Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Продажи ускорителей Huawei в Китае в этом году взлетят на 60 % минимум и выведут компанию в лидеры рынка
01.05.2026 [08:26],
Алексей Разин
Долгое время переход китайских разработчиков на использование ускорителей вычислений локального производства сдерживался сложностью миграции программного обеспечения, но усилия властей КНР по стимулированию импортозамещения в этом году должны дать плоды. Huawei увеличит выручку от реализации своих ускорителей минимум на 60 %. 
Источник изображения: Huawei Technologies Такой прогноз приводит издание Financial Times со ссылкой на собственные источники. Китайские техногиганты, по их данным, разместили крупные заказы на покупку ускорителей Huawei новейшего семейства Ascend 950PR. Если в прошлом году Huawei получила $7,5 млрд в результате поставок своих ИИ-ускорителей, то в этом году сумма профильной выручки может увеличиться до $12 млрд, если опираться на объёмы полученных заказов. Впрочем, основную часть поставок в этом году сформируют не передовые Ascend 950PR, а более зрелые ускорители Huawei. В четвёртом квартале текущего года компания начнёт поставки модернизированной версии Ascend 950DT. Попытки основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) разжалобить американские власти хоть и увенчались успехом, позволив компании получить принципиальное согласие регуляторов на поставки в Китай ускорителей H200 с архитектурой Hopper, к фактическим отгрузкам такой продукции не привели. С одной стороны, с выдачей экспортных лицензий тянули американские ведомства. С другой стороны, импорту H200 в Китай начали активно противиться местные регуляторы. Противоречие также заключалось в готовности властей Китая разрешить местным компаниям использовать H200 только в своей зарубежной вычислительной инфраструктуре, тогда как американские экспортные лицензии подразумевали разрешение на ввоз H200 исключительно на территорию Китая. Власти КНР настаивали, что местные компании должны использовать отечественные ускорители в своей инфраструктуре на территории страны. Huawei сможет в этом году выручить на поставках ИИ-ускорителей даже больше планируемых $12 млрд, если объёмы производства удастся подтянуть к уровню спроса. Ускорители Ascend 950PR уже в значительной мере ориентированы на работу в сфере инференса, и мировые тенденции в развитии систем ИИ указывают, что именно она начнёт доминировать в развитии инфраструктуры в ближайшее время. Huawei также компенсирует более слабые возможности отдельных ускорителей адекватной сетевой инфраструктурой, которая позволяет эффективно масштабировать производительность через создание вычислительных кластеров. Факт сотрудничества DeepSeek с Huawei в сфере использования ускорителей Ascend 950PR при создании новейшей модели V4 уже удостоился внимания главы конкурирующей Nvidia, который назвал подобное сближение "ужасным исходом для всей нации", говоря о США. Дженсен Хуанг обеспокоен тем, что ИИ-модели по всему миру начнут лучше работать на оборудовании, которое выпущено не в США. По прогнозам Morgan Stanley, ёмкость китайского рынка чипов для ИИ к 2030 году достигнет $67 млрд, при этом на 86 % он будет контролироваться китайскими игроками. В текущем году они поставят на китайский рынок ускорителей на общую сумму $21 млрд. Легко определить, что Huawei в этом случае займёт более половины местного рынка ускорителей в денежном выражении. Впрочем, Nvidia в прошлом году реализовала в Китае ускорителей на сумму около $17,1 млрд, поэтому обойти её будет не так просто. Цена на серверы с Nvidia B300 на сером рынке Китая взлетела до $1 млн
30.04.2026 [14:21],
Анжелла Марина
На фоне жёстких ограничений на экспорт чипов со стороны США и ажиотажного спроса на вычислительные мощности для искусственного интеллекта цены на серверы Nvidia B300 в Китае выросли почти вдвое, достигнув $1 млн. Критически важные для развития технологий в КНР поставки оборудования, которое идёт через серый рынок, оказались в дефиците из-за ужесточения борьбы с контрабандой. 
Источник изображения: Nvidia По сообщению Reuters, стоимость самого продвинутого сервера Nvidia, оснащённого восемью графическими процессорами B300, в Китае теперь составляет около 7 млн юаней (примерно $1 023 650), тогда как в конце прошлого года показатель находился на отметке в 4 млн юаней (около $584 950). Такой резкий скачок обусловлен давлением на серый рынок, который ранее являлся ключевым каналом поставок, а также устойчивым спросом со стороны местных технологических гигантов. При этом многие китайские компании стараются не указывать оборудование Nvidia в своей отчётности из-за опасений подвергнуться американским санкциям. Сама Nvidia подчеркнула, что B300 запрещён к продаже в Китае, а любые попытки незаконного оборота обречены на провал из-за строгих механизмов контроля. Для сравнения, в США цена аналогичного сервера составляет около 550 тысяч долларов, что также выше прошлогодних показателей. Китайская наценка отражает так называемую надбавку за дефицит, которая возникла после мартовского уголовного преследования американскими властями сооснователя компании Supermicro, являющейся партнёром Nvidia, И Шянь Лио (Yi-Shyan Liaw). Лио обвинили в участии незаконной деятельности по провозу из США в Китай запрещённого серверного оборудования. В результате некоторые компании, не имеющие возможности приобрести серверы в собственность, вынуждены рассматривать варианты аренды, стоимость которой достигает 190 тысяч юаней (примерно $27 800) в месяц по годовому контракту. Однако дефицит оборудования не ослабляет аппетиты местных разработчиков, стремящихся к монетизации своих моделей и вычислительной инфраструктуры. По данным Morgan Stanley, в марте 2026 года доля китайских ИИ-моделей в глобальном потреблении токенов резко возросла, достигнув 32 % по сравнению с 5-% годом ранее. Например, компании MiniMax, Zhipu и Qwen от Alibaba зафиксировали рост использования токенов в шесть-семь раз в феврале и марте по сравнению с декабрём. Для обработки таких массивов данных требуется наиболее эффективное оборудование, каковым является B300 с его 288 Гбайт памяти и вычислительной мощностью 14 петафлопс при точности FP4. К этому добавляется неопределённость вокруг поставок чипов H200, которая также способствует росту цен на B300. Несмотря на получение одобрения от правительств обеих стран, экспорт H200 в Китай так и не начался из-за разногласий по условиям продажи. Напомним, Nvidia и её партнёры начали поставлять B300 ещё в сентябре прошлого года, однако закрытые каналы поставок не позволяют в полной мере удовлетворить запросы китайского рынка и в таких условиях борьба за доступ к мощным вычислительным ресурсам продолжает стимулировать рост цен. Слепой тест показал, что геймерам больше нравится Nvidia DLSS 4.5, чем AMD FSR 4.1
29.04.2026 [17:07],
Николай Хижняк
В феврале издание ComputerBase провело масштабное слепое тестирование, в ходе которого сравнивались внутриигровые скриншоты, созданные с использованием новейших технологий апскейлинга: FSR 4.0 от AMD и DLSS 4.5 от Nvidia. С тех пор тест был обновлён и проведён повторно. Результаты показывают, что обновленная технология апскейлинга FSR 4.1 от AMD значительно превосходит FSR 4.0. Однако по качеству изображения она всё ещё уступает DLSS 4.5 от Nvidia. 
Источник изображения: Nvidia В последнем тесте технологии масштабирования FSR 4.0, FSR 4.1 и DLSS 4.5 сравнивались в следующих играх: Year 117 — Pax Romana, ARC Raiders, Assassin's Creed Shadows, Call of Duty: Black Ops 7, Kingdom Come 2: Deliverance, Resident Evil Requiem и The Last of Us Part I. Согласно результатам, DLSS 4.5 показал лучшие результаты (первое место в таблице ниже) во всех этих играх. Это мнение подтвердилось в ходе отдельного слепого голосования. Как и в предыдущем тесте, команда ComputerBase провела сравнение с использованием видео с тремя разными технологиями масштабирования, не раскрывая, какой именно метод рендеринга использовался. 
Источник изображения: ComputerBase По результатам голосования сообщество пришло к двум важным выводам. Во-первых, DLSS 4.5 от Nvidia по-прежнему лидирует по качеству изображения. Этот метод масштабирования показал лучшие результаты в шести из семи игр. Единственной игрой, в которой апскейлинг FSR от AMD оказался лучше, стала Resident Evil Requiem, где DLSS 4.5 занял второе место, уступив FSR 4.1. В целом DLSS 4.5 обеспечивает более чёткую детализацию и стабильную генерацию кадров по сравнению с апскейлингом FSR от AMD. Однако важно отметить, что AMD значительно улучшила FSR 4.1 по сравнению с FSR 4.0. По качеству технология почти сравнялась с решением Nvidia. И всё же геймеры всё чаще предпочитают DLSS 4.5 нативному рендерингу, а будущие технологии, такие как нейронный рендеринг, должны усилить популярность этого метода апскейлинга. Nvidia выпустила драйвер с поддержкой новой версии мобильной GeForce RTX 5070
28.04.2026 [19:25],
Николай Хижняк
Компания Nvidia выпустила свежий пакет графического драйвера GeForce Game Ready 596.36 WHQL. Программное обеспечение добавляет поддержку мобильной видеокарты GeForce RTX 5070 в версии с 12 Гбайт памяти. 
Источник изображения: Funcom Новый драйвер также предлагает лучший игровой опыт для игр с поддержкой технологии DLSS 4.5, включая обновление Conan Exiles Enhanced. Список исправленных ошибок:
Скачать драйвер GeForce Game Ready 596.36 WHQL можно через приложение Nvidia App или с официального сайта Nvidia. Сотрудников Nvidia и лично Хуанга восхитила работа OpenAI Codex на основе GPT-5.5
25.04.2026 [16:04],
Павел Котов
OpenAI помогла Nvidia локально развернуть сервис Codex на основе модели искусственного интеллекта GPT-5.5, новые характеристики которой восхитили сотрудников «зелёной» компании. Она показала значительный прирост эффективности по сравнению с системами предыдущих поколений. 
Источник изображений: nvidia.com Служба OpenAI Codex на основе GPT-5.5, развёрнутая на внутренних корпоративных ресурсах Nvidia, оказалась в 35 раз менее затратной экономически по сравнению с GPT-4o, а выход токенов на мегаватт вырос в 50 раз. На первых же этапах работы сервис, доступный 10 000 сотрудников Nvidia, продемонстрировал «умопомрачительные» результаты, способные «изменить жизнь». «Циклы отладки, которые раньше растягивались на несколько дней, теперь занимают всего несколько часов. Эксперименты, для которых раньше требовались несколько недель, становятся мгновенным процессом в сложных многофайловых базах кода. Отделы разрабатывают пакеты функций полного цикла, отправляя запросы естественным языком — с более высокой надёжностью и меньшим количеством потери ресурсов, чем в прежних моделях», — рассказали в Nvidia. Модель развернули на стоечных системах Nvidia GB200 NVL72, что помогло добиться огромной экономии средств и надлежащего удельного количества токенов.  «Я невероятно рад за всех, кто будет пользоваться Codex, чтобы ускориться и выполнить работу, которая раньше была невозможна. Пожалуйста, передайте вашей команде поздравления за то, что они снова открыли миру новые горизонты. И ещё раз поблагодарите их за изобретение GPT, которая дала нам трамплин для рассуждений, планирования, использования инструментов и многого другого», — написал гендиректор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в письме на имя главы OpenAI Сэма Альтмана (Sam Altman). Nvidia до сих пор не поставила ни единого ускорителя H200 в Китай — их там не принимают
23.04.2026 [15:11],
Алексей Разин
Принципиальное согласие начать поставки ИИ-ускорителей Nvidia H200 в Китай было дано американским президентом Дональдом Трампом (Donald Trump) ещё в начале декабря, но сперва согласования на уровне разных ведомств затянули выдачу экспортных лицензий на несколько месяцев, а потом Nvidia пришлось столкнуться и с отторжением со стороны китайских властей. Поставки H200 в КНР до сих пор не налажены. 
Источник изображения: Nvidia В этом в ходе парламентских слушаний признался министр торговли США Говард Лютник (Howard Lutnick), добавив, что китайские власти не разрешили компаниям внутри страны приобретать данные ускорители. По его словам, китайские чиновники мотивируют свой запрет стремлением продвигать ускорители местного происхождения. «Мы до сих пор не продали им эти чипы», — подчеркнул американский министр, говоря о поставках Nvidia H200 в Китай. Лютник также добавил, что его собственное влияние на сферу торговых отношений США и Китая не так ярко выражено, поскольку в этой «очень сложной области» обозначает свои позиции как сам президент Дональд Трамп, так и министр финансов Скотт Бессент (Scott Bessent), не говоря уже о торговом представителе Джеймисоне Грире (Jamieson Greer). Сам Лютник, по его словам, не является сторонником инициативы по ограничению экспорта в Китай высокотехнологичных товаров из США, которая на уровне законодательства будет рассматриваться в ноябре этого года. Впервые её предложили в ноябре прошлого года, и она подразумевала предоставление доступа к таким товарам только ближайших геополитических союзников США. Как поясняет Лютник, подобное правило хоть и является разумным, должно учитывать довольно сложный баланс интересов США и Китая в сфере международной торговли. Только полномасштабное соглашение между странами должно определять общие принципы движения товаров. «Я сосредоточен на остальной части мира», — подчеркнул американский министр торговли. Nvidia улучшила ReSTIR: трассировка путей стала в 2–3 раза быстрее и чище
20.04.2026 [21:24],
Николай Хижняк
Исследователи из Nvidia опубликовали новую статью под названием «Улучшенная технология ReSTIR PT: алгоритмические улучшения для более быстрой и надёжной трассировки путей ReSTIR». По их словам, обновлённый метод позволяет ускорить трассировку путей ReSTIR в 2–3 раза, а также снизить визуальные и числовые погрешности. 
Источник изображений: Nvidia Nvidia демонстрирует более простой и дешёвый способ реализации того же метода трассировки путей для освещения, о котором рассказывается во многих других статьях компании о рендеринге в реальном времени. Nvidia заявляет, что новая версия ReSTIR ближе к готовому к использованию продукту. Правда, обычно это означает, что алгоритм становится более практичным для движков и инструментов, а не то, что он готов появиться в играх буквально уже завтра.  В статье Nvidia 2022 года, посвящённой технологии ReSTIR PT, было показано, что сэмплы трассировки путей можно использовать повторно для разных пикселей и кадров, что позволяет рендереру учитывать многократные отражения рассеянного и зеркального света, затеняя при этом только один луч на пиксель. Это уже стало большим шагом вперёд в области трассировки путей в реальном времени.  Новая версия технологии — это не столько новое изобретение, сколько попытка сделать технологию менее ресурсозатратной, менее уязвимой и менее шумной на практике. Согласно аннотации Nvidia, новые изменения вдвое сокращают затраты на повторное использование пространственных данных за счёт взаимного выбора соседей, улучшают повторное использование лучей с помощью новых критериев переподключения на основе «отпечатков», а также снижают пространственно-временную корреляцию с помощью карт дублирования. Кроме того, в статье говорится, что прямое и глобальное освещение объединяются в одни и те же резервуары и что метод использует существующие технологии для снижения цветового шума и шума, возникающего при недостаточной освещённости.  Новая технология призвана сократить время, затрачиваемое на повторное использование данных, уменьшить количество ошибочных решений при повторном использовании данных и улучшить работу алгоритма при движении объектов в сцене или изменении видимости. Это позволит уменьшить мерцание, снизить уровень шума и сделать трассировку путей менее уязвимой при движении объектов. Всё это можно увидеть на видео здесь. Трассировка путей в реальном времени по-прежнему требует больших вычислительных ресурсов. Современные графические процессоры часто используют шумоподавление, реконструкцию и апскейлинг, чтобы сделать эту технологию пригодной для использования. Другими словами, чтобы сделать эту технологию полезной для современной графики в реальном времени, приходится прибегать к различным ухищрениям. Глава Nvidia: у Китая уже есть всё, что нужно для обучения ИИ уровня Claude Mythos
17.04.2026 [19:17],
Николай Хижняк
Глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что Китай уже обладает вычислительными мощностями и возможностями центров обработки данных, достаточными для обучения моделей ИИ уровня Claude Mythos от Anthropic. 
Источник изображения: Nvidia По данным блокчейн-издания Cointelegraph, генеральный директор Nvidia в подкаст-интервью с Двокешем Пателем (Dwokesh Patel) сказал: «Mythos был обучен на относительно обычном уровне вычислительных ресурсов». Он продолжил, отметив, что вычислительные ресурсы Китая огромны. По его словам, Поднебесная производит 60 % мирового объёма чипов общего назначения и находится на самом высоком в мире уровне вычислительных ресурсов. Он добавил, что в Китае работают 50 % мировых учёных и исследователей в области ИИ, а страна обладает изобилием энергоресурсов, чтобы обеспечить достаточную основу для высокоэффективного обучения ИИ. Заявление Хуанга прозвучало после того, как Anthropic в начале апреля открыла ограниченный доступ к предварительной версии своей новой ИИ-модели Mythos, предназначенной для поиска критических уязвимостей и отражения киберугроз. Инструмент доступен лишь избранным корпорациям, поскольку его навыки взлома систем признаны слишком опасными для публичного выпуска. По информации южнокорейского издания Digital Today, модель обнаружила множество уязвимостей, при этом 99 % из них до сих пор не исправлены. 13 апреля Институт безопасности ИИ (AISI) сообщил, что Claude Mythos может проводить многоэтапные атаки на уязвимые сети и автономно находить и использовать уязвимости. По его оценкам, такие задачи могут занимать у экспертов несколько дней. Nvidia выпустила драйвер с поддержкой Pragmata, Neverness to Everness и Windrose
16.04.2026 [20:16],
Николай Хижняк
Компания Nvidia выпустила свежий графический драйвер GeForce Game Ready 596.21 WHQL. Новое программное обеспечение добавляет поддержку игры Pragmata, в которой реализованы технологии DLSS 4.5, включая трассировку пути, реконструкцию лучей, обычный и многокадровый генераторы, DLSS Super Resolution и Nvidia Reflex. 
Источник изображения: Nvidia Драйвер также обеспечивает поддержку игры Neverness to Everness (NTE), в которой реализованы технологии реконструкции лучей, обычный и многокадровый генераторы и DLSS Super Resolution. Наконец, драйвер обеспечивает поддержку игры Windrose, в которой реализованы технологии DLSS 4.5 Super Resolution, MFG и Nvidia Reflex. Свежий драйвер также исправляет притормаживания в игре Arknights: Endfield. В описании драйвера также указана одна известная проблема — периодическое мерцание определённых текстур в игре God of War: Ragnarok. Скачать драйвер GeForce Game Ready 596.21 WHQL можно через приложение Nvidia App или с официального сайта Nvidia. TSMC не боится усиления конкуренции со стороны Tesla, Intel и Samsung
16.04.2026 [15:09],
Алексей Разин
С учётом готовности Илона Маска (Elon Musk) наладить выпуск чипов для собственных компаний конкурентный ландшафт в полупроводниковой отрасли должен меняться стремительно. Глава крупнейшего в мире контрактного производителя чипов TSMC на квартальной отчётной конференции при этом выразил уверенность в собственных силах. 
Источник изображения: Nvidia Прежде всего, говоря о намерениях Tesla, SpaceX и Intel сообща наладить на территории США выпуск передовых чипов для нужд двух первых компаний, генеральный директор TSMC Си-Си Вэй (C.C. Wei) выразил уверенность в непоколебимости позиций компании в технологической сфере. Он добавил, что на строительство современной фабрики по выпуску чипов требуется от двух до трёх лет, а на масштабирование производства уходит ещё от одного до двух лет. Другими словами, TSMC считает, что все усилия Илона Маска по организации выпуска чипов если и создадут конкуренцию первой из компаний, то лишь через несколько лет. Тем не менее, глава TSMC подчеркнул, что с уважением относится ко всем конкурентам. При этом и Tesla, и Intel сейчас сами являются клиентами TSMC, как напомнил Вэй. Когда главу TSMC на квартальной конференции спросили о сотрудничестве Nvidia и Samsung в области разработки и производства LPU семейства Groq, он признался, что сама TSMC сейчас работает с неким клиентом над LPU нового поколения. Имелось ли в виду возможное сотрудничество с Nvidia в этой сфере, из контекста понять сложно, поскольку TSMC не комментирует свои взаимоотношения с клиентами. Си-Си Вэй подчеркнул, что TSMC готова преследовать любые новые возможности в сфере бизнеса. Напомним, что сотрудничество Samsung и Nvidia в сфере контрактного выпуска чипов Groq, по сути, обусловлено историей взаимодействия одноимённого стартапа с южнокорейским подрядчиком, которая тянется с 2023 года. Получив контроль над Groq, компания Nvidia просто не стала ничего менять в этой сфере, но это не значит, что будущие версии LPU не смогут выпускаться той же TSMC, если это будет целесообразно с точки зрения Nvidia. Nvidia представила ИИ-модели для калибровки и исправления ошибок у квантовых компьютеров
16.04.2026 [10:27],
Павел Котов
Nvidia анонсировала семейство моделей искусственного интеллекта Ising, предназначенных для решения основной проблемы современных квантовых компьютеров — слишком большого числа допускаемых ими ошибок, чтобы эти компьютеры могли использоваться наравне с традиционными. 
Источник изображений: Nvidia Лежащие в основе квантовых компьютеров кубиты по своей природе чрезвычайно хрупки и подвержены ошибкам — информационный шум может возникать под действием таких факторов окружающей среды как звуковые возмущения, свет, тепло и влияние других кубитов. Всё это может приводить к декогеренции, то есть потере кубитами необходимого для работы компьютера квантового состояния. В результате в вычислениях возникают ошибки, которые влияют на точность результатов всей системы. Даже лучшие из современных квантовых процессоров допускают одну ошибку примерно на тысячу операций, и чтобы сделать их полезными в научных и корпоративных задачах, данное число необходимо снизить до одной ошибки на триллион операций и даже меньше — и помочь в решении этой задачи способны технологии ИИ.  Первые из двух представленных Nvidia моделей ИИ позволяют вмешиваться в работу квантовых компьютеров на двух этапах: калибровки и декодирования результатов. Сегодня калибровку квантовых компьютеров осуществляют операторы или простые алгоритмы — в обоих случаях точность может страдать, калибровка — занимать несколько дней и недостаточно хорошо масштабироваться. Даже с системой из сотни кубитов задача о калибровке представляется крайне непростой, а для запуска коммерческих квантовых систем их должно быть несколько миллионов. Решать её в Nvidia предлагают с помощью Ising Calibration — визуальной языковой модели на 35 млрд параметров, которая, будучи в 15 раз меньше других подобных систем, автоматизирует процесс калибровки, управляя ИИ-агентами. В результате время на калибровку сокращается от нескольких дней до нескольких часов.  На втором этапе Nvidia предлагает использовать ИИ в предварительном декодировании результатов вычислений на квантовом компьютере — эту задачу компания хочет поручить свёрточной нейросети Ising Decoding. Сегодня значительная часть задачи по декодированию выполняется с помощью библиотеки PyMatching с открытым исходным кодом на Python и C++, в которой используется алгоритм минимально-весового идеального сопоставления (Minimum-Weight Perfect Matching), помогающий выявлять и исправлять ошибки. Ising Decoding совместима с PyMatching и другими декодерами, чью работу она призвана ускорить. Компания разработала два варианта этой модели: один оптимизирован для скорости и выполняет свою задачу в 2,5 раза быстрее альтернативных решений; а второй обеспечивает трёхкратный прирост точности. Кроме того, моделям Ising Decoding требуется в десять раз меньше исходных данных для работы. В дальнейшем Nvidia планирует расширить линейку Ising новыми моделями. Они будут предназначены доля решения других задач, таких как оптимизация квантовых схем и ПО, управление на системном уровне и создание оптимизированных алгоритмов. Две представленные компанией модели уже используются поставщиками услуг в области ИИ, исследовательскими институтами и университетскими лабораториями. За последние десять дней акции Nvidia взлетели в цене на 18 %
15.04.2026 [14:52],
Алексей Разин
Сезон квартальных отчётов открыт, и хотя сама Nvidia о результатах деятельности в уходящем квартале отчитается только в мае, статистика других участников рынка оказывает заметное влияние на динамику курса её акций. За последние 10 дней они подорожали на 18 %, в прошлый раз подобный затяжной подъём котировок наблюдался лишь в 2023 году. 
Источник изображения: Nvidia На нынешних отметках акциям Nvidia не хватает роста на 8 %, чтобы добраться до исторического пика, который наблюдался в октябре прошлого года. По итогам торгов во вторник они подорожали на 3,8 %, а всего за предыдущие десять дней их курс вырос на 18 %, как поясняет CNBC. Отчасти катализатором роста в последние дни стало опровержение слухов о намерениях Nvidia купить кого-то из крупных производителей ПК типа Dell или HP Inc. Во вторник компания также представила семейство ИИ-моделей Ising с открытым исходным кодом, что не совсем характерно для неё. С момента предыдущего квартального отчёта Nvidia известно, что серверный сегмент сейчас определяет 88 % всей её выручки, и на этом направлении она выросла на 75 % в годовом сравнении. В марте глава и основатель компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что она располагает заказами на более чем $1 трлн, которые будет обслуживать до конца 2027 года. Помимо новых ускорителей семейства Vera Rubin, спросом продолжают пользоваться и ускорители предыдущего поколения Blackwell. По мнению аналитиков Creative Strategies, дефицит вычислительных ресурсов определяет главенствующую роль Nvidia в развитии современной ИИ-отрасли. Облачные гиганты продолжают вливать сотни миллиардов долларов США в развитие вычислительной инфраструктуры, только американский сегмент собирается направить на эти нужды $650 млрд в текущем году. За три года расходы Nvidia на гарантийное обслуживание взлетели в 11 раз
15.04.2026 [05:07],
Николай Хижняк
По данным Warranty Week, отраслевого издания, специализирующегося на данных о гарантийном обслуживании, за последние три финансовых года количество гарантийных случаев, связанных с продукцией Nvidia, выросло примерно на 1000 %. Согласно отчёту, сумма претензий увеличилась с $81 млн в 2023 фискальном году до $894 млн в 2026 фискальном году. 
Источник изображений: VideoCardz / Warranty Week В первом квартале 2025 года Nvidia выплатила по претензиям $147 млн, во втором — $80 млн, в третьем — $156 млн. В четвёртом квартале 2025 года расходы Nvidia по гарантийным претензиям резко возросли и составили $511 млн. В отчёте говорится, что расходы Nvidia на гарантийное обслуживание и отчисления (средства, которые компании откладывают на покрытие гарантийных случаев) также выросли в 2025 году. К концу 2024 года компания увеличила гарантийный резерв в шесть раз — до $2,59 млрд. В 2025 году Nvidia увеличила гарантийный резерв ещё в три раза, и на конец финансового года на счёте было уже $8,22 млрд. Это резкое изменение по сравнению с предыдущими годами, когда показатели, связанные с гарантийным обслуживанием, были гораздо ниже и стабильнее. По данным Warranty Week, эти цифры были взяты из финансовой отчётности Nvidia. 
Затраты ведущих производителей дискретных GPU по гарантийным обязательствам (в млн долларов США, 2003–2025 гг.) За тот же период бизнес Nvidia стремительно расширялся. Компания поставляла гораздо больше оборудования для искусственного интеллекта и центров обработки данных, при этом в ассортименте компании по-прежнему были игровые продукты и решения для рабочих станций. Чем больше устройств в эксплуатации, тем выше вероятность возникновения гарантийных случаев, но, по мнению Warranty Week, рост показателей Nvidia всё равно был необычно большим. 
Динамика гарантийных обращений к ведущим производителям дискретных видеокарт (в процентах от объёма продаж, 2021-2025 гг.) Можно лишь только предполагать, связано ли увеличение количества гарантийных случаев у Nvidia с ростом объёмов производства или снижением качества продукции. По крайней мере, в потребительском сегменте компания не раз сталкивалась с проблемами, связанными с драйверами и плавлением/перегоранием разъёмов питания на своих видеокартах последних поколений. Расходы AMD на гарантийное обслуживание за тот же период выросли вдвое — со $110 млн в 2024 году до $238 млн в 2025-м. На конец 2023 года у AMD было $310 млн в резервах, а к концу 2024 года эта сумма почти удвоилась и составила $597 млн. В 2025 финансовом году AMD увеличила свои гарантийные резервы на три четверти и на конец года располагала суммой в $1,05 млрд. Nvidia опровергла слухи о намерениях купить Dell, HP или кого-то ещё из производителей ПК
14.04.2026 [12:29],
Алексей Разин
Несколько последних лет характеризуются бумом искусственного интеллекта, на котором Nvidia хорошо зарабатывает. Это позволяет ей активнее инвестировать в разного рода стартапы, включая OpenAI, но одновременно приходится и опровергать слухи о предстоящих поглощениях. В частности, на этой неделе ей пришлось открещиваться от слухов о намерениях купить кого-то из крупных производителей ПК. 
Источник изображения: HP Inc. Подобная информация появилась на страницах сайта SemiAccurate, причём использовалась формулировка о намерениях Nvidia купить крупную компанию «с целью переопределения рынка ПК». Слухи моментально подогрели интерес инвесторов к акциям американских Dell Technologies и HP Inc., которые с юридической точки зрения являются для Nvidia более лёгкими целями для поглощения, чем китайская Lenovo, остающаяся крупнейшим производителем ПК в мире. В первом квартале этого года HP Inc. контролировала 19 % рынка ПК, Dell ей немного уступала со своими 17 %, но Lenovo оставалась безоговорочным лидером с 27 % рынка. «Сообщения в прессе не соответствуют действительности. Nvidia не вовлечена в переговоры ни с одним производителем ПК по поводу его возможного поглощения», — отметила компания в своём обращении к Bloomberg. При этом в предыдущем фискальном году Nvidia вложила в капитал партнёров и клиентов в общей сложности $70 млрд, рассчитывая поспособствовать дальнейшему развитию отрасли искусственного интеллекта. Dell использует ускорители ИИ производства Nvidia в своих серверных решениях, в текущем фискальном году компания рассчитывает выручить на их реализации около $50 млрд. На волне слухов об интересе Nvidia к покупке производителя ПК акции Dell выросли накануне в цене на 6,7 %, акции HP Inc. подскочили на 5,3 %, но после опровержения котировки опустились на 3,4 % и 3 % соответственно. ИИ выполняет месяцы работы инженеров всего за ночь: Nvidia рассказала, как ускорила проектирование чипов
13.04.2026 [20:52],
Николай Хижняк
Nvidia активно использует искусственный интеллект на некоторых этапах внутреннего процесса проектирования своих чипов. Об этом в разговоре с главным научным сотрудником Google Джеффом Дином (Jeff Dean) в рамках конференции GTC рассказал главный научный сотрудник Nvidia Билл Далли (Bill Dally). По словам последнего, компания применяет ИИ для исследования проектных решений, работы со стандартной библиотекой ячеек, устранения ошибок и верификации. Далли добавил, что до полностью автоматизированного проектирования чипов ещё далеко. 
Источник изображений: VideoCardz / Nvidia Одним из примеров, которыми поделился Далли, является инструмент NB-Cell от Nvidia. По его словам, раньше на перенос стандартной библиотеки ячеек компании на новый полупроводниковый техпроцесс силами команды из восьми человек уходило около 10 месяцев. ИИ-инструмент на основе обучения с подкреплением теперь выполняет эту работу за одну ночь на одном графическом процессоре, а получаемые в результате ячейки по размеру, энергопотреблению и задержке не уступают разработкам, созданным людьми, а то и превосходят их. «В процессе проектирования мы стараемся использовать ИИ везде, где только можно. Например, каждый раз, когда мы переходим на новый полупроводниковый техпроцесс, нам приходится переносить на него нашу стандартную библиотеку ячеек. В ней от 2500 до 3000 ячеек, и раньше для этого требовалась команда из восьми человек, которые работали над задачей около 10 месяцев, то есть на это уходило 80 человеко-месяцев. Затем мы разработали программу на основе обучения с подкреплением под названием NB-Cell. Думаю, сейчас у нас уже версия NB-Cell 2 или 3. Она справляется с задачей за одну ночь на одном графическом процессоре. Результаты по таким параметрам, как размер ячейки, рассеиваемая мощность и задержка, даже превосходят разработки, созданные людьми. Они соответствуют разработкам, созданным людьми, или превосходят их. Это огромный прирост производительности, и он устраняет препятствия на пути к переходу на новые техпроцессы, потому что теперь мы можем очень быстро переносить библиотеки ячеек», — Билл Далли, главный научный сотрудник Nvidia. 
Prefix RL Далли также упомянул ещё один внутренний инструмент под названием Prefix RL, предназначенный для решения давно изученной проблемы размещения упреждающих элементов в цепи упреждающего переноса. По его словам, система генерирует схемы, которые «не смог бы придумать ни один человек», при этом улучшая ключевые показатели примерно на 20–30 % по сравнению с решениями, созданными людьми. Это важная деталь, поскольку она показывает, что Nvidia использует искусственный интеллект не только для экономии времени инженеров, но и для поиска решений, выходящих за рамки обычной человеческой интуиции. В более широком смысле, по словам Далли, Nvidia использует внутренние языковые модели под названием Chip Nemo и Bug Nemo. Эти модели постоянно дорабатываются на основе собственных материалов Nvidia, в том числе RTL-кода и архитектурных документов для графических процессоров, разрабатывавшихся на протяжении многих лет. По его словам, одно из практических преимуществ заключается в том, что младшие инженеры могут обращаться к модели, а не постоянно спрашивать старших разработчиков, как работает тот или иной блок. Кроме того, система может обобщать отчёты об ошибках и помогать распределять их по нужным модулям или инженерам. |
© 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
