В третьем квартале китайский рынок полупроводниковых компонентов в целом хоть и не стал крупнейшим для Nvidia, всё равно принёс компании солидные $5,4 млрд выручки. Лишившись права активно продавать китайским клиентам свои передовые ускорители вычислений, Nvidia делает ставку на развитие китайского автомобильного рынка, расширяя локальный штат разработчиков соответствующего профиля.

Источник изображения: Nvidia

В частности, как отмечает Bloomberg, если общая численность персонала Nvidia в Китае по итогам текущего года вырастет на треть с 3000 до 4000 человек, то около 200 новых специалистов получат работу в пекинском исследовательском центре, который сосредоточится на разработке систем активной помощи водителю. Штат китайских сотрудников Nvidia также расширен за счёт специалистов по послепродажному обслуживанию и разработке программного обеспечения для сетевых решений.

Компонентами и программным обеспечением Nvidia на крупнейшем в мире автомобильном рынке пользуются многие производители транспортных средств, начиная с лидера китайского рынка BYD и холдингом Geely, которому принадлежат марки Volvo, Polestar, Zeekr, Lynk & Co и Lotus, и заканчивая стартапами по производству электромобилей типа Nio и XPeng. Очевидно, им нужна поддержка со стороны поставщика аппаратных компонентов и связанного ПО, это и вынуждает Nvidia расширять штат своих специалистов в Китае.

По состоянию на февраль текущего года Nvidia располагала 29 600 сотрудниками в 36 странах мира. Китай со своими 4000 сотрудников Nvidia в последние годы демонстрировал устойчивую динамику расширения штата, в ориентированном на автомобильный рынок пекинском офисе компании сейчас трудится около 600 человек. В местном технопарке Чжунгуаньцунь компания Nvidia также недавно открыла новый офис.

Nvidia некоторое время назад прекратила производство видеокарты GeForce RTX 4090, тем самым готовя почву для нового флагмана — GeForce RTX 5090. В результате образовался дефицит, что взвинтило цены на пока ещё актуальную модель флагмана. Первые признаки грядущего резкого роста цен отмечались ещё в октябре, когда RTX 4090 подорожала с $1599 до $1799, а теперь карту можно найти в лучшем случае за $2500. В России цены тоже сильно выросли.

Источник изображения: Nvidia

Крупные американские ретейлеры столкнулись с дефицитом GeForce RTX 4090. Например, у Newegg самой доступной является модель Asus GeForce RTX 4090 TUF Gaming, которая предлагается за $2700. Все остальные версии ретейлер предлагает куда дороже — от 3599 до 3699 долларов, причём с долгой доставкой из Китая. Аналогичная ситуация наблюдается у Amazon, где большинство RTX 4090 уже просто нет в наличии, а стоимость оставшихся начинается почти с $2500.

Источник изображения: Newegg

У другого крупного американского ретейлера, B&H Photo, весь ассортимент GeForce RTX 4090 обозначен «снятым с производства». У BestBuy все карты распроданы. Оценка запасов подтверждает, что RTX 4090 осталась лишь у небольшого количества розничных продавцов, которые предлагают их по очень завышенным ценам. В странах ЕС и Великобритании также наблюдается значительный рост цен и нехватка RTX 4090.

Источник изображения: B&H Photo

Очевидно, что в России цены на оставшиеся запасы GeForce RTX 4090 тоже значительно выросли. Если ещё два месяца назад карту можно было приобрести за 225 тыс. рублей, то сейчас самые «доступные» варианты предлагаются от 280 тыс. рублей (данные Onlinetrade). Большинство же карт продаётся по цене выше 300 тыс. рублей. Здесь также сказалось падение курса рубля.

Источник изображения: Onlinetrade

Как сообщает Wccftech, производство GeForce RTX 4090 прекратили в октябре–ноябре 2024 года. Сейчас, когда запасы карты практически исчерпаны, производители и ретейлеры начнут переключать внимание на новую флагманскую модель, GeForce RTX 5090, которую должны представить в январе 2025 года.

Сделки между крупными компаниями традиционно проходят согласование с региональными антимонопольными органами, даже если штаб-квартиры участников в конкретной стране не расположены. Китайские власти готовы пересмотреть итоги сделки Nvidia по покупке Mellanox 2020 года, сделав профильное расследование ответом на американские санкции.

Источник изображения: Nvidia

Как сообщает Bloomberg, китайский антимонопольный орган SAMR начал расследование в отношении Nvidia, изучая её поведение в последнее время, а также обстоятельства сделки по покупке израильской Mellanox Technologies в 2020 году. Напомним, что тогда китайские антимонопольщики дольше всех тянули со своим одобрением сделки между указанными компаниями, но в итоге всё же стали ей противиться. Одобрение было сделано с условием, что Nvidia не будет дискриминировать и притеснять китайские компании.

В частности, китайские власти в своё время настаивали на том, что Mellanox будет предоставлять информацию о своих новых продуктах в течение 90 дней после начала их поставок для нужд материнской компании Nvidia. Во-вторых, Nvidia согласилась адаптировать свои решения для работы с продукцией китайских компаний хотя бы на программном уровне.

На фоне этих не очень приятных для Nvidia известий курс акций компании перед началом торгов в понедельник опустился более чем на 2 %. Примечательно, что даже в условиях усиливающихся экспортных ограничений США компания Nvidia продолжала создавать ускорители вычислений, которые могла поставлять в Китай официально. У американских антимонопольщиков также возникли вопросы к Nvidia, поскольку они не были уверены, что компания позволяла клиентам без особых последствий переключаться на продукцию других поставщиков. Компанию подозревали в введении штрафных санкций против клиентов, которые переключались на изделия конкурентов. Французские антимонопольщики также ведут своё расследование в отношении Nvidia и её политики в сфере распространения чипов для систем ИИ, и пока его итоги не совсем очевидны.

Глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang), состояние которого оценивается в $127 млрд, с использованием лазеек в налоговом законодательстве США стремится передать значительную часть своего капитала наследникам, избегая уплаты налога на наследственное имущество. По предварительным оценкам, это позволит его семье сэкономить около $8 млрд, лишив государственный бюджет этой суммы. Стратегию Хуанга уже называют одной из крупнейших схем уклонения от налогов в США.

Источник изображений: Nvidia

Хотя в теории наследство Хуанга должно быть обложено налогом в размере 40 %, на практике он, как и другие миллиардеры, применяет сложные финансовые механизмы для минимизации выплат. Согласно анализу документов по ценным бумагам и налоговым отчётам, проведённому The New York Times, Хуанг является бенефициаром нескольких налоговых схем, которые позволяют ему обходить налог на наследство.

Подобные стратегии популярны среди состоятельных американцев. Такие бизнесмены, как Стивен Шварцман (Stephen Schwarzman) из Blackstone, Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) из Meta✴, а также топ-менеджеры Google и Coinbase, используют аналогичные схемы для передачи миллиардов своим наследникам с минимальными налоговыми издержками. В результате налог на наследство, который изначально должен был ограничивать концентрацию богатства в руках немногих семей, фактически утратил свою эффективность.

За последние 20 лет доходы от налога на наследство практически не изменились, тогда как состояние самых богатых американцев выросло в четыре раза. Если бы налог сохранил свою эффективность, в прошлом году он мог бы принести в бюджет около $120 млрд, однако реальные поступления составили лишь четверть этой суммы. «Эти упущенные доходы могли бы удвоить бюджет Министерства юстиции или утроить финансирование исследований рака и болезни Альцгеймера», — подчёркивает The New York Times.

Пример главы Nvidia наглядно демонстрирует, как богатейшие американцы используют лазейки в налоговом законодательстве. Стратегии Хуанга основаны на неоднозначных решениях судов и налоговых постановлениях, которые юристы успешно интерпретируют в пользу клиентов.

По словам Дэниела Хемела (Daniel Hemel), профессора налогового права Нью-Йоркского университета, ежегодно богатейшие американцы передают около $200 млрд своим наследникам без уплаты налога на наследство. Это стало возможным из-за ослабления контроля со стороны налоговой службы США. В 1990-х годах она проверяла более 20 % деклараций о наследстве, но к 2020 году этот показатель упал до 3 %.

Политическая ситуация может усугубить проблему. Республиканские лидеры в Белом доме и Конгрессе продолжают сокращать финансирование налоговой службы. Многие из них, включая лидера сенатского большинства Джона Тьюна (John Thune), выступают за полную отмену налога на наследство, называя его «наказанием для семейных ферм и малого бизнеса».

Ситуация с Дженсеном Хуангом иллюстрирует, как налог на наследство в США практически утратил своё значение. Одна из первых крупных схем, применённых Хуангом и его супругой, была реализована в 2012 году, когда они перевели 584 000 акций Nvidia стоимостью около $7 млн в специальный траст. С тех пор стоимость этих акций значительно возросла, но размещение их в трасте обеспечило семье огромные налоговые льготы. По оценкам специалистов, Хуанг применил популярную схему I Dig It, которая позволяет обходить не только налог на наследство, но и налог на дарение.

В 2016 году семья Хуанга предприняла ещё один шаг для минимизации налогов, создав несколько трастов GRAT (Granor Retained Annuity Trusts). Эта стратегия, разработанная в 1993 году, позволяет передавать активы наследникам с минимальной налоговой нагрузкой.

Amazon, AMD и целый ряд стартапов всё активнее предлагают альтернативы ускорителям искусственного интеллекта Nvidia, но списывать лидера рынка со счетов пока рано — он предлагает пока неоспоримые преимущества в производительности и программной части, пишет The New York Times.

Источник изображения: nvidia.com

Год назад AMD представила ИИ-ускорители Instinct MI300, объем продаж которых, по предварительным оценкам, к настоящему моменту достиг $5 млрд. Amazon на этой неделе представила второе поколение собственных ускорителей Trainium, которые помогут компании усилить позиции в области обучения и запуска систем ИИ. Судя по реакции клиентов на эти решения, у Nvidia появились достойные альтернативы. Компания долгое время доминировала на этом рынке, и это помогло ей увеличить свою стоимость до $3 трлн, но теперь её конкуренты показывают, что способны обеспечить более высокую скорость по более скромным ценам.

Это происходит потому, что ряд технологических компаний, включая не только гигантов масштаба AMD и Amazon, но и небольшие стартапы, начали адаптировать чипы для запуска уже обученных моделей ИИ (инференса). «Настоящая коммерческая ценность появляется с инференсом, и инференс начинает набирать масштаб. Мы начинаем наблюдать изменения», — заявил гендиректор Qualcomm Криштиану Амон (Cristiano Amon); производитель мобильных чипов также собирается использовать для задач с ИИ ускорители Amazon. Конкуренты Nvidia решили последовать её примеру и в другом — они начали предлагать не просто ускорители, а предназначенные для работы с ИИ готовые компьютеры.

Усилившаяся конкуренция в области оборудования для ИИ стала очевидной, когда Amazon предложила клиентам аренду ресурсов на базе новых ускорителей Trainium2 — положительные отзывы оставила в том числе Apple. Amazon также представила серверы на 16 и 64 ускорителя с высокоскоростными соединениями, которые способствуют росту производительности при запуске систем ИИ. Amazon также строит гигантский кластер ИИ для своего партнёра Anthropic, который сможет обучать свои модели на сотнях тысяч ускорителей Trainium2. Расходы операторов центров обработки данных на системы ИИ без чипов Nvidia в этом году вырастут на 49 % и достигнут $126 млрд, подсчитали аналитики Omdia.

Источник изображения: aws.amazon.com

Но рост конкуренции пока не означает, что Nvidia утратит лидерство. Гендиректор компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) указал, что у неё есть преимущества в области ПО для ИИ, а также в возможностях запуска моделей. Новым чипам семейства Blackwell требуется больше мощности для работы, но их производительность из расчёта на ватт выше, чем у конкурентов. Актуальные ускорители Nvidia стоят до $15 000 за штуку, а цены на Blackwell, как ожидается, будут исчисляться несколькими десятками тысяч. Тем временем поднимаются стартапы, которым удалось привлечь инвестиции, — SambaNova Systems, Groq и Cerebras Systems уверяют, что при запуске ИИ им удалось добиться преимущества как в производительности, так и в цене.

Некоторые клиенты уже начали менять рабочие схемы. Исполнительный директор «Техасского центра передовых вычислений» (Texas Advanced Computing Center) Дэн Станционе (Dan Stanzione) рассказал, что организация планирует купить в следующем году суперкомпьютер на базе Blackwell, но для задач по запуску ИИ будет использовать ускорители SambaNova, у которых более низкие потребление энергии и цена. Meta✴ также сообщила, что обучала модель Llama 3.1 405B на чипах Nvidia, но для её работы использует ускорители AMD MI300s.

Amazon, Google, Microsoft и Meta✴ продолжают возводить большие кластеры на ускорителях Nvidia, но разрабатывают и свои собственные чипы для ускорения определённых вычислительных задач с целью снижения затрат. Google до конца года намерена начать сдавать в аренду ресурсы на своих ускорителях Trillium шестого поколения, которые почти впятеро быстрее предшественников. Amazon, которая считается отстающей в области ИИ, в этом году выделила на ИИ-ускорители и другое вычислительное оборудование $75 млрд. Ускорители Trainium первого поколения не получили большого признания на рынке, но в отношении Trainium2 компания настроена более оптимистически, а через год ожидается выпуск ещё более мощных Trainium3. По оценкам экспертов, Trainium2 предложат на 40-% прирост производительности на доллар по сравнению с оборудованием на базе Nvidia.

Компания Nvidia выпустила свежий пакет графического драйвера GeForce Game Ready 566.36 WHQL. В него добавлена поддержка игр Indiana Jones and the Great Circle, Warhammer 40,000: Space Marine 2 и Marvel Rivals, в которых реализована технология масштабирования DLLS 3.

Источник изображения: Bethesda Softworks

Новое программное обеспечение также содержит поддержку игр Path of Exile 2, Delta Force и обновления для Forza Motorsport с глобальным освещением с трассировкой лучей, в которых также используется технология масштабирования DLSS Super Resolution. Новая версия драйвера также предлагает оптимальные игровые настройки для Farming Simulator 25, Microsoft Flight Simulator 2024 и S.T.A.L.K.E.R. 2: Heart of Chornobyl.

По словам Nvidia, технология DLSS 3 позволяет видеокарте GeForce RTX 4080 Super выдавать более 170 кадров/с в игре Indiana Jones and the Great Circle, GeForce RTX 4070 Ti Super больше 150 кадров в секунду, а GeForce RTX 4070 Super — больше 130 кадров в секунду при разрешении 2560 × 1440 пикселей.

Владельцы GeForce RTX 4060 Ti при поддержке DLSS 3 смогут насладиться плавным геймплеем при частоте более 100 кадров в секунду в разрешениях 2560 × 1440 и 1920 × 1080 пикселей в той же игре.

Исправленные проблемы:

• в Forza Horizon 5 и God of War: Ragnarok наблюдались вылеты после установки драйвера версии 565. Эта проблема исправлена в новом драйвере.

Известные проблемы:

• завышенное использование ресурсов центрального процессора программами Evernote и QQ.

Скачать драйвер GeForce Game Ready 566.36 WHQL можно через универсальное приложение Nvidia App или с официального сайта Nvidia.

Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC) ведёт переговоры с Nvidia по поводу производства графических процессоров для ИИ-ускорителей с архитектурой Blackwell на своём новом заводе в Аризоне, пишет Reuters со ссылкой на информированные источники. По данным источников, TSMC уже готовится приступить к производству чипов Nvidia в начале следующего года.

Источник изображения: Nvidia

В настоящее время чипы для ускорителей Blackwell, представленных Nvidia в марте этого года, производятся на заводах TSMC на Тайване. Компания планирует значительно нарастить их выпуск, но имеющихся на Тайване производственных мощностей явно недостаточно, чтобы удовлетворить высокий спрос, подогреваемый ажиотажем вокруг ИИ-технологий.

В случае заключения соглашения с Nvidia, у завода TSMC в Аризоне появится новый крупный клиент. По данным источников Reuters, в настоящее время на предприятии TSMC в Аризоне производятся чипы для Apple и готовится производство GPU для ускорителей AMD.

Вместе с тем источники отметили, что, хотя TSMC планирует осуществлять front-end-процесс производства чипов Blackwell в Аризоне, их всё равно нужно будет отправлять на Тайвань для упаковки. Дело в том, что на заводе TSMC в Аризоне нет мощностей для упаковки чипов по передовой технологии TSMC CoWoS, используемой для ускорителей Blackwell. Остаётся только догадываться, насколько станут дороже выпускаемые в Аризоне чипы из-за транспортировки на Тайвань и обратно.

Принято считать, что для производства микросхем памяти в целом используются менее дорогостоящие литографические технологии, но современная память становится более сложной по своей компоновке, а потому при её выпуске востребована продвинутая литография. SK hynix намерена привлечь TSMC к производству стеков HBM4 с использованием 3-нм техпроцесса со второй половины 2025 года.

Источник изображения: SK hynix

Об этом сообщает издание The Korea Economic Daily со ссылкой на осведомлённые источники. Передовой техпроцесс потребуется для производства базового кристалла для кастомных HBM4, которые будут выпускаться специально для Nvidia. В базовом кристалле располагается логика и на его основе формируется вертикальный стек. Первоначально SK hynix рассчитывала выпускать этот кристалл по 5-нм технологии, но в ходе переговоров с TSMC и крупными клиентами обеих компаний было принято решение об использовании более продвинутого 3-нм техпроцесса для этих целей. Память типа HBM4 корейский поставщик надеется начать отгружать для нужд Nvidia во второй половине 2025 года.

Как ожидается, прототип микросхемы HBM4 на базе 3-нм основания будет продемонстрирован SK hynix в марте следующего года. Получаемые сейчас Nvidia от TSMC графические процессоры выпускаются по 4-нм технологии. По некоторым оценкам, перевод базового чипа HBM4 на 3-нм технологию производства позволит поднять быстродействие памяти на 20–30 % относительно 5-нм варианта. SK hynix контролирует примерно половину мирового рынка HBM, основную часть своей продукции данного типа она поставляет для нужд Nvidia. Конкурирующая Samsung не может сертифицировать свою HBM3E для использования в продукции Nvidia, а ещё она собирается использовать при производстве HBM4 лишь 4-нм базовые кристаллы. Память типа HBM4 уже относится к шестому поколению данных микросхем.

В свою очередь, базовые кристаллы для стандартных стеков HBM4 и HBM4E, которые будут получать все прочие клиенты SK hynix кроме Nvidia, будут выпускаться по 12-нм техпроцессу, также силами TSMC. Базовые кристаллы для HBM3E корейская компания выпускает самостоятельно, но в свете перехода к HBM4 решила углубить сотрудничество с TSMC в данной сфере. Утверждается, что по просьбе Nvidia компания SK hynix ускорила разработку и процесс подготовки к массовому производству микросхем HBM4. Ранее она собиралась наладить выпуск HBM4 в начале 2026 года, а теперь готова сделать это примерно на полгода раньше. Тем временем, памятью типа HBM4 интересуется и компания Tesla, она пока выбирает между продукцией SK hynix и Samsung Electronics.

Расставшись в процессе затяжной реструктуризации со своими российскими активами, бывшая Yandex вернулась в котировальный список Nasdaq под именем Nebius Group, одновременно пообещав развивать свою инфраструктуру для предоставления облачных сервисов по всему миру. Недавно компания разместила свои акции в частном порядке, собрав около $700 млн от группы инвесторов, включая Nvidia.

Источник изображения: Nebius Group

Для этого Nebius Group придётся выпустить 33,3 млн акций по цене $21 за штуку. Данная цена формирует премию в размере примерно 3 % относительно средневзвешенного курса акций Nebius с момента возвращения эмитента на площадку Nasdaq в октябре этого года. Интерес инвесторов был настолько высоким, что указанного количества акций на всех желающих их купить не хватит, а ещё компания отказалась от изначальных намерений приступить к выкупу собственных акций с рынка. По словам представителей Nebius, желавшие продать свои акции компании инвесторы имели возможность сделать это по более высоким ценам, чем те, что были одобрены акционерами в рамках вероятной сделки по выкупу. Соответственно, сэкономленные в результате отказа от выкупа своих акций средства Nebius сможет направить на развитие и другие приоритетные цели.

Привлечённых в результате частного размещения $700 млн компании хватит для ускорения строительства центров обработки данных и закупки ускорителей вычисления той же Nvidia, которая приняла участие в финансировании компании. Среди прочих инвесторов упоминаются Accel и клиенты Orbis Investments. В июле, в период завершения сделки по разделению активов бывшей Yandex на российские и зарубежные, капитализация нынешней Nebius оценивалась в $5,4 млрд. Изначально компания хотела до середины 2025 года инвестировать $1 млрд в развитие вычислительной инфраструктуры, но основатель «Яндекса» Аркадий Волож убеждён, что эта сумма будет превышена.

Часть полученных средств Nebius направит на расширение вычислительной инфраструктуры в США, где располагаются более половины клиентов компании. По прогнозу руководства, к концу 2025 года Nebius будет обладать среднегодовой выручкой в диапазоне от $750 млн до $1 млрд против изначально упоминавшихся $500 млн. Соответствующие новости вызвали рост котировок акций Nebius в США на 16 % до $25,5 за штуку на предварительных торгах. Участие Nvidia в финансировании Nebius, как пояснил Волож, не гарантирует последней получения ускорителей поколения Blackwell в приоритетном порядке, но он на это в некоторой степени рассчитывает: «Эта сделка не про GPU, но она, безусловно, демонстрирует наши близкие отношения, и мы надеемся, что это будет влиять на наше снабжение». Более значительную сумму в свой капитал Nebius рассчитывает привлечь в 2025 году, как добавил глава компании.

Во время специальной прямой трансляции, организованной YouTube-каналом Pichau, зрители имели возможность посмотреть 11-часовую сессию с участием многочисленных гостей. Одним из особенно интересных гостей оказался представитель бразильского офиса компании Inno3D, партнёра компании Nvidia, который непреднамеренно проговорился о том, когда ждать анонса новых видеокарт GeForce RTX 50-й серии.

Источник изображения: VideoCardz

Дружественная атмосфера прямой трансляции побуждала зрителей спрашивать о следующем поколении видеокарт GeForce. Представитель Inno3D в какой-то момент заявила, что RTX 5090 (флагманская видеокарта новой серии — прим. ред.) станет доступна через три недели. После этого сотрудница Inno3D поправила себя, уточнив, что карта официально дебютирует на выставке CES 2025 в январе.

Источник изображения: YouTube / Pichau

«В какой-то момент в рамках трансляции зрители YouTube начали спрашивать о будущей RTX 5090. Представительница Inno3D, по-видимому, неосознанно и без злого умысла, прочитала один из вопросов зрителей и ответила, что RTX 5090 будет доступна “всего через три недели”. Это вызвало бурную реакцию в чате и среди ведущих. Осознав свою ошибку и попытавшись исправить ситуацию, представитель компании “поправила” себя, сказав, что официально RTX 5090 будет только анонсирована на выставке CES 2025 в январе», — рассказал один из зрителей трансляции порталу VideoCardz.

Хотя это и не официальное подтверждение, оно предполагает, что Inno3D может получить RTX 5090 в течение трёх недель, возможно, в виде предварительных образцов для тестирования, а не для продажи. Как отмечает VideoCardz, предварительные образцы продукта обычно распределяются среди региональных офисов для рекламных и обучающих целей, чтобы персонал был ознакомлен с новым продуктом до его официального релиза.

Способность графических процессоров хорошо масштабировать производительность в вычислениях в условиях замедления классического «закона Мура» долгое время представлялась руководством Nvidia в качестве спасительного круга для всего человечества. Когда бурный рост систем искусственного интеллекта стал замедляться, на горизонте замаячили новые проблемы с масштабированием производительности.

Источник изображения: Nvidia

Как отмечается в публикации Financial Times, для многих в Кремниевой долине «закон Мура» был вытеснен новой концепцией: «законом масштабирования» искусственного интеллекта. До недавних пор считалось, что масштабирование вычислительной инфраструктуры и насыщение её бόльшими объёмами данных приводит к качественным изменениям в системах искусственного интеллекта. По сути, ожидалось, что за счёт этого ИИ будет становиться «умнее». Все крупные компании технологического сектора в итоге уже несколько кварталов подряд сосредоточены на активном наращивании вычислительной мощности своих центров обработки данных.

Ранее считалось, что существующие темпы роста производительности центров обработки данных будут сохраняться до тех пор, пока не будет создан «сверхинтеллект», способный превзойти человеческий, но при этом базирующийся на программных алгоритмах и зависимостях. Лишь в последние недели эксперты начали проявлять озабоченность тем, что новейшие большие языковые модели в исполнении OpenAI, Google и Anthropic не дают необходимого прогресса в соответствии с прежними тенденциями.

Покинувший OpenAI один из основателей стартапа Илья Суцкевер недавно заявил: «2010-е годы были эпохой масштабирования, но теперь мы вернулись в эпоху открытий и изумления». Примечательно, но Суцкевер ещё год назад был уверен, что всю поверхность Земли нужно будет покрыть солнечными панелями, которые будут питать столь же многочисленные центры обработки данных.

Многие участники рынка сходятся во мнении, что этап активного обучения языковых моделей подходит к концу, но для поддержания существующих темпов прогресса нужно заниматься следующим этапом. Глава Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) считает, что замедление обучения больших языковых моделей не особо ограничивает темпы прогресса, поскольку системы искусственного интеллекта обретают возможность рассуждать. По мнению основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang), даже снижение потребности в вычислительных ресурсах для обучения языковых моделей не будет означать снижения спроса на её продукцию. Разработчики систем ИИ будут стремиться сократить время реакции системы на задаваемые пользователями вопросы. Данная гонка потребует ещё большего количества аппаратных ресурсов, по мнению бессменного руководителя Nvidia, и это хорошо для бизнеса компании. Президент Microsoft Брэд Смит (Brad Smith) убеждён, что потребности рынка в чипах для ускорителей будут расти ещё как минимум на протяжении года.

Впрочем, переход систем ИИ на новый этап развития должен обеспечиваться появлением реальных сфер применения, которые полезны для бизнеса. С этим пока возникают проблемы, ведь любые инновации должны приносить материальную выгоду, а эффект от применения ИИ в его нынешнем виде во многих отраслях экономики пока не столь очевиден. Это не мешает технологическим гигантам вкладывать огромные суммы в расширение своих вычислительных ресурсов. В этом году совокупные капитальные затраты Microsoft, Amazon, Google и Meta✴ должны превысить $200 млрд, а в следующем они наверняка превзойдут $300 млрд, как считают представители Morgan Stanley.

Успехи Nvidia на поприще ускорения вычислений для систем искусственного интеллекта являются результатом многолетней целенаправленной работы. В последнее время бюджет компании на исследования и разработки в два раза превышает профильные затраты AMD, хотя обе компании в совокупности и отстают от расходов компании Intel.

Источник изображения: Samsung Memory, Unsplash

Исследование Tech Fund, на результаты которого ссылается ресурс TechSpot, охватывает период с 2013 года по настоящее время. Как выясняется, десять лет назад Nvidia и AMD тратили на исследования и разработки ежегодно примерно одну и ту же сумму, и даже в прошлом году разница составляла около $1,5 млрд. Но уже в этом году Nvidia намерена потратить на соответствующие нужды около $12 млрд, тогда как у AMD бюджет окажется примерно в два раза меньше. Это закономерно в том смысле, что компании обычно привязывают расходы на НИОКР к своей выручке в определённой пропорции, а доходы Nvidia за последние пару лет заметно выросли, поэтому она может себе позволить заметное увеличение затрат на разработки.

Источник изображения: Tom's Hardware

При этом компания Intel опережает обоих указанных конкурентов. В частности, в 2023 году она потратила на исследования и разработки более $16,52 млрд — больше, чем Nvidia и AMD сообща. В текущем году Intel рассчитывает уложиться с профильными расходами в диапазон от $17 млрд до $20 млрд. Впрочем, если Intel и AMD вынуждены распределять этот бюджет между различными линейками продуктов, то Nvidia может себе позволить серьёзно концентрироваться только на разработке ускорителей вычислений. В конце концов, именно они сейчас приносят ей около 90 % всей выручки.

Величины капитализаций при этом не отображают активности компаний в сфере НИОКР. Если Nvidia недавно стала самой дорогой компанией мира с капитализацией более $3,4 трлн, то AMD довольствуется 45-м местом с $229 млрд, а Intel и вовсе скатилась на 160-е с $107 млрд капитализации.

Лидером же по расходам на исследования всё равно остаётся Apple, она направила на соответствующие нужды $27 млрд в 2023 году и $31 млрд в период с сентября прошлого по сентябрь нынешнего года.

Nvidia представила новую экспериментальную генеративную модель ИИ, которую компания описывает как «швейцарский армейский нож для звука». Модель Fugatto (Foundational Generative Audio Transformer Opus 1) использует текстовые подсказки для генерации новых или изменения существующих музыкальных, голосовых и звуковых файлов. В создании модели принимали участие разработчики со всего мира, что усилило «многоакцентные и многоязычные возможности модели».

Источник изображения: Nvidia

«Мы хотели создать модель, которая понимает и генерирует звук, как это делают люди», — рассказал участник проекта и менеджер по прикладным исследованиям звука в Nvidia Рафаэль Валле (Rafael Valle). Компания предложила несколько сценариев, в которых модель Fugatto может оказаться востребованной:

• Музыкальные продюсеры могут быстрого создать прототип песни, которую легко редактировать, пробуя разные стили, голоса и инструменты.
• Fugatto может использоваться при создании инструментов для изучения языка с выбором наиболее подходящего голоса.
• Разработчики видеоигр могут использовать её для создания вариаций предварительно записанных ресурсов, чтобы соответствовать изменениям в игре на основе выбора и действий игроков.

Исследователи утверждают, что модель при некоторой дополнительной тонкой настройке также может выполнять задачи, не входившие в её предварительное обучение. Модель может объединять отдельные инструкции, например, генерировать речь с определёнными интонациями и акцентом или звук пения птиц во время грозы. Модель также умеет генерировать изменяющиеся со временем звуки, например, шум приближающегося ливня или удаляющегося поезда.

Fugatto не является первой технологией генеративного ИИ, которая может создавать звуки из текстовых подсказок. Ранее Meta✴ выпустила аналогичную модель ИИ с открытым исходным кодом. Google предлагает ИИ-инструмент собственной разработки для преобразования текста в музыку MusicLM, доступ к которому можно получить через сайт компании AI Test Kitchen.

Nvidia пока не предоставила публичный доступ к Fugatto и воздержалась от комментариев на этот счёт.

Говоря о географической сегментации выручки Nvidia в третьем квартале, финансовый директор компании Колетт Кресс (Colette Kress) предпочла выделить Китай, упомянув о последовательном росте выручки на серверном направлении в этой стране за счёт поставок ускорителей поколения Hopper, соответствующих требованиям правил экспортного контроля США.

Источник изображений: Nvidia

Представительница Nvidia призналась: «В процентном выражении от общей выручки в сегменте центров обработки данных, (китайская выручка) осталась значительно ниже того уровня, который существовал до введения правил экспортного контроля. Мы ожидаем, что в дальнейшем китайский рынок сохранит высокую конкуренцию. Мы продолжим следовать требованиям правил экспортного контроля при обслуживании своих клиентов». Как отметила Колетт Кресс, ускорители Hopper в Китае поставляются представителям различных отраслей промышленности.

Если рассматривать китайскую выручку Nvidia в целом, то она по своей величине уступила только США и Сингапуру, хотя в квартальном отчёте компании и отмечается, что в последнем случае «приписка» клиентов к крохотному азиатскому государству вовсе не означает, что соответствующая продукция компании физически поступила в эту страну. В Китае по итогам третьего квартала текущего года компания выручила $5,4 млрд, что соответствует 15 % совокупной выручки за период. Год назад этот уровень достигал 22 %, но на прочих географических направлениях выручка компании росла опережающими темпами. Например, в США она увеличилась в два с лишним раза, в том же Сингапуре — почти в три.

Последовательно выручка Nvidia в Китае увеличилась на 46 %, в годовом сравнении — на 34 %. Другими словами, с учётом доминирования серверных комплектующих в современной структуре поставок продукции Nvidia, даже в условиях усиливающихся санкций ускорители вычислений этой марки продолжали поставляться в Китай в растущих количествах. Более того, за девять месяцев текущего фискального года выручка Nvidia в Китае выросла на 38 % до $11,6 млрд.

На недавнем квартальном мероприятии глава и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) компанию Samsung в перечне партнёров не упомянул, но в интервью Bloomberg TV признался, что заинтересован в получении от этого поставщика памяти типа HBM3E. Попутно он выразил уверенность, что международное сотрудничество сохранится после прихода к власти в США Дональда Трампа (Donald Trump).

Источник изображения: Nvidia

Как отмечается в аннотации Bloomberg к интервью с Хуангом после его выступления в Гонконгском университете науки и технологии, возглавляемая им Nvidia заинтересована в получении как восьми-, так и 12-ярусных микросхем HBM3E. В конце октября Samsung Electronics объявила о прогрессе в сертификации HBM3E под нужды Nvidia, но руководитель последней на уходящей неделе не стал ставить Samsung в один ряд с SK hynix и Micron, говоря о партнёрах своей компании.

Во время своего выступления в Гонконге, как добавляет Reuters, основатель Nvidia выразил уверенность, что даже в случае усиления правил экспортного контроля США в сфере продвинутых средств вычислений Дональдом Трампом, международное сотрудничество в технологической сфере продолжится. Какие изменения принесёт новая администрация, Хуанг не знает, но Nvidia в любом случае будет подстраиваться под требования законов и правил, обеспечивая поддержку своих клиентов по всему миру с их учётом, а также развивать собственные технологии. В Гонконг Дженсен Хуанг был приглашён в связи с присвоением ему докторской степени местного университета.

Растущие потребности систем искусственного интеллекта в энергоснабжении, как пояснил Хуанг, не являются однозначным злом. С помощью подобных систем можно проектировать новые ветряные турбины, искать новые материалы для аккумуляторов и совершенствовать методы хранения гидроксида углерода в резервуарах. Мощные центры обработки данных необходимо строить вдали от густонаселённых районов и обеспечивать собственными возобновляемыми источниками энергии, как убеждён Хуанг. «Я надеюсь, что в конечном счёте мы увидим, что использование энергии для искусственного интеллекта станет лучшим способом её использования, какой только можно представить», — резюмировал он. Новая эра вычислений затронет все отрасли промышленности и области науки, по его словам.

Достигший возраста 61 года Хуанг также признался студентам в Гонконге, что хотел бы начать свою карьеру сейчас, поскольку весь мир сейчас сбрасывается к единым для всех начальным условиям, и молодых учёных есть все необходимые инструменты для продвижения во многих областях. Все научные проблемы, существовавшие ранее и имеющиеся сейчас, теперь кажутся решаемыми, по мнению Хуанга.