Репортаж от Wedoany，Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуан в своей программной речи на GTC Taipei 2026 изложил стратегическое видение нового этапа развития искусственного интеллекта. Его ключевые идеи включают пять аспектов: практический ИИ вступил в стадию экономического производства, токены стали новой единицей прибыли, агентный ИИ изменит модели применения, NVIDIA трансформируется в компанию по созданию инфраструктуры ИИ, а также анонс аппаратной платформы Vera Rubin, специально разработанной для агентных вычислений.
Хуан первым делом заявил, что «практический ИИ» уже наступил и начинает оказывать экономическое влияние. В подтверждение он привел данные GitHub: несмотря на отсутствие роста числа профессиональных разработчиков, объем отправленного кода с 2023 по начало 2026 года увеличился почти втрое. По его мнению, около 30–40 миллионов разработчиков ПО значительно повысили свою производительность с помощью ИИ-ассистентов. Хуан опроверг опасения, что ИИ приведет к безработице; он считает, что рост производительности побудит компании нанимать больше разработчиков, а не меньше, и что ИИ является мультипликатором для технических талантов, а не инструментом сокращения штата.
Хуан отметил, что основная экономическая единица ИИ изменилась: токены теперь стали единицей получения дохода. По его мнению, как только выходные токены модели можно напрямую монетизировать, логика отрасли претерпевает изменения: каждый эффективно сгенерированный токен — это дополнительный доход, а каждый потраченный впустую ватт электроэнергии — это упущенная прибыль. Он четко заявил, что проектирование центров обработки данных превращается в финансовый инжиниринг, и выбор архитектуры, максимизирующей количество токенов на ватт и минимизирующей задержку первого токена, имеет решающее значение для сохранения преимущества в удельной экономике.
На уровне приложений Хуан определил концепцию «агентного ИИ». Он считает, что в отличие от традиционных приложений, агент состоит из одной большой языковой модели или нескольких моделей, находящихся внутри «инструментального пояса», который координирует их выполнение продуктивной работы. Эта модель представляет собой распределенную вычислительную архитектуру, где различные этапы цикла агента задействуют разные части ЦОД, включая GPU, CPU, DPU и устройства взаимосвязи. Для предприятий это означает необходимость перепроектировать системы и рабочие процессы вокруг агентов, способных контролировать бизнес-процессы от начала до конца.
Хуан назвал «фабрики ИИ» крупнейшим инфраструктурным проектом в истории человечества: мощность одного объекта приближается к 1 ГВт, капитальные затраты составляют от 50 до 60 миллиардов долларов на ГВт и вскоре достигнут 80–100 миллиардов долларов. Для решения проблем строительства и эксплуатации этих объектов NVIDIA продвигает комплексную архитектуру DSX, охватывающую симуляцию, эксплуатацию и оптимизацию энергопотребления. Хуан заявил, что NVIDIA уже трансформировалась из компании по производству GPU в системную компанию и сейчас снова трансформируется в компанию по созданию инфраструктуры ИИ, помогая клиентам строить целые фабрики ИИ.
Хуан анонсировал аппаратные платформы Vera Rubin и Vera CPU. Vera Rubin — это многомодульная система, объединяющая GPU следующего поколения, Vera CPU, BlueField DPU, Grok LPU, NVLink 72 и Spectrum-X, с бескабельной конструкцией стоек для повышения пропускной способности и скорости сборки. Vera CPU позиционируется как «CPU для агентов», выполненный по монолитной 88-ядерной архитектуре с упором на однопоточную производительность, пропускную способность на ядро, общую пропускную способность и энергоэффективность. Хуан подвел итог новому разделению труда: «Теперь CPU — это дирижер, а GPU — оркестр».
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
