Рост в 10 раз, золотой век Кореи и урок Китая: главное из интервью главы Nvidia
Глава компании Дженсен Хуанг считает, что полупроводниковой отрасли придется вырасти в 10 раз. Кто станет одним из ключевых поставщиков инфраструктуры для ИИ?
Хуанг считает, что Южная Корея способна помочь всему миру выстроить ИИ-инфраструктуру / Фото: FotoField / Shutterstock.com
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг в интервью Bloomberg Tech рассказал об инвестициях компании в Южную Корею и партнерстве с SK Group, вторым по величине конгломератом в стране. Новые проекты связаны с ожидаемым ростом спроса на вычислительные мощности: по оценке Хуанга, в будущем количество их пользователей достигнет 100 млрд и, чтобы обеспечивать их стабильную работу, полупроводниковой отрасли в ближайшее десятилетие потребуется вырасти в десять раз.
Будущее полупроводниковой отрасли
По словам Хуанга, для полупроводниковой отрасли начинается новый этап. Раньше компьютеры создавали для людей, теперь их вычислительные мощности используются для работы ИИ, а в будущем основными пользователями станут 100 млрд ИИ-агентов и миллиарды роботов. Нынешних масштабов компьютерной и полупроводниковой индустрии для такого числа новых пользователей будет недостаточно.
«По моим оценкам, в ближайшие десять лет или около того полупроводниковая отрасль должна вырасти примерно в десять раз. Именно поэтому нам так важно работать с партнерами в Корее и по всему миру над расширением цепочек поставок, чтобы подготовиться к этому ИИ-будущему»
Однако наращивать мощности теми же темпами будет сложно. По словам Хуанга, дефицит уже затрагивает не только память HBM и LPDDR, используемую для серверов искусственного интеллекта и для мобильных устройств соответственно, но почти всю цепочку поставок: для строительства дата-центров не хватает площадок, электроэнергии и рабочих. В отличие от производства электронных устройств, такую инфраструктуру нельзя быстро масштабировать. Поэтому на развитие всей цепочки поставок — от производства памяти до строительства дата-центров — потребуются годы.
Корейский плацдарм Nvidia
На саммите по ИИ на прошлой неделе Хуанг объявил о расширении сотрудничества Nvidia с крупнейшими компаниями Южной Кореи. Главным соглашением стало партнерство с SK Group: общий объем закупок и поставок между сторонами должен превысить $500 млрд. Nvidia будет покупать у SK Hynix память, а SK — приобретать у нее суперкомпьютеры для создания облачной инфраструктуры для ИИ мощностью до 2 ГВт. Кроме того, Nvidia и SK будут совместно разрабатывать следующие поколения памяти HBM.
Кроме того, Nvidia вложит $1 млрд в Naver — ведущего в Корее поставщика облачных сервисов для ИИ. Компания планирует увеличить вычислительные мощности в стране до 200 МВт и выйти на международный рынок.
«Для Кореи сейчас наступил золотой век: у них на подъеме и полупроводниковый сектор, и промышленность в целом. Знаете, эта страна способна помочь всему миру выстроить ИИ-инфраструктуру. Они невероятно быстро осваивают новые технологии, это действительно передовое общество, где искренне любят ИИ. Искусственный интеллект уже глубоко проник и в их повседневную жизнь, и в производство, так что момент для них просто идеальный»
Два подхода к ИИ-моделям
Хуанг также выступил в защиту открытых моделей, поскольку, по его словам, в отрасли распространяется ошибочное представление об их небезопасности. Этой теме он посвятил свой первый пост в X, опубликовав письмо, подписанное руководителями американских технологических компаний.
Недавний взлом платформы Hugging Face, где публикуют и скачивают ИИ-разработки, новыми разработками OpenAI Хуанг назвал показательным для спора об открытых и закрытых ИИ-моделях: закрытость модели не гарантирует безопасности, тогда как открытые разработки дают другим компаниям инструменты для самостоятельной защиты. Так, Hugging Face использовала открытую модель GLM 5.2, чтобы найти место проникновения в свои системы и устранить уязвимость.
По мнению Хуанга, готовые закрытые сервисы подходят компаниям, которым не требуется полный контроль над моделью: их использование проще и дешевле самостоятельного развертывания. Открытые модели нужны, когда систему необходимо адаптировать под специализированные задачи, сохранить конфиденциальность внутренних разработок или выполнить требования регулируемой отрасли.
Кадры против токенов
Разницу между американским и китайским подходами к ИИ часто сводят к тому, что Китай стремится снизить стоимость одного токена, а США делают ставку на его качество. Хуанг считает такое противопоставление слишком упрощенным. Получить качественный ответ можно разными способами: повысить содержательность каждого токена, сократить их количество или дать модели больше времени на рассуждение и поиск вариантов.
По его мнению, и США, и Китай продолжат развивать ИИ, несмотря на разные ресурсы и ограничения. Одно из главных преимуществ Китая — масштаб подготовки специалистов: по оценке Хуанга, страна ежегодно выпускает больше исследователей ИИ, чем, возможно, весь остальной мир. Поэтому Китай будет создавать сильные ИИ-технологии, а американской отрасли важно продолжать учиться у китайских специалистов, работать с ними и сохранять темп конкуренции.
