AMD и Nutanix объявили о заключении соглашения о многолетнем стратегическом партнёрстве с целью разработки открытой инфраструктурной платформы для корпоративных приложений в области агентного ИИ, первая версия которой должна появиться к концу этого года.

В рамках соглашения AMD инвестирует $150 млн в обыкновенные акции Nutanix по цене $36,26/шт. и предоставит до $100 млн дополнительного финансирования для совместных инженерных и маркетинговых инициатив, а также сотрудничества в области выхода на рынок с целью ускорения внедрения совместной платформы агентного ИИ. Ожидается, что сделка по инвестиции в акционерный капитал будет завершена во II квартале 2026 года после получения необходимых разрешений регулирующих органов.

Совместно разработанная платформа агентного ИИ предназначена для обеспечения ускорения инференса на базе ускорителей Instinct и процессоров EPYC, HPC и оркестрации с использованием EPYC, а также унифицированного управления жизненным циклом с помощью Nutanix Enterprise AI, что позволит развёртывать открытые и коммерческие ИИ-модели без зависимости от вертикально интегрированных стеков ИИ. В рамках сделки Nutanix также интегрирует ПО AMD ROCm и Enterprise AI в свою облачную платформу Nutanix Cloud и платформу Nutanix Kubernetes, отметил ресурс SiliconANGLE.

Источник изображения: AMD

В настоящее время Nutanix поддерживает только ускорители NVIDIA. Благодаря этой сделке Nutanix будет поддерживать и ускорители AMD, что, как ожидается, позволит AMD расширить круг клиентов. «Наша цель — предоставить клиентам выбор, — заявил глава Nutanix Раджив Рамасвами (Rajiv Ramaswami) изданию The Register. — NVIDIA — лидер рынка, а AMD — ещё одна крупная компания, владеющая платформой».

О сделке было объявлено после того, как Nutanix сообщила о финансовых результатах за II квартал 2026 финансового года. Выручка компании выросла год к году на 10 % до $723 млн. Скорректированная прибыль на акцию составила 56¢. Оба показателя превысили прогнозы аналитиков, ожидавших $710,35 млн выручки и 44¢ на акцию скорректированной прибыли. Высокие показатели были достигнуты благодаря росту клиентской базы: годовой доход от регулярных платежей по состоянию на конец января составил $2,36 млрд, что на 16 % больше, чем годом ранее.

Рамасвами сообщил, что за прошедший квартал компания заключила 1000 новых контрактов с клиентами, и большинство из них намерены перейти с VMware на Nutanix. Вместе с тем дефицит в цепочках поставок процессоров и комплектующих, включая память и накопители, привёл к тому, что компания снизила свой прогноз на весь год с $2,82–$2,86 млрд до $2,80–$2,84 млрд. После объявления о сделке AMD и Nutanix акции Nutanix выросли в цене на 15 %.

IBM представила системы хранения данных FlashSystem класса All-Flash следующего поколения 5600, 7600 и 9600, которые, как утверждается, обеспечивают до 40 % большую эффективность обработки данных, ёмкость и производительность по сравнению с предыдущим поколением. Компания назвала выход сразу трёх новых систем самым значительным обновлением FlashSystem за последние шесть лет.

IBM сообщила, что расширяя существующие возможности FlashSystem с помощью агентного ИИ, она переосмысливает отказоустойчивость за счёт постоянной защиты, автономного анализа угроз и индивидуальных рекомендаций по восстановлению. Генеральный директор IBM Storage Сэм Вернер (Sam Werner) описывает новую FlashSystem как постоянно доступный интеллектуальный слой, использующий автономных ИИ-агентов для повышения производительности, безопасности и снижения затрат. Он отметил, что IBM позиционирует этот релиз как шаг к созданию СХД, которая будет служить стратегическим партнёром по ИИ для ИТ-руководителей, а не статическим хранилищем, требующим постоянного ручного контроля.

Источник изображений: IBM

FlashSystems — это классические двухконтроллерные массивы, работающие под управлением ОС SAN Volume Controller и поддерживающие блочное хранение данных. В новых системах установлен флеш-накопитель пятого поколения FlashCore Module ёмкостью до 105,6 Тбайт, разработанный для обеспечения аппаратного ускорения обнаружения программ-вымогателей в реальном времени, сокращения объёма данных, аналитики и управления, с расширенной телеметрией и стабильно низкой задержкой.

Система FlashSystem 5600 ориентирована на организации, которым требуются функции корпоративного класса в компактном форм-факторе. Заявлена эффективная ёмкостью до 2,5 Пбайт, пропускная способность до 30 Гбайт/с и производительность до 2,6 млн IOPS (чтение 4K-блоками) в одном 1U-шасси. Узел включает два 12-ядерных Intel Xeon и 256 или 512 Гбайт RAM. Общее количество IO-портов не превышает 16: 10/25/40/100GbE с поддержкой iSCSI и NVMe/TCP или FC32/64 с NVMe/FC (такие же опции и у старших моделей). Система разработана для развёртывания в условиях ограниченного пространства, таких как периферийные узлы, удалённые офисы и небольшие ЦОД.

IBM FlashSystem 7600 предназначена для высокопроизводительных масштабируемых сред с растущими рабочими нагрузками, обеспечивает до 7,2 Пбайт эффективной ёмкости в одной системе форм-фактора 2U, 55 Гбайт/с и до 4,3 млн IOPS. 7600 предназначена для работы с большими виртуализированными средами, аналитическими платформами и консолидированными приложениями, требующими большей ёмкости и более быстрого отклика. Узел содержит два 16-ядерных AMD EPYC и 768 Гбайт или 1,5 Тбайт RAM.

IBM FlashSystem 9600 создана для критически важных операций, требующих экстремальной производительности и максимальной масштабируемости, обеспечивает до 11,8 Пбайт эффективной ёмкости в одной системе форм-фактора 2U, до 86 Гбайт/с и до 6,3 млн IOPS. Количество портов — до 32. Узлы включают два 48-ядерных AMD EPYC и 1,5 или 3 Тбайт RAM. Типичные сценарии использования системы включают основные банковские системы, ERP-платформы и приложения на основе ИИ, требующие скорости и расширенной безопасности. По данным компании, использование FlashSystem 9600 позволяет снизить эксплуатационные расходы на 57 % за счёт ИИ и консолидации по сравнению с предыдущим поколением.

IBM сообщила, что IBM FlashSystem уменьшает требуемый объём хранилища на 30–75 % в зависимости от модели за счёт оптимизированного размещения и консолидации по сравнению с предыдущим поколением. У FlashSystem 7600 и 9600 есть интерактивные светодиодные панели, позволяющие отслеживать состояние системы.

IBM также представила FlashSystem.ai, новый набор интеллектуальных сервисов обработки данных на основе ИИ, предназначенных для управления, мониторинга, диагностики и решения проблем на всём пути передачи данных. FlashSystem.ai обеспечивает бесперебойную работу в режиме самообслуживания, автоматизируя ручные и подверженные ошибкам задачи. Благодаря модели, обученной на десятках миллиардов точек данных, собранных с помощью расширенной телеметрии и многолетнего опыта реального работы с данными, платформа может выполнять тысячи автоматизированных решений в день, которые ранее требовали человеческого контроля.

Помимо автоматизации, IBM подчеркивает адаптивное поведение СХД. Функции агентного ИИ позволяют понимать шаблоны приложений в течение нескольких часов, объяснять свои рассуждения и учитывать отзывы администраторов для улучшения предложений с течением времени. В последних FlashSystem, по утверждению IBM, FlashSystem.ai может сократить время, затрачиваемое на документацию по аудиту и соответствию требованиям, вдвое благодаря объяснимым рассуждениям ИИ. Системы разработаны для проактивной настройки и интеллектуального размещения рабочих нагрузок, обеспечивая беспрепятственное перемещение данных между конфигурациями хранения, включая массивы сторонних производителей.

IBM также утверждает, что ее новый метод обнаружения угроз, обученный на десятках миллиардов точек телеметрических данных, может снизить количество ложных срабатываний до менее 1 %. Компания также заявила, что платформа, используя FlashCore, может обеспечить обнаружение программ-вымогателей и оповещение с помощью ИИ менее чем за 60 с, а также выполнить автономные действия по восстановлению на аппаратном уровне.

Databricks объявила о завершении раунда финансирования серии L, в ходе которого она привлекла более $4 млрд с оценкой рыночной стоимости в $134 млрд. Это на $34 млрд больше её оценки после предыдущего раунда финансирования в августе этого года. С момента основания в 2013 году Databricks провела 12 раундов финансирования, в ходе которых привлекла $19 млрд инвестиций. Из них $14 млрд — в течение последних двух лет.

Раунд финансирования возглавили Insight Partners, Fidelity Management & Research Company и JP Morgan Asset Management при участии Andreessen Horowitz, фондов и счетов под управлением BlackRock, Blackstone, Coatue, GIC, MGX, NEA, Ontario Teachers Pension Plan, Robinhood Ventures, а также счетов, управляемых T. Rowe Price Associates, Inc., Temasek, Thrive Capital и Winslow Capital.

Резкому росту оценки компании способствовал быстрый рост её выручки. Databricks сообщила, что её расчётная годовая выручка (Revenue Run Rate, RRR) в III квартале превысила $4,8 млрд (рост год к году на 55 %), причём более $1 млрд приходится на ИИ-решения и ещё $1 млрд — на платформу для хранения данных Data Warehousing.

Источник изображений: Databricks

В прошлом году, когда компания привлекла $10 млрд в рамках раунда J, у неё было более 500 клиентов с ежегодным регулярным доходом (ARR) более $1 млрд, сообщил ресурс Blocks & Files. Сейчас таких клиентов более 700. Коэффициент удержания клиентов составляет более 140 %, поскольку существующие клиенты со временем тратят больше денег на услуги Databricks. Компания также отметила популярность Lakebase, управляемой базы данных на основе PostgreSQL, запущенной компанией в июне. Компания сообщила, что сервис уже используют тысячи клиентов и и наращивает выручку вдвое быстрее, чем её решение для хранилищ данных.

Привлечённые инвестиции Databricks планирует направить на дальнейшую разработку трёх «стратегических продуктов».

Первый из них — Lakebase, «первая бессерверная база данных Postgres, специально разработанная для эпохи ИИ». Lakebase идеально подходит для хранения точек данных, которые ИИ-модели используют для принятия решений, пишет SiliconANGLE. Сервис работает со сжатыми версиями бизнес-данных, которые нейронной сети проще обрабатывать, чем исходную информацию, и регулярно обновляет их по мере появления новой информации Например, магазин может преобразовать статистику об активности посетителей веб-сайта в высокоуровневые данные о том, какие товарные объявления вызывают наибольший интерес. Lakebase использует технологии приобретённого за $1 млрд стартапа Neon. Lakebase может предоставлять функции нейронным сетям, развёрнутым как на платформе Databricks, так и во внешней инфраструктуре.

Ещё одно направление инженерных разработок компании — решение Agent Bricks, которое упрощает создание и масштабирование высококачественных агентов на основе их данных. Инструмент генерирует синтетические обучающие данные, которые можно использовать для оптимизации агентов для конкретных задач. Кроме того, он создаёт эталонные тесты для измерения эффективности обучения ИИ и упрощает связанные задачи, такие как разработка системных подсказок.

Компании могут превратить ИИ-агентов, созданных с помощью Lakebase и Agent Bricks, в приложения, используя Databricks Apps, третий продукт, который компания планирует усовершенствовать. Databricks Apps ускоряет разработку приложений за счет автоматизации ряда ручных задач. Это включает в себя процесс внедрения функций аутентификации, контроля доступа и других мер кибербезопасности.

«Благодаря интеграции транзакционных данных в Lakebase, интуитивно понятному интерфейсу и возможности создания передовых многоагентных систем с помощью Agent Bricks, мы предоставляем клиентам единую основу для построения надёжных, высокопроизводительных приложений для обработки данных в масштабе предприятия», — заявил соучредитель и генеральный директор Databricks Али Годси (Ali Ghodsi).

Компания сообщила, что будет использовать новый капитал, чтобы помочь клиентам создавать приложения и агентов на основе ИИ, используя Lakebase в качестве системы учёта, Databricks Apps в качестве уровня пользовательского интерфейса и Agent Bricks для работы с многоагентными системами. Также сообщается, что новое финансирование позволит обеспечить ликвидность для сотрудников, чтобы они могли реализовать свои акции, и, как ожидается, будет способствовать дальнейшим приобретениям и исследования в области ИИ.

IBM и Groq объявили о стратегическом партнёрстве с целью предоставления клиентам возможностей высокоскоростного ИИ-инференса по доступной цене путём объединения watsonx Orchestrate от IBM с аппаратными решениями Groq, что позволит ускорить развёртывание агентных систем ИИ. В рамках партнёрства Groq и IBM планируют интегрировать и усовершенствовать технологию Red Hat vLLM с архитектурой LPU Groq.

Ожидается, что совместное решение позволит клиентам использовать возможности watsonx Orchestrate привычным образом и с привычными инструментам в инференс-платформе GroqCloud, предоставляющей разработчикам доступ к высокоскоростной и недорогой обработке LLM. Эта интеграция позволит удовлетворить ключевые потребности разработчиков ИИ-решений, включая оркестрацию инференса, балансировку нагрузки и аппаратное ускорение, что в конечном итоге оптимизирует сам процесс инференса. Также планируется поддержка моделей IBM Granite в GroqCloud для клиентов IBM.

IBM отметила, что предприятия при переводе ИИ-агентов из пилотной версии в промышленную эксплуатацию продолжают сталкиваться с проблемами обеспечения скорости, стоимости и надёжности. Партнёрство IBM и Groq позволяет объединить скорость инференса Groq, экономическую эффективность и доступ к новейшим open source моделям с оркестрацией агентского ИИ IBM, предоставляя клиентам инфраструктуру, необходимую для их масштабирования, говорит компания.

Источник изображения: Groq

IBM сообщила, что LPU обеспечивают минимум в пять раз более быстрый и экономичный инференс, чем системы на ускорителях конкурентов, имея, по всей видимости, в виду NVIDIA. Это позволяет обеспечить стабильно низкую задержку и производительность при масштабировании нагрузок, что особенно важно для ИИ-агентов в регулируемых отраслях. В качестве примера IBM привела деятельность клиентов из сферы здравоохранения, которые одновременно получают тысячи сложных вопросов пациентов. Благодаря Groq ИИ-агенты IBM смогут анализировать информацию в режиме реального времени и мгновенно предоставлять точные ответы, позволяя организациям в этой сфере принимать более оперативные и обоснованные решения.

В нерегулируемых отраслях клиенты IBM с помощью платформы GroqCloud смогут ускорить работу ИИ-агентов и повысить автоматизацию кадровых процессов и производительность сотрудников. IBM объявила, что сразу же предоставит клиентам доступ к возможностям GroqCloud, а совместные с Groq команды сосредоточатся на предоставлении заказчикам IBM следующих возможностей:

• высокоскоростной и высокопроизводительный инференс;
• развёртывание ИИ с акцентом на безопасность и конфиденциальность, разработанное для соответствия самым строгим нормативным требованиям и требованиям;
• интеграцию с агентским продуктом IBM — платформой watsonx Orchestrate, обеспечивающей клиентам гибкость в применении специализированных шаблонов агентских алгоритмов, адаптированных к различным сценариям использования.

Groq привлекла инвестиции в размере $1,8 млрд, включая раунд финансирования на сумму $750 млн в прошлом месяце с оценкой в $6,9 млрд. В числе её инвесторов — Cisco и Samsung. Также Groq сотрудничает с саудовской Aramco Digital. По данным WSJ, компания развернула в этом году 12 ЦОД и намерена развернуть как минимум ещё 12 в 2026 году. В 2024 году Groq сменила модель работы — с тех пор она больше не продаёт свои ИИ-ускорители, предлагая вместо этого создание ЦОД или облака.

Стартап Databricks, специализирующийся на создании решений в сфере аналитики данных и ИИ, и компания OpenAI объявили о заключении многолетнего соглашения о сотрудничестве. Партнёры помогут клиентам в развёртывании агентов на базе передовых ИИ-моделей.

В рамках соглашения модели OpenAI, включая GPT-5, будут тесно интегрированы со средой ИИ-разработки Databricks Agent Bricks. Заказчики получат возможность создавать готовые к использованию ИИ-приложения непосредственно на основе управляемых данных на платформе Databricks Data Intelligence.

Цель сотрудничества Databricks и OpenAI в том, чтобы предоставить организациям единую инфраструктуру для разработки, оценки и масштабирования ИИ-агентов — систем, способных выполнять задачи автономно, практически без участия человека. Это могут быть агенты рассуждений для поддержки принятия решений в той или иной сфере, анализа финансовых рисков, проверки контрактов и планирования логистики. В качестве других примеров названы агенты повышения производительности для поддержки пользователей, а также агенты-разработчики для отладки систем, модернизации устаревших приложений и создания готового к использованию программного кода.

Источник изображения: unsplash.com / Rolf van Root

Клиенты Databricks смогут запускать большие языковые модели (LLM) на основе собственных корпоративных данных, доступных через SQL-запросы или API, и безопасно развёртывать их в нужном масштабе с помощью встроенных средств управления и мониторинга. Сотрудничество также охватывает каталог Databricks Unity Catalog, который используется для управления данными и моделями ИИ. По заявлениям Databricks, он помогает отслеживать происхождение данных, контролировать доступ и обеспечивать соблюдение нормативных требований. В целом, партнёрство направлено на ускорение внедрения ИИ в корпоративном секторе.

Ожидается, что в рамках сотрудничества Databricks и OpenAI получат более $100 млн выручки. В марте нынешнего года Databricks заключила аналогичное соглашение с компанией Anthropic PBC (разработчик LLM семейства Claude), которая была основана в 2021 году выходцами из OpenAI.

Yandex B2B Tech создала «Нейроаналитика», ИИ-агента, предназначенного для аналитики и визуализации данных. Отмечается, что агент снизит нагрузку на сотрудников-аналитиков и позволит ускорить формирование отчётов, а также проверку бизнес-гипотез в среднем на 30 %. Внешние компании получат доступ к первому варианту агента в сентябре 2025 года. Доступ к новой версии Yandex DataLens с ИИ-агентом будет предоставляться как в облаке, так и в формате on-premise.

В пресс-службе компании сообщают, что с помощью нового инструмента можно будет искать инсайты и делать выводы, основанные на информации, отображённой в виде таблиц и графиков. Кроме того, ИИ-агент поможет формировать и редактировать «сложные визуализации» полученной информации.

Агент «Нейроаналитик» будет встроен в интерфейс Yandex DataLens в виде чата и будет поддерживать обращения к нейросети на естественном языке — для того, чтобы перестроить визуализацию или, например, изменить расчётную формулу. ИИ-модель по запросу скорректирует соответствующие параметры.

Будущее BI-платформы (Business Intelligence), предназначенной для сбора, анализа, визуализации и интерпретации данных с целью поддержки принятия бизнес-решений в компании видят в развитии новых функций на базе ИИ. Отмечается, что с такими функциями аналитика станет доступнее для разных позиций в компаниях.

Источник изображения: Miguelangel Miquelena/unsplash.com

Первыми доступ к «Нейроаналитику» получили сотрудники подразделений «Яндекса». Только за первые две недели работы инструмент протестирован 4 тыс. человек. Отмечается, что ПО будет полезно как аналитикам, так и всем, кто работает с большими массивами информации. Кроме того, аналитика пригодится и в личных проектах — для анализа рынка акций или даже изучения динамики цен на товары в маркетплейсе.

В основе «Нейроаналитика» лежат технологии Yandex Cloud AI Studio. На платформе доступны новейшие генеративные нейросети «Яндекса», ИИ-модели синтеза и распознавания речи, а также актуальные LLM и VLM на open source основе. Товарный знак «Яндекс Нейроаналитик» уже зарегистрирован «Роспатентом».

HPE одной из главных тем конференции HPE Discover 2025 выбрала повсеместное внедрение ИИ-агентов. Хотя не все автономные ИИ-агенты, о которых было объявлено на конференции, уже готовы к работе и использованию клиентами, в подразделении HPE Aruba Networking с энтузиазмом смотрят на будущее таких систем, пишет The Register.

В своём выступлении глава HPE Антонио Нери (Antonio Neri) отметил новые возможности Aruba в применении ИИ-агентов. «Эти ИИ-агенты используют набор моделей рассуждений… воспринимайте их как дополнительную административную команду, которая никогда не спит и не ест…, [но всегда] работает на вас. Результатом является сеть, которая думает сама за себя, автономно выявляя проблемы, предлагая решения и со временем становясь умнее», — цитирует его слова ресурс TechTarget.

Фил Моттрам (Phil Mottram), исполнительный вице-президент и генеральный директор HPE Aruba Networking, рассказавший об основных инновациях в портфолио компании, коснулся растущей роли агентского ИИ в сетевых операциях, о чём сообщает ресурс Convergedigest.com. Он отметил, что функции на основе ИИ — от автоматического управления питанием до динамической настройки сети — позволяют сократить ручные операции и помогают командам справляться с растущей сложностью и нехваткой навыков.

Источник изображений: HPE

Моттрам также спрогнозировал переход в дальнейшем на более автономные сети, отметив, что, тем не менее, многие корпоративные клиенты считают необходимым сохранить контроль человека в цикле принятия решений. Он отметил, что добавление mesh-группы взаимосвязанных ИИ-агентов и «второго пилота» (copilot) в Aruba Networking Central повысит эффективность сети в целом.

Как уточнил The Register, новая технология передаёт агентов, ориентированных на выполнение конкретных задач, под управление многоагентного оркестратора (MAO), который может агрегировать данные, предоставленные ему его субагентами. Клиенты будут иметь доступ к MAO через многомодального второго пилота, которому можно дать задание по сбору данных, обеспечению автоматизированного анализа первопричин сетевых проблем и проблем безопасности и их устранения.

По словам Моттрама, это похоже на «наличие дополнительной команды бесплатных сетевых администраторов, находящихся рядом». Вместе с тем он отметил, что ИИ-агенты не предназначены для замены сетевых администраторов, а должны дополнять их набор инструментов: «Это не тот случай, когда “у меня 20 сетевых администраторов, а я хочу, чтобы их было 15”». По его словам, усовершенствования платформы Aruba Networking Central позволят «снизить нагрузку на этих 20 администраторов, чтобы они могли сосредоточиться на безопасности… это упрощает людям управление сетью».

Сетевой администратор, столкнувшийся с проблемой, теперь сможет взаимодействовать с ИИ-агентом в разговорном режиме. «Он [ИИ-агент] интерпретирует запрос, а затем отфильтрует данные и скажет: “Это похоже на проблемы безопасности”, после чего может запустить исправление», — говорит Моттрам. Например, автономный сетевой ИИ-агент может заметить ухудшение работы роуминга Wi-Fi 802.11r, что характерно для Android-устройств. Агент определит, что на определённой точке доступа Wi-Fi находится большое количество Android- устройств, и временно отключит роуминг, пока проблемных устройств не станет меньше.

«На это администратору сети потребуется некоторое время, чтобы понять и настройки, — пояснил Моттрам. — Интеллектуальная платформа, которая отслеживает пользовательский опыт во всей сети, может довольно быстро обнаружить эту проблему». Он также сообщил ресурсу The Register, что сценарий восстановления 802.11r доступен уже сегодня.

По словам Силана Манавалана (Seelan Manavalan), вице-президента по продуктам Aruba, новая версия Aruba Networking Central включает около 200 готовых автономных функций на основе ИИ. Автоматизированный агентский ИИ также может оптимизировать энергопотребление и устранять простые проблемы — всё, что связано с простым анализом первопричин и реагированием на проблемы. Он отметил, что многие клиенты пока не доверяют MAO полный контроль над сетью: «Большинство клиентов всё ещё пробуют это и привыкают к тому, чтобы ИИ-агент действует автономно».

ИИ-агенты окончательно укрепились в корпоративной повестке. Главной темой мероприятия HPE Discover в 2025 году стало массовое внедрение ИИ-агентов, причём независимо от того, насколько зрелыми являются эти технологии, сообщает The Register.

Хотя немало внимания по традиции уделялось «железу», в выступлении главы HPE Антонио Нери (Antonio Neri) акцент был сделан именно на архитектуру ИИ-агентов GreenLake Intelligence. По данным самой компании, внедрение агентов предполагается везде, где только можно. HPE заявила, что GreenLake Intelligence должна стать ключевой «точкой взаимодействия» с ИИ-агентами во всей экосистеме HPE, управляемой с помощью гибридной облачной платформы HPE GreenLake.

В ходе выступления привели ряд примеров. Так, сетевые продукты HPE Aruba получат поддержку новой «агентной mesh-технологии», стоящей за мультимодальным помощником. Такой помощник сможет анализировать причины сетевых сбоев и с помощью разных ИИ-агентов предлагать, что именно должен сделать человек для устранения проблемы, не просто сообщая о неисправности, но и подсказывая решение.

Функции ИИ-агента появятся и в платформе управления IT-инфраструктурой OpsRamp, системах хранения данных и прочих бизнес-направлениях. ИИ-агенты будут использоваться для автоматизации управления затратами, обеспечения экоустойчивого развития и поддержки бизнес-услуг — для выполнения рутинных задач без участия человека.

Источник изображения: Emilipothèse/unsplash.com

Правда, внедрение ИИ-агентов в экосистему HPE вовсе не означает, что они полностью автономны. Пока ИИ не способен полностью взять рутину на себя. HPE подчёркивает, что хотя агенты и называются автономными, окончательное решение пока всё-таки остаётся за человеком. Тем не менее, некоторые сценарии уже отрабатываются автономно — вроде исправления сетевых ошибок, сбоев в хранении данных и др., но во многих других областях успехи не столь очевидны.

По мнению HPE, в течение следующего года в сфере внедрения ИИ-агентов ожидаются значительные успехи, хотя год назад о таких технологиях вообще почти не велось разговоров. В компании подчёркивают, что таким системам нужно постепенно эволюционировать. И дело даже не в «железе», ведь оно уже готово к этому — дело за программным обеспечением.

С прошлого года HPE и NVIDIA уже предлагают «ИИ-фабрики» AI Factory для корпоративных клиентов на базе HPE Private Cloud AI, а теперь появляются и новые варианты, включая Composable для провайдеров и компаний гиперскейл-уровня и Sovereign для правительств и клиентов с повышенными требованиями к безопасности и суверенитету данных. Сама NVIDIA уже представила проект AI-Q Blueprint Platform для создания продвинутых ИИ-агентов.

«К2 НейроТех», подразделение компании «К2Тех», представило программно-аппаратный комплекс ПАК-AI, позволяющий оперативно интегрировать ИИ в действующую ИТ-среду организации в соответствии с её требованиями и политиками безопасности. ПАК-AI включает аппаратную часть, программную платформу, а также инструменты для работы с данными, ИИ-моделями, промтами, визуализациями, API-интеграцией и т. д. Первый вариант ПАК-AI построен на базе оборудования YADRO: шесть серверов, включая ИИ-сервер с восемью GPU и сетевые коммутаторы KORNFELD.

Управление ПАК-AI осуществляется через портал — специализированную GUI-платформу, служащую единой точкой входа для работы с вычислительными ресурсами, для запуска моделей, настройки среды и контроля загрузки. Платформа обеспечивает управление виртуальными машинами с ускорителями для изолированных задач и контейнерами Kubernetes для обеспечения гибкости и масштабируемости. Платформа обеспечивает доступ к предустановленному ПО: ОС (Astra Linux, CentOS, РЕД ОС), ML-инструментам, моделям и средам разработки.

Источник изображений: «К2 НейроТех»

Клиенту доступны функции маршрутизации данных, оркестрации, мониторинга, управления файловыми системами и каталогами, резервного копирования и обеспечения безопасности. Использование ресурсов фиксируется автоматически с отображением их стоимости в разделе биллинга.

Разработчикам предоставляется весь необходимый стек инструментов для администрирования моделей. Помимо доступа к востребованным средам, таким как TensorFlow, PyTorch, Keras, HuggingFace Transformers, специалисты имеют возможность разворачивать собственные окружения в виде ВМ или контейнеров, устанавливать дополнительные библиотеки, использовать кастомные образы и конфигурации. Также предоставляется возможность построения MLOps-конвейеров с использованием MLflow, Hydra, Optuna.

Прикладной слой платформы представляет собой каталог готовых агентов и моделей, разработанных К2 НейроТех. Он включает решения как на базе открытых, так и вендорских моделей, в том числе YandexGPT mini, GigaChat lite, DeepSeek, Llama, Qwen и другие. Пользователи смогут их обучать на корпоративных данных, адаптировать под бизнес-процессы и применять в прикладных сценариях: от обработки документов и генерации контента до автоматизации клиентского взаимодействия, производственной аналитики и других узкоспециализированных прикладных задач.

В ПАК-AI может использоваться отечественное оборудование любых вендоров и ПО, разработанное как на основе решений из реестров Минцифры и Минпромторга России, так и на открытом ПО, что позволяет менять конфигурацию с соответствии с требованиями регуляторов. ПАК-AI реализован в формате IaaS (предоставление вычислительных ресурсов), PaaS (маркетплейс приложений для ML-команд с предоставлением доступа к нужной инфраструктуре и сервисам), SaaS (доступ к предустановленным приложениям от сторонних вендоров). Также с его помощью можно организовать внутренний сервис ИИ-как-услуга (AIaaS) для предоставления LLM и агентов.

Американская компания Salesforce, разработчик одноимённой CRM-платформы, объявила о покупке компании по управлению облачными данными Informatica. Согласно условиям сделки стоимостью $8 млрд за вычетом текущих инвестиций Salesforce в Informatica, держатели обыкновенных акций Informatica классов A и B-1 получат $25 наличными за акцию.

Как сообщает Reuters, в прошлом году Salesforce отложила переговоры о сделке с Informatica, после того как компании не смогли договориться об условиях сделки. По данным источников агентства, переговоры возобновились в начале апреля, когда несколько потенциальных покупателей, включая Thoma Bravo и Cloud Software Group, начали проявлять интерес к покупке Informatica.

Salesforce заявила, что объединение обширного каталога Informatica, функций интеграции данных, систем контроля качества и конфиденциальности данных, системы управления политиками доступа и сервиса Master Data Management (MDM) с платформой Salesforce создаст единую архитектуру для агентского ИИ, что позволит ИИ-агентам работать безопасно, ответственно и масштабируемо в рамках предприятия.

Источник изображения: Informatica

«По-настоящему автономным, заслуживающим доверия ИИ-агентам необходимо максимально полное понимание своих данных, — сказал Стив Фишер (Steve Fisher), президент и главный технический директор Salesforce. — Сочетание расширенных возможностей каталога и метаданных Informatica с нашей платформой Agentforce именно это и обеспечивает». «Представьте себе ИИ-агента, который выходит за рамки простого наблюдения за точечными данными и понимает их полный контекст — происхождение, трансформацию, уровень качества и политики управления. Эта ясность, полученная от унифицированного решения Salesforce и Informatica, позволит всем типам предприятий автоматизировать более сложные процессы и принимать более надежные решения на основе ИИ», — добавил он.

Как указано в пресс-релизе, эффективный ИИ корпоративного уровня требует не только данных — он требует прозрачности данных, глубокого контекстного понимания и строгого управления:

• Прозрачность данных: расширенные инструменты интеграции, каталогизации и отслеживания данных Informatica показывают, откуда берутся данные, как они менялись и как используются, что имеет решающее значение для проверки и соблюдения нормативных требований.
• Понимание данных: богатые метаданные Informatica в сочетании с унифицированной моделью данных Salesforce позволят ИИ-агентам интерпретировать корпоративные данные, связывать их и действовать с ними в значимом контексте.
• Управление данными: встроенные MDM, контроль качества данных и управление политиками гарантируют, что все данные, управляющие ИИ, будут стандартизированы, точны, последовательны и безопасны.

По словам Марка Бениоффа (Marc Benioff), председателя и гендиректора Salesforce, совместными усилиями Salesforce и Informatica создадут «самую полную, готовую для агентов платформу данных в отрасли». Он заявил, что благодаря объединению возможностей Data Cloud, MuleSoft и Tableau с передовыми возможностями Informatica по управлению данными автономные ИИ-агенты смогут предоставлять более интеллектуальные, безопасные и масштабируемые результаты для каждой компании. Это позволит компании значительно укрепить позиции на рынке корпоративных данных стоимостью более $150 млрд.

Сообщается, что интеграция решений двух компаний откроет новые возможности для корпоративного стека данных Salesforce, предоставляя комплексное решение для ИИ-задач:

• Informatica укрепит позиции Data Cloud как платформы данных клиентов (CDP), гарантируя, что данные всей организации будут не просто унифицированными, но и понятными, надёжными и применимыми.
• Приложения Salesforce CRM будут улучшены, что даст командам уверенность в предоставлении более персонализированного и эффективного клиентского опыта, подкрепленного надёжными данными. Передовые качество данных, интеграция, каталогизация и управление Informatica гарантируют, что данные, проходящие через API MuleSoft, будут не только связаны, но и обогащены, стандартизированы и надёжны.
• Автономные ИИ-агенты Agentforce получат больше возможностей для интерпретации и обработки сложных корпоративных данных, создавая систему интеллекта.
• Пользователи Tableau получат выгоду от более богатых, контекстно-ориентированных идей благодаря доступу к более доступному и лучше понимаемому ландшафту данных.

Как ожидается, сделка будет закрыта в начале 2027 финансового года Salesforce. Её уже одобрили советы директоров Salesforce и Informatica. Акционеры, владеющие в совокупности примерно 63 % голосующих акций Informatica классов A и B-1, предоставили письменное согласие на одобрение сделки. Её финансирование будет осуществляться за счёт денежных средств на балансе Salesforce и заёмных средств. После закрытия сделки Salesforce планирует быстро интегрировать технологический стек Informatica в свою экосистему.

За последние годы Salesforce заключила целый ряд сделок с целью расширения своего продуктового портфеля и увеличения доли рынка. В частности, она купила Slack в 2021 году за $27,7 млрд, Tableau в 2019 году за $15,7 млрд и MuleSoft в 2018 году за $6,5 млрд.