Команда xAI во главе с Илоном Маском (Elon Musk) завершила установку 100 000 ускорителей вычислений Nvidia H200 Blackwell всего за 19 дней. По словам главы Nvidia, то, что обычно занимает четыре года, Маск выполнил в рекордно короткие сроки, включая строительство здания и настройку оборудования. Все ускорители являются частью суперкомпьютера xAI.

Источник изображения: Charles Liang / Tom's Hardware

Как пишет издание Tom's Hardware, процесс включал не только установку самих ускорителей, но и строительство большого здания, где будут находиться процессоры, а также оснащение предприятия системами жидкостного охлаждения и питания для обеспечения работы графических процессоров (всего их будет 200 000). Помимо этого, потребовалась скоординированная работа команд инженеров Tesla и Nvidia для доставки, установки и настройки оборудования.

Для понимания масштаба события, генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) объяснил, что типичному дата-центру на выполнение подобной задачи требуется около четырёх лет. При этом три года уходят на планирование, а последний год — на доставку и установку оборудования. Хуанг выразил восхищение скоростью и масштабом проекта, назвав усилия Маска и его команды «сверхчеловеческими». «Илон Маск — это сверхчеловек. То, на что у других ушёл бы минимум год, он сделал за 19 дней», — отметил Хуанг. Процесс включал, в том числе, запуск первого тренировочного прогона искусственного интеллекта xAI на недавно построенном суперкластере.

Хуанг также подчеркнул сложность сетевой инфраструктуры своей компании, отметив, что подключение оборудования Nvidia гораздо сложнее, чем подключение традиционных дата-центров: «Количество проводов, которые идут к одному узлу и задняя панель компьютера — там это просто всё в проводах...». По его словам, интеграция 100 000 видеокарт H200, реализованная Илоном Маском, — это «беспрецедентное достижение», которое вряд ли удастся повторить другой компании в ближайшее время.

В июне этого года Nvidia уже удавалось на непродолжительный срок стать крупнейшей компанией мира по величине капитализации, и вчерашний рост курса акций до рекордных $138,07 за штуку опять приблизил её к этому статусу. От лидирующей Apple с её $3,52 трлн капитализации Nvidia сейчас отстаёт всего на $130 млрд. Заказами на чипы Blackwell, как сообщается, Nvidia обеспечена на ближайшие 12 месяцев.

Источник изображения: Nvidia

Данное заявление прозвучало накануне из уст представителей Morgan Stanley, которые встретились ранее с руководством Nvidia для обсуждения текущего положения дел в бизнесе. Глава и основатель компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) подчеркнул, что чипы поколения Blackwell сейчас выпускаются в массовых количествах, а спрос на них достигает «безумных высот». На квартальном мероприятии в августе руководство Nvidia выражало уверенность в том, что ещё в этом фискальном году компания успеет получить несколько миллиардов долларов выручки от реализации ускорителей поколения Blackwell.

Фискальный год в календаре Nvidia завершается в конце января, и опрошенные Bloomberg аналитики ожидают, что по его итогам выручка компании более чем удвоится до $126 млрд, а по итогам следующего года вырастет ещё на 44 %. Уверенности инвесторам добавили вчерашние прогнозы о способности TSMC увеличить чистую прибыль по итогам третьего квартала на 40 %. Данная тайваньская компания является подрядчиком Nvidia по выпуску чипов для ускорителей вычислений, которые и формируют основную выручку второй из них. Аналитики Morgan Stanley также выразили уверенность, что по итогам 2025 года Nvidia увеличит свою долю на рынке ИИ-ускорителей. Дефицит микросхем HBM3E не станет причиной медленной экспансии ускорителей Blackwell, поскольку представители Nvidia выразили уверенность в способности Samsung присоединиться к двум другим поставщикам такой памяти для её нужд.

С одной стороны, проблемы с поставками новейших ускорителей вычислений Nvidia в Китай вынуждают местных разработчиков ориентироваться на альтернативы китайского происхождения. С другой стороны, если стоимость миграции ПО на китайскую платформу окажется слишком высокой, эксперты советуют сохранить приверженность компонентной базе Nvidia.

Источник изображения: Nvidia

Во всяком случае, подобные рекомендации операторам китайских центров обработки данных дают эксперты CAICT — Китайской академии информационных и телекоммуникационных технологий, как сообщает South China Morning Post. «Если условия позволяют, ЦОД должны выбирать высокопроизводительные ускорители A100 и H100. Если потребность в вычислительных ресурсах ограничена, то можно остановить выбор на H20 или китайских альтернативах», — буквально рекомендуют эксперты.

Проблема не столь проста, поскольку западные санкции мешают китайским операторам ЦОД закупать производительные ускорители Nvidia, а «легализованные» H20 могут уступать китайским альтернативам. Но даже в этом случае разработчикам порой лучше остаться на платформе Nvidia, чем заниматься долгим и дорогим процессом миграции своих программных решений на ускорители китайского происхождения. Эксперты CAICT при этом не скрывают, что санкции США за последние три года способствовали активному развитию китайских разработчиков ПО и аппаратного обеспечения. И всё же, миграция обучаемых на базе решений Nvidia языковых моделей на китайские платформы требует значительных затрат, а потому не всегда представляется рациональной.

До августа 2022 года Nvidia сохраняла право поставлять в Китай ускорители A100 и H100, но введённые позже санкции заставили её в сжатые сроки наладить поставки модифицированных с учётом американских ограничений ускорителей A800 и H800, которые можно было поставлять до октября прошлого года. После этого и они попали под санкции, в результате Nvidia пришлось разработать для китайского рынка ускорители H20, L20 и L2.

К концу прошлого года совокупная производительность функционирующих в Китае центров обработки данных выросла на 27 % до 230 экзафлопс. На направлении искусственного интеллекта китайские вычислительные мощности росли гораздо быстрее, на 70 % год к году. По состоянию на июнь текущего года, в КНР строились или уже были введены в строй более 250 вычислительных центров с доступом в интернет. Не все из них могли похвастать удачным расположением, поскольку находились на удалении от основных центров технологического развития. Китайская отрасль может пострадать не только от избытка вычислительных мощностей, но и от низкого уровня их загрузки, а также посредственного качества обрабатываемых данных. Графические процессоры в Китае, по данным CAICT, в среднем загружены расчётами всего на 40 %, а ещё имеющиеся ЦОД страдают об плохой сбалансированности ресурсов, которая также снижает их КПД. Взаимную интеграцию кластеров затрудняет необходимость использования разнородного оборудования и программного обеспечения различных поставщиков.

Сегодня исполнилось ровно 25 лет со дня выпуска видеокарты GeForce 256, которую сама Nvidia называет не иначе как «первый в мире графический процессор». В то время Nvidia определяла этот термин, как «однокристальный процессор со встроенными механизмами преобразования, освещения, настройки/отсечения треугольников и рендеринга, обработки минимум 10 миллионов полигонов в секунду».

Источник изображениq: Nvidia

Возможности GeForce 256 значительно выделяли её на фоне других графических решений. GeForce 256 появилась во времена, когда геймеры жаждали испытать Quake III Arena и были очарованы культовыми визуальными эффектами «Матрицы».

Хотя у нас уже была заметка о 25-й годовщине GeForce 256, сегодня исполнилось ровно 25 лет с момента начала продаж этой видеокарты. Она появилась на рынке 11 октября 1999 года. Nvidia также сообщила, что в течение первого года (последние три месяца 1999 года) продала 1 миллион видеокарт GeForce 256, что подчеркивает её непосредственное влияние на игровую индустрию.

По случаю юбилейной даты сотрудник Nvidia Мануэль Гузман (Manuel Guzman) из отдела Software QA поделился фотографией кафетерия компании, где они отмечают это событие зелёным попкорном, что является отсылкой к культовому зелёному цвету, связанному с брендом Nvidia

Графический процессор NV10 в составе GeForce 256 имел всего 23 миллиона транзисторов — крошечное число в сравнении с 76,3 млрд транзисторов, которые присутствуют в актуальном флагманском графическом процессоре AD102, служащем основой видеокарты GeForce RTX 4090. Объём видеопамяти GeForce 256 составлял всего 32 Мбайт, что резко контрастирует с 24 Гбайт памяти (в 768 раз больше), которыми может похвастаться RTX 4090 сегодня.

Nvidia также выпустила видео с показом эволюции графических технологий, включающее подборку очень старых графических демонстраций и игровых кадров. К сожалению, видео оказалось очень коротким. Было бы также интересно увидеть интервью с людьми, которые принимали участие в разработке показанных на видео проектов.

Покупатели видеокарт столкнулись с парадоксальной ситуацией: несмотря на сезон распродаж, цены на Nvidia GeForce RTX 4090 стремительно растут, а их запасы сокращаются. Если в июле цена GeForce RTX 4090 составляла рекомендованные $1599, то к октябрю она выросла до $1799, причём многие модели попросту исчезли с полок. Это может свидетельствовать о том, что Nvidia прекратила их производство, готовясь к запуску RTX 50-й серии (Blackwell), которую представит на выставке CES 2025 в январе.

Источник изображений: Nvidia

GeForce RTX 4090 по-прежнему остаётся самой мощной видеокартой на рынке, но её время постепенно подходит к концу. За два года с момента выхода её стоимость не снизилась, а, наоборот, выросла, что для многих стало неожиданностью. Однако это характерный сценарий для Nvidia: подобная ситуация наблюдалась с RTX 2080 Ti, RTX 3080, RTX 3090 и RTX 3090 Ti, когда цены оставались высокими вплоть до выхода их преемников.

Недостаток поставок Nvidia GeForce RTX 4090 ранее уже отмечался в Германии, а теперь проявился и в других странах мира. Это вызывает рост цен не только на RTX 4090, но и на RTX 4080 Super. Подобная ситуация повторяется в каждом поколении графических ускорителей Nvidia. В прошлые годы дополнительными факторами дефицита были пандемия и бум криптовалютного майнинга, но сейчас основную роль в дефиците видеокарт играет их использование для обучения ИИ.

Ожидается, что Nvidia представит GeForce RTX 5090 и RTX 5080 в январе 2025 года. Генеральный директор компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) выступит с основным докладом на выставке CES 2025. Несмотря на то что Nvidia всё больше фокусируется на сфере ИИ, новая серия Blackwell может многое предложить как геймерам, так и профессионалам, работающим с ИИ.

История предыдущих поколений видеокарт Nvidia указывает на то, что не стоит ожидать значительных скидок на модели предыдущей серии перед выходом новых. Даже в преддверии анонса новых моделей RTX 5090 и 5080 цены на RTX 4090 и 4080 остаются высокими. Прогнозируемая стартовая цена на RTX 5090 составит $1999, а RTX 5080 будет предлагаться от $1199, однако не исключено, что эти цифры могут достичь $2499 и $1299 соответственно. Такая ценовая политика характерна для Nvidia, особенно в сегменте премиальных продуктов.

Рыночная капитализация Nvidia достигла $3,25 трлн, что свидетельствует о её успехах на волне подъёма интереса к ИИ. В отличие от криптовалютного бума, когда видеокарты массово скупались для майнинга, сейчас они востребованы в центрах обработки данных, работающих над задачами машинного обучения и других ИИ-вычислений. Это позволяет Nvidia сохранять спрос на свои продукты и удерживать цены на максимально возможном уровне.

За последний месяц акции Nvidia выросли на 25 % и приблизились к рекордным значениям. Это произошло на фоне ожиданий инвесторами отчётности крупнейших технологических компаний, таких как Meta✴, Microsoft и Alphabet, которые вскоре расскажут о своём развитии в области ИИ. Эти данные могут оказать значительное влияние на позиции Nvidia, учитывая её ключевую роль на рынке графических процессоров (GPU), применяемых для обучения и работы ИИ.

Источник изображения: Nvidia

В среду акции Nvidia достигли отметки $132,65, что лишь немного ниже июньского максимума $135,58. Капитализация составила $3,25 трлн. Рост акций произошёл после их кратковременного, но значительного падения в конце августа и начале сентября этого года. Это позволило компании обогнать Microsoft и занять второе место по рыночной капитализации, уступая лишь Apple. Nvidia остаётся крупнейшим поставщиком GPU в мире. Компании, такие как Meta✴, OpenAI, Alphabet, Microsoft и Oracle, продолжают внедрять новые разработки в области ИИ, требующие значительных вложений в мощности GPU, что способствует дальнейшему росту спроса на продукцию Nvidia.

В августе Nvidia отчиталась о результатах за II квартал текущего финансового года, показав рост выручки на 122 % в годовом исчислении, а чистая прибыль компании удвоилась и превысила $16,6 млрд. Компания представила более оптимистичный прогноз на текущий квартал, чем ожидалось, и сообщила о планах отгрузить чипы нового поколения Blackwell AI на сумму в несколько миллиардов долларов. Ожидается также увеличение поставок текущего поколения чипов Hopper в течение следующих двух кварталов, что свидетельствует о стабильном и высоком спросе на продукцию Nvidia.

Динамика акций Nvidia с 01 июня по 10 октября 2024 года. Источник изображения: TradingView

Аналитики компании Mizuho полагают, что Nvidia сохранит лидерство на рынке GPU для ИИ, используемых в дата-центрах. По их оценкам, доля Nvidia на этом рынке составляет около 95 %. Аналитики определили целевую стоимость акций компании на уровне $140, но отметили риски, связанные с возможными экспортными ограничениями в отношении Китая, геополитической напряжённостью вокруг Тайваня и возможным снижением расходов на серверные мощности для ИИ.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в интервью CNBC заявил, что спрос на чипы Blackwell чрезвычайно высок: «Все хотят иметь больше всех, и все хотят быть первыми». Производство этих GPU, стоимость которых составляет от $30 000 до $40 000 за штуку, начнётся в IV квартале и продолжится вплоть до 2026 года.

Помимо озвученных причин, на динамику стоимости акций также повлияло завершение продажи акций самим Хуангом, что стало известно из документа, опубликованного 23 сентября. В результате акции Nvidia выросли на 4 % только за один день. Это событие дополнительно укрепило позиции компании на фоне общего восходящего тренда.

В условиях растущей популярности искусственного интеллекта высокое энергопотребление ИИ-моделей становится всё более актуальной проблемой. Несмотря на то, что такие техногиганты, как Nvidia, Microsoft и OpenAI, пока не говорят об этой проблеме громко, явно преуменьшая её значение, специалисты из BitEnergy AI разработали технологию, способную значительно снизить энергопотребление без существенных потерь в качестве и скорости работы ИИ.

Источник изображения: Copilot

Согласно исследованию, новый метод может сократить использование энергии вплоть до 95 %. Команда называет своё открытие «Умножением линейной сложности» (Linear-Complexity Multiplication) или сокращённо L-Mul. Как пишет TechSpot, этот вычислительный процесс основан на сложении целых чисел и требует значительно меньше энергии и операций по сравнению с умножением чисел с плавающей запятой, которое широко применяется в задачах, связанных с ИИ.

На сегодняшний день числа с плавающей запятой активно используются в ИИ для обработки очень больших или очень малых чисел. Они напоминают запись в бинарной форме, что позволяет алгоритмам точно выполнять сложные вычисления. Однако такая точность требует крайне больших ресурсов и уже вызывает определённые опасения, так как некоторым ИИ-моделям нужны огромные объёмы электроэнергии. Например, для работы ChatGPT требуется столько электроэнергии, сколько потребляют 18 000 домохозяйств в США — 564 МВт·ч ежедневно. По оценкам аналитиков из Кембриджского центра альтернативных финансов, к 2027 году ИИ-индустрия может потреблять от 85 до 134 ТВт·ч ежегодно.

Алгоритм L-Mul решает эту проблему за счёт замены сложных операций умножения с плавающей запятой на более простые сложения целых чисел. В ходе тестирования ИИ-модели сохранили точность, при этом энергопотребление для операций с тензорами сократилось на 95 %, а для скалярных операций на 80 %.

L-Mul также улучшает и производительность. Оказалось, что алгоритм превосходит текущие стандарты вычислений с 8-битной точностью, обеспечивая более высокую точность с меньшим количеством операций на уровне битов. В ходе тестов, охватывающих различные задачи ИИ, включая обработку естественного языка и машинное зрение, снижение производительности составило всего 0,07 %, что специалисты сочли незначительной потерей на фоне огромной экономии энергии.

При этом модели на основе трансформеров, такие как GPT, могут получить наибольшую выгоду от использования L-Mul, поскольку алгоритм легко интегрируется во все ключевые компоненты этих систем. А тесты на популярных моделях ИИ, таких как Llama и Mistral, показали даже улучшение точности в некоторых задачах.

Плохая новость заключается в том, что L-Mul требует специализированного оборудования и современные ускорители для ИИ не оптимизированы для использования этого метода. Хорошая новость заключается в том, что уже ведутся работы по созданию такого оборудования и программных интерфейсов (API).

Одной из возможных преград может стать сопротивление со стороны крупных производителей чипов вроде Nvidia, которые могут замедлить внедрение новой технологии. Так как, например, Nvidia является лидером в производстве оборудования для искусственного интеллекта и маловероятно, что она так просто уступит позиции более энергоэффективным решениям.

Дженсен Хуанг (Jensen Huang), бессменный руководитель Nvidia, заявил, что будущее ИИ — за системами, способными к рассуждению. Однако для реализации этой концепции необходимо значительно снизить стоимость вычислений. Хуанг подчеркнул, что его компания стремится ежегодно увеличивать производительность чипов в 2–3 раза, сохраняя текущий уровень их стоимости и энергопотребления.

Источник изображения: Nvidia

В рамках подкаста, организованного Рене Хаасом (Rene Haas), генеральным директором Arm Holdings, Хуанг поделился своим видением развития ИИ. По его словам, следующее поколение интеллектуальных систем сможет отвечать на запросы пользователей, проходя через сотни или даже тысячи шагов анализа собственных выводов. Эта способность к глубокому рассуждению станет ключевым отличием от современных ИИ, таких как ChatGPT, которым, как признался Хуанг, он пользуется ежедневно.

Nvidia стремится создать фундамент для такого прорыва и ставит перед собой амбициозную цель: ежегодно повышать производительность своих чипов в 2–3 раза при сохранении прежнего уровня стоимости и энергопотребления. Такой подход призван революционизировать способность ИИ-систем распознавать сложные паттерны и делать осознанные выводы.

«Мы способны обеспечить беспрецедентное снижение затрат на интеллектуальные системы. Все мы осознаём ценность этого достижения. При существенном сокращении расходов мы сможем реализовать на этапе инференса такие сложные процессы, как рассуждение», — подчеркнул Хуанг.

Nvidia занимает доминирующую позицию на рынке ускорителей для ИИ, контролируя более 90 % этого сегмента рынка. Однако компания не ограничивается только производством чипов. Её стратегия включает в себя разработку компьютеров, программного обеспечения (ПО), ИИ-моделей, сетевых решений и других сервисов. Такая диверсификация направлена на стимулирование более широкого внедрения ИИ в бизнес-процессы различных компаний.

Несмотря на лидирующие позиции, Nvidia сталкивается с растущей конкуренцией. Крупные операторы дата-центров, такие как Amazon Web Services (AWS) и Microsoft, разрабатывают собственные альтернативные решения, чтобы ослабить зависимость от продуктов Nvidia. Кроме того, компания AMD, давний соперник Nvidia на рынке игровых чипов, активно выходит на рынок ИИ-ускорителей, что может усилить конкурентное давление на лидера индустрии.

Крупнейший в мире контрактный производитель полупроводников TSMC начнёт активно применять в производстве платформу вычислительной литографии Nvidia cuLitho — она поможет ускорить выпуск продукции и раздвинуть физические ограничения для передовых чипов нового поколения, рассказали в Nvidia.

Источник изображения: tsmc.com

Вычислительная литография — критически важный этап в производстве чипов, необходимый при переносе электронных проектов схем на кремний. Этот процесс требует сложных вычислений: электромагнитная физика, фотохимия, вычислительная геометрия, итеративная оптимизация и распределенные вычисления. На полупроводниковом производстве для проведения этих расчётов используются центры обработки данных, но данный этап всё равно остаётся узким местом при выводе на рынок новых технологических процессов и компьютерных архитектур.

Вычислительная литография является наиболее ресурсоёмкой рабочей нагрузкой во всём процессе проектирования и производства полупроводников. Типичный набор масок для печати чипа может занять 30 млн и более часов вычислительного времени центрального процессора. Но 350 систем на базе ускорителей Nvidia H100 способны заменить 40 000 систем на центральных процессорах — это помогает сократить время производства, затраты, пространство и потребление энергии. Прежде Nvidia заявляла, что её система за одну ночь справится с работой, на которую прежде уходило две недели. Библиотека Nvidia cuLitho отвечает за развёртывание ускоренных вычислений в области вычислительной литографии. В случае с TSMC она поможет ускорить разработку передовых полупроводниковых компонентов.

Nvidia также разработала методы применения генеративного искусственного интеллекта на платформе cuLitho — это решение обеспечивает дополнительное двухкратное ускорение в работе систем. Генеративный ИИ помогает в создании почти идеальной обратной маски, которая учитывает дифракцию света в вычислительной литографии; ускоренные вычисления и ИИ также отвечают за коррекцию оптической близости (Optical Proximity Correction — OPC). Вместе они позволяют более точно моделировать физику и реализовывать математические методы, которые ранее считались чрезвычайно ресурсоёмкими. В результате радикально сокращается время, необходимое для создания каждой маски на заводе, а значит, уменьшается и время цикла разработки нового технологического узла.

Возможными оказываются и вычисления, которые ранее были непрактичными. В научной литературе уже два десятилетия описываются методы обратной литографии, но их точная реализация в масштабе всего чипа в значительной мере исключалась, потому что соответствующие вычисления занимали слишком много времени. Nvidia cuLitho помогает в решении этой задачи — передовые заводы смогут использовать её в создании мощных чипов нового поколения.

Компания Hon Hai Precision Industry, более известная под торговой маркой Foxconn, намеревается увеличить мощности по производству серверов в Мексике. Таким образом компания намеревается удовлетворить превысивший ожидания спрос на системы с новейшими чипами Nvidia, которые используются для разработки систем искусственного интеллекта.

Источник изображения: nvidia.com

Спрос на системы на чипах нового поколения Nvidia Blackwell оказался «сумасшедшим», сообщил Bloomberg председатель Foxconn Юнг Лю (Young Liu), повторив сделанное ранее заявление гендиректора Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang). Сейчас тайваньская компания строит в Мексике крупнейший в мире сборочный завод по производству серверов на базе передовых чипов Nvidia Grace Blackwell. Запланированная мощность предприятия на 2025 год составляет 20 000 серверов GB200 NVL72 — компания впервые раскрыла масштабы будущей фабрики.

Nvidia GB200 NVL72 — это серверная стойка, которая объединяет в себе 36 суперчипов Grace Blackwell Superchip и пару коммутаторов NVSwitch 7.2T. Таким образом данная система включает в себя 72 графических процессора B200 Blackwell и 36 центральных процессоров Grace, соединенных NVLink пятого поколения. На систему приходится 13,5 Тбайт памяти HBM3E с общей пропускной способностью до 576 Тбайт/с, а общий объём оперативной памяти достигает 30 Тбайт. Платформа GB200 NVL72 работает как единый GPU с ИИ-производительностью 1,4 эксафлопс (FP4) и 720 Пфлопс (FP8).

«Много было разговоров, что потребность в вычислительном оборудовании может в довольно скором времени насытиться. Но, похоже, спрос всё ещё растёт. Так что это выше наших ожиданий», — заявил господин Лю. Он снова подтвердил, что при производстве серверов GB200 возникли сложности, но пообещал, что поставки стартуют в конце IV квартала. При этом финансовый директор Nvidia Колетт Кресс (Colette Kress) в августе сообщила, что в IV квартале 2025 финансового года (закончится в январе) компания намеревается отгрузить чипы Blackwell на несколько миллиардов долларов.

Через три месяца на открытии выставки CES 2025 глава компании Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) анонсирует новое аппаратное и программное обеспечение. Хотя анонс, как предполагается, в большей степени будет связан с новыми технологиями ИИ, геймерам также следует следить за этим событием, поскольку Nvidia может представить новое поколение игровых видеокарт серии Blackwell.

Источник изображения: Nvidia

Nvidia примет участие в выставке CES 2025, которая будет проходить с 7 по 10 января. У компании даже запланирован свой павильон на этом мероприятии. Глава компании собирается выступить с докладом 6 января, за день до начала официальной части выставки CES. Следует отметить, что сама Nvidia пока официально не подтверждала своего присутствия на CES. Эту информацию раскрыла Consumer Technology Association (CTA) — организатор выставки.

«Consumer Technology Association (CTA), владелец и организатор CES, самой крупной технологической выставки в мире, сообщает, что основатель и глава компании Nvidia Дженсен Хуанг выступит с докладом на CES 2025. Выставка будет проходить в Лас-Вегасе с 7 по 10 января. Господин Хуанг выступит с докладом в понедельник, 6 января в 6:30 вечера по местному времени», — говорится в заявлении организации.

По слухам, Nvidia должна анонсировать на предстоящей CES новое поколение игровых видеокарт GeForce RTX 50-й серии, включая старшие модели RTX 5090 и RTX 5080 и, возможно, выпустит их позже в том же месяце.

Впрочем, обычно Nvidia для анонсов ускорителей GeForce организует отдельные мероприятия, и CES, как правило, не является местом для таких объявлений. Исторически на CES компания анонсирует мобильные видеокарты.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) смог в одиночку сколотить состояние больше, чем стоит вся компания Intel целиком. Личное состояние Хуанга оценивается сейчас в $109,2 млрд, а рыночная капитализация Intel составляет на данный момент порядка $96 млрд, сообщает Tom's Hardware.

Источник изображения: Nvidia

Благодаря ажиотажу вокруг искусственного интеллекта и лидирующей позиции Nvidia в качестве производителя GPU-ускорителей для ИИ, акции компании показали впечатляющий рост. В июне прошлого года Nvidia стала самой дорогой компанией в мире по рыночной капитализации. Хотя с тех пор её акции скорректировались на 10 % от рекордного максимума, она всё ещё входит в пятерку крупнейших компаний наряду с такими техногигантами, как Apple, Microsoft, Alphabet (Google) и Amazon.

Скачок стоимости Nvidia принёс огромную прибыль Хуангу, который напрямую владеет более чем 75 миллионами акций компании, а также ещё 786 миллионами акций через различные трасты и партнёрства. Несмотря на то, что в этом году он продал их на сумму более $700 млн, это лишь капля в море по сравнению с общей оценочной стоимостью его доли в Nvidia, превышающей $100 млрд. Благодаря этому Хуанг поднялся на 11-е место в списке богатейших людей мира по версии Forbes, не дотягивая до попадания в топ-10 менее чем $20 млрд.

Генеральный директор Nvidia привлёк внимание других ключевых игроков в индустрии и знаменитостей, в особенности после конференции GTC 2024. Так, Илон Маск (Elon Musk) и Ларри Эллисон (Larry Ellison), занимающие первые две строчки в списке Forbes, обратились к нему с просьбой о поставках дополнительных графических процессоров для ИИ. Эллисон упомянул об этом во время последнего отчёта Oracle, что только увеличило популярность и статус Хуанга.

Что касается Intel, то эта компания не смогла воспользоваться ИИ-бумом в свою пользу, а её рыночная капитализация значительно снизилась на фоне финансового кризиса, о котором стало известно в августе. В результате акционеры Intel потеряли $39 млрд буквально за одну ночь, а акции компании упали до $22,59 за штуку (менее половины от пиковой стоимости в конце 2023 года). Слухи о возможном исключении Intel из индекса Dow Jones Industrial Average только усугубляют ситуацию. Это событие вызвало активное обсуждение в социальных сетях, где теперь ходит шутка, что Хуанг, известный своей любовью к кожаным курткам, мог бы купить компанию Intel.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил в интервью программе CNBC «Closing Bell Overtime», что спрос на ускоритель искусственного интеллекта Blackwell следующего поколения «безумный». Nvidia стала главным бенефициаром «золотой лихорадки» ИИ. Чип Blackwell, стоимость которого составит от $30 000 до $40 000, пользуется большим спросом у лидеров ИИ-гонки, таких как OpenAI, Microsoft и Meta✴.

Источник изображения: Nvidia

«Все хотят иметь больше всего, и все хотят быть первыми», — отметил Хуанг во время интервью, которое вышло в эфир в среду. В четверг утром акции Nvidia выросли примерно на 3 %. Nvidia стала основным бенефициаром бума искусственного интеллекта, с начала года её акции выросли примерно на 150 %. Выручка компании увеличилась во втором финансовом квартале до $30,04 млрд, что на 122 % больше показателей аналогичного периода прошлого года. Ожидается, что продажи в текущем квартале достигнут $32,5 млрд.

«Когда технологии развиваются так быстро, появляется возможность утроить темпы, действительно стимулировать инновационный цикл, чтобы мы могли увеличить возможности и пропускную способность, снизить затраты, уменьшить потребление энергии. Мы на пути к этому, и все идёт по плану», — уверен Хуанг.

Финансовый директор Nvidia Колетт Кресс (Colette Kress) заявила в августе, что уже в четвёртом финансовом квартале компания ожидает получить несколько миллиардов долларов дохода от поставок ускорителей Blackwell. По словам Хуанга, Nvidia планирует обновлять свою платформу ИИ каждый год, увеличивая её производительность в два-три раза.

В преддверии анонса новых видеокарт любители игр воспользовались скидками на модели предыдущего поколения, особенно в нижнем сегменте актуальной пока 40-й серии. Доля одной из них за месяц подскочила на треть, следует из статистики Steam.

В сентябрьской сводке оборудования Steam доля видеокарт Nvidia GeForce RTX 4060 увеличилась на 1,17 п.п., а RTX 4060 Ti — на 0,76 п.п. Эти скромные на первый взгляд цифры имеют большое значение: в случае с RTX 4060 речь идёт о росте доли с 3,41 % до 4,58 % — на 34 %. Интересно, что в сочетании с мобильной версией RTX 4060, которая, к слову, сократила долю на 0,18 п.п., модели с этим индексом стали самыми популярными в Steam.

Источник изображения: steampowered.com

Данная статистика, конечно, едва ли отражает всю ситуацию на рынке, потому что она собрана лишь среди пользователей Steam. Источником бурного роста одной из моделей может быть китайский рынок: вместе с видеокартой на платформе выросла доля упрощённого варианта китайского языка на 1,54 п.п., что отчасти можно связать с выходом Black Myth: Wukong. На западном рынке доли Nvidia GeForce RTX 4060 и 4060 Ti могли вырасти в преддверии анонсов Nvidia GeForce RTX 50-й серии и AMD Radeon RX 8000-й серии. Логично, что желающие обновить видеокарту либо сейчас выберут более дешёвые варианты текущего поколения, цены на которые уже упали (к примеру, RTX 4060), либо дождутся анонса новых моделей, если выбирают верхний сегмент рынка.

В остальном сентябрьская статистика Steam, пожалуй, ничем не примечательна. Разве что стоит отметить небольшие перемены на фронте ОС: Windows 10 набрала 1,57 п.п., а Windows 11 потеряла 1,48 п.п. В результате Windows 10 снова вышла на первое место, которое ранее уступала преемнице. Возможно, существенных изменений следует ожидать с выходом новых видеокарт от обоих крупнейших производителей, но едва ли это произойдёт быстро.

Nvidia представила новое семейство больших мультимодальных языковых моделей NVLM 1.0, включая обученную на 72 миллиардах параметров NVLM-D-72B. Модели демонстрируют высокую производительность в широком спектре задач, таких как машинное зрение, создание программного кода, анализ изображений, решение математических задач и генерация текстов. Похоже, что лидерам отрасли во главе с OpenAI и Google придётся потесниться.

Источник изображения: freepik.com

«Мы представляем NVLM 1.0, семейство передовых мультимодальных больших языковых моделей, которые достигают самых современных результатов в задачах зрения и языка, конкурируя с ведущими фирменными моделями (например, GPT-4o) и моделями с открытым доступом», — утверждают разработчики Nvidia. По их мнению, открытый исходный код предоставляет исследователям и разработчикам беспрецедентный доступ к передовым технологиям.

Флагманская модель NVLM-D-72B демонстрирует адаптивность при обработке сложных визуальных и текстовых входных данных. Исследователи подчёркивают способность модели интерпретировать мемы, анализировать изображения и пошагово решать математические задачи. Разработчики также отметили, что NVLM-D-72B улучшает свою производительность в текстовых задачах после мультимодального обучения, в отличие от большинства аналогичных моделей.

Проект NVLM также представляет инновационные архитектурные решения, включая гибридный подход, который объединяет различные методы мультимодальной обработки. По оценкам сторонних исследователей, модель NVLM-D-72B «находится на одном уровне с Llama 3.1 405B по математике и кодированию, а также имеет видение».

Выпуск Nvidia NVLM 1.0 знаменует собой поворотный момент в разработке ИИ. Открывая исходный код модели, которая конкурирует с проприетарными гигантами, Nvidia не просто делится кодом — она бросает вызов самой структуре индустрии ИИ. Благодаря Nvidia множество небольших организаций и независимых исследователей смогут вносить более значительный вклад в развитие ИИ, что может открыть эру беспрецедентного сотрудничества и инноваций в области ИИ.

Этот шаг может вызвать цепную реакцию — другим лидерам в области ИИ также придётся открыть свои исследования, что потенциально ускорит прогресс ИИ по всем направлениям.

Нужно отметить, что выпуск NVLM 1.0 не лишён рисков. По мере того, как мощный ИИ становится все более доступным, возрастают и опасения по поводу его неправильного использования и возможных этических последствий. Сообщество ИИ уже столкнулось с необходимостью ответственного использования новых технологий.

Одно можно сказать наверняка: политика Nvidia в отношении ИИ затронет всю индустрию. Вопрос только в том, насколько радикальным окажется её влияние, и смогут ли конкуренты адаптироваться достаточно быстро, чтобы преуспеть в этом новом мире открытого ИИ.