Axiom JDK оптимизировали для архитектуры RISC-V

Axiom JDK оптимизировали для архитектуры RISC-V

Axiom JDK оптимизировали для архитектуры RISC-V

Компания Axiom JDK оптимизировала производительность Java-приложений и выпустила специальную версию Axiom JDK Pro Server для работы в системах на архитектуре RISC-V.

Данная оптимизация позволит эффективнее работать с высоконагруженными Java-приложениями на RISC-V и обеспечивать бесшовную миграцию Java-стека на перспективные решения.

Усовершенствованная среда исполнения Java содержит специализированные патчи для RISC-V IP-ядер участников российского Альянса RISC-V. В результате российская платформа Java Axiom JDK позволит запускать любые приложения, написанные на Java, которые могут работать на аппаратных решениях, соответствующих стандарту RISC-V.

Оптимизированная платформа Java Axiom JDK Pro Server для RISC-V уже предлагается для коммерческого использования. Речь идет о версиях с длительной поддержкой (LTS) JDK 17 и 21 и включает регулярные обновления безопасности.

Совершенствование Axiom JDK для систем на архитектуре RISC-V увеличивает потенциал российского ИТ-сообщества в создании импортонезависимых программно-аппаратных решений. Достоинствами архитектуры RISC-V является открытость, модульность и постоянно развивающаяся экосистема, включающая в себя все современные наработки в создании процессорных архитектур и программного обеспечения.

«Мы рады, что в России есть сильное сообщество Java профессионалов, заинтересованных в программно-аппаратных оптимизациях для развития открытых процессорных архитектур. Альянс RISC-V ожидает от сотрудничества с Axiom JDK улучшения качества поддержки RISC-V в отечественной платформе Java, OpenJDK, поиска новых архитектурных идей и развития профиля прикладных RISC-V процессоров RVA23, укрепляя базу для технологического суверенитета. Качественное решение даст весомые преимущества для заказчиков при формировании ИТ-стратегии на отечественном программно-аппаратном стеке и развитии систем на платформе Java, которая используется в подавляющем числе корпоративных систем в России», — сказал Сергей Якушкин, глава Технологического комитета Альянса RISC-V.

«Инженеры Axiom JDK ежедневно работают над тем, чтобы удовлетворять потребности отечественных разработчиков в Java-технологиях. Мы выпускаем регулярные обновления и улучшения, занимаемся локализацией, поддерживаем современные аппаратные платформы и постоянно инвестируем в развитие. Такая стратегия обеспечивает разработчиков полнофункциональным инструментарием для создания новых критически важных систем и миграции существующих на доверенный Java-стек. Мы гордимся, что можем предоставить российским компаниям все необходимые инструменты для безопасной и эффективной Java-разработки и подтвердить, что Java в России — это мы», — отметил Роман Карпов, директор по стратегии и развитию технологий Axiom JDK.

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