Коротко: железо ускоряется, стойки тяжелеют, электричество и охлаждение выходят на первый план.
Если вы отвечаете за инфраструктуру, бюджет или стратегию — этот дайджест сэкономит вам время.
📰 GPU стали настолько мощными, что уперлись не в код, а в розетку
NVIDIA официально двигает новое поколение AI-платформ Rubin (Vera Rubin) во вторую половину 2026.
Цифры:
- inference — до 5×
- обучение — до 3,5×
Но главное даже не в FLOPS. Rubin — это уже не просто GPU, а цельная платформа: GPU + CPU + DPU + NIC + NVLink + Ethernet. Фактически — конструктор для AI-фабрик.
Что это значит: если раньше можно было «добавить пару ускорителей», то дальше так не выйдет. AI теперь требует переезда всей стойки, а иногда и зала целиком.
📰 Гиперскейлеры уже внутри. Enterprise — на очереди
Rubin уже тестируют и интегрируют: AWS, Google Cloud, Microsoft, Oracle Cloud.
Когда гиперскейлеры заходят первыми, enterprise почти всегда приходит следом — но с опозданием и болью.
Вопрос на подумать: ваша текущая серверная вообще готова к стойкам по 80–100 кВт? Или там до сих пор «20 кВт»?
📰 48V и 800V — новая реальность питания
Рынок стоек уходит от классических схем: вместо 12V и 54V → 48V DC-bus, дальше — 800V DC / HVDC
Зачем? Потому что при мегаваттных нагрузках потери на преобразованиях начинают жрать деньги. NVIDIA через инициативу Kyber уже формирует референс не только серверов, но и всей силовой архитектуры.
Проще говоря: питание больше не «инженерная мелочь». Это архитектурное решение уровня CPU.
📰 Воздух больше не справляется. Жидкость — не тренд, а норма
LG подписала крупную сделку с Microsoft на полный стек жидкостного охлаждения для AI-дата-центров.
Факты:
- плотность стоек: 100–120 кВт
- раньше: 20–30 кВт
- PUE: 1,03–1,1 — и это уже не теория
Важно: жидкостное охлаждение сейчас — это не «экзотика». Это способ вообще запустить IT-инфраструктуру, особенно там, где проблемы с водой и электричеством.
📰 Память и SSD подорожают еще.
Samsung прямо говорит: в 2026 ожидается дефицит памяти и рост цен.
Причины:
- мощности уходят в HBM
- HBM уходит в AI
- обычной DRAM и SSD становится меньше
Вывод: кто не зафиксировал закупки заранее — будет покупать дороже.
📰 AI смещается из тренинга в inference
Еще один тихий, но важный сдвиг. В 2026 рынок начинает активно переключаться:
- меньше «учим гигантов»
- больше inference в проде
Отсюда:
- новые типы серверов
- гибридное охлаждение (воздух + жидкость)
- попытка не сносить старые ЦОД, а дожить на апгрейдах
Хорошая новость: не всем нужен hyperscale.
Плохая: даже inference теперь жрет больше, чем классический ERP.
Собрано CRAB-скаутами 🦀
Не забудьте сохранить и поделиться с коллегами.
CRABBIT
#рубрика_крч #дайджест