Не лише GPU! NVIDIA(NVDA.US)GTC 2026 одночасно презентує нові LPU, CPU — повний розгортання AI-центру даних на кожному етапі

У понеділок за східним часом США, NVIDIA (NVDA.US) офіційно відкрила конференцію GTC у Сан-Хосе, Каліфорнія, одночасно презентувавши кілька нових чипів і платформ, від нового покоління мовних процесорів Nvidia Groq3 (LPU) до цілком нових серверних корпусів Vera, розроблених для конкуренції з Intel (INTC.US) та AMD (AMD.US).

Зазначається, що NVIDIA представила п’ять великих серверних корпусів, орієнтованих на різні сценарії використання в AI-центрах даних.

Найважливішою новинкою стала презентація чипа Nvidia Groq3. У грудні минулого року NVIDIA уклала угоду на 20 мільярдів доларів щодо придбання ліцензій на технології Groq і залучила засновника Джонатана Росса, президента Санні Мадру та ключову команду.

Чип Groq орієнтований на AI-інференс — ключовий етап запуску AI-моделей. Коли користувач вводить команду в ChatGPT, Claude або Gemini і отримує відповідь, за цим стоїть саме технологія інференсу.

На відміну від універсальних GPU NVIDIA, які можуть і тренувати, і запускати моделі, запуск Groq3 означає, що компанія тепер має спеціалізований інференс-чип, що відповідає зростаючому попиту на перехід AI-ринку від тренування моделей до їх застосування.

Віце-президент NVIDIA з високопродуктивних обчислень і масштабних систем Іан Бак повідомив, що хоча GPU підтримують більший об’єм пам’яті, пам’ять LPU у Groq3 має швидший доступ. Поєднавши переваги обох, з’явилася нова платформа Groq3LPX — серверний корпус, що містить 128 незалежних LPU, і при роботі з рамою Vera Rubin NVL72 забезпечує у 35 разів вищу пропускну здатність на мегават і потенційно у 10 разів більший прибуток.

“Архітектура LPX, оптимізована для моделей з трильйонами параметрів і мільйонами токенів у контексті, ідеально доповнює Vera Rubin, забезпечуючи максимальну ефективність у споживанні енергії, пам’яті та обчислювальній потужності. Цей прорив у пропускній здатності на ват і продуктивності токенів відкриває нові можливості для високорівневих інференс-сервісів із трильйонами параметрів і стимулює зростання для всіх постачальників AI,” — наголошується у офіційній заяві NVIDIA.

Виведення LPX-кабінету відповідає очікуванням ринку щодо можливого зниження конкурентоспроможності NVIDIA через появу нових стартапів у сфері інференс-чипів. Одночасно, окремий сервер Vera CPU також привертає увагу — цей кластер із 256 рідинних Vera-чипів вперше демонструє розділення Vera CPU від “суперчипа” Vera Rubin (який складається з одного Vera CPU і двох Rubin GPU).

Зі зростанням популярності AI-агентів стратегічна цінність CPU стає дедалі очевиднішою. Коли AI-агенти виконують завдання, наприклад, перегляд веб-сторінок або витягування таблиць, продуктивність CPU визначає швидкість виконання. У сценаріях, що вимагають аналізу контексту для GPU, наприклад у data mining або персоналізованих рекомендаціях, CPU також відіграє незамінну роль.

“Vera — це найкращий CPU, створений для навантажень штучного інтелекту,” — пояснив Бак. — “Ми переосмислили архітектуру CPU — на основі процесора Olympus, спеціально розробленого NVIDIA для AI, який забезпечує швидшу реакцію в екстремальних умовах і ідеально підходить для всіх сценаріїв підкріпленого навчання.”

Це не перший випадок, коли NVIDIA входить у сферу CPU. Минулого місяця за угодою з Meta (META.US) було заплановано розгортання найбільшої у світі кластеру попереднього покоління процесорів Grace. А новий запуск Vera означає офіційне закріплення стратегії “GPU + CPU” для підсилення позицій у ринку дата-центрів, де домінують Intel і AMD.

Крім вищезазначених продуктів, NVIDIA також показала системи зберігання Bluefield-4STX (з значним підвищенням продуктивності порівняно з традиційними рішеннями) і мережеві системи Spectrum-6SPX.

Зі зростанням попиту на AI-платформи, нові продукти NVIDIA, ймовірно, додатково підвищать дохід від бізнесу дата-центрів. У фінансовому році 2026 року їхній дохід від цієї сфери склав 193,5 мільярдів доларів, що значно більше за 116,2 мільярда у 2025 році. У рамках планів Amazon (AMZN.US), Google (GOOGL.US), Meta, Microsoft (MSFT.US) та інших гігантів, які інвестують у AI-капітал у розмірі 650 мільярдів доларів цього року, NVIDIA безперечно отримає значну частку.