Компания Nvidia официально представила настольную видеокарту начального уровня GeForce RTX 5050, которая станет самой доступной в семействе Blackwell. Вместе с десктопной версией была также представлена и мобильная — для недорогих игровых ноутбуков.

Источник изображений: Nvidia

В основе GeForce RTX 5050 используется графический процессор GB207-300 с 2560 ядрами CUDA, 20 RT-ядрами, 80 текстурными блоками и 80 тензорными ядрами. Количество блоков ROP не указывается. Базовая частота GPU составляет 2,31 ГГц, Boost-частота заявлена на уровне 2,57 ГГц.

GeForce RTX 5050 — единственная модель серии Blackwell, не использующая память GDDR7. Пропускная способность памяти составляет 320 Гбайт/с. Заявленное энергопотребление GeForce RTX 5050 — 130 Вт. Дополнительное питание подаётся через 8-контактный разъём PCIe. У мобильной версии показатель энергопотребления составляет 115 Вт (100 Вт + 15 Вт Dynamic Boost).

GeForce RTX 5050 поддерживает технологии масштабирования DLSS 4 и трассировки лучей. Она оснащена таким же энкодером NVENC, как и RTX 5060: один NVENC 9-го поколения и один NVDEC 6-го поколения. Карта укомплектована четырьмя видеовыходами: тремя DisplayPort 2.1b и одним HDMI 2.1b. Для сравнения, Radeon RX 9060 XT от AMD предлагает два DisplayPort 2.1a и один HDMI 2.1b.

Nvidia сравнивает GeForce RTX 5050 с GeForce RTX 3050. Напомним, что десктопной версии GeForce RTX 4050 компания не выпускала, карта доступна только в мобильном исполнении для ноутбуков. Новая карта обеспечивает прирост производительности до четырёх раз благодаря поддержке технологии DLSS 4 и входящего в её состав мультикадрового генератора MFG.

Также Nvidia отмечает, что новинка позволит многим бюджетным геймерам получить значительный прирост производительности, в частности, при переходе с таких видеокарт, как GeForce GTX 1050, GTX 1060, GTX 1650 и GTX 1660, которые всё ещё довольно популярны среди пользователей.

Точная дата начала продаж GeForce RTX 5050 пока не объявлена. По слухам, она должна поступить в продажу 1 июля, однако официально Nvidia сообщает о запуске во второй половине месяца. Рекомендованная цена видеокарты — $249. Эталонный вариант производиться не будет.

Редкий технологический или научный прорыв КНР в наше время остаётся без внимания властей США. Уже зарекомендовавшая себя на международном рынке систем искусственного интеллекта китайская компания DeepSeek, по мнению американских чиновников, не только сотрудничает с правительством КНР, но и нарушает правила экспортного контроля США.

Источник изображения: Nvidia

Уже наличие подобных обвинений способно само по себе стать причиной наложения определённых санкций на DeepSeek и использование её сервисов в США и ближайшими странами-союзниками. Впрочем, агентство Reuters в своей публикации ссылается на непривычно подробные комментарии некоего высокопоставленного сотрудника Госдепартамента США, не раскрывая его личности, а потому подобные обвинения пока нельзя считать официальными.

По его словам, у американских чиновников есть понимание готовности DeepSeek сотрудничать с китайскими органами власти в части военных разработок и разведывательных операций. Данная активность ведётся обособленно от развития коммерческих больших языковых моделей DeepSeek, которые опираются на открытый исходный код. Как утверждает первоисточник, пользовательская информация и статистика попадает от DeepSeek к китайским спецслужбам.

Как отмечается, DeepSeek также упоминается около 150 раз в тексте контрактов на обеспечение Народно-освободительной армии Китая и предприятий оборонной отрасли Поднебесной. По крайней мере, военным разработчикам в Китае компания DeepSeek якобы предоставляла свои услуги.

Кроме того, американский госдеп подозревает DeepSeek в обходе американских ограничений на поставку ускорителей вычислений в Китай. По словам чиновника, китайский стартап имеет доступ к большим количествам ускорителей Nvidia H100, поставки которых в КНР запрещены с осени 2022 года. Представители Nvidia на этот счёт лишь заявили, что DeepSeek в своё время официально закупила ускорители H800, пока те тоже не попали под запрет. По данным американских властей, DeepSeek использует подставные компании в соседних странах Юго-Восточной Азии, чтобы получить доступ к американским ускорителям вычислений, а также через аналогичные структуры пытается получить удалённый доступ к серверным вычислительным мощностям профильных провайдеров. Пока DeepSeek не попала в «чёрные списки» в США, но если подобная заинтересованность появилась в верхних эшелонах власти, то это лишь вопрос времени.

SK Hynix закрепила за собой лидерство на рынке памяти для искусственного интеллекта (ИИ) и первой начнёт выпуск седьмого поколения высокопроизводительной памяти HBM. Контракты на поставку специализированной, адаптированной под индивидуальные запросы HBM4E уже заключены с крупнейшими технологическими компаниями — Nvidia, Microsoft и Broadcom.

Источник изображения: SK Hynix

Однако в первую очередь SK Hynix будет ориентироваться на сроки поставок для своего самого крупного партнёра — Nvidia. Как пишет южнокорейское издание KED Global, ссылаясь на слова представителя полупроводниковой отрасли, учитывая текущие мощности SK Hynix и графики запуска новых ИИ-сервисов крупных компаний, невозможно удовлетворить все запросы американских IT-гигантов, таких как Apple, Microsoft, Google, Amazon, Nvidia, Meta✴ и Tesla.

Однако, по мере изменения ситуации на рынке, список клиентов может расшириться. Ранее, около 10 месяцев назад, SK Hynix сообщала об интересе к своей специализированной памяти HBM со стороны этих компаний. Седьмое поколение (HBM4E) ожидается во второй половине следующего года. Сейчас же самой передовой массово выпускаемой моделью остаётся HBM3E, а переход на шестое поколение (HBM4) намечен в ближайшее время.

Тем временем Samsung, основной конкурент SK Hynix, пока отстаёт в этой гонке. По данным инсайдеров, компания ведёт переговоры с Broadcom и AMD о поставках HBM4, но это решение на поколение отстаёт от HBM4E. В апреле Samsung заявила, что начнёт поставки HBM4 не раньше первой половины 2026 года. При этом ей до сих пор не удалось заключить контракт с Nvidia на поставку передовых чипов памяти.

Согласно прогнозам TrendForce и Bloomberg Intelligence, рынок кастомизированной HBM-памяти будет расти стремительными темпами, и к 2033 году достигнет $130 млрд против $18,2 млрд в 2024-м. Такая память позволит крупным технологическим компаниям отказаться от универсальных решений и за счёт кастомизации оптимизировать производительность своих ИИ-кластеров, поэтому интерес к этому растёт. При этом SK Hynix, благодаря заказам от Nvidia, Microsoft и Broadcom, имеет все шансы сохранить доминирующие позиции.

Отмечается, что производство логических кристаллов (logic dies), которые выполняют роль «мозга» в HBM, для SK Hynix теперь будет осуществлять тайваньская компания TSMC. Ранее SK Hynix делала их сама, но начиная с HBM4 перешла на аутсорсинг из-за необходимости применения сверхточных технологий.

Новый ИИ-кластер Huawei CloudMatrix 384, построенный на базе китайских процессоров Ascend 910C, показал результаты, которые ранее считались недостижимыми без использования передовых чипов Nvidia. Как утверждает Huawei и китайский стартап SiliconFlow в техническом документе, система Huawei смогла обогнать как модифицированную для экспорта в Китай версию ускорителя Nvidia H800, так и топовую модель H100 при работе с моделью DeepSeek R1 LLM.

Источник изображения: Huawei

CloudMatrix объединяет 384 двухчиповых процессора HiSilicon Ascend 910C, размещённых в 16 серверных стойках, а также 192 центральных процессора, соединённых между собой с помощью оптоволоконных каналов связи, обеспечивающих высокую скорость передачи данных внутри и между серверами. По замыслу создателей, эта архитектура должна была стать основой для нового поколения ИИ-инфраструктуры, способной конкурировать с западными технологиями без использования передовых полупроводников. Система, по сути, стала примером того, как с помощью увеличения мощности за счёт масшатабов оборудования можно компенсировать отсутствие доступа к передовым технологиям.

Главной целью проведения эксперимента являлось укрепление доверия внутри отечественной технологической среды к собственным разработкам. Эксперимент доказал, что китайские NPU могут быть не хуже, чем графические процессоры Nvidia. Теоретически CloudMatrix 384 действительно обладает большим потенциалом: его вычислительная мощность достигает 300 PFLOPs в формате BF16 против 180 PFLOPs у системы GB200 NVL72 от Nvidia. Также в документе указывается, что программное обеспечение Huawei CloudMatrix-Infer, позволяет генерировать 4,45 токена в секунду на каждый TFLOP при предварительной обработке запросов и 1,29 токена в секунду на TFLOP при формировании ответа, что, по данным исследования, превосходит эффективность фреймворка SGLang от Nvidia.

Вместе с тем специалисты подчёркивают, что преимущество CloudMatrix 384 имеет свою обратную сторону, заключающуюся в ограниченной энергоэффективности. Кластер потребляет 559 киловатт электроэнергии, что в четыре раза превышает показатель вычислительной системы GB200 NVL72, составляющий 145 кВт. Таким образом, за дополнительную мощность приходится платить значительно более высоким энергопотреблением. Энергоэффективность китайской системы примерно в 2,3 раза ниже, чем у аналога от Nvidia

Однако для китайских клиентов, которым закрыт доступ к системам на базе Nvidia, этот фактор играет не самую большую роль. Кроме того, в материковом Китае электричество остаётся относительно дешёвым. Как отмечает Tom's Hardware, за последние три года цены на энергию упали почти на 40 %, что делает использование ресурсоёмких решений экономически оправданным.

Тайваньская технологическая компания Foxconn и американский производитель чипов ИИ Nvidia ведут переговоры о развёртывании человекоподобных роботов на новом заводе Foxconn в Хьюстоне, где будут производиться ИИ-серверы Nvidia. В случае успеха это предприятие станет для обеих компаний первым прорывным опытом столь массового использования гуманоидных роботов на производстве. Ожидается, что развёртывание будет завершено в ближайшие месяцы.

Источник изображения: linkedin.com

Foxconn разрабатывает собственных человекоподобных роботов совместно с Nvidia, а также проводит испытания роботов, произведённых китайской компанией UBTech. Пока неясно, сколько человекоподобных роботов будет использовано на заводе в Хьюстоне и какого они будут типа. По сообщениям из осведомлённых источников, в настоящее время Foxconn обучает роботов подбирать и размещать предметы, вставлять кабели и выполнять сборочные операции.

Завод Foxconn в Хьюстоне идеально подходит для развёртывания гуманоидных роботов, поскольку это совершенно новое предприятие, где ещё на этапе проектирования были предусмотрены все особенности, связанные с их массовым использованием. Первой продукцией нового завода станут серверы GB300 от Nvidia, их сборка должна стартовать в начале следующего года. Кроме завода в Хьюстоне, Nvidia строит в партнёрстве с Wistron подобное предприятие в Далласе. Ожидается, что оба завода выйдут на запланированные объёмы производства в течение 12–15 месяцев.

Источник изображения: techovedas.com

По слухам, Foxconn планирует продемонстрировать на ежегодном технологическом мероприятии в ноябре две версии самостоятельно разработанных компанией роботов. Первый вариант представляет из себя гуманоидного робота, а второй использует для передвижения колёсную автономную роботизированную базу, что делает его дешевле ходячего собрата.

Для Nvidia использование гуманоидных роботов в производстве своих серверов ИИ представляет естественный шаг, поскольку компания разработала собственную платформу, которую поставляет изготовителям роботов. По мнению главы Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang), повсеместное внедрение гуманоидных роботов на производственных предприятиях произойдёт в течение ближайших пяти лет.

Источник изображения: Futurama

Данные берутся из публикации Обзор видеокарты AMD Radeon RX 9060 XT: апгрейд подождет

Шведская компания Hexagon AB, специализирующаяся на технологиях измерений в различных областях, представила, по её словам, самого совершенного человекоподобного робота AEON. Эта разработка стала возможной благодаря наработкам Nvidia в области искусственного интеллекта и суперкомпьютеров, а также обширному программному обеспечению в сфере робототехники и мощным чипам.

Источник изображений: Hexagon

Робот AEON создан для решения широкого спектра промышленных задач — от манипуляций и осмотра объектов до захвата изображений и поддержки операторов. Hexagon планирует использовать робота в автомобильной, транспортной, аэрокосмической, производственной, складской и логистической отраслях. Однако одной из главных особенностей AEON является его способность оцифровывать реальность и создавать цифровые двойники всего — от объектов до помещений и территорий. Это, прежде всего, отражает специализацию Hexagon, известную своими 3D-сканерами и лазерными дальномерами.

«В условиях глобальной нехватки рабочей силы, когда в таких отраслях, как производство и логистика, не заполнены 50 миллионов вакансий, компания Hexagon, мировой лидер в области измерительных технологий, разрабатывает человекоподобных роботов, которые могут прийти на помощь», — говорится в блоге Nvidia.

Согласно разработчикам, AEON проявит себя при захвате реальности, который включает в себя автоматическое планирование и сканирование объектов, промышленных помещений и окружающей среды для создания 3D-моделей. Полученные данные затем используются для расширенной визуализации и совместной работы на платформе Hexagon Digital Reality (HxDR), в рамках которой работает Hexagon Reality Cloud Studio (RCS).

Кроме того, робот будет способен выполнять различные манипуляции, например, сортировку и перемещение деталей в промышленных и производственных условиях. Умение сканировать объекты поможет с проверкой деталей, включая поиск дефектов или проверку соответствия спецификациям.

Промышленные операции, на которые будет обучен робот, будут включать высокоточные технические задачи, такие как работа с оборудованием, сканирование деталей с использованием высококачественных сканеров, а также телеоперации — удалённый доступ через механизмы робота для оператора-человека.

Для создания AEON компания Hexagon использовала три вычислительные платформы Nvidia, которые помогли внедрить искусственный интеллект в физические системы. В частности, суперкомпьютеры с искусственным интеллектом использовались для обучения и настройки мощных базовых моделей; платформа Nvidia Omniverse, работающая на серверах Nvidia OVX, была задействована для тестирования и оптимизации этих моделей в средах моделирования с использованием реальных и синтетических данных; наконец, компьютеры Nvidia IGX Thor использовались для запуска моделей.

Для улучшения логики и стратегий робота использовалось программное обеспечение Isaac GR00T-Mimic, генерирующее большое количество синтетических данных о движении на основе повторяющихся действий человека. В связи с этим компания Hexagon изучает возможность использования ускоренных вычислений Nvidia для постобработки модели Nvidia Isaac GR00T N1.5 с открытым исходным кодом.

Симуляции на платформе NVIDIA Isaac дают возможность AEON быстрее осваивать многие навыки. Hexagon использует NVIDIA Isaac Sim — эталонное приложение для роботизированной симуляции, созданное на базе Omniverse, для моделирования сложных действий робота, таких как навигация, передвижение и манипуляции. Затем эти навыки совершенствуются с помощью обучения с подкреплением в NVIDIA Isaac Lab — фреймворке с открытым исходным кодом для обучения роботов.

Основанный на моделировании подход позволил компании Hexagon ускорить разработку роботов, что дало возможность AEON освоить основные навыки передвижения всего за 2–3 недели, а не за 5–6 месяцев, как это было раньше.

Подчёркивается, что для автономного перемещения, навигации и выполнения задач в реальном времени AEON использует бортовые компьютеры NVIDIA Jetson Orin. Это повышает его скорость и точность при работе в сложных и динамичных средах. Hexagon также планирует модернизировать AEON с помощью NVIDIA IGX Thor, чтобы обеспечить функциональную безопасность для совместной работы.

«Нашей целью с AEON было создать интеллектуального, автономного человекоподобного робота, способного решать реальные задачи, о которых с нами говорили промышленные лидеры в последние месяцы, — сказал Арно Робер (Arnaud Robert), президент подразделения робототехники Hexagon. — Используя полнофункциональные платформы робототехники и моделирования Nvidia, мы смогли создать лучшего в своем классе человекоподобного робота, сочетающего передовую мехатронику, мультимодальное объединение датчиков и искусственный интеллект в реальном времени».

Система AEON будет использоваться на заводах и складах для сканирования всего — от мелких прецизионных деталей и автомобильных компонентов до крупных сборочных линий и складских помещений.

«Цифровые двойники предлагают очевидные преимущества, но их внедрение в некоторых отраслях сопряжено с трудностями, — сказал Лукас Хайнцле (Lucas Heinzle), вице-президент по исследованиям и разработкам в подразделении робототехники Hexagon. — Сложный набор датчиков AEON позволяет интегрировать сбор данных в реальном времени с NVIDIA Omniverse, оптимизируя рабочие процессы для наших клиентов и приближая нас к тому, чтобы цифровые двойники стали основным инструментом для совместной работы и инноваций».

Компания Nvidia раскрыла дату выхода обновления с трассировкой пути для шутера Doom: The Dark Ages от издательства Bethesda Softworks и разработчиков из id Software. Анонс сопровождался новым геймлейным трейлером.

Источник изображения: X (MaraKnightVP)

Напомним, Doom: The Dark Ages стартовала на ПК с глобальным освещением и отражениями на основе трассировки лучей (на консолях реализовано лишь освещение), а патч с поддержкой трассировки пути (эксклюзив PC-версии) ожидался в июне.

Как стало известно, обновление с трассировкой пути и технологией реконструкции лучей DLSS на основе ИИ выйдет для Doom: The Dark Ages завтра, 18 июня. Nvidia уже выпустила соответствующий драйвер.

По словам Nvidia, трассировка пути выводит качество рейтрейсинга в Doom: The Dark Ages на новый уровень путём отражения дополнительных деталей и игровых элементов на различных поверхностях, что «делает битву с Адом ещё более завораживающей».

Сопровождавший анонс геймплейный трейлер Doom: The Dark Ages с трассировкой пути впечатлил зрителей. «С набором 4K-текстур это будет самая красивая игра на рынке», — уверен пользователь PCZONE1.

Без трассировки пути

Смотреть все изображения (14)

С трассировкой пути

Без трассировки пути

С трассировкой пути

Без трассировки пути

С трассировкой пути

Без трассировки пути

С трассировкой пути

Без трассировки пути

С трассировкой пути

Без трассировки пути

С трассировкой пути

Без трассировки пути

С трассировкой пути

Смотреть все
изображения (14)

Doom: The Dark Ages базируется на внутреннем движке id Software (idTech8) и на данный момент имеет поддержку масштабирования Nvidia DLSS 4 с технологией мультикадровой генерации (доступна только на видеокартах RTX 50-й серии).

Релиз Doom: The Dark Ages состоялся 15 мая на PC (Steam, Microsoft Store), PS5, Xbox Series X и S, а также в подписке Game Pass. Вопреки слабым показателям пикового онлайна в Steam, игра продемонстрировала лучший запуск в истории id Software.

Компания Nvidia выпустила свежий пакет графического драйвера GeForce Game Ready 576.80 WHQL. В него добавлена поддержка обновления для игры Doom: The Dark Ages, в котором реализована технология трассировки пути (Path Tracing) и реконструкция лучей с помощью DLSS.

Источник изображения: Bethesda Softworks

Также в новый драйвер добавлена поддержка игры FBC: Firebreak с полной поддержкой трассировки лучей, DLSS 4 с мультифреймовым генератором, DLSS Super Resolution, реконструкцией лучей и Nvidia Reflex. Кроме того, новая версия программного обеспечения исправляет значительное количество проблем, связанных в основном со стабильностью в играх.

Список исправленных проблем:

• исправлены проблемы с нестабильностью игры Dune: Awakening;
• исправлены проблемы с нестабильностью игры EA Sports FC 25;
• исправлены проблемы с нестабильностью игры Clair Obscur: Expedition 33;
• исправлены проблемы вылетов в игре Enshrouded после запуска;
• проблемы с нестабильностью игры Monster Hunter World в режиме DX12;
• исправлены проблемы с нестабильностью игры Gray Zone Warfare;
• исправлены проблемы с нестабильностью игры Marvel Rivals;
• исправлены проблемы с мерцаниями и искажениями источников света в Ghost of Tsushima: Director’s Cut;
• исправлены проблемы с нестабильностью игры GTA V Enhanced;
• исправлены проблемы с нестабильностью игры Honor of Kings: World;
• исправлены проблемы с нестабильностью игры Forza Horizon 5;
• исправлены проблемы с искажением изображения в игре Indiana Jones and The Great Circle;
• улучшение шумовых характеристик GeForce RTX 5090 FE в режиме ожидания и при низких нагрузках;
• изменение настроек в Панели управления Nvidia в разделе «Параметры 3D» могло инициировать повторное кеширование шейдеров в играх;
• исправлена проблема с появлением отчёта об ошибке Bugcheck при запуске приложения Twinmotion;
• в программе Adobe Substance 3D Painter отображались повреждённые области изображения после запекания;
• интерфейс BlackmagicDesign Fusion отображался с ошибками;
• воспроизведение видео в браузерах могло сопровождаться кратковременными зелёными и красными вспышками изображения;
• видео, снятые с помощью Nvidia App, могли выглядеть размытыми после редактирования в приложении Windows «Фотографии»;
• на определённых моделях мониторов с DisplayPort 1.4 мог периодически появляться чёрный экран при подключении видеокарт с DisplayPort 2.1.

Список исправленных проблем:

• вылеты в Cyberpunk 2077 при использовании фоторежима с включённой функцией трассировки пути;
• артефакты изображения вокруг источников света в Battlefield 2042;
• артефакты изображения в World of Warcraft при использовании трассировки лучей;
• текст в Counter-Strike 2 может быть немного размытым при использовании внутриигрового разрешения ниже, чем родное разрешение монитора.

Скачать драйвер GeForce Game Ready 576.80 WHQL можно через приложение Nvidia App или с официального сайта Nvidia.

Сеть магазинов Navy Exchange (NEX), предназначенная для действующих и бывших военнослужащих ВМС США, а также их семей, неожиданно стала местом, где можно приобрести видеокарты Nvidia GeForce RTX 50-й серии по рекомендованной производителем цене. В обычных магазинах эти ускорители по-прежнему продаются значительно дороже.

Источник изображений: Accomplished-Feed123 / Reddit

Один из пользователей Reddit под ником Accomplished-Feed123 приобрёл в Navy Exchange флагманскую модель GeForce RTX 5090 Founders Edition за $1900 после применения скидок по кредитной карте и акций магазина. По его словам, в магазине были доступны RTX 5070 за $550, RTX 5080 за $999 и единственная RTX 5090 за $1999. Проверив артикул, пользователь выяснил, что это именно эталонная версия Founders Edition, которая ценится за компактность и качество сборки.

В то время как военные и их семьи могут воспользоваться предложениями NEX, остальным покупателям приходится ждать снижения цен на открытом рынке. В целом на рынке видеокарт наблюдается снижение цен. По данным Tom's Hardware, некоему счастливчику удалось урвать RTX 5090 в Walmart всего за $1679, но такие случае единичны, и в основном видеокарты в США пока продаются дороже рекомендованной цены. А вот в Великобритании некоторые модели продаются уже ниже рекомендованной производителем розничной цены.

Nvidia больше не будет учитывать китайский рынок в своих прогнозах по выручке и прибыли. Об этом заявил генеральный директор компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в интервью CNN. Причиной стали жёсткие ограничения США на экспорт чипов в Китай. «Я не рассчитываю на отмену санкций, но если это произойдёт, это будет большим бонусом», — сказал он.

Источник изображения: nvidia.com

Власти США продолжают ограничивать доступ Китая к американским технологиям, чтобы помешать развитию его военного потенциала и проектов, связанных с искусственным интеллектом (ИИ). Эти меры уже ударили по бизнесу Nvidia. В частности, из-за запрета на поставки чипов H20 компания недополучила $2,5 млрд, хотя специально разработала этот чип под требования регуляторов. Тем не менее в апреле выяснилось, что для экспорта требуется ещё и специальная лицензия.

Глава Nvidia неоднократно критиковал текущую политику Вашингтона. Ранее он заявлял, что экспортные ограничения наносят больший ущерб американским компаниям, чем Китаю, и называл их «провальными». По словам Хуана, цели санкций так и не были достигнуты, а их эффективность остаётся под вопросом.

Возможно, именно по этой причине США решили рассмотреть возможность ослабления ограничений на поставки некоторых типов чипов — за исключением самых мощных. Об этом сообщил Кевин Хассетт (Kevin Hassett), директор Национального экономического совета при Белом доме. Однако высокопроизводительные чипы, необходимые для создания ИИ, по-прежнему остаются недоступными для Китая.

Интересно, что аналитики считают: текущие санкции могут усилить позиции китайских компаний, таких как Huawei. «Запрет на чипы H20 фактически передаёт часть бизнеса Nvidia Huawei на блюдечке», — написал Дэн Айвз (Dan Ives) из частной финансовой компании Wedbush Securities.

Тем временем Nvidia продолжает расширяться в других регионах. Компания анонсировала создание первой в Европе облачной платформы для промышленного ИИ, а её новая архитектура Blackwell будет использоваться в европейских ИИ-проектах.

Поездка генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) в Европу сопровождалась не только выступлением на конференции VivaTech 2025, но и раздачей интервью. В одном из них он провозгласил текущее десятилетие периодом роботов и автономных машин, а на самом мероприятии неожиданно заявил о прогрессе в разработке квантовых компьютеров.

Источник изображения: Nvidia

Стоит напомнить, что ещё в январе текущего года он же утверждал, что практически применимые квантовые компьютеры появятся лишь несколько десятилетий спустя. Минуло от силы пять месяцев, а глава и основатель Nvidia уже считает, что разработка квантовых компьютеров близится к переломному моменту, а сами они быстро становятся более мощными, производительными и стабильными. Уже в ближайшие несколько лет, по словам Хуанга, это позволит привлечь квантовые компьютеры к решению очень интересных задач по всему миру.

Сама Nvidia тоже готовится к этому моменту, адаптируя вычислительные системы на основе Grace Blackwell 200 к работе с алгоритмами, присущими квантовым компьютерам. В сфере ИИ подобные гибридные системы позволят добиться существенного прогресса, по мнению основателя компании. «Как и в случае с законом Мура, я готов рассчитывать на увеличение количества логических кубитов в десять раз каждые пять лет, и увеличение количества логических кубитов в 100 раз каждые десять лет», — сформулировал свой прогноз основатель Nvidia.

На полях конференции VivaTech Дженсен Хуанг также успел пообщаться с представителями CNBC, сделав сделав ещё одно важное заявление: «Текущее десятилетие станет эпохой автономного транспорта, роботов и автономных машин в целом». Не секрет, что сама Nvidia уже многие годы стремится расширить своё присутствие в сфере промышленной автоматизации, робототехники и автомобильной электроники. Это кропотливая работа, приносящая финансовую отдачу лишь в долгосрочной перспективе, однако у компании хватает терпения год за годом создавать новые решения для этих отраслей. Тем более что её облачная вычислительная инфраструктура способна ускорить решение всех перечисленных задач.

Аппаратные и программные компоненты для систем автопилота Nvidia находят всё более широкое применение в транспортных средствах, испытываемых и предлагаемых на рынках США и Китая, а вот Европа в этом отношении пока отстаёт. Великобритания, тем не менее, со следующего года разрешит эксплуатацию беспилотных автомобилей на своих дорогах. Uber и Wayve начнут их испытания в регионе уже весной 2026 года.

В публичной сфере президенту США Дональду Трампу (Donald Trump) чаще приходилось высказываться о нежелании Apple налаживать производство iPhone на территории страны, но крупнейший подрядчик этой компании в лице тайваньской Foxconn ударными темпами возводит предприятие в Техасе. Выпускать здесь планируется ускорители вычислений Nvidia, которые также весьма востребованы рынком.

Источник изображения: Foxconn

Как поясняет Nikkei Asian Review, в настоящее время Nvidia более 90 % ускорителей вычислений и графических чипов производит на территории Тайваня, что в известной степени делает уязвимым весь бизнес в случае обострения отношений США и Китая из-за мятежного острова. Перед Foxconn стоит задача локализовать производство подобных компонентов в Техасе в пропорции, измеряемой двузначным количеством процентов.

По меньшей мере, Foxconn надеется делать на американском предприятии не только модули графических процессоров Nvidia, но и печатные платы для них. Если учесть, что выпускать эти чипы на своих предприятиях в Аризоне сможет TSMC, а их упаковкой будут заниматься смежные предприятия в США, то с появлением мощностей по производству печатных плат локализованный производственный цикл для ускорителей вычислений почти полностью будет реализован на американской земле.

Foxconn является важным партнёром Nvidia в производстве ускорителей вычислений и серверных систем на их основе, на нужды этого клиента в штате тайваньского контрактного производителя трудятся не менее 1000 инженеров. Foxconn является не единственным партнёром Nvidia, готовым в ближайшие 15 месяцев развернуть производство серверных систем в Техасе, соответствующие планы имеются и у компании Wistron. TSMC начнёт выпускать кристаллы для ускорителей вычислений Nvidia поколения Blackwell на своём предприятии в Аризоне до конца текущего года. SK hynix собирается наладить выпуск необходимой для них памяти HBM на предприятии в Индиане. Формируется в США и экосистема по производству сопутствующих комплектующих.

Тайваньская Pegatron определится с планами по строительству сборочного предприятия по выпуску серверных систем в Техасе в этом или следующем месяце. Другими словами, стремление игроков тайваньского рынка контрактных услуг по выпуску электроники обосноваться в США можно считать явным доказательством успеха политики Дональда Трампа. Из восьми поставщиков Nvidia, намеревающихся открыть предприятия в США, шестеро готовы сделать это в Техасе. Типичная серверная стойка собирается из довольно крупных компонентов, общая стоимость которых достигает сегодня $3 млн, а основные потребители такой продукции как раз сосредоточены в США, поэтому локализация выпуска на территории страны имеет смысл сейчас, даже без оглядки на возможное повышение таможенных пошлин. Тот же iPhone локализовать гораздо сложнее, поскольку он собирается с использованием множества мелких и недорогих компонентов, которые выпускать на территории США просто невыгодно.

По оценкам аналитиков Bernstein Research, локализация производства продукции TSMC в США к 2032 году позволит компании удовлетворять до 50 % спроса своих американских клиентов продукцией местного происхождения. При этом часть компонентов для тех же ускорителей вычислений будет всё равно производиться в Азии, поскольку это не только выгоднее экономически, но и позволяет не оглядываться на жёсткие экологические нормы США.

Если США продолжат вводить ограничения на поставки полупроводникового оборудования для искусственного интеллекта в Китай, то своим положением во второй экономике мира воспользуется Huawei, предупредил гендиректор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

Источник изображения: nvidia.com

Технологии Nvidia опережают Huawei на целое поколение, заявил он и предупредил: «Если США не захотят присутствовать в Китае, Huawei покроет весь Китай, и Huawei покроет всех остальных». США ввели санкции, которые не позволяют китайским компаниям закупать передовое полупроводниковое оборудование для разработки ИИ, поэтому Пекин стал поддерживать местные компании, в том числе Huawei, в стремлении выстроить собственную экосистему чипов ИИ. Успехи американского конкурента признал на этой неделе и основатель китайской компании Жэнь Чжэнфэя (Ren Zhengfei): «США переоценили достижения Huawei, она не так хороша. Нам придётся усердно поработать, чтобы достичь того уровня, на который нас оценивают».

По мнению господина Хуанга, важно, чтобы разработчики ИИ по всему миру опирались на американские, а не китайские решения. «Если мы хотим, чтобы американский технологический стек победил во всём мире, то неразумно отказываться от 50 % мировых исследователей в области ИИ. <..> Пока все разработчики ИИ находятся в Китае, я думаю, что победит китайский стек. Поэтому нам просто нужно обдумывать краткосрочные действия с точки зрения долгосрочных непреднамеренных последствий», — заявил глава Nvidia.

Он также положительно отозвался о перспективах рынка искусственного интеллекта в Европе и Великобритании. Великобританию он назвал «одним из самых богатых сообществ ИИ на планете» и сообщил, что у Франции есть потенциал «экспортировать ИИ», как она экспортирует энергию. «Думаю, здесь есть все части головоломки. Вы должны этим воспользоваться», — заявил он перед европейской аудиторией и добавил, что Европа является рынком сама по себе, независимо от Китая или «чего-либо ещё». В долгосрочной перспективе, уверен господин Хуанг, рынок ИИ сравняется с с ВВП каждого региона, поэтому и Европа станет крупным рынком ИИ.

Немецкая компания DeepL заявила о развёртывании кластера на одной из новейших систем Nvidia, который позволит ей перевести весь интернет лишь за 18 дней. Ранее на это требовалось 194 дня.

Источник изображения: nvidia.com

DeepL — стартап, разрабатывающий собственные модели искусственного интеллекта для перевода и конкурирующий со службой Google Переводчик. Nvidia в настоящее время стремится расширить клиентскую базу покупателей своего оборудования для систем ИИ, включая в неё компании, помимо гиперскейлеров Microsoft и Amazon. Стартапы используют оборудование Nvidia для создания приложений на основе базовых моделей, таких как те, что выпускает OpenAI.

Компания из Кёльна развёртывает систему Nvidia DGX SuperPOD — каждая из таких стоек содержит 36 чипов B200 Grace Blackwell, необходимых для обучения и запуска моделей ИИ, в том числе разработанных DeepL. Обновлённая инфраструктура поможет компании улучшить качество её текущих продуктов — одним из них является запущенный в этом году сервис Clarify, который задаёт пользователям дополнительные вопросы, чтобы убедиться, что при переводе учитывается контекст.

«Достигнутое нами в проектах следующего поколения до недавнего времени было невозможно технически. Теперь это стало возможным. За такими достижениями мы продолжаем охотиться», — признался в беседе с CNBC старший научный сотрудник DeepL Штефан Мескен (Stefan Mesken).