Компания Nvidia в рамках выступления на выставке Computex 2024 рассказала о двух новых играх, которые на запуске получат поддержку технологии интеллектуального масштабирования изображения DLSS.

Источник изображения: Ubisoft

Первая игра — Star Wars Outlaws. О том, что боевик выйдет с трассировкой пути, DLSS 3, Reflex, RTX Direct Illumination, улучшенными с помощью рейтрейсинга тенями и глобальным освещением, Nvidia рассказала ещё на GDC 2024.

Как стало известно, поддержку DLSS в Star Wars Outlaws прокачали до версии 3.5 (с реконструкцией лучей DLSS). Как амбициозный экшен в открытом мире выглядит со всеми этими технологиями, показали в эксклюзивном трейлере.

По словам технического директора Тобиаса Карлссона (Tobias Carlsson), DLSS 3.5 в Star Wars Outlaws «невероятна» и «позволяет фанатам исследовать Внешнее Кольцо с более высокой детализацией и максимальной кадровой частотой».

Вторая игра — Marvel Rivals от NetEase Games. Условно-бесплатный мультиплеерный командный шутер от третьего лица стартует с поддержкой DLSS 3 и Reflex для снижения задержки ввода.

По словам Nvidia, DLSS 3 и Reflex сделают Marvel Rivals производительнее и отзывчивее. Как перечисленные технологии влияют на быстродействие игры, компания показала в эксклюзивном ролике (см. видео ниже).

Релиз Star Wars Outlaws ожидается 30 августа на PC (Ubisoft Connect), PS5, Xbox Series X и S, но владельцы премиальных изданий получат доступ на три дня раньше. Закрытая «бета» Marvel Rivals пройдёт в июле на PC (Steam, EGS), PS5, Xbox Series X и S.

Глава Nvidia во время презентации на Computex 2024 представил план по выпуску новых продуктов на следующие три года. Он включает новейшие графические и центральные процессоры, а также другие чипы и интерфейсы для ИИ и машинного обучения. Согласно плану, компания намерена ежегодно выпускать флагманские решения, работающие на пределе доступных производственных техпроцессов.

Источник изображений: Nvidia

На конференции Computex 2024 глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) раскрыл подробности о планах компании компании для продуктов, предназначенных для центров обработки данных, на следующие три года. Планы впечатляют — Nvidia намерена выпускать новые флагманские решения для дата-центров каждый год, постоянно наращивая их производительность и функциональность.

Уже в следующем, 2025 году ожидается выход графического процессора Blackwell Ultra, который является преемником нынешнего флагмана Blackwell. Новинка будет оснащена памятью HBM3e с 12 кристаллами в стеке, что позволит увеличить объем на 50 % по сравнению с Blackwell, у которого память с 8 кристаллами.

В 2026 году Nvidia планирует сделать сразу несколько крупных анонсов. Во-первых, будет представлен новый графический чип Rubin с памятью HBM4. Во-вторых, появится центральный процессор Vera, который придёт на смену нынешнему Grace. Таким образом, флагманское решение 2026 года получит название Vera Rubin — это будет суперчип, связка GPU+CPU, аналогично актуальному Grace Hopper. Кроме того, пропускная способность запатентованной Nvidia технологии интерконнекта NVLink будет удвоена до 3,6 Тбит/с (NVLink 6 против NVLink 5).

На 2027 год запланирован выход улучшенной версии Rubin Ultra с HBM4 с 12 кристаллами в стеке вместо 8. Как подчёркивает Хуанг, Nvidia намерена выжимать максимум из доступных на данный момент производственных техпроцессов, чтобы каждый год выводить на рынок новые флагманские решения, работающие на пределе возможного. По словам Дженсена Хуанга, именно такая стратегия непрерывного совершенствования позволит компании сохранять лидерство в сфере решений для дата-центров.

В преддверии ежегодной выставки Computex компания Nvidia провела презентацию, в рамках которой было сделано несколько важных заявлений. Поимо прочего, глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил о намерении ежегодно выпускать новые версии ИИ-ускорителей, а также анонсировал появление графических процессоров на архитектуре Blackwell Ultra в 2025 году и чипов следующего поколения на базе архитектуры Rubin в 2026 году.

Источник изображения: Annabelle Chih/Bloomberg

Nvidia рассматривает развитие генеративных нейросетей как новую промышленную революцию и рассчитывает сыграть важную роль в распространении этих технологий на персональные компьютеры, отметил глава компании в ходе выступления. Nvidia уже стала главным бенефициаром взрывного роста популярности ИИ-технологий, что позволило ей стать самым дорогим производителем полупроводниковой продукции в мире.

Сейчас Nvidia стремится расширить свою клиентскую базу за пределы горстки корпораций, занимающихся облачными вычислениями, которые и обеспечили большую часть продаж ИИ-ускорителей компании. В рамках этой деятельности Хуанг ожидает, что функции на базе нейросетей начнут активно использовать самые разные компании и госучреждения, начиная от судостроителей и заканчивая производителей лекарственных средств. Он выразил уверенность в том, что компании, которые не будут обладать возможностями ИИ, останутся далеко позади конкурентов.

Что касается будущих ИИ-ускорителей, то во время презентации Дженсен Хуанг мало что рассказал о их характеристиках. Он лишь упомянул, что в чипах на архитектуре Rubin будет использоваться память HBM4 с высокой пропускной способностью. Ожидается, что южнокорейская компания SK Hynix начнёт серийное производство чипов памяти HBM4 к 2026 году.

Компания Nvidia анонсировала на Computex 2024 открытие широкого доступа к своим микросервисам ACE (Avatar Cloud Engine) на базе генеративного искусственного интеллекта, которые ускорят создание реалистичных виртуальных персонажей для игр, приложений VR и обслуживания клиентов в сфере медицины и не только.

Источник изображения: Nvidia

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что цифровые люди кардинально изменят многие отрасли. По его словам, технологии компании, такие как мультимодальные большие языковые модели и нейронная графика, приближают нас к эре «вычислений, управляемых намерениями». В этом будущем взаимодействие с компьютерами будет таким же естественным, как и общение между людьми.

Изначально сервисы ACE предоставлялись только для разработчиков в дата-центрах. Теперь же Nvidia адаптировала их для использования на персональных компьютерах и ноутбуках. В частности, компания представила языковую модель Nemotron-3 4.5B, а также модели Audio2Face и Riva ASR, которые скоро станут доступны. Для упрощения развёртывания ACE на ПК, Nvidia разработала специальный инструмент AI Inference Manager. Он автоматически настраивает все необходимые компоненты и модели ИИ, координируя их работу как локально на устройстве, так и в облаке.

Также на Computex 2024 была продемонстрирована обновленная версия технологии Covert Protocol, созданная совместно с компанией Inworld AI. Технология позволяет игрокам с помощью голоса взаимодействовать с цифровыми персонажами, используя модели Audio2Face и Riva ASR, работающие на ПК с видеокартами GeForce RTX.

Как отмечается на сайте Nvidia, Avatar Cloud Engine уже применяют такие компании, как Aww, Dell, Gumption, Hippocratic AI, Inventec, OurPalm, Perfect World Games, Reallusion, ServiceNow, Soulbotix, SoulShell и UneeQ. Они используют ACE для создания виртуальных помощников, персонажей в играх и приложениях VR.

Например, японская компания Aww, специализирующаяся на виртуальных «людях», теперь будет использовать Audio2Face для анимации своих персонажей в реальном времени. А разработчик игр Perfect World Games интегрировал ACE в демоверсию Legends для создания интерактивного ИИ-персонажа, который может общаться на английском и китайском языках.

Благодаря доступности этих мощных сервисов генеративного ИИ от Nvidia теперь ещё больше компаний смогут создавать реалистичных виртуальных агентов для сферы обслуживания, маркетинга, образования, медицины и других областей, что открывает новые перспективы для развития цифровых аватаров и вычислений, управляемых естественным языком (NLP).

Сегодня на выставке Computex 2024 компания Nvidia сообщила, что компании Asus и MSI в скором времени выпустят новые ноутбуки типа RTX AI PC, которые также будут соответствовать требованиям Copilot Plus PC. Напомним, что Microsoft в мае представила новый класс компьютеров Copilot Plus PC, который характеризуется расширенными способностями по локальному запуску приложений искусственного интеллекта.

Источник изображений: Nvidia

«Новые ноутбуки RTX AI PC от Asus и MSI оснащены графическими ускорителями GeForce RTX 4070 и энергоэффективными системами-на-чипе с возможностями Windows 11 AI PC», — сообщила Nvidia в своём блоге. Компания уточнила изданию The Verge, что эти ноутбуки будут построены на новейших процессорах AMD Strix Point.

AMD ещё не представила процессоры Strix Point, но ждать осталось недолго — можно с уверенностью сказать, что это произойдёт в рамках грядущей презентации компании на Computex 2024, которая по московскому времени пройдёт уже сегодня утром, в 4:30 мск.

Nvidia также намекнула, что первые системы Copilot Plus PC на процессорах AMD, возможно, изначально не получат все ИИ-функции от Microsoft. «Эти ПК с искусственным интеллектом на базе Windows 11 получат бесплатное обновление до Copilot+ PC, когда оно будет доступно», — говорится в блоге Nvidia. Это говорит о том, что Microsoft, возможно, еще не готова запустить Recall и другие ИИ-функции в Windows на чипах AMD. А возможно, существует некий период эксклюзивности данных функций для компьютеров с Arm-процессорами Qualcomm, которые поступят в продажу с 18 июня.

Nvidia также ведет своеобразную борьбу за сохранение своей значимости в сфере ИИ на ноутбуках. В то время как Microsoft перекладывает работу ИИ-алгоритмов на нейронные процессоры (NPU), встроенные в CPU, компания Nvidia намерена сделать свои GPU полезными в ИИ ПК. Nvidia активно продвигает свои «ноутбуки с RTX AI», отмечая, что ее GPU способны выполнять более тяжелые нагрузки ИИ, чем NPU.

В июне Nvidia выпустит набор инструментов RTX AI Toolkit, который включает в себя инструменты и SDK для настройки, оптимизации и развертывания моделей ИИ. Эти инструменты позволят взять, например, большую языковую модель Meta✴ Llama 2 и оптимизировать её для работы с гораздо меньшими требованиями к объёму видеопамяти и производительности GPU.

Nvidia также сотрудничает с Microsoft в разработке базовых моделей ИИ, которые будут встроены в Windows 11. «Сотрудничество предоставит разработчикам приложений удобный интерфейс программирования приложений (API) для доступа к GPU-ускоренным малым языковым моделям (SLM), обеспечивающим генерацию с дополненной выборкой (RAG), которые работают на устройствах под управлением Windows Copilot Runtime», — заявляет Nvidia.

Microsoft анонсировала Windows Copilot Runtime на конференции Build в прошлом месяце, а Nvidia заявляет, что её решение по ускорению моделей ИИ с помощью видеокарт GeForce RTX будет выпущено в предварительной версии для разработчиков позднее в этом году. Windows Copilot Runtime от Microsoft призван облегчить разработчикам добавление в приложения функций, основанных на искусственном интеллекте, при этом для ускорения этих функций используются NPU или GPU.

Производительность NPU в настоящее время находится на уровне около 40 TOPS (триллионов операций в секунду), а графические процессоры Nvidia для ПК могут обеспечить более чем 1000 TOPS. NPU предназначены для небольших моделей с высокой энергоэффективностью и хорошо проявляют себя в лёгких и тонких ноутбуках, а GPU отлично справляются с большими моделями с более высокой производительностью в игровых ноутбуках и настольных ПК.

Собрать компактный настольный компьютер с мощной видеокартой в нынешние времена является очень непростой задачей — видеокарты за последние годы стали просто огромными. Но, похоже, у Nvidia есть решение этой проблемы — компания запустила программу SFF-Ready Enthusiast GeForce Card, в рамках которой будет сертифицировать видеокарты и корпуса для компактных ПК.

Источник изображений: Nvidia

В последние годы видеокарты постоянно увеличивались в размерах, что обусловлено ростом их производительности и мощности. Решения высотой в три и более слотов расширения стали практически нормой не только для флагманских решений, но и для моделей среднего класса. В то же время многим пользователям нравятся ПК малого формфактора (Small Form-Factor, SFF), но вместить в них современные гигантские видеокарты крайне сложно.

Сегодня Nvidia в рамках презентации на выставке Computex 2024 объявила о запуске инициативы под названием SFF-Ready Enthusiast GeForce Card. С её помощью компания надеется устранить путаницу среди потребителей, которые хотели бы собрать мощный, но компактный компьютер. Идея Nvidia довольно проста. Компания представила конкретные требования к размерам самого графического ускорителя (с учётом небольшого запаса для подключения разъёмов питания), а также к тому, сколько свободного пространства должно быть внутри корпуса для правильного размещения и охлаждения видеокарты.

Ускорители и компьютерные корпуса, отвечающие требованиям Nvidia, получат отметку Nvidia SFF-Ready, которую производитель сможет нанести как на само изделие, так и использовать в рекламе. Это позволит обычным геймерам быть уверенными в совместимости корпуса и видеокарты. Тем не менее, видеокарты класса SFF-Ready всё равно не будут такими компактными, как можно было бы подумать.

В руководстве SFF-Ready Enthusiast GeForce Card указано, что высота видеокарты не должна превышать 50 мм (или 2,5 слота), ширина — 151 мм, а длина — 304 мм. В свою очередь, корпус ПК для получения отметки SFF-Ready должен предлагать под установку видеокарты 2,5 слота расширения, а также 154,5 мм в ширину и 312 мм в длину. Указанные размеры для видеокарты максимальные, а для корпуса — минимальные.

Nvidia подготовила список подходящих под требования SFF-Ready видеокарт и корпусов, которые можно купить уже сейчас. В список попали корпуса от некоторых из самых крупных производителей SFF-корпусов, а также в основном видеокарты GeForce RTX 4070 и 4070 Ti, хотя несколько GeForce RTX 4080 там тоже есть. Видеокарты более низкого уровня не попали в список, поскольку инициатива SFF-Ready рассчитана на энтузиастов. Самой же мощной видеокартой SFF-Ready является впечатляюще тонкая Asus ProArt RTX 4080 Super.

Компания Nvidia представила Project G-Assist — локального ИИ-помощника, который помогает в играх и приложениях для ПК. Он способен оценивать происходящее на экране и понимать контекст, и может предложить победную тактику в игре, проанализировать ошибки геймера или помочь в сложных творческих задачах. Данное решение было представлено в рамках презентации Nvidia на выставке Computex 2024.

Источник изображений: Nvidia

По словам Nvidia, ассистенты с искусственным интеллектом изменят игровой процесс и работу с приложениями. Современные игры для ПК предлагают огромные вселенные для исследования и множество механик для освоения, что может быть сложно и требовать много времени даже для самых заядлых геймеров. Цель проекта G-Assist — предоставить игрокам возможность получать знания об играх налету с помощью генеративного ИИ.

Project G-Assist принимает голосовые или текстовые команды от игрока, а также контекстную информацию с экрана и прогоняет эти данные через модели компьютерного зрения. Эти модели улучшают контекстную осведомленность и понимание специфики приложения большой языковой модели (LLM), связанной с базой знаний игры. В конечном итоге система генерирует индивидуальный ответ в виде текста или речи.

Например, помощник может предложить тактику против игрового босса, подсказать решение головоломки, или рассказать, как создать или найти тот или иной игровой предмет. Поклонникам соревновательных игр G-Assist поможет разобрать демку после матча и проанализировать ошибки и игру в целом, прямо как тренер.

NVIDIA в сотрудничестве с разработчиками из Studio Wildcard продемонстрировала технологию G-Assist в игре ARK: Survival Ascended. ИИ-помощник ответил на вопросы о существах, предметах, истории, целях, сложных боссах и многом другом. Поскольку Project G-Assist учитывает контекст, он персонализирует свои ответы в соответствии с игровой сессией каждого геймера.

Кроме того, Project G-Assist может настроить игровую систему игрока для оптимальной производительности и эффективности. Он может предоставить информацию о показателях производительности, оптимизировать графические настройки в зависимости от аппаратного обеспечения пользователя, применить разгон до безопасного уровня и даже интеллектуально снизить энергопотребление при сохранении заданной производительности.

Степень влияния шести крупнейших компаний технологического сектора США на фондовый индекс S&P 500 выросла с 24 % в начале этого года до современных 30 %. В это число входят Microsoft, Apple, Nvidia, Alphabet, Amazon и Meta✴ Platforms, но именно рост курса акций Nvidia на 130 % с начала года оказал максимальное влияние на динамику индекса.

Источник изображения: Nvidia

Как поясняет Bloomberg, только с момента публикации квартального отчёта Nvidia акции компании выросли в цене на 20 %, укрепив уверенность инвесторов в сохранении положительного тренда в сфере искусственного интеллекта, где она доминирует со своими ускорителями вычислений. С начала года капитализация Nvidia выросла на $1,6 трлн, теперь компания близка к тому, чтобы заменить Apple в статусе второй по величине компании на американском фондовом рынке.

Крупные компании всегда доминировали в индексе S&P 500, но до сих пор степень концентрации капитала не была настолько высокой. На протяжении основной части последних трёх десятилетий шесть крупнейших компаний индекса формировали не более 20 %, и только в 2020 году они перевалили через этот рубеж. Кроме того, даже на пике так называемого «бума дот-комов» в 2000 году из шести крупнейших компаний индекса S&P 500 только три эмитента имели отношение к технологическому сектору: Microsoft, Cisco Systems и Intel. Тремя другими были General Electric, Exxon Mobil и Walmart. Степень влияния технологического сектора на фондовый рынок США возрастает ускоренными темпами из-за бума искусственного интеллекта.

Даже по комментариям генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) можно судить о том, что санкции США против КНР усилили конкуренцию на местном рынке ускорителей для систем искусственного интеллекта. Издание South China Morning Post тоже сообщает, что Huawei активизировала свою деятельность на этом направлении.

Источник изображения: Nvidia

Как уже отмечалось, китайские компании продвигают на местном рынке концепцию «ИИ в коробке», которая подразумевает поставку готовых программно-аппаратных решений для разработки систем искусственного интеллекта. В основе таких «коробок» лежат ускорители вычислений Huawei Ascend 910B, построенные на чипах собственной разработки «дочки» Huawei, компании HiSilicon. Такие решения в условиях сложностей с доступом к ускорителям Nvidia набирают всё большую популярность в Китае.

В этом месяце представители Huawei пояснили, что экосистема Ascend уже набрала 40 партнёров в сфере аппаратного обеспечения, 1600 партнёров в сфере программного обеспечения, а количество поддерживаемых приложений для работы с искусственным интеллектом достигает 2900 штук. «ИИ в коробке» позволяет китайским компаниям адаптировать уже готовые решения по свои нужды, вместо разработки больших языковых моделей с нуля. Стоимость одной такой коробки начинается от $40 000, но может приближаться и к $300 000.

Помимо Huawei, свои компоненты для ускорения систем искусственного интеллекта в Китае предлагают компании Cambricon Technologies и Biren Technology. Впрочем, из примерно 500 000 ускорителей ИИ, реализованных в Китае в первой половине прошлого года, около 90 процентов составили именно изделия Nvidia, тогда как Huawei могла претендовать лишь на 6 % рынка. С тех пор ситуация начала меняться в пользу «доморощенных» китайских решений, поскольку октябрьская волна санкций США заблокировала поставки в КНР наиболее производительных решений Nvidia. Те самые «ИИ-коробки» на китайском рынке уже предлагают более десяти местных компаний. По слухам, конкуренция с Huawei даже вынуждает Nvidia предлагать свои ускорители H20 со скидкой.

Темпы экспансии ускорителей Huawei могут ограничить технологические возможности подрядчиков по их производству, ведь той же SMIC проще выпускать 7-нм мобильные процессоры, чем более крупные чипы для ускорителей вычислений Ascend по той же технологии без доступа к передовому зарубежному оборудованию.

Сейчас Nvidia является безоговорочным лидером рынка ускорителей вычислений, которые задействованы при обучении больших языковых моделей, контролируя более 90 % сегмента. Конкурирующие Intel и AMD предпринимают попытки противопоставить ей собственные решения, но некоторые шансы на успех у них появятся разве что по мере распространения ускорителей, ориентированных на формирование логических выводов.

Источник изображения: AMD

Эксперты IoT Analytics, на которых ссылается Nikkei Asian Review, оценивают долю AMD на рынке графических процессоров серверного назначения в 3 %, тогда как Nvidia контролирует более 90 %. Если первая в прошлом году за счёт реализации всех своих серверных компонентов выручила $6,5 млрд, то вторая получила $47,5 млрд выручки на этом направлении. В прошлом квартале Nvidia выручила в серверном сегменте $22,6 млрд, что на 427 % больше результата аналогичного периода прошлого года. AMD за это время выручила от силы $2,3 млрд, хотя и обеспечила тем самым рост выручки на 80 %. Результаты Intel лишь немногим лучше, она в прошлом году выручила в серверном сегменте $15,5 млрд, причём преимущественно за счёт реализации центральных процессоров, а в первом квартале текущего года её выручка не превысила $3 млрд, увеличившись всего на 5 %.

Руководящий серверным бизнесом AMD Эндрю Дикманн (Andrew Dieckmann) признал, что Nvidia сейчас является лидером рынка в показателях занимаемой доли, но для прогресса AMD сперва важно доказать клиентам, что компания является стабильным «номером два».

В сегменте клиентских ПК оптимизация под возможности ассистента Microsoft Copilot быстрее всего идёт для процессоров Qualcomm, что даёт этой компании определённый шанс увеличить свою долю рынка в растущем сегменте. Представители Intel считают, что к 2028 году до 80 % продаваемых ПК будут поддерживать ускорение работы систем искусственного интеллекта. В текущем году компания собирается поставить более 40 млн соответствующих центральных процессоров, в следующем количество увеличится до более чем 100 млн штук. Компания AMD своих прогнозов по темпам экспансии поставок давать не спешит, но это не говорит об отсутствии у неё амбиций в этой сфере. Представители Counterpoint Research предупреждают, что рынок ПК довольно насыщен игроками и предложениями, и до $1 трлн оборота в год он вырастет не сразу. На первых порах он будет сильно фрагментирован и сохранит низкие темпы роста.

При этом у конкурентов Nvidia сохраняется возможность потеснить эту компанию в сфере поставок ускорителей вычислений, ориентированных не на обучение языковых моделей, а на формирование логических выводов. Данный тип операций требует как более скромных вычислительных ресурсов, так и более умеренных затрат электроэнергии. Аналитики Bank of America считают, что клиенты поставщиков ускорителей вычислений оптимизируют затраты по многим направлениям, и здесь у конкурентов Nvidia появляются шансы занять своё место на рынке.

По мнению представителей Intel, чтобы системы искусственного интеллекта достигли подобающего охвата рынка, ими должны интересоваться корпоративные клиенты, а им как раз и нужны решения, позволяющие делать логические выводы при обработке информации. Intel этим сегментом рынка активно интересуется и собирается в нём присутствовать. Обучение языковых моделей подразумевает расходование средств на соответствующий процесс, а компании заинтересованы в зарабатывании денег, поэтому решения для формирования логических выводов им подходят лучше. Начиная поставки ускорителей Gaudi 3 в этом году, компания Intel надеется на достижение ими наилучших показателей с точки зрения совокупной стоимости владения.

Представители AMD тоже считают, что сегмент формирования логических выводов предоставляет больше возможностей для заработка, поскольку со временем он будет расти, ибо компании начнут извлекать прибыль из созданных ранее систем искусственного интеллекта. Решения AMD семейства Instinct MI300X обладают достаточно производительной подсистемой памяти, причём это достигается без использования микросхем HBM3E, которые уже прописываются в ускорителях Nvidia H200. Компоновка чипов AMD позволяет компании расположить в одном ускорителе больший объём памяти, чем это может сделать Nvidia, и с переходом к HBM3E это преимущество только увеличится.

С другой стороны, Nvidia тоже не бездействует, и её ускорители находят всё более активно применение в сфере систем искусственного интеллекта, подразумевающих формирование логических выводов. На протяжении предыдущих четырёх кварталов такие ускорители определяли до 40 % выручки Nvidia в серверном сегменте. Глава компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) убеждён, что даже если бы ускорители конкурентов раздавались бесплатно, по затратам на эксплуатацию предложения Nvidia были бы всё равно выгоднее. Таким образом, конкуренции он не очень боится.

На уходящей неделе агентство Reuters сообщило, что по состоянию на апрель этого года микросхемы HBM3 и HBM3E производства Samsung Electronics так и не смогли пройти квалификационные тесты Nvidia, и в результате данная продукция корейской марки до сих пор не может использоваться для оснащения ускорителей вычислений американского партнёра. Samsung данную информацию попыталась опровергнуть.

Источник изображения: Samsung Electronics

Сделано это было, если опираться на публикацию Business Korea, в весьма неопределённых формулировках. «Мы в настоящее время тесно работаем с многими компаниями и непрерывно тестируем технологии и производительность продукции. Мы проводим различные тесты, чтобы тщательно подтверждать качество и быстродействие HBM», — гласило заявление представителей Samsung Electronics. Компания подчеркнула, что стремится улучшать качество и надёжность всей продукции, чтобы обеспечить клиентов наилучшими решениями.

Поскольку HBM3E или даже HBM3, а также имя Nvidia в этом контексте непосредственно не упоминались, по заявлениям Samsung сложно сформировать представление об истинном положении дел с сертификацией данных типов памяти для нужд американского клиента. В прошлом месяце Samsung приступила к массовому производству 8-ярусных стеков HBM3E, к производству 12-ярусных она намеревается приступить до конца текущего квартала. «Мы предпринимаем усилия по обеспечению качества и повышения надёжности всех своих продуктов», — отметили представители Samsung Electronics.

В списке богатейших людей мира по версии Forbes основатель и бессменный руководитель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) со вчерашнего дня выступает под номером 17. Рост курса акций Nvidia почти на 10 % вчера увеличил благосостояние Хуанга примерно на $8 млрд до впечатляющих $91 млрд. Менее полутора лет назад эта сумма не превышала $13,5 млрд.

Источник изображения: Nvidia

Предсказуемо, что благодарить за такую динамику основатель Nvidia может активный рост котировок акций компании. Только с начала текущего года они выросли в цене на 115 %, подогреваемые интересом инвесторов к теме искусственного интеллекта. Компания в последние годы прочно обосновалась на рынке ускорителей вычислений, она контролирует более 90 % сегмента и получает около 90 % всей выручки именно на этом рынке. За пять предыдущих лет акции Nvidia подорожали на 2500 %, за десятилетие — на 21 500 %.

Именно акции Nvidia формируют основную часть благосостояния Дженсена Хуанга. По подсчётам Forbes, он владеет примерно 3,5 акций этой компании. Это позволяет ему рассчитывать на получение в следующем месяце $8,7 млн в форме дивидендов, да и компенсационный пакет генерального директора по итогам прошлого года вырос на 60 % до $34,2 млн. В денежной форме Дженсен Хуанг за весь прошлый фискальный год получил не так много — $4 млн, но поскольку основную часть вознаграждения он получает акциями, даже при расчёте от рыночных цен при такой динамике курса он может неплохо зарабатывать на их росте. Для сравнения, в начале прошлого года благосостояние главы Nvidia оценивалось Forbes в $13,5 млрд, а в 2020 году и вовсе ограничивалось $4,7 млрд.

Условия реализации ускорителей вычислений на китайском рынке слишком подвержены влиянию политических факторов. США запрещают продавать лидирующей на мировом рынке Nvidia свои самые современные ускорители в Китае, а местные власти рекомендуют китайским компаниям приобретать отечественные ускорители. В итоге новейшие по меркам Китая ускорители H20 компания Nvidia вынуждена продавать со скидками.

Источник изображения: Nvidia

Поставки подготовленного для китайского рынка ускорителя H20 после октябрьских санкций США компания Nvidia не могла начать на рынке КНР вплоть до прошлого месяца, как отмечают источники Reuters. В свободном доступе эти ускорители появились в Китае менее месяца назад, и интернет-гигант Alibaba даже заказал партию из более чем 30 000 экземпляров. Но Nvidia изначально вынуждена предоставлять скидки на свою продукцию в новых условиях, поскольку ей приходится конкурировать с ускорителями Huawei семейства HiSilicon Ascend 910B. По быстродействию в некоторых задачах они сопоставимы, но уже известны случаи, когда Nvidia предлагала ускорители H20 по цене на 10–16 % ниже, чем Huawei продаёт свои.

Эксперты SemiAnalysis всё равно считают, что Nvidia сможет продать в Китае во второй половине этого года почти 1 млн ускорителей H20, но цены при этом придётся держать на конкурентном уровне. Даже на недавней квартальной конференции руководство Nvidia было вынуждено признать, что компании всё сложнее работать на китайском рынке, выручка заметно снизилась от былых величин, а в прошлом фискальном году страна формировала до 17 % всей выручки Nvidia. Для компании, по словам её финансового директора Колетт Кресс (Colette Kress), китайский рынок становится всё более конкурентным. Передовые ускорители она сюда поставлять не может, а те же H20 уже сопоставимы по быстродействию с предложениями китайских компаний.

По оценкам SemiAnalysis, выпуск H20 обходится Nvidia дороже, чем H100, а продавать первые в Китае компания вынуждена за половину стоимости последних. Это не говорит о том, что Nvidia работает себе в убыток, поскольку наценка производителя на ускорители традиционно высока, но норма прибыли компании в Китае существенно снижается относительно прошлых периодов.

После мартовской конференции GTC 2024 в Сети стала часто мелькать фотография со стенда Samsung Electronics с одобрительной резолюцией главы Nvidia рядом с образцами 12-ярусной памяти типа HBM3E. Многие поверили, что это приближает память этой марки к массовому использованию в ускорителях Nvidia, но источники Reuters заверяют, что эта продукция корейской компании до сих пор не устраивает по своим характеристикам потенциального заказчика.

Источник изображения: Samsung Electronics

По крайней мере, апрельский этап сертификационных тестов предоставленные Samsung образцы 8- и 12-ярусной памяти HBM3E, а также более зрелой HBM3 всё равно провалили, поскольку демонстрировали более высокий уровень энергопотребления и тепловыделения, чем нужно Nvidia. Попытки пройти эти тесты Samsung предпринимает с прошлого года, но пока они так и не завершились успехом. Между тем, Samsung собирается начать поставки 12-слойных микросхем HBM3E заказчикам до конца следующего месяца, потенциально опережая лидирующую в этом сегменте SK hynix. В то же время, Micron Technology уже заявила, что её микросхемы HBM3E будут поставляться для нужд Nvidia в этом году. По сути, являясь крупнейшим производителем большинства типов памяти в мире, Samsung до сих пор не может стать поставщиком HBM3 и HBM3E для нужд Nvidia.

Не исключено, что недавняя смена руководства в подразделении Samsung Electronics, отвечающем за выпуск полупроводниковой продукции, как раз является последствием проблем южнокорейской компании с удовлетворением потребностей Nvidia. При этом Samsung начала коммерческие поставки HBM первого поколения ещё в 2015 году, и её нельзя назвать новичком в этом сегменте рынка. Первопроходцем, тем не менее, остаётся SK hynix, которая разработку HBM завершила в 2013 году.

Как добавляет Financial Times со ссылкой на руководителя SK hynix по контролю за качеством Квон Чжэ Суна (Kwon Jae-soon), этот производитель сейчас считает приоритетной задачей наращивать объёмы выпуска 8-слойной памяти HBM3E, как наиболее востребованной клиентами. Компании удалось поднять уровень выхода годной продукции в сегменте HBM3E до солидных 80 %, а время производственного цикла сократить на 50 %. Именно борьба с браком обеспечивает бизнес компании на этом направлении необходимыми финансовыми ресурсами и создаёт основу для дальнейшего успешного развития. HBM4 компания разрабатывает в сотрудничестве с TSMC и рассчитывает выпустить в 2025 году, на год раньше Samsung. С этой точки зрения готовность последней наладить поставки 12-ярусных стеков HBM3E к концу полугодия SK hynix не особо беспокоит.

Как уже отмечалось утром, публикация удачного квартального отчёта компанией Nvidia позволила курсу её акций подняться почти на 8 % после закрытия торгов в США. Начало новой торговой сессии позволило преодолеть и этот уровень, поскольку в первые минуты после начала торгов прирост курса акций стабильно превышал 9 %, а котировки колебались в районе $1037 за акцию.

Источник изображения: Nvidia

Само собой, подобный прогресс ознаменовал собой обновление акциями компании очередного исторического максимума. Выступление руководства Nvidia на отчётном мероприятии позволило развеять одно из главных опасений инвесторов, которое недавно подкрепилось действиями Amazon. По мнению руководителя и основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang), ускорители поколения Hopper будут ещё долго востребованы рынком в силу наличия отложенного спроса, а предложение по ним и по преемникам поколения Blackwell не сможет его удовлетворить как минимум до неопределённого периода следующего года.

Вчерашние ставки опционов на рост курса акций Nvidia более 8 % сработали, увеличив тем самым капитализацию компании на $200 млрд. Как ещё до открытия торгов в четверг пояснили представители FactSet, при значении капитализации более $2,5 трлн компания Nvidia теперь стоит сопоставимо со всеми эмитентами Германии вместе взятыми. Акции партнёров и конкурентов Nvidia тоже пошли в рост ещё до открытия торгов в США, на пару процентов подросли в цене компании TSMC, AMD, Arm и Broadcom, а Super Micro Computer прибавила сразу 6,36 %. К концу первых 30 минут торговой сессии в четверг прирост котировок Nvidia колебался в диапазоне от 8 до 9 %, слегка остудив первоначальный энтузиазм, но сохранив положительную тенденцию относительно вчерашней цены закрытия.