Генеральный директор и соучредитель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в понедельник 18 марта выйдет на сцену хоккейной арены Кремниевой долины, чтобы представить новые решения, включая ИИ-чипы нового поколения. Поводом для этого станет ежегодная конференция разработчиков GTC 2024, которая станет первой очной встречей такого масштаба после пандемии. Nvidia ожидает, что это мероприятие посетят 16 000 человек, что примерно вдвое превысит число посетителей в 2019-м.

Линия защиты: обзор виртуальных машин и песочниц для Android

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Компьютер месяца — май 2026 года

Источник изображения: Getty Images

Рыночная капитализация Nvidia превысила $2 трлн в конце февраля, и теперь ей не хватает «всего» $400 млрд, чтобы превзойти Apple, которая занимает второе место по капитализации после лидера фондового рынка Microsoft. Аналитики ожидают, что выручка Nvidia в этом году вырастет на 81 % до $110 млрд, поскольку технологические компании на волне бума ИИ десятками тысяч скупают её новейшие ускорители ИИ для разработки и обучения чат-ботов, генераторов изображений и других нейросетей.

Новое поколение высокопроизводительных ИИ-чипов от Nvidia, которое предположительно получит обозначение B100, должно стать основой для дальнейшего укрепления рыночных позиций компании. В рамках предстоящей GTC компания Nvidia вряд ли раскроет все характеристики и назовёт точную цену нового ускорителя, которая не в последнюю очередь зависит от размера партии и сроков поставки. Очевидно, B100 будет намного быстрее своего предшественника и, вероятно, будет стоить дороже, хотя цена актуальных H100 может превышать $20 000. Поставки нового чипа ожидаются позднее в этом году.

Источник изображений: Nvidia

Спрос на текущие ускорители Nvidia превысил предложение: разработчики программного обеспечения месяцами ждут возможности использовать кластеры ускорителей ИИ у облачных провайдеров. Реагируя на высокий спрос, акции Nvidia выросли на 83 % в этом году после более чем утроения их стоимости в прошлом. И даже после этого стремительного роста акции Nvidia торгуются с прибылью, в 34 раза превышающей ожидаемую. Аналитики значительно повысили оценки будущих доходов компании, но, если их прогнозы окажутся слишком оптимистичными, акции Nvidia рискуют ощутимо просесть в цене.

«Самое большое беспокойство вызывает то, что цифры стали настолько большими и настолько быстрыми, что вы просто беспокоитесь, что они не продлятся долго, — считает аналитик Bernstein Стейси Расгон (Stacy Rasgon). — Чем больше у них появляется новых продуктов с более высокими характеристиками и более высокими ценами, тем больше у них возможностей для взлёта».

Nvidia также, вероятно, представит на GTC 2024 множество обновлений своего программного обеспечения CUDA, которое предоставляет разработчикам инструменты для запуска своих программ на ускорителях компании, ещё сильнее привязывая их к чипам Nvidia. Глубокое погружение в использование CUDA усложняет для разработчика переход на «железо» конкурентов, таких как AMD, Microsoft и Alphabet.

В прошлом году Nvidia начала предлагать процессоры и программное обеспечение в виде облачных сервисов и продолжает развивать успех. Аналитики полагают, что «возможно, поставщики облачных услуг и программного обеспечения нервничают из-за того, что Nvidia действует на их игровой площадке».

Nvidia располагает ощутимым технологическим преимуществом над китайскими конкурентами. США отрезали Китаю доступ к самым передовым чипам Nvidia, поэтому самыми передовыми китайскими ускорителями ИИ являются чипы Huawei, которые по производительности соответствуют процессорам Nvidia A100, выпущенным в далёком 2020 году. Ни один китайский ускоритель ИИ даже близко не может сравниться с флагманским чипом Nvidia H100, выпущенным в 2022 году, а предстоящий B100 ещё более увеличит отрыв. Эксперты полагают, что «со временем этот разрыв станет экспоненциально большим».

От большой науки редко ждут немедленного практического результата, но исключения бывают. Свежим примером стало использование датчика для регистрации столкновений частиц на БАК для картирования тканей головного мозга при работе с опухолями. Датчик помогает определять контуры опухоли и даёт возможность уничтожить её с минимальным вредом для пациента.

Компьютер месяца — май 2026 года

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Линия защиты: обзор виртуальных машин и песочниц для Android

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: CERN

В обычных условиях для облучения опухоли электронным пучком карта тканей создаётся с помощью предоперационной компьютерной томографии. К моменту операции ткани могут сдвинуться, и работа с опухолью может быть неточной. Разрушение электронным пучком здоровых тканей мозга ни к чему хорошему не приведёт. Пациент может потерять фрагменты памяти, элементы сенсорики и моторики.

Чтобы чётко определять края злокачественной ткани, чешская компания ADVACAM использовала созданный для экспериментов с элементарными частицами датчик Timepix компании Medipix Collaborations. Датчик фиксирует вторичное излучение в виде рассеивания электронного пучка на живых тканях и опухоли. Если картина меняется — в поле действия пучка попадает здоровая ткань — работа пучком по опухоли прекращается. Сейчас это просто остановка процедуры для проведения новой томографии.

В будущем разработчики обещают создать установку для автоматического управления проектором в ходе операции, что упростит и ускорит процедуру удаления опухоли, а также снизит опасность повреждения здоровых тканей. Созданный для задач CERN прибор принесёт фактически немедленную пользу, на которую при его разработке даже не рассчитывали.

Сроки поставки графических процессоров NVIDIA H100, применяемых в приложениях ИИ и высокопроизводительных вычислениях, заметно сократились — с 8–11 до 3–4 месяцев. Аналитики полагают, что это связано с расширением возможностей аренды ресурсов у крупных компаний, таких как Amazon Web Services, Google Cloud и Microsoft Azure. В результате некоторые компании, ранее закупившие большое количество процессоров H100, теперь пытаются их продать.

Линия защиты: обзор виртуальных машин и песочниц для Android

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Компьютер месяца — май 2026 года

Источник изображения: NVIDIA

The Information сообщает, что некоторые фирмы перепродают свои графические процессоры H100 или сокращают заказы из-за снижения дефицита и высокой стоимости содержания неиспользуемых запасов. Это знаменует собой значительный сдвиг по сравнению с прошлым годом, когда приобретение графических процессоров NVIDIA Hopper было серьёзной проблемой. Несмотря на повышение доступности чипов и значительное сокращение сроков выполнения заказов, спрос на чипы ИИ всё ещё продолжает превышать предложение, особенно среди компаний, обучающих большие языковые модели (LLM).

Ослабление дефицита ускорителей ИИ отчасти связано с тем, что поставщики облачных услуг упростили аренду графических процессоров NVIDIA H100. Например, AWS представила новый сервис, позволяющий клиентам планировать аренду графических процессоров на более короткие периоды, что привело к сокращению спроса и времени ожидания. Увеличение доступности ИИ-процессоров NVIDIA также привело к изменению поведения покупателей. Компании при покупке или аренде становятся более требовательными к ценам, ищут меньшие по размеру кластеры графических процессоров и больше внимания уделяют экономической жизнеспособности своего бизнеса.

В результате рост сектора искусственного интеллекта значительно меньше, чем в прошлом году, сдерживается ограничениями из-за дефицита чипов. Появляются альтернативы устройствам NVIDIA, например, процессоры AMD или AWS, которые наряду с повысившейся производительностью получили улучшенную поддержку со стороны программного обеспечения. В совокупности с взвешенным подходом к инвестициям в ИИ, это может привести к более сбалансированной ситуации на рынке.

Тем не менее, доступ к большим кластерам графических процессоров, необходимым для обучения LLM, до сих пор остаётся проблематичным. Цены на H100 и другие процессоры NVIDIA не снижаются, компания продолжает получать высокую прибыль и невероятными темпами наращивать свою рыночную стоимость. NVIDIA прогнозирует высокий спрос на ИИ-ускорители следующего поколения Blackwell. В поисках альтернатив Сэм Альтман (Sam Altman) из OpenAI пытается привлечь масштабное финансирование для создания дополнительных заводов по производству процессоров ИИ.