Weekly-дайджест IT-новостей — собрали главные события недели в одном посте:

1️⃣ Google планирует инвестировать до $40 млрд в Anthropic. $10 млрд будут предоставлены сразу, а оставшиеся $30 млрд — по мере достижения компанией нераскрытых показателей эффективности. Ранее Google уже вложила более $3,75 млрд в разработчика генеративного ИИ, а также финансирует ряд дата-центров для размещения инфраструктуры стартапа. В начале года Anthropic заключила соглашение с Broadcom и Google на поставку 3,5 ГВт TPU-чипов, запуск которых ожидается с 2027 года.

2️⃣ Intel и AMD развивают инициативу ACE (AI Compute Extensions). Планируется, что ACE станет стандартной архитектурой ускорения матричных вычислений для x86-чипов и позволит существенно повысить производительность задач ИИ. Проект является частью совместной стратегии компаний по унификации экосистемы x86 в рамках группы x86 Ecosystem Advisory Group. Помимо ACE, в дорожную карту входят технологии FRED, AVX10 и ChkTag, призванные стандартизировать ключевые функции процессоров и упростить разработку ПО.

3️⃣ TSMC ускоряет развитие техпроцесса 2 нм, одновременно вводя в строй пять передовых фабрик. Ожидается, что объем выпуска 2 нм продукции превзойдет 3 нм почти вдвое. Ранее сообщалось, что TSMC планирует существенно увеличить выпуск 2 нм и 3 нм пластин к концу 2026 года, реагируя на спрос со стороны ключевых клиентов.

4️⃣ Intel и Amkor Technology планируют вывести на рынок технологию стеклянных подложек (Glass Substrates). По планам технология появится в течение ближайших трех лет. Стеклянные подложки — это тонкие пластины из специального стекла, используемые в качестве основы для монтажа микросхем или размещения электронных компонентов. Они рассматриваются как альтернатива решениям продвинутой упаковки, включая CoWoS.

5️⃣ Nvidia представила ускоритель Groq 3 LPX, обеспечивающий рост производительности ИИ-инференса до 35 раз. Ключевым поставщиком стоек для нового решения станет Foxconn. Новые стойки будут включать до 256 чипов с 128 ГБ SRAM и 12 ТБ DDR5-памяти. Разработка ориентирована на обработку моделей с триллионами параметров.