Ключевые выводы
- Aethir стал первым децентрализованным GPU-облаком, развернувшим NVIDIA B300 GPU в нескольких регионах в производственном масштабе — уже доступны для корпоративного AI-обучения
- Aethir ведёт переговоры на продвинутой стадии с несколькими корпоративными партнёрами по долгосрочным развёртываниям GPU-инфраструктуры; дальнейшие анонсы ожидаются на протяжении 2026 года
- Такие организации, как KAUST, JobTalk и GAIB, уже используют сеть Aethir для реализации сложных AI-задач
- Aethir внедряет управляемый слой Kubernetes для поддержки корпоративных AI-развёртываний
Расширение инфраструктуры для AI-нагрузок нового поколения
Децентрализованное корпоративное GPU-облако Aethir продолжает расширять глобальную вычислительную сеть для удовлетворения стремительно растущего спроса на крупномасштабные AI-нагрузки.
В рамках корпоративной инфраструктурной дорожной карты Aethir внедряет кластеры GPU NVIDIA B300, предназначенные для поддержки продвинутого AI-обучения, мультимодальных моделей и зарождающихся AI-агентных нагрузок.
Aethir является первой децентрализованной AI-инфраструктурной сетью, развернувшей B300 GPU в нескольких регионах, предоставляя организациям доступ к вычислительным мощностям GPU нового поколения, способным обрабатывать самые требовательные AI-задачи — уже сейчас, в масштабе, в нескольких локациях и по конкурентным ценам.
Децентрализованная инфраструктура Aethir обеспечивает распределённое развёртывание GPU через глобальную сеть облачных хостов, помогая организациям получить доступ к масштабируемым вычислительным ресурсам без зависимости от единого централизованного дата-центра. Располагая глобальным парком высокопроизводительных GPU-контейнеров для широкого спектра AI-нагрузок, Aethir продолжает расширять инфраструктуру, чтобы отвечать растущим вычислительным потребностям AI-разработчиков и корпораций по всему миру.
Поддержка следующей фазы корпоративного роста AI
Спрос на AI-вычисления продолжает ускоряться по мере того, как организации интегрируют машинное обучение, генеративный AI и продвинутую аналитику в свою деятельность. Такие приложения, как AI-ко-пилоты, рекомендательные системы, робототехника, обучение мультимодальных моделей и крупномасштабное симулирование, требуют значительных GPU-ресурсов для поддержки всё более сложных моделей.
Для удовлетворения этих потребностей Aethir расширяет инфраструктурную дорожную карту с помощью GPU-кластеров нового поколения, включая развёртывания B300, предназначенные для крупномасштабных задач AI-обучения.
В настоящее время Aethir ведёт переговоры на продвинутой стадии с несколькими корпоративными партнёрами по долгосрочному развёртыванию GPU-инфраструктуры для задач AI-обучения и продвинутых исследовательских нагрузок. Это отражает растущий спрос на выделенную инфраструктуру для AI-обучения, выходящего за рамки инференс-нагрузок. Дальнейшие анонсы корпоративных развёртываний ожидаются на протяжении 2026 года.
Глобальная доступность кластеров B300 GPU
Кластеры B300 GPU Aethir развёртываются в растущем числе регионов: США, Канада, Великобритания, Франция, Норвегия, Корея, Япония, Таиланд и Малайзия.
Эти развёртывания позволяют организациям получить доступ к высокопроизводительным AI-вычислениям в непосредственной близости от их операционных регионов, пользуясь при этом гибкими конфигурациями кластеров и масштабируемой инфраструктурой.
Кроме того, Aethir готовит дополнительные развёртывания инфраструктуры B300 в США для поддержки крупномасштабных корпоративных задач AI-обучения — с мощностями, готовыми к работе для корпоративных партнёров по конкурентным ценам и с полной референсной архитектурой, подкреплённой корпоративными SLA.
Эти кластеры поддерживают широкий спектр конфигураций, позволяя корпорациям и AI-разработчикам развёртывать нагрузки от исследовательских экспериментов до крупномасштабных сред обучения моделей.
Корпоративные и исследовательские организации, работающие на платформе Aethir
Всё больше корпораций, исследовательских учреждений и AI-ориентированных организаций используют децентрализованную GPU-инфраструктуру Aethir для реализации ресурсоёмких AI-нагрузок.
Среди организаций, которые в настоящее время развёртывают нагрузки на Aethir:
JobTalk AI
JobTalk Inc. — это платформа агентного AI-рекрутинга, использующая интеллектуальных голосовых агентов для автоматизации телефонного скрининга кандидатов, планирования собеседований и последующих коммуникаций для кадровых агентств и внутренних команд по подбору персонала. Напрямую интегрируясь с вашей ATS, платформа осуществляет структурированный охват и скрининг 24/7 по голосовым каналам, SMS и электронной почте, а затем предоставляет оценочные резюме, транскрипты и анализ настроений, позволяя рекрутерам сосредоточиться на закрытии ведущих кандидатов, а не на рутинных телефонных звонках.
GAIB
GAIB развернул токенизированную вычислительную инфраструктуру на базе H200 в сети Aethir для поддержки крупномасштабных нагрузок на open-source модели. Проект сосредоточен на создании экономического уровня для AI-инфраструктуры путём токенизации корпоративных GPU и связанных с ними будущих денежных потоков в доходные on-chain активы — AID (AI dollar). Пользователи получают реальную AI-доходность, стейкая AID для получения sAID (застейканный AID), который обеспечен диверсифицированным портфелем американских казначейских векселей и реальными сделками по финансированию AI-инфраструктуры (TVL на пике: более $200 млн), обеспечивая широкое участие в инвестициях в AI-инфраструктуру. Среди инвесторов GAIB — Hack VC, Faction, Amber Group и Antalpha.
KAUST (Университет науки и технологий имени короля Абдуллы)
KAUST использует NVIDIA H200 GPU на Aethir для краткосрочных исследовательских проектов по высококонкурентным ценам. Будучи одним из наиболее финансируемых исследовательских университетов на Ближнем Востоке, KAUST в 2024 году открыл специализированный Центр передового опыта в области генеративного AI, укрепляя позиции Саудовской Аравии как быстро развивающегося центра AI-исследований в рамках инициативы «Видение 2030».
Эти развёртывания демонстрируют разнообразие нагрузок, работающих в сети Aethir: от академических исследований и разработки передовых AI-моделей до новых экономических моделей AI-инфраструктуры.
Управляемый Kubernetes для корпоративных AI-нагрузок
Помимо расширения GPU-инфраструктуры, Aethir внедрил управляемый слой Kubernetes, разработанный специально для корпоративных AI-нагрузок.
Этот слой располагается поверх инфраструктуры bare-metal GPU Aethir и позволяет клиентам управлять вычислительными ресурсами с использованием привычных контейнерных рабочих процессов.
Управляемая среда Kubernetes предоставляет несколько возможностей для организаций, развёртывающих крупномасштабные AI-системы, в том числе:
- Контейнеризированные AI-нагрузки
- Совместное использование ресурсов несколькими арендаторами между командами
- Секционирование и оркестровка GPU
- Упрощённое развёртывание распределённых конвейеров обучения
Этот управляемый вариант повышает эффективность и операционную гибкость для корпораций, университетов, исследовательских учреждений и стартапов, выполняющих GPU-интенсивные нагрузки.
Создание инфраструктуры для будущего AI
По мере того как спрос на AI-вычисления продолжает расти по всему миру, масштабируемая GPU-инфраструктура становится критически важной основой для инноваций. За счёт продолжающегося расширения своего децентрализованного GPU-облака Aethir стремится обеспечить AI-разработчиков, корпорации и исследовательские учреждения инфраструктурой, необходимой для обучения, развёртывания и эксплуатации передовых AI-систем в масштабе.
.jpg)
.jpg)
.jpg)
