Intel подтвердила, что Nova Lake станет её первым клиентским продуктом с применением техпроцесса Intel 18A-P. На отчётной конференции 29 октября генеральный директор компании Лип-Бу Тан заявил, что разработка идёт с опережением графика. Дополнительные сведения о процессорах Intel намерена раскрыть на CES в январе 2027 года.

По словам Тана, к запуску Nova Lake компания ожидает примерно вдвое больше проектов устройств на базе новых процессоров, чем было у Panther Lake. Использованный термин design wins означает выбор платформы производителями систем — это не количество заказанных чипов и не прогноз розничных продаж.

Intel 18A-P представляет собой усовершенствованный вариант 18A. Согласно официальным данным компании, изменения транзисторов, межсоединений и правил оптимизации позволяют получить на 9% более высокую производительность при одинаковой мощности либо снизить мощность на 18% при одинаковой производительности. Это характеристики производственной технологии относительно 18A, а не обещанный прирост Nova Lake по сравнению с Arrow Lake.

При этом заявление руководителя не уточняет, какие именно кристаллы Nova Lake будут выпускаться по 18A-P. Поэтому оно не подтверждает полный перенос производства вычислительных кристаллов с TSMC на фабрики Intel. Tom’s Hardware также отмечает, что распределение техпроцессов между отдельными компонентами процессора остаётся неясным.

Одновременно появились неподтверждённые оценки быстродействия Nova Lake-S. Как передаёт Wccftech со ссылкой на публикацию Haze2K1, однопоточная производительность может вырасти относительно Arrow Lake примерно на 8% у обычных моделей и на 17% у вариантов с увеличенным кешем последнего уровня — bLLC. Для игр назван прирост около 20%. Однако эти цифры не сопровождаются полноценной методикой и результатами независимого тестирования, поэтому рассматривать их как установленные характеристики будущих процессоров нельзя.

Анонс подробностей на CES сам по себе не означает начала продаж в январе. В опубликованном тексте выступления Intel точная дата выхода Nova Lake в розницу не названа.

Источники для публикации

• Intel: официальный текст выступлений руководства по итогам третьего квартала 2026 года
• Intel: характеристики и этап развития техпроцесса 18A-P,
• Tom’s Hardware
• Wccftech

Сообщение Intel подтвердила применение 18A-P в Nova Lake и пообещала подробности на CES 2027 появились сначала на pcreview.kz.

AMD 28 октября выпустила FSR SDK 2.4 — новую версию набора инструментов для интеграции графических технологий FSR Redstone в игры. Обновление добавляет поддержку Vulkan для масштабирования и генерации кадров, а также позволяет разработчикам напрямую внедрять FSR Upscaling 4.1 на Radeon RX 6000 и ряде процессоров Ryzen со встроенной графикой.

В SDK входят ML-масштабирование FSR Upscaling 4.1.2 и ML-генерация кадров FSR Frame Generation 4.0.2, а также алгоритмические варианты FSR 3.1.6. Масштабирование восстанавливает изображение из кадров меньшего разрешения, а генерация кадров создаёт промежуточные изображения между отрисованными игрой. Поддержка Vulkan не распространяется на весь Redstone: Ray Regeneration и Radiance Caching в этой версии по-прежнему работают только через DirectX 12.

Для Vulkan есть существенное ограничение: игры с уже встроенным FSR 3.1 не получат переход на ML-масштабирование и ML-генерацию кадров автоматически через драйвер. Разработчикам необходимо интегрировать новый SDK. При этом игры, использующие новые компоненты FSR для Vulkan, смогут получать последующие версии через механизм обновления в AMD Software: Adrenalin Edition.

Для разных устройств предусмотрены разные модели масштабирования:

Модель выбирается автоматически. По документации AMD, облегчённый вариант занимает менее половины размера полной INT8-модели и рассчитан на более ограниченные ресурсы встроенной графики. Расширение совместимости масштабирования не означает такую же поддержку ML-генерации кадров: FSR Frame Generation 4.0.2 требует Radeon RX 9000 или более нового GPU и Windows 11.

Обновление также добавляет Driver-Assisted Frame Pacing — управление временем вывода кадров с помощью драйвера. Функция предназначена для Radeon RX 9000 и новее с Adrenalin 26.10.1 или более поздней версией; её работа зависит от режима вывода и способа интеграции генерации кадров. Поддержка отчётности Intel PresentMon остаётся доступной только в DirectX 12.

Поддержку FSR Upscaling 4.1 для Radeon RX 6000 и перечисленных семейств Ryzen AI Max и Ryzen AI 9 AMD ранее добавила в драйвер Adrenalin 26.10.1 от 20 октября. Для Xbox Series X|S компания пока использует формулировку «скоро»: официальный анонс не подтверждает, что технология уже доступна в консольных играх.

Источники:

• GPUOpen: анонс FSR SDK 2.4, совместимость и ограничения
• GitHub AMD: журнал изменений FSR SDK 2.4.0.
• GitHub AMD: состав SDK и известные ограничения.
• AMD: журнал изменений Adrenalin Edition 26.10.1
• AMD: расширение поддержки FSR Upscaling 4.1 и анонс версии для Xbox

Сообщение AMD выпустила FSR SDK 2.4 с поддержкой Vulkan и ML-масштабированием для Radeon RX 6000 появились сначала на pcreview.kz.

NVIDIA объяснила пересмотр характеристик платформы Vera Rubin тем, что первоначальные показатели были предварительными архитектурными целями, а обновлённые отражают устойчивые параметры систем, прошедших квалификацию для массового производства. Комментарий представителя компании опубликовало Wccftech 29 октября. Изменения затронули пропускную способность памяти HBM4 и межсоединения NVLink 6.

На официальной странице Vera Rubin NVL72 для одного GPU Rubin теперь указаны 288 ГБ HBM4 с пропускной способностью 19,2 ТБ/с и NVLink с пропускной способностью 3 ТБ/с. По сравнению с ранее опубликованными значениями, приведёнными Wccftech, изменения выглядят следующим образом:

Для стойки NVL72, объединяющей 72 GPU Rubin и 36 процессоров Vera, NVIDIA указывает суммарную пропускную способность HBM4 на уровне 1400 ТБ/с и NVLink — 216 ТБ/с.

По объяснению компании, производительность ИИ-агентов зависит от совместной работы моделей, программного обеспечения, вычислителей, сети и памяти. Такие приложения многократно выполняют рассуждения, вызывают инструменты и обращаются к данным, поэтому отдельная характеристика компонента не описывает скорость всей системы. NVIDIA также заявила Wccftech, что ранее опубликованные результаты тестирования уже получены на производственных конфигурациях.

Приведённое компанией преимущество до 30 раз по производительности на единицу мощности относится к конкретному сценарию. В техническом блоге NVIDIA оно показано для Vera Rubin NVL72 против GB300 NVL72 в нагрузке SemiAnalysis AgentX с моделью DeepSeek V4-Pro при скорости генерации 160 токенов в секунду на пользователя. При этом авторы прямо указывают, что замеры выполнила NVIDIA, а результаты ожидают проверки SemiAnalysis. Такой показатель нельзя считать универсальным ускорением всех ИИ-задач.

Согласно официальной странице продукта, системы на базе Vera Rubin уже выпускаются серийно и отгружаются. Вместе с тем документация обновлена не везде: страница HGX по-прежнему содержит для отдельного GPU Rubin прежние значения 22 ТБ/с для HBM4 и 3,6 ТБ/с для NVLink. При выборе конфигурации это расхождение требует уточнения у поставщика.

Источники:

• Wccftech
• NVIDIA: характеристики Vera Rubin NVL72.
• NVIDIA Technical Blog: условия сравнения Vera Rubin и GB300 в AgentX.
• NVIDIA: характеристики платформы HGX.

Сообщение NVIDIA объяснила снижение характеристик Vera Rubin переходом к спецификациям серийных систем появились сначала на pcreview.kz.

Samsung Electronics сообщила, что запланированный объём поставок высокопропускной памяти HBM на 2027 год уже законтрактован по согласованным целевым ценам. При этом ключевые клиенты продолжают запрашивать дополнительные объёмы. Компания раскрыла эти сведения на конференции по итогам третьего квартала 2026 года, состоявшейся 29 октября.

Одним из главных источников роста стала HBM4 — новое поколение многослойной памяти для ИИ-ускорителей. По заявлению Samsung, выручка от её продаж увеличилась более чем втрое относительно второго квартала, а доля HBM4 в общей выручке от HBM достигла примерно 60%. Речь идёт о денежном показателе, а не о количестве отгруженных микросхем.

Высокий спрос на память сопровождался рекордными финансовыми результатами. За квартал, завершившийся 30 сентября, консолидированная выручка Samsung составила 195,3 трлн вон — на 14% больше, чем кварталом ранее. Операционная прибыль достигла 107,4 трлн вон. Полупроводниковое подразделение Device Solutions получило 147,1 трлн вон выручки и 106,5 трлн вон операционной прибыли. Соотношение этих показателей даёт операционную рентабельность около 72,4%.

Samsung также расширяет долгосрочные соглашения о поставках памяти — LTA. На момент отчётной конференции договоры были заключены с десятью крупными клиентами, ещё с десятью велись переговоры. По словам компании, интерес к таким соглашениям распространяется за пределы ИИ-инфраструктуры и серверного рынка: стабильные поставки стремятся обеспечить заказчики из мобильной, автомобильной и сетевой отраслей.

Как передаёт ChosunBiz, Samsung рассчитывает к 2030 году охватить долгосрочными контрактами 60–70% производственных мощностей по выпуску памяти. Это целевой показатель, а не уже обеспеченная заказами загрузка. Соглашения предусматривают возможность ежегодного продления через переговоры после окончания первоначального срока.

В прогнозе на 2027 год Samsung ожидает дальнейшего увеличения инвестиций в ИИ-инфраструктуру и усиления разрыва между спросом на память и возможностями отрасли по её выпуску. Компания намерена наращивать продажи HBM, серверной DRAM и SSD, одновременно обеспечивая будущие поставки многолетними контрактами.

Источники:

• Samsung Electronics
• Стенограмма отчётной конференции Samsung на Investing.com.
• ChosunBiz

Сообщение Samsung заявила, что весь запланированный выпуск HBM на 2027 год уже распределён между заказчиками появились сначала на pcreview.kz.

Министерство юстиции США собирает сведения о том, как планируемая покупка Hugging Face компанией NVIDIA за $12,93 млрд может повлиять на конкуренцию в сфере искусственного интеллекта. Об этом 28 октября сообщило Reuters со ссылкой на двух осведомлённых собеседников. По их словам, ведомство интересуется, позволит ли сделка NVIDIA получить контроль над одним из ключевых каналов распространения ИИ-моделей.

Вопросы регулятора касаются того, сможет ли NVIDIA использовать платформу для получения дополнительных рычагов влияния на рынок и ограничения возможностей конкурентов. По данным Reuters, чиновники также запрашивают информацию о конкурирующих с Hugging Face сервисах. Эти запросы поступают на фоне более широкого многолетнего расследования приобретений, инвестиций и практики продаж NVIDIA.

NVIDIA объявила о соглашении 3 сентября 2026 года. Hugging Face предоставляет площадку для размещения, обмена и развёртывания моделей ИИ, наборов данных и приложений. На момент анонса NVIDIA оценивала её аудиторию более чем в 18 млн разработчиков, исследователей и авторов, а число использующих платформу компаний — более чем в 200 тысяч.

В объявлении NVIDIA указала сумму $12,93 млрд. Согласно поданному в SEC документу, условия предусматривают выплату акционерам Hugging Face около $11,9 млрд с возможными корректировками и программу удержания сотрудников на основе акций объёмом до приблизительно $1 млрд. Закрытие сделки ожидается в первом полугодии 2027 года при выполнении необходимых условий, включая получение разрешений регуляторов.

NVIDIA обещает сохранить открытый характер Hugging Face и возможность выбирать модели, программные инструменты, облачные сервисы и вычислительные платформы. По заявлению компании, использование её оборудования не станет обязательным условием работы с площадкой. Эти обязательства описывают планы покупателя после завершения сделки.

NVIDIA отказалась комментировать сведения Reuters, представители Hugging Face не ответили агентству, а Минюст не стал обсуждать рассматриваемые дела. Сообщение о запросах ведомства не означает, что нарушения установлены или что регулятор намерен заблокировать приобретение.

Источники:

• Reuters
• NVIDIA: объявление о приобретении Hugging Face
• NVIDIA: форма 8-K в SEC

Сообщение Reuters: Минюст США изучает влияние покупки Hugging Face компанией NVIDIA на конкуренцию появились сначала на pcreview.kz.

Производители персональных компьютеров сталкиваются с трудностями при закупке печатных плат на фоне растущего спроса со стороны ИИ-инфраструктуры. Об этом сообщает Tom’s Hardware со ссылкой на опрошенных Nikkei Asia руководителей отраслевых компаний. По их словам, конкуренция за производственные мощности и материалы создаёт риск дефицита и дальнейшего роста цен.

Неназванный представитель американского производителя ПК рассказал Nikkei, что компании сложно обеспечить поставки плат для продуктов 2027 года, даже с учётом возможного снижения компьютерного рынка. Как передаёт Tom’s Hardware, поставщики отдают приоритет более прибыльным заказам для ИИ-систем, из-за чего потребности традиционной электроники удовлетворяются хуже.

Расширение выпуска зависит не только от инвестиций в заводы, но и от доступности материалов — в частности, фольгированных медью ламинатов (CCL), которые служат основой печатных плат, и специальных стеклотканей. По пересказу Tom’s Hardware, один из крупных поставщиков CCL уже набирает заказы с горизонтом до 2030 года, хотя планирует утроить мощности к 2028 году. Это сведения об отдельной компании, а не срок ожидания для всего рынка.

Дополнительную проблему представляет закупка оборудования. CommonWealth Magazine в репортаже с TPCA Show 2026 приводит заявление председателя Unimicron и отраслевой ассоциации TPCA С. К. Чиена: сроки поставки некоторых специализированных производственных установок превысили 30 месяцев. По его оценке, предложение ключевых материалов примерно на 20% отстаёт от спроса. Эти ограничения затрудняют наращивание выпуска подложек для ИИ-чипов.

Вместе с тем участники отрасли отмечают риск избыточных предварительных заказов: стремясь обезопасить себя от нехватки компонентов, покупатели могут временно завышать спрос. Поэтому текущая загрузка поставщиков сама по себе не определяет ни продолжительность дефицита, ни будущую стоимость компьютеров.

Источники:

• Tom’s Hardware
• CommonWealth Magazine

Сообщение СМИ: спрос на ИИ-серверы осложняет поставки печатных плат для производителей ПК появились сначала на pcreview.kz.

Microsoft 28 октября выпустила DirectX 12 Agility SDK 1.722 Preview с новыми возможностями DirectX Raytracing (DXR). Обновление добавляет кластерную геометрию, разделяемые структуры ускорения верхнего уровня (PTLAS) и управление построением структур со стороны GPU. Эти инструменты предназначены для снижения затрат на подготовку высокодетализированных динамических сцен к трассировке лучей. Пока они доступны в экспериментальном режиме для разработчиков.

Структуры ускорения помогают быстро определять пересечения лучей с объектами. При анимации и изменении детализации их обновление может требовать значительных ресурсов. Clustered Geometry позволяет собирать геометрию из небольших кластеров, содержащих до 256 треугольников и 256 вершин, и повторно использовать уже подготовленные части. Для деформируемых моделей предусмотрены шаблоны, сохраняющие сведения о соединении вершин. PTLAS действует на уровне сцены: неизменившиеся разделы сохраняются, а обновляются только затронутые изменениями.

Microsoft сравнила кластерный подход с традиционной перестройкой структур нижнего уровня — BLAS — в тестовой сцене на Radeon RX 9070:

В этой конфигурации частота кадров выросла примерно в 66 раз, а объём памяти структур сократился на 89,7%. При этом потребность во временной памяти для построения увеличилась: для статической геометрии — с 1,83 до 526 МиБ, для анимированной — с 8,25 до 179 МиБ. Microsoft отдельно предупреждает: результаты специальной демонстрационной сцены нельзя переносить на игры. Эффект зависит от нагрузки, настроек и GPU.

В таблице совместимости Microsoft указаны Radeon RX 9000, Intel Arc B-Series, встроенная графика Core Ultra 200V и Series 3, а также все поколения NVIDIA RTX. Для работы необходимы совместимые драйверы. Для экспериментальных функций также требуются соответствующий предварительный SDK, Shader Model 6.10 и режим разработчика Windows. Qualcomm планирует поддержку Snapdragon X2 в первом–втором кварталах 2027 года.

Новые интерфейсы стандартизируют в DirectX возможности RTX Mega Geometry, ранее доступные через API NVIDIA. По данным компании, кластерная геометрия применяется в Gears of War: E-Day для трассировки детализированной геометрии Nanite. NVIDIA также готовит демонстрацию леса площадью 25 км² с 60 млн растений и трассировкой путей в реальном времени. На момент анонса её DirectX-версия ещё готовилась к выпуску.

Источники:

• Microsoft: предварительное обновление DXR
• Microsoft: выпуск Agility SDK 1.620 и 1.722 Preview.
• Microsoft: спецификация кластерной геометрии и PTLAS.
• NVIDIA

Сообщение Microsoft представила предварительное обновление DXR для ускорения трассировки в сложных сценах появились сначала на pcreview.kz.

Google DeepMind 28 октября анонсировала Gemini 4 Carbon — новую ИИ-модель для программирования, киберзащиты и длительных многоэтапных задач. На этой неделе доступ начнут предоставлять небольшой группе специалистов по киберзащите, затем круг участников расширят через Fairwind Program. Сроки доступности для остальных разработчиков, компаний и пользователей не объявлены.

Carbon заняла первое место в Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 с результатом 59 баллов. Это подтверждает страница самого Artificial Analysis: индекс объединяет девять тестов, оценивающих программирование, профессиональные задачи, научные знания и другие способности моделей. Лидерство в сводном индексе при этом не означает превосходства в каждой отдельной задаче.

В опубликованных Google результатах заметный акцент сделан на кибербезопасности:

Эти показатели требуют учёта условий испытаний. По методике DeepMind, SEC-bench Pro проверялся на наборе из 183 задач для JavaScript-движков; результат pass@1 усредняли по трём независимым попыткам на задачу. Испытания SEC-bench Pro и ExploitGym компания проводила самостоятельно, а оценки конкурентов брала из их опубликованных отчётов. CWE-bench оценивала Collinear AI. Google отдельно указывает, что кибербезопасностные результаты получены без защитных ограничений модели.

Приложенная сравнительная таблица также показывает, что Carbon уступает отдельным конкурентам: в FrontierSWE 2 у неё 61,2% против 65,5% у GPT-6 Astra, а на офлайн-подмножестве OSWorld 2.1 — 81,5% против 87,2% у Claude Opus 5.5.

Заявленная стартовая цена составляет $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов. Кэшированные входные токены оплачиваются со скидкой 95% к обычному входному тарифу. После вводного периода ставки вырастут до $4 и $20 соответственно; дату окончания этого периода Google не назвала.

Источники:

• Google
• Google DeepMind
• Artificial Analysis

Сообщение Google представила Gemini 4 Carbon с акцентом на киберзащиту — доступ пока будет ограниченным появились сначала на pcreview.kz.