Акции Nvidia начали торговаться по новой цене после дробления 10 к 1. В результате цена одной акции уменьшилась в 10 раз и составила $120,88 вместо $1208,88. Рынок отреагировал временным падением курса акций Nvidia чуть менее чем на 1 %. В результате дробления владельцы обыкновенных акций Nvidia получили 10 ценных бумаг за каждую принадлежащую им акцию. Дробление делает владение акциями более доступным без размывания стоимости инвестиционных пакетов.

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: Nvidia

Эксперты поясняют, что дробление акций сделает Nvidia намного более доступной для многих розничных трейдеров, так как теперь «редко можно увидеть акции стоимостью более $1000 с подразумеваемой волатильностью 50 %». Дробление акций рассматривается инвесторами как признак стабильности и уверенности. Согласно анализу Bank of America, в среднем акции растут на 25 % в течение 12 месяцев после объявления о дроблении по сравнению со средней доходностью индекса S&P 500 за тот же период в 12 %.

Источник изображений: finance.yahoo.com

Nvidia произвела дробление акций после того, как общая рыночная стоимость компании в среду ненадолго превысила $3 трлн, что позволило ей стать второй по стоимости публичной американской компанией. Акции Nvidia взлетели благодаря буму ИИ, который начался после выхода ChatGPT от OpenAI в конце 2022 года. С тех пор такие компании, как Amazon, Google и Microsoft в огромных количествах закупают ИИ-ускорители Nvidia для создания своих собственных платформ генеративного ИИ.

В первом квартале Nvidia сообщила о скорректированной прибыли на акцию в размере $6,12 при выручке в $26 млрд, что на 461 % и 262 % соответственно больше, чем за тот же период прошлого года. Доход компании от ЦОД в первом квартале увеличился на 427 % в годовом исчислении до $22,6 млрд, что составляет 86 % от общего дохода компании. Игровой сегмент Nvidia, который ранее был её ключевым бизнесом, получил доход в размере $2,6 млрд.

Nvidia продолжает разрабатывать новое оборудование для сферы ИИ. В 2025 году появится обновлённая версия ИИ-платформы Blackwell под названием Blackwell Ultra, в 2026 — совершенно новая платформа под названием Rubin, а в 2027 году компания планирует выпустить её усовершенствованную версию Rubin Ultra.

AMD и Intel анонсировали собственные ускорители искусственного интеллекта в качестве альтернативы продуктам Nvidia. Клиенты Nvidia также разрабатывают свои собственные чипы ИИ, чтобы снизить затраты. Тем не менее, Nvidia заявляет об уверенно растущем спросе на свою продукцию как со стороны технологических компаний, так и от правительственных организаций и исследовательских институтов.

В прошлом квартале почти половину из вырученных Nvidia в серверном сегменте $26 млрд формировали закупки оборудования крупными провайдерами облачных услуг, но эксперты предупреждают, что темпы роста выручки на этом направлении уже начали снижаться. Для бизнеса компании новые возможности открываются в связи с ростом спроса на так называемый «суверенный искусственный интеллект».

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: Nvidia

Под этим термином понимаются системы искусственного интеллекта, созданные и работающие в интересах отдельных государств. Всё больший интерес власти отдельных стран проявляют к разработке больших языковых моделей, которые учитывали бы культурные и лингвистические особенности конкретного государства, а также использовали бы для своего обучения данные граждан. Передавать такую информацию за пределы страны готовы не все, поэтому растёт спрос на локализацию вычислительных мощностей профильной направленности.

Аналитики считают, что как только глобальные провайдеры облачных услуг более или менее насытятся вычислительными компонентами Nvidia и её конкурентов, спрос начнут подогревать именно «суверенные проекты». Примеры соответствующих инициатив уже существуют по всему миру. Сама компания считает, что в этом году выручит от реализации оборудования для «суверенного ИИ» не менее $10 млрд. Основатель и бессменный генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) с целью популяризации идеи «суверенного ИИ» в прошлом году посетил Индию, Японию и Сингапур, в этом он побывал в ОАЭ, Канаде и на Тайване.

В Европе национальные проекты в сфере ИИ будут финансироваться властями и крупными операторами связи в Италии и Франции, причём руководство последней намеревается увеличить собственную долю на мировом рынке центров обработки данных с нынешних 3 до 20 % к концу десятилетия или к середине следующего. Кения собирается развивать национальную инфраструктуру ИИ с привлечением ресурсов Microsoft и компании G42 из ОАЭ, а также используя энергию собственных геотермальных источников. Местную большую языковую модель планируется обучать как на суахили, так и на английском языке.

Китайские поставщики оборудования для ЦОД пытаются закрепиться на рынке Африки при помощи ускорителей собственной разработки, хотя они и уступают по быстродействию решениям Nvidia. Многие аналитики склоняются к мысли, что даже если спрос на компоненты этой марки со стороны глобальных игроков облачного рынка начнёт спадать, то «второе дыхание» позволит открыть направление «суверенного искусственного интеллекта».

Американский производитель электромобилей Rivian Automotive анонсировал обновлённые версии своих флагманских моделей пикапа R1T и внедорожника R1S. Новые модели 2025 модельного года получили значительные улучшения в плане запаса хода, производительности и вычислительных возможностей благодаря чипам Nvidia, сообщает CNBC.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображения: Rivian R1S

По словам генерального директора и основателя Rivian Роберта Скаринджа (Robert Scaringe), компания «продолжает развивать флагманские модели R1, предлагая качество и производительность без компромиссов». Он отметил, что обновлённые R1S и R1T «расширяют технические границы, создавая наиболее функциональные продукты Rivian на сегодня».

Хотя внешне электромобили почти не изменились, Rivian полностью переработала более половины компонентов, включая аккумуляторы и электрическую архитектуру. Одним из ключевых нововведений стало увеличение вычислительной мощности в 10 раз по сравнению с предыдущим поколением. Теперь в машинах используются два процессора Nvidia DRIVE Orin, которые лежат в основе системы автономного вождения. Премиальная версия системы получит расширенные функции автопилота, включая вождение без рук на непродолжительных участках дороги и при постоянном контроле со стороны водителя.

Кроме того, обновлены аккумуляторы, проводка и электропривод. Максимальная версия с 4 двигателями теперь развивает 1025 л.с. и 1198 Н·м крутящего момента, что позволяет разгоняться до 60 миль/ч (97 км/ч) за 2,5 секунды.

Rivian сохранила 3 варианта батарей и 3 конфигурации с 2, 3 или 4 электродвигателями. Максимальный запас хода вырос до 420 миль (676 км). Время зарядки на 140 миль (225 км) сократилось до 20 минут. Кроме того, в салоне появился новый мультимедийный интерфейс, а качество отделки стало ещё более роскошным.

Источник изображения: Rivian R1S

В компании заявили, что модели 2025 модельного года поступят в продажу немедленно. Цены на R1S вырастут на 1000 долларов и начнутся с $75 900, а на R1T останутся прежними — 69 900 долларов. Также отмечается, что выпуск обновлённых флагманов призван подстегнуть продажи перед запуском более доступной линейки R2 со стартовой ценой около 45 000 долларов. Серию электромобилей Rivian R2 начнут поставлять в 2026 году.

Завершающаяся сегодня выставка Computex 2024 позволила представителям крупных компаний технологического сектора сделать довольно неожиданные заявления. Основатель Nvidia, например, снисходительно и даже одобрительно отнёсся к выдвинутой председателем совета директоров TSMC идее о необходимости поднять цены на услуги по производству чипов.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: Nvidia

Бурный рост выручки Nvidia на фоне бума систем искусственного интеллекта, как известно, сопровождался ростом не только капитализации этой компании, но и личного благосостояния её основателя Дженсена Хуанга (Jensen Huang). Вступивший в должность председателя совета директоров TSMC Си-Си Вэй (C.C. Wei), как отмечает Nikkei, успел пожаловаться главе Nvidia на слишком высокую стоимость продукции его компании. При этом руководитель TSMC иронично назвал основателя Nvidia «парнем с тремя триллионами» (тайваньских долларов, что соответствует $92,6 млрд). «Я верю, что эти продукты действительно ценные, но я думаю о необходимости демонстрации ему ценности и нашей работы», — пояснил глава TSMC, намекая на возможность повышения цен на услуги компании для Nvidia.

Стоимость компонентов Nvidia с учётом причастности TSMC к их непосредственному выпуску, как пояснил Си-Си Вэй, логично подводит его к идее о возможности повышения цен. Данные слова председателя совета директоров TSMC не остались без внимания Дженсена Хуанга, как поясняет Seeking Alpha, и он в общении с репортёрами на Computex 2024 признался, что стоимость кремниевых пластин TSMC действительно слишком низка. Он добавил: «Вклад TSMC в развитие мировой промышленности и экономики не слишком хорошо отображается в её финансовых показателях».

Аналитики Morgan Stanley поясняют, что в текущем году Nvidia будет формировать около 10 % всей выручки TSMC, оставаясь одним из главных клиентов. Если первая из компаний согласится принять повышенные цены на услуги TSMC, то другим клиентам последней не останется ничего иного, кроме как последовать её примеру. Представители Nvidia никак вопрос о сроках и величине повышения цен на услуги TSMC не прокомментировали, но эксперты Morgan Stanley считают, что тайваньский контрактный производитель поднимет их на 5 % со следующего года.

Это не самое масштабное повышение цен на услуги TSMC в новейшей истории. Хотя сама компания не комментирует подобную информацию, принято считать, что она повышала цены на свои услуги на 10 % в 2022 году, а также на 5 % в прошлом. У клиентов компании, желающих получать сложные по своей структуре чипы, выпущенные по передовой литографии, особых альтернатив нет, хотя конкуренцию TSMC в ближайшие годы попытаются составить и Intel, и Rapidus, и наверняка Samsung Electronics.

Ускорители вычислений Nvidia A100 нельзя назвать современными по меркам западных клиентов компании, поскольку они от самых актуальных новинок марки отстали уже на два поколения, но специфика китайского рынка позволяет местным конкурентам гордиться даже превосходством над такими решениями Nvidia, что и делает Huawei Technologies.

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Источник изображения: Huawei Technologies

На мероприятии с амбициозным названием World Semiconductor Conference в китайском Нанкине операционный директор подразделения Huawei, отвечающего за продукты экосистемы Ascend и Kunpeng, привёл данные о превосходстве ускорителей Ascend 910B этой китайской марки над Nvidia A100 в ряде вычислительных тестов на величину до 20 %. При обучении больших языковых моделей китайские ускорители демонстрируют уровень эффективности, соответствующий 80 % от показателей Nvidia A100, по словам представителя Huawei. По его словам, нет большой разницы между использованием Nvidia A100 и Ascend 910B при обучении больших языковых моделей. Для местных клиентов это особенно актуально с учётом запрета властей США на поставку Nvidia A100 и более современных ускорителей американского происхождения в Китай.

В прошлом месяце представители Huawei заявили, что экосистема ускорителей Ascend уже охватывает 40 партнёров в сфере выпуска аппаратного обеспечения, 1600 партнёров в сфере разработки программного обеспечения и до 2900 приложений для работы с искусственным интеллектом. Среди крупных китайских клиентов Huawei в этой сфере упоминаются компании Tencent и Baidu, а также перспективные стартапы типа iFlyTek — все они уже приступили к закупкам ускорителей Ascend 910B. Вычислительные кластеры на базе таких ускорителей уже функционируют в 19 крупных городах КНР, в дальнейшем они появятся и в административных центрах крупных провинций.

По данным исследовательской компании Jon Peddie Research (JPR), в первом квартале 2024 года продажи дискретных видеокарт для настольных ПК снизились по сравнению с предыдущим кварталом, но выросли по сравнению с аналогичным периодом 2023 года. При этом Nvidia смогла нарастить свою долю на рынке до 88 %, в то время как доля AMD упала до 12 %. Дискретная графика Intel по-прежнему занимает совсем незначительную долю рынка.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: ASRock

Как сообщает издание Tom's Hardware, в абсолютных цифрах для Nvidia, AMD и Intel в первом квартале 2024 года было продано 8,7 млн дискретных GPU для настольных ПК. Это на 9 % меньше 9,5 млн GPU, проданных в предыдущем квартале, однако на 39,2 % больше, чем за тот же период 2023 года.

Nvidia отгрузила 7,66 млн дискретных графических процессоров, что немного выше показателя предыдущего квартала в 7,6 млн. В годовом выражении рост составил 46 % — для сравнения, в первом квартале 2023 года компания продала 5,26 млн дискретных GPU для настольных ПК.

У AMD ситуация иная. Компания поставила всего 1,04 млн дискретных графических процессоров для настольных ПК по сравнению с 1,81 миллиона в предыдущем квартале, что означает падение на 41 %. В то же время это на 39 % больше 750 тыс. в том же квартале год назад.

Поставки Intel, по данным JPR, в первом квартале 2024 остаются незначительными. Компания вышла на рынок видеокарт со своими моделями Arc A770 и A750 в третьей четверти 2022 года, но пока не может конкурировать с лидерами.

Как показывает недавний отчет JPR, рынок GPU сильно пострадал от рецессии 2008 года и не успел полностью восстановиться до начала глобального интереса к криптовалютам, пандемии COVID-19 и украинских событий. В 2023 году наблюдался рост на протяжении четырёх кварталов, поэтому спад в первом квартале 2024 года не вызывает паники — это естественные сезонные колебания.

Тем не менее, поставщики прогнозируют рост продаж видеокарт во втором квартале 2024 года, в основном за счет систем для задач искусственного интеллекта. Отмечается также, что спрос на GPU со стороны ИИ-технологий может негативно сказаться на игровом сегменте. Таким образом, во втором квартале ожидается стагнация продаж игровых видеокарт и дальнейший рост для ИИ и облачных вычислений.

Выступая на апрельской квартальной конференции Tesla, глава компании Илон Маск (Elon Musk) выразил готовность увеличить к концу года количество эксплуатируемых автопроизводителем ускорителей вычислений Nvidia H100 с 35 000 до 85 000 штук. Позже он добавил, что готов на развитие ИИ для нужд данной компании потратить $10 млрд в текущем году. Недавно выяснилось, что часть предназначенных для Tesla ускорителей вычислений досталась социальной сети X.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Nvidia

Об этом накануне сообщил ресурс CNBC, ссылающийся на внутреннюю переписку специалистов Nvidia, имеющих отношение к планированию поставок продукции. По данным источника, Илон Маск сменил приоритеты в закупке ускорителей Nvidia H100, и приказал направить 12 000 экземпляров, которые изначально предназначались Tesla, на нужды социальной сети X, которая тоже ему принадлежит с осени 2022 года. Переписка была датирована декабрём прошлого года, в ней же упоминалось, что такое же количество ускорителей Nvidia H100 в период с января по июнь текущего года будет в качестве компенсации перенаправлено вместо X на нужды Tesla. Другими словами, Tesla невольно одолжила X крупную партию ускорителей Nvidia, возможно, в ущерб реализации собственных проектов.

Сам Илон Маск вчера отреагировал на эту публикацию CNBC пояснением причин, по которым поставки ускорителей Nvidia H100 были перенаправлены. По его словам, центр обработки данных Tesla в Остине до сих пор расширяется, а потому просто не был готов к приёму нужного количества ускорителей. Чтобы найти им своевременное и достойное применение, Маск распорядился использовать прошлогоднюю партию H100 для социальной сети X. Стоимость такого количества ускорителей превышает $500 млн, по независимым оценкам. Тем не менее, Маск добавил, что в текущем году на нужды Tesla всё равно будет закуплено ускорителей Nvidia на сумму от $3 до $4 млрд.

CNBC также утверждает, что часть вычислительных мощностей X используется для обучения чат-бота Grok, разрабатываемого стартапом xAI, который были основан Илоном Маском в прошлом году. Подобный симбиоз не должен быть сюрпризом, ибо Маск изначально не скрывал, что Grok будет проходить обучение на данных X, а пользователям последней с оформленной подпиской доступ к этому чат-боту был предоставлен в числе первых. Глава Nvidia в прошлом месяце признался, что xAI является одним из первых клиентов компании, получающих от неё ускорители вычислений новейшего поколения Blackwell, хотя и Tesla входит в это число.

Если центр обработки данных Tesla расположен рядом со штаб-квартирой компании в Техасе, то вычислительные мощности xAI сейчас расширяются в Северной Дакоте, и в строй они будут введены в текущем месяце. В феврале сотрудники Nvidia получили требование от Маска поставить все заказанные xAI сто тысяч ускорителей вычислений до конца 2024 года. На первых этапах xAI вынуждена была полагаться на облачные вычислительные мощности Amazon и Oracle, а вспомогательную роль в этом вопросе играет социальная сеть X. На её страницах Маск вчера опубликовал пояснение, согласно которому расширение центра обработки данных Tesla в Остине позволит ему установить серверные стойки с 50 000 ускорителей Nvidia H100, которые будут использоваться для обучения фирменных систем активной помощи водителю. Из предусмотренных Tesla в этом году $10 млрд затрат на ИИ около $3–4 млрд будет направлено на закупку ускорителей вычислений Nvidia.

Ещё в марте появились первые новости о намерениях Nvidia в скором времени одобрить использование памяти типа HBM3E производства Samsung для оснащения своих ускорителей вычислений. Подобным правом давно пользуется SK hynix, недавно к ней присоединилась и Micron. На Computex 2024 основатель Nvidia был вынужден признать, что работа по сертификации продукции Samsung ведётся, но она ещё требует усовершенствования.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: LinkedIn

Это был первый внятный комментарий официальных представителей заинтересованных компаний по ситуации с сертификацией микросхем HBM3E марки Samsung для нужд Nvidia, но генеральный директор последней Дженсен Хуанг (Jensen Huang), как поясняет Bloomberg, при попытке журналистов вытянуть из него дополнительные комментарии по поводу недавней публикации Reuters на эту тему, просто дал понять, что ему нечего сказать в данном случае. При этом он признался, что процедура сертификации памяти HBM (обобщённо) марки Samsung действительно ведётся, но некоторая инженерная работа ещё не завершена. Сам глава компании хотел бы, чтобы всё было готово «ещё вчера», но в действительности Nvidia приходится запасаться терпением.

Напомним, что в недавней публикации Reuters говорилось о неудачной попытке Samsung пройти сертификацию своей памяти HBM3E по стандартам Nvidia, якобы из-за повышенного энергопотребления и тепловыделения соответствующих микросхем. Глава Nvidia специфику существующих проблем пояснять не стал, но дал понять, что определённую работу ещё предстоит проделать. Представители Samsung своё недовольство подобными слухами тоже выражали, но в не очень конкретных формулировках, которые не позволяли судить об истинном положении дел.

Глава Nvidia во время презентации на Computex 2024 представил план по выпуску новых продуктов на следующие три года. Он включает новейшие графические и центральные процессоры, а также другие чипы и интерфейсы для ИИ и машинного обучения. Согласно плану, компания намерена ежегодно выпускать флагманские решения, работающие на пределе доступных производственных техпроцессов.

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Источник изображений: Nvidia

На конференции Computex 2024 глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) раскрыл подробности о планах компании компании для продуктов, предназначенных для центров обработки данных, на следующие три года. Планы впечатляют — Nvidia намерена выпускать новые флагманские решения для дата-центров каждый год, постоянно наращивая их производительность и функциональность.

Уже в следующем, 2025 году ожидается выход графического процессора Blackwell Ultra, который является преемником нынешнего флагмана Blackwell. Новинка будет оснащена памятью HBM3e с 12 кристаллами в стеке, что позволит увеличить объем на 50 % по сравнению с Blackwell, у которого память с 8 кристаллами.

В 2026 году Nvidia планирует сделать сразу несколько крупных анонсов. Во-первых, будет представлен новый графический чип Rubin с памятью HBM4. Во-вторых, появится центральный процессор Vera, который придёт на смену нынешнему Grace. Таким образом, флагманское решение 2026 года получит название Vera Rubin — это будет суперчип, связка GPU+CPU, аналогично актуальному Grace Hopper. Кроме того, пропускная способность запатентованной Nvidia технологии интерконнекта NVLink будет удвоена до 3,6 Тбит/с (NVLink 6 против NVLink 5).

На 2027 год запланирован выход улучшенной версии Rubin Ultra с HBM4 с 12 кристаллами в стеке вместо 8. Как подчёркивает Хуанг, Nvidia намерена выжимать максимум из доступных на данный момент производственных техпроцессов, чтобы каждый год выводить на рынок новые флагманские решения, работающие на пределе возможного. По словам Дженсена Хуанга, именно такая стратегия непрерывного совершенствования позволит компании сохранять лидерство в сфере решений для дата-центров.

В преддверии ежегодной выставки Computex компания Nvidia провела презентацию, в рамках которой было сделано несколько важных заявлений. Поимо прочего, глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил о намерении ежегодно выпускать новые версии ИИ-ускорителей, а также анонсировал появление графических процессоров на архитектуре Blackwell Ultra в 2025 году и чипов следующего поколения на базе архитектуры Rubin в 2026 году.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: Annabelle Chih/Bloomberg

Nvidia рассматривает развитие генеративных нейросетей как новую промышленную революцию и рассчитывает сыграть важную роль в распространении этих технологий на персональные компьютеры, отметил глава компании в ходе выступления. Nvidia уже стала главным бенефициаром взрывного роста популярности ИИ-технологий, что позволило ей стать самым дорогим производителем полупроводниковой продукции в мире.

Сейчас Nvidia стремится расширить свою клиентскую базу за пределы горстки корпораций, занимающихся облачными вычислениями, которые и обеспечили большую часть продаж ИИ-ускорителей компании. В рамках этой деятельности Хуанг ожидает, что функции на базе нейросетей начнут активно использовать самые разные компании и госучреждения, начиная от судостроителей и заканчивая производителей лекарственных средств. Он выразил уверенность в том, что компании, которые не будут обладать возможностями ИИ, останутся далеко позади конкурентов.

Что касается будущих ИИ-ускорителей, то во время презентации Дженсен Хуанг мало что рассказал о их характеристиках. Он лишь упомянул, что в чипах на архитектуре Rubin будет использоваться память HBM4 с высокой пропускной способностью. Ожидается, что южнокорейская компания SK Hynix начнёт серийное производство чипов памяти HBM4 к 2026 году.

Компания Nvidia анонсировала на Computex 2024 открытие широкого доступа к своим микросервисам ACE (Avatar Cloud Engine) на базе генеративного искусственного интеллекта, которые ускорят создание реалистичных виртуальных персонажей для игр, приложений VR и обслуживания клиентов в сфере медицины и не только.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: Nvidia

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что цифровые люди кардинально изменят многие отрасли. По его словам, технологии компании, такие как мультимодальные большие языковые модели и нейронная графика, приближают нас к эре «вычислений, управляемых намерениями». В этом будущем взаимодействие с компьютерами будет таким же естественным, как и общение между людьми.

Изначально сервисы ACE предоставлялись только для разработчиков в дата-центрах. Теперь же Nvidia адаптировала их для использования на персональных компьютерах и ноутбуках. В частности, компания представила языковую модель Nemotron-3 4.5B, а также модели Audio2Face и Riva ASR, которые скоро станут доступны. Для упрощения развёртывания ACE на ПК, Nvidia разработала специальный инструмент AI Inference Manager. Он автоматически настраивает все необходимые компоненты и модели ИИ, координируя их работу как локально на устройстве, так и в облаке.

Также на Computex 2024 была продемонстрирована обновленная версия технологии Covert Protocol, созданная совместно с компанией Inworld AI. Технология позволяет игрокам с помощью голоса взаимодействовать с цифровыми персонажами, используя модели Audio2Face и Riva ASR, работающие на ПК с видеокартами GeForce RTX.

Как отмечается на сайте Nvidia, Avatar Cloud Engine уже применяют такие компании, как Aww, Dell, Gumption, Hippocratic AI, Inventec, OurPalm, Perfect World Games, Reallusion, ServiceNow, Soulbotix, SoulShell и UneeQ. Они используют ACE для создания виртуальных помощников, персонажей в играх и приложениях VR.

Например, японская компания Aww, специализирующаяся на виртуальных «людях», теперь будет использовать Audio2Face для анимации своих персонажей в реальном времени. А разработчик игр Perfect World Games интегрировал ACE в демоверсию Legends для создания интерактивного ИИ-персонажа, который может общаться на английском и китайском языках.

Благодаря доступности этих мощных сервисов генеративного ИИ от Nvidia теперь ещё больше компаний смогут создавать реалистичных виртуальных агентов для сферы обслуживания, маркетинга, образования, медицины и других областей, что открывает новые перспективы для развития цифровых аватаров и вычислений, управляемых естественным языком (NLP).

Собрать компактный настольный компьютер с мощной видеокартой в нынешние времена является очень непростой задачей — видеокарты за последние годы стали просто огромными. Но, похоже, у Nvidia есть решение этой проблемы — компания запустила программу SFF-Ready Enthusiast GeForce Card, в рамках которой будет сертифицировать видеокарты и корпуса для компактных ПК.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображений: Nvidia

В последние годы видеокарты постоянно увеличивались в размерах, что обусловлено ростом их производительности и мощности. Решения высотой в три и более слотов расширения стали практически нормой не только для флагманских решений, но и для моделей среднего класса. В то же время многим пользователям нравятся ПК малого формфактора (Small Form-Factor, SFF), но вместить в них современные гигантские видеокарты крайне сложно.

Сегодня Nvidia в рамках презентации на выставке Computex 2024 объявила о запуске инициативы под названием SFF-Ready Enthusiast GeForce Card. С её помощью компания надеется устранить путаницу среди потребителей, которые хотели бы собрать мощный, но компактный компьютер. Идея Nvidia довольно проста. Компания представила конкретные требования к размерам самого графического ускорителя (с учётом небольшого запаса для подключения разъёмов питания), а также к тому, сколько свободного пространства должно быть внутри корпуса для правильного размещения и охлаждения видеокарты.

Ускорители и компьютерные корпуса, отвечающие требованиям Nvidia, получат отметку Nvidia SFF-Ready, которую производитель сможет нанести как на само изделие, так и использовать в рекламе. Это позволит обычным геймерам быть уверенными в совместимости корпуса и видеокарты. Тем не менее, видеокарты класса SFF-Ready всё равно не будут такими компактными, как можно было бы подумать.

В руководстве SFF-Ready Enthusiast GeForce Card указано, что высота видеокарты не должна превышать 50 мм (или 2,5 слота), ширина — 151 мм, а длина — 304 мм. В свою очередь, корпус ПК для получения отметки SFF-Ready должен предлагать под установку видеокарты 2,5 слота расширения, а также 154,5 мм в ширину и 312 мм в длину. Указанные размеры для видеокарты максимальные, а для корпуса — минимальные.

Nvidia подготовила список подходящих под требования SFF-Ready видеокарт и корпусов, которые можно купить уже сейчас. В список попали корпуса от некоторых из самых крупных производителей SFF-корпусов, а также в основном видеокарты GeForce RTX 4070 и 4070 Ti, хотя несколько GeForce RTX 4080 там тоже есть. Видеокарты более низкого уровня не попали в список, поскольку инициатива SFF-Ready рассчитана на энтузиастов. Самой же мощной видеокартой SFF-Ready является впечатляюще тонкая Asus ProArt RTX 4080 Super.

Степень влияния шести крупнейших компаний технологического сектора США на фондовый индекс S&P 500 выросла с 24 % в начале этого года до современных 30 %. В это число входят Microsoft, Apple, Nvidia, Alphabet, Amazon и Meta✴✴ Platforms, но именно рост курса акций Nvidia на 130 % с начала года оказал максимальное влияние на динамику индекса.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: Nvidia

Как поясняет Bloomberg, только с момента публикации квартального отчёта Nvidia акции компании выросли в цене на 20 %, укрепив уверенность инвесторов в сохранении положительного тренда в сфере искусственного интеллекта, где она доминирует со своими ускорителями вычислений. С начала года капитализация Nvidia выросла на $1,6 трлн, теперь компания близка к тому, чтобы заменить Apple в статусе второй по величине компании на американском фондовом рынке.

Крупные компании всегда доминировали в индексе S&P 500, но до сих пор степень концентрации капитала не была настолько высокой. На протяжении основной части последних трёх десятилетий шесть крупнейших компаний индекса формировали не более 20 %, и только в 2020 году они перевалили через этот рубеж. Кроме того, даже на пике так называемого «бума дот-комов» в 2000 году из шести крупнейших компаний индекса S&P 500 только три эмитента имели отношение к технологическому сектору: Microsoft, Cisco Systems и Intel. Тремя другими были General Electric, Exxon Mobil и Walmart. Степень влияния технологического сектора на фондовый рынок США возрастает ускоренными темпами из-за бума искусственного интеллекта.

Даже по комментариям генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) можно судить о том, что санкции США против КНР усилили конкуренцию на местном рынке ускорителей для систем искусственного интеллекта. Издание South China Morning Post тоже сообщает, что Huawei активизировала свою деятельность на этом направлении.

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Источник изображения: Nvidia

Как уже отмечалось, китайские компании продвигают на местном рынке концепцию «ИИ в коробке», которая подразумевает поставку готовых программно-аппаратных решений для разработки систем искусственного интеллекта. В основе таких «коробок» лежат ускорители вычислений Huawei Ascend 910B, построенные на чипах собственной разработки «дочки» Huawei, компании HiSilicon. Такие решения в условиях сложностей с доступом к ускорителям Nvidia набирают всё большую популярность в Китае.

В этом месяце представители Huawei пояснили, что экосистема Ascend уже набрала 40 партнёров в сфере аппаратного обеспечения, 1600 партнёров в сфере программного обеспечения, а количество поддерживаемых приложений для работы с искусственным интеллектом достигает 2900 штук. «ИИ в коробке» позволяет китайским компаниям адаптировать уже готовые решения по свои нужды, вместо разработки больших языковых моделей с нуля. Стоимость одной такой коробки начинается от $40 000, но может приближаться и к $300 000.

Помимо Huawei, свои компоненты для ускорения систем искусственного интеллекта в Китае предлагают компании Cambricon Technologies и Biren Technology. Впрочем, из примерно 500 000 ускорителей ИИ, реализованных в Китае в первой половине прошлого года, около 90 процентов составили именно изделия Nvidia, тогда как Huawei могла претендовать лишь на 6 % рынка. С тех пор ситуация начала меняться в пользу «доморощенных» китайских решений, поскольку октябрьская волна санкций США заблокировала поставки в КНР наиболее производительных решений Nvidia. Те самые «ИИ-коробки» на китайском рынке уже предлагают более десяти местных компаний. По слухам, конкуренция с Huawei даже вынуждает Nvidia предлагать свои ускорители H20 со скидкой.

Темпы экспансии ускорителей Huawei могут ограничить технологические возможности подрядчиков по их производству, ведь той же SMIC проще выпускать 7-нм мобильные процессоры, чем более крупные чипы для ускорителей вычислений Ascend по той же технологии без доступа к передовому зарубежному оборудованию.

Сейчас Nvidia является безоговорочным лидером рынка ускорителей вычислений, которые задействованы при обучении больших языковых моделей, контролируя более 90 % сегмента. Конкурирующие Intel и AMD предпринимают попытки противопоставить ей собственные решения, но некоторые шансы на успех у них появятся разве что по мере распространения ускорителей, ориентированных на формирование логических выводов.

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: AMD

Эксперты IoT Analytics, на которых ссылается Nikkei Asian Review, оценивают долю AMD на рынке графических процессоров серверного назначения в 3 %, тогда как Nvidia контролирует более 90 %. Если первая в прошлом году за счёт реализации всех своих серверных компонентов выручила $6,5 млрд, то вторая получила $47,5 млрд выручки на этом направлении. В прошлом квартале Nvidia выручила в серверном сегменте $22,6 млрд, что на 427 % больше результата аналогичного периода прошлого года. AMD за это время выручила от силы $2,3 млрд, хотя и обеспечила тем самым рост выручки на 80 %. Результаты Intel лишь немногим лучше, она в прошлом году выручила в серверном сегменте $15,5 млрд, причём преимущественно за счёт реализации центральных процессоров, а в первом квартале текущего года её выручка не превысила $3 млрд, увеличившись всего на 5 %.

Руководящий серверным бизнесом AMD Эндрю Дикманн (Andrew Dieckmann) признал, что Nvidia сейчас является лидером рынка в показателях занимаемой доли, но для прогресса AMD сперва важно доказать клиентам, что компания является стабильным «номером два».

В сегменте клиентских ПК оптимизация под возможности ассистента Microsoft Copilot быстрее всего идёт для процессоров Qualcomm, что даёт этой компании определённый шанс увеличить свою долю рынка в растущем сегменте. Представители Intel считают, что к 2028 году до 80 % продаваемых ПК будут поддерживать ускорение работы систем искусственного интеллекта. В текущем году компания собирается поставить более 40 млн соответствующих центральных процессоров, в следующем количество увеличится до более чем 100 млн штук. Компания AMD своих прогнозов по темпам экспансии поставок давать не спешит, но это не говорит об отсутствии у неё амбиций в этой сфере. Представители Counterpoint Research предупреждают, что рынок ПК довольно насыщен игроками и предложениями, и до $1 трлн оборота в год он вырастет не сразу. На первых порах он будет сильно фрагментирован и сохранит низкие темпы роста.

При этом у конкурентов Nvidia сохраняется возможность потеснить эту компанию в сфере поставок ускорителей вычислений, ориентированных не на обучение языковых моделей, а на формирование логических выводов. Данный тип операций требует как более скромных вычислительных ресурсов, так и более умеренных затрат электроэнергии. Аналитики Bank of America считают, что клиенты поставщиков ускорителей вычислений оптимизируют затраты по многим направлениям, и здесь у конкурентов Nvidia появляются шансы занять своё место на рынке.

По мнению представителей Intel, чтобы системы искусственного интеллекта достигли подобающего охвата рынка, ими должны интересоваться корпоративные клиенты, а им как раз и нужны решения, позволяющие делать логические выводы при обработке информации. Intel этим сегментом рынка активно интересуется и собирается в нём присутствовать. Обучение языковых моделей подразумевает расходование средств на соответствующий процесс, а компании заинтересованы в зарабатывании денег, поэтому решения для формирования логических выводов им подходят лучше. Начиная поставки ускорителей Gaudi 3 в этом году, компания Intel надеется на достижение ими наилучших показателей с точки зрения совокупной стоимости владения.

Представители AMD тоже считают, что сегмент формирования логических выводов предоставляет больше возможностей для заработка, поскольку со временем он будет расти, ибо компании начнут извлекать прибыль из созданных ранее систем искусственного интеллекта. Решения AMD семейства Instinct MI300X обладают достаточно производительной подсистемой памяти, причём это достигается без использования микросхем HBM3E, которые уже прописываются в ускорителях Nvidia H200. Компоновка чипов AMD позволяет компании расположить в одном ускорителе больший объём памяти, чем это может сделать Nvidia, и с переходом к HBM3E это преимущество только увеличится.

С другой стороны, Nvidia тоже не бездействует, и её ускорители находят всё более активно применение в сфере систем искусственного интеллекта, подразумевающих формирование логических выводов. На протяжении предыдущих четырёх кварталов такие ускорители определяли до 40 % выручки Nvidia в серверном сегменте. Глава компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) убеждён, что даже если бы ускорители конкурентов раздавались бесплатно, по затратам на эксплуатацию предложения Nvidia были бы всё равно выгоднее. Таким образом, конкуренции он не очень боится.