Xenon Lab | Наука & Технологии

Исследователи из Эдинбургского университета показали, что энергозатраты на запись данных в будущей магнитной памяти можно резко уменьшить не только за счёт новых материалов, но и за счёт более умного управления самим процессом переключения. Сегодня многие способы записи бита работают достаточно грубо: система получает сильный импульс, который заставляет магнитное состояние перейти из «0» в «1». Такой подход эффективен, но не всегда оптимален по энергии. Физики применили теорию оптимального управления. Это математический метод, который позволяет рассчитать форму воздействия так, чтобы система пришла в нужное состояние с минимальными затратами. В данном случае речь идёт о специально сформированных магнитных импульсах, которые разворачивают спины в материале по энергетически выгодной траектории. Моделирование проводилось для однослойных ван-дер-ваальсовых магнитов Fe₃GaTe₂, Fe₃GeTe₂ и CrSBr. В расчётах переключение занимало 1–10 пикосекунд, а энергия одного события составляла примерно 0,94–9,7 нДж. Для сравнения, обычные импульсы магнитного поля в тех же сценариях требовали около 42,8–91,2 нДж. При дальнейшей оптимизации размеров устройства и магнитных параметров авторы допускают переход к ещё более низким энергиям. Пока это вычислительная работа, а не готовая микросхема. Но направление важно для MRAM, спинтроники, энергоэффективных дата-центров и будущих вычислений рядом с памятью. В эпоху ИИ борьба идёт не только за быстрые GPU, но и за каждый джоуль, который тратится на хранение и перемещение данных.

Nvidia выпустила DLSS 4.5 Ray Reconstruction через канал раннего доступа в Nvidia App. Обновление доступно для всех видеокарт GeForce RTX — от RTX 2000 до RTX 5000. Это важно, потому что новая модель не ограничена только свежими картами Blackwell и направлена прежде всего на качество трассировки лучей, а не на эксклюзивную генерацию кадров. Ray Reconstruction — это нейросетевой метод восстановления изображения в играх с ray tracing и path tracing. Вместо традиционных denoiser-алгоритмов технология использует данные движка, временную информацию, движение объектов и пространственные данные, чтобы восстановить недостающие пиксели и сделать освещение, отражения и тени стабильнее. В DLSS 4.5 Nvidia применяет трансформер второго поколения, который должен лучше работать с деталями в движении и уменьшать артефакты. Новая модель особенно интересна для тяжёлых игр с path tracing, где даже мощные видеокарты не могут просчитать всё «в лоб» без компромиссов. Nvidia заявляет о более точном освещении, лучшей временной стабильности и сохранении производительности на уровне прошлой модели. При этом владельцам старых RTX стоит понимать: поддержка есть, но реальный результат зависит от конкретной игры, настроек, разрешения и мощности видеокарты. Включить DLSS 4.5 Ray Reconstruction можно через Nvidia App: нужно активировать Early Access, затем выбрать поддерживаемую игру и настроить DLSS Override в параметрах драйвера. Стабильный выпуск Nvidia App с этими изменениями ожидается позже.

Mercedes-Benz представила крупное обновление бензинового C-Class. Это не полностью новое поколение, но по масштабу изменений рестайлинг получился гораздо глубже обычной косметики. Автомобиль получил новую переднюю часть с подсвеченной звездой, обновлённую решётку, бамперы, фонари со звёздной графикой и новые варианты колёс. Впервые для C-Class доступен пакет AMG Line Plus с чёрными элементами, спортивными креслами и красными акцентами. Главное изменение внутри — переход на MB.OS и обновлённый MBUX. Виртуальный ассистент теперь использует возможности ChatGPT, Microsoft Bing и Google Gemini. Он может поддерживать многоэтапные диалоги, помнить контекст разговора, искать точки интереса, отвечать на общие вопросы и помогать с музыкой. По сути, Mercedes пытается сделать из ассистента не голосовую кнопку, а цифрового пассажира. В салоне установлены 12,3-дюймовая цифровая приборная панель и 11,9-дюймовый центральный экран. Опционально доступны проекционный дисплей с дополненной реальностью, Burmester 3D с Dolby Atmos и 15 динамиками, а также Digital Light с микро-светодиодами. Mercedes заявляет, что такие фары формируют более детализированное световое поле и потребляют до 50% меньше энергии. Техника тоже обновлена: 2,0-литровый турбомотор с 48-вольтовой мягкой гибридной системой, электрический вспомогательный компрессор, кратковременный overboost, улучшенная шумоизоляция и перенастроенная подвеска. В Европе появится полноуправляемое шасси с задними колёсами до 2,5° и гибрид C 400 e 4MATIC с запасом хода до 100 км по WLTP.

CD Projekt RED официально представила The Witcher 3: Wild Hunt — Remastered. Обновлённая версия выйдет 29 сентября 2026 года на PC, PlayStation 5 и Xbox Series X|S, а также впервые получит нативный релиз для Nintendo Switch 2. Для владельцев The Witcher 3 ремастер будет доступен как бесплатное обновление на поддерживаемых платформах. Главный акцент сделан на модернизации игры без потери атмосферы оригинала. Разработчики заявляют улучшенные текстуры окружения, персонажей и монстров, переработанное освещение, более выразительные тени, доработанную производительность и обновлённые эффекты. Но изменения касаются не только картинки. В ремастере обещают улучшенное передвижение, более плавные анимации, обновлённую боевую систему, новые добивания, улучшенное поведение монстров и переработанное дерево навыков. Также появятся расширенный фоторежим и трансмогрификация — возможность менять внешний вид брони и оружия без потери характеристик. Для фанатов это важное обновление, потому что The Witcher 3 давно воспринимается не просто как игра, а как одна из главных RPG своего поколения. Отдельно CD Projekt RED объявила, что владельцы игры получат Hearts of Stone и Blood and Wine без дополнительной платы. А в 2027 году выйдет новое платное дополнение Songs of the Past с регионом Леттен, новой историей, новыми монстрами и дополнительными боевыми возможностями Геральта. Получается, The Witcher 3 снова становится актуальной игрой — уже перед следующим большим этапом франшизы.

Оперативная память подорожала, поэтому при очередной сборке ПК я решил проверить, можно ли найти подходящий комплект дешевле и не проводить полвечера среди магазинов, маркетплейсов и десятков открытых вкладок. Взял найденный комплект DDR5 на 32 ГБ с частотой от 6000 МГц, скопировал ссылку и отправил её в нейросеть Алиса AI. Затем включил режим агента «Найти дешевле» и попросил подобрать более доступные альтернативы с похожими характеристиками. Нейросеть сама проходит по предложениям магазинов и маркетплейсов, сравнивает варианты и показывает, чем они отличаются — например, по частоте, таймингам, радиатору и другим характеристикам. После этого в том же чате я дополнительно уточнил совместимость найденной памяти с материнской платой, чтобы перед покупкой проверить детали сборки. В итоге вместо ручного сравнения множества страниц можно получить подборку вариантов в одном месте и уже самостоятельно выбрать наиболее подходящий по цене и характеристикам. Особенно удобно, если собираете игровой компьютер, обновляете оперативную память, SSD, видеокарту или просто не хотите переплачивать за комплектующие. А насколько у вас подорожала сборка ПК за последний год? Напишите в комментариях. #АлисаAI #НайтиДешевле #СборкаПК #ОперативнаяПамять #DDR5 #ИгровойПК #Комплектующие #АпгрейдПК #Нейросети #ИскусственныйИнтеллект #ПК #RAM #Гейминг #КомпьютерноеЖелезо #технологии #ИИ #Нейросеть #ЦеныНаКомплектующие #НовостиТехнологий #XenonLab

Аналитики Fubon Research прогнозируют, что к 2028 году Google может выйти на выпуск 12–15 млн ИИ-ускорителей TPU v9. Это очень крупная цифра: по тем же оценкам, поставки дата-центровых GPU Nvidia в 2028 году могут составить около 12,4 млн устройств. Если прогноз окажется верным, один гиперскейлер сможет производить объём AI-чипов, сопоставимый с крупнейшим поставщиком ускорителей на рынке. Но здесь важно отделять прогноз от подтверждённых фактов. Google пока не анонсировала TPU v9 официально, не раскрывала его архитектуру, характеристики, объём памяти и производительность. Сейчас компания уже развивает TPU как основу своей AI-инфраструктуры, но планы по миллионам v9 остаются оценкой аналитиков, а не официальным заявлением. По данным Fubon, TPU v9 может использовать четыре вычислительных кристалла в одном корпусе. Такая multi-die-компоновка резко повышает требования к advanced packaging, высокоскоростным соединениям и производственным мощностям. Именно поэтому аналитики считают, что одной TSMC может быть недостаточно, и Google может привлекать Intel Foundry как дополнительного партнёра. Главный смысл этой истории — усиление кастомных AI-чипов. Amazon развивает Trainium, Microsoft — Maia, Google — TPU. Nvidia остаётся лидером, но Big Tech всё активнее строит собственную инфраструктуру, чтобы контролировать стоимость, поставки и оптимизацию под свои модели. Поэтому рынок ИИ-ускорителей становится не только гонкой GPU, а борьбой целых экосистем.

Китайская компания CXMT рассматривает строительство второго завода по производству DRAM в Пекине. Речь идёт о 12-дюймовых пластинах и площадке в Ичжуане — технологической зоне, где уже работает существующее предприятие CXMT. Переговоры о финансировании пока находятся на ранней стадии, поэтому это не финальное решение о строительстве, а важный сигнал о планах компании расширять производство памяти. CXMT стала крупнейшим китайским производителем DRAM и одним из стратегических элементов полупроводниковой политики Пекина. Компания недавно провела крупное IPO на $8,6 млрд, а также развивает проекты в Шанхае и Хэфэе. Если новые мощности будут полностью введены в эксплуатацию, суммарный выпуск может значительно вырасти и приблизиться к уровню, который позволит Китаю сильнее влиять на внутренний рынок памяти. Причина такого ускорения — не только смартфоны и ноутбуки. Главный фактор последних лет — искусственный интеллект. AI-дата-центры требуют огромных объёмов DRAM, HBM, серверной памяти и сопутствующей инфраструктуры. Именно поэтому память снова стала стратегическим ресурсом: без неё невозможно масштабировать обучение и работу больших моделей. На мировом рынке CXMT всё ещё заметно уступает Samsung, SK hynix и Micron, которые удерживают основную долю DRAM. Но внутри Китая компания быстро усиливает позиции, особенно на фоне стремления к технологической самостоятельности. Если CXMT сможет масштабировать выпуск, это может повлиять на баланс поставок, цены и конкуренцию в сегменте памяти. Но результат будет зависеть от сроков строительства, оборудования, технологического уровня и реального спроса на ИИ.

Аналитик Wedbush Дэн Айвс заявил, что спрос на ускорители Nvidia сейчас превышает предложение примерно в 12 раз. Это важная оценка для всего рынка ИИ, потому что именно GPU Nvidia остаются основой большинства крупных AI-кластеров. Чем больше компании строят дата-центры и запускают модели искусственного интеллекта, тем сильнее растёт потребность в ускорителях, памяти, сетях и энергоснабжении. На фоне этого крупнейшие технологические компании продолжают увеличивать капитальные расходы. Alphabet, Amazon, Microsoft и другие гиперскейлеры вкладывают огромные суммы в AI-инфраструктуру: серверы, GPU, HBM-память, дата-центры, сети и облачные платформы. Поэтому дефицит Nvidia — это не просто история про один чип. Это показатель того, что вся индустрия пытается догнать спрос на вычисления. Финансовые результаты Nvidia тоже отражают этот тренд: выручка компании продолжает быстро расти, а AI-направление остаётся главным драйвером бизнеса. Но важно не превращать это в инвестиционный совет. Даже при сильном спросе акции могут реагировать на ожидания, маржу, поставки, конкуренцию, ограничения, капзатраты клиентов и общее состояние рынка. Главный вывод для технологий: ИИ упёрся не только в алгоритмы, но и в физическую инфраструктуру. Следующий этап роста будет зависеть от GPU, HBM, сетей, энергетики и способности дата-центров масштабироваться. А Nvidia пока остаётся компанией, через которую проходит большая часть этой новой вычислительной экономики.

Intel Foundry рассказала о развитии технологий advanced packaging, которые позволяют создавать сверхкрупные многочиплетные системы для искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Важно понимать: это не один монолитный кристалл размером 240 × 240 мм. Речь идёт о корпусе, где на большой подложке размещаются разные элементы — вычислительные чиплеты, HBM-память, I/O-блоки и высокоскоростные межсоединения. Ограничение фотошаблона долго было одним из физических барьеров для роста чипов. Если делать кристалл слишком большим, резко падает выход годных изделий и растёт цена. Поэтому индустрия переходит к системе чипов: вместо одного огромного GPU или CPU производители соединяют множество специализированных кристаллов в единую платформу. Intel называет это почти «кремниевой мозаикой». Для связи между элементами Intel использует EMIB и EMIB-T — встроенные кремниевые мосты, которые дают высокую пропускную способность без необходимости делать гигантский полноценный интерпозер под всем корпусом. Foveros добавляет вертикальную интеграцию и 3D-компоновку. Всё это особенно важно для AI-ускорителей, где рядом с вычислительными блоками нужно разместить много стеков HBM и обеспечить питание, охлаждение и низкие задержки. Сейчас Intel говорит о масштабах около 8× reticle, планирует выйти за 12× к 2028 году, а исследовательские HLFF-архитектуры описывают корпуса до 240 × 240 мм. Главные вызовы — деформация, инкапсуляция без пустот, тепло, питание и надёжность. Если Intel решит эти задачи, упаковка может стать новым фронтом конкуренции с TSMC, Samsung и другими игроками рынка AI-чипов.

Исследователи из Фуданьского университета сообщили о создании экспериментальной одноэлектронной памяти Quantum Flash, получившей название Guiyi. В основе идеи — достижение теоретического предела плотности хранения: один электрон для одного бита информации. Для индустрии памяти это важное направление, потому что современные ячейки используют гораздо больше зарядов, чтобы надёжно отличать ноль от единицы и защищать данные от шумов. Команда Чжоу Пэна и Лю Чуньсэня использовала двумерную структуру, в которой отдельный электрон можно удерживать и считывать при комнатной температуре. Главная сложность таких устройств — слабый сигнал. Один электрон даёт настолько малое изменение, что его трудно надёжно измерить в реальной микросхеме. В Guiyi исследователям удалось усилить эффект до окна примерно 0,5 В, что делает результат намного более заметным для электроники считывания. Потенциально такая память может снизить энергопотребление и увеличить плотность хранения данных. Это важно для искусственного интеллекта, носимых устройств, смартфонов, серверов, энергонезависимой памяти и вычислений рядом с памятью. Особенно интересен сам тренд: 2D-материалы всё чаще рассматривают как путь за пределы классического масштабирования кремния. Но до серийных устройств ещё далеко. Нужно подтвердить долговременную надёжность, ресурс перезаписи, устойчивость к температурным режимам, совместимость с CMOS-производством и возможность выпускать такие структуры массово. Поэтому Guiyi — это не готовая замена NAND, а сильная лабораторная демонстрация нового принципа хранения данных.

LG Display показала на K-Display 2026 прототип 27-дюймовой OLED-панели с разрешением 5K и плотностью 220 PPI. Для рынка мониторов это важная разработка, потому что OLED давно ценят за идеальный чёрный цвет, высокий контраст и быстрый отклик, но у многих моделей была слабая сторона — отображение текста. Из-за нестандартной структуры субпикселей на тонких шрифтах могли появляться цветные ореолы, размытость и визуальные искажения. Новая панель LG использует RGB Stripe — более привычное линейное расположение красного, зелёного и синего субпикселей. Именно под такую схему хорошо адаптированы интерфейсы операционных систем, браузеры, офисные программы, редакторы кода и профессиональный софт. Поэтому улучшение важно не только для игр и фильмов, но и для ежедневной работы с текстом, таблицами, монтажом, графикой и веб-дизайном. По заявленным стендовым характеристикам, панель имеет 250 нит полноэкранной яркости, поддерживает VESA DisplayHDR True Black 400 и охватывает 99% цветового пространства DCI-P3. В основе используется Primary RGB Tandem 2.0 — четырёхслойная OLED-структура BGBR с двумя синими слоями свечения, зелёным и красным слоями. Пока это прототип, а не готовый массовый монитор. LG ещё нужно повысить стабильность технологического процесса и выход годных панелей. Массовый выпуск ожидается не раньше 2028 года. Но если технология дойдёт до серийных моделей, 27-дюймовые 5K OLED-мониторы могут стать гораздо привлекательнее для дизайнеров, монтажёров, программистов и офисной работы.

AMD вывела в центр гонки искусственного интеллекта новый ускоритель Instinct MI455X. Это флагман серии MI400 на архитектуре CDNA 5, созданный для дата-центров, обучения больших моделей, инференса и высокопроизводительных вычислений. Такой чип не предназначен для домашнего ПК: его задача — работать в серверных стойках, где важны не только терафлопсы, но и память, сеть, масштабирование и стабильность под постоянной нагрузкой. Главное отличие MI455X — огромный объём памяти. Один ускоритель получает 432 ГБ HBM4 и до 23,3 ТБ/с пропускной способности. Для ИИ это особенно важно, потому что современные модели требуют всё больше памяти для параметров, длинного контекста, KV-cache и параллельной обработки запросов. Там, где обычный GPU упирается в объём видеопамяти, дата-центровый ускоритель должен держать большие нагрузки без постоянного обмена с внешним хранилищем. AMD также заявляет 320 млрд транзисторов, 192 МБ L2-кеша, 256 WGP и поддержку современных низкоточных форматов, включая MXFP8, MXFP6 и MXFP4. Пиковая производительность доходит до 20,1 PFLOPS в MXFP8/MXFP6 и 40,3 PFLOPS в MXFP4. В сравнении с MI355X компания говорит о росте объёма памяти, пропускной способности и AI-производительности. Главный вопрос — не только в характеристиках на бумаге. AMD нужно доказать, что MI455X, ROCm, Helios, UALink и вся экосистема смогут конкурировать с платформенным преимуществом Nvidia. Потому что рынок ИИ сегодня выигрывает не отдельный чип, а целая инфраструктура: ускорители, память, сети, софт и готовность дата-центров внедрять решение массово.

Учёные из Сианьского университета Цзяотун разработали новый танталовый сплав для экстремально высоких температур. Работа опубликована в Nature и показывает редкое сочетание свойств: материал способен сохранять несущую прочность в диапазоне 2000–2400 °C и при этом остаётся пластичным при комнатной температуре. Для материаловедения это серьёзная задача, потому что большинство жаропрочных металлов при таком нагреве быстро теряют прочность. В основе разработки — тантал, один из самых тугоплавких металлов. Но сам по себе тантал не решает проблему: при сверхвысоких температурах его микроструктура всё равно может ослабевать. Китайская команда использовала оксидное дисперсионное упрочнение и создала внутри сплава равномерно распределённые наночастицы HfO₂ диаметром около 50 нм. Бор помогает стабилизировать эти частицы и удерживать структуру материала. Результат впечатляет: около 200 МПа предела текучести при 2000 °C и 100 МПа прочности при 2400 °C. При комнатной температуре сплав показывает прочность выше 800 МПа и удлинение до разрушения около 35%. Это важно, потому что материал должен быть не только жаропрочным, но и пригодным для обработки в сложные детали. Потенциальные области применения — гиперзвуковые аппараты, многоразовые космические системы, камеры сгорания, газовые турбины, тепловая защита и ядерные реакторы нового поколения. Но впереди остаются практические вопросы: цена тантала, масштабирование производства, устойчивость к окислению, коррозии, термоциклам и длительной эксплуатации в реальных условиях.

AMD официально продлила жизненный цикл платформы AM5 до 2029 года. Для пользователей это хорошая новость: сокет, который появился в 2022 году вместе с Ryzen 7000, должен получить ещё несколько поколений процессоров. Уже сейчас на AM5 работают Ryzen 7000, Ryzen 8000G и Ryzen 9000, а следующим крупным этапом ожидается Zen 6 для настольных ПК. По данным Wccftech и анализу дорожных карт, последней большой архитектурой для AM5 может стать Zen 7. Если AMD сохранит привычный цикл обновлений, настольные Ryzen на Zen 7 могут появиться ближе к 2029 году — как раз в рамках обещанного срока поддержки AM5. После этого логичным шагом станет новая платформа AM6. Почему вообще понадобится AM6? Дело не только в новом сокете ради маркетинга. Переход на DDR6, PCIe 6.0, новые требования к питанию, трассировке плат, контроллерам памяти и скоростным интерфейсам может потребовать физически другой платформы. AM5 создавалась вокруг DDR5 и PCIe 5.0, а AM6, вероятно, будет рассчитана уже на следующую волну стандартов. Но важно подчеркнуть: AMD пока не анонсировала AM6 официально. Сроки Zen 8, поддержка DDR6, PCIe 6.0 и точные характеристики будущих Ryzen остаются прогнозами и утечками. Практический вывод такой: AM5 ещё не устарела. Для апгрейда в 2026–2028 годах это всё ещё сильная платформа, а AM6, скорее всего, станет историей уже ближе к 2030 году.

Aalo Atomics сообщила о достижении критичности экспериментального реактора Aalo-X на площадке Idaho National Laboratory. Это важный этап для компании, которая строит модульные ядерные установки для энергоёмкой инфраструктуры: дата-центров, AI-кластеров и промышленных объектов. Критичность означает, что в активной зоне впервые установилась самоподдерживающаяся цепная реакция деления. Но здесь важно не путать физический пуск с полноценной электростанцией. Aalo-X в этом испытании достиг zero-power criticality — минимальной мощности, без генерации электричества. То есть компания проверила нейтронную физику, активную зону, органы управления и процедуры перед переходом к более сложной энергетической демонстрации. Будущая коммерческая концепция Aalo строится вокруг реактора Aalo-1 мощностью около 10 МВт электрической энергии. Стандартный блок Aalo Pod должен объединять пять таких реакторов в электростанцию примерно на 50 МВт. Такая мощность уже сопоставима с потребностями среднего дата-центра, особенно если речь идёт о локальной стабильной генерации рядом с AI-инфраструктурой. Технически Aalo описывает натриевый реактор с графитовым замедлителем, низким давлением, керамическим топливом UO₂ и жидким натрием как теплоносителем. Выбор натрия связан с высокой теплопроводностью и возможностью обходиться без традиционного водяного охлаждения активной зоны. Следующий вопрос — сможет ли проект перейти от критичности к реальной генерации, лицензированию, безопасности, серийному производству и экономике. Если да, малые реакторы могут стать одним из вариантов ответа на энергетический голод искусственного интеллекта.

Генеральный директор SK hynix Квак Но Джун заявил, что 2027 год может стать самым тяжёлым для индустрии памяти с точки зрения дефицита поставок. По его оценке, спрос на DRAM и HBM продолжит расти быстрее, чем производители смогут расширять выпуск. Главный драйвер — искусственный интеллект: новые дата-центры, GPU-кластеры, серверы и ускорители требуют огромного объёма высокоскоростной памяти. HBM стала одним из ключевых компонентов современной AI-инфраструктуры. Без неё невозможно эффективно использовать самые мощные графические ускорители. Поэтому SK hynix, Samsung и Micron наращивают инвестиции, строят новые мощности и перестраивают производство под более прибыльные серверные и AI-направления. Но запуск новых фабрик, упаковочных линий и поставок пластин занимает не месяцы, а годы. Для обычного рынка это создаёт неприятный эффект. Чем больше производственных мощностей уходит под HBM и серверную DRAM, тем сильнее может сжиматься предложение для массовых ПК, ноутбуков, видеокарт, SSD и другой электроники. Это не означает мгновенную катастрофу, но риск роста цен и ограниченных поставок становится реальным. История показывает, что память всегда была цикличном рынком: то перепроизводство, то дефицит. Но ИИ меняет масштаб спроса. Теперь DRAM — не просто компонент компьютера, а стратегический ресурс для всей цифровой экономики. Если прогноз SK hynix подтвердится, следующие годы станут проверкой для производителей чипов, дата-центров и пользователей.

Физики из Университета Ювяскюля и Университета Аалто впервые экспериментально реализовали двумерный топологический кристаллический изолятор на основе теллурида олова. Материал состоит всего из двух атомных слоёв SnTe и был выращен на подложке из диселенида ниобия NbSe₂. Теоретически подобные структуры предсказывали больше десяти лет, но долгое время их не удавалось получить и подтвердить в лаборатории. Смысл открытия в необычном поведении электронов. Внутренняя часть материала остаётся изолирующей, а электрический ток проходит по его краям. Эти краевые состояния защищены симметрией кристаллической решётки, поэтому материал относится к классу топологических кристаллических изоляторов. Подложка играет ключевую роль: она создаёт сжимающую деформацию, стабилизирующую нужное топологическое состояние. Особенно важен большой энергетический зазор — более 0,2 эВ. Для топологических материалов это серьёзный показатель, потому что он позволяет ожидать сохранение свойств при комнатной температуре. А значит, технология потенциально ближе к реальным устройствам, чем многие квантовые эффекты, работающие только при сверхнизких температурах. Пока это фундаментальная научная работа, а не готовая микросхема. Но направление важно для спинтроники, наноэлектроники и будущих квантовых устройств. Такие материалы могут помочь создавать сверхтонкие компоненты, где информация передаётся по защищённым краевым каналам, а не через обычную проводимость всего материала.

Исследователи из Университета Юты разработали метод быстрой 3D-печати микроструктур, который формирует деталь не послойно, а практически сразу в объёме. Система использует наноструктурированную фазовую маску: она преобразует лазерный луч в заданный голографический рисунок, который проходит через фотополимер и отверждает только нужные области материала. В основе технологии лежит фотолитография, хорошо знакомая индустрии микрочипов. В экспериментах использовался материал SU-8 — фотополимер, который затвердевает под воздействием света. Обычно при прохождении через толстый слой такого материала лазер теряет точность: луч рассеивается, контраст падает, а форма размывается. Команда Раджеша Менона решила эту проблему с помощью специально рассчитанной наномаски, компенсирующей дифракцию и направляющей энергию в нужные зоны. Главный результат — создание микроструктур примерно за 20 секунд без слабых швов между слоями. Учёные показали решётчатые структуры и массивы микротрубок с характерной шириной около 6 микрометров и aspect ratio до 120:1. Такие элементы выдерживали механические испытания и могли переносить жидкости за счёт капиллярного эффекта. Пока технология больше похожа на расширенную 2D-печать с вытягиванием формы в третье измерение, а не на полностью свободную 3D-печать любых объектов. Но для микрофлюидики, оптики, сенсоров, микромеханики и биомедицинских устройств это может стать серьёзным ускорением производства.

Ещё недавно FPS означал простую вещь: сколько кадров видеокарта реально отрисовала за секунду. Но с появлением DLSS, FSR, XeSS и генерации кадров ситуация изменилась. Теперь часть изображения может быть восстановлена алгоритмом, а часть кадров — создана нейросетью между настоящими кадрами. Поэтому вопрос становится сложнее: если игра показывает 100 FPS, сколько из них действительно посчитало железо? В этом выпуске Xenon Lab разбираем, как работают апскейлеры Nvidia, AMD и Intel. DLSS использует нейросети и тензорные ядра RTX, FSR делает ставку на широкую совместимость, а XeSS занимает промежуточную позицию. Эти технологии помогают запускать тяжёлые игры с трассировкой лучей, снижают нагрузку на GPU, уменьшают нагрев и дают заметный прирост производительности. Но есть обратная сторона. Разработчики всё чаще проектируют игры так, будто апскейлинг включён по умолчанию. А маркетинг новых видеокарт иногда показывает огромный прирост FPS именно за счёт генерации кадров, а не чистой растеризации. Поэтому сравнивать поколения видеокарт становится сложнее: важно смотреть тесты без апскейлинга и понимать, где реальная мощность, а где программная реконструкция. Отдельно говорим о консолях, портативках и облачном гейминге. PS5 Pro с PSSR, Switch 2 с DLSS и GeForce NOW показывают общий тренд: будущее игр всё сильнее зависит от нейросетевого рендеринга. Вопрос уже не в том, исчезнет ли апскейлинг, а в том, будут ли производители честно объяснять, какие кадры настоящие.

Samsung начала массовое производство PM1763 — корпоративного SSD на интерфейсе PCIe 6.0. Это накопитель для дата-центров, AI-кластеров и HPC-инфраструктуры, где огромные массивы данных должны передаваться между хранилищем, процессорами и ускорителями без лишних задержек. В эпоху ИИ быстрый SSD становится не просто местом хранения, а частью общей вычислительной системы. Флагманская версия на 16 ТБ показывает последовательное чтение до 28 400 МБ/с и запись до 21 900 МБ/с. По расчётам Samsung, 40-гигабайтный файл можно передать примерно за 1,4 секунды. Если пересчитать на 100 ГБ, получается около 3,5 секунды. Это более чем двукратный рост производительности относительно PM1753. В основе PM1763 — 9-е поколение Samsung V-NAND и новый 4-нм контроллер. Компания заявляет не только прирост скорости, но и более чем 1,8-кратное улучшение энергоэффективности. Для дата-центров это критично: чем больше AI-серверов, тем сильнее растут требования к питанию, охлаждению и стоимости владения. Ещё один важный блок — безопасность. PM1763 поддерживает постквантовую криптографию, SPDM 1.4, CNSA 2.0 и защиту каналов на основе TDISP. Это актуально для облаков, виртуализации и будущих AI-платформ. Но важно понимать: такой SSD не предназначен для обычного домашнего ПК. Это инфраструктурный накопитель для серверов нового поколения, где PCIe 6.0, безопасность и стабильная производительность важнее красивых цифр в тестах.