Никто не разбирается в «следующем поколении ИИ-вычислений» лучше, чем Nvidia

Источник: Гик-парк

Автор: Сюй Шань

«Я уверен, что это настоящее технологическое пиршество. Сегодня каждый из присутствующих представляет экосистему NVIDIA». На открытии GTC 2026 года тот мужчина в черной кожаной куртке — Хуан Жэньсюнь — вышел на сцену с его фирменной уверенностью.

В отличие от предыдущих лет, в этом году отмечается 20-летие экосистемы CUDA. Сразу после открытия Хуан рассказал, как NVIDIA шаг за шагом создавал свою защитную стену — от Geforce до трассировки лучей и AI-умных систем. «Теперь экосистема CUDA сформировала «цикл данных».» Под его руководством мы видим, что созданная им экосистема CUDA уже превратилась в бизнес-империю.

На этом мероприятии Хуан представил Vera Rubin — специально разработанный для AI-агентов чип с вычислительной мощностью 3.6 экзафлопс. В сочетании с новейшей стойкой, его мощность на каждый мегаватт увеличилась в 35 раз. Кроме того, он анонсировал CPU Vera CPU, специально созданный для сверхвысокой однопоточной производительности.

Еще важнее, что NVIDIA выпустила корпоративное решение OpenClaw — NemoClaw. Его можно скачать, использовать, дорабатывать и интегрировать с любыми SaaS-компаниями по всему миру. В то время как в этом году на основной речи NVIDIA уделила меньше внимания роботам, автономному вождению и квантовым вычислениям.

Просмотрев это выступление, возникает предчувствие: мы стоим на пороге новой эпохи вычислительных платформ. Как в предыдущие революции появились Google и Amazon, так и в нынешней AI-революции рождаются новые «гиганты AI», меняющие мир.

Руководитель уверен, что его список компаний, который он держит в руке, — его опора. Он не только определяет вычисления, он использует AI как точку опоры, чтобы силой привлекать финансы, медицину, производство и розницу в эпоху «AI», управляемую GPU.

Еще раз NVIDIA видит будущее AI, и сейчас он тянет весь мир за собой.

01 Vera Rubin: 7 прорывных чипов, 5 системных стойок, 1 суперкомпьютер

«За десять лет вычислительная мощность выросла в 40 миллионов раз». NVIDIA вспоминает, как за последние 10 лет мощность стремительно росла согласно трем основным законам расширения, от предобучения и до общего интеллекта, с ростом требований к вычислениям в экспоненциальной шкале.

В эпоху AI-агентов NVIDIA представила Vera Rubin. Он создан для полного жизненного цикла AI-агентов, переопределяя CPU, память, сеть и безопасность на уровне чипа.

По параметрам, Vera Rubin оснащен NVLink 6, а общая вычислительная мощность достигает 3.6 EFLOPS, что станет ключевым драйвером эпохи AI-агентов. Более того, по сравнению с предыдущим поколением, Vera Rubin полностью охлаждается жидкостью, все традиционные кабели исчезли.

В целом, текущая конфигурация Vera CPU — специально разработанная для оркестровки и универсальных задач. STX-стойка основана на BlueField-4 для AI-сториджа. Благодаря технологии Spectrum-6 для оптической интеграции достигается масштабируемость, повышающая энергоэффективность и надежность.

Groq 3 LPX — это стойка, глубоко интегрированная с Vera Rubin, с 230MB встроенной SRAM, что дополнительно ускоряет вычисления.

Вся система вместе увеличивает пропускную способность на каждый мегаватт в 35 раз. Несомненно, платформа Vera Rubin — революционный AI-суперкомпьютер, созданный на базе семи чипов и пяти системных стоек.

При проектировании продукта Хуан считает, что большие языковые модели будут становиться все больше, генерировать все больше токенов и работать быстрее, чтобы обеспечить более бысткое мышление. Но при этом им потребуется частый доступ к памяти, что создает огромную нагрузку — KV-кэш, структурированные данные QDF, неструктурированные QVS и так далее. Поэтому системы хранения данных должны быть полностью переосмыслены.

В эпоху агентных систем AI будет использовать разные инструменты, и требования к скорости работы браузеров, виртуальных ПК и других устройств будут расти. Поэтому NVIDIA создала новый CPU Vera CPU, специально для сверхвысокой однопоточной производительности, с высокой пропускной способностью данных и эффективностью. Он — единственный в мире CPU на базе LPDFR5X, сочетающий высокую однопоточную производительность и эффективность на ватт.

Серия Vera Rubin｜Источник: NVIDIA

«Мы создали этот CPU, чтобы он работал в паре с системой, поддерживая задачи AI-агентов. Этот продукт уже запущен в массовое производство. Мы никогда не планировали продавать CPU отдельно, но сейчас наши продажи очень хороши. Это, без сомнения, станет нашим бизнесом на сотни миллионов долларов. Я очень доволен нашей командой по архитектуре CPU», — сказал Хуан.

Он также продемонстрировал Rubin Ultra. В отличие от обычного Rubin, который вставляется горизонтально, Rubin Ultra использует новую стойку Groq, которая вставляется вертикально. «Эта стойка очень тяжелая, я точно не смогу ее поднять, поэтому не буду пробовать».

Groq стойка｜Источник: NVIDIA

На задней панели он отказался от традиционных медных кабелей. Он считает, что медь ограничена по дальности передачи, и вместо этого использует новую систему для соединения 144 GPU. Это новая версия NVLink, которая также устанавливается вертикально, подключаясь к задней панели. Передняя часть — вычислительный блок, задняя — NVLink-коммутатор, образуя огромный вычислительный кластер.

Вернувшись к вопросу о том, сколько реальных выгод даст новая архитектура чипов, Хуан отметил, что она в конечном итоге повлияет на позиционирование и ценообразование токенов.

«Токены — это новая товарная категория. Как и все товары, после перехода через точку зрелости они станут иерархическими». Он выделил несколько уровней токенов:

• Высокопроизводительные, низкоскоростные версии для бесплатных пакетов;
• Средний уровень — более крупные модели, быстрее, с длинным контекстом;
• В будущем появятся флагманские пакеты с очень высокой скоростью генерации токенов для критических задач или длительных исследований. Тогда цена за миллион токенов/150 долларов будет вполне оправданной.

«Чем больше модель, тем выше интеллект; чем длиннее контекст, тем точнее результаты; чем быстрее, тем лучше размышления и итерации, а значит, AI становится умнее. Чем умнее модель, тем выше цена на каждом новом уровне, например, до 45 долларов», — считает он. Он полагает, что потребление токенов изменит все.

По его расчетам, если исследователь использует 50 миллионов токенов в день, при цене 150 долларов за миллион, это вполне приемлемо для исследовательской команды. «Это будущее AI». Он предполагает перераспределение ресурсов: 25% энергии — на бесплатные пакеты, 25% — на средний уровень, 25% — на премиум, и 25% — на эксклюзивные услуги. Если дата-центр потребляет всего 1 гигаватт, то клиент сам решает, как распределить ресурсы: бесплатные — для привлечения пользователей, премиум — для самых ценных клиентов. В итоге это определяет доход.

При такой модели он говорит, что платформа Blackwell даст в 5 раз больше дохода, чем Hopper, а Vera Rubin — в 5 раз больше, чем Blackwell.

Vera Rubin｜Источник: NVIDIA

Groq — это детерминированный потоковый процессор, использующий статическую компиляцию и планирование. Все тайминги — когда передается данные, когда выполняется вычисление, как синхронизировать — заранее планируются компилятором, без динамического планирования. Эта архитектура оснащена большим объемом HBM и предназначена для inference.

На данный момент Groq 3 LPU уже запущен в массовое производство, поставки начнутся примерно в третьем квартале этого года.

Что касается Vera Rubin, то, несмотря на сложность тестирования ранних образцов Grace Blackwell, уже завершены испытания первых образцов Vera Rubin, и первая стойка Vera Rubin запущена в Azure и работает нормально.

Сейчас NVIDIA активно производит Vera Rubin и GB300, создавая цепочку поставок, способную еженедельно выпускать тысячи систем.

Следующая архитектура чипов NVIDIA носит название Feynman.

Кроме того, Groq и Vera Rubin станут ключевыми компонентами фабрики AI NVIDIA.

Одна чиповая платформа Groq содержит всего 500MB памяти, а GPU Vera Rubin — 288GB HBM4.

Модель с триллионом параметров потребует много чипов для хранения всех параметров. Но если разместить ее рядом с Vera Rubin, то можно хранить огромные KV-кэши для систем AIGC.

Таким образом, NVIDIA перестраивает ресурсы для inference — назначая наиболее подходящие задачи наиболее подходящим чипам.

По замыслу Хуан, такие части модели, как Attention в декодере, требуют больших вычислений и могут выполняться на Vera Rubin, а генерация токенов — на Groq-чипах.

Благодаря специальной Ethernet-связке эти два типа чипов смогут снизить задержку почти вдвое. В сочетании с программным обеспечением NVIDIA Dynamo, архитектура Vera Rubin в связке с Groq LPU увеличила производительность inference в 35 раз.

02 NemoClaw: коммерческое решение AIOS

«OpenClaw — самый популярный проект с открытым исходным кодом в истории, и всего за несколько недель достиг таких успехов. Его скорость развития даже превзошла Linux в свое время», — отметил Хуан. Он добавил, что OpenClaw умеет взаимодействовать с любыми модальностями, понимает команды, может отправлять сообщения, SMS, письма. Он обладает полным IO.

«OpenClaw — это операционная система для AI-агентов. Это как Windows для ПК в свое время, только для создания личных интеллектуальных систем».

Хуан считает, что для каждой компании, каждого софтверного гиганта и каждого CEO сейчас важен вопрос: какая у вас стратегия OpenClaw?

«Как нам нужны Linux, HTTP, HTML — они открыли эпоху интернета; Kubernetes — создал мобильное облако. Сегодня каждая компания должна иметь стратегию OpenClaw, то есть стратегию систем AI-агентов. Это новая вычислительная платформа».

Он уверен, что в будущем рабочие процессы и оплата труда в компаниях изменятся.

До появления OpenClaw, IT-структура компаний строилась вокруг «центров обработки данных», где хранились данные, файлы и структурированные данные. Потоки данных проходили через инструменты, системы учета и автоматизированные рабочие процессы, превращаясь в инструменты для людей и цифровых работников. В старой индустрии софтверные компании создавали инструменты, хранили файлы, а IT-консультанты помогали внедрять и интегрировать их.

Будущее компаний｜Источник: NVIDIA

Но в эпоху OpenClaw и AI-агентов каждая IT-компания, каждая фирма и SaaS-компания превратятся в «агентские сервисные компании» (Agent-as-a-Service, AAS).

Но есть важный вопрос: системы AI в корпоративных сетях смогут получать доступ к чувствительной информации, выполнять код и общаться с внешним миром. Они могут получить доступ к данным сотрудников, цепочкам поставок, финансовым секретам и передать их, что создает риски безопасности.

Затем NVIDIA представила собственное решение — NVIDIA OpenClaw Reference, Open NemoClaw.

NemoClaw｜Источник: NVIDIA

Он включает полный набор инструментов для AI-агентов, одним из ключевых компонентов является модуль OpenShell, который уже полностью интегрирован в OpenClaw. Пользователи могут скачивать, дорабатывать и подключать его к стратегиям всех SaaS-компаний мира.

Также можно подключать эти стратегии для реализации политик безопасности, настройки сетевых фильтров и маршрутизации данных, чтобы обеспечить безопасность внутри компании. Open NemoClaw поддерживает создание собственных AI-агентов с использованием индивидуальных моделей.

NemoClaw с моделями NVIDIA в рейтинге продуктов типа OpenClaw｜Источник: NVIDIA

Он считает, что в будущем один из способов найма в Кремниевой долине — «сколько токенов вы даете за работу?»

Тогда базовая зарплата сотрудника может составлять десятки тысяч долларов, а компания дополнительно выплачивать половину зарплаты в виде токенов, что увеличит его производительность в 10 раз.

В будущем каждая софтверная компания станет AI-агентом. Они будут производителями токенов, их пользователями и поставщиками токенов для клиентов.

03 Физический AI: BYD, Geely присоединяются к сообществу Robotaxi NVIDIA, а Дисней с Снежной королевой — на финальной сцене

После обсуждения приложений Хуан переключился на физический AI и вместе с командой представил его.

Физический AI NVIDIA｜Источник: NVIDIA

В настоящее время NVIDIA использует три типа компьютеров: для обучения, для генерации синтетических данных и моделирования, а также для бортовых систем роботов.

Также объявлены новые партнерства. «Эра полностью автоматического вождения уже наступила. Мы уверены, что автомобили могут успешно достигнуть полного автопилота», — заявил Хуан.

NVIDIA объявила о новых партнерах для платформы Robotaxi: BYD, Hyundai, Nissan и Geely. Эти компании производят в сумме 18 миллионов автомобилей в год. В сочетании с уже присоединившимися Mercedes, Toyota и GM, количество автомобилей, поддерживающих Robotaxi, станет очень большим. NVIDIA также планирует подключить эти автомобили к операционным сетям партнеров в нескольких городах.

В будущем обычные радиостанции превратятся в NVIDIA Aerial AI RIM — умные базовые станции для Robotaxi. Они смогут анализировать дорожную обстановку, умно управлять лучами и экономить энергию, сохраняя при этом высокую точность.

Он также отметил, что с помощью NVIDIA Alpamayo автомобили смогут безопасно и умно ездить в различных сценариях. Машины смогут объяснять свои решения и реагировать на голосовые команды.

Например, скажем машине: «Эй, Mercedes, можем ли мы ускориться?» — и она ответит: «Конечно, я сейчас увеличу скорость». В сочетании с симуляциями и нейросимуляциями создается огромный объем синтетических данных для обучения стратегий.

Также NVIDIA создала несколько открытых инструментов: Isaac Lab для обучения и оценки роботов в симуляции; Newton — расширяемый, GPU-ускоренный движок дифференциальных физических симуляций; Cosmos — нейросимуляционная модель мира; GR00T — открытая базовая модель робота для inference и действий.

В финале основной речи на сцену вышел робот Снежная королева из Disney «Холодное сердце», который сейчас обучается с помощью NVIDIA симуляций. «Один из моих любимых роботов — это робот Disney», — сказал Хуан.

Хуан и Снежная королева машут на прощание с GTC｜Источник: NVIDIA

В этом году Хуан не просто говорил о направлениях и лозунгах, а представил полный набор практических инструментов для AI-стартапов.

От AI-чипов и систем OpenClaw до физического AI, роботов и масштабных решений для автономного вождения — он дал ответы на самые сложные вопросы, обозначил ключевые проблемы и узкие места. Каждая компания и разработчик смогут найти свое место в этой новой системе.

С этого года AI перестает быть просто набором параметров и мощностью — он становится частью бизнеса и практической реальности. Это, возможно, не победа одной компании, а начало настоящего движения AI.