AI Железо — GPU | TPU | Роботы | Чипы

Зарубежные GPU на критической инфраструктуре — возможно, разрешат

Рабочая группа правительства предложила легализовать иностранные ИИ-решения в доверенных комплексах. По данным Forbes, речь идёт о значимых объектах критической инфраструктуры.

Суть в том, что закон «О безопасности КИИ» хотят дополнить новым понятием — в него войдут графические процессоры и специализированные ускорители. Логика понятная: сильных отечественных аналогов пока не хватает, поэтому для импортного железа предлагают сделать временное исключение.

В Минцифры напоминают про строгие требования кибербезопасности, а саму инициативу ещё предстоит согласовать с профильными ведомствами.

Эксперты смотрят настороженно: говорят, что такой подход ставит внедрение нейросетей выше защиты государственных данных. Сравнение российских чипов с зарубежными лидерами называют уловкой, но при этом честно признают — для обучения больших моделей иностранные мощности сейчас реально нужны.

Детали: kod.ru

😐 — вопрос неоднозначный
🤔 — посмотрю, чем кончится

@ai_n_hardware

Дата-центры выходят из тени: прозрачность вместо NDA

Строить дата-центры становится всё труднее — сообщества сопротивляются, местные власти вводят мораториями. И индустрия, похоже, нашла неожиданный ход: перестать прятаться.

Amazon вслед за Microsoft отказался от соглашений о неразглашении в переговорах с местными властями. Логика такая: большая часть недовольства растёт именно из секретности. Люди не понимают, кто и зачем строит объект рядом, как он повлияет на их счета за электричество, воду и тишину во дворе.

Новый подход — выкладывать карты на стол заранее: условия по воде, энергии, налоговым льготам, экологические метрики и социальные обязательства до подписания сделок. В теории это возвращает доверие, ускоряет согласования и даёт жителям реальные рычаги.

Большой вопрос: готовы ли крупные игроки и дальше работать открыто? Разбор — у TechCrunch.

@ai_n_hardware

Свой бенч: RTX 5070 Ti против российских облаков

Много кто говорит, что 131K контекста — мало, а IQ3 — это глупость. Автор взял одну RTX 5070 Ti, запустил Qwen3.8-27B IQ3 и проверил на деле.

Вышло так: успех 91.1%, индекс 82.3, 68.3 tok/s в один поток. От лучших российских облаков это отстаёт всего на пару пунктов индекса — то есть в пределах шума. А цена за успешную задачу на своём железе — 0.09 ₽ против рублей и единиц рублей у облаков.

Вторая локальная строка, Gemma4-12B, выдала 88.9% и 78.0 индекса при 94.4 tok/s за 0.03 ₽ — ещё дешевле и быстрее, хоть и чуть слабее по качеству.

Метод честный: два набора задач (синтетика с инструментами + русскоязычные письменные), по три прогона, оценка не ниже 0.6 считается успехом. Облака скрыты под кодами — разрешение на имена ещё уточняется.

Источник: habr.com

@ai_n_hardware

Старый смартфон превращается в двуногого робота

Команда из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе показала PhoneBot — небольшого двуногого робота ростом 48 см. Мозгом и глазами робота стал обычный Android-смартфон: он связывается по Wi-Fi с управляющей платой, которая рулит 13 приводами.

Что умеет: ходить, следовать за человеком и вставать из положения лёжа. А главное — вся конструкция обходится примерно в $400 без телефона.

Идея в том, чтобы дать студентам и лабораториям дешёвую базу для экспериментов. Чертежи и код авторы обещают выложить в открытый доступ, так что платформу можно будет дорабатывать под свои задачи.

@ai_n_hardware

AI-стройка века: кто оплатит 183 гигаватта

Разобрал академическую работу Financing the AI Buildout для конференции BPEA — попытка честно посчитать, сходится ли экономика дата-центров. Логика простая, хоть цифры и пугают 📊

К 2032-му в США хотят ввести 183 ГВт мощностей. Один гигаватт — около $41 млрд, итого с инфляцией $8.5 трлн вложений. Деньги не бесплатные: при стоимости капитала 10% годовых окупаемость требует ~$9.6 трлн выручки за жизнь оборудования, то есть примерно $1.86 трлн в год к 2032-му.

Добавляем целевую маржу 50% — и получаем $3.73 трлн выручки от AI ежегодно. Это около 9.2% ВВП США, сопоставимо со всей обрабатывающей промышленностью страны. Финансы и страхование сегодня — 8.1% ВВП, недвижимость — 13.7%. Вопрос не в том, построят ли мощности, а в том, откуда возьмётся спрос на такие деньги.

Источник: x.com

@ai_n_hardware

Рунет восстановят только к 2028 году

Российские дата-центры получили серьёзный ущерб, и на восстановление оборудования уйдёт несколько лет.

Главная проблема даже не в деньгах, а в железе: в мире сейчас дефицит оперативной памяти, так что быстро закупить замену не выйдет при всём желании.

Что будет с российскими сервисами — пока непонятно.

😐 — звучит невесело
👀 — буду следить

@ai_n_hardware

Память в дефиците — облако будет дороже

Инсайдеры говорят прямо: кризис комплектующих заканчиваться не собирается. Если всё пойдёт в том же диапазоне, растянется он минимум на три года.

Спрос так сильно обгоняет производство, что дорожать начали даже старенькие жёсткие диски. А линию «просто допечатать» не выйдет — это не деньги напечатать.

Итог предсказуем: провайдеры оптимизируют тарифы. Кто-то режет объём памяти, кто-то убирает бесплатные гигабайты, кто-то просто поднимает цены. А иногда и всё вместе.

И это только начало — похоже, скоро мы не раз услышим про урезанные тарифы за ту же стоимость.

😐 — неприятно
🤔 — надо изучить

@ai_n_hardware

Робот-сортировщик, который умеет считать деньги

Эдинбургская Danu Robotics шесть лет пилила робота для сортировки мусора — и наконец выводит его на рынок. Зовут его H.E.R.O., и у него два козыря.

Первый — чисто железный: вместо вакуумного захвата, как у конкурентов, он работает клешнёй-пинцетом. Второй — софт, который постоянно дообучается на реальном потоке отходов.

Но самое интересное — экономика. Основательница Эми Ма прикинула: робот на линии приносит около 485 000 $ в год, а стоит 160 000 $ плюс 24 000 $ на обслуживание. Отобьётся быстро, потому что сортировочные центры зарабатывают на самих извлечённых материалах.

У Danu уже контрактов на 500 000 $, больше 200 клиентов в очереди и 5 млн $ свежих инвестиций. Дальше — уменьшить робота, чтобы ставить его прямо на мероприятиях, в аэропортах и торговых центрах.

Источник

@ai_n_hardware

Серверное железо 2027: чего ждать

Следующий год готовит серьёзный апгрейд инфраструктуры — разбираем главное по цифрам.

NVIDIA Rubin Ultra в версии Kyber NVL576: 144 ускорителя на стойку, 100 PFLOPS FP4 на пакет, до 1 ТБ HBM4e. Но главная цифра — потребление: около 600 кВт на стойку. Для сравнения, Hopper обходился 40 кВт. Теперь питание и охлаждение дата-центров придётся переосмысливать всерьёз. NVLink 6 добавляет 3,6 ТБ/с между GPU — стойка фактически превращается в один большой ускоритель.

У AMD свой флагман — Instinct MI500 на CDNA 6 и 2-нм TSMC с HBM4e. Заявка громкая: тысячекратный рост AI-производительности против MI300X 2023 года за три поколения. В придачу идёт стоечный Helios 500 (MI500 + CPU Verano + сетевые чипы Pensando) и MegaPod на 256 GPU.

Память HBM4e становится новым стандартом — до 3,6 ТБ/с. Полный обзор новинок — на Хабре.

@ai_n_hardware

Запустил Qwen на FPGA за $50 — GPU не понадобился

Идея простая: не покупать видеокарту под нейросеть, а взять открытый AI-ускоритель и залить его в FPGA. Автор так и сделал — нашёл проект openTPU, купил на AliExpress плату Xilinx Kintex-7 XC7K480T с 4 ГБ памяти примерно за $50, подключил к мини-ПК через PCIe — и получил рабочий LLM-инференс. Без NVIDIA, без CUDA.

Что пришлось сделать:
→ собрать прошивку (bitstream) в Vivado
→ настроить драйверы и PCIe DMA
→ залить реальные веса моделей
→ запустить инференс

И всё поднялось: плата определяется, DMA гоняет данные, память работает, модель отвечает. По замерам на такой же карте Qwen3-0.6B выдаёт около 31 токена в секунду, а маленькая LFM2.5-230M — до 86.

Да, это не H100 и ещё не серийный чип. Но показательно другое: раньше свой AI-ускоритель был историей уровня Google и NVIDIA, а сегодня прототип собирает один человек на б/у плате.

Проект: github.com/FeSens/openTPU

Источник: habr.com

@ai_n_hardware

ИИ-ассистенты для ПЛК: границы применимости

Для прикладной разработки (Python, C++, JavaScript) ИИ давно норма. В программировании ПЛК формальное сходство есть — язык, переменные, условия, таймеры, функциональные блоки, — но инженерная модель исполнения иная.

Появляется класс специализированных инструментов: парсинг PLC-проектов, интерпретация LAD, генерация ST, в отдельных случаях — автозапуск компиляции. На практике ограничения системные:

1. Стейтфул-исполнение. Программа работает циклически, таймеры и функциональные блоки сохраняют состояние между вызовами. Корректность фрагмента определяется не синтаксисом, а поведением во времени.
2. Проектный контекст. Блок управления насосом опирается на объявленные типы данных, подключённую библиотеку оборудования, конфигурацию задач, блокировки и команды с HMI. Изолированный сниппет без этой обвязки неверифицируем.
3. Дефицит обучающих данных. Исходники промышленных проектов публикуются редко — корпус для обучения несопоставим с Python/C++.

Исторически это подтверждали ранние тесты на ChatGPT (ПИД-регулятор на ST, логика с задержкой, передача строки по TCP/IP в TwinCAT): заготовка достижима, перенос в проект без ручной верификации — нет. Вывод: универсальные модели ограничены, перспектива — доменные модели, обученные на автоматизации, с доступом к документации платформы.

Источник: habr.com

@ai_n_hardware

Наушники Neo превращаются в колонку одним движением

Компания TDM открыла продажи Neo — наушников с гибким оголовьем, которое при скручивании переключает звук с внутренних динамиков на внешние. Заявлено более 200 часов работы в режиме наушников и 16 часов в режиме колонки. Цена — $249, отгрузки намечены на октябрь.

Из остального по теме железа и робототехники:

▪️ Deep Robotics показала испытания робота DR02 на дорожной службе в дождь в районе озера Сиху (Ханчжоу). Машина подаёт сигналы жестами и голосом, напоминает о стоп-линии и шлеме, общается на нескольких языках. Производитель заявляет всепогодную защиту IP66 и диапазон температур от −20°C до 55°C.

▪️ На Бали стартовал трёхмесячный пилот дрон-доставки еды: SKYY Network, Café del Mar и Grab тестируют полёты в контролируемом воздушном пространстве рядом с аэропортом Нгурах-Рай; дроны поставляет A2Z Drone Delivery.

▪️ Nintendo выпустила бесплатную детскую игру Hello, Luigi! для Switch.

@ai_n_hardware

Главный барьер ИИ — уже не модели, а «железо»

Разработка моделей перестаёт быть узким местом. Основные ограничения уходят в сторону инфраструктуры: GPU-кластеры, дата-центры, закупки оборудования и технологическая независимость.

Автор рисует аналогию с чёрной дырой — график популярности отечественных и зарубежных ИИ-платформ в зависимости от сложности запроса. Получаются две зоны, где люди тянутся к суверенным решениям:

— совсем простые задачи (рецепт, погода) — удобнее своё, оно уже в экосистеме;
— очень сложные, отраслевые системы — локальный ИИ под медицину или металлургию знает местные правила, которые зарубежные аналоги просто не учитывают.

Текст вырос из доклада на РУССОФТ 2026 и приглашает к дискуссии. Оригинал — на Хабре.

🤔 — звучит разумно
😐 — слишком общо

@ai_n_hardware

Natura выпускает смарт-кольцо Interface за $99 с доступом к AI-агентам

Стартап Natura представил носимое устройство Interface — смарт-кольцо за $99, рассчитанное на эпоху AI-агентов. Нажатием пальца пользователь вызывает агента, чтобы поставить задачу, зафиксировать мысль или управлять устройствами, не доставая телефон. Кольцо также работает как трекер здоровья: отслеживает пульс, вариабельность сердечного ритма, сон и активность.

На старте устройство подключается к нескольким агентам и приложениям, включая Claude, ChatGPT, Meta Muse, Instinct и Grokbot. Задачи можно распределять между ними: например, попросить Claude написать код, а другого агента — забронировать столик. Ответы приходят через подключённые наушники, iPhone Live Activity или приложение NatureOS.

Основатель Carlo Edoardo Ferraris (ранее создатель Rolling Square) считает, что форм-фактор кольца удобен постоянным ношением — с ним можно спать и принимать душ. Предзаказы ожидаются в следующем месяце, отгрузки — в декабре или январе. Подробнее

@ai_n_hardware

Железо против ИИ-транскрипции: Spectre I и Kalypta

Странный таймлайн: одни делают всё более точные ИИ-транскрибаторы, другие — средства против них. Этим занялась компания Deveillance.

Spectre I — девайс, который издаёт неслышимый звук в радиусе 2 метров. Он накладывается на ваш голос, и умные устройства перестают его нормально распознавать.

Kalypta — локальная модель прямо на вашем устройстве. Всё, что ловит микрофон на созвонах, уходит со специальным сигналом, который сбивает распознавание.

Kalypta уже можно пощупать, но нужны бета-тестеры с macOS. Демозапись пока звучит откровенно плохо, однако авторы обещают довести звук до вменяемого уровня.

@ai_n_hardware

Raspberry Pi обновила Raspberry Pi Desktop впервые за четыре года

Фонд Raspberry Pi выпустил новую версию Raspberry Pi Desktop — настольного окружения, которое можно запускать не только на одноплатных компьютерах, но и на обычных x86-машинах. Предыдущий релиз выходил около четырёх лет назад, поэтому обновление закрывает заметный разрыв в поддержке.

Для embedded-инженеров и тех, кто собирает стенды на одноплатниках, это означает более актуальное базовое окружение для прототипирования и обучения. Подробности — в материале Хабра.

🔥 — давно ждали апдейт
🤔 — проверю на своём стенде

Источник: habr.com

@ai_n_hardware

Oki Home: edge-устройство для локального хранения и нейросетевой обработки

Стартап Oki представил Oki Home — домашний файловый сервер, объединяющий хранилище и локальный инференс нейросетей. Устройство хранит фотографии, документы и переписку и обрабатывает их на самом устройстве, без обращения к облачным сервисам.

Архитектурный смысл — вынести обработку личного архива на локальный edge-узел: это снимает зависимость от облачных подписок и оставляет данные в пределах домашней сети. Для self-hosted инфраструктуры это готовый аппаратный вариант.

Заявленная стоимость — 1800 долларов.

Источник: habr.com

@ai_n_hardware

Гигаватты, Trainium, TPU: как устроена инфраструктурная гонка ИИ-2026

Мощность теперь считают в гигаваттах, а число ускорителей вторично: чипы покупаются за месяцы, а подключение дата-центра к сети и охлаждение — за годы.

OpenAI: 0,2 → 0,6 → ~1,9 ГВт (2023–2025), к апрелю 2026 — >10 ГВт по контрактам. Железо: NVIDIA 5 ГВт Vera Rubin, AMD 6 ГВт, Broadcom 10 ГВт собственных ускорителей, AWS ~2 ГВт Trainium (суммировать нельзя — частично те же дата-центры).

Anthropic: AWS до 5 ГВт (из них ~1 ГВт Trainium к концу 2026), Google до миллиона TPU, Broadcom 1 ГВт Ironwood в 2026 и ещё 5 ГВт TPU 8i в 2027, плюс Azure, AMD и Colossus 1 (>300 МВт, 220k GPU).

Реальность от Epoch AI: из семи площадок Stargate работает одна — Абилин, ~0,3 ГВт; расширение сверх 1,2 ГВт в марте остановили из-за энергосети. Полный разбор.

⚡ — цифры по делу
😎 — распишу на выходных

@ai_n_hardware

За RTX 5090 теперь просят права и подпись о невывозе

Покупатель готового ПК с RTX 5090 в американском Micro Center рассказал, что при покупке у него сначала попросили водительские права, а потом дали подписать декларацию о запрете вывоза. Reddit-пользователь u/Krothic взял PowerSpec Ai90 — и получил отдельную форму со своими данными и данными компьютера.

Суть проста: обещаешь не вывозить, не перепродавать и не передавать карту за пределы США и использовать её только для личных или рабочих задач в стране. Соврёшь в форме — магазин может отменить сделку.

Всё из-за того, что RTX 5090 расхватывают ИИ-компании, и до обычных сборщиков доходят крохи. В середине августа карты подорожали на 25–30%, а 5090 — почти на 50%.

👀 — вот это поворот
🤔 — а у нас чего ждать

Источник: habr.com

@ai_n_hardware

Свободных стоек почти нет, а цены снова вверх

Рынок дата-центров опять упёрся в потолок. В Москве стойка на 5 кВт за II квартал 2026-го подорожала на 15,7% — до 170,8 тыс. рублей в месяц. В Питере ещё жёстче: +31,3%, до 138 тыс. Предложения по 160–190 тыс. стали нормой, хотя пару лет назад и сотка казалась перебором.

Строить не успевают: за 2025 год ввели около 5,3 тыс. мест вместо 14,3 тыс. годом ранее. Из заявленных 199 МВт в столице до конца года доедет примерно треть — кредиты дорогие, свободной энергии на подстанциях нет.

А добивает всё гонка за вычислениями. Старые залы рассчитаны на 5–8 кВт, а GPU под ИИ хотят 15–20 кВт — приходится буквально освобождать соседние стойки, чтобы отвести тепло. Полезных мест меньше, ценник выше. Что по цифрам.

😐 — дорого выходит
🤔 — посчитаю облако

@ai_n_hardware