Nvidia послідовно випустила 7 "козирних" чипів, мета - трансформація від виробника чипів до AI-заводу! Чи змінилась стратегія Цай Чжун-хвея? Експерти індустрії: одна фраза пояснює все - "продавати стандарти"

Журналіст |Ян Хуї

Редактор******|Чен Пеньпінь, Дон Сіншень, Ду Бо, Коректура******|Чен Ке Мін****************

За місцевим часом 16 березня, засновник і генеральний директор NVIDIA 黃仁勳 вдруге за рік з’явився на сцені SAP-центру в Сан-Хосе, одягнений у свою знакову шкіряну куртку, і розпочав головну промову на тему “GTC 2026”.

Хоча перед початком 黃仁勳 попередив, що “це технологічна конференція”, але вся його промова, від людських роботів до розумного водіння, а також недавній бум “омара” та сім “фірмових” чипів, все ж таки нагадувала презентацію нових продуктів.

17 березня, під час GTC, президент компанії Zhiding Wang Гао Фей повідомив журналісту “Щоденних економічних новин”, що, на його думку, вся стратегія 黃仁勳 фактично базується на моделі “спалювання більшої кількості Token (мінімальної обробної одиниці, що розбиває вхідний текст для AI)”. Крім того, експерти підсумували три “головні хіти” 黃仁勳: створення системної екосистеми, підвищення бар’єрів для запобігання “захопленню ласих шматків” конкурентами; надання інструментів для “спалювання Token”, впровадження цифрових двійників і агентів (інтелектуальних систем), щоб полегшити користувачам “більше спалювати”; оптимізація систем для зниження вартості Token і залучення більшої кількості користувачів.

Разом із серією нових продуктів 黃仁勳 заявив, що NVIDIA перетворюється з компанії з виробництва чипів у фабрику штучного інтелекту та інфраструктурну компанію. Однак, на думку незалежного міжнародного аналітика Чен Цзя, раніше NVIDIA формально займалася продажем обчислювальної потужності, але фактично продавала екосистему обчислювальної потужності, і останнім часом вона ще більше використовує генеративні великі моделі у поєднанні з 3D-графічним рушієм NVIDIA для просування концепції попиту на обчислювальні ресурси — це її найнеповторна конкурентна перевага. Аналізуючи стратегії та продукти NVIDIA у сферах людських роботів і розумного водіння, можна зробити висновок, що наразі компанія більше орієнтована на “продаж лопат” (інструментів), а не на безпосередню “золоту руду” у шахтах даних AI.

Наступний крок — “вирощування омара”

Гао Фей повідомив журналісту, що на цій GTC-конференції його найбільше вразили два напрямки або продукти: OpenClaw і LPU (Language Processing Unit) від Groq.

Після весняних свят у 2023 році з’явився тренд “вирощування омара”, і він також торкнувся 黃仁勳. Як керівник найбільшого у світі постачальника обчислювальної потужності, як він ставиться до “вирощування омара”? На GTC 黃仁勳 довго пояснював, що таке OpenClaw, і похвалив його за відкриття наступної передової галузі AI. “OpenClaw — це один із найпопулярніших відкритих проектів у історії людства, і його створення зайняло всього кілька тижнів, перевищивши досягнення Linux (операційної системи), яка існує вже 30 років.”

Зображення: скріншот з офіційного сайту NVIDIA

Порівнюючи з Linux, 黃仁勳 вважає, що OpenClaw — це також система, яка має керовані ресурси, здатна до планування, може породжувати й викликати інші підінтелекти, має вхід і вихід. “OpenClaw фактично відкриває операційну систему для інтелектуальних комп’ютерів — це момент, якого давно чекала індустрія, початок нової епохи програмного оновлення.”

Після похвали 黃仁勳 запропонував ще більш захоплюючу перспективу “вирощування омара”: традиційний SaaS (програмне забезпечення як послуга) повністю еволюціонує у “інтелектуальні агенти як послугу” (AaaS). У майбутньому для кожного інженера буде передбачено “річний бюджет Token”, що стане новим стандартом для зростання продуктивності у десять разів.

Зрозуміло, чому “вирощування омара” так зачепило NVIDIA, яка традиційно продає “лопати”. Як зазначає один із галузевих експертів, у поточних умовах, якщо Token “не горить”, весь ланцюг AI зупиняється, і “омар” — це дуже хороший “спалювач”.

Зображення: NVIDIA

За інформацією “Щоденних економічних новин”, компанія вже запустила програмний стек NVIDIA NemoClaw?, який підходить для платформи інтелектуальних агентів OpenClaw. З повідомлень відомо, що NemoClaw забезпечує відкриті моделі та ізольоване середовище для підвищення приватності та безпеки даних автономних агентів, створюючи інфраструктурний рівень для Claw. Крім того, NemoClaw може використовувати будь-який програмний інтелектуальний агент.

Обсяг доходів від чипів — у трильйони доларів

Презентація нових чипів — це також один із “фірмових номерів” 黃仁勳.

Перед релізом нових продуктів 黃仁勳 розкрив деталі платформи Vera Rubin. За його словами, Vera Rubin — це гігантський суперкомп’ютер, що складається з 7 чипів і 5 типів шасі. Він також зазначив, що з появою Vera Rubin починається переломний момент у розвитку Agentic AI, і це викличе найбільшу в історії хвилю інфраструктурних інвестицій.

Конкретно, 7 чипів — це: NVIDIA Vera CPU, NVIDIA Rubin GPU, комутатор NVLink 6, NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC, NVIDIA BlueField-4 DPU, комутатор Ethernet NVIDIA Spectrum-6 і NVIDIA Groq 3 LPU.

З них найбільше уваги привертають Vera CPU і Groq 3 LPU. За даними NVIDIA, Vera CPU — це перший у світі процесор, створений спеціально для епохи агентного AI і навчання з підсиленням, його ефективність у 2 рази вища за традиційні серверні CPU, швидкість — на 50% швидша, і він вже почав масове виробництво, планується поставка партнерам у другій половині року. Журналісти також зауважили, що NVIDIA оприлюднила список провідних компаній, які співпрацюють із Vera, серед них — Alibaba, Lenovo, а також ByteDance, яка планує використовувати Vera CPU у своїх хмарних сервісах.

Що стосується Groq 3 LPU, він — спеціалізований процесор для обробки великих мовних моделей у режимі inference. У платформі Vera Rubin він працює у парі з GPU. Експерти вважають, що під час тренування важливіше “сила” обчислень, а для inference — контроль витрат і швидкість реакції. З розгортанням AI у широкому масштабі зростає потреба у високопродуктивних обчисленнях для inference, і виробники хмарних сервісів і апаратного забезпечення мають переосмислити розподіл ресурсів і створити спеціалізовані чипи для inference.

Groq — це новий партнер NVIDIA у цій сфері. Компанія заснована у 2016 році і зосереджена на інфраструктурі для AI inference. У грудні 2025 року NVIDIA уклала з Groq ліцензійну угоду на використання технологій inference, залучивши частину ключових співробітників Groq до NVIDIA для масштабування відповідних технологій.

Зображення: скріншот з офіційного сайту NVIDIA

Крім підвищення ефективності обчислень, ціна — ще один важливий фактор для виробників на цьому етапі.

За словами 黃仁勳, до 2027 року виручка NVIDIA від чипів досягне 1 трильйона доларів. У попередньому році він прогнозував потребу у 500 мільярдів доларів у 2026 році. Щоб подвоїти цю цифру, обчислювальна потужність NVIDIA має з’явитися у більш “вигідному” вигляді.

Для цього 黃仁勳 запропонував ключовий показник — “кількість Token на Ват”. У промові він неодноразово наголошував на ціні Token і посилався на розрахунки, що NVIDIA наразі є світовим лідером у цьому показнику.

Гао Фей прямо заявив, що вся стратегія 黃仁勳 — це слідувати моделі “спалювання більшої кількості Token”. Інші експерти також зазначають, що зрозумілою мовою, у NVIDIA є три “головні хіти”: створення системної екосистеми і високий бар’єр для запобігання “захопленню ласих шматків” конкурентами; надання інструментів для “спалювання Token” і впровадження цифрових двійників і агентів для зручності користувачів; оптимізація систем для зниження вартості Token і залучення більшої кількості користувачів.

Продовження “продажу лопат”

Ще одним із ключових моментів конференції є те, що 黃仁勳 у своїй промові заявив, що NVIDIA перетворюється з компанії з виробництва чипів у компанію з виробництва AI-фабрик і інфраструктури. У поєднанні з новими продуктами і співпрацею у сферах розумного водіння і робототехніки, у галузі почалася нова хвиля обговорень: чи справді стратегія NVIDIA вже змінилася, і чи вона тепер більше орієнтована на системні рішення, а не просто на постачання обчислювальної потужності?

(Зображення: GTC2026)

Гао Фей прямо сказав, що з огляду на ці кроки NVIDIA не займається системними рішеннями, головне — це ефективність обчислень. “Раніше підвищення продуктивності досягалося за рахунок покращення чипів, але тепер одного GPU вже недостатньо, потрібні мережі, сховища, і тепер ще й LPU — все це перетворюється на системний проект.”

Він також підкреслив, що NVIDIA не просто надає обчислювальні ресурси, а орієнтується на ринкові тренди і потреби застосувань. “Там, де AI має великий попит, ми робимо спеціальні оптимізації під ці сценарії. Тому за останні два роки NVIDIA позиціонує себе як компанію з програмного забезпечення і алгоритмів — саме так це і працює,” — сказав він.

Аналітик Чен Цзя зазначив, що головна мета “GTC 2026” — це демонстрація сили NVIDIA. За словами 黃仁勳, у компанії є три основні технологічні платформи: вузька CUDA-X (інструменти для розробників, що включають GPU-ускорені бібліотеки і технології у вигляді хмарних API); широка екосистема; і широка система AI-фабрик.

“З цієї точки зору, NVIDIA під керівництвом 黃仁勳 формально продає обчислювальну потужність, але фактично — екосистему обчислювальної потужності. Останнім часом вона ще більше використовує генеративні великі моделі у поєднанні з 3D-графічним рушієм для просування концепції попиту на обчислювальні ресурси. Це і є найсильніша сторона продуктів NVIDIA у світі і її незамінна конкурентна перевага. У порівнянні з цим, нові продукти, такі як “омар” і інші інтегровані рішення AI, — це фактично продаж обчислювальної потужності,” — підсумовує Чен Цзя.

Далі він додає, що враховуючи стратегії компаній у сферах людських роботів, розумного водіння і шостого покоління систем NVLink Gro, можна зробити однозначний висновок: у відповідь на глобальний прогрес у технологіях напівпровідників і штучного інтелекту, а також на неминучий тренд боротьби за обчислювальні ресурси між великими країнами, NVIDIA більше орієнтована на “продаж стандартів”, ніж на безпосередню “золоту руду” у шахтах даних AI. “Зараз NVIDIA робить ставку на продаж стандартів,” — каже він.

(Застереження: цей матеріал і дані наведені лише для ознайомлення і не є інвестиційною рекомендацією. Перед використанням необхідно перевірити. Відповідальність за дії — на користувачеві.)