Servercore News

Servercore News pinned a photo

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

1️⃣ Anthropic привлекла $65 млрд и почти достигла оценки в $1 трлн перед IPO. Новый раунд финансирования оценил компанию в $965 млрд после инвестиций и может стать последним частным привлечением капитала перед выходом на биржу. Среди инвесторов — Samsung, SK Hynix и Micron как стратегические инфраструктурные партнёры. Одновременно Anthropic представила модель Claude Opus 4.8 с улучшенными возможностями для агентных задач, программирования и механизмами самокоррекции.

2️⃣ Nvidia Vera с 88 ядрами Olympus на архитектуре Arm обошла AMD EPYC и Intel Xeon в первых тестах производительности. Новый процессор показал прирост производительности до 63% по сравнению с предыдущим поколением Grace и стал одним из ключевых компонентов платформы Rubin для ИИ-инфраструктуры. Компания уже начала массовое производство Vera и поставила первые серверные стойки OpenAI, SpaceX, Anthropic и Oracle. Выход Vera также знаменует дебют Nvidia на рынке standalone-CPU, где компания напрямую конкурирует с AMD и Intel.

3️⃣ Snowflake заключила пятилетнее соглашение с AWS на $6 млрд для развития ИИ-инфраструктуры и CPU. Сделка сопоставима со всем объемом продаж Snowflake через AWS Marketplace с момента основания компании в 2012 году. Примечательно, что контракт ориентирован на Graviton — собственные ARM CPU Amazon, спрос на которые резко вырос на фоне агентного AI и роста CPU-нагрузок в облаке.

4️⃣ Дефицит чипов памяти сделал облачные bare metal серверы дешевле собственных дата-центров. По заявлению главы Nutanix Раджив Рамасвами, серверные мощности у облачных провайдеров выгоднее самостоятельного развертывания инфраструктуры on-premise. Рамасвами также отметил, что гиперскейлеры получают приоритет у производителей чипов и поставщиков, что дополнительно усиливает их преимущества перед традиционными корпоративными дата-центрами.

🎬 Visa, WeBank, LexARE: реальные кейсы AI в финтехе — видео с IT-беша в Алматы

Опубликовали на нашем YouTube-канале видеозаписи докладов с бизнес-ужина 30 апреля, где обсудили внедрение AI в финансовый сектор и выбор инфраструктуры для AI/ML-задач.

📹 Юрий Капелько: «AI в финтехе Казахстана: что можно внедрять уже сегодня»

COO Servercore рассказал о практических подходах к внедрению AI в финансовый сектор:

— Глобальные и локальные кейсы банков: от WeBank до Freedom Bank
— Сравнение моделей развертывания: on-premise, colocation, IaaS, PaaS, SaaS
— Как выбрать модель и спланировать ресурсы под реальную нагрузку
— Чек-лист из 7 задач для развертывания модели в продакшн

📹 Дмитрий Ерёмин: «AI-платформа для бизнеса: специализированная LLM-система для казахстанского рынка на self-hosted»

CEO и co-Founder LexARE рассказал о создании LLM-платформы для МСБ в Казахстане:

— Почему внешние API не подошли и как перешли на self-hosted
— Архитектура платформы: 8 AI-агентов, RAG, трёхуровневая память
— Нагрузочное тестирование GPU NVIDIA A5000 в продакшн-условиях
— Юнит-экономика: self-hosted против облачных API при 6,7 млрд токенов в месяц

🇺🇿 Как банки Узбекистана безопасно строят инфраструктуру в облаке и адаптируются к эпохе AI

В апреле мы провели IT-плов — наше флагманское бизнес-мероприятие для разработчиков, IT-специалистов и владельцев бизнеса. В этот раз сфокусировались на IT-инфраструктуре для финансового сектора, а партнером выступила Central Asian Fintech Association. Спикерами стали представители Центрального банка Узбекистана и компании Samair.

Gazeta.uz опубликовала репортаж с мероприятия и собрала основные выводы:

▪️ ИИ одновременно стал главным инструментом атаки и защиты: дипфейки, AI-фишинг и автоматизированные атаки требуют такого же проактивного подхода к защите.

▪️ Главный вызов для финтеха — баланс между контролем и скоростью: облако дает гибкость, но требует зрелого подхода к распределению ответственности между банком и провайдером.

▪️ Гибридная модель является оптимальным сценарием: критичные системы расположены на собственной инфраструктуре, остальное — в облаке. Такой подход позволяет одновременно соблюдать требования регулятора и оптимизировать затраты на инфраструктуру.

🔗 Читать репортаж целиком на Gazeta.uz

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

1️⃣ Nvidia может стать крупнейшим поставщиком CPU в мире уже в этом году. Компания рассчитывает стать лидером не только на рынке GPU, но и серверных процессоров благодаря высокому спросу на Vera, выручка от которых может достичь $20 млрд. Nvidia недавно объявила о начале массового производства Vera и уже поставила первые CPU-стойки таким клиентам, как OpenAI, SpaceX, Anthropic и Oracle.

2️⃣ AMD первой в индустрии запустила массовое производство HPC-процессоров по техпроцессу 2 нм. Процессоры AMD EPYC Venice стали первым HPC-решением, достигшим стадии volume ramp на передовом техпроцессе TSMC 2 нм. Новое поколение серверных чипов основано на архитектуре Zen 6 и нацелено на рынок систем ИИ.

3️⃣ Intel начала массовое производство серверных CPU Xeon 6+ Clearwater Forest на техпроцессе 18A. Новые серверные процессоры выйдут на рынок до конца года. Чипы построены на техпроцессе Intel 18A и оснащены до 288 энергоэффективных ядер Darkmont, а также 576 МБ кэш-памяти. Clearwater Forest станет одним из ключевых продуктов Intel для дата-центров, ориентированным на 6G-инфраструктуру и Edge AI-нагрузки.

4️⃣ Инвестиционная компания Blackstone и Google создадут облачную TPU-платформу с инвестициями $5 млрд. Новый сервис позволит клиентам получать доступ к TPU по модели compute-as-a-service через отдельную платформу, а не напрямую через Google Cloud. В рамках проекта Blackstone вложит $5 млрд собственного капитала, а запуск первых мощностей объемом 500 МВт запланирован на 2027 год.

5️⃣ Dell представила платформу хранения PowerStore Elite и серверы PowerEdge нового поколения. PowerStore Elite построена на процессорах Intel Xeon Scalable и получила на 50% больше CPU-ядер по сравнению с предыдущими моделями. Также заявлена поддержка памяти DDR5, интерфейс PCIe Gen 5 и новый 200-Гбит/с RDMA-интерконнект. Новая линейка Dell PowerEdge обеспечивает прирост производительности до 70% благодаря усовершенствованным системам воздушного и жидкостного охлаждения. Большинство серверов серии построены на процессорах AMD EPYC 6 Gen, а модель R9810 получит будущий серверный чип Intel Diamond Rapids.

6️⃣ Alibaba представила ИИ-чип Zhenwu M890 с 144 ГБ памяти для обучения и инференса моделей. Новая модель получит 144 ГБ GPU-памяти и межчиповую пропускную способность до 800 ГБ/с. Также в подразделении Alibaba по разработке чипов T-Head сообщили, что процессоры Zhenwu V900 и Zhenwu J900 выйдут в третьем квартале 2027 и 2028 годов соответственно.

🇺🇿 Servercore на ПЛАС-Форуме Digital Uzbekistan 2026

19-20 мая мы приняли участие в международном ПЛАС-Форуме Digital Uzbekistan в Ташкенте. Мероприятие было посвящено цифровизации и взаимодействию государства и бизнеса. Аудитория — представители госсектора, финтеха, банков, телекома, ритейла, e-commerce и криптоиндустрии.

В программе было много близких нам тем: развитие IT-инфраструктуры, AI на госуровне и в бизнесе, кибербезопасность в банкинге и платежном бизнесе, цифровизация госуслуг.

На стенде мы рассказывали о возможностях облачной платформы Servercore в Узбекистане: две зоны доступности в Ташкенте, облачные и выделенные серверы, серверы с GPU, облачные базы данных и другие сервисы на базе локальной инфраструктуры.

Спасибо всем, кто подходил к стенду — было интересно обсудить ваши задачи и проекты.

Servercore News pinned a photo

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

1️⃣ Крупнейшие облачные провайдеры могут существенно нарастить капитальные затраты на ИИ-инфраструктуру к 2027 году. По прогнозу Moody’s, совокупные капитальные затраты Microsoft, Amazon, Meta, Alphabet, Oracle и CoreWeave приблизятся к $1 трлн, а уже в 2026 году достигнут $785 млрд. Наиболее активно в развитие ИИ-мощностей инвестируют AWS, Microsoft Azure и Google Cloud Platform. Например, выручка Google Cloud выросла на 63% год к году, а операционная прибыль более чем удвоилась.

2️⃣ Производитель wafer-scale ИИ-чипов Cerebras Systems вышел на Nasdaq с капитализацией около $95 млрд — крупнейшее tech-IPO в США с 2019 года. Компания привлекла $5,55 млрд и располагает портфелем контрактов на $24,6 млрд, включая соглашение с OpenAI на $10 млрд. Выход Cerebras на биржу отражает растущую зрелость рынка специализированных AI-ускорителей.

3️⃣ По итогам первого квартала 2026 года линейка AMD EPYC обеспечила компании рекордную долю в 46,2% выручки серверного сегмента. Теперь AMD контролирует около 30% всего CPU-рынка, а рост продаж EPYC продолжает ускоряться на фоне высокого спроса со стороны дата-центров и ИИ-инфраструктуры. Компания также зафиксировала рекордные показатели выручки в серверном и клиентском сегментах процессоров.

4️⃣ Micron начинает поставки DDR5 RDIMM-модулей объёмом до 256 ГБ со скоростью до 9200 MT/s. Это примерно на 40% быстрее текущих массовых DDR5 RDIMM-решений. Новые модули основаны на передовой DRAM-технологии Micron 1-gamma с применением 3D stacking (3DS) и TSV (through-silicon via). Это методы упаковки, которые позволяют вертикально объединять кристаллы памяти и соединять их через сквозные кремниевые отверстия.

🇺🇿 Servercore — золотой партнер DevOpsDays Tashkent 2026

Завтра, 15 мая, в Ташкенте пройдет международная техническая конференция DevOpsDays. На одной площадке соберутся более 350 специалистов из Узбекистана, Казахстана и других стран.

В программе — панельная дискуссия, 16 докладов и 4 воркшопа про AI-инфраструктуру, Kubernetes, SRE, observability и CI/CD. Плюс нетворкинг с комьюнити и мерч от спонсоров.

Мы участвуем как золотой партнер мероприятия — ищите нас на стенде Servercore. Что мы подготовили:

▪️ Доклад Исмоилжона Иминохунова, Senior Project Manager Servercore: «Опыт оптимизации AI-инфраструктуры: подбор и тестирование GPU под реальные задачи».

▪️ Сборка-разборка сервера на стенде: можно своими руками поработать с реальным железом и задать вопросы нашим инженерам.

▪️ Активности на стенде с призами и мерчем.

🔗 Зарегистрироваться

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

1️⃣ В первом квартале 2026 года выручка AMD в сегменте дата-центров выросла на 57% — до $5,8 млрд. Главный драйвер — высокий спрос на процессоры Epyc и ускорители Instinct для задач ИИ. Общая выручка компании составила $10,25 млрд, на 38% больше год к году. Ожидается, что к 2030 году доходы от серверных CPU достигнут $120 млрд.

2️⃣ AMD представила Instinct MI430X, компания называет его самым производительным GPU для вычислений FP64. Заявляется, что новинка в 6 раз быстрее Nvidia Rubin в HPC-нагрузках. Несмотря на рост популярности FP4, FP6 и FP8 для ИИ, формат FP64 остается ключевым для научных и инженерных задач в сфере высокопроизводительных вычислений. MI430X будет развернут в суперкомпьютере Discovery национальной лаборатории Ок-Ридж (ORNL) к 2028 году.

3️⃣ Arm сообщает о резком росте спроса на процессоры AGI CPU. Компания удвоила прогноз выручки от этого направления — более $2 млрд к 2028 году. Представленный в марте чип разработан специально для задач агентного ИИ и основан на архитектуре Arm, которая продолжает укреплять позиции в дата-центрах. Запуск AGI CPU стал стратегическим шагом для Arm, позволив компании перейти от модели поставщика IP к роли полноценного производителя серверных чипов.

4️⃣ Nvidia готовит переход к значительно более энергоемким системам ИИ. По оценкам Morgan Stanley, стойки с GPU поколения Feynman, ожидаемые после Rubin в 2028 году, увеличат затраты на компоненты электропитания до $191 тысяч на стойку. Этот показатель в 17 раз больше по сравнению с платформами Blackwell. Рост связан с переходом дата-центров на архитектуры питания 800V DC и стремительным увеличением энергопотребления ИИ-кластеров.

5️⃣ Samsung, SK Hynix и Micron начали активную разработку памяти DDR6. Компании рассчитывают вывести новый стандарт на рынок в 2028–2029 годах. Производители DRAM делают ставку на более высокую скорость и увеличенную емкость памяти, которые потребуются для следующего поколения ИИ-ускорителей и дата-центров.

🔒 Servercore — в публичном реестре CSA STAR

Cloud Security Alliance — международная организация, которая разрабатывает стандарты безопасности для облачных сервисов. Ее публичный реестр STAR Registry документирует меры безопасности облачных провайдеров. В реестре представлены AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Alibaba Cloud, Atlassian и более 2 000 других компаний. Теперь в нем есть и Servercore.

Меры безопасности Servercore описаны в реестре по международному фреймворку Cloud Controls Matrix — 197 контролей в 17 доменах, сопоставимых с ISO 27001, PCI DSS, SOC 2 и GDPR.

Практики безопасности Servercore доступны публично для проверки в реестре — без NDA, дополнительных запросов и обмена опросниками. Особенно это важно для финтеха, банков и других компаний с жесткими требованиями к комплаенсу.

🔗 Листинг в реестре

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.

🧠 Что такое инференс ИИ и как он устроен

Обучение модели может занимать недели и требовать суперкомпьютерных мощностей. Но ценность она создает только в один момент — когда отвечает на конкретный запрос пользователя.

Этот момент называется инференсом. В новой статье разобрали, как он устроен:

▪️ Конвейер от входящего запроса до готового результата: препроцессинг, матричные вычисления, постпроцессинг
▪️ Почему LLM не выдает текст целиком, а генерирует его по одному токену
▪️ Что такое KV-cache и почему при росте нагрузки он забивает видеопамять
▪️ Почему модель на 70 млрд параметров требует минимум 140 ГБ VRAM
▪️ Квантование, прунинг, дистилляция и непрерывный батчинг: что дает каждый метод

🔗 Читать статью в блоге

Инференс в продакшене — это постоянная нагрузка и высокие требования к скорости ответа. Для таких задач в Servercore доступны облачные серверы с GPU на базе NVIDIA A5000.

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

1️⃣ TSMC инвестирует $56 млрд в расширение производства чипов, однако дефицит сохранится как минимум до 2027 года. Компания ускоренно наращивает инфраструктуру, включая строительство новых фабрик и модернизацию существующих линий. Несмотря на масштабные вложения и увеличение капитальных затрат в 2026 году, TSMC признает, что не сможет полностью удовлетворить спрос на фоне бума ИИ.

2️⃣ Google представила AI Hypercomputer, делая ставку на эру агентного ИИ. Новая архитектура объединяет TPU восьмого поколения, CPU Axion и решения NVIDIA Rubin. Google предлагает альтернативу традиционным суперкомпьютерам — более гибкую и производительную инфраструктуру для задач ИИ.

3️⃣ OpenAI планирует нарастить вычислительные мощности для ИИ до 30 ГВт к 2030 году. Для сравнения, Amazon и Anthropic рассчитывают достичь около 6 ГВт мощности к концу текущего года. Агрессивное расширение подчеркивает стремление OpenAI закрепить лидерство в индустрии, но остается открытым вопрос, сможет ли сектор полупроводников обеспечить необходимый объем ресурсов.

4️⃣ TSMC представила дорожную карту до 2029 года, включая техпроцессы A13 (1,3 нм) и A12 (1,2 нм). Параллельно компания развивает и более доступные решения, включая оптимизированный для массового сегмента N3C и универсальный N2U. Также TSMC временно отказывается от использования High-NA EUV-установок от ASML из-за высокой стоимости.

5️⃣ Google ведет переговоры с Marvell о разработке двух новых чипов для инференса ИИ. Планируется создать специализированный процессор обработки памяти и новый TPU для запуска моделей ИИ. Чипы смогут распределять нагрузки в зависимости от требований к вычислениям и памяти. По данным источников, Google рассчитывает завершить проектирование к 2027 году и выпустить до 2 млн устройств.

🤖 Машинное обучение: что это такое и как работает

Музыкальный стриминг знает, какой трек поставить следующим. Банк за миллисекунды определяет, легальна ли транзакция. Камера на производстве замечает брак быстрее любого контролёра. Все это работает благодаря машинному обучению.

В новой статье подробно разобрали ML: как алгоритмы учатся на данных, какие задачи решают и из каких этапов состоит создание реальной модели — от сбора датасета до вывода в продакшен.

В материале:

▪️ Чем ML отличается от классического программирования и где его место в AI
▪️ Почему написание кода модели — это лишь 15% от всей работы
▪️ Четыре метода обучения и когда применяется каждый
▪️ Алгоритмы ML: от деревьев решений до нейронных сетей
▪️ Реальные применения в финтехе, медицине, кибербезопасности и e-commerce

🔗 Читать статью в блоге

Для запуска ML-моделей нужны серьезные вычислительные ресурсы. В Servercore доступны облачные серверы с GPU NVIDIA A5000 — для работы с нейросетями, глубокого обучения и обработки Big Data.