📂 PROMISE Technology представила ИИ-хранилище с фокусом на энергоэффективность на COMPUTEX 2026

Компания PROMISE Technology анонсировала на выставке COMPUTEX 2026 новую линейку систем хранения данных для ИИ-нагрузок, ориентированную на снижение энергопотребления. Решение позиционируется как альтернатива традиционным дата-центрам, где затраты на охлаждение и электроэнергию становятся критическими при масштабировании AI-инфраструктуры.

Новое хранилище использует технологию динамического управления питанием, которая адаптирует производительность под текущие задачи. Это позволяет сократить энергопотребление до 30% по сравнению с типовыми решениями для ИИ-вычислений. PROMISE Technology также интегрировала поддержку NVMe-накопителей с возможностью горячей замены, что упрощает обслуживание и снижает время простоя.

#Tech #Business #Ai #Storage #Hardware

💻 Стартап за миллиард бросает вызов NVIDIA в AI-вычислениях

Стартап, оцениваемый в миллиард долларов, разрабатывает альтернативу решениям NVIDIA для AI-вычислений. Компания фокусируется на создании специализированных чипов и программного обеспечения, которые могут конкурировать с доминирующими на рынке графическими процессорами NVIDIA. Основная цель - предложить более эффективные и доступные варианты для обучения и запуска AI-моделей.

Разработка включает в себя аппаратные ускорители, оптимизированные под конкретные задачи машинного обучения, а также программный стек, который позволяет разработчикам легко мигрировать с экосистемы NVIDIA. Стартап уже привлек значительные инвестиции от венчурных фондов, что свидетельствует о высоком интересе к диверсификации рынка AI-чипов. Точные технические характеристики и дата выхода продукта пока не раскрываются.

#Ai #Tech #Business #Startup #Hardware

💻 Nvidia представила RTX Spark: компактная рабочая станция для AI-разработки

Nvidia анонсировала RTX Spark - компактный компьютер, предназначенный для локальной разработки и запуска AI-моделей. Устройство ориентировано на разработчиков, исследователей и энтузиастов, которым требуется производительность графических процессоров Nvidia без необходимости сборки полноценного ПК или аренды облачных мощностей.

RTX Spark оснащается встроенным GPU Nvidia с поддержкой технологии RTX, что позволяет запускать нейросети, работать с генеративным AI и выполнять задачи компьютерного зрения непосредственно на устройстве. По заявлению компании, новинка призвана снизить порог входа для экспериментов с AI: пользователям не нужно разбираться в конфигурации серверов или платить за облачные подписки. Устройство поставляется с предустановленным стеком ПО Nvidia, включая CUDA и инструменты для работы с популярными фреймворками.

Основная аудитория RTX Spark - специалисты, которые хотят прототипировать AI-решения локально, прежде чем переносить их в облако или на серверы. Также устройство может быть полезно в образовательных целях и для небольших команд, где важна мобильность и низкое энергопотребление. Цена и точные характеристики пока не раскрыты, но Nvidia позиционирует Spark как доступную альтернативу громоздким рабочим станциям.

#Ai #Tech #Nvidia #Hardware #RTXSpark

📲 OpenAI выпустила собственное устройство — для Codex

OpenAI представила неожиданный продукт: специализированное аппаратное обеспечение, предназначенное для работы с ИИ-ассистентом Codex. Устройство ориентировано на разработчиков, использующих AI для написания и рефакторинга кода. Это первый шаг компании в сегмент физических продуктов — до сих пор OpenAI занималась исключительно программными решениями.

Новинка позиционируется как «микро-девайс» для локального запуска Codex, что позволяет снизить задержки и повысить конфиденциальность данных. Устройство подключается к рабочей станции и берёт на себя часть вычислительной нагрузки, связанной с инференсом модели. Для разработчиков, работающих с чувствительными кодовыми базами, это может стать альтернативой облачным API.

Пока детали о характеристиках и цене не раскрыты, но анонс подтверждает тренд: AI-компании начинают выпускать собственное «железо» под свои модели. Если устройство окажется востребованным, это может изменить подход к развёртыванию AI-ассистентов в enterprise-среде.

#Tech #OpenAI #Codex #AI #Development #Hardware

⚙️ GMKtec представила EVO-X5 Pro: компактный ПК с 192 ГБ памяти для локального ИИ

На выставке IFA 2026 компания GMKtec анонсировала новый мини-ПК EVO-X5 Pro, ориентированный на запуск локальных AI-моделей. Устройство сочетает компактный корпус с конфигурацией, которая ранее была доступна только в крупных рабочих станциях.

Ключевая особенность новинки - поддержка до 192 ГБ оперативной памяти. Такой объём позволяет запускать большие языковые модели и другие ресурсоёмкие AI-задачи без обращения к облачным сервисам. В GMKtec подчёркивают, что устройство рассчитано на разработчиков и энтузиастов, которым нужна автономная работа с моделями.

Технические детали о процессоре и графическом ускорителе в анонсе не раскрываются. Известно, что EVO-X5 Pro позиционируется как решение для рабочих нагрузок, связанных с инференсом нейросетей. Ожидается, что полные спецификации и цена будут объявлены ближе к началу продаж.

#Tech #AI #GMKtec #Hardware #PC

💵OpenAI покупает разработчика камер Glass Imaging за $300 млн

OpenAI приобретает стартап Glass Imaging, занимающийся технологиями обработки изображений для смартфонных камер. Сумма сделки оценивается примерно в $300 млн. Официального подтверждения от OpenAI пока нет.

Glass Imaging основали два бывших инженера Apple, которые ранее руководили командой, создавшей режим «Портрет» (Portrait Mode) в iPhone. Стартап работает в области вычислительной фотографии: его методы позволяют программно улучшать качество снимков с компактных камер и компенсировать ограничения мобильной оптики.

Для OpenAI это очередной шаг в сторону аппаратного направления — компания уже разрабатывает устройство совместно с дизайнером Джони Айвом. Экспертиза в обработке изображений может пригодиться как для будущих гаджетов, так и для мультимодальных моделей, работающих с визуальными данными.

#Business #OpenAI #GlassImaging #AI #Purchase #Hardware #Development

⚙️ Huaruizhipu представила Praxis One - edge-платформу для роботов на MediaTek Genio Pro 5100

Гуанчжоуская робототехническая компания Huaruizhipu анонсировала Praxis One - платформу физического ИИ на одном SoC MediaTek Genio Pro 5100 с NPU примерно на 106 TOPS. Премьера прошла в Ханчжоу в рамках 9-го Китайского саммита роботов. Решение ориентировано на тяжёлых гуманоидов и роботов с высокими вычислительными нагрузками, а не на смартфоны.

Ключевая идея - объединить мультимодальное восприятие, VLA-политики и управление движением на одном чипе. Обычно когнитивный ускоритель ставят рядом с отдельным микроконтроллером движения; Praxis One убирает межчиповые задержки, потери данных и лишнюю сложность платы. Младшая версия Praxis Nano на Genio 720 рассчитана на роботов среднего размера.

Genio Pro 5100 - 3-нм Arm v9.2 с восьмиядерным all-big CPU и NPU 8-го поколения (~106 TOPS), поддержкой до 16 виртуальных FHD-камер, Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0 и опционального 5G. Локальный инференс Qwen3-7B - около 23 токенов/с, что сохраняет понимание сцены при потере связи. Заявлен промышленный диапазон от −40 °C до 105 °C.

#Tech #Robotics #AI #EdgeAI #MediaTek #Hardware

👉 Llmspeed: узнайте скорость локальной LLM до покупки железа

На Hacker News вышел open-source проект llmspeed - веб-инструмент, который показывает, как быстро конкретная модель будет работать на выбранном железе. Выбираете конфигурацию и модель - получаете оценку в токенах в секунду и время до первого токена (TTFT).

В интерфейсе можно сравнить, например, Llama 3.1 8B в квантованном Q4_K_M на RTX 4090 (около 86-129 ток/с при TTFT 0.31 с), Mac Studio M5 Ultra, DGX Spark, Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo), Intel Arc Pro или даже CPU-only сборке на Ryzen 9 9950X. База покрывает десятки видеокарт и десятки моделей - Qwen, Gemma, DeepSeek, GLM, GPT-OSS, Nemotron.

Ключевая деталь: цифры для замеренных конфигураций берутся из реальных бенчмарков сообщества (r/LocalLLaMA, localscore.ai), остальные оцениваются по характеристикам железа и похожим сборкам. Есть режим «Race a config» для прямого сравнения двух вариантов.

Практическая польза очевидна: раньше покупка GPU под локальный инференс была лотереей, и узнать реальную скорость можно было только после сборки. Llmspeed даёт оценку до траты денег. Код открыт на GitHub.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #AI #LLM #LocalLLM #OpenSource #Hardware #AI