AMD и Samsung помогут VMware доделать фреймворк конфиденциальных вычислений

AMD и Samsung помогут VMware доделать фреймворк конфиденциальных вычислений

AMD и Samsung помогут VMware доделать фреймворк конфиденциальных вычислений

Компания VMware объявила о партнерстве, призванном ускорить создание приложений, пригодных для конфиденциальных вычислений. К ее проекту Certifier Framework for Confidential Computing присоединились AMD, Samsung и участники сообщества RISC-V Keystone.

Концепция конфиденциальных вычислений (Confidential Computing) предполагает защиту используемых данных с помощью аппаратной доверенной среды выполнения (TEE). Приложение и данные на время обработки изолируются — заключаются в анклав, и аппаратные механизмы безопасности блокируют доступ хостовой ОС и прочим кодам, предотвращая стороннее вмешательство и кражу конфиденциальной информации.

Подобные меры предосторожности, по словам VMware, особенно важны для приложений, работающих в многооблачных средах. Однако темпы внедрения конфиденциальных вычислений пока оставляют желать лучшего — из-за сложности создания соответствующих приложений.

Чтобы ускорить процесс, компания запустила проект Certifier Framework for Confidential Computing. Созданный ею фреймворк с открытым исходным кодом состоит из двух частей:

  • библиотека для разработки приложений, способных работать в TEE-средах;
  • масштабируемый Certifier Service — набор серверных приложений для оценки политики и управления отношениями доверия в защищаемой зоне.

Библиотеку, а по сути кросс-платформенный API, можно также использовать для адаптации существующего софта к условиям Confidential Computing. В любом случае стандартизированный API должен облегчить задачу разработчикам.

«Конфиденциальные вычисления обладают значительным потенциалом в отношении защиты приложений, в том числе тех, что работают в многооблачных средах, — заявил Кит Колберт (Kit Colbert), технический директор VMware. — Оказание помощи в принятии и реализации стандарта — это большой вызов».

Компания надеется, что поддержка AMD, Samsung и RISC-V Keystone ускорит создание специализированных кодов для экосистем x86, Arm и RISC-V, и призывает других участников ИТ-сообщества присоединиться к ее проекту.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru