# Сопутствующие статьи по теме Вывод

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

CBRS опубликовала первую отчетность после выхода на биржу: выручка удвоилась, но прогноз по валовой марже резко упал, выполнение крупного заказа OpenAI затягивается

Cerebras (CBRS) представила первый отчет после IPO: выручка за первый квартал выросла на 92%, достигнув $191,3 млн, что превысило ожидания. Однако руководство резко снизило прогноз по валовой марже во втором квартале до 36-38% из-за нехватки мощностей ЦОД, что привело к падению акций на 10%. Компания переходит от продажи чипов к предоставлению вычислительных мощностей как услуги (облако), что меняет структуру доходов. Основные драйверы роста — долгосрочные контракты с OpenAI (свыше $200 млрд) и партнерство с AWS, однако их реализация растянута во времени. Высокая концентрация выручки сохраняется: в 2025 финансовом году 86% поступлений пришлось на две связанные организации из ОАЭ. Аналитики видят потенциал в преимуществе Cerebras в скорости обработки запросов ИИ (инференс), но скептики указывают на риски для маржи, конкуренцию с NVIDIA и оговорки о досрочном снятии блокировки акций.

marsbit06/24 12:21

CBRS опубликовала первую отчетность после выхода на биржу: выручка удвоилась, но прогноз по валовой марже резко упал, выполнение крупного заказа OpenAI затягивается

marsbit06/24 12:21

Проблемы вычислительной мощности в китайско-американской партии по искусственному интеллекту

**Краткое содержание статьи: "Проблемы вычислительных мощностей в контексте китайско-американского соперничества в области ИИ"** Ключевой проблемой развития ИИ в Китае является серьезное отставание в области вычислительных мощностей, особенно в сфере высокопроизводительных чипов для **обучения** моделей ИИ. В то время как китайские чипы, такие как продукты компаний Moore Thread, Biren Technology и других, находят применение в более доступных задачах **вывода (инференса)** (например, в приложении Doubao), они практически не представлены в требовательном сегменте обучения крупных моделей. Здесь безраздельно доминируют американские компании, в первую очередь Nvidia с ее чипами серии A100/H100/H200 и экосистемой CUDA. Разрыв огромен: США контролируют более 70% мирового рынка высококлассных GPU, их общие вычислительные мощности более чем в два раза превышают китайские (2400 против 1053 EFLOPS). Американские технологические гиганты, такие как Meta, Google, Microsoft и Amazon, вкладывают сотни миллиардов долларов в инфраструктуру ИИ. Например, только у Google вычислительных мощностей столько же, сколько у 500 000 чипов H100, что составляет четверть от общемирового объема. Это позволяет им проводить десятки итераций обучения крупных моделей в год и экспериментировать с параметрами в триллионы и десятки триллионов, как это делает xAI Илона Маска. В результате, самые передовые американские модели (например, Anthropic Claude Mythos с 10 триллионами параметров) значительно превосходят лучшие китайские (например, DeepSeek V4 Pro с 1.6 триллионами параметров). Эксперты оценивают отставание Китая в 8-15 месяцев. Основная причина — физическое отсутствие необходимых мощностей для быстрого обучения сверхбольших моделей в соответствии с законом Scaling Law. Китай стремится к импортозамещению, разрабатывая собственные чипы (Huawei Ascend 910B, Cambricon и др.). Хотя по абсолютной производительности они пока отстают от лидеров на 30% и более, в сфере инференса разрыв сократился до 15-20%. Главная проблема — не только производительность железа, но и отсутствие зрелой программной экосистемы, подобной CUDA. Однако уже есть первые успехи: компании вроде Zhipu AI и Moore Thread начинают демонстрировать возможность полного цикла обучения моделей на отечественном оборудовании и фреймворках. Вывод: Китай сталкивается с фундаментальным вызовом в "гонке вычислений", которая лежит в основе "гонки моделей". Преодоление этого разрыва требует времени, масштабных инвестиций и построения собственной экосистемы. Страна обладает необходимым рынком, талантами и капиталом, но путь к паритету с США в области высокопроизводительных чипов для ИИ будет долгим.

marsbit06/22 10:23

Проблемы вычислительной мощности в китайско-американской партии по искусственному интеллекту

marsbit06/22 10:23

Altura закрывает Infinity Vault на $3.9 млн после всплеска выводов инвесторов на $8.5 млн

Игровая платформа Web3 Altura объявила о закрытии своего продукта Infinity Vault после массового оттока средств инвесторов. За один день было выведено около $8,5 млн, после чего в хранилище осталось приблизительно $3,9 млн. Компания приостановила работу с продуктом и начала процесс возврата оставшихся средств участникам. Решение было принято на фоне снижения активности инвесторов и переоценки жизнеспособности продукта. Это событие происходит в условиях рыночного давления на многие проекты в сфере криптовалют, особенно на продукты с доходностью. Резкие выводы средств создают проблемы с ликвидностью и устойчивостью для небольших проектов, вынуждая операторов уделять больше внимания управлению рисками. Несмотря на закрытие хранилища, Altura продолжает развивать свою экосистему блокчейн-игр и остаётся привержена инициативам в области Web3. Компания подчеркнула, что данный случай напоминает о важности грамотного управления ликвидностью и взаимодействия с пользователями криптоинвестиционных продуктов.

TheNewsCrypto06/22 09:17

Altura закрывает Infinity Vault на $3.9 млн после всплеска выводов инвесторов на $8.5 млн

TheNewsCrypto06/22 09:17

Неиспользуемый Mac тоже может приносить деньги? Знакомимся с децентрализованной сетью AI-инференса Darkbloom от Eigen Labs

Новая сеть Darkbloom от Eigen Labs позволяет использовать неактивные компьютеры Mac с чипами Apple Silicon для децентрализованных вычислений ИИ-вывода (инференса). Сеть состоит из пользователей, координатора и провайдеров (владельцев Mac). Ключевая особенность — проверяемая конфиденциальность на аппаратном уровне с использованием Secure Enclave, что предотвращает доступ провайдеров к данным запросов. Экономическая модель отличается от традиционной: провайдеры получают 100% доходов от вычислений, так как аппаратная часть уже существует, а основные затраты — на электроэнергию. Цены в сети примерно на 50% ниже, чем у основных API-агрегаторов. В настоящее время доходы невелики (лидер получает менее $6 в день), но ожидается их рост с увеличением спроса и поддержкой более сложных моделей. Для участия требуется Mac на Apple Silicon с macOS 14+, установка клиента Darkbloom и стабильное интернет-соединение. Сеть находится в стадии альфа-тестирования, доступна на платформе OpenRouter с моделями Gemma 4 и GPT-OSS.

marsbit06/22 07:17

Неиспользуемый Mac тоже может приносить деньги? Знакомимся с децентрализованной сетью AI-инференса Darkbloom от Eigen Labs

marsbit06/22 07:17

CPU возвращается за игровой стол: начинается «игра на повышение» стоимостью 170 миллиардов долларов

6 июня 2026 года на выставке Computex NVIDIA анонсировала свой первый процессор Vera CPU, что знаменует серьезный вход компании на рынок серверных процессоров. Это событие подчеркивает растущую ключевую роль CPU в эпоху ИИ-агентов, когда задачи, связанные с выводом (инференсом) и управлением, требуют все большей вычислительной мощности и эффективности процессоров. Рынок серверных процессоров переживает бум. Прогнозы, такие как отчет UBS, предполагают, что его объем может вырасти с примерно 300 млрд долларов в 2025 году до 1700 млрд долларов к 2030 году. Основной драйвер роста — ИИ-агенты, которые выполняют сложные многошаговые задачи, требующие интенсивной работы CPU для управления потоками данных, вызова инструментов и обработки контекста. В таких сценариях нагрузка на CPU может достигать 70-90%, а соотношение CPU к GPU в системах стремится к 1:1, в отличие от 1:8 в эпоху обучения моделей. Это привело к изменению спроса и даже к росту цен на серверные CPU впервые за более чем десятилетие. AMD и Intel столкнулись с дефицитом мощностей. Спрос разделился на высокопроизводительные CPU для работы внутри стоек с GPU и более умеренные, но массовые CPU для развертывания независимых узлов агентов. Новая конкурентная динамика привлекла новых игроков, таких как NVIDIA с ее ARM-архитектурой, и открыла возможности для китайских производителей CPU, таких как Hygon (HaiGuang). Их рост поддерживается как общим рыночным бумом, так и политикой импортозамещения (программа «синьчуан»), требующей замены иностранного оборудования в государственном секторе к 2027 году. Таким образом, в центре следующего этапа развития ИИ находится не только GPU, но и эффективное взаимодействие CPU и GPU, что переопределяет ландшафт полупроводниковой индустрии.

marsbit06/19 13:45

CPU возвращается за игровой стол: начинается «игра на повышение» стоимостью 170 миллиардов долларов

marsbit06/19 13:45

BitTorrent запускает BTTInferGrid: децентрализованный инфраструктурный слой для масштабируемого вывода AI

BitTorrent запускает BTTInferGrid: децентрализованный сетевой уровень для масштабируемого AI-инференса. BTTInferGrid — это децентрализованная сеть GPU-вычислений, созданная специально для задач инференса искусственного интеллекта. Платформа объединяет разрозненные и неиспользуемые глобальные GPU-ресурсы, предлагая разработчикам ИИ доступную, проверяемую и оплачиваемую по факту использования вычислительную инфраструктуру. Запуск платформы происходит в момент, когда до 70% вычислительных нагрузок ИИ смещаются от обучения моделей к их инференсу — фазе промышленной эксплуатации, на которую приходится до 95% затрат. BTTInferGrid решает ключевые проблемы централизованных облачных провайдеров: неэластичность при пиковых нагрузках, высокие цены на аренду GPU и наличие изолированных, простаивающих вычислительных мощностей по всему миру. Архитектура BTTInferGrid основана на модели DePIN. Со стороны предложения она агрегирует неиспользуемые GPU в общую сеть, позволяя владельцам монетизировать свои ресурсы. Со стороны спроса предоставляет разработчикам масштабируемые и экономичные инференс-услуги с проверкой результатов в блокчейне. Ключевыми преимуществами заявлены: беспрепятственный доступ для поставщиков ресурсов, проверяемое качество услуг через криптографические проверки и экономика, основанная на реальном спросе, а не на спекулятивных токенных эмиссиях. Платформа будет развиваться поэтапно: от начальной стадии запуска сети (2026) через диверсификацию поддерживаемых моделей ИИ (2027) к становлению в качестве фундаментального инфраструктурного уровня Web3 для крупномасштабных AI-приложений (2028 и далее). BTTInferGrid создается на базе проверенной архитектуры BitTorrent File System (BTFS), что обеспечивает ей преимущество в оркестрации ресурсов и децентрализованном управлении.

TheNewsCrypto06/18 07:34

BitTorrent запускает BTTInferGrid: децентрализованный инфраструктурный слой для масштабируемого вывода AI

TheNewsCrypto06/18 07:34

Отчёт Bernstein: Agentic AI превратит CPU из второстепенного игрока в главного, оптимистичный прогноз по Hygon

Аналитики Bernstein в отчете «Global Semiconductors: CPU Renaissance?» утверждают, что переход от чат-ботов к агентному ИИ (Agentic AI) кардинально меняет роль центральных процессоров в дата-центрах. Если раньше CPU играли вспомогательную роль для GPU, то теперь в сценариях агентного ИИ, где требуется сложная координация рабочих процессов, планирование и вызов инструментов, нагрузка на процессоры резко возрастает. По прогнозам, к 2029 году соотношение GPU к CPU в кластерах для инференса снизится с 8:1 до 1:1, а доля CPU в вычислительной нагрузке достигнет 50%. Это увеличит общий объём рынка серверных CPU до 2230 млрд долларов к 2030 году (по сравнению с 370 млрд в 2025). Главным бенефициаром названа компания Arm благодаря энергоэффективности своей архитектуры и стратегическому переходу к самостоятельному производству чипов. Среди других компаний, которые могут выиграть, — AMD, Intel и китайская Hygon (Haiguang Information). В отчете отмечается, что ключевыми рисками для реализации такого сценария являются ограничения производственных мощностей полупроводниковых фабрик и зависимость прогноза от очень оптимистичных оценок будущих расходов на ИИ-инфраструктуру.

marsbit06/17 09:47

Отчёт Bernstein: Agentic AI превратит CPU из второстепенного игрока в главного, оптимистичный прогноз по Hygon

marsbit06/17 09:47

Сколько из вашей подписной платы за Claude достается компаниям, производящим оптические модули?

TL;DR На примере предполагаемого разбора подписки Claude Pro (примерно $20 в месяц) между компанией-разработчиком модели, облачными вычислениями, амортизацией GPU, электроэнергией и цепочкой поставок обсуждается, как оценивать доходы от AI-приложений. Ключевой вопрос: какая часть абонентской платы оседает в виде маржи, как в традиционном SaaS, учитывая, что каждое использование модели влечет переменные затраты на вычисления (инференс). В отличие от SaaS с низкими предельными издержками, AI-сервисы несут значительные расходы на инфраструктуру (GPU, HBM, электроэнергия, ЦОДы) при каждом запросе пользователя. Поэтому рост выручки от подписок не гарантирует высокой рентабельности, если затраты на вычисления растут пропорционально объему использования. Сейчас более предсказуемую выручку получают инфраструктурные компании (NVIDIA, TSMC, поставщики HBM, облачные провайдеры). Для разработчиков AI-приложений путь к высокой оценке лежит через повышение эффективности: снижение стоимости инференса, оптимизация моделей, кэширование, использование более дешевых моделей для простых задач и совершенствование ценообразования. Итоговая маржа будет зависеть от того, удастся ли снизить удельную стоимость использования быстрее, чем растут его объем и сложность задач пользователей.

marsbit06/17 03:44

Сколько из вашей подписной платы за Claude достается компаниям, производящим оптические модули?

marsbit06/17 03:44

AMD выпускает миниатюрный ПК для ИИ, нацелившись на NVIDIA DGX Spark

В июне 2026 года AMD представила настольную платформу Ryzen AI Halo для локальной разработки ИИ — небольшое устройство с 128 ГБ единой памяти, конкурирующее с аналогичным продуктом NVIDIA DGX Spark. Несмотря на схожие характеристики памяти и производительность при выводе больших языковых моделей, устройства демонстрируют разные подходы. DGX Spark основан на специализированной архитектуре NVIDIA с оптимизированным стеком ПО CUDA и высокоскоростной сетевой картой для кластерных сценариев. Ryzen AI Halo предлагает более универсальную среду (Windows/Linux) и ценовое преимущество (от $2,949 против $3,999 у NVIDIA). Развитие ПО AMD (ROCm) упростилось, но экосистема CUDA сохраняет преимущество по зрелости и поддержке. Стратегия AMD делает ставку на открытость и снижение затрат, что подтверждается крупными контрактами на поставку GPU с OpenAI и Meta. Ryzen AI Halo — часть этой стратегии, предлагая альтернативу для разработчиков, чувствительных к цене и не желающих быть привязанными к одному вендору, хотя для сложных распределенных задач решение NVIDIA остаётся более мощным.

marsbit06/16 09:15

AMD выпускает миниатюрный ПК для ИИ, нацелившись на NVIDIA DGX Spark

marsbit06/16 09:15

Дорожная карта децентрализованного ИИ 2026: Почему блокчейн — это неизбежное «лекарство» для ИИ?

Децентрализованный ИИ рассматривается как решение структурных проблем централизованного ИИ: дорогих и дефицитных вычислительных ресурсов, чрезмерной концентрации контроля, невозможности проверки результатов и сложностей с получением данных для обучения. Блокчейн может сделать интеллект открытым, проверяемым и экономически доступным. Статья представляет карту технологического стека децентрализованного ИИ на 2026 год, разделённого на три уровня: 1. **Инфраструктура:** Децентрализованные вычисления (Akash, Render, Io.net), проверяемые выводы (Venice AI, OpenGradient), распределённое обучение (Prime Intellect, NousResearch), хранение данных (Filecoin, Grass) и уровень приватности/верификации (Nillion, Arcium, Oasis). 2. **Промежуточный слой:** Координация и идентификация агентов. Выделяются Bittensor (сеть специализированных субсетей с токеномикой), NEAR, Base и платформы вроде Virtuals (операционная система для экономики агентов). 3. **Приложения и сервисы:** Доминирующие случаи использования — «агентские финансы» (преобразование намерений в действия в DeFi, например, через Giza, Infinit, Coinvest AI) и «агентские платежи» (машина-машине, например, через x402 и протокол Stripe/Tempo). Ключевые тренды 2026-2027: вычислительные ресурсы становятся классом активов, агенты ИИ — главным драйвером роста, а токеномика — структурным преимуществом для координации капитала, вычислений и данных. Несмотря на раннюю стадию, такие проекты, как Bittensor и Venice AI, показывают, что децентрализованный ИИ эволюционирует от нарратива к новой модели координации.

marsbit06/12 02:42

Дорожная карта децентрализованного ИИ 2026: Почему блокчейн — это неизбежное «лекарство» для ИИ?

marsbit06/12 02:42

活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow