Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Нашумевшую ИИ-модель Kimi K3 обучали на чипах Nvidia Blackwell вопреки запретам США и Китая, но это не точно
29.07.2026 [17:38],
Павел Котов
Китайский стартап Moonshot AI для обучения революционной модели искусственного интеллекта Kimi K3 использовал ускорители Nvidia Blackwell. Чтобы получить передовые вычислительные мощности, компании пришлось обойти как экспортный контроль США, так и импортный контроль Китая. 
Источник изображения: nvidia.com Превосходство над соперником в гонке искусственного интеллекта США и Китай считают своей жизненно важной целью, и одним из очагов напряжённости в этой борьбе являются ускорители Nvidia Blackwell. Вашингтон запретил их экспорт в Китай, а Пекин — их импорт, потому что в стране разрабатывается собственная экосистема чипов для ИИ. Но это не нравится простым разработчикам, которые стремятся обходить эти ограничения. Вот и Moonshot AI, если верить источникам ресурса The Information, всё-таки успешно обучила Kimi K3 на чипах Blackwell и до сих пор стремится получить дополнительный доступ к ним в рамках разработки Kimi K4. Стартап обратился к двум местным компаниям, которые сумели обзавестись ускорителями Blackwell в своих центрах обработки данных, несмотря на ограничения. Учитывая, что эти ускорители сейчас в дефиците даже при законных схемах приобретения, ни у одной из компаний не оказалось их достаточного количества для обучения Kimi K3. Поэтому Moonshot AI пришлось придумать, как объединить несколько серверов Blackwell в разных ЦОД, чтобы использовать их ресурс. Появление Kimi K3 спровоцировало новый виток гонки разработчиков ИИ в Китае при том, что обучение перспективных моделей сложно или вообще невозможно на многообещающих, но медленно развивающихся китайских ускорителях — они отстают на одно или два поколения от оборудования Nvidia, а списки ожидания расписаны на несколько месяцев. А вот в задачах инференса Moonshot AI использует ускорители Nvidia HGX H20, которые разрешены для работы в Китае и Вашингтоном, и Пекином — для запуска Kimi K3 компания рекомендует использовать системы с как минимум 64 ускорителями. Из-за таких требований и привлекательности самой модели у компании быстро закончились доступные вычислительные ресурсы, и на подписку тоже установилась очередь. Учитывая, что это модель с открытыми весами, другие поставщики в ближайшее время также предложат доступ к ней. Кроме того, Moonshot AI теперь закупила оборудование на системах Nvidia GB300, а также арендовала вычислительные мощности GB300 в Таиланде, утверждает советник Белого дома по ИИ Майкл Крациос (Michael Kratsios). Первое является прямым нарушением запрета США, а второе пока ещё легально — Вашингтон пока не вынес прямого запрета китайским компаниям арендовать подсанкционное оборудование. Покупка этих ускорителей нарушает запрет и Пекина, но едва ли Moonshot AI сейчас ждёт наказание за это — компания помогает стране догнать Anthropic и OpenAI. Nvidia выпустила драйвер с поддержкой Halo: Campaign Evolved и беты мультиплеера Gears of War: E-Day
28.07.2026 [20:21],
Николай Хижняк
Компания Nvidia выпустила свежий пакет графического драйвера GeForce Game Ready 610.88. Он добавляет поддержку игр Halo: Campaign Evolved, бета-версии мультиплеера Gears of War: E-Day и Mistfall Hunter, в которых реализованы технологии DLSS и RTX. 
Источник изображения: Xbox Список исправленных проблем:
Известные проблемы:
Скачать драйвер GeForce Game Ready 610.88 можно через приложение Nvidia App или с официального сайта Nvidia. Тайваньские власти заподозрили сотрудника Nvidia в попытке вывезти ИИ-чипы в Китай
28.07.2026 [20:17],
Анжелла Марина
Сотрудника Nvidia задержали в Тайване по подозрению в попытке незаконно вывезти ИИ-чипы в Китай. Расследование связано с предполагаемой подделкой документов для экспорта около 50 серверов Super Micro, оснащённых ускорителями Nvidia. 
Источник изображения: BoliviaInteligente/Unsplash По сообщению PC Gamer, во вторник следователи провели обыск в доме сотрудника по фамилии Чан (Chang), а также на его рабочем месте в тайваньском офисе Nvidia. При этом самой Nvidia обвинения не предъявлены, а Чану вменяют злоупотребление доверием и подделку документов. Расследование стало частью как минимум восьми аналогичных дел, связанных с возможными маршрутами незаконных поставок ИИ-чипов через четыре юрисдикции. По версии тайваньской прокуратуры, фигуранты дела могли использовать поддельные документы для отправки серверов Super Micro в Китай. Следователи также предполагают, что ранее чипы для искусственного интеллекта уже ввозились в страну через Японию. Одновременно в марте власти США предъявили обвинения трём сотрудникам Super Micro, включая одного из сооснователей компании, по делу о предполагаемой попытке незаконного экспорта ИИ-чипов. В Nvidia заявили, что «контрабанда недопустима», подчеркнув, что поставляют продукцию преимущественно известным партнёрам, включая OEM-производителей, которые «помогают гарантировать, что все сделки соответствуют правилам экспортного контроля США». Представитель Nvidia также отметил, что даже небольшие поставки проходят тщательную проверку, а перенаправленные в обход установленных правил продукты не получают технической поддержки и обновлений. Напомним, США ограничивают поставки передовых ИИ-чипов в Китай с 2022 года, однако в Тайване пока нет собственных экспортных ограничений для данных поставок, хотя власти острова уделяют особое внимание защите технологий полупроводниковой отрасли и ранее по Закону о национальной безопасности уже был осуждён бывший сотрудник TSMC за попытку передачи ключевых технологий производства чипов Китаю. Nvidia лишилась статуса самой дорогой компании мира — её обошла Apple
28.07.2026 [09:33],
Павел Котов
По итогам биржевых торгов накануне Apple обогнала Nvidia и заняла первое место в рейтинге самых дорогих компаний мира. Впервые с апреля 2025 года производитель iPhone стабильно укрепился на этой позиции, опередив производителя ускорителей искусственного интеллекта.  Акции Nvidia накануне потеряли 5 %, в результате чего рыночная капитализация компании сократилась до $4,77 трлн — акции всего сектора ИИ пошли на спад из-за опасений инвесторов по поводу слишком высоких затрат, а также опасений касательно кругового финансирования в сфере ИИ. Инвесторов беспокоит то, что Nvidia не только продаёт ускорители, но и помогает финансировать спрос на них. Акции Apple тем временем подорожали на 1 %, и рыночная капитализация компании достигла $4,95 трлн — инвесторов подпитывает оптимизм по поводу предстоящего квартального отчёта, который будет опубликован в четверг, 30 июля. Nvidia держалась на первом месте в рейтинге самых дорогих компаний мира с июня 2025 года, когда она обогнала Microsoft; в октябре капитализация «зелёных» впервые превысила отметку в $5 трлн. С начала 2026 года акции Nvidia выросли всего на 4 %, тогда как ценные бумаги Apple подорожали на 24 %. Рост Apple обгоняет рынок: инвесторам импонирует её нежелание вкладывать большие деньги в ИИ — компания не строит собственные центры обработки данных, а арендует существующие. На волне бума ИИ акции Nvidia растут уже третий год подряд, но в последние месяцы на рынке обозначились новые «звёзды» — производители памяти, в том числе Micron, SK hynix и Sandisk. Apple 30 июля опубликует финансовые результаты за III квартал, в которых, как ожидается, впервые раскроет некоторые финансовые последствия глобального дефицита чипов памяти из-за ИИ — он в июне вынудил компанию повысить цены на компьютеры серий Mac и iPad. Nvidia возглавила альянс по безопасности открытого ИИ — но OpenAI, Google или Anthropic не пригласили
27.07.2026 [17:14],
Сергей Сурабекянц
Сегодня Nvidia заявила, что объединяет усилия с Microsoft, SpaceX, IBM и другими технологическими компаниями для создания и распространения инструментов безопасности ИИ с открытым исходным кодом. Главной задачей альянса Open Secure AI Alliance заявлена эффективная защита от атак со стороны передовых ИИ-моделей. 
Источник изображения: blogs.nvidia.com Эта инициатива является прямым ответом на растущую обеспокоенность по поводу безопасности передовых систем ИИ после того, как тестовая модель OpenAI вышла из-под контроля и взломала компанию Hugging Face. Hugging Face была вынуждена использовать китайскую открытую модель для защиты из-за строгих мер безопасности, ограничивающих полезность лучших американских моделей. В число учредителей Open Secure AI Alliance вошли Palantir, OpenClaw, Linux Foundation, Cloudflare, Cloudera, Dell, Cisco, Adobe, Siemens и DoorDash. Примечательно, что в альянс не приглашены ведущие американские компании, занимающиеся ИИ, включая OpenAI, Google и Anthropic. Альянс создан на фоне растущей напряжённости по вопросу о том, должны ли самые мощные в мире модели ИИ оставаться открытыми. Китайские компании выпускают всё более мощные модели с открытым исходным кодом, в частности, Kimi K3 от Moonshot AI, бросая вызов стратегии, проводимой американскими лабораториями, которые в основном оставляют передовые системы закрытыми и проприетарными. Nvidia и её партнёры утверждают, что для обеспечения безопасности ИИ необходим доступ как к закрытым, так и к открытым моделям. Заявление о создании альянса последовало за сообщениями о том, что администрация США рассматривает возможность ограничения доступа к передовым китайским моделям. Nvidia готова поручиться за $250 млрд ради строительства гигантского ИИ ЦОД для OpenAI
27.07.2026 [04:49],
Алексей Разин
Компанию Nvidia принято считать одним из главных бенефициаров бума ИИ, поскольку она зарабатывает на ускорителях вычислений, которые востребованы в этот период. В сделках по развитию инфраструктуры, которые характеризовались кольцевым финансированием, она была задействована и ранее, но проект по строительству ЦОД в Огайо для нужд OpenAI выводит её участие на новый уровень. 
Источник изображения: Nvidia Как сообщает Reuters со ссылкой на публикацию в The Wall Street Journal, сейчас Nvidia ведёт переговоры о своём участии в финансировании строительства ЦОД мощностью 10 ГВт на юге штата Огайо, который будет возводить дочерняя компания японской SoftBank. Непосредственно Nvidia должна стать поручителем для финансового обеспечения проекта. OpenAI станет конечным пользователем этого ЦОД на условиях аренды, хотя рассматриваются и другие кандидаты на использование данной площадки. В финансировании проекта будет опосредованно участвовать и японское правительство, поскольку договорённость с американским была достигнута в рамках торговой сделки между двумя странами. Американские власти в лице министра торговли Говарда Лютника (Howard Lutnick) получат право отбора пользователей для этого крупного ЦОД. Помимо OpenAI, на доступ к мощностям этого ЦОД претендуют Anthropic, Microsoft и Google. Как поясняет Bloomberg со ссылкой на WSJ, общая смета проекта достигнет $500 млрд, но Nvidia должна выступить поручителем примерно на $250 млрд из этой суммы. SoftBank будет привлекать кредиты под поручительство Nvidia. Строящийся ЦОД станет одним из крупнейших в мире. На прошлой неделе Nvidia также продемонстрировала желание участвовать в развитии южнокорейской экономики в контексте строительства ЦОД, поэтому территорией США её амбиции не ограничиваются. «Хватит пугать людей» — Дженсен Хуанг раскритиковал апокалиптическую риторику ИИ-отрасли
26.07.2026 [00:30],
Алексей Разин
Новостные ленты постепенно наводняются сюжетами, которые раньше можно было встретить только в сценариях фантастических фильмов, когда вышедший из-под контроля искусственный интеллект начинает причинять ущерб инфраструктуре невинных компаний. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг раскритиковал представителей ИИ-индустрии, которые предупреждают о катастрофических рисках искусственного интеллекта. По его мнению, подобная риторика лишь отпугивает пользователей и мешает распространению технологии. 
Источник изображения: Nvidia Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) подчёркивает, что лидерам отрасли следовало бы быть более осмотрительными в своих высказываниях: «Сторонники апокалиптических сценариев тратят слишком много времени, теоретизируя на тему этих финалов, предсказанных научной фантастикой — возможно, они при этом кажутся более умными. Лидеры должны вдумчиво подходить к таким вопросам». Эти высказывания прозвучали из уст главы Nvidia в одном из видеосюжетов, подготовленных Axios: «Если вы хотите предупредить мир о невероятных возможностях данной технологии, думаю, что цель достигнута». Хотя Хуанг не стал конкретно называть имена подобных «трансляторов безысходности», риторика руководителей ИИ-стартапов Anthropic и OpenAI вполне укладывается в этот шаблон. Они не только предупреждают общественность, что без контроля над распространением собственных ИИ-моделей не смогут гарантировать безопасность мировой информационной инфраструктуры, но и говорят о растущей угрозе со стороны китайских ИИ-моделей. Глава Nvidia считает, что на лидерах компаний технологической отрасли лежит ответственность за объяснение регуляторам и законодателям «природы этой технологии», и не следует при этом формировать такой имидж ИИ, который вынудит компании и частных лиц отказаться от их использования. По мнению Хуанга, широкое внедрение ИИ имеет стратегическое значение, а отказ от него поставит США в менее выгодное положение по сравнению с другими странами, поэтому нужно побуждать американцев к её использованию, как резюмировал Хуанг. Эксперты отмечают, что в устрашающих рассказах про мощь ИИ-технологий имеется доля здравого расчёта, поскольку резонансные инциденты становятся своего рода рекламой. Стартапы типа Anthropic и OpenAI нуждаются в многомиллиардных инвестициях, и интерес к их бизнесу можно поддерживать и столь нетривиальными способами. По мнению Хуанга, на руководстве компаний технологического сектора лежит ответственность за безопасность их разработок. Говоря о необходимости сделать эти технологии безопасными, представители компаний просто напоминают себе об этой обязанности, как считает глава Nvidia. Графические процессоры Nvidia отправятся на Луну до конца года
25.07.2026 [22:52],
Геннадий Детинич
Американский стартап Lunar Outpost намерен первым в мире доставить графический процессор Nvidia на поверхность Луны. Модуль семейства Jetson установят на маленький луноход MAPP, подготовленный для миссии Lunar Voyage 2, запуск которой запланирован до конца 2026 года. В составе платформы лунохода GPU Nvidia будет отвечать за управление машиной и сбором данных об окружающем рельефе Луны по маршруту движения. 
Источник изображений: Lunar Outpost Луноход планируют запустить на Луну на ракете Falcon 9 в составе посадочной платформы компании Intuitive Machines (которая с двух прошлых попыток ни разу не спустилась на Луну без опрокидывания набок). Высадка планируется в районе Райнер Гамма — необычной области с выраженной магнитной аномалией и светлыми завихрениями на поверхности — своеобразными «вихрями». Если миссия пройдёт успешно, Jetson, похоже, станет первым GPU, работавшим непосредственно на Луне. Как сказано выше, модуль с GPU Nvidia Jetson будет не просто экспериментальной вычислительной нагрузкой, а частью системы управления луноходом. Модуль возьмёт на себя управление лидаром, обработку получаемого датчиком трёхмерного облака навигационных точек, подготовку карт местности и сжатие крупных файлов перед передачей на Землю. Для ускорения вычислений компания Lunar Outpost собирается использовать программные библиотеки CUDA-X. Локальная обработка имеет важнейшее значение для лунных миссий: пропускная способность радиоканала ограничена, а задержка сигнала не позволяет оператору мгновенно реагировать на камни, кратеры, крутые склоны и другие препятствия. Вместо отправки всех исходных данных и ожидания реакции оператора луноход сможет самостоятельно выделять полезную информацию и передавать только действительно важную информацию.  Программная архитектура для управления луноходом сочетает заранее вшитые инженерами традиционные алгоритмы с методами физического ИИ, анализирующего данные с камер и лидара непосредственно во время движения. В перспективе GPU позволит строить карты в реальном времени, выбирать безопасные маршруты и выполнять научные операции с меньшим участием центра управления на Земле. Но есть нюанс: платформа и чипы Jetson изначально не создавались как радиационно-стойкие. Также электроника должна будет пережить двухнедельные лунные ночи на поверхности спутника. Разработчики лунохода будут пытаться защитить бортовую систему ровера от пагубного влияния открытого космоса, но заранее невозможно сказать получится у них это или нет. Добавим, совсем недавно Nvidia договорилась установить модуль Jetson на лунный орбитальный модуль компании Firefly Aerospace. Орбитальный аппарат Elytra миссии Blue Ghost 2 — система Ocula — будет обрабатывать снимки Луны в ультрафиолете и видимом диапазоне прямо на окололунной орбите, не дожидаясь пересылки всего массива данных на Землю. Таким образом, Nvidia рассчитывает распространить периферийные ИИ-вычисления одновременно на лунную поверхность и окололунное пространство, а Дженсену Хуангу, любящему выступать перед широкой аудиторией, нужно срочно осваивать «лунную походку» Майкла Джексона, чтобы эффектно сообщить о доставке GPU его компании на Луну. И это будет потрясающая история. Nvidia обеспечила себе поставки памяти от SK hynix в рамках сделки на $500 миллиардов
25.07.2026 [16:04],
Павел Котов
Nvidia сообщила, что обеспечила для себя поставки чипов памяти для оборудования искусственного интеллекта от южнокорейской компании SK hynix, стремясь закрепить за собой дефицитный компонент для передовых процессоров и систем. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com Соглашение на $500 млрд заключается на несколько лет и включает в себя строительство крупных центров обработки данных, которые будут введены в эксплуатацию в 2027 году, сообщила Nvidia. Входящая в SK hynix компания SK Telecom будет создавать облачный бизнес на основе систем Nvidia Vera Rubin; Nvidia планирует обеспечить мощности в объёме 2 ГВт — речь идёт о сотнях тысяч графических процессоров. Выступающая конкурентом SK hynix корейская Samsung подписала меморандум о взаимопонимании с разработчиком чипов Broadcom для расширения сотрудничества в области технологий памяти и полупроводникового производства. Сделка оценивается в $200 млрд — она поможет в поддержке нового поколения инфраструктуры ИИ. Nvidia активно обеспечивает поставки высокоскоростной памяти (HBM), которая необходима для её ускорителей и систем: бум ИИ привёл к глобальному дефициту чипов памяти. Лидером в производстве HBM считается SK hynix. «Расширение [сотрудничества] будет включать в себя возможность совместной разработки для нас памяти нового поколения SK Hynix для ИИ, и это поможет нам обеспечить стабильные поставки памяти HBM», — заявил вице-президент Nvidia по корпоративным проектам Радж Мирпури (Raj Mirpuri). Соглашение свидетельствует, что масштабное развёртывание инфраструктуры ИИ выходит за рамки крупных провайдеров, и в него начинают вовлекаться иностранные правительства и крупные конгломераты: о сделке объявили на саммите по ИИ в Сан-Франциско, в котором принимали участие южнокорейские чиновники, включая президента страны Ли Чжэ Мёна (Lee Jae Myung). Nvidia также заявила, что инвестирует $1 млрд в корейскую облачную компанию Naver, которая строит ЦОД для ИИ — в рамках проекта будут запущены мощности на 200 МВт. AMD похвасталась победой Epyc на Zen 6 над Nvidia Vera — но сравнение вызвало вопросы
24.07.2026 [19:48],
Сергей Сурабекянц
Один из руководителей AMD заявил, что был «очень рад», увидев опубликованные Nvidia результаты тестов целочисленной производительности SPEC CPU 2026 для процессора Vera. AMD использовала аналогичную конфигурацию для запуска тех же тестов на своих процессорах Epyc Venice на базе Zen 6 и утверждает, что пропускная способность Venice в 2,2 раза выше, чем у Nvidia Vera, а производительность на ядро больше в 1,2 раза. На самом деле, всё далеко не так однозначно. 
Источник изображений: AMD «Мы очень рады, что Nvidia опубликовала свои результаты производительности Vera, — заявил корпоративный вице-президент AMD по вычислительным и корпоративным решениям Рави Куппусвани (Ravi Kuppuswany). — Мы, честно говоря, были немного консервативны. Я думал, что мы превосходим их с меньшим отрывом […] Мы рассчитывали на преимущество как минимум в 10 %. А оказалось, что у нас преимущество в 20 %, и мы ещё даже не закончили полную настройку». AMD сравнила двухпроцессорные конфигурации из своих 256-ядерных чипов Epyc 9996 с TDP 600 Вт и 88-ядерного Nvidia Vera с TDP 450 Вт. И хотя AMD считает такое сопоставление справедливым, нет сомнений, что процессор с почти втрое большим количеством ядер и дополнительными 150 Вт TDP обладает значительно более высокой пропускной способностью. Сама Nvidia утверждает, что её чип не является прямым конкурентом Venice, а предназначен для решения вполне определённого круга задач.  Для сравнения производительности на ядро общий балл теста SPECrate_int, загружающего во все потоки копию приложения и измеряющего объём выполненной работы за заданное время, был поделён на количество ядер. По данным Nvidia, её чип Vera набрал 925 баллов. AMD сообщила о 1210 баллах для своего 96-ядерного процессора Epyc, хотя такого чипа, похоже, не существует. У AMD есть 96-ядерный Epyc 9686F, который разгоняется до 5 ГГц, но его заявленный TDP составляет 500 Вт, а не 600 Вт. Тем не менее AMD разделила полученные баллы на количество ядер с учётом двухпроцессорных конфигураций тестовых платформ, что дало примерно 6,3 для AMD и примерно 5,3 для Nvidia. AMD заявляет о разнице в 1,2 раза, что на самом деле означает преимущество примерно в 18,8 %. AMD слегка покривила душой и для сравнения с чипом Nvidia выбрала разные процессоры для разных тестов. Однако, если провести те же самые приблизительные расчёты производительности на ядро для Epyc 9996, результат составит 4,04 балла на ядро, что, мягко говоря, несколько меняет общую картину уже не в пользу AMD: производительность на ядро окажется в 1,3 раза выше у чипа Nvidia Vera. Это примерно на 35 % ниже, чем показатель производительности на ядро у более производительного Epyc 9686F.  Эти числа сами по себе не слишком показательны, поскольку сравниваются 256-ядерный и 88-ядерный процессоры, однако они хорошо демонстрируют, как масштабируется производительность чипов при нормализации по числу ядер и полной загрузке. Эти цифры нельзя считать окончательными, так как SPEC предъявляет очень строгие требования к отчётности, и до появления официальных результатов невозможно точно сказать, как эти чипы соотносятся друг с другом. И даже после публикации официальных результатов останутся расхождения из-за дополнительных уровней оптимизации компилятора (AMD и Nvidia использовали GCC 15.2) и разнообразия рабочих нагрузок, для которых будут использоваться эти чипы. Всё же можно считать, что базовое соотношение сил уже определено, но только в отношении целочисленных нагрузок. Не менее важна векторизованная производительность, в которой AMD традиционно занимает сильные позиции на рынке серверных процессоров. Пока компании не предоставили результатов по вычислениям с плавающей запятой, поэтому делать окончательные выводы преждевременно. GeForce RTX 3050 помогла удвоить частоту кадров GeForce RTX 3090 с помощью Lossless Scaling
24.07.2026 [16:03],
Павел Котов
Выпущенная в 2020 году видеокарта Nvidia GeForce RTX 3090 уже не входит в число лидеров рынка, но она получила возможность конкурировать с ними на равных, когда параллельно к ней подключили бюджетную GeForce RTX 3050. Технология Lossless Scaling помогла добиться 144 кадров в секунду при запуске игры в разрешении 4K (3840 × 2160 пикселей).  Утилита Lossless Scaling, которая продаётся в Steam всего за $7, делает технологии масштабирования и генерации кадров с использованием алгоритмов искусственного интеллекта доступными для массового геймера. От проприетарных решений, в том числе Nvidia DLSS, AMD FSR или Intel XeSS, её отличает совместимость с любыми играми и вообще любым ПО. Один из энтузиастов на Reddit решил испытать утилиту, разделив нагрузку между двумя видеокартами. Старшая в дуэте Gainward GeForce RTX 3090 Phoenix взяла на себя основную нагрузку по запуску и отрисовке игры, а Lossless Scaling обрабатывала ресурсоёмкие задачи по генерации кадров. Но вместо того, чтобы забирать ресурсы у основной видеокарты, она стала работать на дополнительной Asus Dual GeForce RTX 3050 OC Edition. Таким образом, старшая занималась только рендерингом, а процесс генерации кадров переложили на младшую. Если GeForce RTX 3090 своими силами добилась 71 кадра в секунду при разрешении 4K, то вместе с GeForce RTX 3050 и технологией Lossless Scaling число кадров в секунду при том же разрешении выросло до 144 FPS — какая игра использовалась для тестирования, автор эксперимента не уточнил. Lossless Scaling может поднимать частоту кадров четверо — технология совместима даже с интегрированной графикой, но для наилучшего результата имеет смысл выбрать дискретную видеокарту. Ресурсов GeForce RTX 3050 оказалось достаточно, чтобы удваивать и даже утраивать частоту кадров при разрешении 4K. В условиях дефицита чипов памяти и роста цен на видеокарты сегодня проще не покупать новую видеокарту, а вдохнуть новую жизнь в старую. Nvidia направит $1,5 млрд на расширение американских мощностей Amkor по упаковке чипов
24.07.2026 [07:43],
Алексей Разин
Ещё в 2024 году начало работать первое предприятие TSMC в штате Аризона, оно специализируется на обработке кремниевых пластин с использованием 4-нм технологии. Формально, это позволяет той же Nvidia изготавливать часть ИИ-чипов в США, но для организации полного цикла операций нужны мощности по тестированию и упаковке компонентов. Их появлению будет способствовать сделка с Amkor на сумму $1,5 млрд. 
Источник изображения: Nvidia, TSMC Компания Nvidia в рамках соглашения с этим контрактным провайдером услуг по тестированию и упаковке чипов направит Amkor крупный авансовый платёж, который позволит данной компании расширить профильные мощности на территории штата Аризона. Новости о заключении этой сделки вызвали рост акций Amkor на 15 %. Это не единственный партнёр Nvidia, который способен оказывать ей профильные услуги на территории США. Сама TSMC тоже собирается построить в Аризоне два предприятия по тестированию и упаковке чипов, поскольку сейчас частично готовую продукцию ей приходится отправлять на Тайвань, а потом обратно в США. Основные мощности Amkor сосредоточены в Азии, хотя штаб-квартира компании находится в Аризоне. В рамках соглашения с Nvidia обе компании будут сотрудничать в сфере разработки новых технологий упаковки чипов. В июне Amkor заключила десятилетнее соглашение с TSMC, ориентированное на развитие услуг по тестированию и упаковке чипов на территории США. Компания AMD также является клиентом Amkor, поэтому практически все крупные американские разработчики ИИ-чипов заинтересованы в развитии производственной инфраструктуры этой компании на территории США. Драйвер RTX Spark заставил видеокарты Nvidia заработать на Arm-системах с Windows
23.07.2026 [18:08],
Павел Котов
Энтузиастам удалось заставить драйвер для Arm-компьютера Nvidia RTX Spark заработать на альтернативных платформах с процессорами Arm, что открыло возможность подключать к таким компьютерам видеокарты Nvidia GeForce для настольных систем. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com Версия Windows on Arm преимущественно ограничена устройствами на чипах Qualcomm Snapdragon и не предусматривает поддержку настольных видеокарт Nvidia. Компьютеры Nvidia RTX Spark предложили производительную графику в Windows on Arm, но за высокую цену и с упором на разработчиков. Выпуск драйвера помог энтузиастам расширить ассортимент поддерживаемого оборудования. В частности, этот драйвер заработал на 24-ядерном серверном процессоре Kunpeng 920 с тактовой частотой 2600 МГц — он основан на той же архитектуре, что и Snapdragon X Elite, только по однопоточной производительности сравним с Intel Core i5-1235U. Этот чип установлен в рабочей станции Huawei Qingyun W510 с 32 Гбайт памяти DDR4-2933, на которой заработала видеокарта Nvidia GeForce RTX 4060. При запуске Black Myth: Wukong эта система показала в среднем 21 кадр в секунду с просадками до 3. Относительного успеха удалось добиться и с рабочей станцией Radxa Orion O6, к которой подключили Nvidia GeForce RTX 2080 Ti. Около 25 % производительности уходило на трансляцию x86 в Arm, что объясняет невысокую скорость в тестах. Энтузиасты не исключают, что этот метод может работать также с видеокартами серий Nvidia GeForce RTX 20, 30 и 50. Но на его доработку уйдёт немало времени: трансляция инструкций для процессора вызвала недовольство античитерской защиты; из-за отсутствия драйверов для Windows не удалось заставить работать сетевой интерфейс материнской платы; некорректно работал и видеовыход на видеокарте — для записи пришлось использовать другой компьютер. Nvidia повысила цены на комплекты для видеокарт GeForce с памятью GDDR7 и GDDR6
23.07.2026 [14:43],
Николай Хижняк
Компания Nvidia проинформировала своих партнёров по производству видеокарт об увеличении стоимости комплектов из графических процессоров и чипов видеопамяти. Изменения коснулись наборов для видеокарт GeForce, использующих память GDDR7 и GDDR6, сообщил портал BenchLife. 
Источник изображения: Tom's Hardware Как известно, производители видеокарт сами не производят графические процессоры. Они закупают их у разработчика GPU (в данном случае Nvidia), который, в свою очередь, заказывает их производство на предприятиях сторонних компаний (TSMC и Samsung). Чаще всего GPU закупаются в комплекте с чипами видеопамяти (VRAM). По данным BenchLife, новое уведомление Nvidia о повышении стоимости таких комплектов последовало за более ранней корректировкой цен на комплекты для видеокарт GeForce RTX 5090 и RTX 5090 D V2 в мае. «Нам сообщили, что Nvidia выпустила уведомление о повышении цен на GPU-комплекты (GPU + VRAM) для своих партнёров по AIC. Все мы прекрасно понимаем, что это обычно означает повышение стоимости памяти», — сообщил портал BenchLife. Последняя корректировка цен не ограничивается только видеокартами Blackwell, использующими чипы памяти GDDR7. Повышение цен также коснулось продуктов GeForce, использующих память GDDR6, хотя BenchLife не уточнил, о каких именно моделях видеокарт идёт речь, а также уровень повышения цен. «Согласно полученной нами информации, помимо увеличения стоимости памяти GDDR7 для карт на архитектуре Blackwell, подорожание также ожидает другие продукты GeForce, использующие память GDDR6», — сообщил BenchLife. Портал добавляет, что производители видеокарт также столкнулись с повышением стоимости производства систем охлаждения, печатных плат и упаковки. Однако в отчёте говорится, что рост цен на эти компоненты оказался менее значительным, чем на память. Информация о повышении цен на комплекты GPU + VRAM появилась на фоне сообщений о том, что Nvidia задержала выпуск видеокарт GeForce RTX 50 Super из-за высокой стоимости 3-гигабайтных чипов памяти GDDR7, которыми эти видеокарты должны оснащаться. Согласно имеющейся информации, каждый такой чип стоит от 60 до 70 долларов, тогда как 2-гигабайтные чипы — около 20 долларов за штуку. Компания Nvidia и её партнёры по производству видеокарт не объявляли об изменении розничных цен, связанном с указанной корректировкой. Дженсен Хуанг призвал не запрещать китайские ИИ-модели в США — это сделает мир только опаснее
23.07.2026 [00:29],
Николай Хижняк
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) считает, что американским компаниям следует разрешить использовать китайские модели ИИ, даже несмотря на попытки правительства их запретить. Об этом он рассказал в интервью Axios, фрагмент записи которого опубликован на платформе YouTube. 
Источник изображения: Nvidia Когда его спросили, следует ли разрешить американским компаниям использовать китайские модели ИИ, Хуанг ответил: «Безусловно». Его заявление прозвучало сразу после того, как китайская компания Moonshot AI выпустила модель Kimi K3 с открытым исходным кодом на 2,8 трлн параметров. Она оказалась не такой мощной, как Fable 5 от Anthropic, сопоставима с GPT-5.5 и Claude Opus 4.8, но при этом при её разработке была затрачена лишь треть средств по сравнению с этими моделями. Одно из главных опасений американских властей заключается в том, что китайские модели ИИ могут содержать уязвимости, которые китайское правительство способно использовать для атаки на американские интересы. Хуанг считает это предположение заблуждением. «Существует ошибочное мнение, что есть какие-то лазейки, каким-то образом связанные с Китаем. Вы скачиваете модели, можете их дорабатывать, улучшать, контролировать по своему усмотрению», — прокомментировал глава Nvidia. Хуанг придерживается такого же мнения и в отношении ИИ-моделей, разработанных американскими компаниями. В прошлом месяце США ввели экспортные ограничения на модели Anthropic Mythos и Fable 5, сославшись на угрозы безопасности. Доступ к моделям в конечном итоге был восстановлен после того, как разработчик установил фильтр, блокирующий возможности выявления уязвимостей в программном обеспечении. Аналогичная ситуация сложилась и с GPT-5.6 от OpenAI. Официальный Вашингтон предупредил компанию, что она не должна выпускать свою последнюю модель без одобрения правительства. Хуанг утверждает, что вместо ограничения доступа к этим мощным моделям на этапе запуска компании, занимающиеся ИИ, должны сделать свои модели доступными для всех и повышать их безопасность за счёт быстрого тестирования и исправлений. Комментируя свою поддержку открытого доступа к ИИ-моделям, глава Nvidia также отметил, что различные отрасли, включая науку и кибербезопасность, нуждаются в мощных открытых моделях. Он утверждает, что открытые модели делают ИИ более безопасным, поскольку другие специалисты могут проверять их на наличие слабых мест, а разработчики — оперативно вносить необходимые исправления. «Если всё сведётся к одной единственной модели, одной единственной точке атаки, одному единственному источнику сбоев, я думаю, мир станет гораздо, гораздо более уязвимым», — сказал Хуанг. Что касается негативной реакции рынка всякий раз, когда появляются более дешёвые открытые модели, генеральный директор Nvidia заявил, что инвесторы неправильно понимают их влияние. По словам Хуанга, всё началось с появления DeepSeek. Теперь это повторяется с выходом Kimi K3. По мнению главы Nvidia, такие открытые модели, обходящиеся дешевле в эксплуатации, будут стимулировать всё больше людей использовать ИИ. Вместо того чтобы сокращать спрос на центры обработки данных, эти более дешёвые и эффективные модели, напротив, станут благом для отрасли в целом, поскольку будут стимулировать этот спрос. А с ростом спроса появится больше стимулов для строительства центров обработки данных и покупки графических процессоров для ИИ, что в конечном итоге выгодно Nvidia. |
© 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
