Сьогодні найважливіша подія — конференція Nvidia GTC, це буквально AI-версія історії людства.

Сьогодні найважливіша подія — конференція GTC від Nvidia, це просто історія людства в жанрі AI.

Джен Сун ще навіть не вийшов на сцену, а витік інформації вже обсягом достатній, щоб написати цілу книжку.

Цз Цзянь (晚晚) зібрала три головні моменти. Давайте, товстунечки, йдіть за мною.

1）Вартість AI-обчислень напряму йде в “десять разів дешевше”

Попереднє покоління Blackwell уже дуже потужне, правда? Невдовзі оголосять про серійне виробництво нового покоління чипів Vera Rubin.

У чому сила Vera Rubin? Якщо сказати прямо: дві речі — “дешево”.

Запускаєш той самий AI-модель, кількість чипів урізається до чверті, а витрати на інференс (виведення) падають на дев’яносто відсотків. Падає на дев’яносто відсотків, друзі. AWS, Microsoft, Google — три найбільші хмарні провайдери — одразу перші сідають на цей поїзд.

2）Groq, яку торік купили за 20 мільярдів доларів, сьогодні здає домашнє завдання

Раніше на звіті про прибутки Джен Сун казав, що Groq буде підключено до екосистеми Nvidia як розширювана архітектура, як свого часу покупка Mellanox — щоб доповнити мережеві можливості.

LPU Groq і GPU Nvidia знаходяться в одному й тому самому дата-центрі: GPU розуміє задачу, а LPU швидко “видає” готові відповіді.

Дві різні чипи працюють розподілено — і в сценаріях для Agent затримка падає прямо донизу.

AI Agent робить роботу за людей: один і той самий задачний процес може десятки разів “крутити” модель туди-сюди, і на кожному кроці спалюються обчислення для міркування (інференс), а користувач при цьому чекає — якщо буде повільніше, досвід просто зламається.

Інференс у два кроки: спочатку — зрозуміти твоє питання, потім — видавати відповідь слово за словом.

GPU сильний у першому кроці, але в другому — швидкість і стабільність озвучування (видачі букв/тексту) — кращі в Groq LPU.

20 мільярдів — це дорого?

Уявіть: у майбутньому кожна компанія запустить сотні Agentів, а кожен Agent щодня буде налаштовувати модель по кілька тисяч разів.

3）Запускають OpenClaw від Nvidia, він називається NemoClaw

Це цілий набір open-source платформи: підприємства встановлюють — і можна розгорнути AI-працівників, які заміняють людей, щоб бігати процеси, обробляти дані та керувати проєктами. Кажуть, уже перемовляються з Salesforce та Adobe.

Цікавий момент у тому, що NemoClaw не вимагає, щоб ти використовував чипи Nvidia. Потисніть-ка мозок і подумайте про цю логіку. Продаж чипів заробляєш лише на “залізі” в одному шарі, а правила — це те, що дає заробіток на всьому ланцюжку. Джен Сун порахував цю бухгалтерію дуже добре.

4）Джен Сун каже, що покаже «чип, якого світ ще ніколи не бачив»

Ймовірно, це вперше покажуть архітектуру наступного покоління Feynman, і серійне виробництво стартує у 2028 році, з найсучаснішим техпроцесом TSMC 1,6 нм.

Ще є один “непопулярний” матеріал, який я вважаю доволі цікавим.

Nvidia випустила процесори для ноутбуків — дві моделі, з акцентом на ігри. Продавці відеокарт ідуть відбирати хліб у CPU.

Мені здається, що в майбутньому Джен Сун стане великим лідером епохи.