NVIDIA придбання SchedMD викликає занепокоєння у спільноті штучного інтелекту, можливо, призведе до зниження продуктивності інших брендів чипів

За моніторингом 1M AI News, у грудні 2025 року Nvidia оголосила про придбання компанії SchedMD, яка є основним розробником програмного забезпечення для відкритого планування завдань Slurm. Slurm широко використовується для керування завданнями планування обчислень на суперкомп’ютерах і в AI дата-центрах; як стверджують, приблизно 60% суперкомп’ютерів у світі використовують його, зокрема AI-навчальні кластери компаній Anthropic, Meta, Mistral тощо, а також суперкомп’ютери багатьох урядів, які застосовуються для прогнозування погоди та розробки ядерної зброї. Slurm особливо добре підходить для керування чипами Nvidia, але також має значне застосування на обладнанні інших виробників.

Нещодавно ця угода почала викликати занепокоєння серед експертів з AI та користувачів суперкомп’ютерів. Вони побоюються, що Nvidia може через програмні оновлення subtly змістити пріоритет на користь власних чипів (таких як CUDA та InfiniBand), тим самим завдавши шкоди продуктивності апаратних рішень конкурентів, зокрема AMD та Intel. Частина людей посилається на приклад попереднього придбання Nvidia Bright Computing і вважає, що подібна інтеграція може призвести до штрафів продуктивності для інших чипів. Генеральний директор Intersect360 Research Addison Snell зазначив, що занепокоєння полягає в тому, що Nvidia може переробити цей загальний інструмент із відкритим кодом на продукт «більш придатний або винятково для власного обладнання», що вплине на чесну конкуренцію.

У відповідь Nvidia заявила, що Slurm досі є програмним забезпеченням із відкритим кодом. Компанія продовжить надавати для всіх користувачів удосконалення та підтримку, підкресливши свою відданість розробці за принципами «відкритого коду» та «нейтральності до виробників», і зазначила, що клієнти в цілому отримають користь. Компанія планує зберігати навчання й технічну підтримку для сотень клієнтів SchedMD, водночас заперечуючи, що попередні придбання можуть шкодити сумісності з багатьма видами апаратного забезпечення. Цю подію вважають перевіркою того, чи справді Nvidia в галузі AI та високопродуктивних обчислень зберігає відкритість.