Nvidia побила собственные прогнозы по прибыли за III квартал 2026 финансового года, реализовав больше ускорителей искусственного интеллекта, чем когда-либо прежде. Компания распродала все серверные чипы, заявил её гендиректор Дженсен Хуанг (Jensen Huang), но вскоре их запасы увеличатся.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Источник изображения: nvidia.com

По итогам отчётного периода выручка Nvidia составила рекордные $57 млрд, а чистая прибыль в пересчёте составила $4000 в секунду. Всего за один квартал бизнес компании в сфере центров обработки данных вырос на $10 млрд до $51,2 млрд — это на 66 % больше, чем за аналогичный период прошлого года. Для аналитиков показатели дохода Nvidia по направлению ЦОД служат индикатором «пузыря ИИ», о котором в последнее время говорят всё больше. Но никаких признаков негативной динамики у компании не наблюдается: прогноз на IV квартал составляет $65 млрд, то есть всего за три месяца квартальная выручка увеличится ещё на $8 млрд.

«Продажи [ИИ-ускорителей на архитектуре] Blackwell зашкаливают, а облачные GPU распроданы», — заявил Дженсен Хуанг. Впрочем, распроданы, видимо, они не окончательно. «У нас ещё достаточно Blackwell на продажу и много Blackwell на подходе», — добавил он позже. Основной движущей силой роста в сегменте ЦОД и не только стали ускорители на обновлённой архитектуре Blackwell Ultra, признался гендиректор Nvidia: «Наша ведущая архитектура для всех категорий клиентов теперь Blackwell Ultra; продолжительным высоким спросом пользовалась наша предыдущая архитектура Blackwell».

Выручка по игровому направлению показала рост на 30 % по сравнению с прошлым годом, и это хороший сигнал для видеокарт семейства Nvidia Blackwell, отзывы о которых в начале года были неоднозначными. Инвесторов же Дженсен Хуанг призвал не паниковать: «О пузыре ИИ говорят много. С нашей точки зрения наблюдается нечто совершенно иное». Nvidia много лет предупреждала, что ИИ изменит всё, и сейчас эта технология достигла переломного момента, считает глава компании: «Революционным станет переход к агентному и физическому ИИ». Под последним понимается робототехника с ИИ.

Компания Frore Systems представила LiquidJet — водоблок системы жидкостного охлаждения (СЖО), поддерживающий существующие графические процессоры для ИИ, такие как Nvidia Blackwell, с тепловой мощностью 1400 Вт. Производительность LiquidJet может быть масштабирована для ускорителей ИИ следующего поколения, включая Nvidia Feynman, общая мощность которых составит до 4400 Вт.

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Источник изображений: Frore Systems

Современные графические процессоры для ИИ, такие как системы на кристалле Nvidia Blackwell, потребляют огромное количество энергии и поэтому требуют жидкостного охлаждения. Традиционные медные водоблоки СЖО имеют относительно длинные «двумерные» микроканалы с малым поперечным сечением, изготовленные на станках с ЧПУ или выточенные из медных блоков высокой чистоты. Из-за большой длины этих микроканалов жидкость должна проходить большее расстояние и соприкасаться с большой площадью поверхности, что увеличивает гидравлическое сопротивление и снижает давление внутри контура, влияя на эффективность охлаждения.

Компания Frore утверждает, что её водоблоки LiquidJet с трёхмерной микроструктурой каналов струйной обработки и короткими контурами снижают гидравлическое сопротивление и, следовательно, поддерживают более высокое давление внутри системы, повышая производительность охлаждения.

Frore отмечает, что адаптировала «технологии производства полупроводников для изготовления металлических пластин» и может создавать трёхмерные микроструктуры каналов струйной обработки, соответствующие картам горячих точек конкретных процессоров. Это значительно повышает производительность и эффективность, хотя и обходится дороже по сравнению с традиционными методами производства.

По словам Frore, результаты оказались впечатляющими. LiquidJet поддерживает плотность горячих точек до 600 Вт/см² при температуре на входе 40 °C, что вдвое превосходит показатели стандартных водоблоков. Отношение удаления тепла к скорости потока у LiquidJet увеличено на 50 %, а потери давления снижены в четыре раза — с 0,94 до 0,24 фунта на квадратный дюйм. В результате, по утверждению компании, LiquidJet обеспечивает более низкие температуры и более предсказуемую производительность процессоров Nvidia Blackwell Ultra при полной нагрузке.

Конструкцию LiquidJet можно масштабировать и адаптировать для будущих специализированных GPU от Nvidia, таких как Rubin (мощность 1800 Вт), Rubin Ultra (3600 Вт) и Feynman (4400 Вт). Водоблок также можно адаптировать для любых других процессоров, поскольку метод производства Frore отличается особой гибкостью с точки зрения настройки под конкретную карту горячих точек того или иного чипа.

LiquidJet обеспечивает и другие преимущества. Более эффективное охлаждение позволяет добиться более стабильных частот у специализированных GPU, что означает обработку большего числа токенов в секунду при тех же энергозатратах. Кроме того, высокая эффективность циркуляции жидкости внутри контура снижает энергопотребление насоса, улучшая показатели PUE и снижая TCO (стоимость владения).

По оценкам KAIST — ведущего корейского исследовательского института передовых технологий, — энергопотребление и тепловыделение ускорителей искусственного интеллекта в течение следующего десятилетия могут вырасти в 10 раз. Будущие ИИ-ускорители, состоящие из специализированных графических процессоров на базе нескольких вычислительных чиплетов и оснащённые десятками стеков памяти HBM, потребуют совершенно новых методов охлаждения, включая встроенные охлаждающие структуры как для вычислительных чиплетов, так и для чипов памяти.

Компания Innosilicon представила свой графический процессор третьего поколения — Fenghua 3. Компания обещает, что третья версия графического процессора будет значительно превосходить своих предшественников. Компания называет его первым полнофункциональным GPU собственной разработки, которые построен на открытой архитектуре RISC-V и совместим с CUDA.

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Источник изображений: Innosilicon

В отличие от предыдущих поколений ускорителей Fenghua, основанных на архитектуре PowerVR от Imagination Technologies, Fenghua 3 использует в качестве основы проект OpenCore RISC-V Nanhu V3. Innosilicon утверждает, что новый GPU способен справиться с широким спектром рабочих нагрузок: от обучения ИИ и масштабных научных вычислений до САПР, медицинской визуализации и облачного гейминга.

Для Fenghua 3 заявляется поддержка DirectX 12, Vulkan 1.2 и OpenGL 4.6 с аппаратной трассировкой лучей. Компания продемонстрировала работу GPU в таких играх, как Tomb Raider, Delta Force и Valorant, хотя данные о частоте кадров и настройках не были предоставлены. Fenghua 3 также поддерживает подключение до шести 8K-мониторов с частотой обновления 30 Гц.

Для задач искусственного интеллекта ускоритель на базе Fenghua 3 предлагает более 112 Гбайт высокоскоростной памяти HBM — это самый большой объём памяти среди китайских видеокарт. Один ускоритель может обрабатывать модели с 32 и 72 млрд параметров, а кластер из восьми — поддерживать огромные модели DeepSeek 671B и 685B. Innosilicon также подтвердила совместимость своей новинки с Qwen 2.5, Qwen 3 и семейством ИИ-моделей DeepSeek V3, V3.1 и R1.

Innosilicon также похвасталась тем, что Fenghua 3 — первая в Китае видеокарта, поддерживающая формат YUV444, который обеспечивает наилучшую детализацию и точность цветопередачи. Это будет особенно полезно для тех, кто работает с САПР или занимается видеомонтажом. Кроме того, Fenghua 3 — первая в мире видеокарта, которая предлагает встроенную поддержку технологии DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine). Она позволяет точно визуализировать рентгеновские снимки, МРТ, КТ и УЗИ на стандартных мониторах, устраняя необходимость в дорогостоящих специализированных медицинских дисплеях с градациями серого.

Ускоритель работает с системами Windows, Android, Tongxin и Kylin Linux.