Почему один и тот же сайт российского банка у одного пользователя открывается нормально, а у другого показывает предупреждение о безопасности?
Причина может быть в сертификатах, которые поддерживает конкретный браузер. Иностранные удостоверяющие центры отзывают сертификаты у части российских организаций, поэтому компании используют альтернативные решения, включая национальные сертификаты НУЦ.
В зависимости от браузера сайт с таким сертификатом может открыться в обычном режиме, показать предупреждение или потребовать дополнительных действий. Яндекс Браузер поддерживает российские сертификаты безопасности по умолчанию, поэтому здесь все работает и открывается автоматически.
Но этим возможности не ограничиваются. Яндекс Браузер — это ИИ-браузер со встроенной нейросетью Алиса AI. Например, Алиса AI может быстро сделать пересказ длинной статьи прямо с открытой страницы или дать ответ на любой даже сложный вопрос, а также перевести ролики на популярных иностранных видеоплатформах с английского, французского, итальянского, немецкого, китайского, корейского, японского и испанского языков.
#ЯндексБраузер #АлисаAI #ИскусственныйИнтеллект #Нейросеть #Браузер #РоссийскиеБанки #Сертификаты #Безопасность #Интернет #Банки #ИИ #Нейросети #ПереводВидео #ПересказСтатей #Технологии #НовостиТехнологий #ПолезныеФункции #ЦифровыеТехнологии #Технологии2026 #XenonLab
SpaceX раскрыла детали проекта Starmind — концепции орбитальной сети дата-центров для искусственного интеллекта. Основой системы должны стать спутники AI1. По заявленным характеристикам, каждый такой аппарат сможет обеспечивать около 120 кВт устойчивой вычислительной мощности и до 150 кВт в пике. Это сопоставимо с мощным серверным шкафом, но размещённым не в здании дата-центра, а на орбите.
AI1 заметно крупнее обычных спутников связи. В развёрнутом виде высота конструкции заявлена около 20 метров, а размах солнечных панелей — около 70 метров. Именно солнечная энергия должна стать одним из главных преимуществ: в космосе нет ночных перерывов в привычном земном смысле, облаков и ограничений по площадям под наземные дата-центры. Для запуска таких аппаратов SpaceX рассчитывает использовать Starship.
Передача данных между спутниками должна идти через лазерные межспутниковые линии, а связь с Землёй — через инфраструктуру Starlink. Идея в том, чтобы отправлять вычислительные задачи на орбиту, обрабатывать их там и возвращать готовый результат обратно. Это может быть особенно интересно для масштабируемого AI-инференса и будущих распределённых вычислений.
Самый трудный вопрос — тепло. В вакууме нельзя просто поставить вентилятор: избыточную энергию приходится отводить через радиаторы. Для AI1 SpaceX описывает жидкостную систему охлаждения с радиаторами около 110 м² и резервными насосными контурами. Но пока Starmind остаётся амбициозной заявкой: нужны прототипы, запуски, экономика, разрешения регуляторов и доказательство, что орбитальные дата-центры действительно выгоднее наземных.
Япония сделала важный шаг к запуску Linear Chuo Shinkansen — сверхскоростной маглев-линии между Токио, Нагоей и в будущем Осакой. Губернатор префектуры Сидзуока разрешил JR Central начать строительство проблемного участка, который почти десять лет задерживал проект. Причина спора была не в скорости, а в экологии: тоннель должен пройти под горным массивом в районе Южных Альп, рядом с бассейном реки Ои.
Местные власти опасались, что подземные работы могут повлиять на водные ресурсы и природную среду. JR Central согласилась на дополнительные меры контроля, мониторинг и защиту реки, после чего проект получил возможность перейти к следующему этапу. Но это не мгновенный запуск. Сам участок сложный, значительная часть линии проходит в тоннелях, а строительство может занять более десяти лет.
Linear Chuo Shinkansen использует сверхпроводящую магнитную левитацию. Поезд не катится по рельсам в привычном смысле, а поднимается и движется благодаря магнитным силам. Плановая эксплуатационная скорость — около 500 км/ч. После запуска поездка между Токио и Нагоей должна занять примерно 40 минут, а после продления до Осаки маршрут Токио—Осака — около 67 минут.
Проект важен не только как транспортный рекорд. Он должен разгрузить существующий Tokaido Shinkansen, усилить связь между крупнейшими агломерациями Японии и показать, как страна делает ставку на инфраструктуру будущего. Но впереди остаются стоимость, сроки, тоннели, безопасность и экологический контроль.
Команда Helmholtz-Zentrum Berlin и Humboldt-Universität zu Berlin установила новый рекорд эффективности для тонкоплёночного тандемного солнечного элемента. Сертифицированный КПД достиг 25,5% на площади 1,081 см². Это важная деталь: в солнечной энергетике площадь больше 1 см² считается значимым рубежом для рекордных таблиц, потому что такие образцы ближе к практическим устройствам, чем слишком маленькие лабораторные ячейки.
Разработка использует тандемную архитектуру. Верхний слой сделан из перовскита и лучше поглощает высокоэнергетическую часть солнечного света. Нижний слой основан на CIGS — соединении меди, индия, галлия и селена — и работает с более длинноволновым красным и инфракрасным диапазоном. Вместе эти два слоя используют солнечный спектр эффективнее, чем один материал.
Рекорд стал возможен благодаря оптимизации ширины запрещённой зоны CIGS-слоя, улучшенным межслойным покрытиям и сверхтонким пассивирующим слоям толщиной около одного нанометра. Такие детали уменьшают потери заряда на границах материалов и повышают эффективность преобразования света в электричество.
Учёные также изготовили мини-модуль похожей архитектуры площадью 2,25 см² с КПД 19,7%. Это показывает движение от отдельной рекордной ячейки к более крупным устройствам. Но до массовых солнечных панелей ещё нужно решить вопросы стабильности, долговечности, масштабирования и стоимости. Тем не менее тандем CIGS + перовскит выглядит перспективно для лёгких, гибких и высокоэффективных солнечных решений.
AMPERA представила полноразмерный 3D-печатный модуль ядерного реактора, рассчитанный на рынки, где нужен мощный и стабильный источник энергии: ИИ-дата-центры, оборона, промышленность и автономные объекты. Компания называет свою разработку субкритическим твердотельным ториевым микрореактором заводского изготовления.
Ключевая особенность — активная зона из карбида кремния со сложной gyroid-геометрией, напечатанная при помощи аддитивных технологий. Такая форма создаёт большую площадь поверхности для теплообмена и позволяет сделать систему компактной. AMPERA заявляет, что модуль может работать до 30 лет без перезагрузки топлива, а итоговая энергетическая система должна выдавать примерно 15–30 МВт.
Термин «субкритический» означает, что система не должна самостоятельно поддерживать цепную реакцию без внешнего источника нейтронов. Это отличает её от классических реакторов и потенциально упрощает вопросы управления реакцией. Также компания говорит о возможности контейнерной транспортировки и заводской сборки, что важно для быстрого развёртывания рядом с дата-центрами.
Но пока нужно сохранять осторожность. Представлен инженерный модуль, а не подключённая к сети электростанция. До коммерческого применения остаются испытания, топливная квалификация, регуляторное одобрение, проверка теплового контура, нейтронного источника, безопасности и экономики проекта. Если всё сработает, такие микрореакторы могут стать одним из вариантов питания AI-инфраструктуры там, где электросеть уже не успевает за спросом.
SemiAnalysis опубликовала результаты реверс-инжиниринга Huawei Kirin 9030, который производится SMIC по техпроцессу N+3. Это третье поколение 7-нм класса у китайского производителя, и оно показывает важный прогресс: по оценке аналитиков, плотность размещения транзисторов достигла примерно 113,4 млн на квадратный миллиметр. Это немного выше уровня TSMC N6, который оценивается примерно в 107,7 млн транзисторов на мм².
Ещё одна заметная деталь — минимальный шаг металлизации 32,5 нм. Формально он меньше, чем около 36 нм, использованные в Intel Panther Lake на техпроцессе Intel 18A. Но это не значит, что SMIC обогнала Intel. Metal pitch — лишь один параметр. Важны плотность всех библиотек, сопротивление межсоединений, количество масок, стабильность производства, выход годных кристаллов, энергоэффективность и архитектура транзисторов.
Главное достижение SMIC — всё это сделано без EUV-литографии. Китайская компания использует DUV multi-patterning, design-technology co-optimization, уплотнение стандартных ячеек, уменьшение числа плавников и размещение контактов над активным затвором. Это позволяет экономить площадь, но повышает сложность, стоимость и производственные риски.
По производительности Kirin 9030 пока не догоняет современные флагманы Apple, Qualcomm, MediaTek и Samsung. Но он показывает, что экспортные ограничения не остановили развитие китайской индустрии, а заставили её идти другим путём: через DUV, оптимизацию дизайна и более сложную компоновку чипов.
Micron начала расширение своей производственной площадки в Хиросиме. Компания строит новую чистую комнату для выпуска передовой памяти, которая нужна для искусственного интеллекта, дата-центров, высокопроизводительных серверов и автомобильных вычислительных систем. В центре внимания — advanced DRAM и HBM, то есть память с высокой пропускной способностью, без которой современные AI-ускорители не могут раскрыть свою производительность.
Проект важен не только для Micron, но и для Японии. Страна стремится вернуть себе более сильные позиции в полупроводниковой отрасли и укрепить цепочки поставок. Поэтому японское министерство экономики, торговли и промышленности поддерживает строительство крупными субсидиями. Для Японии это вопрос не только промышленности, но и технологической безопасности.
Хиросима уже давно является ключевой площадкой Micron. Завод перешёл к компании после покупки Elpida Memory в 2013 году и стал важным центром DRAM-разработок. Теперь Micron усиливает японское направление на фоне мировой гонки памяти, где лидируют SK hynix и Samsung, а спрос со стороны AI-компаний продолжает расти.
Главная мысль: в эпоху ИИ недостаточно строить только GPU. Нужна быстрая память, стабильные поставки, локальные материалы, упаковка, оборудование и государственная поддержка. Поэтому новый проект Micron в Хиросиме — это не просто ещё один завод, а часть большой перестройки глобальной AI-инфраструктуры.
DARPA финансирует программу Rads to Watts, которая должна создать новый класс компактных радиовольтаических источников питания. В отличие от обычных аккумуляторов, такие устройства не запасают энергию химически, а получают её напрямую от радиоактивного распада. В качестве одного из ключевых кандидатов рассматривается стронций-90, который можно извлекать из ядерных отходов.
Центральный проект называется SYMPHONEE — Strontium-Yttrium Multi-junction PIN-based High-Density Output Nano-system for Extreme Environments. Его возглавляет Morgan State University. В команду входят Northrop Grumman, Pacific Northwest National Laboratory, Project Omega, ARA и Widetronix. Их задача — разработать многослойные полупроводниковые преобразователи, способные эффективно превращать излучение Sr-90/Y-90 в электрическую энергию.
Такие источники питания могут быть особенно полезны там, где обычная замена батареи слишком дорогая, опасная или невозможная. Это подводные сенсоры, удалённая инфраструктура, космические аппараты, автономные оборонные системы и беспилотные платформы длительного действия. В публикациях также обсуждается перспектива беспилотников, способных работать десятилетиями без подзарядки.
Но пока это не готовый серийный аккумулятор на 30 лет. Нужно доказать удельную мощность, массу, защиту, безопасность, ресурс полупроводников под радиацией и реальную применимость в конкретных аппаратах. Главная ценность проекта — попытка превратить радиоизотопные материалы из отходов в долгоживущий источник питания для экстремальных миссий, где солнечные панели и литий-ионные батареи не справляются.
Китайские исследователи из Пекинского университета и Шанхайского института микросистем представили нейродинамический чип на фазовых мемристорах. Разработка опубликована в журнале Science и относится к направлению compute-in-memory — вычислениям внутри памяти. Это один из способов обойти классическое узкое место архитектуры фон Неймана, где данные постоянно перемещаются между памятью и вычислительными блоками.
Новый чип изготовлен по 40-нм техпроцессу и использует фазовые мемристоры. Такие элементы могут менять проводимость, хранить состояние и участвовать в аналоговых вычислениях. Авторы использовали эту особенность для ускорения нейродинамических систем — моделей, которые применяются для описания сложных физических процессов, деформаций, реконструкции поверхностей и некоторых задач, близких к моделированию мозга.
Ключевой результат — задержка 2,12 миллисекунды для одной итерации. В сравнении с современными специализированными NDS-ускорителями система показала ускорение в несколько раз и заметное снижение энергопотребления. А в end-to-end сценариях с измерениями и моделированием задержка оказалась в 50–478 раз ниже, чем у NVIDIA A100.
Но это не универсальная замена GPU. Такой чип не предназначен для игр, обычного рендера или всех LLM-задач подряд. Его ценность — в специализированных вычислениях, где нужно быстро и энергоэффективно решать динамические системы. Если подход масштабируется, он может стать важным направлением для будущих ИИ-ускорителей, нейроморфных систем, робототехники, медицинского моделирования и обработки сенсорных данных.
Исследователи из ETH Zurich представили Fourier pixel — новый тип миниатюрного оптического элемента, который может работать в двух направлениях. В одном режиме он формирует световой сигнал, как пиксель дисплея. В другом — анализирует входящий свет, как сенсор. Такая идея может стать основой для устройств, где экран и камера больше не существуют как полностью отдельные модули.
Технология построена на принципах Фурье-оптики и интерференции. На поверхности элемента создаются точные волнообразные микроструктуры. Когда свет взаимодействует с ними, он преобразуется в поверхностные волны, а затем снова выходит наружу уже с заданными параметрами. Учёные могут управлять не только яркостью, но и фазой, амплитудой и поляризацией светового поля.
Главное преимущество подхода — обратимость. Тот же принцип, который позволяет сформировать сложный световой фронт, можно использовать для анализа света, падающего на пиксель. Это делает Fourier pixel интересным не только для дисплеев, но и для оптических сенсоров, голографии, адаптивной оптики, оптической связи и квантовых технологий.
Однако до массовых экранов, которые сами делают снимки, ещё далеко. Сейчас это научная демонстрация и оптическая платформа, а не готовый потребительский продукт. Нужно создать полноценную матрицу, научиться управлять множеством пикселей, решить вопросы источника света, производства, цены и интеграции в реальные устройства. Но сама идея показывает, что будущая фотоника может объединить вывод изображения, сенсорику и обработку света в одном компактном слое.
Hangzhou Garen Semiconductor объявила о запуске линии серийного выпуска 6- и 8-дюймовых гомоэпитаксиальных пластин из оксида галлия. Это важное событие для силовой электроники, потому что размер пластины напрямую влияет на масштаб производства. Чем больше диаметр, тем больше потенциальных чипов можно получить за один производственный цикл и тем ниже может быть стоимость готовых компонентов.
Оксид галлия считается одним из перспективных материалов для высоковольтных устройств нового поколения. Его сильная сторона — работа при высоких напряжениях и температурах. Поэтому Ga₂O₃ интересен не столько для обычных CPU и GPU, сколько для силовых транзисторов, преобразователей энергии, электромобилей, зарядной инфраструктуры, солнечных электростанций, накопителей энергии и телекоммуникационных систем.
До сих пор одним из ограничений отрасли были небольшие форматы подложек. Переход от 2–4 дюймов к 6 и 8 дюймам может сделать технологию ближе к промышленному масштабу. Garen заявляет, что разработала собственный процесс выращивания монокристаллов и оптимизировала эпитаксию, что должно повысить производительность и снизить себестоимость пластин.
Однако важно не преувеличивать новость. Оксид галлия не заменяет кремний во всех областях и не отменяет SiC или GaN. Это ещё один мощный материал для конкретных задач, где нужны эффективность, высокое напряжение и устойчивость к нагрузкам. Если технология подтвердит стабильность в реальном производстве, она может заметно повлиять на рынок силовых полупроводников и энергетики будущего.
Исследователи из Германии и Японии при участии Университета Аугсбурга продемонстрировали новый способ управления антиферромагнитными доменами. Впервые магнитную информацию удалось записывать и считывать полностью оптическим методом — с помощью ультракоротких лазерных импульсов, без электрических токов и внешних магнитных полей.
Антиферромагнетики интересны для будущей памяти, потому что они быстрые, устойчивые к магнитным помехам и потенциально позволяют создавать более плотные системы хранения данных. Но долгое время инженерам было трудно надёжно переключать их магнитные состояния. В отличие от ферромагнетиков, у антиферромагнетиков нет простого внешнего магнитного «указателя», которым легко управлять.
Новая работа показала другой путь. В материале LiNiPO₄ магнитные домены можно переключать не поляризацией, а направлением распространения лазерного импульса. То есть важна геометрия пучка: свет, идущий в одном направлении, записывает одно состояние, а в противоположном — другое. Этот механизм связан с обратным оптическим магнитоэлектрическим эффектом.
Главная перспектива — объединение оптической передачи данных и магнитного хранения. Если данные уже идут по оптоволокну, их можно будет потенциально записывать напрямую светом, без лишнего перехода в электрический сигнал. Это важно для дата-центров, телекоммуникаций и энергоэффективных вычислительных систем.
Пока технология находится на фундаментальной стадии. Нужно доказать масштабирование, стабильность, скорость, ресурс и совместимость с производством. Но сама идея показывает, что память будущего может записываться не током, а светом.
Учёные из University of Arizona предложили новый тип нейроморфного устройства — topological acoustic synapse, или TAS. В отличие от обычной электроники, где информация передаётся через движение зарядов, здесь вычисления выполняются с помощью акустических волн. Эти волны проходят через микроструктуру, взаимодействуют друг с другом, меняют фазу и формируют параллельные вычислительные каналы.
Нейроморфные вычисления пытаются повторить один из главных принципов мозга: память и обработка информации должны быть связаны в одном физическом процессе. В классических компьютерах данные постоянно перемещаются между памятью и процессором, из-за чего растут энергопотребление и задержки. TAS предлагает другой подход: сама среда распространения волны помогает организовывать и преобразовывать сигнал до считывания результата.
По данным авторов работы в Science Advances, один топологический акустический синапс может обрабатывать несколько входов одновременно и выдавать разные выходные состояния. В классификационных задачах система сходилась быстрее, требовала меньше параметров и потребляла как минимум на порядок меньше энергии по сравнению с современными электрическими устройствами. Это делает технологию интересной для распознавания образов, сенсорной обработки, анализа данных и будущих компактных ИИ-систем.
Но до массового применения ещё далеко. Нужно объединить множество таких элементов, проверить стабильность, масштабирование, скорость, совместимость с производством и реальные сценарии работы. Поэтому TAS — не «акустический GPU», а перспективный прототип новой вычислительной физики, где звук становится носителем обработки информации.
Учёные из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе впервые количественно измерили отклик прототипа транзистора, основанного на волне зарядовой плотности. Это особое состояние вещества, при котором электроны движутся не как независимые частицы, а согласованно, вместе с кристаллической решёткой. Такой электронно-решёточный конденсат может реагировать на внешнее поле гораздо сильнее, чем обычный полупроводниковый канал.
В работе использовался orthorhombic TaS₃ — квазиодномерный материал, где волны зарядовой плотности хорошо выражены. Исследователи создали наномасштабные полевые устройства, похожие по базовой логике на обычные транзисторы: есть канал, затвор и управление электрическим полем. Но внутри канала работает совсем другая физика.
Ключевой результат — гигантский отклик заряда. Изменение плотности в коллективном состоянии оказалось на один-два порядка выше, чем можно было ожидать по обычной геометрической ёмкости затвора. То есть небольшое напряжение способно перестраивать весь конденсат, создавая усиленный электрический эффект. Это открывает перспективу для маломощных транзисторов, элементов памяти и новых электронных компонентов, где усиление достигается не повышением напряжения, а коллективным поведением электронов.
Важно, что пока речь идёт о лабораторном прототипе и фундаментальной демонстрации, а не о готовом процессоре. Нужно доказать масштабирование, стабильность, совместимость с производством и работу при практических режимах. Но сама идея показывает: будущее чипов может зависеть не только от уменьшения нанометров, но и от новых квантовых состояний материалов.
Subquadratic заявила, что её модель SubQ может решить одну из самых обсуждаемых проблем больших языковых моделей — дорогую обработку длинного контекста. В обычных трансформерах механизм attention сравнивает токены друг с другом, и при росте контекста вычислительная нагрузка увеличивается очень быстро. Поэтому работа с миллионами токенов, большими репозиториями кода, архивами документов и долгосрочной памятью для ИИ-агентов остаётся сложной и дорогой задачей.
SubQ предлагает заменить стандартный dense attention на Subquadratic Sparse Attention. Идея в том, что модели не нужно каждый раз учитывать абсолютно все связи между токенами. Она выбирает наиболее релевантные взаимодействия и тем самым сокращает вычисления. По заявлениям компании, это позволяет работать с контекстом до 12 миллионов токенов и ускорять обработку длинных последовательностей.
Subquadratic также ссылается на независимые тесты Appen. В них оценивались скорость, эффективность, long-context retrieval и задачи программирования. По опубликованным данным, SubQ/SSA показывает серьёзное преимущество на больших контекстах по сравнению с FlashAttention-2 и демонстрирует конкурентные результаты в кодинге.
Но называть это окончательной победой над трансформерами рано. Модель пока доступна ограниченно, открытой воспроизводимой проверки немного, а реальные сценарии всегда сложнее бенчмарков. Кроме того, остаётся вопрос, насколько архитектура SubQ полностью самостоятельна, если при адаптации использовались существующие открытые модели. Поэтому правильная формулировка такая: SubQ — очень интересная заявка на архитектурный прорыв, но индустрии ещё нужно проверить её на практике.
Инженеры из Purdue University сообщили о важном достижении в материаловедении: они смогли совместить экстремальную прочность и пластичность в интерметаллическом сплаве CoAl, состоящем из кобальта и алюминия. Интерметаллиды давно интересуют инженеров, потому что они прочные, термостойкие и устойчивые к ползучести. Такие свойства важны для турбин, авиационных двигателей, энергетики и космической техники. Но есть проблема: при комнатной температуре многие интерметаллиды слишком хрупкие.
В новой работе учёные управляют не химией материала в целом, а его структурой на наноуровне. Они сформировали framework of amorphous interfaces — каркас аморфных интерфейсов. Эти границы между слоями частично кристаллизуются во время деформации и помогают запускать движение дислокаций. Именно дислокации позволяют металлам менять форму под нагрузкой, не разрушаясь мгновенно.
Материал создавали методом магнетронного напыления, а затем проверяли с помощью микромеханических испытаний внутри сканирующего электронного микроскопа. В результате CoAl показал предел текучести выше 6 ГПа, дальнейшее упрочнение примерно до 8,5 ГПа и более 15% пластической деформации при сжатии при комнатной температуре. Для материала, который обычно считается хрупким, это очень сильный результат.
Важно понимать масштаб: пока речь идёт о наноструктурированных образцах и лабораторных испытаниях, а не о готовых деталях для самолётов. Но сам принцип может быть применён к другим интерметаллическим системам. Если технологию удастся масштабировать, она может привести к новым сверхпрочным конструкционным материалам для экстремальных нагрузок.
Китайская компания Z.ai выпустила GLM-5.2 — модель с открытыми весами, которая быстро стала одной из самых обсуждаемых в мире ИИ. По данным Artificial Analysis, GLM-5.2 заняла лидирующие позиции среди open-weight моделей в Intelligence Index v4.1. Это важно, потому что рынок привык считать, что лучшие результаты возможны только у закрытых моделей, обученных на инфраструктуре Nvidia.
GLM-5.2 использует архитектуру Mixture-of-Experts. Вся модель насчитывает около 744 млрд параметров, но на один запрос активируется примерно 40 млрд. Такой подход позволяет держать высокий уровень возможностей без постоянного использования всего массива параметров. Ещё одна сильная сторона — контекстное окно до 1 миллиона токенов. Это делает модель особенно интересной для больших кодовых баз, документов, агентных сценариев и задач, где нужно помнить огромный объём информации.
Отдельная часть истории — аппаратная база. Сообщается, что семейство GLM-5 обучалось на ускорителях Huawei Ascend 910B без Nvidia. Это показывает, что китайские AI-компании пытаются строить независимый стек: свои чипы, свои фреймворки, свои модели и свои облачные сервисы.
Но у технологии есть ограничения. Ускорители Ascend всё ещё уступают экосистеме Nvidia по зрелости ПО, скорости внедрения и удобству для разработчиков. А GLM-5.2, несмотря на сильные бенчмарки, не означает полного паритета со всеми закрытыми моделями. Тем не менее это важный сигнал: open-weight модели из Китая становятся всё ближе к переднему краю ИИ-гонки.
В Китае завершили испытания 5-мегаваттной суперконденсаторной системы хранения энергии. Разработчик — Beijing Greenfa Zhongke Lithium Capacitor Technology. Установка прошла полный цикл типовых испытаний и получила CNAS-сертификацию. По заявлению компании, это первый в мире полностью углеродный суперконденсаторный power cabin такого уровня, прошедший сертификацию целым контейнерным модулем.
Эта технология отличается от привычных литий-ионных батарей. Суперконденсаторы обычно имеют меньшую энергоёмкость, зато выигрывают в скорости отклика, мощности, ресурсе и безопасности. Новая система способна реагировать на изменение нагрузки менее чем за 10 миллисекунд, выдерживает более 1 миллиона циклов заряда и разряда и рассчитана на работу без замены элементов в течение всего срока службы.
Энергетическое ядро установки состоит из 22 400 элементов ёмкостью 4500 Фарад. Заявленная удельная энергоёмкость составляет 16 Вт·ч/кг, удельная мощность — 18 кВт/кг, а КПД благодаря активной балансировке превышает 95%. Разброс напряжений между элементами не превышает 64 мВ, что важно для стабильной работы большого накопителя.
Главное применение — не электромобиль на тысячу километров, а энергосети. Такие системы подходят для сверхбыстрого регулирования частоты, компенсации скачков нагрузки, поддержки возобновляемой энергетики и работы в условиях, где батареи слишком быстро изнашиваются. Первый проект внедрения — независимая система хранения энергии Dongyue в провинции Цинхай. Это показывает, что будущее энергетики будет состоять не из одного типа батарей, а из разных накопителей под разные задачи.
Китайские исследователи из Университета Сидянь испытали наземный прототип технологии, которая в будущем может стать основой космических солнечных электростанций. Проект получил название «Чжури» — «Погоня за Солнцем». Его цель — собирать солнечную энергию на орбите, где нет облаков, смены дня и ночи, а затем передавать её на Землю без проводов.
Во время испытаний использовался комплекс на территории кампуса в Сиане. На 75-метровой башне установили зеркало диаметром 4,8 метра, которое концентрировало солнечный свет на фотоэлектрических панелях. Полученное электричество преобразовывалось в микроволновое излучение и передавалось по воздуху на расстояние более 100 метров. На принимающей стороне ректенна превращала микроволны обратно в электрическую энергию.
Это важный шаг, потому что технология проверяет полный цикл: сбор света, преобразование, направленную передачу и обратное получение энергии. В перспективе такие системы могут питать удалённые районы, спутники, орбитальные аппараты, лунные базы или крупные наземные энергосистемы. Но до орбитальной станции мощностью в сотни мегаватт или гигаватт ещё далеко.
Главные проблемы — масштабирование. Нужно научиться собирать огромные конструкции в космосе, удерживать точное наведение луча, обеспечивать безопасность для самолётов и окружающей среды, снижать потери энергии и делать запуски экономически оправданными. Поэтому «Чжури» — не готовая замена электростанциям, а серьёзный экспериментальный шаг к будущей космической энергетике.
Qualcomm представила Dragonfly C1000 — свой первый крупный серверный процессор для дата-центров. Компания заходит на рынок, где десятилетиями доминировали Intel Xeon и AMD EPYC, но теперь всё сильнее растёт интерес к энергоэффективным ARM-решениям. Dragonfly C1000 построен на кастомных ядрах Qualcomm Oryon и должен стать частью новой инфраструктурной стратегии компании для эпохи ИИ-агентов.
По заявлению Qualcomm, чип получит более 250 ядер, частоты выше 5 ГГц и чиплетную архитектуру. Такой подход рассчитан на высокую плотность вычислений в серверной стойке и масштабирование под крупные дата-центры. Компания также делает акцент на производительности на ватт: в условиях ИИ-бума именно энергоэффективность становится одним из главных критериев для операторов инфраструктуры.
Отдельно важна подсистема ввода-вывода. Dragonfly C1000 заявлен с поддержкой PCIe Gen7, пропускной способностью более 2 ТБ/с, CXL и совместимостью с технологией High Bandwidth Compute. HBC должна помочь с проблемой памяти: современные ИИ-нагрузки часто упираются не только в вычислительные блоки, но и в скорость доступа к данным.
Первые серверы на Dragonfly C1000 ожидаются ближе к 2028 году, а массовое производство запланировано на вторую половину 2028 года. Qualcomm также сообщает, что C1000 планируется использовать в следующем поколении серверной инфраструктуры Meta. Это не мгновенная победа над x86, но серьёзный сигнал: рынок серверных CPU становится намного более конкурентным.