Полная речь Хуана Жэньсюня на GTC: Настала эпоха вычислений, ожидается, что к 2027 году выручка достигнет как минимум одного триллиона долларов, а лобстер станет новой операционной системой

16 марта 2026 года конференция NVIDIA GTC 2026 официально открылась, основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг выступил с программной речью.

На этой конференции, считающейся «ежегодной паломнической поездкой в индустрии ИИ», Хуанг подробно рассказал о преобразовании NVIDIA из «компании по производству чипов» в «компанию по производству инфраструктуры и фабрик ИИ». Отвечая на вопросы рынка о устойчивости производительности и потенциале роста, Хуанг подробно изложил основную бизнес-логику, стимулирующую будущий рост — «Экономика фабрики токенов».

Прогноз производительности крайне оптимистичен: «Не менее 1 триллиона долларов спроса к 2027 году».

За последние два года мировой спрос на вычисления ИИ вырос в геометрической прогрессии. По мере того, как крупные модели развиваются от «восприятия» и «генерации» к «рассуждениям» и «действиям (выполнение задач)», потребление вычислительной мощности резко возросло. В ответ на обеспокоенность рынка по поводу ограничений на заказы и доходы Хуанг выразил очень оптимистичные ожидания.

Хуанг заявил в своей речи:

В прошлом году в это время я упомянул, что мы увидели уверенный спрос в размере 500 миллиардов долларов, охватывающий Blackwell и Rubin до 2026 года. Теперь, здесь и сейчас, я вижу спрос как минимум в 1 триллион долларов к 2027 году.

Ожидания Хуанга в отношении триллиона долларов однажды подтолкнули цену акций NVIDIA вверх более чем на 4,3%.

Более того, он дополнил эту цифру:

Это разумно? Об этом я расскажу дальше. На самом деле, мы можем даже столкнуться с нехваткой предложения. Я уверен, что фактический спрос на вычисления будет намного выше.

Хуанг отметил, что современные системы NVIDIA доказали свою состоятельность как «инфраструктура с наименьшими затратами» в мире. Поскольку NVIDIA может запускать модели ИИ практически во всех областях, эта универсальность гарантирует, что 1 триллион долларов, вложенных клиентами, может быть полностью использован и поддерживаться в течение длительного жизненного цикла.

В настоящее время 60% бизнеса NVIDIA приходится на пять крупнейших провайдеров облачных услуг, в то время как оставшиеся 40% широко распределены между суверенными облаками, предприятиями, отраслями, робототехникой и вычислительными системами на периферии.

Экономика производства токенов, где производительность на ватт определяет жизненную силу бизнеса

Чтобы объяснить обоснованность этого спроса в 1 триллион долларов, Хуанг представил новый подход к ведению бизнеса генеральным директорам глобальных компаний. Он отметил, что будущие центры обработки данных больше не будут складами для хранения файлов, а «заводами», производящими токены (базовая единица, генерируемая ИИ).

Хуанг подчеркнул:

Каждый центр обработки данных, каждый завод, ограничен мощностью. Завод мощностью 1 ГВт (гигаватт) никогда не станет заводом мощностью 2 ГВт; это закон физики и атомов. При фиксированной мощности тот, у кого наибольшая производительность токенов на ватт, будет иметь наименьшие производственные затраты.

Хуан разделил будущие услуги ИИ на четыре бизнес-уровня:

• Бесплатный уровень (высокая пропускная способность, низкая скорость)
• Средний уровень (~$3 за миллион токенов)
• Высокий уровень (~$6 за миллион токенов)
• Высокоскоростной уровень (~$45 за миллион токенов)
• Ультравысокоскоростной уровень (~$150 за миллион токенов)

Он отметил, что по мере увеличения моделей и удлинения контекстов ИИ станет умнее, но скорость генерации токенов снизится. Хуанг заявил:

В этой фабрике токенов ваша производительность и скорость генерации токенов напрямую перейдут в ваш точный доход на следующий год.

Хуанг подчеркнул, что архитектура NVIDIA позволяет клиентам достичь чрезвычайно высокой производительности на бесплатном уровне, достигая при этом поразительного 35-кратного улучшения производительности на самом высоком уровне интерпретации.

Вера Рубин достигает 350-кратного ускорения за два года, Groq заполняет пробел для сверхбыстрой интерпретации

В рамках ограничений физических возможностей NVIDIA представила свою самую сложную систему вычислений ИИ, когда-либо созданную, Вера Рубин. Хуанг заявил:

Раньше, когда я упоминал Hopper, я показывал чип, что было неплохо. Но когда я упоминаю Веру Рубин, все думают о всей системе. В этой системе с 100% жидкостным охлаждением, которая полностью исключает традиционную проводку, на установку стоек, которые раньше занимали два дня, теперь уходит всего два часа.

Хуанг отметил, что благодаря радикальному совместному проектированию аппаратного и программного обеспечения в Vera Rubin был достигнут поразительный скачок в объеме данных в том же дата-центре мощностью 1 ГВт:

Всего за два года мы увеличили скорость генерации токенов с 22 миллионов до 700 миллионов, добившись 350-кратного роста. За тот же период по Закону Мура можно было добиться лишь 1,5-кратного увеличения.

Чтобы решить проблему узкого места пропускной способности в условиях сверхбыстрой интерпретации (например, 1000 токенов/секунду), NVIDIA предложила окончательное решение, интегрировав приобретенную компанию Groq: асимметричную разделенную интерпретацию. Хуанг объяснил:

Эти два процессора имеют совершенно разные характеристики. Чип Groq имеет 500 МБ ОЗУ, в то время как чип Rubin имеет 288 ГБ памяти.

Хуанг отметил, что NVIDIA, через программную систему Dynamo, назначает этап «предварительной загрузки», который требует огромных вычислений и видеопамяти, Vera Rubin, в то время как этап «декодирования», который крайне чувствителен к задержке, назначается Groq. Хуанг также дал рекомендации по конфигурации вычислительной мощности для предприятий:

Если ваша рабочая нагрузка в основном связана с высокой пропускной способностью, используйте 100% Vera Rubin; если у вас есть потребности в большом количестве генерации токенов на уровне программирования высокой стоимости, выделите 25% мощности вашего центра обработки данных для Groq.

Было выявлено, что чип Groq LP30, изготовленный Samsung, поступил в массовое производство и, как ожидается, будет поставляться в третьем квартале, в то время как первый стой Vera Rubin уже работает на Microsoft Azure.

Кроме того, в отношении технологии оптической связи Хуанг продемонстрировал первый в мире серийно выпускаемый оптический переключатель с общей упаковкой (CPO) Spectrum X и развеял опасения рынка по поводу перехода с медных кабелей на оптические:

Нам нужно больше емкости медных кабелей, больше емкости оптических чипов и больше емкости CPO.

Агент завершает традиционный SaaS, "зарплата + Токен" становится стандартом в Силиконовой долине

Помимо аппаратных барьеров, Хуанг посвятил значительную часть своего выступления революции в программном обеспечении и экосистемах ИИ, в частности, взрывному росту агентов.

Он назвал проект с открытым исходным кодом OpenClaw «наиболее популярным проектом с открытым исходным кодом в истории человечества», заявив, что он превзошел достижения Linux за последние 30 лет всего за несколько недель. Хуан прямо заявил, что OpenClaw по сути является «операционной системой» для агентурных компьютеров.

Хуан утверждал:

Каждая компания SaaS (программное обеспечение как услуга) превратится в компанию AaaS (агент как услуга). Нет сомнений в том, что для безопасного развертывания этих агентов, которые могут получать доступ к конфиденциальным данным и выполнять код, NVIDIA запустила эталонную разработку NeMo Claw корпоративного уровня, которая добавляет механизм политики и маршрутизатор конфиденциальности.

Для обычных профессионалов эта трансформация также уже не за горами. Хуан представил новую форму рабочего места в будущем:

В будущем каждому инженеру в нашей компании потребуется годовой бюджет токенов. Их базовая зарплата может составлять сотни тысяч долларов, и я выделю около половины этой суммы в качестве квоты токенов, что позволит им повысить эффективность в 10 раз. Это уже стало новым аргументом при найме в Силиконовой долине: сколько токенов вы получаете с вашим предложением?

В конце своей речи Хуанг также "разоблачил" архитектуру вычислений следующего поколения, Фейнмана, которая впервые достигнет совместного горизонтального масштабирования медных проводов и CPO. Более интригующе то, что NVIDIA разрабатывает компьютер для космического центра данных "Vera Rubin Space-1", который полностью открывает воображение вычислительной мощности ИИ, выходящей за пределы Земли.

Полный текст речи Дженсена Хуана на GTC 2026 следующий (с помощью инструментов ИИ):

Ведущий: Добро пожаловать на сцену основателю и генеральному директору NVIDIA Дженсену Хуангу.

Дженсен Хуан, основатель и генеральный директор:

Добро пожаловать на GTC. Я хочу напомнить всем, что это технологическая конференция. Я очень рад видеть, что так много людей выстроились в очередь, чтобы войти рано утром, и видеть всех вас здесь.

На GTC мы сосредоточимся на трех основных темах: технологии, платформа и экосистема. В настоящее время у NVIDIA есть три основные платформы: платформа CUDA-X, системная платформа и наша недавно запущенная платформа AI factory.

Прежде чем мы официально начнем, я хочу поблагодарить наших ведущих вводной сессии — Сару Гуо из Conviction, Альфреда Лина из Sequoia Capital (первого венчурного инвестора NVIDIA) и Гэвина Бейкера, первого крупного институционального инвестора NVIDIA. Эти три человека обладают глубокими знаниями в области технологий и широким влиянием на всю технологическую экосистему. Конечно, я также хочу поблагодарить всех уважаемых гостей, которых я лично пригласил на сегодняшнее мероприятие. Спасибо этой звездной команде.

Я также хочу поблагодарить все компании, присутствующие сегодня. NVIDIA — это компания, занимающаяся платформами, и у нас есть технологии, платформы и богатая экосистема. Компании, присутствующие сегодня, представляют почти всех участников индустрии стоимостью 100 триллионов долларов, при этом 450 компаний спонсируют это мероприятие, за что я глубоко благодарен.

На этой конференции представлены 1000 технических форумов и 2000 спикеров, охватывающих каждый уровень архитектуры ИИ «пятиуровневого пирога» — от инфраструктуры, такой как земля, электроэнергия и центры обработки данных, до чипов, платформ, моделей и различных приложений, которые в конечном итоге продвигают всю индустрию вперед.

CUDA: Два десятилетия технологического накопления

Все начинается здесь. В этом году исполняется 20 лет с момента создания CUDA.

На протяжении двадцати лет мы занимаемся разработкой этой архитектуры. CUDA - революционное изобретение: технология SIMT (Single Instruction Multiple Threads) позволяет разработчикам писать программы на скалярном коде и расширять их до многопоточных приложений, при этом сложность программирования намного ниже, чем у предыдущих архитектур SIMD. Мы недавно добавили функцию плиток, чтобы помочь разработчикам более удобно программировать тензорные ядра, а также различные структуры математических операций, на которых сегодня основаны ИИ. В настоящее время CUDA имеет тысячи инструментов, компиляторов, фреймворков и библиотек, а также сотни тысяч общедоступных проектов в сообществе с открытым исходным кодом, и она была глубоко интегрирована во все технологические экосистемы.

Эта диаграмма раскрывает стратегическую логику NVIDIA на 100%, о которой я говорил с самого начала. Самым сложным и ключевым элементом является "установленная база" в нижней части диаграммы. За последние двадцать лет мы накопили сотни миллионов графических процессоров и вычислительных систем, работающих под управлением CUDA по всему миру.

Наши GPU охватывают все облачные платформы и обслуживают почти всех производителей компьютеров и отраслей. Большая установленная база CUDA является основной причиной, по которой этот маховик продолжает ускоряться. Установленная база привлекает разработчиков, разработчики создают новые алгоритмы и прорывы, прорывы порождают новые рынки, новые рынки формируют новые экосистемы и привлекают все больше компаний, тем самым расширяя установленную базу — этот маховик постоянно ускоряется.

Объем загрузки библиотек NVIDIA растет с поразительной скоростью, масштабно и с нарастающей скоростью. Этот маховик позволяет нашей вычислительной платформе поддерживать масштабные приложения и постоянные новые прорывы.

Что еще более важно, это также дает этим инфраструктурам чрезвычайно долгий срок службы. Причина очевидна: существует множество приложений, которые могут работать на NVIDIA CUDA, охватывая каждый этап жизненного цикла ИИ, различные платформы обработки данных и различные решатели научных принципов. Поэтому, как только установлены графические процессоры NVIDIA, их фактическая ценность использования чрезвычайно высока. Вот почему цена облачного GPU архитектуры Ampere, выпущенного шесть лет назад, на самом деле растет.

Фундаментальная причина всего этого: большая установленная база, сильный маховик и широкая экосистема разработчиков. Когда эти факторы работают вместе, в сочетании с нашими постоянными обновлениями программного обеспечения, затраты на вычисления будут продолжать снижаться. Ускоренные вычисления значительно повышают производительность приложений, и поскольку мы поддерживаем и совершенствуем программное обеспечение в течение длительного времени, пользователи не только получают прирост производительности изначально, но и продолжают наслаждаться снижением затрат на вычисления. Мы готовы предоставлять долгосрочную поддержку каждому GPU по всему миру, потому что они полностью совместимы на архитектурном уровне.

Мы готовы это сделать, потому что установленная база настолько велика — каждый раз, когда выпускается новая оптимизация, это приносит пользу миллионам пользователей. Эта динамичная комбинация позволяет архитектуре NVIDIA постоянно расширять свое покрытие, ускорять собственный рост и постоянно снижать затраты на вычисления, в конечном итоге стимулируя новый рост. CUDA лежит в основе всего этого.

От GeForce до CUDA: 25-летняя эволюция

Наше путешествие с CUDA на самом деле началось 25 лет назад.

GeForce — многие из вас выросли с GeForce. GeForce — самый успешный маркетинговый проект NVIDIA. Мы начали привлекать будущих клиентов, когда они не могли позволить себе нашу продукцию — их родители стали одними из первых пользователей NVIDIA, покупая нашу продукцию из года в год, пока однажды они не выросли и не стали отличными компьютерными специалистами, став настоящими клиентами и разработчиками.

Это основа, заложенная GeForce 25 лет назад. Двадцать пять лет назад мы изобрели программируемые шейдеры — очевидное, но глубоко значимое изобретение, которое сделало ускорители программируемыми, и первый в мире программируемый ускоритель, а именно пиксельные шейдеры. Пять лет спустя мы создали CUDA — одно из наших самых важных вложений когда-либо. В то время у компании были ограниченные финансовые ресурсы, но мы вложили в это большую часть нашей прибыли, взяв на себя обязательство расширить CUDA с GeForce на все компьютеры. Мы были так полны решимости, потому что верили в его потенциал. Несмотря на трудности на ранних этапах, компания придерживалась этой веры в течение 13 поколений, целых двадцать лет, и сегодня CUDA повсюду.

Именно шейдер пикселей стал движущей силой революции GeForce. Около восьми лет назад мы запустили RTX — комплексный пересмотр архитектуры для современной эпохи компьютерной графики. GeForce принесла в мир CUDA, и благодаря этому многие ученые, такие как Алекс Крижевский, Илья Суцкевер, Джеффри Хинтон и Эндрю Нг, обнаружили, что GPU могут стать мощными инструментами для ускорения глубокого обучения, что вызвало взрыв интереса к ИИ десять лет назад.

Десять лет назад мы решили объединить программируемое затенение с двумя новыми концепциями: одна из них — аппаратное трассирование лучей, которое технически сложно; другая — перспективная идея — около десяти лет назад мы предвидели, что ИИ коренным образом изменит компьютерную графику. Так же, как GeForce принесла в мир ИИ, ИИ теперь меняет способ реализации компьютерной графики.

Сегодня я хочу показать вам будущее. Это наша графическая технология следующего поколения, которую мы называем нейронным рендерингом — глубокая интеграция 3D-графики и искусственного интеллекта. Это DLSS 5, пожалуйста, посмотрите.

Нейрендер: Соединение структурированных данных и генеративного ИИ

Разве это не захватывающе? Компьютерная графика таким образом оживает.

Что мы сделали? Мы объединили управляемую 3D-графику (реальное основание виртуального мира) с ее структурированными данными, а затем наполнили ее генеративным ИИ и вероятностными вычислениями. Один из них полностью детерминирован, в то время как другой является вероятностным, но при этом очень реалистичным — мы объединили эти две концепции в одну, достигнув точного управления с помощью структурированных данных при генерации в реальном времени. В конечном итоге контент одновременно визуально потрясающий и полностью управляемый.

Идея объединения структурированной информации с генеративным ИИ будет продолжать проявляться в различных отраслях. Структурированные данные являются краеугольным камнем надежного ИИ.

Ускоренная платформа для структурированных и неструктурированных данных

Теперь я хочу показать вам диаграмму технической архитектуры.

Структурированные данные — знакомый SQL, Spark, Pandas, Velox и важные платформы, такие как Snowflake, Databricks, Amazon EMR, Azure Fabric, Google BigQuery, все они обрабатывают данные в виде таблиц. Эти таблицы данных похожи на гигантские электронные таблицы, содержащие всю информацию из мира бизнеса, служащие основными фактами (Ground Truth) корпоративных вычислений.

В эпоху ИИ нам нужно позволить ИИ использовать структурированные данные и достичь экстремального ускорения. В прошлом ускорение обработки структурированных данных было направлено на повышение эффективности работы предприятий. В будущем ИИ будет использовать эти структуры данных на скоростях, значительно превышающих возможности человека, и агенты ИИ будут в значительной степени полагаться на структурированные базы данных.

Что касается неструктурированных данных, векторные базы данных, PDF, видео, аудио и т. д. составляют подавляющее большинство форм данных в мире — около 90% данных, генерируемых каждый год, являются неструктурированными. В прошлом эти данные были почти полностью непригодны для использования: мы читали их, хранили в файловых системах, и на этом все заканчивалось. Мы не могли запросить его, и мы не могли извлечь его, потому что неструктурированные данные не имеют простых методов индексации и должны быть поняты с точки зрения смысла и контекста. Теперь ИИ может это сделать — благодаря технологиям многомодального восприятия и понимания, ИИ может читать PDF-документы, понимать их смысл и встраивать их в более крупные структуры для запросов.

NVIDIA создала две основополагающие библиотеки для этой цели:

• cuDF: для ускоренной обработки рамок данных и структурированных данных

• cuVS: для хранения векторов, семантических данных и обработки неструктурированных данных ИИ

Эти две платформы станут одной из важнейших базовых платформ в будущем.

Сегодня мы объявляем о партнерстве с несколькими компаниями. IBM — изобретатель SQL — будет использовать cuDF для ускорения своей платформы данных WatsonX. Dell сотрудничала с нами для создания платформы Dell AI Data, интегрировав cuDF и cuVS, что позволило добиться значительного повышения производительности в реальных проектах с NTT Data. Что касается Google Cloud, теперь мы не только ускоряем Vertex AI, но и BigQuery, и мы сотрудничаем со Snapchat, чтобы снизить его затраты на вычисления почти на 80%.

Преимущества ускоренных вычислений трехсторонние: скорость, масштабируемость и стоимость. Это соответствует логике закона Мура — достижение скачков производительности за счет ускоренных вычислений при одновременной оптимизации алгоритмов, что позволяет всем наслаждаться постоянно снижающимися затратами на вычисления.

NVIDIA создала платформу ускоренных вычислений, объединяющую множество библиотек: RTX, cuDF, cuVS и другие. Эти библиотеки интегрированы в глобальные облачные сервисы и системы OEM, достигая пользователей по всему миру.

Тесное сотрудничество с поставщиками облачных услуг

Сотрудничество с крупнейшими поставщиками облачных услуг

Google Cloud: Мы ускоряем Vertex AI и BigQuery, глубоко интегрируясь с JAX/XLA, при этом отлично справляемся с PyTorch — NVIDIA — единственный ускоритель в мире, который хорошо работает как с PyTorch, так и с JAX/XLA. Мы привлекли таких клиентов, как Base10, CrowdStrike, Puma и Salesforce, в экосистему Google Cloud.

AWS: Мы ускоряем EMR, SageMaker и Bedrock благодаря глубокой интеграции с AWS. В этом году я особенно рад, что мы интегрируем OpenAI в AWS, что значительно ускорит рост потребления облачных услуг AWS и поможет OpenAI расширить региональные развертывания и масштаб вычислений.

Microsoft Azure: Суперкомпьютер NVIDIA с производительностью 100 PFLOPS — наш первый суперкомпьютер, построенный и развернутый на Azure, что закладывает важный фундамент для сотрудничества с OpenAI. Мы ускоряем облачные сервисы Azure и AI Foundry, сотрудничая в целях содействия региональному расширению Azure и тесно сотрудничая в области поиска Bing. В частности, наша возможность конфиденциальной вычислительной техники, гарантирующая, что даже операторы не могут просматривать данные и модели пользователей, делает графические процессоры NVIDIA одними из первых в мире, поддерживающих конфиденциальную вычислительную технику, что позволяет осуществлять конфиденциальное развертывание моделей OpenAI и Anthropic в облачных средах по всему миру. Например, мы ускоряем все рабочие процессы EDA и CAD для Synopsys и развертываем их на Microsoft Azure.

Oracle: Мы являемся первым клиентом Oracle в области ИИ, и я горжусь тем, что первым объяснил концепцию облачного ИИ Oracle. С тех пор они быстро развивались, и мы привлекли многих партнеров, таких как Cohere, Fireworks и OpenAI.

CoreWeave: Первый в мире облачный сервис, созданный для GPU-хостинга и облачных сервисов ИИ, с отличной клиентской базой и сильным импульсом роста.

Palantir + Dell: Три стороны совместно создали новую платформу ИИ на основе платформы онтологии и платформы ИИ Palantir, способную к полностью локализованному развертыванию ИИ в любой стране и в любой изолированной от сети среде — от обработки данных (векторизация или структуризация) до полного ускоренного вычислительного стека для ИИ.

Компания NVIDIA установила особые партнерские отношения с мировыми провайдерами облачных услуг — мы привлекаем клиентов в облако, создавая взаимовыгодную экосистему.

Вертикальная интеграция, горизонтальная открытость: Основная стратегия NVIDIA

NVIDIA — первая в мире вертикально интегрированная и горизонтально открытая компания.

Необходимость этой модели очень проста: ускоренные вычисления — это не только проблема чипа или системы; их полное выражение должно быть ускорением приложения. Процессоры могут заставить компьютеры работать быстрее в целом, но этот путь достиг узкого места. В будущем мы сможем продолжать добиваться скачков производительности и сокращения затрат только за счет ускорения приложений или специализированных областей.

Именно поэтому NVIDIA должна глубоко развивать одну библиотеку за другой, одну область за другой, одну вертикальную отрасль за другой. Мы являемся вертикально интегрированной вычислительной компанией, и другого пути нет. Мы должны понимать приложения, понимать области, глубоко понимать алгоритмы и уметь развертывать их в любом сценарии: в центрах обработки данных, в облаке, локально, на периферии и даже в роботизированных системах.

В то же время NVIDIA остается открытой для горизонтального сотрудничества и готова интегрировать технологии в платформы любых партнеров, позволяя всему миру наслаждаться дивидендами ускоренных вычислений.

Структура участников этого мероприятия GTC полностью это отражает. Доля участников из индустрии финансовых услуг самая высокая — мы надеемся привлечь разработчиков, а не трейдеров. Наша экосистема охватывает всю цепочку поставок, как в направлении "поставщик", так и в направлении "покупатель". Независимо от того, было ли предприятие основано 50, 70 или 150 лет назад, прошлый год стал для него лучшим годом в истории. Мы находимся на стартовой точке чего-то очень, очень значимого.

CUDA-X: Ускоренный вычислительный движок для различных отраслей

В различных вертикальных областях NVIDIA глубоко закрепилась:

• Автономное вождение: Широкий охват и далеко идущие последствия

• Финансовые услуги: Количественные инвестиции переходят от ручного проектирования функций к глубокому обучению, управляемому суперкомпьютерами, что знаменует их «момент трансформации»

• Здравоохранение: Он переживает свой собственный «момент ChatGPT», охватывающий разработку лекарств с помощью ИИ, диагностику с поддержкой ИИ, медицинское обслуживание клиентов и многое другое

• Промышленность: В мире разворачивается крупнейшая волна строительства, создаются заводы по производству ИИ, чипов и центров обработки данных

• Развлечения и игры: Платформы ИИ в реальном времени поддерживают перевод, прямые трансляции, взаимодействие в играх и интеллектуальных торговых агентов

• Робототехника: Благодаря более чем десятилетней глубокой разработке, были созданы три основные вычислительные архитектуры (тренировочные компьютеры, симуляционные компьютеры, бортовые компьютеры), на этой выставке было представлено 110 роботов

• Телекоммуникации: Индустрия стоимостью около 2 триллионов долларов, базовые станции будут эволюционировать от функций единой связи до платформ инфраструктуры ИИ, с соответствующей платформой под названием Aerial, которая тесно сотрудничает с такими компаниями, как Nokia и T-Mobile

Ядром всех этих областей является наша библиотека CUDA-X — это фундаментальная сущность NVIDIA как компании, занимающейся алгоритмами. Эти библиотеки являются основными активами компании, позволяющими вычислительной платформе предоставлять реальную ценность в различных отраслях.

Одной из самых важных библиотек является cuDNN (CUDA Deep Neural Network Library), которая полностью изменила искусственный интеллект, спровоцировав современный взрыв в области ИИ.

(Показ демонстрационного видео CUDA-X)

Все, что вы только что увидели, было симуляцией, включая физические решатели, физические модели агентов ИИ и физические модели роботов ИИ. Все было смоделировано, без ручной анимации или связывания суставов. Именно здесь заключается основная возможность NVIDIA: раскрытие этих возможностей благодаря глубокому пониманию алгоритмов и органической интеграции с вычислительной платформой.

Компании, изначально использующие ИИ, и новая эпоха вычислений

Вы только что увидели, как гиганты отрасли, такие как Walmart, L'Oréal, JPMorgan Chase, Roche и Toyota, а также большое количество компаний, о которых вы, возможно, никогда не слышали, определяют сегодняшнее общество. Мы называем их компаниями, изначально использующими ИИ. Этот список обширен и включает в себя OpenAI, Anthropic и многие новые компании, обслуживающие различные вертикали.

За последние два года эта отрасль пережила поразительный рост. Объем венчурного капитала, поступающего в стартапы, достиг 150 миллиардов долларов, что является рекордным показателем в истории человечества. Что еще более важно, размер отдельных инвестиций вырос с миллионов долларов до сотен миллионов и даже миллиардов. Причина проста: впервые в истории каждая такая компания требует огромных вычислительных ресурсов и большого количества токенов. Эта индустрия создает и генерирует токены или добавляет стоимость токенам от таких организаций, как Anthropic и OpenAI.

Так же, как революция ПК, интернет-революция и мобильная облачная революция породили множество эпохальных компаний, это поколение трансформации вычислительных платформ также приведет к появлению множества очень влиятельных компаний, которые станут важной силой в будущем мире.

Три исторических прорыва, стоящих за всем этим

Что именно произошло за последние два года? Три крупных события.

Первый: ChatGPT, открывший эру генеративного ИИ (конец 2022 - 2023)

Он может не только воспринимать и понимать, но и генерировать уникальный контент. Я продемонстрировал слияние генеративного ИИ с компьютерной графикой. Генеративный ИИ коренным образом меняет способ работы компьютеров — вычисления перешли от поиска к генерации, что оказывает глубокое влияние на архитектуру компьютеров, методы развертывания и общее значение.

Во-вторых: ИИ с логическими возможностями, представленный o1

Логические возможности позволяют ИИ саморефлексировать, планировать и декомпозировать проблемы, разбивая проблемы, которые он не может напрямую понять, на управляемые шаги. o1 делает генеративный ИИ надежным, способным рассуждать на основе реальной информации. Для достижения этой цели количество входных контекстных токенов и выходных токенов для обработки значительно увеличилось, что привело к значительному росту вычислительных требований.

Третье: Claude Code, первая модель агента

Он может читать файлы, писать код, компилировать, тестировать, оценивать и итерировать. Claude Code полностью изменил программную инженерию — 100% инженеров NVIDIA используют одну или несколько из Claude Code, Codex и Cursor; нет ни одного программного инженера, который не использует помощь ИИ.

Это новая переломная точка — вы больше не спрашиваете ИИ «что это, где это, как это сделать», а скорее позволяете ему «создавать, выполнять, строить», позволяя ему активно использовать инструменты, читать файлы, декомпозировать проблемы и предпринимать действия. ИИ эволюционировал от восприятия к генерации, к рассуждению и теперь действительно способен выполнять задачи.

За последние два года вычислительные требования для рассуждения увеличились примерно в 10 000 раз, а использование выросло примерно в 100 раз. Я всегда считал, что вычислительные требования увеличились в миллион раз за последние два года — это общее чувство среди всех, включая OpenAI и Anthropic. Если мы сможем получить больше вычислительной мощности, мы сможем генерировать больше токенов, доходы увеличатся, и ИИ станет умнее. Переломный момент в рассуждениях действительно настал.

Эра ИИ-инфраструктуры стоимостью в триллион долларов

В прошлом году в это время я заявил здесь, что мы с уверенностью ожидаем спрос и заказы на покупку Blackwell и Rubin до 2026 года на сумму около 500 миллиардов долларов. Сегодня, через год после GTC, я стою здесь, чтобы сказать вам: если смотреть вперед до 2027 года, я вижу цифру не менее 1 триллиона долларов. И я уверен, что фактический спрос на вычислительные мощности будет намного выше этой цифры.

2025: Год инференса для NVIDIA

2025 год — это год инференса для NVIDIA. Мы хотим убедиться, что, помимо обучения и послеобучения, мы поддерживаем высокое качество на каждом этапе жизненного цикла ИИ, позволяя инвестированной инфраструктуре работать эффективно и результативно дольше, с более низкими затратами на единицу.

В то же время Anthropic и Meta официально присоединились к платформе NVIDIA, вместе представляя треть мирового спроса на вычисления ИИ. Модели с открытым исходным кодом приближаются к передовым технологиям и становятся повсеместными.

В настоящее время NVIDIA — единственная в мире платформа, способная работать со всеми областями ИИ: языком, биологией, компьютерной графикой, компьютерным зрением, речью, белками и химией, робототехникой и т. д. — всеми моделями ИИ, будь то на периферии или в облаке, независимо от языка. Архитектура NVIDIA универсальна для всех этих сценариев, что делает нас платформой с наименьшими затратами и наивысшей степенью уверенности.

В настоящее время 60% бизнеса NVIDIA приходится на пять крупнейших провайдеров облачных услуг, в то время как оставшиеся 40% распределяются между региональными облаками, суверенными облаками, предприятиями, отраслями, робототехникой и вычислениями на периферии. Широта охвата ИИ сама по себе является его устойчивостью — это, безусловно, новая трансформация вычислительной платформы.

Грейс Блэквелл и NVLink 72: Смелое архитектурное нововведение

Пока архитектура Hopper была на пике своей популярности, мы решили полностью изменить архитектуру системы, расширив NVLink с 8 полос до NVLink 72, полностью разложив и перестроив вычислительную систему. NVLink 72 Грейс Блэквелл — это значительная технологическая ставка, нелегкая для всех партнеров, и я искренне благодарю всех за это.

В то же время мы запустили NVFP4 — не просто обычный FP4, а новый тип тензорного ядра и вычислительного блока. Мы продемонстрировали, что NVFP4 может выполнять вычисления без потери точности, обеспечивая при этом значительное повышение производительности и энергоэффективности, и он также подходит для обучения. Кроме того, появились новые алгоритмы, такие как Dynamo и TensorRT-LLM, и мы даже вложили миллиарды долларов в создание суперкомпьютера специально для оптимизации ядер, который называется DGX Cloud.

Результаты показывают, что наша производительность вычислений замечательна. Данные анализа Semi — самого всестороннего на сегодняшний день исследования производительности вычислений ИИ — показывают, что NVIDIA значительно лидирует как по количеству токенов на ватт, так и по стоимости токена. Изначально закон Мура мог обеспечить увеличение производительности H200 в 1,5 раза, но мы достигли 35-кратного увеличения. Дайлан Пател из Semi Analysis даже сказал: «Дженсен схитрил; на самом деле это 50 раз». Он прав.

Я цитирую его: "Дженсен подвел."

Стоимость токена NVIDIA самая низкая в мире, в настоящее время не имеет себе равных. Причина кроется в экстремальном совместном проектировании.

Например, до того, как NVIDIA обновила весь набор программного обеспечения и алгоритмов, у Fireworks была средняя скорость токенизации около 700 в секунду; после обновления она достигла 5000 в секунду, что в 7 раз больше. Такова сила экстремального совместного проектирования.

Фабрика ИИ: От центров обработки данных до фабрик токенов

Центры обработки данных раньше использовались для хранения файлов; теперь они являются фабриками по производству токенов. Каждый провайдер облачных услуг и каждая компания, занимающаяся ИИ, в будущем будет использовать «эффективность фабрики токенов» в качестве основной операционной метрики.

Это мой основной аргумент:

• Вертикальная ось: Производительность — количество токенов, генерируемых в секунду при фиксированной мощности

• Горизонтальная ось: Скорость взаимодействия — скорость отклика для каждого вывода; чем выше скорость, тем больше можно использовать модель, тем длиннее контекст и тем умнее ИИ

Токены — новый товар, и по мере созревания они будут иметь разную цену:

• Бесплатный уровень (высокая пропускная способность, низкая скорость)

• Средний уровень (~$3 за миллион токенов)

• Высокий уровень (~$6 за миллион токенов)

• Высокоскоростной уровень (~$45 за миллион токенов)

• Ультравысокоскоростной уровень (~$150 за миллион токенов)

По сравнению с Hopper, Grace Blackwell увеличила пропускную способность в 35 раз на самом высоком уровне и представила новый уровень. Упрощая оценку модели, если 25% мощности выделяется каждому из четырех уровней, Grace Blackwell может генерировать в 5 раз больше дохода, чем Hopper.

Вера Рубин: Система искусственного интеллекта нового поколения

(Проиграть видео о введении системы Вера Рубин)

Вера Рубин - это полная, оптимизированная система "от истока до устья", предназначенная для агентурных задач:

• Ядро вычислений большой языковой модели: Кластер GPU NVLink 72, обработка предварительной загрузки и кэш KV

• Новый процессор Vera: Разработан для чрезвычайно высокой производительности в режиме одного потока, с использованием памяти LPDDR5, с отличной энергоэффективностью, единственный в мире процессор для центров обработки данных, использующий LPDDR5, подходит для вызовов инструмента агента ИИ

• Система хранения: BlueField 4 + CX 9, новая платформа хранения для эпохи ИИ, с 100% участием глобальной индустрии хранения

• Переключатель CPO Spectrum X: Первый в мире оптоволоконный переключатель Ethernet в единой упаковке, теперь в полном серийном производстве

• Стойка Kyber: Новая система стоек, поддерживающая 144 GPU для формирования единой области NVLink, с вычислительной частью спереди и переключателем NVLink сзади, формирующим гигантский компьютер

• Rubin Ultra: Узел суперкомпьютера нового поколения, вертикальная конструкция, в паре со стойкой Kyber, поддерживающей более масштабные межсоединения NVLink

Vera Rubin на 100% охлаждается жидкостью, что сокращает время установки с двух дней до двух часов, используя охлаждение горячей водой при температуре 45°C, что значительно снижает нагрузку на охлаждение в центрах обработки данных. На этот раз Сатья (Наделла) подтвердил, что первая стойка Vera Rubin теперь работает на Microsoft Azure, что я считаю очень захватывающим.

Интеграция Groq: Крайнее расширение производительности интерпретации

Мы приобрели команду Groq и получили лицензию на ее технологию. Groq — это детерминированный процессор потока данных, использующий статическую компиляцию и планирование компилятора, с большим объемом ОЗУ, оптимизированный для однократного вывода данных, с чрезвычайно низкой задержкой и высокой скоростью генерации токенов.

Однако емкость памяти Groq ограничена (500 МБ кэш-памяти на кристалле), что затрудняет независимое использование параметров и кэш-памяти KV больших моделей, ограничивая его масштабное применение.

Решение — Dynamo — набор программного обеспечения для планирования вывода данных. Мы разделили конвейер вывода данных с помощью Dynamo:

• Предварительная загрузка и декодирование механизма внимания завершены на Vera Rubin (требуется огромная вычислительная мощность и кэш KV)

• Декодирование с помощью сверточной нейронной сети, то есть часть генерации токенов, завершено на Groq (требуется чрезвычайно высокая пропускная способность и низкая задержка)

Оба устройства тесно связаны через Ethernet, что снижает задержку примерно вдвое благодаря специальным режимам. Под единым планированием Dynamo, "операционной системы ИИ", общая производительность увеличивается в 35 раз, открывая новые уровни производительности интерпретации, ранее недостижимые для NVLink 72.

Рекомендации по сочетанию Groq и Vera Rubin:

• Если рабочая нагрузка в основном связана с высокой пропускной способностью, используйте 100% Vera Rubin

• Если большое количество рабочих нагрузок связано с генерацией высокоценных токенов, таких как генерация кода, используйте Groq с рекомендуемым соотношением примерно 25% Groq + 75% Vera Rubin

Groq LP30, производимый Samsung, поступил в массовое производство и, как ожидается, начнет поставляться в третьем квартале. Спасибо Samsung за полное сотрудничество.

Исторический скачок в производительности инференса

Количественная оценка предыдущих технологических достижений: в течение двух лет скорость генерации токенов на фабрике ИИ мощностью 1 ГВт увеличится с 22 миллионов токенов/секунду до 700 миллионов токенов/секунду, что в 350 раз больше. Такова сила экстремального совместного проектирования.

Технический план

• Блэквелл: В настоящее время в производстве система стандартных стоек Oberon, медный кабель расширен до NVLink 72, опциональное оптическое расширение до NVLink 576

• Вера Рубин (текущая): Стойка Kyber, NVLink 144 (медный кабель); стойка Oberon, NVLink 72 + оптический, расширен до NVLink 576; Spectrum 6, первый в мире коммутатор CPO

• Vera Rubin Ultra (в ближайшее время): Графический процессор Rubin Ultra нового поколения, чип LP35 (первая интеграция NVFP4), который еще больше повышает производительность в несколько раз

• Feynman (следующее поколение): Новый GPU, чип LP40 (совместно разработанный NVIDIA и командой Groq, с интеграцией NVFP4); новый процессор — Rosa (Rosalyn); BlueField 5; CX 10; стойка Kyber, поддерживающая оба метода расширения: медный и CPO

Дорожная карта ясна: расширение медных и оптических сетей (масштабирование вверх и масштабирование в стороны) продвигаются параллельно, и нам нужно, чтобы все партнеры продолжали расширять производство медных кабелей, оптических волокон и CPO.

NVIDIA DSX: Платформа цифровых двойников для ИИ-заводов

ИИ-заводы становятся все более сложными, но различные поставщики технологий, из которых они состоят, никогда не сотрудничали на этапе проектирования, а только "встречали" друг друга в центре обработки данных — это явно недостаточно.

Чтобы решить эту проблему, мы создали Omniverse и платформу NVIDIA DSX на ее основе — платформу для совместного проектирования и эксплуатации ИИ-заводов уровня гигаватт всеми партнерами в виртуальном мире. DSX предоставляет:

• Механические, тепловые, электрические и сетевые системы моделирования на уровне стойки

• Подключение к энергосистеме для совместного планирования энергосбережения

• Динамическая оптимизация потребления энергии и охлаждения на основе Max-Q в пределах центра обработки данных

По консервативным оценкам, эта система может повысить эффективность использования энергии примерно в 2 раза, что является значительным преимуществом в масштабах, о которых мы говорим. Omniverse начинается с цифровой Земли и будет содержать цифровые двойники различных масштабов; мы строим самый большой компьютер в истории человечества в сотрудничестве с глобальными партнерами.

Кроме того, NVIDIA выходит в космос. Чип Thor прошел радиационную сертификацию и работает на спутниках. Мы разрабатываем Vera Rubin Space-1 с партнерами для создания космических центров обработки данных. В космосе мы можем полагаться только на радиацию для рассеяния тепла, и управление теплом является основной проблемой; мы собираем лучших инженеров для решения этой проблемы.

OpenClaw: Операционная система для эры агентов

Питер Штайнбергер разработал программное обеспечение под названием OpenClaw. Это самый популярный проект с открытым исходным кодом в истории человечества, превзойдя достижения Linux всего за несколько недель.

OpenClaw по сути является агентной системой, способной:

• Управление ресурсами, доступ к инструментам, файловым системам и крупным языковым моделям

• Выполнение задач по расписанию и задач с ограничением по времени

• Постепенное декомпозирование проблем и вызов субагентов

• Поддержка произвольных способов ввода и вывода (голос, видео, текст, электронная почта и т. д.)

Если описывать это на синтаксисе операционной системы, то это действительно операционная система — операционная система для агентурных компьютеров. Windows сделали возможным персональное использование компьютеров; OpenClaw делает возможными персональных агентов.

Каждому предприятию необходимо разработать свою собственную стратегию OpenClaw, так же как нам всем нужны стратегии Linux, HTML и Kubernetes.

Комплексное преобразование ИТ-инфраструктуры предприятий

До OpenClaw ИТ-инфраструктура предприятий включала в себя ввод данных и файлов в системы, их обработку с помощью инструментов и рабочих процессов, в конечном итоге становящихся инструментами для использования человеком. Программные компании создавали инструменты, а системные интеграторы (GSI) и консалтинговые фирмы помогали предприятиям использовать эти инструменты.

После OpenClaw каждая компания SaaS превратится в компанию AaaS (Agentic as a Service) — не просто предоставляющую инструменты, но и предоставляющую ИИ-агентов, специализирующихся в конкретных областях.

Но есть ключевая проблема: внутренние агенты могут получать доступ к конфиденциальным данным, выполнять код и общаться с внешними сторонами. Это должно строго контролироваться в корпоративных средах.

Чтобы решить эту проблему, мы сотрудничали с Peter, чтобы интегрировать безопасность в корпоративную версию, запустив:

• NeMo Claw (справочный дизайн): Корпоративная эталонная система на базе OpenClaw, включающая полный набор инструментов ИИ-агентов NVIDIA

• Open Shield (уровень безопасности): Интегрирован в OpenClaw, обеспечивает механизмы политики, сетевые барьеры и маршрутизаторы конфиденциальности для обеспечения безопасности корпоративных данных

• NeMo Cloud: Доступен для скачивания и интегрирован с механизмами политики всех компаний SaaS

Это возрождение корпоративных ИТ, индустрии стоимостью 2 триллиона долларов, которая готова вырасти до масштаба в несколько триллионов долларов, переходя от предоставления инструментов к предложению специализированных услуг агентов ИИ.

Я могу полностью предвидеть, что в будущем каждый инженер в компании будет иметь годовой бюджет в токенах. Их зарплата может составлять сотни тысяч долларов, и я дополнительно предоставлю им квоту токенов, эквивалентную половине их зарплаты, что позволит их производительности увеличиться в 10 раз. «Сколько токенов вы получаете с предложением о работе?» стало новой темой найма в Силиконовой долине.

Каждое предприятие в будущем будет одновременно пользователем токенов (для инженеров) и производителем токенов (предоставляя услуги своим клиентам). Значение OpenClaw нельзя недооценивать; оно так же важно, как HTML и Linux.

Инициатива NVIDIA Open Model

В области пользовательских агентов (Custom Claw) мы предоставляем передовые модели собственной разработки NVIDIA:

Модель Область Nemotron Large Language Model Cosmos World Foundation Model GROOT Общая модель гуманоидного робота Alpamayo Автономное вождение BioNeMo Цифровая биология Phys-AIAI Физика

Мы находимся на передовой технологий в каждой области и стремимся к постоянному совершенствованию — за Nemotron 3 последует Nemotron 4, за Cosmos 1 последует Cosmos 2, а Groq также будет обновляться до второго поколения.

Nemotron 3 входит в тройку лучших моделей в мире в OpenClaw и находится на передовой. Nemotron 3 Ultra станет самой мощной базовой моделью, когда-либо созданной, поддерживая страны в создании суверенного ИИ.

Сегодня мы объявляем о создании Альянса Nemotron, инвестирующего миллиарды долларов в развитие базовых моделей ИИ. В состав альянса входят: BlackForest Labs, Cursor, LangChain, Mistral, Perplexity, Reflection, Sarvam (Индия), Thinking Machines (лаборатория Миры Мурати) и другие. Одна за другой, компании по разработке корпоративного программного обеспечения присоединяются к проекту, интегрируя эталонную разработку NeMo Claw и инструментарий искусственного интеллекта NVIDIA в свои продукты.

Физический ИИ и робототехника

Цифровые агенты действуют в цифровом мире — пишут код, анализируют данные; в то время как физический ИИ относится к воплощенным агентам, то есть роботам.

На этой GTC было продемонстрировано 110 роботов, охватывающих почти все компании по разработке роботов по всему миру. NVIDIA предоставляет три компьютера (тренажерные компьютеры, симуляционные компьютеры, бортовые компьютеры) и полный стек программного обеспечения и модели ИИ.

Что касается автономного вождения, настал «момент ChatGPT» для автономного вождения. Сегодня мы объявляем о присоединении четырех новых партнеров к платформе NVIDIA RoboTaxi Ready: BYD, Hyundai, Nissan и Geely, с общим годовым объемом производства 18 миллионов автомобилей. Вместе с предыдущими партнерами, такими как Mercedes-Benz, Toyota и General Motors, состав еще больше расширился. Мы также объявили о значимом сотрудничестве с Uber для развертывания и интеграции автомобилей RoboTaxi Ready в нескольких городах.

В области промышленных роботов многие компании, такие как ABB, Universal Robotics и KUKA, сотрудничают с нами, чтобы объединить физические модели ИИ с системами моделирования, способствуя внедрению роботов в глобальные производственные линии.

В телекоммуникациях также участвуют Caterpillar и T-Mobile. В будущем беспроводные базовые станции будут не просто узлами связи, а станут NVIDIA Aerial AI RAN — интеллектуальной платформой вычислительных устройств на краю сети, способной воспринимать трафик в реальном времени и настраивать формирование луча для достижения энергосберегающих и повышающих эффективность возможностей.

Особый сегмент: Появление робота Олаф

(Показ демонстрационного видео робота Олафа от Disney)

Дженсен Хуанг: Снеговик здесь! Ньютон работает нормально! Omniverse тоже работает нормально! Олаф, как ты?

Олаф: Я очень рад тебя видеть.

Дженсен Хуанг: Да, потому что я дал тебе компьютер — Джесона!

Олаф: Что это такое?

Дженсен Хуанг: Это прямо внутри твоего живота.

Олаф: Это удивительно.

Дженсен Хуанг: Ты научилась ходить в Омниверсе.

Олаф: Я люблю ходить. Это гораздо лучше, чем кататься на олене и смотреть на красивое небо.

Дженсен Хуанг: Это связано с физическим моделированием — решением Ньютона, работающим на NVIDIA Warp, разработанным в сотрудничестве с Disney и DeepMind, что позволяет вам адаптироваться к реальному физическому миру.

Олаф: Я как раз хотел это сказать.

Дженсен Хуанг: Это ваша умная задумка. Я снеговик, а не снежный ком.

Дженсен Хуанг: Можете себе это представить? Будущий Диснейленд — все эти роботы, свободно гуляющие по парку. Но честно говоря, я думала, что ты будешь выше. Я никогда не видел такого маленького снеговика.

Олаф: (неопределенно)

Дженсен Хуанг: Не могли бы вы помочь мне подвести итоги сегодняшней речи?

Олаф: Это было бы здорово!

Краткое резюме выступления

Дженсен Хуанг: Сегодня мы вместе рассмотрели следующие основные темы:

1. Приход рассуждающего переломного момента: рассуждение стало основной рабочей нагрузкой ИИ, токены стали новым товаром, а производительность вывода напрямую определяет доход.

2. Эра фабрик ИИ: центры обработки данных эволюционировали из хранилищ файлов в фабрики по производству токенов, и в будущем каждая компания будет измерять свою конкурентоспособность по "эффективности фабрики ИИ".

3. Революция агента OpenClaw: OpenClaw открыл эпоху агентного вычисления, и корпоративные ИТ переходят от эпохи инструментов к эпохе агентов; каждое предприятие должно разработать стратегию OpenClaw.

4. Физический ИИ и робототехника: Овеществленный интеллект масштабируется, автономное вождение, промышленные роботы и гуманоидные роботы вместе образуют следующую значительную возможность для физического ИИ.

Спасибо всем, и наслаждайтесь GTC!