XenonLab

Японский учёный из Окинавского института науки и технологий, профессор Цумору Синтакэ, предложил радикально упростить оптическую схему EUV-литографии — технологии, без которой сегодня невозможно производство самых передовых микросхем.

Главная идея — новая high-NA EUV-система с линейной геометрией. В такой схеме фотомаска, проекционная оптика и кремниевая пластина располагаются на одной оси. Это отличается от современных промышленных EUV-сканеров, где используется сложная внеосевая оптическая архитектура.

По расчётам автора, такой подход может помочь печатать элементы размером 2–3 нм и потенциально снизить стоимость оборудования в 3–4 раза. А это особенно важно, потому что современные EUV-сканеры оцениваются в сотни миллионов евро за одну машину.

Одна из ключевых проблем EUV-литографии — так называемые 3D-эффекты маски. Они возникают из-за того, что зеркальная EUV-маска имеет трёхмерную структуру, а свет падает на неё под углом. Это создаёт искажения, которые особенно мешают при переходе к более высоким разрешениям и high-NA-оптике.

Профессор Синтакэ предложил систему из двух оптических компонентов, каждый из которых включает пару вогнутого и выпуклого зеркал. По результатам моделирования, многократные отражения между зеркалами могут частично компенсировать искажения и при этом сохранить высокую числовую апертуру.

Но до промышленного применения ещё далеко. Расчёты пока предполагают почти идеальные зеркала, тогда как реальная EUV-оптика теряет энергию при каждом отражении и требует сверхточной обработки поверхности. Следующим этапом должна стать сборка физического прототипа.

Если технология подтвердится в эксперименте, она может удешевить производство передовых процессоров, памяти и ИИ-ускорителей, снизить количество технологических операций и сделать выпуск высокоплотных микросхем доступнее для всей индустрии.

Amazon решила активнее конкурировать с Nvidia на рынке ИИ-ускорителей. Компания ведёт переговоры о поставках собственных чипов Trainium для дата-центров сторонних операторов. До этого такие ускорители в основном использовались внутри инфраструктуры Amazon Web Services.

Trainium уже применяют крупные клиенты AWS, включая OpenAI, Anthropic и Uber. Теперь Amazon хочет выйти за пределы своего облака и начать продавать стойки с ИИ-чипами другим компаниям. Это может стать важным шагом в попытке снизить зависимость рынка искусственного интеллекта от решений Nvidia.

Причина понятна: спрос на вычислительные мощности для ИИ растёт огромными темпами. Дата-центры, облачные провайдеры, компании за пределами США и проекты с требованиями к суверенной инфраструктуре всё активнее ищут альтернативные источники ускорителей.

Руководитель ИИ-подразделения Amazon Питер ДеСантис заявил, что инфраструктура ИИ быстро развивается, а компания ищет способы привлечь больше клиентов. По его словам, третья версия Trainium, поставки которой начались в этом году, уже в значительной степени распродана. Также наблюдается большой интерес к Trainium четвёртого поколения, который должен дебютировать в следующем году.

Amazon идёт по похожему пути с Google, которая ранее заявила о планах поставлять свои TPU избранным клиентам для использования в их дата-центрах. Это показывает, что рынок ИИ-железа меняется: крупнейшие облачные компании больше не хотят просто покупать ускорители, они хотят продавать собственные решения.

Отдельно Amazon продолжает продвигать процессоры Graviton. По словам компании, за последние три года она добавила в свои вычислительные системы больше Graviton, чем любого другого типа чипов. Всё это говорит о главном: Amazon превращает собственные процессоры и ИИ-ускорители в стратегическое оружие в борьбе за рынок искусственного интеллекта.

Появились первые подтверждённые сведения о процессорах AMD Threadripper следующего поколения под кодовым названием Mustang Peak. Упоминания новых чипов нашли в технической документации AMD, и теперь стало понятно: компания готовит серьёзное обновление для рабочих станций и профессиональных систем.

По имеющимся данным, Mustang Peak будет связан с архитектурой Zen 6 и получит поддержку памяти DDR5, интерфейса PCI Express 6.0 и новой платформы TR6. Именно переход на PCIe 6.0, вероятно, потребует нового сокета и обновлённой платформенной инфраструктуры.

Особенно интересно, что новые процессоры могут использовать 2-нм кристаллы CCD производства TSMC. Для Zen 6 также ожидается увеличение числа ядер в одном чиплете с 8 до 12. Если эта конфигурация дойдёт до Threadripper Pro, максимальное число ядер теоретически может вырасти с 96 до 144.

PCI Express 6.0 тоже станет важным обновлением. Такой интерфейс способен обеспечить до 256 ГБ/с пропускной способности в двустороннем режиме через соединение x16. Для рабочих станций, где используются мощные видеокарты, быстрые SSD, платы захвата, сетевые адаптеры и ускорители ИИ, это может быть очень серьёзным преимуществом.

Отдельный вопрос — память. На фоне будущих серверных EPYC Venice, которым приписывают до 16 каналов памяти, обсуждается возможная поддержка MRDIMM и в линейке Threadripper. Это особенно важно для задач рендера, научных расчётов, работы с большими сценами, локального ИИ и профессионального видеомонтажа.

Ожидается, что AMD Threadripper Mustang Peak может выйти в течение 2027 года. Пока часть характеристик остаётся на уровне утечек и предположений, но уже сейчас видно: AMD готовит не просто обновление, а новую платформу для самых тяжёлых профессиональных задач.

Американская компания Xairos Systems успешно протестировала систему Ares Quantum Optical Terminal — компактный квантовый оптический терминал, который объединяет защищённую связь, высокоскоростную передачу данных и сверхточную синхронизацию времени.

Испытания прошли в реальных условиях на открытом пространстве на расстоянии около 2 километров. Главное достижение — инженеры смогли одновременно установить квантовый и классический оптический каналы связи, используя один терминал Ares. Это важный шаг от лабораторных экспериментов к практическому применению технологии.

Ares объединяет сразу несколько направлений. Первое — беспроводная лазерная передача данных на скорости до 10 Гбит/с. Второе — квантовое шифрование с использованием запутанных фотонов для защищённого обмена ключами. Третье — сверхточная синхронизация времени на базе технологии Quantum Time Transfer, или QTT.

Особенно важна эта система в условиях, когда GPS, GNSS и традиционные радиочастоты могут быть недоступны, заглушены или выведены из строя. Именно поэтому технология интересна оборонным заказчикам, критической инфраструктуре, телекоммуникациям, энергетике и финансовому сектору.

По словам представителей Xairos, Ares создавался как ответ на запрос правительственных клиентов, которым нужны защищённые сети, точная синхронизация распределённых датчиков, антенн и других систем в сложной среде с помехами.

В перспективе такие терминалы могут стать частью новой инфраструктуры связи: без зависимости от радиоволн, с высокой скоростью, квантовой защитой и точным временем даже там, где GPS больше не помогает.

Google DeepMind опубликовала программное исследование «От AGI к ASI», где предлагает по-новому взглянуть на развитие искусственного интеллекта. Главная мысль работы: AGI больше не рассматривается как финальная точка. Это скорее промежуточный этап перед ASI — искусственным суперинтеллектом.

В этой логике ASI — это не просто «ИИ умнее человека». Речь идёт о системе, которая способна превосходить не отдельного эксперта, а суммарные когнитивные возможности крупных организаций, научных команд и целых экспертных сообществ. То есть сравнение идёт уже не с человеком, а с коллективной интеллектуальной инфраструктурой общества.

Авторы выделяют четыре основных пути к суперинтеллекту. Первый — масштабирование моделей, данных и вычислений. Второй — переход к новым архитектурам, включая системы с непрерывным обучением и расширенным контекстом. Третий — рекурсивное самосовершенствование, когда ИИ начинает улучшать собственные алгоритмы и код. Четвёртый — мультиагентная координация, где множество ИИ-агентов работает как распределённый коллективный интеллект.

Отдельно в исследовании говорится о «стене данных». Высококачественные интернет-данные для обучения постепенно становятся ограниченным ресурсом, поэтому индустрия может всё активнее переходить к синтетическим данным и обучению в симулированных средах.

Ключевой фактор развития — рост эффективных вычислений. Он складывается из более мощного оборудования, больших инвестиций в инфраструктуру и повышения алгоритмической эффективности. Именно эта комбинация, по мнению авторов, может сформировать траекторию перехода от AGI к ASI.

Если эта рамка окажется верной, роль искусственного интеллекта изменится радикально: он перестанет быть просто инструментом, созданным человеком, и может стать автономным фактором научного и технологического прогресса.

Бельгийский исследовательский центр IMEC представил на ITF World 2026 первый квантовый чип, изготовленный с помощью High-NA EUV-литографии. Это важный шаг на пути к массовому производству квантовых процессоров, потому что впервые передовая технология, созданная для выпуска самых современных кремниевых чипов, была применена к устройству с квантовыми точками.

В основе разработки лежат кремниевые спиновые кубиты, где квантовая информация хранится в спине электрона внутри квантовой точки. Главная особенность нового чипа — сверхмалые зазоры между структурами, всего около 6 нанометров. Это позволяет сильнее и точнее связывать соседние кубиты, а значит, создавать более плотные и управляемые массивы для будущих квантовых систем.

До сих пор такие структуры часто делали с помощью электронно-лучевой литографии, которая очень точная, но плохо подходит для массового производства. IMEC делает ставку на то, что High-NA EUV позволит перенести квантовые чипы из лабораторий на реальные полупроводниковые линии и использовать уже готовую экосистему КМОП-производства: литографию, упаковку, 3D-интеграцию и системы контроля процессов.

Но миниатюризация — это только часть задачи. Для настоящих отказоустойчивых квантовых компьютеров понадобятся не сотни, а миллионы физических кубитов, а значит, нужно решать проблемы криогенной электроники, тепла, шума и сложной разводки соединений. Именно поэтому разработка IMEC так важна: она показывает, что классическая полупроводниковая индустрия может стать основой для следующего большого скачка в квантовых вычислениях.

В сети появились новые слухи о будущих настольных процессорах AMD Ryzen 10000 на архитектуре Zen 6, известных под кодовым названием Olympic Ridge. По данным инсайдера Gotou_3rd, AMD может изменить привычную конфигурацию кристалла ввода-вывода и заменить встроенную графику на нейронный блок.

Сейчас в процессорах Ryzen 7000 и Ryzen 9000 есть простая интегрированная графика. Она не рассчитана на серьёзный гейминг, но позволяет запускать систему без дискретной видеокарты, работать с офисными задачами, смотреть видео и даже играть в простые проекты.

Но в эпоху искусственного интеллекта AMD может решить, что место на кристалле выгоднее отдать не iGPU, а NPU — специализированному нейронному блоку для задач ИИ. Если его производительность превысит 40 TOPS, новые настольные Ryzen потенциально смогут получить сертификацию Microsoft Copilot+ PC.

Это важный момент: Copilot+ PC пока в основном ассоциируется с ноутбуками, где нейронный блок используется для локальных ИИ-функций. Если слух подтвердится, AMD может перенести эту идею и в настольный сегмент, сделав Ryzen 10000 более ориентированными на локальный искусственный интеллект.

Кроме NPU, в будущих процессорах ожидаются доработки контроллера памяти. Упоминается поддержка модулей CUDIMM и CAMM, а также обновлённых профилей разгона EXPO 1.2. Это может стать частью большого платформенного обновления для следующего поколения Ryzen.

Пока информация не подтверждена AMD официально, поэтому к ней стоит относиться как к утечке. Но сама идея выглядит логично: производители процессоров всё активнее делают ставку на ИИ-ускорители, и встроенная графика в настольных CPU может уступить место нейронным блокам.