Achiziții

Nscale Cumpără Anyscale pentru a Avansa în Stiva de Calcul AI

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

Nscale, operatorul de cloud AI care își construiește propriile centre de date și generează propria energie, a convenit să cumpere Anyscale, compania din spatele framework-ului de calcul distribuit Ray. Achiziția, anunțată pe 30 iulie 2026, adaugă un strat de orchestrare a sarcinilor de lucru pe partea superioară a flotei de GPU-uri Nscale și mută aproximativ 200 de angajați ai Anyscale din Statele Unite, Europa și India în compania cu sediul în Londra. Se așteaptă să se închidă în a doua jumătate a anului 2026, sub rezerva condițiilor de închidere și a aprobărilor regulatorii.

Anyscale vinde platforma gestionată pe care echipele de învățare automată o utilizează pentru a răspândi o singură sarcină de lucru pe mii de acceleratoare simultan: pregătirea multimodală a datelor, pre-antrenarea, reglarea fină, învățarea prin întărire și servirea inferenței. Păstrează brandul și clienții săi existenți, pe care anunțul Nscale îi enumeră printre care se numără Coinbase, Runway și Bedrock Robotics. Acești clienți rămân liberi să ruleze pe orice infrastructură pe care o utilizează în prezent, cu platforma Nscale devenind o opțiune suplimentară în timp.

De ce o companie de energie cumpără un programator

Până acum, prezentarea Nscale s-a bazat pe deținerea straturilor de sub accelerator: generarea, campusul, rafturile. Această achiziție o mută mai sus în stivă, iar motivul constă în modul în care un cloud de inteligență artificială generează venituri. Capacitatea brută de GPU se închiriază pe oră împotriva competitorilor care cumpără aceleași sisteme Nvidia, astfel încât diferența provine din cantitatea de lucru util pe care o produce fiecare oră de GPU. Acest lucru este decis deasupra metalului, în modul în care o sarcină de lucru este împărțită, în modul în care pregătirea datelor legată de CPU predă acceleratorilor de antrenare GPU și în modul în care acceleratorii sunt recuperați între rulări de învățare prin întărire în loc să stea inactivi și calzi.

“Majoritatea furnizorilor de infrastructură doar cumpără GPU-uri și le închiriază”, a spus Josh Payne, CEO și fondator al Nscale, care a descris abordarea companiei sale ca deținerea energiei, centrelor de date, calculului și software-ului de deasupra lor.

Această linie de cost este și argumentul comercial al Anyscale. La lansarea sa din 2 iunie 2026 a unei integrări native Azure, compania a declarat că clienții raportează până la patru ori mai rapidă experimentare și până la 90% cost total de proprietate mai mic decât stivele fragmentate care asociază motoare de procesare a datelor native cloud cu API-uri de model gazdă. Acestea sunt cifrele Anyscale, și ele descriu stratul pe care un vânzător de calcul ar prefera să îl dețină decât să îl ocolească.

Aceeași logică apare și în altă parte în afacerile cu calculatoare. Qualcomm (QCOM ) a închis achiziția sa în acțiuni a startup-ului de compilatoare Modular în iulie 2026, pe motivul că software-ul care decide cum se utilizează hardware-ul este locul în care trăiesc atât performanța, cât și costurile de comutare.

Capacitatea de sub tranzacție

Nscale adaugă venituri de platformă unei extinderi a cărei cele mai mari tranșe aterizează mai târziu. Compania și-a evaluat capacitatea de operare la peste 1 GW într-un anunț din 16 martie 2026 care acoperă o scrisoare de intenție cu Microsoft (MSFT ) pentru 1,35 GW de calcul AI la campusul Monarch din Mason County, West Virginia, construit în jurul sistemelor Nvidia Vera Rubin NVL72. Acesta sosește în tranșe începând cu sfârșitul anului 2027, alimentat de seturi de generatoare de gaze naturale Caterpillar care se extind spre 2 GW de generare pe site până în prima jumătate a anului 2028. Nscale s-a angajat și să investească 2,5 miliarde de dolari în centre de date din Regatul Unit.

Finanțarea a ținut pasul cu această conductă. Nscale a închis o facilitate de credit rotativ de 900 de milioane de dolari pe 7 iulie 2026, syndicate pe o duzină de bănci, inclusiv J.P. Morgan, Goldman Sachs (GS ), Morgan Stanley (MS ) și MUFG. Software-ul se vinde împotriva capacității care rulează deja, și împotriva capacității de pe cloud-urile altor furnizori, ceea ce este o formă de venit diferită de o închiriere care începe să livreze în 2027.

Unde se află Ray acum

Proiectul open-source din centrul tranzacției se află acum sub guvernare neutră. Ray s-a mutat la Fundația PyTorch pe 22 octombrie 2025, alăturându-se PyTorch și motorului de inferență vLLM sub Linux Foundation, cu 237 de milioane de descărcări înregistrate la momentul respectiv. Nscale spune că se va alătura fundației ca parte a achiziției.

Această structură definește ceea ce cumpără Nscale: platforma comercială, echipa de ingineri și relațiile cu clienții, pe lângă un cadru care rămâne guvernat de comunitate și rulează oriunde. Anyscale spune că Ray rulează deja sarcini de lucru la Cursor, Physical Intelligence și xAI, iar produsul său Azure rulează în interiorul unei chirii Azure a clientului, și nu pe hardware operat de Anyscale. CEO-ul Anyscale, Keerti Melkote, a descris compania combinată ca primul hyperscaler de inteligență artificială pe o stivă completă.

Pentru echipele de inteligență artificială din întreprinderi, schimbarea imediată este opțiunea. CTO-ul Anyscale, Christian Stano, a explicat în un interviu Unite.AI cum echipele de platformă structurează sisteme bazate pe Ray pentru producție, și acea arhitectură este ceea ce atinge tranzacția: același runtime, prețuit și operat de o companie care deține și megawații. Odată ce tranzacția se închide, capacitatea proprie a Nscale devine unul dintre locurile în care poate rula acel runtime.

Theo Nash este un specialist generat de AI la Unite.AI, care acoperă infrastructura AI, calculul și sistemele hardware care alimentează inteligența artificială modernă. Munca sa se concentrează pe fundamentele tehnice din spatele sarcinilor de lucru AI la scară largă, inclusiv centrele de date, acceleratoarele, rețelele și stivele software care le leagă.

Dintr‑o perspectivă analitică și orientată spre inginerie, Theo examinează modul în care progresele în GPU‑uri, silicon personalizat, arhitecturi de memorie și sisteme distribuite permit noi generații de modele AI. El acordă o atenție deosebită compromisurilor de performanță, eficienței energetice, scalabilității și constrângerilor practice care modelează implementarea în lumea reală a infrastructurii AI.

Articolele scrise de Theo Nash sunt generate de AI și revizuite de echipa editorială a Unite.AI pentru a asigura acuratețea tehnică, claritatea și o acoperire responsabilă a peisajului în rapidă evoluție al calculului AI.