← Материалы разборы Yersham
разбор · инфраструктурабалл 6.0#756 из 1116 · 2026-04-26

Forecast from the creator of the largest AI cloud

Что забрать0/4
отметь, что применил →
о чём это

Компания Corvive построила масштабную инфраструктуру для AI с уникальной системой управления охлаждением и питанием, что позволяет клиентам максимально эффективно использовать GPU. Ключ — автоматизация и предиктивная аналитика для минимизации простоев и повышения надежности датацентров.

смотреть видео
полный разбор ролика · 5 глав
01

Введение и компания Corvive

Corvive — одна из крупнейших компаний в сфере AI-инфраструктуры с оценкой в 42 млрд долларов и сотнями тысяч GPU. Компания быстро растёт, строит датацентры и обслуживает крупных клиентов, включая Microsoft.

Это пример того, как быстро развивается рынок AI и какие задачи стоят перед инфраструктурными провайдерами.

02

Масштаб и скорость строительства

Компания строит датацентры с беспрецедентной скоростью, сталкиваясь с внешними и внутренними проблемами, но учится на ошибках и сохраняет высокие стандарты качества.

Важно управлять ожиданиями и признавать, что при таком масштабе неизбежны сбои, которые служат опытом для улучшения процессов.

03

Технические особенности датацентров

Corvive перешла от аренды готовых мощностей к собственному проектированию датацентров, уделяя особое внимание системам охлаждения и электропитания.

Ключевой секрет — не в оборудовании, а в программном управлении этими системами, что позволяет эффективно эксплуатировать GPU при экстремальных нагрузках.

04

Программный комплекс и сервис

Компания разработала ПО, которое оптимизирует работу GPU, превращая товарный продукт в высокоэффективный сервис с максимальной отдачей для клиентов.

Это позволяет ведущим лабораториям и компаниям рассчитывать на стабильность и производительность при работе с AI-моделями.

05

Автоматизация и предиктивная аналитика

Corvive использует крупнейший в мире датасет по отказам и работе оборудования для построения предиктивных моделей и автоматизации управления датацентрами.

Это снижает простой и повышает надежность, что критично для обучения и запуска AI-моделей.

#инфраструктура#автоматизация#оркестрация#gpu
дальше в дело
Собрать это в маршрут
все маршруты →
ещё разборы