Европейские облачные партнеры NVIDIA масштабируют инфраструктуру для суверенного и безопасного ИИ
NVIDIA AI · оригинал
Материал подготовлен автоматизированной редакционной системой. Факты можно сверить по указанному первоисточнику.
Европейские облачные провайдеры расширяют вычислительные мощности на базе архитектуры NVIDIA, чтобы обеспечить разработчиков доступом к открытым моделям и локальным данным. Ключевым направлением становится создание строгих границ для действий ИИ-агентов с помощью новой референсной архитектуры OpenShell.
Материал демонстрирует, как европейская экосистема решает проблему энергоэффективности и безопасности агентного ИИ, превращая локальные ресурсы в конкурентное преимущество через суверенные облачные решения.
Европейский рынок искусственного интеллекта переживает период активного роста, движимый спросом со стороны компаний, ориентированных на ИИ. Разработчикам необходимы вычислительные ресурсы, расположенные вблизи их данных, а также открытые модели, которые можно адаптировать и обслуживать в промышленных масштабах. Облачные партнеры NVIDIA в Европе, Скандинавии, Африке и Центральной Азии расширяют региональные мощности для обучения и инференса моделей. Их цель — помочь разработчикам создавать агентные и физические ИИ-приложения, устанавливая при этом четкие границы того, к чему агенты имеют доступ и какие действия они могут выполнять.
Особое внимание уделяется энергоэффективности, поскольку масштабирование «фабрик ИИ» сталкивается с ограничениями по мощности. Компания Nscale использует платформу NVIDIA DSX для координации распределения энергии в соответствии с требованиями рабочих нагрузок. В тестах на системах NVIDIA GB300 NVL72 было продемонстрировано, что технология DSX MaxLPS позволяет развернуть на 37% больше GPU и повысить совокупную пропускную способность инференса почти на 50% в рамках того же бюджета питания. Nscale также планирует внедрение инфраструктуры NVIDIA Vera Rubin для обучения передовых моделей на своей вертикально интегрированной платформе.
В сфере открытого программного обеспечения и моделей экосистема расширяет возможности для разработки приложений. Nebius внедрила NVIDIA Groq 3 LPX в свою платформу Token Factory, используя сетевые решения Spectrum-X Ethernet для интеграции с Vera Rubin NVL72. Это обеспечивает более быстрое генерирование токенов для приложений с высокой чувствительностью к задержкам. Кроме того, Nebius предлагает специализированное решение Physical AI Workbench для робототехники, на базе которого работают такие компании, как Rhoda AI и RoboForce.
Разработчики активно используют открытые модели NVIDIA для узкоспециализированных задач. Например, CodeRabbit разработала модель для маршрутизации ревью кода на основе Nemotron 3.5 Lightning. Благодаря дообучению и обучению с подкреплением, компания повысила точность маршрутизации с 75,8% до 80,7%, одновременно снизив оценочные затраты на инференс на 50%. Mistral продолжает расширять свою инфраструктуру ускоренных вычислений, используя для этого европейские дата-центры. Их новейшая мультимодальная модель Mistral Large 4 была обучена на 3800 GPU Grace Blackwell и демонстрирует прогресс в кодировании и агентных рабочих процессах.
Критически важным аспектом является безопасность ИИ-агентов. На конференции GTC Berlin была анонсирована референсная архитектура NVIDIA OpenShell, разработанная совместно с партнерами экосистемы. Эта архитектура построена на базе безопасного рантайма OpenShell и предназначена для предоставления организациям полного контроля над развертыванием агентов. Она включает в себя NVIDIA Vera Rubin NVL72 для инференса, процессоры Vera CPUs для управления инструментами и DPU BlueField-4 с технологией Sentry для принудительного выполнения политик безопасности на уровне кремния.
Такой подход позволяет агентам выполнять свои функции, не выходя за рамки, установленные людьми. Партнеры, включая Aleria, Baseten, Crusoe и других, поддерживают эту архитектуру, чтобы обеспечить безопасное внедрение агентных систем для своих клиентов. Таким образом, европейские облачные провайдеры связывают инвестиции в региональную инфраструктуру с практическими задачами создания и развёртывания ИИ, предлагая разработчикам больше возможностей для работы и контроля над приложениями.