Представьте материал, который хранит «след» от прошедших импульсов, как будто у него есть память. Именно это и проверили учёные, когда взяли мицелий съедобных грибов (шиитаке и вёшенки) и собрали на его основе простой электронный образец с электродами. В ходе тестов структура проявила мемристивные свойства: проводимость менялась не только от текущего сигнала, но и от того, что подавали раньше.
Эксперимент выглядел так: мицелий вырастили, затем обезвожили, придали форму, а перед измерениями слегка увлажнили, чтобы восстановить электрическую активность. Далее на образец подавали различные сигналы и смотрели, как меняется отклик. Оптимальный режим оказался около 1 В — в этой зоне отклик был наиболее повторяемым.
Самое интересное — демонстрация работы, напоминающей оперативную память: частота до 6 кГц и порядка 90% точности в отдельных сериях. Конечно, о «грибных планках» для ПК речи не идёт: плотность хранения, стабильность, масштабирование и интерфейсы пока на уровне лабораторной демонстрации. Но идея важная — биоматериалы могут стать площадкой для дешёвых экспериментальных вычислительных элементов, сенсоров и устройств для обучения нейросетей на периферии.
В этом выпуске разбираем, почему биологические структуры вообще умеют «запоминать» электрическое состояние, чем это отличается от DRAM и какие шаги отделяют красивый эксперимент от технологии.
Поддержи выпуск лайком и поделись с теми, кто любит странные, но перспективные идеи из мира электроники.
#грибы #оперативнаяпамять #DDR5 #RAM #мемристор #мицелий #биоэлектроника #наука #технологии #будущеекомпьютеров #ITновости #компьютеры #эксперимент #железо #нейротехнологии #биокомпьютер #научпоп #hiTech #technews
В этой истории главное не «сколько терафлопс», а как вообще собрать вычислительный “континент” из десятков кристаллов и памяти, сохранив энергоэффективность и пропускную способность. Intel Foundry демонстрирует концепт ультра-масштабной компоновки: до 16 вычислительных элементов, размещённых поверх восьми базовых кристаллов, плюс возможность интегрировать до 24 стеков HBM5. Верхний слой предполагается на будущих узлах уровня 14A/14A-E, а нижние кристаллы — на 18A-PT, где ставка делается на производительность и вертикальные связи. Ключевой технологический трюк — Foveros Direct 3D с очень плотным гибридным соединением, а для “боковых” связей упоминаются EMIB-T и UCIe-A, чтобы наращивать масштаб и подключать ввод-вывод, память и кастомные блоки заказчика. В довесок звучат перспективные интерфейсы вроде PCIe 7.0, высокоскоростные SerDes-линии и даже оптические модули. Концепт показан в двух вариантах: более приземлённый “средний” и предельно амбициозный “экстремальный”, который логично ждать ближе к концу десятилетия, когда дозреют и узлы, и упаковка. Это маркер: индустрия уже меряется не только нанометрами, но и мастерством сборки систем из множества чипов. Как думаешь, кто быстрее сделает такие гигантские пакеты массовыми?
#Intel #IntelFoundry #HBM5 #чиплеты #упаковкачипов #Foveros #EMIB #ИИускорители #GPU #датacenters #полупроводники #микросхемы #техпроцессы #14A #18A #памятьHBM #железо #новоститехнологий #компьютеры #AIhardware #HPC
Гонка за нанометры выходит на новый уровень: в Китае, по сообщениям Reuters, тестируют прототип собственной машины, способной работать с экстремальным ультрафиолетом. Такие установки считаются «святым граалем» микроэлектроники: они формируют структуры на кремнии с помощью излучения 13,5 нм и открывают дорогу к самым продвинутым техпроцессам.
Инсайд в том, что речь идёт не о лабораторной демонстрации. Источники Reuters описывают систему, которая стала работоспособной в начале 2025 года и занимает пространство масштаба производственного помещения. Цель понятна: построить независимую цепочку критического оборудования и сократить зависимость от внешних поставок.
Но есть нюанс: наличие прототипа ещё не означает «завтра начнут печатать лучшие чипы». В EUV решают всё точность, чистота, виброизоляция, управление оптикой и стабильность параметров в длительном цикле. Поэтому главная интрига — не только “смогли ли включить”, а “смогут ли повторять результат на уровне промышленного стандарта”.
В выпуске обсуждаем: что в этой технологии самое трудное, какие узкие места будут тормозить масштабирование и как это может изменить расклад сил в мировой микроэлектронике. Поддержи лайком и подпиской!
#EUV #литография #полупроводники #чипы #Huawei #Китай #ASML #TSMC #SMIC #технологии #техновости #микроэлектроника #производствочипов #санкции #ИИчипы #нейросети #датацентры #железо #инженерия #наука #геополитикатехнологий #будущеечипов
Если вам казалось, что китайские GPU — это «догонялки без шансов», у Moore Threads есть другой план. Компания анонсировала два семейства на 2026 год: Lushan для игр/контента и Huashan для дата-центров и ИИ. Основа — новая микроархитектура Flower Harbor (Huagang), где обещают +50% вычислительной плотности и +10% энергоэффективности по сравнению с прошлым поколением.
Самое интересное в Huashan — ориентация на масштаб: у ускорителя чиплетная структура, восемь стеков HBM и упор на межсоединения. С MTLink, по заявлениям, можно выстроить инфраструктуру на десятки тысяч ускорителей и держать асинхронный обмен данными. Это важно для обучения и вывода больших моделей, где узким местом часто становится не «пикафлопсы», а сеть и память.
Lushan позиционируют как новое лицо китайского гейминга: заявлены кратные приросты в рейтрейсинге и нейрорендеринге, переработанная трассировка пути и совместимость с современными графическими API, включая DirectX 12 Ultimate. Появляется UniTE — общий конвейер, где нейросетевые методы встроены прямо в рендер.
Отдельной строкой — MTT S5000 и будущий сервер C256, которые компания описывает как практичную платформу под инференс.
В выпуске: разложим характеристики по полочкам, обсудим реальность «кратных» цифр, и посмотрим, как это меняет расстановку сил на рынке Китая.
#MooreThreads #Lushan #Huashan #GPU #видеокарты #китайскиечипы #Nvidia #AMD #Blackwell #Hopper #AI #искусственныйинтеллект #нейросети #RayTracing #DirectX12 #HBM #чиплеты #техновости #железо #2026
Вокруг AGI много громких заявлений, но редко кто показывает простую измеримую динамику. У Translated есть практичная метрика — Time To Edit: сколько времени уходит на вычитку одного слова после перевода. Тренд за годы стал заметно лучше, и это влияет не только на «переводчиков», а на весь рынок: от локализации приложений до медиа, e-commerce и техподдержки.
В выпуске разберём, почему TTE удобнее «абстрактных оценок качества», где эта метрика сильна (масштаб, статистика, сопоставимость) и где она может вводить в заблуждение (разные типы текстов, требования к стилю, скрытые правки, доменная терминология).
Также обсудим практические последствия: как меняются сроки релизов в международных продуктах, почему редактор превращается в контролёра смысла и тона, и какие навыки будут дорожать — управление терминологией, политика качества, настройка рабочих цепочек и проверка фактов.
Если вам интересно, могу собрать подборку: как использовать похожие метрики в редактуре, сценариях и контент-производстве — чтобы считать эффективность не “на ощущениях”, а по цифрам.
#технологическоепрогнозирование #экономикаконтента #управлениекачеством #цифровыецепочки #рыноклокализации #производительностькоманд #инструментыбизнеса #аналитикаданных #корпоративныйИИ #профессиибудущего
Сегодня говорим о важной вехе отечественной науки: на физфаке МГУ создан и протестирован прототип квантового вычислителя на 72 кубита на базе нейтральных атомов рубидия. Это третий российский квантовый компьютер, который перешёл рубеж 70+ кубитов.
Почему новость реально сильная — не в цифре «72» как таковой, а в качестве операций и в архитектурных решениях. Прототип построен на идее разделения вычислительных регистров на три функциональные зоны:
— зона выполнения операций,
— зона долговременного хранения квантовых состояний,
— зона считывания.
В текущем контрольном эксперименте использовали первые две зоны, а развитие третьей названо ближайшим шагом. Это важно, потому что такая модульность помогает думать о масштабировании не «в лоб», а через разделение задач внутри системы.
Отдельно отмечу показатель точности: 94% для двухкубитных логических операций. Именно двухкубитные операции чаще всего становятся узким местом в реальных квантовых схемах — и рост их достоверности напрямую влияет на перспективы коррекции ошибок.
Дальше — самый интересный горизонт: к 2030 году команда ориентируется на масштаб в несколько сотен “хороших” кубитов, что потенциально откроет дорогу к логическим операциям с коррекцией ошибок и алгоритмам, которые уже трудно или невозможно повторить на классических системах.
Если тебе нравится такой формат: поставь лайк, подпишись и напиши, что разобрать следующим — квантовые атомы, сверхпроводники или фотонику.
#квантовыйкомпьютер #квантовыевычисления #МГУ #Росатом #кубиты #наука #технологии #нейтральныеатомы #рубидий #квантоваяфизика #hightech #инновации #будущее #Россия #technews #science #разбор #объясняюпростыми словами #новости #XenonLab
Это выпуск про то, что часто недооценивают в квантовых вычислениях: «сила» процессора определяется не только числом кубитов, но и тем, насколько долго они удерживают состояние без распада. Исследователи Принстона рассказали о transmon-кубите, где ключевым стало сочетание танталовой схемы и кремниевой подложки с высокой удельной сопротивляемостью. Такой выбор материалов и технологическая чистота позволяют уменьшить паразитные потери, которые обычно и съедают когерентность.
В этом видео я разложу по полочкам:
1. Что означает «время когерентности» и почему миллисекунды здесь на вес золота;
2. Как подложка влияет на шумы и утечки энергии;
3. Почему для индустрии важна не только рекордная цифра, но и повторяемость на чипах большего размера;
4. Какие реальные сценарии выигрывают первыми — от тестов алгоритмов до более экономичной коррекции ошибок.
Поддержи выпуск: отметься в комментариях, что важнее для квантовых чипов — материалы или архитектура, и подпишись, чтобы не пропустить следующие разборы.
#квантовыйкомпьютер #квантовыетехнологии #кубит #сверхпроводимость #transmon #Princeton #GoogleQuantum #IBMQuantum #квантоваяфизика #наука #технологии #инновации #будущее #нейросети #ИИ #hightech #научпоп #новости
⚡️ Китайская WeLion сообщила о достижении 824 Вт·ч/кг для твердотельного элемента в лаборатории и обозначила следующую цель — превысить 1000 Вт·ч/кг. Для индустрии это сигнал: «твердотел» перестаёт быть только красивой презентацией и снова становится темой конкретных цифр.
В ролике раскладываю по полочкам:
• почему рост плотности энергии меняет правила игры для транспорта и портативной техники;
• какие химии чаще всего стоят за твердотельными решениями и почему именно сульфидные системы упираются в дорогие материалы;
• где технология может стартовать раньше массового рынка: авиация, спецтехника, робототехника и любые сценарии, где вес/безопасность важнее цены;
• что считать настоящим прорывом: не рекорд на образце, а повторяемость, срок службы, выход годных и понятная экономика производства.
Также обсудим, какие вопросы остаются открытыми: масштабирование, стабильность интерфейсов внутри ячейки, быстрый заряд и то, как «цифра на килограмм» превращается (или не превращается) в запас хода.
Ставьте лайк, если хотите отдельный выпуск про конкурентов WeLion и реальные сроки коммерциализации твердотельных батарей. Подписывайтесь на RuTube-канал — тут регулярно выходят разборы технологий без лишней воды.
#аккумулятор #энергоэффективность #умнаяэнергия #технологиисегодня #наукаитехнологии #гаджеты #электроника #инженерия #будущееэнергии #технообзор #энергетика #миртехнологий
В этой новости — один из самых «неочевидных» прорывов в микроэлектронике: настоящий монолитный 3D-кристалл, где вычислительные блоки и память строятся слоями прямо на одной и той же подложке. Группа из Stanford, Carnegie Mellon, Penn и MIT вместе с SkyWater показала, что такую архитектуру можно делать не только на экспериментальной линии, но и на коммерческой фабрике.
Идея простая: чем меньше расстояние между вычислением и данными, тем выше скорость и ниже энергопотери. В обычных «плоских» чипах данные постоянно бегают по длинным дорожкам — отсюда задержки и прожорливость, особенно в задачах ИИ. Вертикальный стек решает проблему иначе: добавляет «этажи» памяти и логики и соединяет их множеством коротких вертикальных контактов. По данным авторов, прототип уже даёт около 4× прирост по пропускной способности по сравнению с аналогичной 2D-схемой, а расчёты для более многослойных вариантов показывают до 12× ускорение на ИИ-задачах.
Разбираем по пунктам:
- почему это называют именно монолитным 3D, а не «чиплетами в упаковке»;
- какие типы памяти помогают уйти от узкого места с доступом к данным;
- что будет ограничивать масштабирование (теплоотвод, питание, надёжность);
- когда подобные решения могут появиться в ускорителях и серверах.
Если интересно, куда реально движется пост-Moore микроэлектроника — подписывайтесь и пишите, где бы вы хотели увидеть такие чипы: в ИИ-стойках, смартфонах или «умных» сенсорах.
#кремниеваяреволюция #вычисленияипамять #вертикальныесвязи #инженерныйразбор #безновоготехпроцесса #микросхемыбудущего #центрданных #айинфраструктура #чиповаяархитектура #технологиипроизводства #hpcаналитика #стековаялогика
Что, если «звезду в банке» можно просчитывать не сутками, а почти в реальном времени? Для термоядерных установок решающим врагом остаётся турбулентность: она ухудшает удержание и уводит энергию. Классический путь — тяжёлые 5-мерные гирокинетические симуляции, где учитывают 3D геометрию и движение частиц относительно магнитного поля. Это дорого, медленно и ограничивает число экспериментов на компьютере.
Проект GyroSwin предлагает другой подход: вместо бесконечных прогонов суперкомпьютера используется обученная ИИ-модель, которая повторяет поведение плазмы и выдаёт прогнозы на порядки быстрее. Разработку показали UKAEA совместно с Johannes Kepler University (Линц) и компанией Emmi AI. Цель — ускорить подбор «сценариев плазмы» для будущих реакторов и сократить цикл «гипотеза → расчёт → проверка».
В этом выпуске:
почему 5D-модели вообще нужны и что в них считается
как ИИ может сохранять физику (масштабы флуктуаций, потоки сдвига)
где у быстрых суррогатов риски и как их валидируют на данных
Бонус: такие модели помогают считать неопределённости (разброс параметров) и быстро «просеивать» миллионы комбинаций — оставляя для точных симуляций только лучшие кандидаты. Это ускоряет инженеров не хуже нового железа.
Если тема зашла — поддержи выпуск и подпишись: будет больше понятных разборов технологий, которые реально двигают термояд к промышленному уровню.
#термояд #термоядерныйсинтез #плазма #токамак #GyroSwin #искусственныйинтеллект #нейросети #наука #технологии #fusion #HPC #симуляции #энергиябудущего #инновации #UKAEA
SK Hynix и Nvidia объединяют усилия, чтобы создать новый класс накопителей — AI NAND, ориентированный на инфраструктуру искусственного интеллекта. Речь идёт не просто об очередном поколении флеш-памяти, а о платформе для SSD, которые должны работать на уровне десятков миллионов операций ввода-вывода в секунду.
План такой: в конце 2026 года партнёры ожидают первые образцы носителей с производительностью около 25 млн IOPS, а к 2027-му хотят выйти на целевые 100 млн IOPS для серийных устройств. Под них как раз подоспеет стандарт PCIe 6.0, способный раскрыть потенциал таких накопителей в дата-центрах.
Отдельное направление — линия AIN P, ультрапроизводительные серверные SSD на новой NAND с переработанным контроллером. Эти решения уже тестируются совместно с Nvidia в ИИ-системах, где скорость доступа к данным становится таким же узким местом, как и количество ускорителей.
В этом выпуске мы наглядно обсуждаем, почему традиционные SSD перестают справляться в кластерах для обучения больших моделей, как рост IOPS влияет на время обучения и инференса, и какие изменения ждут архитектуру хранилищ в ИИ-центрах обработки данных. Заодно попробуем оценить, могут ли подобные технологии через несколько лет добраться до рабочих станций энтузиастов.
Подписывайтесь на Xenon Lab на RuTube, если хотите следить за тем, как меняется рынок памяти под давлением искусственного интеллекта.
#AINAND #SKHynix #Nvidia #SSDбудущего #памятьдляИИ #AIhardware #PCIe6 #датацентры #искусственныйинтеллект #новыетехнологии #железо #серверы #HPC #ITновости #XenonLab #hardwarenews #storage #AIinfrastructure
На грядущей выставке CES 2026 в Лас-Вегасе стартап YPlasma покажет прототип ноутбука, который охлаждается вообще без вентиляторов. Вместо привычных радиаторов с вертушками используется система на основе диэлектрического барьерного разряда: между электродами, разделёнными диэлектриком, создаётся холодная плазма, формирующая мощный поток ионов. Они увлекают за собой воздух и обеспечивают обдув компонентов со скоростью до 10 м/с.
Ключевая фишка подхода — форм-фактор и акустика. Плазменные «приводы» выполнены в виде тончайшей плёнки около 200 микрон, которую можно интегрировать прямо в тепловые каналы, корпус или радиаторы ноутбука. Это позволяет усиливать охлаждение без утолщения устройства. При этом уровень шума около 17 дБА делает такую систему практически бесшумной на фоне традиционных кулеров.
Использование диэлектрического барьера решает ещё одну проблему: подавляется образование озона, а сами электроды меньше подвержены разрушению. Это важно для потребительской электроники, где устройство работает годами в закрытых помещениях.
Разработчики видят потенциал не только в лэптопах. Активное управление воздушными потоками с помощью плазмы может улучшить охлаждение в автомобильной и авиационной технике, а также подойти для компактных систем следующего поколения — от дронов до космических аппаратов.
В ролике на Xenon Lab обсуждаем технические детали DBD, реальные перспективы таких систем в массовых ноутбуках и то, могут ли плазменные решения стать новой нормой вместо шумных вентиляторов.
#CES2026 #YPlasma #плазменноОхлаждение #ноутбукБудущего #охлаждениеНоутбука #холоднаяПлазма #DBD #ионныйВетер #безвентилятора #бесшумныйНоутбук #технологии #гаджеты #новостиТехнологий #инженерия #наука #железо #ультрабук #игровойНоутбук #hardware #XenonLab
Рынок видеокарт входит в новый виток подорожания. По данным отраслевых источников, NVIDIA и AMD в начале 2026 года начнут поэтапно повышать цены на актуальные линейки RTX 50 и RDNA 4. Корейское издание Newsis пишет, что волна стартует уже в первом квартале: AMD может сдвинуть прайсы в январе, NVIDIA подтянется к февралю. Рост будет не одномоментным, а постепенным, но заметным для кошелька.
Главный символ ситуации — GeForce RTX 5090. Флагман начинал путь на рынке примерно с $2000, а теперь аналитики допускают, что стоимость может добраться до пяти тысяч долларов за одну карту. Ключевой фактор — подорожавшая память и растущие затраты на компоненты. Себестоимость GPU из-за памяти выросла более чем на 80%, и это напрямую отражается на конечных ценах.
При этом обычный пользователь сталкивается ещё с одной проблемой: дефицитом. Значительная часть партий видеокарт, особенно моделей уровня RTX 5060 Ti и RTX 5070, уходит в крупные азиатские сборки под задачи искусственного интеллекта. Потребительские GPU превращают в узкоспециализированные ускорители — ставят «турбинные» системы охлаждения, увеличивают объём VRAM и настраивают под ИИ-нагрузки. В сети уже можно встретить карты с удвоенной памятью, позиционируемые как решение «для нейросетей».
Вместо того чтобы стать праздником для геймеров, первый квартал 2026 года рискует обернуться ростом прайсов и ещё более сложным выбором: ждать, брать сейчас или смотреть в сторону альтернатив. В этом выпуске на Xenon Lab обсуждаем, какие факторы толкают рынок вверх и что это значит для тех, кто планировал апгрейд ПК в ближайшее время.
#NVIDIA #AMD #RTX5090 #RTX50 #RDNA4 #видеокарты #цены #подорожание #дефицит #сборкаПК #апгрейдПК #игровойПК #железо #геймеры #GPU #VRAM #память #Blackwell #технологии #новости
В MIT показали, как может выглядеть производство, в котором человек больше не чертит и не моделирует вручную. Вместо сложных интерфейсов — простая голосовая команда, вместо долгой печати — робот, который быстро собирает объект из модулей.
Система объединяет несколько уровней искусственного интеллекта и автоматизации. Сначала речь пользователя преобразуется в текст и передаётся генеративной модели, которая создаёт трёхмерный макет нужного предмета. Затем специальный алгоритм раскладывает этот макет на набор стандартизированных кубических блоков. Параллельно идёт проверка: выдержит ли конструкция вес, не появятся ли слабые места и «висящие в воздухе» элементы.
После виртуальной проверки в дело вступает роботизированная рука. По рассчитанной траектории она поднимает модули и пошагово собирает физический объект — от стула или полки до небольшого кресла. Вся конструкция при этом разборная: те же элементы можно разобрать и использовать повторно, что делает систему интересной для прототипирования и устойчивого производства.
MIT видит в этой технологии способ сделать проектирование доступным людям без опыта в 3D-пакетах и инженерии, а также базой для будущих «говорящих фабрик», где путь от идеи до реального предмета занимает минуты, а не недели.
#MIT #ИИ #робототехника #генеративныйИИ #3Dмоделирование #3Dпечать #производствобудущего #технологии #инженерия #стартапы #наука #нейросети #умныйдом #фабрикабудущего #робот #CAD #дизайн #мебель #воксели #hightech
Классический мониторинг серверного железа вышел на новый уровень. Вместе с поколением Blackwell Nvidia внедряет расширенный программный пакет, который превращает ИИ-ускорители в источники детальной служебной информации. Система отслеживает режимы нагрузки, характер потребления энергии, температурные пики и общую «здоровость» инфраструктуры. Для операторов дата-центров это звучит логично: чем глубже телеметрия, тем проще управлять фермами из сотен и тысяч GPU.
К этому добавляется менее очевидный слой. По данным отраслевых источников, новая система умеет определять географическое расположение каждого конкретного ускорителя и способна передавать координаты на сторону Nvidia. В условиях, когда вокруг поставок ИИ-чипов выстроен сложный режим экспортного контроля, такой механизм становится удобным ответом на вопросы регуляторов: корпорация в любой момент может показать, где именно работают её решения.
Однако у этого подхода есть и цена. Клиенты, прежде всего в Китае, всё внимательнее относятся к любым внешним каналам доступа к инфраструктуре. В публичном поле уже звучат опасения о потенциальных «скрытых возможностях» в серверном железе, даже если производитель уверяет, что никаких бэкдоров нет.
В этом выпуске обсуждаем, как меняется баланс между удобством администрирования и суверенитетом инфраструктуры, почему телеметрия стала политическим фактором и как это влияет на будущее рынка ИИ-ускорителей.
#Nvidia #Blackwell #AIчипы #ИИускорители #GPU #HPC #Датацентры #ЭкспортныеОграничения #Санкции #Китай #США #Кибербезопасность #Приватность #Телеметрия #ТехНовости #Железо #Нейросети #Cloud #BigTech #Технологии
Мир ИИ и высокопроизводительных вычислений стремительно подталкивает производителей к созданию всё более прожорливых ускорителей. Если сегодня топовые GPU для задач машинного обучения потребляют 2–2,7 кВт, а для будущих решений уровня Vera Rubin Ultra уже обсуждают свыше 4 кВт, то логичный следующий шаг — архитектуры, рассчитанные на ещё более высокий потолок по мощности.
На ISSCC 2026 Intel собирается представить концепцию построения графических ускорителей мощностью до 5000 Вт. Ключевой элемент — интегрированные регуляторы напряжения (IVR), перенесённые внутрь пакета и тесно связанные с чиплетной архитектурой. Такой подход позволяет подвести энергию максимально близко к вычислительным блокам, сократить потери, улучшить управление переходными процессами и обеспечить стабильную работу при резких скачках нагрузки, характерных для ИИ-задач.
Проект опирается на будущее поколение технологий корпусирования — Foveros-B со стороны Intel и CoWoS-L в экосистеме TSMC. По сути, речь идёт о формировании нового слоя «энергетической логистики» прямо в пакете GPU. Это меняет требования к платам, стойкам и охлаждению: от VRM на материнской плате мы постепенно переходим к сложным силовым системам внутри самого модуля ускорителя.
В выпуске обсуждаем, насколько реалистичен переход к 5-кВт GPU, как это скажется на дата-центрах и почему архитектура питания становится не менее важной, чем количество терафлопс.
#Intel #ISSCC2026 #GPU #AI #HPC #ДатаЦентры #Чиплеты #IVR #CoWoS #EMIB #Foveros #Ускорители #Нейросети #Технологии #НовостиТехнологий #Железо #Полупроводники #Серверы #Энергопотребление #Будущее
На бумаге TPUv7 Ironwood от Google выглядят как мощная заявка на перераспределение рынка ИИ-ускорителей: многокристальная архитектура, высокая производительность, интерес со стороны Meta, Anthropic и других игроков. Однако в реальности путь этих чипов к дата-центрам упирается в инфраструктуру, которую Google не контролирует.
Ключевая проблема — узкое горлышко в виде передовой корпусировки. Технологии уровня CoWoS, необходимые для объединения нескольких чиплетов в один пакет с минимальными задержками, сегодня сосредоточены в руках TSMC. Эти же линии уже загружены заказами Nvidia и Apple, а расширение мощностей идёт медленнее, чем растёт спрос на ИИ-железо.
Аналитики предупреждают: поставки TPU Google к 2026 году могут оказаться заметно ниже ожиданий. Это ставит под вопрос планы компании активнее продвигать Ironwood не только внутри собственной инфраструктуры, но и на внешнем рынке. Отдельная интрига — возможный переход части упаковки к альтернативным партнёрам, таким как Intel или Amkor, которые продвигают собственные решения для многокристальных модулей.
В выпуске обсуждаем, как дефицит упаковки влияет на глобальную ИИ-гонку, почему Google оказался в менее выгодной позиции по сравнению с Nvidia, и сможет ли компания вовремя нарастить объёмы, чтобы успеть занять свою долю стремительно растущего рынка ИИ-ускорителей.
#Google #TPUIronwood #ИИчипы #TSMC #CoWoS #Nvidia #Apple #AIhardware #ИскусственныйИнтеллект #Полупроводники #Чипы #Технологии #ИИреволюция #BigTech #Производствочипов #GPUvsTPU #AIинфраструктура #TechNews #YouTubeTech
Toyota возвращается в высшую лигу спортивных машин с новым флагманом GR GT и его гоночным собратом GR GT3. Это не просто ещё один купе с мощным мотором, а заявка на серьёзное присутствие в классе GT3 и попытка напомнить миру о наследии 2000GT, только в современной, гораздо более радикальной интерпретации.
Конструкция построена вокруг лёгкого алюминиевого шасси с активным использованием углепластика в кузове. Машина сохраняет классическую компоновку с двигателем спереди и приводом на заднюю ось, но получает современную аэродинамику, карбон-керамические тормоза и широкие шины, которые визуально подчёркивают её трековый характер.
Под капотом — новый 4,0-литровый битурбо V8 с системой сухого картера, работающий вместе с электромотором и 8-ступенчатой автоматической коробкой. Заявлены мощность не менее 641 л.с., крутящий момент свыше 850 Нм и максимальная скорость от 320 км/ч. Всё это в сочетании с развесовкой 45:55 должно обеспечить устойчивость на высоких скоростях и прогнозируемое поведение в поворотах.
Интерьер выполнен в красно-чёрных тонах: кожа и алькантара, компактный руль GR, цифровая приборная панель и крупная мультимедийная система. Здесь меньше про роскошь и больше про концентрацию на вождении.
В ролике обсуждаем, как GR GT и GR GT3 вписываются в современный мир суперкаров, с кем им предстоит бороться на треке и что означают эти модели для имиджа Toyota в 2027 году.
#Toyota #GRGT #GRGT3 #GazooRacing #ToyotaGR #суперкар #гибрид #V8 #biturbo #автоновости #новинкиавто #спорткар #GT3 #гонки #автообзор #машины #технологии #разгон #скорость #carnews
Китайский рынок искусственного интеллекта упирается не только в модели и софт, но и в железо. Санкции ограничивают поставки топовых GPU, очередь за ускорителями растянулась на месяцы, а крупные игроки вроде Tencent и Alibaba открыто признают: мощности не успевают за спросом. На этом фоне Baidu выносит на передний план собственные ускорители M100 и M300 и пытается превратить проблему дефицита в точку роста.
M100 ориентирован на инференс и должен закрывать типичные облачные сценарии — от генеративных сервисов до внутренних корпоративных моделей. M300, запуск которого ожидается ближе к 2027 году, нацелен на обучение больших языковых моделей и тяжёлые вычисления. Аналитики считают, что если компании удастся стабильно выпускать новые поколения ИИ-чипов, они станут одним из основных стандартов китайских дата-центров.
Интерес к платформе уже подтверждён: China Mobile закупает ускорители Kunlunxin, Baidu рассматривают как партнёра для выполнения требований властей по переходу на локальные решения, а прогнозы по выручке от чипов оцениваются в миллиарды долларов.
В этом видео говорим о том, почему Baidu выходит в «железо» именно сейчас, как распределятся роли с Huawei и другими игроками, чего ждать по ценам и доступности ИИ-ресурсов в Китае и может ли успех M100/M300 изменить расстановку сил на мировом рынке ускорителей.
#Baidu #ИИчипы #искусственныйинтеллект #ускорители #китайскиечипы #AIhardware #GPU #санкции #китайскийрынок #LLM #облачныевычисления #технологии #новоститехнологий #hightech #XenonLab
Что происходит с веществом, когда оно перестаёт быть ни твёрдым, ни жидким в привычном смысле? В этом выпуске говорим о редком эксперименте, где учёным удалось заглянуть в самую сердцевину фазового перехода. Команда из Вены взяла монослой иодида серебра, спрятала его между двумя листами графена и разогнала температуру до порядка 1100 °C внутри сканирующего просвечивающего электронного микроскопа. Всё это — с атомным разрешением и последующей обработкой траекторий с помощью алгоритмов искусственного интеллекта.
Так удалось увидеть то, что с 1970-х существовало только в формулах: гексатическую фазу. В этом состоянии расстояния между атомами уже ведут себя как в жидкости, а угловой порядок частично сохраняется, как в кристалле. Теория предсказывала плавный переход дальше, но реальность оказалась жёстче: «прыжок» к полностью жидкому поведению прошёл резко, почти по трёхмерному сценарию.
Мы обсудим, почему это заставляет пересмотреть классические модели двумерного плавления, чем уникальна связка «графен + AgI», какие выводы для материаловедения и гибкой электроники можно сделать уже сейчас и как прямые видеонаблюдения помогают проектировать материалы с заданными свойствами.
Наука живёт в деталях — особенно когда каждый пиксель кадра соответствует отдельному атому.
#наука #физика #материаловедение #2Dматериалы #графен #нанотехнологии #электроника #гибкаяэлектроника #STEM #микроскоп #атомы #фазовыйпереход #плавление #квантоваяфизика #технологии #инновации #science #tech #shorts #xenonlab