Volkswagen показал прототип Mission Efficiencyi — обтекаемое электрическое купе-«каплю» с самым аэродинамичным кузовом среди дорожных автомобилей и рекордно низким расходом энергии. Концепт уже прошёл дорожные испытания, реально проехав больше 1200 км на одной зарядке, и позиционируется как почти серийная машина, преемник легендарного XL1i 2010-х годов.

Главный рекорд — не в размере батареи или мощности мотора, а в эффективности: за счёт аэродинамики и сниженного сопротивления воздуха машина расходует энергии заметно меньше конкурентов при сравнительно небольшой батарее.

Полный разбор →

Компания Cortical Labsiа на живых нейронах">i собрала стойку из 20 биокомпьютеров, содержащую в сумме 16 миллионов живых человеческих нейронов вместо кремниевых чипов и транзисторов. Главная особенность разработки — энергопотребление в разы ниже, чем у обычных ИИ-серверов на видеокартах.

По данным источников, весь сервер потребляет около 1 кВт электроэнергии — примерно столько же, сколько одна видеокарта Nvidia, тогда как стандартные дата-центры для ИИ расходуют мегаватты (более 100 кВт на сервер).

Полный разбор →

Компания Seasonic представила блок питания Prime Enterprise RX-1600, который стал первым в отрасли, получившим максимальный сертификат энергоэффективности 80 Plus Rubyi. Для достижения такого результата производителю пришлось переработать элементную базу устройства, хотя технические подробности этой доработки пока не раскрываются.

По данным 3DNews, речь идёт о первом потребительском ATX-блоке питания с сертификатом 80 Plus Ruby, при этом тестирование проходило при напряжении 115 Вi — то есть высокие показатели эффективности подтверждены именно для этого стандарта питания.

Полный разбор →

Google готовит специализированный серверный ИИ-чип с внутренним названием Frozen v2i, в котором часть архитектуры модели Gemini будет аппаратно закреплена в кремнии, а не выполняться как обычная программа. По данным The Information, это должно дать в 6–10 раз больше обработанных токенов на единицу энергии по сравнению с нынешними TPUi и снизить дефицит вычислительных мощностей у Google. Первое развёртывание ожидается не раньше 2028 года.

Плата за эффективность — потеря гибкости: если ключевые элементы модели зафиксированы в кремнии, будущие версии Gemini должны сохранять совместимую архитектуру, а крупные изменения модели потребуют разработки нового чипа. Это ещё теснее свяжет модели Google и его инфраструктуру, и без того менее зависимую от Nvidia благодаря TPU.

ВыводЧип предназначен прежде всего для инференса — генерации ответов уже обученной моделью, а не для её тренировки.

Полный разбор →