Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Свежий драйвер GeForce 616.56 заставил мерцать некоторые мониторы — Nvidia уже работает над исправлением
01.09.2026 [19:25],
Николай Хижняк
Некоторые пользователи пожаловались на работу драйвера GeForce Game Ready 616.56, выпущенного компанией Nvidia 26 августа. После установки обновления некоторые пользователи столкнулись с периодическим мерцанием экрана, кратковременными чёрными экранами, изменениями яркости и искажением цветов. Nvidia признала наличие проблемы и сообщила, что уже работает над её исправлением. 
Источник изображения: VideoCardz Вышеописанные проблемы были отмечены у нескольких поколений видеокарт GeForce. На них пожаловались владельцы видеокарт GTX 16-й, RTX 30-й, RTX 40-й и RTX 50-й серий. В частности, пользователи сталкивались с этими проблемами при просмотре веб-страниц, прокрутке страниц или воспроизведении видео в приложениях на основе Chromium. Несколько пользователей сообщили, что откат к драйверу версии 610.88 устраняет проблему. Один из пользователей протестировал новый драйвер Nvidia с несколькими мониторами и обнаружил, что при использовании 8-битного цветового вывода происходили периодические мерцания экрана. Однако переход на 10-битный цветовой вывод устранял эти мерцания. Включение автоматического управления цветом Windows также помогло решить эту проблему. Другие пользователи сообщают, что не столкнулись ни с одной из вышеуказанных проблем после установки драйвера версии 616.56. Однако обходной путь с использованием 10-битной глубины цвета на мониторе предоставляет пострадавшим ещё один вариант перед откатом драйвера. Пользователи с совместимыми дисплеями могут переключиться на 10-битное отображение цвета в настройках Nvidia App или через панель управления Nvidia. Однако следует отметить, что некоторые мониторы при изменении цветовой глубины требуют снизить частоту обновления экрана, поскольку пропускная способность соединения может быть недостаточной для существующих разрешения и частоты обновления при большей глубине цвета. 
Источник изображения: Nvidia Компании Nvidia известно о жалобах пользователей на драйвер 616.56. Мануэль Гусман (Manuel Guzman) из Nvidia ответил в официальной теме на форуме компании, посвящённой драйверу GeForce 616.56, что специалисты уже тестируют исправление. Точные сроки выпуска этого исправления пока не объявлены. Самая дешёвая GeForce RTX 5090 теперь стоить $5000 в США — в 2,5 раза дороже, чем на момент анонса
01.09.2026 [18:48],
Сергей Сурабекянц
Сейчас трудно поверить, что Nvidia представила видеокарту GeForce RTX 5090 на прошлогодней выставке CES всего за $1999. Цены взлетели до астрономических высот из-за ИИ-бума. Новая GeForce RTX 5090 теперь стоит $5000 в США, а в других странах — ещё больше. Флагманская видеокарта Nvidia подорожала в 2,5 раза менее чем за два года, и та же участь постигла и остальные видеокарты серии RTX 50. 
Источник изображения: Nvidia В настоящее время самая дешёвая GeForce RTX 5090 в США — это Zotac Solid OC за $4999. В комплекте идёт игра за $60 и блок питания за $145, но год назад такой набор стоил лишь $2250. Более востребованный вариант, такой как Asus ROG GeForce RTX 5090 Astral 4X OC, сейчас продаётся за $6000, тогда как в прошлом году её можно было приобрести за $3360. Самая доступная RTX 5090 в Германии — MSI Gaming Trio OC стоимостью €4850 (≈$5620). Год назад эта карта продавалась за €2249 (≈$2600). Ещё в прошлом месяце она была на €800 евро (≈$927) дешевле. За видеокарту Asus ROG GeForce RTX 5090 Astral 4X OC придётся заплатить €5300 евро (≈$6143), тогда как в это же время в прошлом году она стоила €2870 евро (≈$3326). Цены на другие востребованные видеокарты серии GeForce RTX 50, такие как RTX 5080, RTX 5070 Ti, RTX 5060 Ti 16GB и RTX 5060, также выросли. После RTX 5090 больше всего пострадала GeForce RTX 5060 Ti 16GB, цена которой выросла на 77 % ($761) по сравнению с рекомендованной розничной ценой ($429). Видеокарта GeForce RTX 5080 подорожала на 55 % ($1549) по сравнению с рекомендованной розничной ценой ($999), в то время как GeForce RTX 5060 (от $299 до $448) и GeForce RTX 5070 Ti (от $749 до $1119) теперь продаются примерно на 50 % дороже, чем на момент выхода. Наименее пострадала от ажиотажа вокруг нейросетей базовая модель GeForce RTX 5050. Но даже она подорожала на 20 %, с рекомендованной розничной цены в $249 до $299. Непопулярная GeForce RTX 5060 Ti 8GB стоит $500, что на 32 % дороже чем стартовая цена в $380. В целом по семейству Blackwell среднее повышение цен составляет около 60 %, или в 1,6 раза, по сравнению с рекомендованной розничной ценой. Как и в случае с твердотельными накопителями и оперативной памятью, цены на видеокарты неуклонно растут из-за сокращения поставок жизненно важных компонентов, которые перенаправляются в масштабные проекты по созданию систем ИИ. Цены на оперативную память выросли на 500 % за последние 12 месяцев, цены на SSD также повысились в разы. Современный игровой ПК на глазах превращается из доступного семейного развлечения в предмет роскоши. Nvidia DLSS 5 заработает 3 сентября на видеокартах GeForce RTX 50 и в GeForce NOW — первой игрой станет NBA 2K27
01.09.2026 [17:57],
Павел Котов
Nvidia подтвердила, что её технология масштабирования DLSS 5 официально начнёт работу 3 сентября; в 21:00 по времени Тихоокеанского побережья США (4 сентября в 7:00 мск) игра NBA 2K27 получит поддержку DLSS 5 для всех видеокарт серии GeForce RTX 50 и на платформе GeForce NOW. 
Источник изображений: nvidia.com В Nvidia заявили, что тесно сотрудничали с ответственными за игру Visual Concepts и 2K. Технология, которую в Nvidia охарактеризовали как «управляемый в 3D нейронный рендеринг», обеспечит изображениям игроков естественное прохождение света через линию ушей, отражение света от волос и естественное освещение кожи, «сохраняя при этом геометрию лица, отсканированную с реальных спортсменов».  Лежащая в основе DLSS 5 модель искусственного интеллекта «обучена определять, как определённые сложные особенности игровых сцен, такие как персонажи, кожа, волосы и окружающее освещение „должны“ выглядеть в реальном мире с учётом определённых входных данных от игрового движка (включая, помимо прочего, цветовой буфер и векторы движения) в сочетании со входным кадром».  Глубокая интеграция модели с игровым движком и ресурсами должна сделать её более последовательной и предсказуемой в сравнении с обычными изображениями генеративного ИИ. Глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) сравнил DLSS 5 с «моментом GPT в области графики: сочетание выполненного вручную рендеринга с генеративным ИИ для достижения впечатляющего скачка в визуальном реализме, при этом с сохранением контроля, необходимого художникам для творческого самовыражения».  Технология DLSS 5 является ресурсоёмкой, и предварительные тесты указали на значительное снижение частоты кадров при её включении. Она сможет работать только на видеокартах Nvidia GeForce RTX 50 и на платформе GeForce Now. Компания опубликовала результаты собственных тестов производительности — к ним, конечно, следует относиться с обычной долей скептицизма в отношении маркетинговых материалов. Примечательно, что замеры коснулись только разрешения 4K на старших RTX 5080 и 5090 — на младших моделях, вероятно, придётся снижать и разрешение. Asus раскрыла характеристики ноутбука ProArt P14 — одного из первых на процессоре Nvidia RTX Spark
01.09.2026 [16:37],
Николай Хижняк
Компания Asus опубликовала подробные технические характеристики ProArt P14 — одного из первых Windows-ноутбуков на базе Arm-платформы Nvidia RTX Spark. 14-дюймовый лэптоп был анонсирован на выставке Computex 2026 вместе с более крупной моделью ProArt P16, но теперь производитель подтвердил планируемые конфигурации памяти и хранилища для ProArt P14. 
Источник изображений: Asus Ноутбук ProArt P14 будет предлагаться с 24, 32, 48 и 64 Гбайт унифицированной памяти LPDDR5X. Максимальная конфигурация предложит 128 Гбайт памяти. Унифицированная память совместно используется 20-ядерным Arm-процессором Nvidia Grace и GPU Nvidia Blackwell с 6144 ядрами CUDA в составе суперчипа RTX Spark. Asus заявляет о производительности платформы до 1 Пфлопс в операциях ИИ с точностью FP4. Систему также можно использовать для игр. Она поддерживает технологии Nvidia DLSS, Reflex и G-Sync.  ProArt P14 оснащён 14-дюймовым сенсорным OLED-экраном с разрешением 2880 × 1800 пикселей и частотой обновления 120 Гц. Asus будет предлагать два варианта панели с пиковой яркостью 1100 и 1600 кд/м2 в режиме HDR. Вес ноутбука составляет 1,48 кг, а его толщина — 13,9–15,9 мм. Лэптоп получил батарею ёмкостью 90 Вт·ч и будет поставляться с адаптером питания USB-C мощностью 140 Вт. Для ноутбука также предлагается NVMe-накопитель PCIe 4.0 ёмкостью 512 Гбайт или 1 Тбайт. 
 Ноутбук получил три порта USB 4.0 Gen3 Type-C с функциями передачи сигнала (до 40 Гбит/с) и зарядки, один USB 3.2 Gen 2 Type-A (10 Гбит/с), HDMI 2.1 FRL, 3,5-мм аудиовыход и считыватель карт памяти SD 4.0. Для него заявлена поддержка Wi-Fi 7 и Bluetooth 5.4.  Ранее Asus заявила, что спрос на ноутбук с платформой RTX Spark со стороны дистрибьюторов и партнёров превзошел первоначальные ожидания, и первая партия уже зарезервирована до начала продаж. Модели ProArt P14 и P16, как ожидается, появятся в первой волне лэптопов в рамках запуска платформы RTX Spark этой осенью. Asus пока не объявила их цены. Anthropic получит доступ к ИИ-мощностям на $35 млрд благодаря поддержке Nvidia
01.09.2026 [11:20],
Алексей Разин
Движущийся на полных парах к IPO американский стартап Anthropic отчаянно нуждается в новых вычислительных мощностях, и сделки по их аренде заключаются десятки миллиардов долларов ежемесячно. Новое соглашение с провайдером Lambda на сумму $35 млрд позволит Anthropic получить доступ к строящемуся в Техасе центру обработки данных. 
Источник изображения: Anthropic Nvidia в этой сделке задействована не только в качестве инвестора в Lambda, она фактически будет арендовать для Anthropic указанный центр обработки данных, в строительстве которого принимает участие Hut 8. Специфика взаимных договорённостей между Nvidia и Anthropic не уточняется, но в эпоху «кольцевых сделок» в этом смысле всё порой переплетается очень хитрым образом. Характерно, что капитализация самого провайдера облачных мощностей Lambda едва превысит $12 млрд после готовящегося раунда привлечения средств на сумму $3 млрд. В ноябре прошлого года компания привлекла вдвое меньшую сумму, а также заключила соглашение с Microsoft, которое подразумевает создание вычислительной инфраструктуры с десятками тысяч ускорителей Nvidia. Если же вернуться к деятельности Anthropic, то сделка с Lambda станет для стартапа лишь одной из нескольких, заключённых в последние месяцы. Соглашение с Fluidstack оценивается в $50 млрд, у SpaceX Илона Маска (Elon Musk) стартап арендует ЦОД на сумму $45 млрд, хотя эти средства и будут выплачиваться в течение нескольких лет. В Западной Вирджинии Anthropic арендует у Nscale вычислительные мощности на сумму $45 млрд. Привлекаемые в ходе приближающегося IPO средства Anthropic должна будет потратить на финансирование перечисленных выше нужд. Nvidia заплатила $3,5 млрд за союз с MediaTek — вместе они бросают вызов фирменным ИИ-чипам Google и Amazon
31.08.2026 [21:14],
Сергей Сурабекянц
Nvidia инвестирует $3,5 млрд в тайваньского производителя чипов MediaTek. В рамках партнёрства MediaTek сможет использовать технологии Nvidia для разработки собственных ИИ-чипов, которые будут использоваться в ЦОД на базе технологий и инфраструктуры Nvidia. Сделка заключена на фоне растущего числа компаний, таких как Amazon, Google, Microsoft, OpenAI и Anthropic, которые разрабатывают собственные решения, чтобы снизить зависимость от графических процессоров Nvidia. 
Источник изображения: Nvidia Такие сделки позволяют Nvidia сохранить лидерство в качестве доминирующего поставщика инфраструктуры для ЦОД. «Nvidia — это компания, занимающаяся инфраструктурой ИИ, — подчеркнул старший директор Nvidia по решениям для высокопроизводительных вычислений и инфраструктуры крупных облачных провайдеров в области ИИ Дион Харрис (Dion Harris). — Мы расширили свою деятельность за пределы производства чисто вычислительных чипов много лет назад». По словам Харриса, благодаря партнёрству с Nvidia, MediaTek сможет продолжать создавать специализированные чипы, разработанные облачными компаниями или лабораториями искусственного интеллекта, адаптированные к их рабочим нагрузкам, используя «проверенную технологию масштабирования и экосистему» Nvidia и «архитектуру стоечного масштаба», причём «речь идёт об открытии этой экосистемы для всей клиентской базы MediaTek». MediaTek пока не раскрывает публично информацию о своей клиентской базе в отношении заказных чипов для ИИ. Компания постепенно наращивает операции по разработке заказных ASIC (интегральных схем специального назначения) для ЦОД. По прогнозам, в 2026 году доход MediaTek достигнет $2 млрд. Учитывая опыт MediaTek в разработке специализированных чипов для смартфонов, умных домов, автомобилей и беспроводной связи, компания примет участие в создании специализированного ПК для разработчиков DGX Spark. Согласно пресс-релизу, MediaTek и Nvidia также продолжат «разработку платформ для транспортных средств с программно-определяемым ИИ в эпоху физического ИИ». Автомобильные платформы MediaTek используют графику Nvidia RTX для интеллектуальных автомобильных салонов и работают совместно с Nvidia Drive AGX, автомобильной вычислительной платформой компании для задач автономного вождения. «Искусственный интеллект трансформирует каждую вычислительную платформу — от крупнейших в мире заводов по производству ИИ до ПК и автомобилей, — заявил глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang). — Вместе мы создаём платформы, которые выводят ускоренные вычисления NVIDIA на новые рынки и предоставляют клиентам свободу создавать уникальные системы искусственного интеллекта в огромных масштабах». Партнёрство с MediaTek подчёркивает циклический характер финансовых усилий Nvidia за последние несколько лет, в рамках которых гигант в сфере производства чипов часто инвестирует в компании, которые, в свою очередь, вливаются в его экосистему. Эта сделка предоставит MediaTek доступ к технологиям Nvidia, включая NVLink, позволяющую любым чипам, даже сторонних производителей, взаимодействовать друг с другом. Nvidia объявила о подобном партнёрстве с Amazon Web Services, хотя и без прямых инвестиций. AWS развернёт ещё 2 миллиона графических процессоров Nvidia в своей инфраструктуре и также интегрирует технологию NVLink Fusion. Всё лучшее — детям: глава Nvidia поручил своим дочери и сыну руководство проектами в сфере робототехники
30.08.2026 [07:08],
Алексей Разин
Пока власти США рассматривают возможность запрета на импорт роботов китайского производства, американская компания Nvidia активно сотрудничает с местными разработчиками, снабжая их не только аппаратным, но и программным обеспечением. Дети основателя Nvidia принимают активное участие в этом процессе. 
Источник изображений: Nvidia Об этом решило напомнить издание The Wall Street Journal, отдельно сообщив, что связанный с «физическим ИИ» бизнес приносит Nvidia около $10 млрд ежегодной выручки. По словам генерального директора и основателя Дженсена Хуанга (Jensen Huang), в последующие десять лет выручка Nvidia на этом направлении вырастет в десять раз. Помимо специализированных чипов типа Thor, которые используются ведущими китайскими производителями человекоподобных роботов вроде Unitree, американская компания снабжает их и программным обеспечением для разработки прикладных ИИ-моделей. Последние предлагаются с открытыми весами, что сильно упрощает доступ разработчиков к такому программному обеспечению. Как отмечает источник, дети Хуанга активно вовлечены в продвижение продукции и услуг компании своего отца в сегменте робототехники. Дочь Мэдисон (на фото выше) возглавляет службу маркетинга на данном направлении, а сын Спенсер (на фото ниже) руководит разработкой продукции и уже выступает с докладами на профильных отраслевых мероприятиях. В уходящем месяце Мэдисон Хуанг не только посетила предприятие LG Electronics в Южной Корее, но и побывала на Всемирной выставке роботов в Пекине, где была замечена возле стендов китайских компаний, использующих платформу Nvidia в своих разработках. В Китае сейчас производится около 90 % всех человекоподобных роботов, поэтому Nvidia не может себе позволить игнорировать потребности местного рынка. Китайские власти стремятся к самодостаточности местной робототехнической промышленности, но в плане компонентов и управляющего ПО китайские производители роботов пока сильно зависят от Nvidia. По меньшей мере, всё это требуется на этапе разработки и обучения роботов.  В лабораториях Nvidia в Китае и США имеются образцы человекоподобных роботов китайского производства, они используются для проведения экспериментов. Nvidia публикует научные работы китайских исследователей в сфере робототехники и привлекает их к сотрудничеству. Попутно расширяется штат специалистов Nvidia в Китае, которые занимаются темой робототехники и автопилота на транспорте. В июле Дженсен Хуанг признался, что автопилот станет первой сферой применения робототехники, которая окажет существенное влияние на рынок и будет обладать серьёзным экономическим потенциалом. Vera Rubin ещё толком не вышла, но уже принесёт Nvidia около $20 млрд за квартал
28.08.2026 [14:08],
Алексей Разин
Для Nvidia уходящая неделя оказалась важной: квартальный отчёт позволил руководству убедить инвесторов в продолжении бума ИИ и сохранении высоких темпов роста выручки. Одним из главных двигателей дальнейшего роста должна стать новая серверная платформа Vera Rubin, которая уже в текущем квартале обеспечит около 20 % всей выручки Nvidia в сегменте ЦОД. Компания рассчитывает, что это станет самым быстрым выводом нового продукта на рынок в её истории. 
Источник изображения: Nvidia Об этом на квартальном отчётном мероприятии Nvidia заявила финансовый директор Колетт Кресс (Colette Kress): «Мы видим, что Vera Rubin будет отвечать примерно за 20 % выручки в сегменте ЦОД в третьем квартале. Мы уже получили заказы от всех крупных гиперскейлеров, операторов облачных ИИ-сервисов и OEM-производителей и ожидаем, что экспансия Vera Rubin станет самой быстрой в истории Nvidia». Массовое производство компонентов Vera Rubin начало наращиваться только весной, а первые коммерческие поставки стоечных систем VR200 NVL72 стартовали в августе. Microsoft, по словам её руководителя Сатьи Наделлы (Satya Nadella), стала первым крупным клиентом, развернувшим такие системы. Таким образом, практически с нулевой выручки в предыдущем квартале Vera Rubin должна всего за три месяца добраться примерно до 20 % серверного бизнеса Nvidia. В прошлом квартале на сегмент ЦОД пришлось около 92 % всей выручки Nvidia, а в третьем квартале компания рассчитывает получить в общей сложности около $108 млрд. При сохранении аналогичных пропорций выручка от семейства Vera Rubin может приблизиться к $20 млрд всего за один квартал. При этом Vera Rubin представляет собой не отдельный ускоритель, а целую вычислительную платформу, объединяющую процессоры Vera, ускорители Rubin, сетевые компоненты и DPU BlueField 4, а также готовые стоечные системы VR200 NVL72. Глава и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) также продемонстрировал, как с каждым новым поколением растёт стоимость оборудования Nvidia, необходимого для оснащения ИИ-ЦОД определённой мощности. Для систем поколения Hopper компания оценивает этот показатель примерно в $18 млрд на 1 ГВт, для Grace Blackwell — в $25 млрд, а для новейшего Vera Rubin — уже в $40 млрд на 1 ГВт. На первый взгляд получается, что стоимость вычислительного оборудования растёт чрезвычайно быстро, но одновременно значительно увеличивается и его производительность. Поэтому клиенты, по логике Nvidia, получают всё больше вычислительной мощности на каждый доступный им гигаватт электроэнергии. Для самой Nvidia переход на новые поколения тоже оказывается чрезвычайно выгодным: один и тот же энергетический бюджет ЦОД позволяет ей продавать клиентам всё более дорогое оборудование. Иными словами, Vera Rubin должна одновременно решить две задачи: резко увеличить производительность ИИ-инфраструктуры в условиях, когда доступная электрическая мощность становится одним из главных ограничений отрасли, и заметно увеличить выручку Nvidia с каждого строящегося гигаватта ЦОД. Nvidia поставила $279 млрд на продолжение ИИ-бума — если спрос рухнет, компании будет больно
28.08.2026 [07:37],
Алексей Разин
По итогам публикации квартальной отчётности Nvidia стало известно, что компания за прошедший период нарастила свои финансовые обязательства перед поставщиками с $119 до $279 млрд, более чем удвоив их последовательно. Основная часть этих средств будет направлена на закупку памяти для ускорителей вычислений Nvidia и готовых серверных систем на их основе. В комбинации с другими финансовыми гарантиями для партнёров, это заметно увеличивает риски Nvidia. 
Источник изображения: Unsplash, Ian Talmacs Издание The Wall Street Journal проводит историческую параллель с пузырём, которым в начале этого века завершился биржевой бум «дот-комов». Тогда инвесторы увлеклись идеей появления новых перспектив бизнеса у интернет-компаний, но огромные капитальные вложения для многих обернулись крахом надежд. Компания Cisco Systems, спрос на телекоммуникационное оборудование которой до тех пор рос, тоже предоставила поставщикам компонентов крупные финансовые гарантии. Когда всё рухнуло, ей пришлось только за один квартал списать $2,2 млрд убытков в ценах 2001 года. 
Источник изображения: The Wall Street Journal Источник подчёркивает, что ситуация с бумом ИИ сейчас далека от такого сценария, но в целом динамика роста финансовых обязательств Nvidia настораживает. Чтобы успокоить инвесторов, руководство компании вчера пошло на необычный для себя шаг, заявив, что выручка в следующем фискальном году вырастет на 70 %, и если бы поставщики компонентов могли гарантировать более заметный рост отгрузки своей продукции, то выручка самой Nvidia выросла бы ещё сильнее, поскольку спрос должен буквально удвоиться по итогам следующего года. Одновременно данный прогноз давал обоснование росту финансовых обязательств Nvidia перед поставщиками до $279 млрд в течение прошлого квартала. Впрочем, важно понимать, что рост этой суммы всего за один квартал во много объясняется текущей динамикой цен на память, и в натуральном выражении гарантии поставок увеличились непропорционально. Это не единственное направление растущих расходов Nvidia. Компания взяла на себя обязательства в размере $125 млрд в рамках инициативы по организации «ИИ-банка» на сумму $500 млрд, где она своими деньгами гарантирует минимальную остаточную стоимость покупаемых клиентами ускорителей. Один из ЦОД стартапа OpenAI компания Nvidia готова поддержать гарантиями на $105 млрд. С облачными гигантами, которым она продаёт свою продукцию, Nvidia связана финансовыми обязательствами ещё на $36 млрд. Она также оплатила аренду ЦОД на $20 млрд для своих клиентов и партнёров, а также выступает поручителем для отдельных ИИ-стартапов на неопределённую сумму. Все эти сделки и взаимоотношения становятся всё более запутанными, но чаще всего их итогом становится увеличение объёмов продаж продукции Nvidia, поэтому в условиях роста рынка подобная активность компании продолжает себя оправдывать. Отчётность Nvidia придала уверенности инвесторам, после чего капитализация компании взлетела на $440 млрд
28.08.2026 [06:43],
Алексей Разин
В отдельных случаях решающее влияние на динамику акций эмитента после публикации квартальной отчётности оказывают финансовые показатели деятельности сами по себе, но недавнее мероприятие Nvidia больше было завязано на традиционное красноречие основателя компании. Он смог убедить инвесторов, что бум ИИ продолжается, а потому акции Nvidia по итогам вчерашней торговой сессии подорожали почти на 9 %. 
Источник изображения: Nvidia При этом нельзя утверждать, что и «сухие цифры отчётности» не способствовали этому, ведь выручка Nvidia за прошлый квартал удвоилась, а руководство подстраховалось от возможного движения курса акций вниз, заявив о возможности увеличения выручки по итогам следующего года на 70 % при 100-процентном росте спроса. Дженсен Хуанг (Jensen Huang) также заявил, что не следует опасаться возникновения так называемого пузыря на рынке ИИ, поскольку её ускорителям в любом случае найдётся применение. Поднявшись по итогам вчерашней торговой сессии на 9 %, курс акций Nvidia обеспечил рост капитализации компании на $440 млрд, как подчёркивает CNBC. Вслед за ценными бумагами Nvidia подтянулись акции Broadcom, Intel и Nebius. По всей видимости, именно среднесрочный прогноз по динамике выручки, который вообще не характерен для руководства Nvidia, позволил снизить нервозность инвесторов и внушить им мысль, что пузырь на рынке ИИ ещё далёк от краха. По мнению Хуанга, ИИ в своём развитии достиг «переломного момента», и количество нуждающихся в крупных вычислительных мощностях компаний резко увеличилось. По его словам, год назад спросом на ЦОД двигала буквально одна лаборатория, а сейчас к ней присоединилась масса конкурентов, включая многочисленные стартапы и старожилов рынка, а ещё потребность в вычислительных мощностях подпитывается сегментом «физического ИИ» — сферой робототехники. Спрос прогрессирует не только в США, но и за пределами страны, как уверен глава Nvidia. Убедить инвесторов были призваны и изменения в структуре отчётности компании, в которой сегмент корпоративных облачных решений был обособлен и продемонстрировал рост выручки на 138 % до $40,3 млрд. Правда, игровые видеокарты в некотором смысле пали жертвой конъюнктуры, но скупых комментариев от лица финансового директора компании всё же удостоились. Эксперты Freedom Capital Markets полагают, что замедление на рынке инфраструктуры ИИ случится не ранее 2028 года. Инвестиционная активность самой Nvidia тоже прогрессирует — сообщается, что она намерена потратить $12,9 млрд на покупку платформы Hugging Face. Сделка должна породить определённый симбиоз в экосистеме ИИ-моделей с открытым исходным кодом, способствуя дальнейшему развитию бизнеса самой Nvidia. Nvidia усиливает поддержку китайских открытых моделей ИИ, невзирая на возможные репрессии со стороны Белого дома
28.08.2026 [01:20],
Сергей Сурабекянц
Nvidia заявила, что оптимизирует своё оборудование для китайских открытых моделей ИИ. Компания стремится опередить других производителей чипов в поддержке оборудования для этих платформ. Американские законодатели серьёзно обеспокоены растущей популярностью китайских моделей, поэтому Nvidia предупредила о рисках для бизнеса, связанных с потенциальными ограничениями администрации США в отношении ИИ, разработанного в Китае. 
Источник изображений: unsplash.com Вчера Nvidia объявила о «локальной инициативе в области ИИ с оптимизацией для ведущих открытых моделей», включая модели от DeepSeek и Alibaba, наряду с системами, разработанными Google и самой Nvidia. В документе, поданном в Комиссию по ценным бумагам и биржам (SEC) и связанном с результатами компании за второй квартал, также содержалось особое предупреждение о рисках для бизнеса, связанных с потенциальными ограничениями Белого дома в отношении ИИ, разработанного в Китае. Китайские модели ИИ совершили прорыв в своих возможностях к 2026 году, и их растущее внедрение разработчиками по всему миру, включая США, усилило волну беспокойства среди законодателей в Вашингтоне. Доступ к продвинутым китайским открытым моделям ИИ стал ключевым моментом в обостряющейся гонке за технологическое превосходство между США и Китаем. Открытые модели ИИ могут быть модифицированы и размещены самостоятельно, в отличие от ведущих закрытых систем, разработанных OpenAI и Anthropic. И Пекин, и Вашингтон стремятся использовать политическое влияние для получения преимущества. В настоящее время администрация США рассматривает возможность введения новых пошлин на американские полупроводники, хотя представитель Белого дома заявил, что «пока администрация официально не объявит об этом, любые сообщения о пошлинах следует рассматривать как необоснованные спекуляции». В США также рассматривают возможность введения ограничений для Nvidia по поддержке, по словам компании, «сторонних приложений и моделей, построенных на основе открытых базовых моделей, разработанных в Китае».  Nvidia предупредила, что любой «регуляторный контроль или другие ограничения, которые ограничивают нашу способность предоставлять продукты и услуги», поддерживающие приложения, построенные на моделях, «таких как DeepSeek, Qwen или Kimi», могут оказать существенное негативное влияние на бизнес американских компаний. «Поддержка моделей по всему миру позволяет разработчикам создавать приложения на основе американского технологического стека, — заявил представитель Nvidia. —Разработчики, использующие популярные американские и китайские модели, будут выбирать стек, для которого оптимизирована модель, что делает необходимость оптимизации для американского стека критически важной» . Nvidia не одинока в своей кампании против вмешательства правительства США в открытые модели, которые могут быть загружены, модифицированы и размещены компаниями самостоятельно. Microsoft, Meta✴✴, Palantir и более 20 других компаний присоединились к ней, выступив с заявлением, призывающим политиков избегать «преждевременных ограничений» на модели с открытым исходным кодом. В свою очередь, китайские производители чипов, включая Huawei, выпускающую процессоры серии Ascend, и Alibaba, в последние месяцы объявили о собственных оптимизациях для моделей с открытым исходным кодом, включая серии DeepSeek и Qwen. Существуют опасения, что быстро развивающиеся китайские модели ИИ, которые, как правило, дешевле американских аналогов, могут стать стандартом для развивающихся стран. «Если китайские технологии ИИ станут стандартом для развивающихся стран, эти страны, вероятно, будут склонны к политической поддержке Пекина, а китайские компании, занимающиеся ИИ, получат плацдарм на их рынках», — уверен представитель аналитического «Центра новой американской безопасности» (CNAS).  В августе Nvidia объявила об оптимизации своего аппаратного стека, включая «поддержку с первого дня» для модели Qwen3.8-27B. Компания также сообщила, что обновления ПО позволили «легко объединять несколько систем DGX Spark в кластер», что важно для работы с такими китайскими моделями, как Z.ai GLM 5.2 и DeepSeek V4 Flash. Сегодня биржевая стоимость Nvidia заметно возросла после опубликования результатов второго квартала, превзошедших ожидания инвесторов, и оптимистичного прогноза будущей выручки. С начала 2026 года акции технологического гиганта, обладающего почти монополией на самые передовые чипы для ИИ, выросли более чем на 10 %. Nvidia предала геймеров забвению — в финансовом отчёте нет ни одного упоминания GeForce RTX
27.08.2026 [18:13],
Сергей Сурабекянц
Nvidia опубликовала отчёт за второй квартал 2027 финансового года, завершившийся 26 июля 2026 года. В нём впервые полностью исчезли отдельные данные о выручке игрового направления, а видеокарты GeForce RTX вообще не упоминаются. Это связано с недавним изменением структуры финансовой отчётности Nvidia, в результате которого игровой бизнес вошёл в более широкую категорию «Периферийные вычисления» (Edge Computing). 
Источник изображения: unsplash.com Теперь Nvidia делит выручку всего между двумя основными рыночными направлениямми. Центры обработки данных (Data Center) во втором квартале принесли компании $89,0 млрд, что на 18 % больше, чем кварталом ранее, и на 117 % больше результата годичной давности. На периферийные вычисления пришлось $7,2 млрд, на 13 % больше квартал к кварталу и на 27 % больше год к году. Однако определить, какая часть этой суммы пришлась непосредственно на игровые видеокарты GeForce, теперь невозможно. В мае Nvidia изменила структуру своих квартальных финансовых отчётов, исключив сегмент «Игры», который охватывает настольные и портативные устройства GeForce RTX, а также доходы от заказных консолей, таких как Nintendo Switch 2, и сервисов, таких как GeForce NOW. Вместо этого компания объединила доходы от игр в более широкий сегмент «Периферийные вычисления», который также включает рабочие станции, робототехнику и автомобильную промышленность. По словам компании, это изменение «лучше отражает» её «текущие и будущие драйверы роста», что вполне логично, поскольку оборудование Nvidia является предпочтительным вариантом для локального ИИ, в том числе для тех, кто перепрофилирует игровые видеокарты, такие как GeForce RTX 5090, для запуска сложных моделей. В свежем отчёте Nvidia подробно перечисляет достижения в области локального ИИ, робототехники и автономного транспорта, но практически не говорит об играх. Среди заметных событий в сегменте периферийных вычислений компания выделила сотрудничество с Microsoft по созданию RTX Spark — платформы для Windows-ПК с производительностью до 1 Пфлопс, ориентированной прежде всего на локальные задачи ИИ. Также упоминаются DGX Station для Windows, оптимизация популярных открытых ИИ-моделей для локального запуска и расширение экосистемы автомобильной платформы DRIVE Hyperion. Исчезновение отдельной игровой статистики произошло на фоне непростой ситуации на рынке потребительских видеокарт. Рост стоимости памяти и других компонентов привёл к заметному увеличению цен на игровое оборудование, что давит на спрос. Однако определить по новой отчётности Nvidia, действительно ли продажи GeForce начали снижаться, теперь невозможно. Но это скорее всего так, и косвенным подтверждением этих предположений является квартальный финансовый отчёт AMD, из которого следует, что доходы от игрового сегмента компании упали на 31 % по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Nvidia покупает Hugging Face за $12,9 млрд, чтобы проникнуть в сердце экосистемы открытого ИИ
27.08.2026 [16:00],
Павел Котов
Nvidia договорилась о покупке платформы открытых моделей искусственного интеллекта Hugging Face за $12,9 млрд, сообщил ресурс The Information со ссылкой на источник, знакомый с условиями сделки. Ни Nvidia, ни Hugging Face пока официально не подтвердили поглощение. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com Сделка станет одним из крупнейших приобретений в истории Nvidia и даст компании контроль над одной из ключевых площадок экосистемы открытого ИИ. На Hugging Face разработчики размещают, распространяют и скачивают открытые модели и наборы данных, а сама платформа также предлагает инструменты для адаптации моделей к различным аппаратным платформам и облачные услуги для их запуска. Для Nvidia покупка Hugging Face имеет стратегическое значение. Крупнейшие разработчики закрытых моделей, включая OpenAI и Anthropic, стремятся снизить зависимость от Nvidia и разрабатывают собственные ИИ-ускорители. В случае с открытыми моделями ситуация иная: пользователям приходится самостоятельно обеспечивать вычислительные мощности для их запуска, и значительная часть такой инфраструктуры сегодня строится на ускорителях Nvidia. Поэтому развитие экосистемы открытых моделей помогает компании поддерживать спрос на собственное оборудование. Nvidia уже была одним из инвесторов Hugging Face. В 2023 году она наряду с Google, Amazon, Salesforce и другими компаниями участвовала в раунде финансирования на $235 млн, по итогам которого Hugging Face оценили в $4,5 млрд. В прошлом году платформа отклонила ещё одно предложение Nvidia — вложить $500 млн при оценке бизнеса в $7 млрд, поскольку не хотела получать одного доминирующего инвестора. Теперь Nvidia согласилась заплатить почти втрое больше оценки Hugging Face трёхлетней давности. При этом бизнес платформы пока сравнительно невелик: её прогнозная выручка в годовом выражении составляет около $150 млн против примерно $100 млн всего пару месяцев назад. Таким образом, Nvidia оценила Hugging Face примерно в 80 годовых выручек. Компания при этом быстро растёт и, по словам её руководства, уже приблизилась к прибыльности. Поглощение может помочь Nvidia и вернуться на рынок облачных вычислений, где компания ранее свернула собственную экспансию с сервисом DGX Cloud. Hugging Face уже предоставляет разработчикам вычислительные мощности для запуска моделей. Кроме того, платформа потенциально сможет использовать часть облачных ресурсов, которые Nvidia обязалась выкупать в рамках соглашений по финансовой поддержке своих клиентов, если те не смогут самостоятельно найти для них достаточный спрос. Покупка Hugging Face продолжит серию крупных инвестиций Nvidia в экосистему искусственного интеллекта. Компания вложила миллиарды долларов в разработчиков моделей и сервисов, включая OpenAI и Perplexity, а также в операторов и застройщиков центров обработки данных. На текущий финансовый год и следующий Nvidia предусмотрела ещё $18 млрд инвестиций в акционерный капитал. Щедрость Nvidia подкрепляется уверенностью руководства в дальнейшем росте рынка ИИ. Компания ожидает, что в следующем финансовом году её выручка увеличится примерно на 70 %. Покупка Hugging Face позволит Nvidia укрепить позиции не только в аппаратной инфраструктуре ИИ, но и в экосистеме распространения и запуска открытых моделей. Nvidia придумала более рациональную HBM — она быстрее обычной на 30 % и экономит до 15 % энергии
27.08.2026 [13:26],
Павел Котов
Nvidia представила новую технологию в рамках программы NVLink Fusion. NVHBM представляет собой специализированную архитектуру базового кристалла HBM, предназначенную для разработчиков собственных ИИ-ускорителей. По сравнению со стандартной HBM4e она обещает более высокую пропускную способность, меньшее энергопотребление и экономию площади внутри корпуса ускорителя. 
Источник изображений: nvidia.com Как поясняет Nvidia, NVHBM представляет собой специализированный базовый кристалл HBM, разработанный и протестированный совместно с ведущими производителями памяти. Участники программы NVLink Fusion смогут использовать уже готовое решение при создании собственных ускорителей вместо самостоятельной разработки и сертификации подсистемы HBM, что должно сократить сроки вывода новых чипов на рынок. NVHBM не является заменой самой HBM, а представляет собой один из строительных блоков для специализированных ускорителей партнёров Nvidia. Одним из главных преимуществ технологии должна стать повышенная пропускная способность памяти: компания обещает прирост до 30 % на стек по сравнению со стандартной HBM4e. Для задач, производительность которых ограничена скоростью памяти, это позволит лучше загружать вычислительные блоки и увеличить пропускную способность ускорителя. В частности, при инференсе больших языковых моделей более быстрая передача данных между HBM и вычислительными ядрами позволит увеличить скорость генерации токенов.  Экономия площади достигается за счёт переработанного физического интерфейса памяти. Контроллер перенесён с основного вычислительного кристалла в базовый кристалл трёхмерного стека HBM, а площадь PHY и связанной с ним логики сокращена до 67 % по сравнению со стандартом JEDEC HBM4e. Более узкий интерфейс одновременно упрощает разводку интерпозера. В результате разработчики специализированных ускорителей могут получить до 30 % дополнительной площади основного кристалла для вычислительных блоков и других функций. Ещё одним преимуществом NVHBM станет снижение энергопотребления памяти на величину до 15 % по сравнению со стандартной HBM4e. Освободившийся энергетический и тепловой бюджет можно использовать для увеличения вычислительной мощности ускорителя или повышения устойчивой производительности при прежнем энергопотреблении. В масштабах крупных ЦОД эффект становится особенно заметным: по расчётам Nvidia, в гипотетическом ЦОД мощностью 1 ГВт с 2000-Вт ускорителями сэкономленной благодаря NVHBM энергии хватило бы для работы ещё 15 000 XPU. Повышение пропускной способности при одновременном снижении энергопотребления особенно важно для ИИ-ускорителей, которым приходится постоянно перемещать большие объёмы данных, включая веса моделей, KV-кеш и активации. Nvidia утверждает, что сочетание NVHBM с NVLink Fusion за счёт выигрыша в пропускной способности, площади и энергопотреблении способно в совокупности повысить производительность одного XPU на 30 %. Одним из первых партнёров Nvidia по внедрению NVHBM станет принадлежащая Amazon компания Annapurna Labs. Ускорители следующего поколения Trainium 4 уже получат поддержку NVLink Fusion, а в последующих разработках компания сможет использовать и NVHBM. «Мы уже достигли AGI» — Дженсен Хуанг объявил главную цель разработчиков ИИ бессмысленной
27.08.2026 [12:55],
Алексей Разин
Создание так называемого общего, или сильного, искусственного интеллекта (AGI) стало одной из главных целей некоторых разработчиков ИИ. OpenAI, например, прямо закрепила достижение AGI в числе своих приоритетов. Основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang), напротив, призвал не придавать этому рубежу особого значения и заявил, что во многих областях он уже фактически пройден. 
Источник изображения: Nvidia На минувшей квартальной отчётной конференции генеральный директор Nvidia буквально заявил следующее: «Для многих задач мы уже можем сказать, что достигли AGI. Я думаю, все эти вехи в настоящее время лишены смысла». Напомним, что под сильным искусственным интеллектом подразумевается такой уровень развития соответствующих программных технологий, который позволяет им не только сравниться с человеком, но и превзойти его. На этом фоне интересно звучит выдержка из интервью генерального директора OpenAI Сэма Альтмана (Sam Altman) журналу Time, в котором он заявил, что стартап собирается получить AGI для внутреннего использования уже к концу текущего года. По определению Альтмана, AGI в данном случае будет «системой высокой степени автономности, которая превосходит людей в большинстве видов работы, имеющей экономическую ценность». Хуанг приводить собственное определение AGI не стал, но подчеркнул, что ИИ-агенты в своём развитии уже достигли того уровня, который позволяет им работать автономно и улучшаться «рекурсивно», повторно запуская задачу снова и снова. «Я думаю, что для отрасли больше всего имеют значение три факта: во-первых, ИИ выполняет продуктивную и полезную работу; во-вторых, ИИ генерирует прибыльные токены; в-третьих, если бы у нас было больше вычислительных мощностей, мы смогли бы сгенерировать больше прибыльных токенов, что сулило бы больше прибыли для всех сервисов. Именно в этой фазе мы сейчас находимся», — резюмировал глава Nvidia. В своём интервью Лексу Фридману (Lex Fridman) в этом году он ранее также заявил, что считает создание AGI пройденным отраслью рубежом. По его словам, уже сейчас ИИ-агенты могут создавать программы, которые набирают популярность и привлекают миллиарды пользователей, но позже растрачивают весь потенциал. «Сейчас вероятность того, что 100 000 таких агентов создадут Nvidia, составляет ноль процентов», — заверил Дженсен Хуанг. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
