В современном технологическом мире спрос на искусственный интеллект и высокопроизводительные вычисления растет с невероятной скоростью. Одним из ключевых игроков в этом процессе стала компания Nvidia, лидер на рынке графических процессоров, чьи AI-чипы стали основой для самых передовых проектов в области искусственного интеллекта. Интересно, что за этими чипами выстраиваются очереди не только стартапы и крупные компании в сфере технологий, но и такие титаны, как Elon Musk, Mark Zuckerberg и Sam Altman. Как же происходит распределение столь дефицитного ресурса? Об этом рассказывает глава Nvidia Дженсен Хуанг. Рынок AI-чипов в последние годы испытал настоящий взрыв интереса.
Особенно это касается линейки процессоров Hopper, среди которых выделяется модель H100 — GPU специально разработанный для задач машинного обучения и крупных вычислительных центров. Но при столь высоком спросе предложение чипов ограничено, что породило множество слухов и предположений о фаворитизме и особом доступе у VIP-клиентов. В интервью на подкасте All In Дженсен Хуанг развеял эти мифы, обозначив очень простой и прозрачный принцип выделения заказов. Он рассказал, что компания работает по принципу заказа – «Place a PO, that’s it» («Оформите заказ — и всё»). Таким образом, всем клиентам предоставляется равный доступ к продукции Nvidia на основании последовательности и объема сделанных заказов.
Примечательно, что Nvidia также активно делится с партнерами дорожной картой выпуска новых продуктов примерно за год вперед. Это позволяет ключевым игрокам рынка планировать закупки и инвестировать в свои инфраструктуры с учетом ожидаемого появления новых моделей чипов. Такая прозрачность значительно облегчает долгосрочное развитие и снижает вероятность возникновения неожиданных дефицитов. Немаловажным аспектом является и то, что пока наблюдается общий рост промышленного объема производства AI-инфраструктуры. По оценке самого Хуанга, индустрия ежегодно вкладывает сотни миллиардов долларов в строительство многотриллионной базы инженерных мощностей — фабрик и дата-центров, способных обрабатывать огромное количество данных в режиме реального времени.
При этом он привел в пример установленный Elon Musk амбициозный план по развертыванию эквивалента 50 миллионов чипов H100 в течение ближайших пяти лет. Важный фактор, влияющий на распределение и доступ к чипам — санкционные ограничения США, направленные на ограничение поставок в Китай. Многие крупные китайские компании, такие как Alibaba и Tencent, столкнулись с серьезными сложностями в обеспечении своих серверных площадок новейшими AI-процессорами. Это вызвало цепочку заказов и стараний по адаптации к новым реалиям, как, например, появление отечественных игроков вроде DeepSeek, которые начинают конкурировать на AI-рынке. Внутри корпоративных кругов неоднократно возникают ситуации, иллюстрирующие уровень напряженности на рынке.
К примеру, публика стала свидетелем истории, когда Ларри Эллисон, генеральный директор Oracle, вместе с Илоном Маском буквально просили Дженсена Хуанга выделить им дополнительные GPU на специальном ужине, подчеркивая при этом готовность платить любую цену. При всей сложности высокотехнологичного рынка и стремительном росте спроса, подход Nvidia к распределению своих самых продвинутых продуктов базируется на ясных и равноправных условиях для всех покупателей. Такой принцип обеспечивает устойчивость бизнес-процессов и позволяет компаниям из разных уголков мира готовиться и развиваться с опорой на прогнозируемую поставку оборудования. Одновременно со спросом на свежие модели чипов отмечается и высокий остаточный спрос на предыдущие архитектуры Hopper. Эти GPU сохраняют до 75-80% от своей первоначальной стоимости после года эксплуатации и около 50% после трех лет.
Это свидетельствует о том, что рынок периферийного и вторичного использования AI-графических процессоров продолжает динамично развиваться, предоставляя альтернативные каналы для бизнеса и инвестиций. С позиции Дженсена Хуанга, успех Nvidia во многом объясняется не только качеством разработки, но и умением грамотно управлять цепочками поставок и коммуникацией с ключевыми партнерами. Его заявление о готовности «списать» пять миллиардов долларов в виде избыточных чипов и пригласить заинтересованных клиентов просто позвонить и обсудить покупку свидетельствует о том, что компания стремится максимально эффективно распорядиться своими ресурсами и удовлетворить интересы всех желающих. Перспективы развития и расширения производства AI-чипов, конечно, зависят и от множества внешних факторов, среди которых политики и санкции, технологические прорывы и спрос со стороны самых разных отраслей. Однако фундаментальный подход компании Nvidia к прозрачному и справедливому распределению ресурсов уже сегодня помогает крупным технологическим игрокам — от Tesla и Meta до OpenAI — эффективно масштабировать свои проекты.
В эпоху, когда искусственный интеллект и большие данные становятся двигателями экономического роста, понимание процессов распределения ключевых компонентов инфраструктуры, как показал опыт Nvidia, является важным элементом успеха для всех, кто стремится оставаться на передовой технического прогресса. В конечном итоге, за кажущейся сложностью рынка и конкуренцией скрываются простые правила и человеческое желание взаимопонимания и сотрудничества, которые и делают возможным создание новых технологических чудес.
