Nvidia запускает самоподдерживающийся рост искусственного интеллекта

По данным Techstartups, на AI-рынке произошел качественный сдвиг

На саммите APEC CEO в Южной Корее Джин Хуанг, генеральный директор Nvidia, заявил, что искусственный интеллект перешел в фазу самоподдерживающегося роста. Это означает, что улучшение моделей приводит к увеличению их использования, а рост популярности — к росту прибыли, которая, в свою очередь, инвестируется в создание более совершенных систем.

Хуанг подчеркнул, что этот цикл уже запущен: «Улучшаются модели, растет количество пользователей, увеличивается прибыль, создаются новые мощности, которые позволяют создавать еще лучшие модели». По его словам, именно так формируется «виртуальный цикл» AI, который сейчас ускоряет рост капитальных вложений по всему миру.

Такая динамика подтверждается цифрами. По данным CNBC, крупнейшие игроки Big Tech — Meta⋆, Amazon, Alphabet и Microsoft — уже вложили свыше 300 млрд долларов в технологии искусственного интеллекта и расширение дата-центров. Эксперты прогнозируют, что объем инвестиций в 2026 году может вырасти еще больше.

Nvidia, по мнению аналитиков, находится в центре этого роста. Компания поставляет графические процессоры (GPU), на которых работает большинство современных AI-моделей. Глобальный глава исследований в Wedbush Securities Дэн Айвс назвал Nvidia «основой AI-революции». Он отметил, что рост спроса стимулирует производство новых «строительных блоков» для ИИ, создавая самоподдерживающийся цикл.

Хуанг подчеркнул, что рост AI-сектора не является результатом маркетинга или ожиданий — он обусловлен прибыльностью. «Когда продукт приносит прибыль, вы хотите производить его больше. Так же, как при производстве чипов и памяти: если это выгодно — строите больше фабрик», — сказал он.

Сдвиг в архитектуре вычислений

По словам Хуанга, мы стоим на пороге новой эры вычислений, в которой графические процессоры (GPU) вытесняют центральные процессоры (CPU) в качестве основного двигателя инноваций. «AI работает на GPU, а ручная разработка программ — на CPU.

По его оценке, компьютерная индустрия, которая десятилетиями развивалась по схожей схеме, сейчас переживает глубокую трансформацию. «Тысячи миллиардов долларов, вложенных в компьютеры прошлого, теперь должны быть перераспределены в новую платформу вычислений», — заявил Хуанг.

AI в производстве

Уже в тот же день Nvidia объявила о партнерстве с Samsung, крупнейшим южнокорейским производителем полупроводников. В рамках сделки Samsung планирует использовать кластер из 50 000 GPU Nvidia для улучшения производства чипов для мобильных устройств и робототехники. Это подчеркивает, насколько глубоко AI интегрируется в разные отрасли — от энергетики и производства до робототехники.

Хуанг описал перспективы AI как переход от помощи человеку к самостоятельной работе. «Автоматизированные фабрики — это только начало. Мы стоим на стадии 10-летнего строительства новой эры», — отметил он. По его оценке, ИИ в будущем может перестроить 100 трлн долларов мировых отраслей.

Интересно: Каким образом традиционная инфраструктура и модели бизнеса адаптируются к новой реальности, где ИИ становится не вспомогательным, а ключевым элементом экономики?

ИИ как новый двигатель экономики: за кем будущее?

Революция в цикле инвестиций

Nvidia объявляет о начале самоподдерживающегося цикла развития искусственного интеллекта. Это не просто улучшение алгоритмов и увеличение вычислительных мощностей — это качественный скачок в экономической модели. Каждый шаг вперед в ИИ порождает рост прибыли, а прибыль инвестируется в новые разработки. Такая динамика уже ощущается на практике: ведущие технологические гиганты вложили более 300 млрд долларов в ИИ и дата-центры, а темпы роста продолжают ускоряться.

Важно Ключевая сила ИИ — в обратной связи между технологией и финансами. Улучшенные модели увеличивают спрос, а рост спроса привлекает инвестиции, что в свою очередь ускоряет инновации. Эта схема создает не просто рынок, а экосистему, где каждый элемент усиливает остальные.

Переключение центра тяжести в вычислениях

Технологический сдвиг, о котором говорит Джин Хуанг, — это не просто замена одного типа процессора на другой. Это смещение центра тяжести всей инфраструктуры вычислений в сторону GPU. Ранее CPU были основой всех систем, но с ростом сложности ИИ-моделей и увеличением объемов данных, GPU становятся не просто альтернативой — основным двигателем инноваций.

GPU не просто вытесняют CPU — они меняют правила игры в вычислениях. Это не переход, а прорыв. Технологии, созданные для графики, теперь управляют будущим ИИ, робототехники и даже промышленного производства. В рамках этой стратегии Nvidia объединилась с Intel, чтобы создать систем-на-чипе (SoC), объединяющие процессоры Intel и графические чиплеты Nvidia с инвестициями в размере 5 млрд долларов. Такой подход позволяет GPU получать доступ к системной памяти, увеличивая объем обрабатываемых данных. Первые SoC могут быть выпущены к 2027 году.

Интеграция ИИ в реальный мир

Партнерство Nvidia и Samsung демонстрирует, как ИИ уже выходит за рамки «цифровой» сферы. Применение 50 000 GPU для улучшения производства чипов — это не просто технический шаг, а стратегический маневр. Он показывает, что ИИ начинает менять не только алгоритмы, но и физические процессы: от точности производства до скорости разработки новых продуктов.

ИИ не просто автоматизирует — он переписывает правила работы отраслей. Роботы, управляемые ИИ, станут не просто помощниками, а полноценными участниками производственного процесса. Это требует новых подходов к организации труда, безопасности и регулированию. Например, Amazon планирует заменить около 600 тыс. рабочих мест в США роботами к 2033 году, что сократит до 75% операционных процессов и сэкономит компании до $12,6 млрд.

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Новые вызовы и возможности

Рост спроса на ИИ-оборудование и полупроводники приводит к значительным изменениям в цепочке поставок. Например, Samsung в третьем квартале 2025 года увеличила операционную прибыль на 32,5% благодаря росту спроса на чипы памяти, обусловленному развитием искусственного интеллекта. Однако компания сталкивается с техническими проблемами при производстве HBM4, что снижает её конкурентоспособность на рынке.

Кроме того, Nvidia и OpenAI заключили стратегическое соглашение, предусматривающее инвестиции в размере $100 млрд от Nvidia в обмен на GPU и акции. Это укрепляет позиции Nvidia как монопольного поставщика ИИ-оборудования, несмотря на критику в адрес циркулярности инвестиций.

Глобальные альянсы и регулирование

Глобальные игроки, такие как Nvidia, Microsoft, Amazon и Oracle, активно участвуют в формировании новых технологических альянсов. Например, США, Япония и Южная Корея подписали соглашения о технологическом сотрудничестве, охватывающие искусственный интеллект, полупроводники, квантовые вычисления, биотехнологии, космические технологии и 6G. Это сотрудничество направлено на синхронизацию стандартов и регулирования в сфере ИИ, что способствует созданию более устойчивой и конкурентоспособной системы.

В то же время, Китай ввел экспортные ограничения на пять тяжелых редкоземельных элементов и 20 типов промышленного оборудования, что может затруднить производство чипов для AI-устройств Nvidia. Эти меры могут повлиять на поставки материалов для логических чипов и 3D NAND-памяти, что критично для TSMC, производящей процессоры Nvidia, и Micron, выпускающей память для SSD.

Выводы

Искусственный интеллект становится не просто инструментом, а полноценным участником экономического цикла. Это открывает новые возможности для автоматизации, но требует пересмотра всей логики управления, обучения и контроля. Компании, которые не адаптируются к новой реальности, рискуют остаться на периферии. Особенно это касается производителей традиционных процессоров и поставщиков программного обеспечения, ориентированного на CPU.