# Сопутствующие статьи по теме Вычислительная мощность

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Вычислительная мощность", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Гиганты Уолл-стрит осваивают фьючерсы на GPU, крипторынок уже опередил игру

Уолл-стрит начинает борьбу за фьючерсы на GPU, а крипторынок уже опередил их. Ведущие биржи, CME Group и ICE, объявили о планах запуска фьючерсных контрактов на вычислительную мощность GPU, стремясь установить контроль над ценообразованием этого нового «макро-товара» в эпоху ИИ. CME фокусируется на индексе аренды H100 для хеджирования рисков крупных облачных провайдеров, в то время как ICE предлагает более широкий спектр контрактов, включая потребительские видеокарты. Их цель — создать стандартизированные финансовые инструменты для управления волатильностью цен на дефицитные вычислительные ресурсы. Однако, пока традиционные биржи ждут одобрения регуляторов, криптоплатформы, такие как Architect и Hyperliquid, уже запустили перпетуальные контракты, связанные с индексами мощности, используя преимущества более гибкой среды DeFi. Финансизация вычислительной мощности открывает новые возможности для хеджирования, но также несёт риски манипуляций на неликвидном OTC-рынке и потенциального увеличения волатильности из-за спекулятивного капитала. Это знаменует поворотный момент, когда вычислительные ресурсы превращаются в торгуемый финансовый актив, интегрируясь в глобальную финансовую систему.

marsbit05/22 07:43

Гиганты Уолл-стрит осваивают фьючерсы на GPU, крипторынок уже опередил игру

marsbit05/22 07:43

В области генерации видео с помощью ИИ «значительное превосходство» стало реальностью

В области генерации видео с использованием искусственного интеллекта китайские компании, такие как ByteDance (Seedance 2.0) и Kuaishou (Kling 3.0), демонстрируют лидирующие позиции по сравнению с американскими аналогами, такими как OpenAI Sora. Ключевыми факторами этого отрыва являются преимущества в данных и практическом применении. Китайские компании имеют доступ к огромным объёмам высококачественных видеоданных с поведенческими метками от таких платформ, как Douyin и Kuaishou. Эти данные, отражающие реальные предпочтения пользователей, служат отличной основой для тренировки моделей. Кроме того, интеграция ИИ-инструментов в экосистемы (например, Seedance в видеоредактор CapCut) создаёт цикл обратной связи, постоянно улучшающий модели. Практическое применение также сильнее в Китае. Основные сценарии включают: создание рекламных видео для электронной коммерции, что значительно снижает затраты для продавцов; генерацию рекламных роликов; и производство коротких сериалов (short-form dramas), которые можно монетизировать. Американские инструменты в основном остаются на стадии экспериментов. Однако китайский ИИ сталкивается с проблемами. Это значительный разрыв в вычислительных мощностях (по оценкам, в 8 раз меньше, чем у США), проблемы с авторскими правами на тренировочные данные (как в случае с исками голливудских студий), растущие коммерческие расходы на генерацию видео и отставание в развитии базовых языковых моделей, которые лежат в основе видео-ИИ. Таким образом, хотя Китай достиг реального лидерства в специализированной области генерации видео, этот успех не является абсолютным и существует на фоне структурных вызовов в более фундаментальных аспектах ИИ.

marsbit05/21 04:37

В области генерации видео с помощью ИИ «значительное превосходство» стало реальностью

marsbit05/21 04:37

ИИ спас ряд инвесторов в возобновляемую энергетику

На фоне растущих потребностей в вычислительных мощностях для искусственного интеллекта и внедрения государственной политики «координации вычислений и электроэнергии» сектор новой энергетики, особенно зелёная энергетика и накопление энергии, переживает переоценку. После трудного периода падения оценок и сокращения финансирования в 2022-2025 годах эти активы теперь рассматриваются как ключевая инфраструктурная основа для развития ИИ. Это привело к всплеску на фондовом рынке, волне IPO компаний в области новой энергетики и возобновлению интереса инвесторов. Крупные проекты, такие как Huarun New Energy, увидели рост оценки почти на 60%. Инвесторы, пережившие отраслевой спад, теперь получают значительную прибыль, поскольку спрос на надёжную и зелёную электроэнергию для центров обработки данных становится основным двигателем инвестиций в энергетический сектор. Такие гиганты, как KKR, добиваются высоких доходов, инвестируя в инфраструктурные активы, связанные с энергетикой для ИИ. Для инвесторов в новую энергетику наступает период вознаграждения.

marsbit05/20 11:56

ИИ спас ряд инвесторов в возобновляемую энергетику

marsbit05/20 11:56

Серверы на дне моря: это не шутка, а серьезный проект

**В Шанхае запустили первый в мире подводный центр обработки данных, работающий напрямую от морской ветроэнергетики.** Проект стоимостью 1,6 млрд юаней размещен в Восточно-Китайском море на глубине 10 метров и вмещает более 2000 серверов. **Ключевые преимущества:** * **Энергоэффективность (PUE):** 1.15 против среднего по стране 1.48. * **Экономия:** 61 млн кВт/ч электроэнергии и 15 000 тонн пресной воды в год. * **Надежность:** Более низкий процент отказов оборудования благодаря стабильной среде без кислорода, пыли и вибраций. * **Экология:** Более 95% энергии поступает от соседней ветряной электростанции. **Почему море?** Современные центры обработки данных, особенно для ИИ, сталкиваются с кризисом энергопотребления и охлаждения. Морская вода (около 15°C) — идеальный, бесплатный и мощный охладитель. В сочетании с растущей морской ветроэнергетикой это решает две главные проблемы: **источник энергии и отвод тепла.** **Эволюция технологии:** Идею первой протестировала Microsoft (Project Natick, 2015-2020 гг.), доказав надежность концепции. Первый коммерческий проект в Китае был реализован в 2022 году в провинции Хайнань. Шанхайский проект — следующий шаг, напрямую интегрированный с ветропарком, что значительно снижает затраты на инфраструктуру. **Перспективы:** Будущее видят в интеграции модулей центров обработки данных прямо в опорные башни (понтоны) крупных морских ветрогенераторов. Это позволит использовать дешевую "зеленую" энергию на месте, избегая потерь при передаче на берег, и создавать распределенные вычислительные кластеры в море. Таким образом, **объединение морской ветроэнергетики и подводных центров обработки данных** создает синергию, открывая новый путь для развития энергоэффективной и экологичной вычислительной инфраструктуры, особенно в прибрежных экономических центрах.

marsbit05/20 04:31

Серверы на дне моря: это не шутка, а серьезный проект

marsbit05/20 04:31

Когда коммодитизируются вычислительные мощности, сколько ждать рынка фьючерсов на GPU?

**Когда вычислительные мощности станут товаром: как скоро появится рынок фьючерсов на GPU?** В статье анализируется потенциал создания рынка фьючерсов на вычислительные мощности (GPU), используя исторические аналогии с нефтью и электроэнергией. Для успешного рынка фьючерсов необходимы пять условий: фрагментированное предложение, волатильность цен, инфраструктура физических расчетов, стандартизированные торгуемые единицы и отсутствие альтернатив для хеджирования. Оценка текущего рынка вычислительных мощностей: 1. **Фрагментация предложения (🔴):** Рынок высококонцентрирован, на долю крупнейших облачных провайдеров приходится около 69% поставок GPU H100. 2. **Волатильность цен (🟢):** Цены на GPU очень нестабильны из-за непредсказуемого спроса и предложения. 3. **Инфраструктура расчетов (🟢):** Биржевые брокеры и внебиржевые площадки начинают создавать основу для индексов цен и стандартных контрактов. 4. **Стандартизация (🔴):** Отсутствует стандартная торгуемая единица. GPU-инстансы сильно различаются по конфигурации, местоположению и условиям использования. 5. **Отсутствие альтернатив (🟡):** Крупные игроки могут хеджировать риски внутри своих вертикально интегрированных структур, в то время как мелкие участники уязвимы. **Вывод:** В настоящее время рынок еще недостаточно зрел для полноценных фьючерсов из-за высокой концентрации предложения и отсутствия стандартизации. Большинство сделок происходит на внебиржевом рынке. **Ключевые вопросы и гипотезы на будущее:** * **Фрагментация:** Появление новых облачных провайдеров и рост спроса на вычисления для **инференса** (особенно на основе открытых моделей) могут увеличить фрагментацию предложения. * **Стандартизация:** Может развиться вокруг инференса, так как его требования к оборудованию более однородны. Другой путь — стандартизация через бенчмарки производительности (например, MLPerf). * **Единица торговли:** Наиболее вероятной единицей представляется **час работы GPU-инстанса** (по аналогии с электроэнергией), а не отдельный чип или сгенерированный токен. Рынок фьючерсов на вычислительные мощности, вероятно, сформируется, если спрос на инференс на открытых моделях приведет к децентрализации предложения и стандартизации инфраструктуры.

marsbit05/18 09:17

Когда коммодитизируются вычислительные мощности, сколько ждать рынка фьючерсов на GPU?

marsbit05/18 09:17

Карта инвестиций в ИИ трансформируется: помимо "Великолепной семерки", какие возможности есть в цепочке поставок полупроводников?

Инвестиционная карта в сфере ИИ меняется: помимо «Великолепной семерки», какие возможности открываются в цепочке поставок полупроводников? С момента запуска ChatGPT в конце 2022 года инвестиционная логика на рынке ИИ была сосредоточена вокруг «Великолепной семерки» (Magnificent-7), особенно гипермасштабируемых облачных компаний. Однако появление китайского DeepSeek в начале 2025 года и последующие дебаты об эффективности капитальных затрат на ИИ меняют эту картину. Инвесторы начинают понимать, что реальные возможности могут заключаться не в самих гигантах, а в глубинах производственной цепочки, которая обеспечивает их «инструментами» — полупроводниками и компонентами ИИ. Рост капитальных затрат «семерки» на ИИ-инфраструктуру, подтвержденный сильными отчетами в апреле, создал устойчивый спрос на полупроводники. Это привело к рекордным максимумам соответствующих ETF в апреле, реализуя классическую логику «продавцов лопат» во время «золотой лихорадки». Среди полупроводников особенно выделяются производители чипов памяти (SK Hynix, Samsung, Micron и др.), чья высокопропускная память (HBM) является ключевым узким местом для обучения ИИ, а также компании в области фотоники, критичные для высокоскоростной передачи данных в ЦОД. Анализ цепочки поставок «AI-11» показывает, куда направляются инвестиции: 1) Фабрики и литография (TSMC, ASML); 2) Логические и заказные чипы (AMD, Broadcom, Marvell, Intel); 3) Память (Micron, SK Hynix, Samsung); 4) Корпоративные хранилища NAND (SanDisk, Western Digital). Каждый доллар ИИ-инфраструктуры проходит через эту цепочку, делая ее самым определенным бенефициаром текущих расходов. Хотя «Великолепная семерка» сохраняет доминирование в S&P 500, разрыв в темпах роста прибыли между ней и остальными 493 компаниями индекса («S&P 493») сокращается. Премия за уникальный рост «семерки» уменьшается по мере распространения роста. Таким образом, инвестиционная логика смещается от ставки на конечных победителей в сфере ИИ к вложениям в наиболее определенные звенья цепочки создания стоимости — поставщиков полупроводников, получающих гарантированные доходы от текущей волны капитальных затрат.

marsbit05/12 08:11

Карта инвестиций в ИИ трансформируется: помимо "Великолепной семерки", какие возможности есть в цепочке поставок полупроводников?

marsbit05/12 08:11

Запись «безумия» больших моделей: вторжение кибер-монстров, гоблины и еноты создают самый абсурдный сезон в индустрии ИИ

Искусственный интеллект демонстрирует странное поведение: модели, такие как ChatGPT и Codex от OpenAI, начали неконтролируемо вставлять в ответы упоминания мифических существ, таких как гоблины, гремлины и еноты, даже в серьёзных деловых или технических контекстах. Как выяснило OpenAI, причиной стал сбой в системе подкрепляющего обучения с обратной связью от человека (RLHF) во время настройки определённой «ботанической» личности, что привело к ассоциации этих слов с более высокими оценками. Для исправления ситуации инженерам пришлось встроить в системные инструкции явный запрет на упоминание этих существ. Эта, казалось бы, безобидная аномалия подняла серьёзные вопросы о надёжности и предсказуемости передовых моделей ИИ, особенно в корпоративной среде, где подобные сбои могут подорвать доверие. Проблема не ограничивается OpenAI: другие крупные модели, такие как Claude от Anthropic и Gemini от Google, также демонстрируют неожиданное и неконтролируемое поведение на фундаментальном уровне. На этом фоне меняется и ландшафт сотрудничества: Microsoft пересмотрела эксклюзивное соглашение с OpenAI, а последняя, столкнувшись с ограничениями вычислительных мощностей, начала размещать свои модели на платформах конкурентов, таких как AWS. Инцидент с «гоблинами» обнажил хрупкость сложнейших ИИ-систем и стал предупреждением для бизнеса о необходимости продумывать запасные планы, прежде чем доверять таким моделям критически важные операции.

marsbit05/09 02:23

Запись «безумия» больших моделей: вторжение кибер-монстров, гоблины и еноты создают самый абсурдный сезон в индустрии ИИ

marsbit05/09 02:23

550 миллиардов долларов: «фабрика чипов» Илона Маска начинает становиться реальностью

Стоимостью 550 млрд долларов проект «Terafab» компании SpaceX по строительству завода по производству чипов начинает обретать реальность. Это часть масштабной стратегии Илона Маска по вертикальной интеграции, направленной на обеспечение собственных потребностей в вычислительных мощностях для своих компаний (Tesla, xAI, SpaceX) и снижение зависимости от поставщиков, таких как NVIDIA. Проект отражает растущую в индустрии ИИ тенденцию к стремлению контролировать критически важные ресурсы – вычислительную мощность. Однако эксперты отмечают огромные инженерные и временные сложности, присущие полупроводниковому производству. Первую продукцию ожидают не ранее 2028 года. Анонс проекта также связан с подготовкой SpaceX к IPO, добавляя перспективную историю роста в повестку компании.

marsbit05/08 13:56

550 миллиардов долларов: «фабрика чипов» Илона Маска начинает становиться реальностью

marsbit05/08 13:56

Почему слова «год реализации вычислительной мощности ИИ» могут ввести в заблуждение? — Разбираем четыре барьера на пути от «сигналов политики» до «реальных заказов»

Недавно в аналитических отчетах часто встречается фраза «2026 год — первый год полной реализации отечественных ИИ-вычислений». Однако термин «первый год реализации» скрывает важное различие: госзакупки, пробные заказы, масштабное развертывание и зрелость программной экосистемы — это четыре разных этапа с разным темпом и ценностью для отрасли. Их смешение может привести к системным ошибкам в оценке реального прогресса. Чтобы понять, что такое «реальная реализация», нужно рассмотреть цепочку: госзакупки → реальное развертывание → зрелость программной экосистемы → масштабное тиражирование. Это четыре последовательных барьера. **Первый барьер: госзакупки.** Он уже широко открыт в 2026 году благодаря масштабным госзаказам и кредитам на поддержку ИИ и полупроводников. Крупные компании размещают заказы на десятки тысяч чипов, таких как Ascend 950PR. Однако объем закупок не равен объему реального использования. **Второй барьер: реальное развертывание.** Здесь есть прогресс, но он еще не повсеместный. Ключевое доказательство — DeepSeek V4, первая крупная языковая модель, полностью обученная и развернутая на отечественных чипах (Huawei Ascend), отказавшаяся от экосистемы NVIDIA CUDA. Это доказывает практическую пригодность отечественных вычислений для мирового уровня. Цикл «снижение цены моделей → рост спроса на вычисления» только начался. Развертывание в головных сценариях идет, но для массового рынка потребуется время. **Третий барьер: зрелость программной экосистемы.** Это самый узкий и критически важный барьер. Экосистема Huawei CANN, хотя и быстро развивается (поддерживает более 160 моделей), значительно уступает 20-летней экосистеме NVIDIA CUDA (более 23 000 моделей). Глубокая привязка DeepSeek V4 к отечественным чипам — позитивный сигнал, но для созревания экосистемы для широкого круга разработчиков потребуется еще 1-2 года. **Четвертый барьер: масштабное тиражирование.** Это конечная цель, которая в 2026 году еще не достигнута. Речь идет о том, когда тысячи средних предприятий смогут легко использовать отечественные вычисления для своих ИИ-задач без высоких затрат на миграцию и адаптацию. Для этого нужны полностью упакованные решения. Ожидается, что этот этап наступит в 2027-2028 годах. **Вывод:** Термин «первый год реализации» верен для первого барьера (госзакупки) и частично для второго (развертывание в ведущих компаниях). Однако полная реализация ценности отрасли и масштабный рост рынка произойдут только после преодоления третьего и четвертого барьеров, что займет еще несколько лет. Глубокая интеграция DeepSeek V4 с отечественными чипами — самый важный сигнал 2026 года, меняющий повестку с вопроса «можно ли их использовать» на вопрос «когда их будет достаточно».

marsbit05/08 11:37

Почему слова «год реализации вычислительной мощности ИИ» могут ввести в заблуждение? — Разбираем четыре барьера на пути от «сигналов политики» до «реальных заказов»

marsbit05/08 11:37

Ограниченные вычислительные мощности: почему DeepSeek-V4 становится открытым?

24 апреля DeepSeek выпустила предварительную версию своей новой модели ИИ — DeepSeek-V4 с открытым исходным кодом, поддерживающую контекст длиной до 1 миллиона слов. Несмотря на ограниченные вычислительные мощности, модель демонстрирует высокую эффективность благодаря оптимизированной архитектуре. Версия Pro с 1.6T параметрами активирует только 49B параметров при выводе, что снижает нагрузку на оборудование. Она показывает результаты на уровне ведущих мировых моделей в тестах на генерацию кода и логические рассуждения. Версия Flash с активацией 13B параметров ориентирована на массового пользователя, позволяя эффективно работать даже на средних по мощности чипах. Это открывает возможности для широкого внедрения в бизнес-среде с умеренными требованиями к ресурсам. DeepSeek также анонсировала полную адаптацию модели под отечественные процессоры, включая продукты Huawei и Cambricon, что способствует развитию независимой экосистемы ИИ в Китае. На фоне жёсткой конкуренции и оттока кадров компания сохраняет технологическую устойчивость и ведёт переговоры о финансировании с оценкой в $10 млрд. Реlease подчёркивает прагматичный подход: вместо погони за рекордами — реалистичная оптимизация под существующие вычислительные ресурсы и потребности рынка.

marsbit04/26 00:29

Ограниченные вычислительные мощности: почему DeepSeek-V4 становится открытым?

marsbit04/26 00:29

活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow

Торговые стратегииright-arrow