Навигация в революции инференса
Дженсен Хуанг (Jensen Huang), генеральный директор Nvidia, выступил на ежегодной конференции разработчиков программного обеспечения компании в Сан-Хосе, Калифорния, заявив о сильных позициях Nvidia в условиях значительной трансформации в индустрии искусственного интеллекта. Он подчеркнул продолжающийся переход от фазы обучения моделей ИИ к фазе инференса, когда предприятия все больше сосредотачиваются на извлечении подробных, действенных идей из этих моделей.
Решение проблем инвесторов и динамика рынка
Презентация Хуанга, представленная в его фирменной черной кожаной куртке и джинсах, послужила защитой доминирующего положения Nvidia на рынке чипов для ИИ с высокими ставками. Недавние опасения инвесторов, подогреваемые сообщениями о том, что конкуренты, такие как китайская компания DeepSeek, достигли сопоставимой производительности чат-ботов с потенциально меньшим количеством чипов для ИИ, бросили тень на, казалось бы, неоспоримое лидерство Nvidia.
Несмотря на уверенное выступление Хуанга, рынок отреагировал с долей скептицизма. Акции Nvidia упали на 3,4%, отражая более широкий спад индекса чипов, который закрылся снижением на 1,6%. Эта реакция предполагает, что рынок, возможно, уже учел большую часть ожидаемых новостей, отражая подход “подождем и посмотрим” к долгосрочной стратегии Nvidia.
Развеивание заблуждений и освещение вычислительных потребностей
Хуанг прямо выступил против того, что он воспринял как широко распространенное непонимание в отношении меняющихся вычислительных требований ИИ. Он смело заявил: “Почти весь мир ошибся”, подчеркнув экспоненциальный рост вычислительной мощности, необходимой для передовых приложений ИИ, особенно в области “агентного ИИ” (“agentic AI”).
Агентный ИИ, характеризующийся автономными агентами, способными выполнять рутинные задачи с минимальным вмешательством человека, требует значительно больших вычислительных возможностей. Хуанг подсчитал, что вычислительные потребности для агентного ИИ и рассуждений “легко в 100 раз больше, чем мы думали, что нам нужно в это время в прошлом году”. Это резкое увеличение подчеркивает сохраняющийся и, возможно, недооцененный спрос на высокопроизводительные вычислительные решения.
Дихотомия обучения и инференса
Ключевым элементом текущей задачи Nvidia является меняющаяся динамика рынка ИИ. Отрасль переходит от основного внимания к обучению, когда массивные наборы данных используются для наделения моделей ИИ, таких как чат-боты, интеллектом, к инференсу. Инференс — это этап, на котором обученная модель использует свои приобретенные знания, чтобы предоставить пользователям конкретные ответы и решения.
Этот сдвиг представляет собой потенциальный встречный ветер для Nvidia, поскольку ее самые прибыльные чипы традиционно были оптимизированы для вычислительно интенсивной фазы обучения. Хотя Nvidia за последнее десятилетие создала сильную экосистему программных инструментов и поддержки разработчиков, именно чипы для центров обработки данных, стоимость которых исчисляется десятками тысяч долларов, принесли большую часть ее выручки, составившей 130,5 миллиардов долларов в прошлом году.
Поддержание импульса: трехлетний всплеск и далее
Акции Nvidia стали свидетелями стремительного роста, увеличившись в цене более чем в четыре раза за последние три года. Этот замечательный рост был обусловлен ключевой ролью компании в обеспечении появления сложных систем ИИ, включая ChatGPT, Claude и многих других. Аппаратное обеспечение компании стало синонимом передовых разработок в области ИИ.
Однако поддержание этого импульса требует адаптации к меняющимся требованиям рынка, ориентированного на инференс. Хотя долгосрочное видение индустрии ИИ, построенной на чипах Nvidia, остается убедительным, краткосрочные ожидания инвесторов более чувствительны к непосредственным проблемам и возможностям, предоставляемым революцией инференса.
Представление чипов следующего поколения: Blackwell Ultra и далее
Хуанг использовал конференцию как платформу для анонса серии новых выпусков чипов, призванных укрепить позиции Nvidia в развивающемся ландшафте ИИ. Среди этих анонсов было представление чипа GPU Blackwell Ultra, выпуск которого запланирован на вторую половину этого года.
Blackwell Ultra может похвастаться увеличенным объемом памяти по сравнению со своим предшественником, чипом Blackwell текущего поколения. Эта увеличенная память позволяет ему поддерживать более крупные и сложныемодели ИИ, удовлетворяя растущие потребности передовых приложений ИИ.
Двойной фокус: отзывчивость и скорость
Хуанг подчеркнул, что чипы Nvidia разработаны для решения двух критически важных аспектов производительности ИИ: отзывчивости и скорости. Чипы должны позволять системам ИИ предоставлять интеллектуальные ответы на огромное количество запросов пользователей, одновременно предоставляя эти ответы с минимальной задержкой.
Хуанг утверждал, что технология Nvidia имеет уникальные возможности для достижения успеха в обеих областях. Он провел параллель с веб-поиском, заявив: “Если вы слишком долго отвечаете на вопрос, клиент не вернется”. Эта аналогия подчеркивает важность скорости и эффективности для поддержания вовлеченности и удовлетворенности пользователей в приложениях на базе ИИ.
Дорожная карта на будущее: Vera Rubin и Feynman
Заглядывая за пределы Blackwell Ultra, Хуанг представил краткий обзор будущей дорожной карты чипов Nvidia, раскрыв подробности о предстоящей системе Vera Rubin. Vera Rubin, выпуск которой запланирован на вторую половину 2026 года, призвана заменить Blackwell, предлагая еще более высокие скорости и расширенные возможности.
В дальнейшем Хуанг объявил, что за чипами Rubin последуют чипы Feynman, которые, по прогнозам, появятся в 2028 году. Эта многопоколенная дорожная карта демонстрирует приверженность Nvidia постоянным инновациям и ее решимость сохранить технологическое лидерство на быстро развивающемся рынке аппаратного обеспечения для ИИ.
Решение отраслевых проблем и развертывание Blackwell
Представление этих новых чипов происходит в то время, когда выход Blackwell на рынок был медленнее, чем первоначально ожидалось. Сообщается, что конструктивный недостаток привел к производственным проблемам, способствуя задержкам. Эта ситуация отражает более широкие отраслевые проблемы, поскольку традиционный подход, заключающийся в подаче постоянно расширяющихся наборов данных в массивные центры обработки данных, заполненные чипами Nvidia, начал демонстрировать убывающую отдачу.
Несмотря на эти проблемы, Nvidia сообщила в прошлом месяце, что заказы на Blackwell были “потрясающими”, что свидетельствует о высоком спросе на новый чип, несмотря на первоначальные неудачи.
Расширение экосистемы: рабочая станция DGX и программные инновации
Помимо основных анонсов чипов, Хуанг представил новый мощный персональный компьютер, рабочую станцию DGX, основанную на чипах Blackwell. Эта рабочая станция, которая будет производиться ведущими компаниями, такими как Dell, Lenovo и HP, представляет собой вызов некоторым высокопроизводительным предложениям Mac от Apple.
Хуанг с гордостью продемонстрировал материнскую плату для одного из этих устройств, заявив: “Вот как должен выглядеть ПК”. Этот шаг сигнализирует о стремлении Nvidia расширить свое присутствие на рынке высокопроизводительных вычислений за пределы центров обработки данных и в сферу профессиональных рабочих станций.
Dynamo: ускорение рассуждений и сотрудничество с General Motors
Что касается программного обеспечения, Хуанг объявил о выпуске Dynamo, нового программного инструмента, предназначенного для ускорения процесса рассуждений в приложениях ИИ. Dynamo предлагается бесплатно, стремясь способствовать более широкому внедрению и ускорению инноваций в этой области.
Кроме того, Хуанг объявил о значительном партнерстве с General Motors, выбрав Nvidia для обеспечения своего парка беспилотных автомобилей. Это сотрудничество подчеркивает растущее влияние Nvidia в автомобильной промышленности и ее приверженность развитию технологий автономного вождения. Это громкая победа, и она показывает, насколько разнообразны приложения для Nvidia.
Путь вперед
Nvidia делает большую ставку на будущее ИИ, и их постоянные инновации являются ключевыми. Они признают необходимость адаптации к переходу к инференсу и уже разрабатывают чипы, способные выполнять обе задачи. Благодаря своей истории успеха и приверженности исследованиям и разработкам, Nvidia, вероятно, останется основным игроком в индустрии ИИ на долгие годы. Партнерство с крупными технологическими и автомобильными компаниями является показателем того, куда движется Nvidia.