CEO NVIDIA Хуан Сюньюнь опубликовал последнюю статью с подписью: "Пятиуровневый торт" ИИ

Искусственный интеллект — одна из мощнейших сил, формирующих современный мир. Он не просто изобретение или отдельная модель, а такая же необходимая инфраструктура, как электроэнергия и интернет.

AI работает на реальном оборудовании, энергии и экономических системах. Он способен массово превращать сырье в интеллектуальные решения. Каждая компания использует AI, каждое государство или регион развивает AI.

Чтобы понять, почему AI развивается именно так, нужно исходить из базовых принципов и понять фундаментальные изменения в области вычислений.

От предустановленного программного обеспечения к интеллекту в реальном времени

В истории развития вычислительных технологий программное обеспечение обычно создавалось заранее. Люди описывали алгоритмы, а компьютеры их выполняли. Данные тщательно проектировались, хранились в таблицах и извлекались с помощью точных запросов. SQL стал незаменимым, потому что так функционировал прошлый мир.

AI разрушил эту модель.

Теперь у нас есть компьютер, способный понимать неструктурированную информацию. Он распознает изображения, читает тексты, слушает звуки и понимает их смысл. Он может делать выводы на основе контекста и намерений. Самое важное — он способен генерировать интеллектуальные ответы в реальном времени.

Каждый ответ создается заново. Каждый результат зависит от предоставленного вами контекста. Это не просто поиск по сохраненным инструкциям, а выводы и генерация интеллекта по мере необходимости.

Поскольку интеллект создается в реальном времени, вся вычислительная архитектура должна быть переработана.

AI — инфраструктура

Рассматривая AI с промышленной точки зрения, его архитектура делится на пять уровней.

Энергия

Самый нижний уровень — энергия. Интеллект, создаваемый в реальном времени, требует постоянного источника электроэнергии. Каждый сгенерированный токен — это поток электронов, управление теплом и преобразование энергии в вычисления. На этом уровне нет абстракций. Энергия — главный принцип инфраструктуры AI и ограничивающий фактор, определяющий, сколько интеллекта может быть создано.

Чипы

Выше уровня энергии — чипы. Эти процессоры предназначены для эффективного масштабирования энергии в вычислительную мощность. Задачи AI требуют высокой параллельной обработки, большой пропускной способности памяти и быстрой связи между компонентами. Развитие чипов определяет скорость расширения AI и его применимость.

Инфраструктура

На уровне выше — инфраструктура. В нее входят земля, электроснабжение, системы охлаждения, здания, сети и системы управления тысячами процессоров. Эти системы — фабрики AI. Их задача не хранить информацию, а производить интеллект.

Модели

Далее — модели. AI-модели способны понимать разные типы информации: язык, биологию, химию, физику, финансы, медицину и сам физический мир. Языковые модели — лишь один из видов. Ведущие инновации происходят в области белковых AI, химического AI, физических симуляций, робототехники и автономных систем.

Приложения

Самый верхний уровень — приложения, где создается экономическая ценность: платформы для разработки лекарств, промышленные роботы, юридические помощники, автономные автомобили и т. д. Автономные автомобили — конкретное проявление AI в действии. Гуманоидные роботы — пример воплощения AI. Одинаковая архитектура дает разные результаты.

Это — пятиуровневая структура:

Энергия → Чипы → Инфраструктура → Модели → Приложения.

Каждое успешное приложение стимулирует развитие нижележащих уровней, пока не достигнет уровня, обеспечивающего его работу.

Мы только начинаем этот процесс. Уже вложено сотни миллиардов долларов, но еще предстоит построить инфраструктуру стоимостью десятки триллионов долларов.

Глобально наблюдается строительство фабрик чипов, сборочных предприятий и AI-фабрик в масштабах, не виданных ранее. Это становится крупнейшим в истории человечества проектом инфраструктурного строительства.

Для этого требуется огромное количество специалистов: электрики, сантехники, монтажники, стальные работники, сетевые инженеры, монтажники и операторы. Эти высокооплачиваемые и востребованные рабочие места не требуют докторской степени в области компьютерных наук.

В то же время AI повышает производительность всей экономики знаний. Например, в радиологии AI уже помогает интерпретировать сканы, но спрос на радиологов продолжает расти. Это не противоречие.

Обязанность радиолога — заботиться о пациентах, а интерпретация сканов — лишь часть работы. Когда AI возьмет на себя больше рутинных задач, радиологи смогут сосредоточиться на диагностике, коммуникации и уходе. Эффективность больниц повысится, они смогут обслуживать больше пациентов и нанимать больше сотрудников.

Рост производительности создает дополнительный потенциал, а расширение возможностей — рост.

Что изменилось за последний год?

За последний год AI преодолел важный рубеж. Производительность моделей значительно выросла, их начали массово внедрять. Улучшилась способность к выводам, снизились галлюцинации, значительно повысилась практическая применимость. На базе AI впервые начали создавать реальные экономические ценности.

Приложения в области разработки лекарств, логистики, обслуживания клиентов, программного обеспечения и производства показали сильное соответствие рынку. Эти приложения активно стимулируют развитие всех нижележащих уровней архитектуры.

Открытые модели играют ключевую роль. Большинство моделей в мире доступны бесплатно. Исследователи, стартапы, компании и государства используют открытые модели для участия в передовых разработках AI. Когда открытые модели достигают передовых уровней, они меняют не только софтверную сферу, но и стимулируют спрос на всю технологическую цепочку.

DeepSeek-R1 — хороший пример. Благодаря широкому доступу к мощным моделям для вывода, он ускорил распространение приложений и повысил спрос на обучение, инфраструктуру, чипы и энергию.

Главный вывод

Когда вы рассматриваете AI как необходимую инфраструктуру, его влияние становится очевидным.

AI начался с больших языковых моделей Transformer. Но его значение гораздо шире. Это промышленная революция, которая меняет способы производства и потребления энергии, строит новые фабрики, меняет организацию труда и пути экономического роста.

Сейчас строятся AI-фабрики, потому что интеллект стал генерироваться в реальном времени. Чипы переосмысливаются, поскольку эффективность определяет скорость расширения интеллекта. Энергия — ключевой фактор, так как она в корне ограничивает масштаб производства интеллекта. Приложения развиваются быстро, потому что базовые модели перешагнули порог и могут использоваться в массовом масштабе.

Каждый уровень усиливает другие.

Именно поэтому масштаб строительства AI так велик: он охватывает множество отраслей и не ограничен одной страной, регионом или сферой. Каждая компания использует AI, каждое государство развивает AI.

Мы находимся на ранней стадии. Большая часть инфраструктуры еще не построена, большая часть рабочей силы — не обучена, большая часть возможностей — не реализована.

Но направление ясно.

AI становится фундаментальной частью современного мира. Наши выборы, скорость развития, участие и ответственное внедрение определят будущее этой эпохи.

NVIDIA GTC пройдет с 16 по 19 марта 2026 года в Сан-Хосе, Калифорния, а также онлайн. Приглашаем вас вместе с нами исследовать бесконечные возможности следующего поколения AI.