1. DeepSeek разрабатывает собственный AI-чип для инференса
Китайская DeepSeek начала разработку собственного специализированного чипа для инференса — этапа, на котором уже обученная AI-модель отвечает пользователям. По данным Reuters, проект должен снизить зависимость компании от Nvidia и Huawei, а также дать DeepSeek больше контроля над аппаратной базой для своих моделей. Разработка пока находится на ранней стадии: компания привлекает инженеров по проектированию чипов и обсуждает работу с внешними партнерами, включая производителей памяти и литейные мощности. Для рынка это важный сигнал: AI-компании все активнее стремятся вертикально интегрировать не только модели, но и вычислительную инфраструктуру.
Подробнее…
2. Китай обсуждает ограничения на зарубежный доступ к ведущим AI-моделям
Китайские власти провели встречи с крупнейшими технологическими компаниями, включая Alibaba, ByteDance и Z.ai, чтобы обсудить возможные ограничения на зарубежный доступ к самым продвинутым китайским AI-моделям. По данным Reuters, речь идет как о закрытых, так и о более открытых моделях, включая будущие релизы. Власти также обсуждали ужесточение ответственности за утечки или кражу AI-технологий и возможные ограничения на финансирование внутренних AI-стартапов. Это показывает, что Китай, как и США, начинает рассматривать передовые AI-модели как стратегический актив, сопоставимый с полупроводниками и другой критической технологической инфраструктурой. Подробнее…
3. CISA использует модель Anthropic Mythos для аудита государственного кода
Американское агентство CISA использует AI-модель Anthropic Mythos для поиска уязвимостей в государственных репозиториях кода, сообщили Reuters источники. Проверки проводит команда Attack Surface Evaluation, которая отвечает за цифровые оценки безопасности и тестирование защищенности государственных систем. По данным источников, аудит уже выявил значительное число уязвимостей. Новость важна сразу по двум причинам: государственные структуры США готовы применять самые продвинутые AI-инструменты в кибербезопасности, но параллельно такие модели вызывают опасения из-за способности находить и потенциально эксплуатировать слабые места в программном обеспечении. Подробнее…
4. Дата-центры Big Tech повышают стоимость электроэнергии для заводов США
Рост AI-дата-центров усиливает давление на промышленных потребителей электроэнергии в американском «ржавом поясе». Reuters приводит пример Belden Brick в Огайо: за год расходы компании на электроэнергию выросли на 90%, во многом из-за увеличения регионального спроса со стороны дата-центров. Основной удар пришелся на платежи за мощность, которые компенсируют генераторам готовность обеспечить пиковый спрос. Проблема выходит за рамки отдельных предприятий: производители сталкиваются с ростом издержек, а регуляторы пытаются перераспределить нагрузку между Big Tech, промышленностью и конечными потребителями. Подробнее…
5. Спрос на электроэнергию в США обновит рекорды из-за AI и дата-центров
Управление энергетической информации США ожидает, что потребление электроэнергии в стране обновит рекорды в 2026 и 2027 годах. Reuters пишет, что ключевыми драйверами станут AI-дата-центры, криптовалютная инфраструктура и электрификация экономики. EIA прогнозирует рост спроса с рекордных 4 195 млрд кВт·ч в 2025 году до 4 269 млрд кВт·ч в 2026 году и 4 399 млрд кВт·ч в 2027 году. Коммерческий сектор должен впервые в истории обогнать жилой сектор по объему спроса. Для AI-рынка это подтверждает, что инфраструктурное ограничение смещается от чипов к энергии, сетям и стоимости подключения. Подробнее…
6. Nvidia-backed Nscale получила $900 млн на строительство AI-дата-центров
Британский AI-инфраструктурный стартап Nscale, поддержанный Nvidia, получил возобновляемую кредитную линию на $900 млн для ускоренного строительства дата-центров в Европе, США и Азиатско-Тихоокеанском регионе. По данным WSJ, финансирование организовали крупные банки, включая J.P. Morgan и Goldman Sachs. Nscale развивает собственные и партнерские площадки, предоставляя клиентам доступ к GPU для обучения AI-моделей. Сделка важна как индикатор: несмотря на опасения по поводу перегрева AI-инфраструктуры, банки продолжают финансировать проекты с сильной привязкой к дефицитным вычислительным мощностям и спросу на GPU. Подробнее…
