базу с 20 млн до более 30 млн мест, а выручка GitHub Copilot ускорилась более чем на 60% квартал к кварталу.

Расчет дает около 10-11 млрд квартальной выручки (это 12-13% выручки от всей структуры Microsoft) от прямых и косвенных эффектов от ИИ или 41-45 млрд в годовом выражении.

Приблизительная структура на основе собственных аналитических моделей (в годовом выражении):

·         Azure AI, Foundry, LLMs, OpenAI взаимодействие – 31-33 млрд ·         Microsoft 365 Copilot и Cowork – 6.5-9 млрд ·         GitHub Copilot – 1.5-2 млрд ·         LinkedIn AI, Dynamics, Security, Dragon и другие – в совокупности не более 1-2 млрд.

Косвенный эффект может составлять 2.5-5 млрд за квартал через расширение глубины премиальной продуктовой линейки в пользу продуктов с ИИ.

Для понимания масштаба, капитальные расходы выросли с 25 млрд в 2022 до 116 млрд за последние 12 мес и продолжат расти ближе к 200 млрд в год, тогда как потенциал монетизации сейчас лишь 45-50 млрд в год, хотя и по растущей траектории, но здесь нужно учитывать R&D, маркетинг, затраты на коммунальные услуги, электроэнергию и обслуживание дата-центров, поэтому все еще в сильном минусе.

Сейчас Microsoft тратит 34.9% выручки на CapEx.

По моим расчетам на основе годовых отчетов Microsoft: 2011–2019: CapEx около 7.2% выручки; 2017–2019: около 10.2%; 2023–2025: около 18.1%.

Единственный плюс в отчете – Microsoft все финансирует из своих средств без привлечения долга.

Хотите первыми узнавать о новом железе? 😏 Все про GPU, обновления в облаке, курсы и IT-мероприятия — в нашей email-рассылке

Настройте подписку под себя и выберите темы писем — продуктовые анонсы, подборки полезных материалов и курсов, приглашения на мероприятия или вакансии.

Подпишитесь, чтобы получать полезные материалы ➡️