Завод чипов в Татарстане за 750 млрд рублей, робот-грузчик, квантовые прорывы

«Элемент» построит в Татарстане завод чипов за 750 млрд рублей с переходом от 55—40 нм к 28 нм

Микроэлектронный холдинг «Элемент» приступил к строительству завода по производству полупроводниковых пластин в особой экономической зоне «Иннополис», сообщает CNews. Стоимость проекта оценивается в 750 млрд рублей. Предприятие начнет выпускать продукцию по топологии 55—40 нм, а к пятому году работы планирует выйти на серийное производство чипов по 28-нанометровому техпроцессу. Завод займет участок в 41 гектар, его основными заказчиками станут «Росатом», «Ростех», предприятия ОПК и объекты критической информационной инфраструктуры.

Реализация проекта рассчитана на пять лет. В планах:

1. Строительство инфраструктуры.
2. Холодный пуск и тестовое производство.
3. Выпуск первых коммерческих чипов по 55—40 нм.
4. Запуск пилотной линии 28 нм.
5. Индустриализация и серийный выпуск по 28 нм.

Единая производственная линия позволит использовать до 80% капитальных затрат для обеих технологий без возведения новых корпусов. Технологическим партнером выступает АО «Микрон» (входит в «Элемент»), проектным — АО «НИИМЭ». Кадровое обеспечение возложено на МИЭТ, КАИ и ТУСУР. Продукция — логические микросхемы, память, аналоговые и силовые компоненты — уже согласована с российскими дизайн-центрами. Внешние коммуникации и аванпроект одобрены ВНИИР Минпромторга.

Для реализации проекта в 2023 году создано АО «Волга», генеральным директором которого назначен Рустам Хидиятуллин. Уставный капитал организации — 100 млн рублей, 51% акций принадлежит «Элементу», оставшиеся 49% — ОЭЗ «Иннополис». По данным отчетности за 2025 год, компания пока не ведет операционной деятельности, ее штат насчитывает трех человек, а убыток составил 5,5 млн рублей. Объясняется это стартовым циклом развития.

В МАИ создали беспилотную платформу, которая видит препятствия и сама строит маршрут без оператора

Ученые Московского авиационного института (МАИ) совместно с компанией «Статус консалт» разработали полностью автономную грузовую платформу для заводов, складов и аэропортов, сообщает Минпромторг РФ. Робот не требует ни водителя, ни дистанционного оператора: получив задание, он самостоятельно прокладывает маршрут, ориентируется в пространстве и объезжает препятствия (людей, технику) прямо на ходу. Испытания уже завершены, и на устройство получено два патента.

— Крупные предприятия автоматизируют производство, но внутренняя логистика во многом до сих пор держится на ручном труде... Особенно остро проблема стоит в аэропортах и на объектах транспортной инфраструктуры, где грузопоток не прекращается круглосуточно, — отметил ведущий инженер кафедры Пилотажно-навигационные и информационно-измерительные комплексы МАИ Владимир Петрухин.

В отличие от классических складских роботов, привязанных к магнитным лентам и радиочастотным меткам на полу, новая платформа МАИ функционирует в хаотичной среде реального производства. Для этого она обеспечивается сразу несколькими независимыми источниками навигационных данных: робот одновременно использует спутниковую связь, инерциальные датчики, камеры, лидары и сверхширокополосную связь. Если один из каналов дает сбой, алгоритм автоматически переключается на другие, обеспечивая бесперебойную работу.

Разработка встраивается в цифровую структуру «умного предприятия», что позволяет перевести внутреннюю логистику в автономный режим. По словам разработчиков, внедрение платформы позволит перераспределить ресурсы специалистов на сложные задачи, снизить издержки и повысить безопасность. В перспективе такие платформы смогут объединяться в интеллектуальные логистические коридоры, координируя движение между собой без участия человека.

Российские физики предложили архитектуру квантовых процессоров с «атомами-курьерами», решающую проблемы масштабирования

Ученые из НИТУ МИСИС, МФТИ, Сколтеха, Российского квантового центра, МГУ и МИАН им. Стеклова разработали концепцию квантового процессора на нейтральных атомах, в которой специальные подвижные атомы-передатчики («курьеры») доставляют квантовую информацию напрямую между любыми вычислительными кубитами, минуя промежуточные звенья. Это фиксирует число операций независимо от размера системы, предотвращая экспоненциальное падение точности — главный барьер масштабирования существующих платформ. Результаты опубликованы в ведущем журнале Physical Review A.

В классических архитектурах удаленные кубиты взаимодействуют между собой через цепочку соседних. Каждая промежуточная операция вносит ошибку, и вероятность успеха падает экспоненциально с ростом числа кубитов. Новая концепция делит кубиты на два типа: неподвижные вычислительные, удерживаемые в оптических ловушках, и мобильные передатчики. Последние «подлетают» к нужному кубиту, «загружают» квантовое состояние, перемещаются ко второму и выполняют операцию, после чего передатчик утилизируется или используется повторно.

Авторы предложили несколько архитектур, различающихся способом перемещения передатчиков:

1. конвейерные схемы с движущимися ловушками;
2. свободный полет атома с последующим захватом;
3. гибридные решения с квантовой телепортацией.

Наиболее реалистичная на сегодня двунаправленная конвейерная схема: все ее компоненты уже проверены экспериментально, хотя она и требует большего числа операций и потому чувствительна к точности вентилей, отметил директор Института физики и квантовой инженерии НИТУ МИСИС Алексей Федоров.

Работа поддержана госкорпорацией «Росатом» и программой Минобрнауки «Приоритет-2030». Как пояснил научный сотрудник РЦК Иван Дудинец, новый подход позволяет отказаться от «эстафетной» передачи через соседей, где каждый шаг искажает сигнал: информация доставляется напрямую, что открывает путь к созданию масштабируемых процессоров на ридберговских атомах. Эта платформа привлекает все большее внимание, в том числе в нее недавно инвестировала Google Quantum AI.

Российские ученые создали источник «сжатого» света на чипе — это открывает путь к сверхточным медицинским сенсорам и фотонным квантовым компьютерам

Ученые квантового центра «Росатома» впервые в России и одними из первых в мире разработали компактный интегральный источник квантового «сжатого» состояния света на чипе. Эта технология позволяет создавать сенсоры, точность которых превосходит стандартный квантовый предел для классического света, и открывает дорогу к практическим фотонным квантовым вычислениям для оптимизации задач (логистики, производства), а также к новым методам медицинской диагностики и телекоммуникациям.

«Сжатый» свет — это особое квантовое состояние поля, которое дает возможность безопасно исследовать биологические ткани. В отличие от классических методов, увеличение мощности луча не разрушает образец, что выводит на новый уровень медицинскую диагностику и изучение живых организмов. Кроме того, на основе таких источников можно строить универсальные квантовые компьютеры для решения сложных задач оптимизации (например, повышения эффективности цепочек поставок) и создавать портативные квантовые датчики для телекоммуникаций.

Работа выполнена научными группами под руководством Игоря Биленко и Дмитрия Чермошенцева в рамках российской дорожной карты по квантовым вычислениям, курируемой «Росатомом». Как отметил Чермошенцев, Россия вошла в «первый эшелон стран и компаний, которые добились реальных результатов» в этом трендовом направлении. В ближайших планах — создание вычислительных систем на основе «сжатого» света и внедрение новых детекторов, включая биологические.

На сегодняшний день в России уже работают семь квантовых процессоров (пять из которых созданы в рамках дорожной карты), а в атомной отрасли реализуется более 30 пилотных проектов с использованием квантовых технологий. С 2026 года «Росатом» приступает к исследованиям квантовых сенсоров, что усилит практическую отдачу от данной разработки.

Anthropic ведет переговоры с Samsung о производстве собственных ИИ-чипов — вслед за OpenAI

Американский разработчик ИИ-моделей Anthropic (создатель семейства Claude) ведет предварительные переговоры с Samsung о возможном производстве собственных чипов для искусственного интеллекта. Пока речь идет о самом раннем этапе: компания не определилась с задачами, архитектурой и производительностью будущего чипа. В Anthropic не подтвердили партнерство, но подчеркнули, что стратегия по-прежнему опирается на диверсифицированную аппаратную базу: Google, Amazon, Nvidia. Переговоры начались вслед за шагом OpenAI, которая в конце июня представила свой первый ИИ-чип Jalapeño, созданный совместно с Broadcom.

О слухах о появлении у Anthropic собственной микросхемы Reuters писало еще в апреле 2026 года. Тогда проект описывался как ранний и потенциально сворачиваемый. Однако февральские вакансии компании на позиции для «платформы ускорителей» указывают на то, что Anthropic уже формирует слой компетенций, необходимый для перехода от простой закупки железа к его созданию. Главным драйвером выступает экономика инференса — процесса, когда ИИ-модель формирует ответ на запрос пользователя. Каждый токен на этом этапе превращается в реальные затраты, а заточенный под конкретную архитектуру и управление памятью собственный чип может заметно снизить стоимость запроса и повысить энергоэффективность.

Интерес к Samsung тоже не случаен. Корейский гигант — единственный из трех стратегических партнеров Anthropic (наряду с Micron и SK Hynix), у которого есть собственный бизнес по контрактному производству чипов. Высокопроизводительная память (HBM) стала одним из самых дефицитных компонентов ИИ-инфраструктуры: с февраля 2025 года цены на нее выросли вдвое, а дефицит, по оценкам SK Hynix, может сохраняться до конца 2027 года. Для Anthropic важно зафиксировать не только поставки логики, но и доступ к передовой упаковке и HBM, что делает Samsung стратегическим партнером не только по памяти, но и по производству чипов.

Разработка современного ИИ-чипа требует миллиардных инвестиций и нескольких лет работы, поэтому в обозримом будущем основой кластеров Anthropic останутся графические чипы (GPU) Nvidia, тензорные процессоры (TPU) от Google и ИИ-ускорители Trainium от Amazon. Собственный чип — это долгосрочная ставка на контроль над издержками и независимость от единственного поставщика-монополиста, а не попытка заменить лидера. Как резюмирует TechCrunch, гонка за искусственный интеллект переходит на все более глубокие уровни — от алгоритмов к кремнию, и здесь начинается новая игра, в которой все крупные игроки вынуждены разбираться в железе.