В новостях увидел «наконец то наконец, в Европе сделали свой первый процессор для своего суперкомпьютера». Коротко, для таких как я: Разрабатывается при участии евро консорциума The European High-Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU). В участниках широко известные Bull (Франция), Infineon (Германия), Fraunhofer (Германия), STMicroelectronics Italy, BMW Group, Leonardo (Италия), институты, и так далее. Официально заявлено, что разработка обошлась всего в 70 миллионов евро. Что странно, учитывая, что консорциум осваивал примерно 3 миллиарда евро по программам Digital Europe Programme (DEP), Horizon Europe (H-E), и так далее. Архитектура команд Risk, точнее Arm. В остальном ничего интересного, до реального массового производства еще года два. Техпроцесс N6 –из 2020 года, «как бы виртуальные 6 нм». В Европе не в курсе, что , по мнению анонимных экспертов, 350 нм топ за свои деньги. Видимо, читают всяких тайцев, с их "Платформенная технология TSMC с нормами 7 нм (N7) обеспечивает повышение быстродействия до 30%, снижение энергопотребления на 55% и увеличение плотности размещения логических элементов в 3 раза по сравнению с технологией 16 нм (N16)." и "TSMC’s N6 обеспечивает увеличение плотности логических элементов на 18%" Физическое производство – TSMC, Тайвань.
Процессор Rhea от компании SiPearl (в настоящее время официально именуемый Rhea1) оснащен 80 ядрами Arm Neoverse V1, каждое из которых содержит два 256-битных блока Scalable Vector Extension (SVE) для выполнения быстрых векторных вычислений в форматах FP64, FP32, BF16 и INT8. Чип также располагает 1 МБ кэш-памяти L2 на ядро, 80 МБ кэш-памяти системного уровня (SLC) и 104 линиями PCIe 5.0. Процессор обладает уникальной подсистемой памяти: она включает четыре интерфейса HBM2E для работы со стеками HBM2E общим объемом 64 ГБ (размещенными непосредственно в корпусе чипа) — решение, предназначенное для задач, требующих сверхвысокой пропускной способности памяти (например, суперкомпьютерных вычислений в области гидродинамики), — а также четыре интерфейса DDR5 с поддержкой двух модулей DIMM емкостью 256 ГБ на канал, что обеспечивает суммарный объем памяти до 2 ТБ на сокет. Rhea содержит 61 миллиард транзисторов и производится компанией TSMC по техпроцессу N6.
SiPearl's Rhea (or Rhea1, how the company prefers to call the unit these days) sports 80 Arm Neoverse V1 cores with two 256-bit Scalable Vector Extension (SVE) engines for fast vector computations in FP64, FP32, BF16, and INT8 formats; 1 MB of L2 per core; 80 MB system-level cache (SLC), and 104 PCIe 5.0 lanes. The CPU has a unique memory subsystem comprising four HBM2E interfaces for 64 GB of on-package HBM2E stacks for applications that require massive memory bandwidth (think supercomputer applications like fluid dynamics) and four DDR5 interfaces supporting two 256 GB DIMMs per channel, for up to 2 TB of memory per socket. Rhea comprises 61 billion transistors and is fabbed by TSMC using its N6 process technology
США могут начать антимонопольное расследование против Arm Holdings — одного из ключевых игроков мировой полупроводниковой индустрии. По данным Bloomberg, Федеральная торговая комиссия США изучает практики лицензирования технологий Arm и хочет понять, не использует ли компания своё положение на рынке для ограничения конкуренции.
Arm Holdings не производит чипы самостоятельно. Вместо этого компания разрабатывает процессорные архитектуры и лицензирует их другим производителям. Именно на технологиях Arm работают большинство современных смартфонов, а в последние годы архитектура компании всё активнее используется в серверах, дата-центрах и системах искусственного интеллекта.
Опасения регуляторов связаны с тем, что условия лицензирования Arm могут влиять на огромное количество компаний в чиповой индустрии. Если доступ к технологиям будет ограничен или изменён, это может ударить по производителям процессоров, ускорителей и других решений для мобильных устройств, облачных платформ и ИИ-инфраструктуры.
Интересно, что подобные проверки уже проходили в других странах, включая Южную Корею. Теперь внимание к Arm усиливается и в США, где полупроводники стали стратегической отраслью.
Если расследование действительно начнётся, оно может стать важным сигналом для всего рынка: архитектуры процессоров, лицензии и контроль над ключевыми технологиями становятся не просто бизнесом, а вопросом глобальной конкуренции.
В мае 2026 года китайский Национальный центр суперкомпьютинга (NSCC) в Шэньчжэне опубликовал данные, способные перекроить представление о вычислительной инфраструктуре для искусственного интеллекта. Суперкомпьютер LineShine показал 1,54 экзафлопс (BF16) при обучении ИИ-моделей — и он не использует ни одного GPU.
Полностью CPU-only архитектура на базе процессоров LX2 с архитектурой Armv9, предположительно разработанных Huawei, — это прямой ответ на американские санкции, запрещающие поставку передовых графических процессоров в Китай.
Подавляющее большинство ведущих суперкомпьютеров мира и AI-кластеров строится по гибридной схеме: CPU для оркестрации, GPU — для параллельных вычислений. Nvidia A100, H100 и их аналоги стали индустриальным стандартом. Но санкции 2019–2023 годов отрезали Китай от передовых чипов. Ответ оказался радикальным: вместо поиска GPU — масштабирование CPU до экзафлопсового уровня.
LineShine не замена GPU-кластерам. Это доказательство концепции: при достаточном масштабе (2,4 млн ядер), продвинутой архитектуре (Armv9 + SVE + SME) и глубокой оптимизации стека процессоры могут стать жизнеспособной альтернативой для определённого класса AI-задач.
Китай не смог получить доступ к Nvidia и создал собственную экосистему. Вопрос не в том, лучше или хуже LineShine по сравнению с El Capitan. Вопрос в том, что теперь у Китая есть независимый путь к экpафлопсовым ИИ-вычислениям — и этот путь будет только расширяться.
Сравнение sustained-производительности ведущих суперкомпьютеров мира. Lingshen — заявленная цель >2 EFLOPS
Да, та самая консоль в виде флэшки за 1500 - вполне полноценный компьютер с схемотехникой, в которой разберется даже студент.
А все потому что консоль состоит из трех основных блоков: чипсета Rockchip RK3032 с двумя ядрами Cortex-A7, 256МБ оперативной памяти типа DDR2 и нескольких DC-DC преобразователей, формирующих основные шины питания - 3.3В, 1.8В и 0.9В. И... это все, на плате больше ничего нет, даже постоянной памяти.
И это не мешает данной малютке запускать большинство библиотеки до пс1 включительно без каких то особых проблем. А ведь по сути это одноплатник...
Arm представила AGI CPU — свой первый серийный процессор и первый собственный чип для дата-центров. Это важный разворот в стратегии компании: Arm десятилетиями зарабатывала на лицензировании архитектуры и вычислительных блоков, а теперь выходит на рынок готовых серверных микросхем для инфраструктуры искусственного интеллекта. По данным Arm и Reuters, новый процессор ориентирован на так называемую agentic AI infrastructure — среду, где CPU занимается оркестрацией, памятью, хранилищем и перемещением данных внутри огромных кластеров ускорителей.
AGI CPU выпускается по 3-нм техпроцессу, содержит до 136 ядер Arm Neoverse V3, имеет TDP 300 Вт, поддерживает DDR5-8800, до 6 Тбайт памяти на чип, 96 линий PCIe Gen 6, а также CXL 3.0. Arm заявляет о более чем двукратном преимуществе по производительности на стойку по сравнению с x86 и говорит о потенциальной экономии до $10 млрд на каждый гигаватт мощности AI-дата-центров, хотя независимых полноценных бенчмарков пока ещё нет.
Ключевым партнёром и соразработчиком выступила Meta, а среди подтверждённых клиентов и участников экосистемы названы OpenAI, Cloudflare, SAP, Cerebras, SK Telecom, а также серверные партнёры вроде Lenovo, Quanta и Supermicro. Reuters пишет, что Arm рассчитывает превратить это направление в многомиллиардный бизнес в течение ближайших лет, а производство чипа должно стартовать во второй половине 2026 года.
Рынок процессоров для ПК входит в напряжённую фазу: производители сообщают о росте цен, увеличении сроков поставок и всё более ощутимом дефиците CPU. По данным отраслевых публикаций, сроки ожидания заказанных процессоров у некоторых клиентов выросли с привычных 1–2 недель до 8–12 недель, а в отдельных случаях — до шести месяцев. На этом фоне цены на некоторые продукты уже увеличились примерно на 10–15% и выше.
Главная причина — смещение приоритетов в сторону серверного и AI-сегмента. На фоне бума искусственного интеллекта мощности цепочки поставок всё активнее уходят в инфраструктурные решения, а массовый рынок ПК получает меньше ресурсов. Intel уже подтверждала выборочные изменения цен для клиентов, а аналитики и отраслевые СМИ отмечают, что дефицит сильнее всего бьёт по более доступным системам и среднему ценовому сегменту.
Дополнительный эффект в том, что рынок постепенно начинает смотреть в сторону альтернатив. На фоне проблем с x86-поставками производители всё активнее продвигают решения на Arm, особенно в новых AI PC и Copilot+ устройствах. Это не просто временная реакция на дефицит, а потенциальный сдвиг в балансе сил на рынке персональных компьютеров и серверов.
В этом видео разберём, почему процессоры Intel и AMD становятся дефицитными, что именно толкает цены вверх, как это ударит по рынку ПК, почему сроки поставок уже исчисляются месяцами и может ли Arm воспользоваться этой ситуацией, чтобы забрать часть рынка у классических x86-решений.
Представьте себе автоспортивное конструкторское бюро, которое тридцать пять лет чертило безупречные двигатели для всего пелотона Формулы-1, но никогда не выставляло на трассу собственный болид. Британская Arm Holdings десятилетиями была такой абсолютной «Швейцарией» Кремниевой долины. Она была невидимым фундаментом вычислений, продавая интеллектуальную собственность и лицензии на архитектуру всем: от Apple до Qualcomm и Nvidia. Никакого физического производства, только идеальные чертежи.
Но эволюция технологий сломала эти правила. Пока нейросети были относительно простыми, их задача сводилась к генерации: выдать текст, написать код в окне чата, нарисовать картинку. Для этой математики идеально подходили графические ускорители (ГПУ), где ИИ фактически и обитает. Однако по мере взросления модели становятся умнее. Им уже мало просто отвечать на вопросы — они начинают активно использовать внешние инструменты для выполнения десятков задач пользователей.
Чтобы искать данные в реальном времени, запускать тяжелые скрипты в изолированных средах и управлять сторонними программами, ИИ нужен быстрый исполнитель. Этим исполнителем выступает центральный процессор (ЦПУ). И чем сложнее становятся ИИ-агенты, тем острее им требуется сверхмощная процессорная логика для работы их инструментов.
Видя взрывной спрос на классическую логику, руководство осознало, что продавать концепты больше недостаточно. Во вторник, на конференции «Arm Everywhere» в Сан-Франциско, архитекторы отложили циркуль и взялись за кремний.
CEO компании Рене Хаас представил AGI CPU — первый в истории Arm полностью собственный, готовый к установке серверный чип. Назвав этот сдвиг бизнес-модели «определяющим моментом для компании», Хаас фактически провозгласил конец эпохи нейтралитета.
Чтобы спуститься с уровня архитектуры до реального кремния, Arm развернула три инженерные лаборатории. Вложенные в этот проект в Остине $71 миллион и мобилизованная армия из 1000 инженеров прямо сейчас готовят «AGI CPU» к массовому производству во второй половине года. Уолл-стрит оценила масштаб этой трансформации мгновенно.
Как только рынки поняли, что проектировщик забирает себе часть рынка физического «железа», акции Arm взлетели на 20%, а капитализация пробила историческую отметку в $155 миллиардов. Инвесторы приветствовали жесткий прагматизм: Arm сделала агрессивную ставку на рынок чипов напрямую, больше не желая оставаться в тени своих же клиентов.
Глава Arm Рене Хаас на конференции «Arm Everywhere». Исторический сдвиг: компания больше не продает только чертежи — она поставляет готовые процессоры для ИИ-агентов. (Фото: CNBC)
Анатомия Разума: Зачем ИИ-агентам нужны «руки»
Прямая ставка Arm на рынок готовых чипов — это не просто смена бизнес-модели, это демонстрация грубой вычислительной силы. Выведя на арену «AGI CPU», компания нанесла прямой технический удар по классическим архитектурам. Под крышкой нового процессора бьются 136 ядер Neoverse V3, отпечатанных по 3-нанометровому техпроцессу на фабриках тайваньской TSMC. Эта мощь имеет абсолютно прагматичное обоснование.
Традиционные облачные дата-центры десятилетиями опирались на центральные процессоры. Когда грянул бум нейронных сетей, индустрия бросилась строить специализированные ИИ-кластеры, где на восемь ГПУ зачастую приходился лишь один ЦПУ, выполнявший роль скромного диспетчера для перекладывания данных. Эра агентного ИИ ломает эту узкоспециализированную архитектуру, заставляя рынок возвращать баланс в пользу ЦПУ.
Если ГПУ — это мозг нейросети, генерирующий смыслы и принимающий решения, то ЦПУ становится инструментами и «руками» ИИ-агентов. Без мощного процессора агентный ИИ остается гениальным, но абсолютно парализованным мыслителем.
Спустившись с небес чистых концептов на землю физического производства, Arm столкнулась с неумолимыми законами термодинамики. Чтобы питать эту 136-ядерную машину, инженерам пришлось заложить в процессор 300-ваттный тепловой пакет (TDP). Это колоссальная цифра для архитектуры Arm, которая исторически славилась энергоэффективностью в мобильных устройствах. Серверные стойки будущего будут буквально раскаляться от плотности вычислений.
Такое экстремальное энергопотребление необходимо Arm для двукратного превосходства по производительности на стойку по сравнению с традиционными x86-решениями от Intel и AMD. Компания не просто выпустила свой чип — она дала рынку возможность удвоить производительность инструментов для искусственного интеллекта на той же физической площади дата-центра.
Первая кровь: Ставка Марка Цукерберга
Первым покупателем, решившим опереться на эту феноменальную плотность, стала Meta*. Марк Цукерберг не случайно забрал статус дебютного клиента для «AGI CPU». Его корпорация делает главную ставку на Llama — открытую экосистему искусственного интеллекта. Одно дело — создать языковую модель в закрытой лаборатории, и совершенно другое — развернуть миллиарды автономных ИИ-агентов, которые будут ежедневно искать товары, бронировать билеты и писать код для пользователей WhatsApp*, Instagram* и сторонних разработчиков по всему миру.
Для такой задачи архитектура Arm обеспечивает высочайшую плотность ядер на квадратный сантиметр кремния. В результате Meta* получает возможность развернуть процессорные «руки» для своих ИИ-агентов с максимальной плотностью на каждую серверную стойку.
Увидев, как создатель крупнейшей социальной сети интегрирует кремний от Arm, в очередь за новым процессором выстроились и другие технологические гиганты. В официальном листе ожидания уже числятся OpenAI, Cloudflare, SAP и южнокорейская SK Telecom. Индустрия хладнокровно утвердила новый стандарт плотности своими бюджетами.
Ставка на $25 миллиардов
Вступая в новую лигу, Рене Хаас не стал разрушать исторический фундамент Arm — компания продолжит продавать лицензии на свою архитектуру. Но как прагматичный стратег, он осознал: у идеальной софтверной модели есть непреодолимый потолок. Продажа интеллектуальной собственности — это бизнес с феноменальной рентабельностью, но он приносит лишь скромные роялти с каждого произведенного кем-то чипа.
Чтобы не упустить триллионные инвестиции, вливающиеся сейчас в инфраструктуру ИИ, недостаточно просто собирать налог на чертежи. Нужно забирать основную добавленную стоимость. И для этого Arm открывает прямую продажу физического кремния.
Выход на рынок «железа», пусть и через контрактные заводы TSMC, ломает привычную экономику компании. Производство готовых серверных процессоров означает столкновение с жесткой логистикой и квотами на кремниевые пластины. В любой другой ситуации Уолл-стрит могла бы испугаться таких перемен, но в случае с ИИ-чипами рынки отреагировали стоячими овациями.
Продажа физических процессоров открывает путь к доходам, которые несоизмеримо больше традиционных лицензионных сборов. Хаас публично заявил, что к 2031 году общая выручка компании достигнет $25 миллиардов — это примерно в шесть раз больше текущих показателей. Причем $15 миллиардов из этой суммы сгенерирует именно новое «железное» направление.
Поняв, что Arm выходит на стомиллиардный рынок серверных компонентов напрямую, инвестиционные банки начали повышать целевую цену акций: HSBC выдал двойной апгрейд, а Guggenheim поднял целевую цену до $240, прямо назвав происходящее трансформацией бизнес-модели. Рынок осознал математику момента: тот, кто предоставляет ИИ-агентам физические «руки», будет контролировать большую долю расходов в дата-центрах следующего десятилетия.
Скрытый конфликт с гигантами
Борьба за такой рынок означает, что эпоха джентльменских соглашений в микроэлектронике официально завершена. На презентации «Arm Everywhere» глава Nvidia Дженсен Хуанг появился в предзаписанном видео с теплыми и дипломатичными поздравлениями. Но за этой дежурной улыбкой скрывается холодное понимание новой реальности. Выводя на рынок «AGI CPU», вчерашний нейтральный партнер наносит прямой удар по амбициям самой Nvidia, которая прямо сейчас пытается навязать рынку собственные серверные процессоры для полного контроля над дата-центрами. Бывший союзник превратился в опасного конкурента.
Скрытый конфликт с Nvidia — это лишь симптом глобального обрушения правил игры. Запуск готового чипа от Arm делает очередную пробоину в системе разделения рынков Кремниевой долины.
Долгие годы схема была незыблемой и комфортной для всех: одни чертили базовую архитектуру, вторые печатали кремний, третьи собирали видеокарты, а четвертые писали для всего этого софт.
В эпоху ИИ эти границы резко размываются. Разработчики социальных сетей и поисковиков, такие как Meta* и Google, проектируют собственные ИИ-ускорители. А вечный проектировщик Arm, собиравший роялти за чертежи, запускает масштабные поставки собственного железа. Больше нет «Швейцарии» и нет нейтральных территорий. В гонке за построение физической инфраструктуры для агентного ИИ отныне каждый конкурирует со всеми. И в этой новой, предельно жесткой экосистеме триллионные капиталы достанутся лишь тем, кто способен не просто нарисовать чертеж будущего разума, но и дать ему самые эффективные физические процессоры.
Да, это событие действительно вызвало шок на рынке. За 35 лет своего существования Arm впервые не просто продала лицензию, а представила собственную готовую микросхему — AGI CPU.
🧐 Крупный ли это игрок?
Безусловно. Arm — это архитектурный гигант, на базе которого работают практически все смартфоны в мире (Apple, Qualcomm, Samsung). Раньше она только продавала чертежи (IP-блоки), а теперь вышла на арену с готовым продуктом, чтобы напрямую конкурировать с Intel и AMD . Это меняет расстановку сил в индустрии: компания, которая была нейтральным поставщиком, теперь сама производит чипы для дата-центров.
⚙️ Что поменяется?
Главное изменение — смена бизнес-модели. Arm начинает конкурировать со своими же клиентами (например, с Amazon и Google, которые используют её архитектуру для своих чипов) .
Для рынка это означает появление мощного игрока в сегменте CPU для ИИ. Arm делает ставку на энергоэффективность и плотность: один стоечный сервер на новых чипах может выдавать вдвое больше производительности на ватт, чем решения на классической архитектуре x86 (Intel/AMD) . По оценкам компании, это позволяет сэкономить до $10 млрд капитальных затрат на гигаватт мощности ИИ-дата-центра .
🧑💻 Клиент — одна Мета?
Нет, не только. Хотя Meta выступила ключевым партнером и соразработчиком (и будет использовать AGI CPU вместе со своими ускорителями MTIA), среди первых клиентов также заявлены: OpenAI, Cloudflare, Cerebras, SAP и SK Telecom .
Для Meta это еще и способ уйти от монополии: как заявил инженер компании, сотрудничество с Arm дает «большую гибкость в цепочке поставок» .
🚀 Достойный проц или «пойдет и такой»?
Чип получился более чем достойным, но он узкоспециализирован. Это не универсальное решение "на все случаи жизни", а высокоточный инструмент для эпохи агентного ИИ (Agentic AI) .
· Специализация: Он не предназначен для обучения нейросетей (это задача GPU/NPU). AGI CPU занимается управлением: планированием задач, перемещением данных между ускорителями и работой с памятью .
· Архитектурное отличие: В отличие от x86, этот чип не использует многопоточность (SMT). Инженеры Arm посчитали, что в условиях высокой нагрузки ИИ разделение ресурсов потоками ведет к простоям. Здесь каждое ядро обрабатывает только один поток, но делает это максимально быстро и без троттлинга .
💎 Резюме
Это очень сильный продуктовый запуск, который рынок оценил ростом акций Arm на 15–18% . Спрос на такие чипы будет колоссальным, потому что:
1. Инфраструктурный голод: С ростом количества ИИ-агентов (которые работают без остановки) дата-центрам катастрофически не хватает именно управляющих CPU. Нужно «перевозить» токены быстрее, чем их генерируют ускорители .
2. Энергоэффективность: Для Meta и Microsoft важнее не просто «железо», а производительность на каждый потраченный ватт. Здесь Arm дает двукратное преимущество .
Стоит отметить, что, несмотря на успех, аналитики Bank of America предупреждают: рынок CPU для дата-центров перегрет, а амбициозные планы Arm по выручке ($15 млрд к 2031 году) выглядят оптимистично, учитывая конкуренцию с теми же AMD и Nvidia . Но то, что спрос будет, и продукт «пойдет» — сомнений не вызывает.
