На недавнем квартальном мероприятии глава и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) компанию Samsung в перечне партнёров не упомянул, но в интервью Bloomberg TV признался, что заинтересован в получении от этого поставщика памяти типа HBM3E. Попутно он выразил уверенность, что международное сотрудничество сохранится после прихода к власти в США Дональда Трампа (Donald Trump).

Источник изображения: Nvidia

Как отмечается в аннотации Bloomberg к интервью с Хуангом после его выступления в Гонконгском университете науки и технологии, возглавляемая им Nvidia заинтересована в получении как восьми-, так и 12-ярусных микросхем HBM3E. В конце октября Samsung Electronics объявила о прогрессе в сертификации HBM3E под нужды Nvidia, но руководитель последней на уходящей неделе не стал ставить Samsung в один ряд с SK hynix и Micron, говоря о партнёрах своей компании.

Во время своего выступления в Гонконге, как добавляет Reuters, основатель Nvidia выразил уверенность, что даже в случае усиления правил экспортного контроля США в сфере продвинутых средств вычислений Дональдом Трампом, международное сотрудничество в технологической сфере продолжится. Какие изменения принесёт новая администрация, Хуанг не знает, но Nvidia в любом случае будет подстраиваться под требования законов и правил, обеспечивая поддержку своих клиентов по всему миру с их учётом, а также развивать собственные технологии. В Гонконг Дженсен Хуанг был приглашён в связи с присвоением ему докторской степени местного университета.

Растущие потребности систем искусственного интеллекта в энергоснабжении, как пояснил Хуанг, не являются однозначным злом. С помощью подобных систем можно проектировать новые ветряные турбины, искать новые материалы для аккумуляторов и совершенствовать методы хранения гидроксида углерода в резервуарах. Мощные центры обработки данных необходимо строить вдали от густонаселённых районов и обеспечивать собственными возобновляемыми источниками энергии, как убеждён Хуанг. «Я надеюсь, что в конечном счёте мы увидим, что использование энергии для искусственного интеллекта станет лучшим способом её использования, какой только можно представить», — резюмировал он. Новая эра вычислений затронет все отрасли промышленности и области науки, по его словам.

Достигший возраста 61 года Хуанг также признался студентам в Гонконге, что хотел бы начать свою карьеру сейчас, поскольку весь мир сейчас сбрасывается к единым для всех начальным условиям, и молодых учёных есть все необходимые инструменты для продвижения во многих областях. Все научные проблемы, существовавшие ранее и имеющиеся сейчас, теперь кажутся решаемыми, по мнению Хуанга.

Компания Nvidia сильно зависит от горстки крупнейших заказчиков, которые активно покупают ускорители вычислений для задач ИИ и в совокупности приносят компании более трети дохода. Это ставит Nvidia в уязвимое положение, хотя в ближайшее время компании и её инвесторам вряд ли стоит беспокоиться — спрос на ИИ-ускорители только растёт.

Источник изображений: Nvidia

В квартальном отчёте по форме 10-Q, который компании подают в Комиссию по ценным бумагам и биржам США, Nvidia в очередной раз заявила, что у неё есть ключевые клиенты, которые настолько важны, что заказы каждого из них формируют более 10 % от глобальной выручки Nvidia. При этом компания не раскрывает имена этих клиентов, что логично, поскольку вряд ли бы они хотели, чтобы их инвесторы, сотрудники, критики, активисты и конкуренты узнали, сколько именно денег они тратят на чипы Nvidia.

В отчёте за второй квартал Nvidia указала четырёх крупнейших клиентов, а в последнем квартале упоминается три таких «кита», поскольку один из них сократил закупки. Хотя доподлинно неизвестно, что это за клиенты, Мандип Сингх (Mandeep Singh), руководитель глобального отдела технологических исследований Bloomberg Intelligence, считает, что речь идёт о Microsoft, Meta✴ и, возможно, Super Micro.

Сама Nvidia называет их просто «клиент A», «клиент B» и «клиент C». Сообща они приобрели товаров и услуг на общую сумму 12,6 миллиарда долларов в третьем финансовом квартале, завершившемся в конце октября. Это более трети от общей выручки Nvidia, которая составила 35,1 миллиарда долларов. Также отмечается, что каждый из «китов» приобрёл товаров и услуг Nvidia на сумму от 10 до 11 миллиардов долларов за первые девять месяцев текущего финансового года.

Примечательно, что вклад «китов» в выручку оказался равнозначным: на каждого пришлось по 12 %, что говорит о том, что они, скорее всего, закупили максимальное количество выделенных им чипов, но не столько, сколько им хотелось бы в идеале. Это согласуется с комментариями генерального директора Дженсена Хуанга (Jensen Huang) о том, что Nvidia ограничена в поставках. Компания не может просто производить больше чипов, поскольку она сама их не выпускает, а заказывает производство у TSMC, мощности которой расписаны на годы вперёд.

Поскольку имена крупнейших покупателей чипов Nvidia засекречены, трудно сказать, являются ли они «посредниками», как Super Micro Computer, которая выпускает серверы для центров обработки данных, или конечными пользователями, как Microsoft, Meta✴ или xAI Илона Маска (Elon Musk). Последняя, например, практически из ниоткуда построила мощнейший ИИ-суперкомпьютер всего за три месяца.

Тем не менее полагаться на горстку крупных клиентов весьма рискованно — если кто-то из них, а ещё хуже, все разом, перестанут закупать ИИ-чипы, у Nvidia резко упадёт выручка. К счастью для инвесторов Nvidia, в ближайшее время такое маловероятно.

Аналитик Bloomberg Intelligence Мандип Сингх видит лишь несколько долгосрочных рисков для Nvidia. Во-первых, некоторые крупные клиенты, вероятно, со временем сократят заказы в пользу собственных чипов, что приведёт к уменьшению доли компании на рынке. Одним из таких клиентов является Alphabet, у которой есть собственные ИИ-чипы семейства TPU.

Во-вторых, Nvidia доминирует в области ускорителей для обучения ИИ, но не может похвастаться тем же в сфере чипов для инференса — запуска уже обученных нейросетей. Для инференса не требуются столь мощные чипы, что означает для Nvidia гораздо большую конкуренцию не только со стороны AMD и других прямых соперников, но и со стороны компаний с собственными чипами, таких как Tesla.

В конечном счёте запуск обученных нейросетей станет гораздо более значимым бизнесом, поскольку всё больше предприятий будут использовать ИИ, считает аналитик. «Многие компании пытаются сфокусироваться на возможностях инференса, потому что для этого не нужен самый мощный GPU-ускоритель», — заявил Сингх. Он также отметил, что в долгосрочной перспективе переход на чипы для инференса является «безусловно» большим риском для Nvidia, чем потеря доли рынка чипов для обучения ИИ.

И тем не менее Сингх отмечает, что верит прогнозу Дженсена Хуанга о том, что расходы крупнейших клиентов на ИИ-чипы не прекратятся. Даже если доля Nvidia на рынке ИИ-чипов сократится с нынешних 90 %, компания всё равно сможет ежегодно зарабатывать на этом сотни миллиардов долларов.

Не самой широко освещаемой новостью по итогам квартального отчёта Nvidia стало заявление финансового директора компании о вероятном дефиците игровых решений в четвёртом квартале. Третий квартал в этом сегменте оказался настолько успешным, что опустошил складские запасы, а пополнить их компания просто не успевает.

Источник изображения: Nvidia

Напомним, что игровая выручка Nvidia по итогам третьего квартала выросла в годовом сравнении на 15 % до $3,3 млрд, своей динамикой заметно превысив ожидания аналитиков. Последовательно она укрепилась на 14 %, период был удачным как для игровых ноутбуков, так и для настольных видеокарт, исключением не стали даже игровые консоли, которые в данном контексте носят имя Nintendo Switch. Выручка от реализации всех этих компонентов Nvidia выросла в третьем квартале как последовательно, так и год к году.

Складские запасы игровых решений Nvidia в рознице в третьем квартале были опустошены быстрее, чем ожидало руководство, в четвёртом квартале на этом фоне ожидается снижение игровой выручки из-за ограничений с поставками новой продукции. Как пояснила финансовый директор Колетт Кресс (Colette Kress), компания сейчас «активно работает над наращиванием поставок всех предлагаемых продуктов». Поставки игровых решений наращиваются по возможности быстро, но и запасы были истощены неожиданно, так что дефицит весьма вероятен. Как добавила представительница руководства Nvidia, особых причин для беспокойства нет, и поставки игровых решений вырастут до адекватного уровня в самом начале следующего календарного года, а потому период дефицита ограничится четвёртым кварталом. Связан ли дефицит с подготовкой к анонсу новых игровых видеокарт к январской премьере, либо концентрации внимания на серверном сегменте, Колетт Кресс пояснять не стала.

На минувшем квартальном отчётном мероприятии руководству Nvidia неизбежно пришлось говорить о темпах экспансии производства и поставок ускорителей с архитектурой Blackwell, поскольку инвесторы при принятии своих решений привыкли смотреть в будущее. В текущем квартале, по словам представителей Nvidia, она поставит больше ускорителей Blackwell, чем рассчитывала изначально.

Источник изображения: Nvidia

Тем не менее, в денежном выражении оценка объёмов продаж осталась неопределённой, она по-прежнему измеряется «несколькими миллиардами долларов». Уже поставленные клиентам 13 000 ускорителей Blackwell компания к серийным отгрузкам не причисляет, поскольку они являются инженерными образцами. В любом случае, как сообщает CNBC со ссылкой на комментарии основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang), корпорация Microsoft скоро начнёт предварительную демонстрацию своих систем на базе Blackwell клиентам в облачном сегменте. Фотографиями серверных систем на основе Blackwell также успели поделиться компании Microsoft, Oracle, OpenAI и Dell.

«Производство Blackwell идёт полным ходом. Мы в этом квартале поставим больше Blackwell, чем рассчитывали ранее», — признался генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang). Он также заверил, что в следующем квартале объёмы поставок Blackwell последовательно увеличатся, как и во втором квартале следующего года. Сейчас количество поставляемых Nvidia ускорителей Blackwell ограничивается не спросом, а возможностями партнёров компании, которые помогают их выпускать. «Дело в том, что спрос превышает предложение, и это вполне ожидаемо на ранних этапах революции в сфере искусственного интеллекта», — заявил Хуанг.

Глава компании попутно перечислил партнёров, которые помогают выпускать ускорители вычислений. В их число попали TSMC, SK hynix и Micron, а вот Samsung Electronics в нём до сих пор отсутствует. Это значит, что поставлять свою память HBM3E для нужд Nvidia южнокорейский гигант всё ещё не начал.

Необходимость наращивать объёмы поставок Blackwell снизит норму прибыли в ближайшем квартале, которая уже находится на уровне 73,5 %, но к середине следующего года компания рассчитывает вернуть её на уровень около 75 %. Ускорители Blackwell клиентам поставляются как в виде отдельных ускорителей, так и готовых серверных стоек. Наличие проблем с перегревом у этих систем глава Nvidia не подтвердил, хотя и отметил, что на данном этапе приходится делать много инженерной работы, но резюмировал свой комментарий короткой фразой «Blackwell находится в великолепной форме».

Обсуждая преемственность поколений ускорителей, руководство Nvidia пояснило, что по мере распространения изделий семейства Blackwell ускорители предыдущего поколения Hopper будут использоваться для обслуживания уже существующих больших языковых моделей, а не создания новых. В конечном итоге Blackwell разойдётся по рынку в больших количествах, чем Hopper. Сейчас компания уже отгрузила около 100 000 ускорителей с архитектурой Hopper, семейству Blackwell придётся перекрыть это количество. Поставки Hopper продолжатся параллельно с Blackwell, как это происходит в последние годы со всеми ускорителями Nvidia.

Квартальный отчёт Nvidia в календаре финансовой статистики стоит особняком, но не только это привлекает к нему повышенное внимание. Уже несколько кварталов подряд выручка компании растёт ударными темпами, подогреваемая спросом на компоненты для систем искусственного интеллекта. В прошлом квартале Nvidia увеличила общую выручку на 94 %, а в сегменте серверных вычислений прирост достиг 112 %.

Источник изображений: Nvidia

Выручив за квартал $35,08 млрд в целом, Nvidia превзошла ожидания инвесторов, которые в среднем рассчитывали на $33,16 млрд. Удельный доход на одну акцию в размере 81 цента также оказался выше прогнозируемых 75 центов. Более того, в текущем квартале Nvidia рассчитывает выручить в среднем $37,5 млрд, и эта сумма также выше заложенных в прогноз аналитиками $37,08 млрд. В любом случае, основания для разочарования у инвесторов появились, поскольку если в этом квартале Nvidia рассчитывает на рост выручки примерно на 70 %, то год назад он составлял 265 %. Темпы роста выручки компании замедляются, и фиксация подобных ожиданий вызвала падение курса акций Nvidia на 2,5 % после публикации отчётности.

Если же рассматривать итоги третьего квартала, то выручка Nvidia успела вырасти на 94 % до $35,08 млрд, но даже в этом случае темпы роста оказываются ниже, чем в трёх предыдущих кварталах, когда они составляли 122 %, 262 % и 265 % соответственно. Так или иначе, акции Nvidia с начала года выросли в цене почти в три раза, и нынешняя коррекция не может считаться серьёзной. Компания является самой дорогой среди публичных, этот статус сейчас не так просто оспорить.

Чистая прибыль компании в третьем квартале выросла на 100 % до $20,01 млрд (non-GAAP), а операционная прибыль увеличилась на 101 % до $23,3 млрд. Норма прибыли выросла год к году не изменилась и составила 75 %. Впрочем, операционные расходы компании тоже увеличились на 50 % до $3,05 млрд. Удельный доход на одну акцию вырос на 103 % до $0,81.

Локомотивом выручки Nvidia, как можно догадаться, остаётся серверный сегмент. Он в целом позволил компании увеличить профильную выручку на 112 % до $30,8 млрд. Другими словами, в серверном сегменте компания получила 88 % своей выручки за третий квартал. Аналитики рассчитывали на сумму в $28,82 млрд, если говорить о серверном сегменте в отдельности. Впрочем, из указанных $30,8 млрд примерно $3,1 млрд пришлись на выручку от реализации телекоммуникационного оборудования, и только $27,64 млрд в чистом виде относятся к ускорителям и процессорам серверного назначения. На данном направлении выручка Nvidia в годовом сравнении выросла на 132 %.

Предвосхищая вопросы о вероятных проблемах с поставками ускорителей поколения Blackwell, финансовый директор Колетт Кресс (Colette Kress) заявила, что клиенты уже получили около 13 000 образцов таких ускорителей. Генеральный директор Дженсен Хуанг (Jensen Huang) подчеркнул, что Blackwell находится в стадии массового производства. Все основные клиенты Nvidia получили образцы Blackwell и делают всё возможное для скорейшей их установки в свои центры обработки данных. В четвёртом квартале компания по-прежнему рассчитывает выручить на поставках Blackwell несколько миллиардов долларов США, а масштабировать их она будет в первом квартале. В прошлом квартале компании удалось существенно нарастить поставки ускорителей H200 поколения Hopper.

Неизбежно состоявшееся обсуждение недавних слухов о перегреве компонентов семейства Blackwell в составе серверных стоек NVL72 вынудило основателя компании отрицать наличие подобных проблем: «Нет никаких сложностей с нашими жидкостно охлаждаемыми системами Grace Blackwell. Инженерная работа не так проста, как и вся наша деятельность, но мы находимся в хорошей форме». Microsoft и CoreWeave уже устанавливают данные системы для собственных нужд. Колетт Кресс добавила, что сперва ускорители Blackwell обеспечат норму прибыли в районе чуть выше 70 %, но позже она увеличится по мере наращивания объёмов поставок. К середине следующего года она может вернуться к уровню около 75 %. Колетт Кресс подчеркнула, что изменения в фотомаску для изготовления чипов Blackwell были успешно внесены, и это позволит при производстве снизить уровень брака.

Финансовый директор Nvidia призналась, что спрос превышает предложение как в отношении Hopper, так и Blackwell, и в последнем случае такое положение дел сохранится на протяжении нескольких кварталов 2026 фискального года, который в календаре компании начнётся в феврале 2025 года. Хуанг добавил, что для увеличения объёмов выпуска Blackwell партнёрам компании придётся вводить в строй новые производственные линии, это позволит повысить уровень выхода годной продукции и сократить время цикла, в конечном итоге увеличивая объёмы выпуска.

Игровой бизнес Nvidia выступил лучше ожиданий ($3,03 млрд), продемонстрировав рост выручки на 15 % до $3,28 млрд. Самое удивительное, что выросли объёмы продаж не только игровых GPU серии GeForce RTX 40 для ноутбуков, но и компонентов для игровых консолей Nintendo Switch, которые сейчас находятся на излёте своего жизненного цикла.

Сегмент автомобильной электроники прибавил в выручке 72 % до $449 млн, во многом благодаря спросу на чипы для систем автопилота. Компоненты для робототехнических систем учитываются в той же статье доходов. Сегмент профессиональной визуализации, описывающий продажи графических адаптеров семейства Quadro, прибавил 17 % год к году до $486 млн. Сегмент OEM вырос на треть, но до скромных $97 млн.

В целом, если распределять выручку Nvidia на вычислительные и телекоммуникационные компоненты, с одной стороны, и на графические решения как таковые, то в первом случае она составила $31,04 млрд, а во втором ограничилась $4,05 млрд по итогам третьего квартала.

Когда основателя Nvidia Дженсена Хуанга на отчётной конференции спросили о возможном влиянии повышенных таможенных пошлин, которые грозит ввести Дональд Трамп (Donald Trump) в США, глава компании лишь выразил готовность смириться с решением новой администрации и поддержать такое решение.

Накануне официального релиза компания Nvidia показала, как постапокалиптический шутер с открытым миром S.T.A.L.K.E.R. 2: Heart of Chornobyl от студии GSC Game World выглядит в разрешении 4K и с технологией DLSS 3.

Источник изображения: GSC Game World

Опубликованный на YouTube-канале Nvidia GeForce ролик продолжительностью 57 секунд демонстрирует работу S.T.A.L.K.E.R. 2: Heart of Chornobyl в 4K c DLSS 3 (109−149 кадров/с) и без неё (55−70 кадров/с).

Конфигурация, на которой записывался игровой процесс, не уточняется. В рамках тестов Nvidia больше 120 кадров/с в 4K с DLSS 3 выдавал лишь ПК с Intel Core i9-14900K, GeForce RTX 4090 и 64 Гбайт оперативной памяти.

Результаты тестов Nvidia (источник изображения: Nvidia)

Демонстрация S.T.A.L.K.E.R. 2: Heart of Chornobyl от Nvidia игроков насторожила: во-первых, упомянутым отсутствием информации о конфигурации ПК, а, во-вторых, наблюдающимися в ролике подтормаживаниями.

В комментариях раскритиковали движок Unreal Engine 5, на котором базируется игра, и технологию генерации кадров Nvidia. Геймеры готовятся к проблемам с оптимизацией на релизе. «Что-то мне как-то не по себе, если честно», — опасается sonicvision9927.

Разработчики обещают в игре бесшовный открытый мир площадью 60 км², хардкорный геймплей, основной сюжет примерно на 40 часов, как минимум три концовки и текстовый перевод на русский язык.

S.T.A.L.K.E.R. 2: Heart of Chornobyl выйдет 20 ноября на PC (Steam, GOG, EGS, Microsoft Store), Xbox Series X и S, а также в Game Pass. Первые обзоры игры появятся всего за два часа до официального релиза.

На этой неделе Nvidia отчитается о результатах третьего квартала, и аналитики считают, что темпы роста выручки за период окажутся самыми низкими за предыдущие полтора года. В текущем квартале они замедлятся ещё сильнее. Тем не менее, на поставках ускорителей Blackwell компания выручит от $5 млрд до $13 млрд, как гласят оценки в зависимости от оптимизма того или иного аналитика.

Источник изображения: Nvidia

Агентство Reuters обобщило прогнозы отраслевых экспертов в части ожидаемой в текущем квартале выручки Nvidia от поставок ускорителей поколения Blackwell. Представители Morgan Stanley ожидают, что в четвёртом квартале Nvidia выручит на поставках этих ускорителей от $5 до $6 млрд, аналитики Piper Sandler поднимают верхнюю границу диапазона до $8 млрд, а эксперты Spear Invest вообще ориентируются на диапазон выручки от $12 до $13 млрд.

Если говорить о совокупной выручке Nvidia, то она в прошлом квартале могла увеличиться на 82,8 % до $33,13 млрд. Если учесть, что на протяжении пяти предыдущих кварталов выручка компании как минимум удваивалась в годовом сравнении, третий квартал текущего может сигнализировать о замедлении темпов роста. Более того, в четвёртом квартале текущего фискального года, который в календаре Nvidia завершится в январе следующего, выручка компании может вырасти всего на 67,6 %, как ожидают аналитики. До этого фактическая выручка Nvidia превышала ожидания аналитиков на протяжении восьми кварталов подряд.

Акции Nvidia на волне бума искусственного интеллекта с начала года выросли в цене более чем в три раза, и любые сигналы к замедлению темпов развития её бизнеса способны развернуть восходящий тренд на всём фондовом рынке, если говорить об эмитентах технологического сектора. Необходимость вкладывать серьёзные средства в разработку и выпуск новых ускорителей вычислений, в любом случае снизят норму прибыли Nvidia уже в четвёртом квартале до 73,6 %, хотя ранее она была выше почти на три процентных пункта.

За несколько дней до публикации квартального отчёта Nvidia слухи о наличии проблем с охлаждением ускорителей GB200 поколения Blackwell в стойках NVL72 могли потрепать нервы инвесторам, но партнёры компании поспешили заявить, что подобные решения уже начали поставляться и каких-либо дефектов не содержат.

Источник изображения: Nvidia

По крайней мере, основатель и глава Dell Technologies Майкл Делл (Michael Dell) на страницах социальной сети заявил, что первые в мире серверные стойки GB200 NVL72 начала отгружать именно его компания. Оснащённая жидкостным охлаждением система PowerEdge XE9712 была отгружена CoreWeave. «Ракета ИИ только что получила серьёзное ускорение», — отметил Делл в своём заявлении.

Тайваньское издание Economic Daily News добавило, что тайваньские контрактные производители Foxconn и Quanta, которые являются крупнейшими подрядчиками Nvidia по выпуску непосредственно ускорителей GB200, также начали поставки первых партий серверных стоек NVL72 на их основе. Никаких изменений в графике поставок не предусмотрено, как поясняют тайваньские производители. В любом случае, массовыми эти поставки станут только в следующем году. По словам представителей Foxconn, ускорители серии GB200 пользуются «сумасшедшим спросом». Представители Quanta также отметили, что массовые поставки соответствующих серверных систем начнутся в следующем квартале.

Компания Nvidia поможет Alphabet, материнской компании Google, в разработке квантовых процессоров. Согласно заявлению обеих компаний, подразделение Google Quantum AI будет использовать суперкомпьютер Nvidia Eos для ускорения проектирования квантовых компонентов.

Источник изображений: Nvidia

Идея состоит в том, чтобы на базе суперкомпьютера Nvidia Eos моделировать физические процессоры, необходимые для работы квантовых процессоров, что поможет преодолеть текущие ограничения в разработке по-настоящему эффективных квантовых систем.

Квантовые вычисления основаны на принципах использования квантовой механики для создания машин, которые будут намного быстрее, чем современные технологии на основе полупроводников. Однако для массового характера использования таких технологий время пока не пришло. Как сообщает Bloomberg, несмотря на то, что различные компании заявляли о прорывах в области квантовых вычислений, могут потребоваться десятилетия, чтобы на рынке появились действительно крупномасштабные коммерческие проекты, связанные с квантовыми вычислениями.

Nvidia, самая дорогая компания в мире, считает, что её аппаратные технологии помогут Google решить одну сложную проблему, связанную с квантовыми вычислениями. По мере того, как квантовые процессоры становятся всё более сложными и мощными, в квантовых вычислениях становится всё сложнее различать фактическую информацию и помехи, известные как шум.

«Разработка коммерчески полезных квантовых компьютеров возможна только в том случае, если мы сможем масштабировать квантовое оборудование, контролируя шум. Используя ускоренные вычисления Nvidia, мы изучаем влияние шума на растущую сложность схем квантовых чипов», — прокомментировал Гифре Видал (Guifre Vidal), научный сотрудник Google Quantum AI.

Для поиска решений Nvidia предлагает использовать гигантский суперкомпьютер, в котором используются её ИИ-ускорители. С помощью суперкомпьютера будут моделироваться процессы взаимодействия квантовых систем с окружающей средой. Например, многие квантовые чипы необходимо охлаждать до очень низких температур, чтобы они вообще работали.

Раньше такие вычисления были чрезвычайно дорогими и отнимали много времени. Nvidia заявляет, что её система будет выдавать результаты расчётов, на которых ранее ушла бы неделя, за считанные минуты, и это обойдётся значительно дешевле.

В середине этой недели компания Nvidia должна отчитаться о результатах минувшего фискального квартала, и нет лучшего времени для информационной диверсии, чем сейчас. Издание The Information решило подпортить репутацию компании сообщением о том, что дизайн серверных стоек с ускорителями Blackwell придётся срочно пересмотреть из-за проблем с охлаждением. Это может вызвать задержку поставок.

Источник изображения: Nvidia

С другой стороны, явно резонансная тема не будет оставлена без внимания руководством Nvidia, а потому с этой точки зрения появление подобных слухов своевременно. По данным источника, изменения в дизайн серверных систем на базе Blackwell партнёрам компании придётся вносить на последних этапах их производства. Ранее руководство Nvidia отмечало, что компания рассчитывает в четвёртом квартале выручить на поставках ускорителей Blackwell несколько миллиардов долларов.

Как сообщается, на этот раз Nvidia не стала уведомлять клиентов о возможности задержки поставок серверных систем на базе Blackwell. Официальных комментариев на эту тему в момент публикации новости не было, если не считать заявлений представителей Nvidia в адрес ресурса Seeking Alpha, суть которых сводилась к следующему: «Инженерные изменения являются нормой и всегда ожидаются». Если информация об изменении дизайна серверных систем подтвердится, это будет уже не первый случай необходимости вмешательства в подготовку к массовому производству ускорителей Blackwell. Первый дефект, как отмечалось ранее, был устранён достаточно оперативно.

Китайская компания 01.ai разработала конкурентоспособную ИИ-модель Yi-Lightning, которая, как утверждается, по своим возможностям аналогична GPT-4. Но что удивительно, для этого потребовалось всего 2000 графических процессоров (GPU), а затраты составили всего $3 млн, в то время как OpenAI потратила около $100 млн на обучение своей модели, сообщает Tom's Hardware.

Источник изображения: Copilot

Достижение 01.ai особенно примечательно на фоне ограниченного доступа китайских компаний к передовым графическим процессорам Nvidia. Основатель и глава компании Кай-Фу Ли (Kai-Fu Lee) подчёркивает, что несмотря на то, что китайские компании практически не имеют доступ к GPU Nvidia из-за нормативных актов США, ИИ-модель Yi-Lightning заняла шестое место в рейтинге производительности моделей по версии LMSIS Калифорнийского университета в Беркли.

Источник изображения: Nvidia

«Моих друзей в Кремниевой долине шокирует не только наша производительность, но и то, что мы обучили модель всего за $3 млн, — сказал Кай-Фу Ли. — По слухам, в обучение GPT-5 уже вложен примерно 1 миллиард долларов». Он также добавил, что из-за санкций США, компании в Китае вынуждены искать более эффективные и экономичные решения, чего и удалось достичь 01.ai благодаря оптимизации ресурсов и инженерных идей, получив при этом аналогичные GPT-4 результаты при значительно меньших затратах.

Вместо того, чтобы наращивать вычислительные мощности, как это делают конкуренты, компания сосредоточилась на оптимизации алгоритмов и сокращении узких мест в процессе обработки информации. «Когда у нас есть только 2000 графических процессоров, мы должны придумать, как их использовать [эффективно] », — сказал Ли.

В результате затраты на вывод модели составили всего 10 центов за миллион токенов, что примерно в 30 раз меньше, чем у аналогичных моделей. «Мы превратили вычислительную проблему в проблему памяти, построив многоуровневый кеш, создав специальный механизм вывода и так далее», — поделился подробностями Ли.

Несмотря на заявления о низкой стоимости обучения модели Yi-Lightning, остаются вопросы относительно типа и количества используемых GPU. Глава 01.ai утверждает, что у компании достаточно ресурсов для реализации своих планов на полтора года, но простой подсчёт показывает, что 2000 современных GPU Nvidia H100 по текущей цене в $30 000 за единицу обошлись бы в $6 млн, что вдвое превышает заявленные затраты. Это несоответствие вызывает вопросы и требует дальнейших разъяснений. Тем не менее, достижение компании уже привлекло внимание мировой общественности и показало, что инновации в сфере ИИ могут рождаться даже в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.

Nvidia в первой половине 2025 года выпустит на рынок Jetson Thor — новую вычислительную платформу для человекоподобных роботов. Компания рассчитывает занять свою нишу в быстрорастущем секторе робототехники, но не выпуская непосредственно роботов, а производя для них «мозги» и продавая их производителям робототехники по всему миру.

Источник изображения: Nvidia

Jetson Thor — это новейшая и наиболее мощная система в линейке компактных компьютеров Nvidia Jetson, предназначенных для приложений искусственного интеллекта. Новая модель ориентирована именно на робототехнику. Jetson Thor позволит наделить роботов более высокой автономностью и улучшить их способность взаимодействовать с людьми и окружающей средой.

Jetson Thor был создан как новая вычислительная платформа, способная выполнять сложные задачи и безопасно и естественно взаимодействовать с людьми и машинами. Она имеет модульную архитектуру, оптимизированную по производительности, мощности и размеру. Чип включает GPU нового поколения на архитектуре Blackwell с ИИ-движком, обеспечивающим производительность 800 Тфлопс в FP8. Также имеется встроенный модуль безопасности, высокопроизводительный кластер CPU-ядер и интерфейс 100-Гбит Ethernet.

На ежегодной конференции Nvidia в марте 2024 года генеральный директор Дженсен Хуанг (Jensen Huang) продемонстрировал несколько роботов, использующих чипы Nvidia. Важно отметить, что вместо того, чтобы выпускать собственных роботов, Nvidia позиционирует себя как поставщика технологий, подобно тому, как Google предоставляет платформу Android производителям смартфонов. Такая модель работы позволяет Nvidia сосредоточиться на разработке базовой инфраструктуры, тогда как производством и настройкой конечных решений займутся клиенты.

«Мы предоставляем платформу для роботов, мы не строим роботов», — подчеркнул вице-президент Nvidia по робототехнике и периферийным вычислениям Дипу Талла (Deepu Talla). В отличие от рынка смартфонов, где доминируют несколько крупных игроков, сектор робототехники сильно фрагментирован и насчитывает «сотни тысяч» потенциальных клиентов. Nvidia уже сотрудничает с такими крупными производителями, как Siemens и Universal Robots, которые активно внедряют решения на основе Jetson в своих проектах.

Талла также отметил, что Nvidia поставляет технологии Tesla для создания человекоподобных роботов. Напомним, что Tesla сейчас активно разрабатывает робота Optimus. По словам Илона Маска (Elon Musk), робот Optimus к концу 2025 года выйдет на ограниченное производство для использования на заводах Tesla, а в 2026 году планируется выпуск роботов для сторонних заказчиков.

Рынок человекоподобных роботов показывает большие перспективы, хотя широкомасштабное внедрение таких машин произойдёт не слишком скоро. Человекоподобные роботы могут изменить принципы взаимодействия между человеком и машиной в самых разных секторах — от промышленного производства и строительства до здравоохранения и домашних дел. Эти роботы могут выполнять различные задачи, помогая облегчить физическую работу и решать проблемы нехватки рабочей силы, с которой сталкиваются многие страны. Так, например, в Китае значительное внимание уделяется развитию этой технологии — от мехатроники до искусственного интеллекта, что обусловлено усиливающимся дефицитом рабочей силы и потребностью в автоматизации.

В честь скорого 20-летия шутера Half-Life 2 от Valve команда Orbifold Studios представила новый ролик своего переосмысления легендарной игры на базе платформы RTX Remix — Half-Life 2 RTX.

Источник изображения: Valve

В пятиминутном ролике на YouTube-канале Nvidia GeForce основатели Orbifold Studios рассказали о наследии Half-Life 2, обозначили задачи Half-Life 2 RTX и представили новые кадры игрового процесса ремастера.

По словам моддеров, геймплей и повествование Half-Life 2 до сих пор сохранились хорошо — команда пытается воссоздать «то чувство трепета, которое мы испытывали 20 лет назад, когда впервые запустили игру».

С помощью RTX Remix участники Orbifold Studios (среди них есть и профессионалы) полностью переработают Half-Life 2: высокополигональные модели, физически корректный рендеринг, трассировка пути, DLSS 3.5, Reflex и RTX IO.

«Чего мы точно не хотим, так это превращать [Half-Life 2] в другую игру. Мы просто хотим осовременить её деталями, которые Valve могла бы добавить и добавила в Half-Life: Alyx», — говорят в Orbifold Studios.

Смотреть все изображения (6)

Смотреть все
изображения (6)

Вместе с выходом ролика страница Half-Life 2 RTX появилась в Steam. Ремастер позиционируется как бесплатное дополнение для всех владельцев оригинальной игры. Заявлен полный перевод на русский язык (текст и озвучка).

Half-Life 2 вышла 16 ноября 2004 года, получила высочайшие оценки от критиков (96 % у ПК-версии на Metacritic) и заслужила культовый статус. Предполагается, что Valve готовит к юбилею крупное обновление игры.

Специальная версия видеокарты RTX 4080 Super, которую Nvidia разыграет у себя в соцсетях (источник изображения: Nvidia)

На этой неделе Nvidia провела мероприятие, на котором выступили её основатель Дженсен Хуанг (Jensen Huang) и глава SoftBank Масаёси Сон (Masayoshi Son). Последняя из корпораций начнёт в числе первых использовать ускорители вычислений Nvidia DGX B200 поколения Blackwell в самом мощном в Японии суперкомпьютере, ориентированном на решение задач искусственного интеллекта. Одновременно SoftBank запустит в Японии сеть поколения AI-RAN для управления автопилотом и роботами.

Источник изображения: Nvidia

Как поясняет Bloomberg, японская SoftBank станет первой компанией, получившей возможность построить суперкомпьютер на базе новейших ускорителей Nvidia DGX B200, которые сочетают в одном корпусе 8 чипов поколения Blackwell и 2 процессора Intel Xeon Platinum 8570. В дальнейшем SoftBank перейдёт на использование Grace Blackwell — более современных ускорителей, подразумевающих наличие Arm-совместимых процессоров Grace собственной разработки Nvidia. Компания SoftBank Corp., входящая в состав SoftBank Group, является третьим по величине оператором сотовой связи в Японии.

Плотная взаимосвязь между Nvidia и SoftBank была установлена ещё в прошлом десятилетии, поскольку до начала 2019 года вторая владела 4,9 % акций первой. Основатель SoftBank Масаёси Сон заявил, что готов делать серьёзные ставки в сегменте искусственного интеллекта. Решения Nvidia также будут использоваться оператором связи SoftBank Corp. при создании сети нового поколения (AI-RAN), которая сможет передавать информацию по стандарту 5G и одновременно управлять клиентскими устройствами, использующими искусственный интеллект. Ими могут быть транспортные средства с автопилотом и разного рода роботы. Пилотный проект со временем позволит масштабировать подобные сети по всей Японии. Сети нового поколения не только лучше подходят для управления сложными устройствами, но и потребляют меньше электроэнергии. Партнёрами SoftBank по тестированию AI-RAN выступят Fujitsu и Red Hat.

Данные берутся из публикации Компьютер месяца — ноябрь 2024 года