04 сент. 2025 г.·8 мин
Дженсен Хуанг и стратегия, стоявшая за ИИ‑инфраструктурой NVIDIA
Как Дженсен Хуанг превёл NVIDIA от игровых GPU к инфраструктуре ИИ — платформенные ставки, CUDA, дата‑центры и партнёрства, подтолкнувшие бум.
Как Дженсен Хуанг превёл NVIDIA от игровых GPU к инфраструктуре ИИ — платформенные ставки, CUDA, дата‑центры и партнёрства, подтолкнувшие бум.
Когда говорят, что NVIDIA — «основа ИИ», имеют в виду не только быстрые чипы. Речь о наборе строительных блоков, от которых зависят многие современные системы ИИ: обучение моделей, развёртывание их в продуктах и экономичное масштабирование.
Проще говоря, основа — это то, на что опираются другие части. Для ИИ это обычно четыре совместно работающие вещи:
Если хотя бы один из этих элементов отсутствует, прогресс замедляется. Быстрое железо без пригодного ПО остаётся в лаборатории. Отличные инструменты без достаточной аппаратной ёмкости упираются в потолок.
Эту историю часто рассказывают через фигуру Дженсена Хуанга, со‑основателя и CEO NVIDIA — не как про одиноко гениального человека, а как про лидера, который регулярно делал платформенные ставки. Вместо того чтобы рассматривать GPU как отдельный продукт, NVIDIA рано вложилась в превращение их в фундамент, на котором могли бы строить другие компании. Это требовало долгих циклов инвестиций в ПО и установления связей с разработчиками, облачными провайдерами и предприятиями задолго до очевидной отдачи.
Дальше рассмотрим, как NVIDIA перешла от графики к общим вычислениям, почему CUDA оказалась важной, как глубокое обучение изменило спрос, и как системная инженерия, партнёрства и производственные ограничения формировали рынок. Цель — не мифологизировать NVIDIA, а понять стратегические шаги, которые превратили компонент в инфраструктуру.
NVIDIA не начинала как «компания ИИ». Первоначально она была сосредоточена на графике: делала GPU для плавного отображения 3D‑миров для геймеров и дизайнеров. Эта фокусировка заставила команду достичь мастерства в одном умении, которое позже оказалось решающим — выполнять множество мелких математических операций одновременно.
Чтобы отрисовать один кадр игры, компьютер должен вычислить цвета, освещение, текстуры и геометрию для миллионов пикселей. Многими из этих вычислений можно заниматься параллельно: пиксель #1 и пиксель #1 000 000 не зависят друг от друга.
Поэтому GPU эволюционировали в массивно‑параллельные машины: вместо нескольких очень мощных ядер — много небольших ядер, рассчитанных на повторение простых операций по большим батчам данных.
Простая аналогия:
Когда инженеры поняли, что похожие параллельные шаблоны встречаются вне игр — в физических симуляциях, обработке изображений, кодировании видео и научных расчётах — GPU перестали выглядеть нишевым компонентом и стали выглядеть как универсальный мотор для «многочисленных вычислений одновременно».
Это изменило перспективу NVIDIA: не только продажа потребительских видеокарт, но и создание платформы для рабочих нагрузок, которые выгодны от параллельных вычислений — подготовив почву для требований глубокого обучения.
Ключевая стратегическая ставка NVIDIA была не только в «делать быстрее GPU». Ставка была в том, чтобы сделать GPU платформой, которую разработчики выберут и будут использовать снова и снова — потому что опыт программирования со временем усиливается.
Графический чип легко сравнивать по характеристикам: ядра, пропускная способность, мощность, цена. Платформу сложнее заменить. Вложившись рано в единый модель программирования, NVIDIA стремилась сместить решение покупки с «какой чип быстрее в этом году?» на «на какой стек наша команда будет опираться в ближайшие пять лет?».
CUDA превратила GPU из специализированного графического процессора в инструмент, который программисты могли использовать для самых разных вычислений. Вместо того, чтобы вынуждать разработчиков мыслить в терминах графических API, CUDA предлагала более прямой способ писать код с ускорением на GPU, поддерживаемый компиляторами, отладочными средствами и инструментами профилирования.
Этот «мост» снизил трение при эксперименте с новыми рабочими нагрузками. Когда разработчики начинали получать преимущества — более быстрые симуляции, аналитика, а позже и глубокое обучение — у них появлялась причина оставаться в экосистеме.
Аппаратное лидерство временами преходяще; экосистемы ПО накапливаются. Инструменты, библиотеки, туториалы и знание сообщества создают издержки переключения, которые не видны в бенчмарках. Со временем команды строят внутренние кодовые базы, нанимают специалистов с опытом CUDA и полагаются на растущий набор оптимизированных блоков.
CUDA не лишена минусов. Есть кривая обучения, и программирование под GPU требует специфического мышления о производительности. Портируемость вызывает опасения: код и рабочие процессы могут привязаться к экосистеме NVIDIA, и некоторые организации пытаются хеджировать это с помощью стандартов и абстракций.
Глубокое обучение изменило представление о том, каким должно быть «хорошее железо» для ИИ. Ранние волны машинного обучения часто укладывались в CPU — модели были меньше и обучения занимали меньше времени. Современные нейросети — особенно для зрения, речи и языка — превратили обучение в огромную вычислительную задачу, и это прямо соответствовало сильным сторонам GPU.
Обучение нейросети в значительной степени состоит из повторяющихся операций: большие матричные умножения и связанная линейная алгебра. Эти вычисления очень хорошо распараллеливаются — значит, работу можно разделить на множество маленьких частей и выполнить одновременно.
GPU изначально создавались для параллельных нагрузок (для рендеринга графики). Тысячи небольших ядер могут выполнять множество умножений параллельно, что существенно при миллиардах или триллионах операций. По мере роста размеров данных и моделей этот параллельный прирост производительности часто определял, закончится ли обучение за дни вместо недель.
Ранний цикл принятия был практичным. Исследователи в университетах и лабораториях использовали GPU, потому что им требовалось больше вычислений на доллар. По мере улучшения результатов эти идеи стали переходить в общий код и воспроизводимые рецепты обучения.
Затем фреймворки упростили жизнь. Когда популярные инструменты вроде TensorFlow и PyTorch стали поддерживать GPU «из коробки», командам не нужно было писать низкоуровневый GPU‑код, чтобы получить выгоду. Это снизило трение: больше студентов могли обучать большие модели, больше стартапов быстро прототипировать, и более зрелые компании могли обосновать инвестиции в GPU‑сервера.
Не стоит переоценивать роль только аппаратуры. Прорывы в алгоритмах, лучшие техники обучения, большие наборы данных и улучшенные инструменты ПО двигали прогресс вместе. GPU стали центральными потому, что они соответствовали форме новой рабочей нагрузки — и окружающая экосистема сделала их доступными.
Продажа видеокарты геймерам связана в основном с кадровой частотой и ценой. Продажа вычислений дата‑центру — иная история: покупатель заботится о времени безотказной работы, предсказуемых поставках, контрактах поддержки и том, как будет выглядеть платформа через три года.
Клиенты дата‑центров — облачные провайдеры, исследовательские центры, предприятия — не собирают ПК‑хобби. Они запускают критичные для бизнеса сервисы, где упавший узел означает нарушение SLA и реальные деньги. Это сдвигает разговор от «быстрый чип» к «надёжной системе»: проверенные конфигурации, дисциплина прошивок, обновления безопасности и чёткие инструкции по эксплуатации.
Для обучения и инференса важна не только сырая скорость, но и сколько работы можно выполнить на единицу энергии и площади. Дата‑центры живут в рамках ограничений: плотность стоек, охлаждение, стоимость электричества.
Позиционирование NVIDIA превратилось в набор метрик, ориентированных на дата‑центры:
Один GPU не решает проблему развёртывания. Покупатели дата‑центров хотят полный, поддерживаемый путь в продакшен: железо, спроектированное для серверной среды, системные референс‑дизайны, стабильные релизы драйверов и прошивок, и ПО, которое позволяет эффективно использовать аппарат.
Здесь важно «полно‑стековое» позиционирование NVIDIA — железо плюс окружение ПО и поддержки, что снижает риск для клиентов, которые не могут позволить себе эксперименты.
Предприятия выбирают платформы, которые, по их мнению, будут поддерживаться. Долгосрочные дорожные карты дают сигнал, что покупка сегодня не станет брошенной, а корпоративная надёжность — проверенные компоненты, предсказуемые циклы обновлений и оперативная поддержка — снижает операционную тревогу. Со временем GPU перестают быть взаимозаменяемой деталью и становятся платформенным решением, на котором можно стандартизироваться.
NVIDIA не выиграла рынок ИИ, рассматривая GPU как самостоятельную деталь, которую встраивают «в чей‑то сервер». Компания всё больше рассматривала производительность как системный результат — сочетание чипа, платы, способа связи множества GPU и того, как весь стек разворачивается в дата‑центре.
Современный продукт «GPU» — это часто упакованный набор решений: конфигурация памяти, питание, охлаждение, разводка платы и проверенные референс‑дизайны. Эти решения определяют, сможет ли клиент запустить кластер на полной скорости неделями без сюрпризов.
Предоставляя готовые строительные блоки — протестированные платы и серверные дизайны — NVIDIA снизила нагрузку на OEM, облачных провайдеров и IT‑команды предприятий.
Обучение крупных моделей во многом определяется коммуникацией: GPU постоянно обмениваются градиентами, активациями и параметрами. Если трафик замедляется, дорогостоящие вычисления простаивают.
Высокоскоростные и низколатентные связи между GPU (и хорошо спроектированные топологии коммутации) позволяют масштабировать обучение от «одного быстрого бокса» до многих боксов, работающих как единое целое. Практический результат — лучшая утилизация и меньшее время обучения по мере роста моделей.
Подход NVIDIA понятнее, если увидеть лестницу:
Каждый уровень спроектирован так, чтобы интегрироваться с последующим, и клиенты могли наращивать мощность без полной переработки.
Для клиентов такое системное пакование превращает инфраструктуру ИИ в более пригодный для закупок продукт: понятные конфигурации, предсказуемая производительность и ускоренное развёртывание. Это снижает риск внедрения, ускоряет принятие и делает масштабирование ИИ операционным, а не экспериментальным.
Бенчмарки дают заголовки, но расположение разработчиков даёт годы. Команды, которые выбирают, на чём прототипировать и что выпускать, чаще всего выбирают вариант, который кажется самым быстрым, надёжным и с лучшей поддержкой — даже если другой чип близок по сырой производительности.
GPU приносит ценность через работу разработчиков. Если ваши инженеры могут получить рабочий результат на этой неделе (а не в следующем квартале), вы становитесь дефолтным выбором для следующего проекта — и для следующего после него. Эта привычка накапливается внутри компаний: внутренние примеры, переиспользуемый код и «так у нас принято» становятся весомее любых бенчмарков.
NVIDIA активно инвестировала в непритязательные, но важные части создания доверия к ПО:
Когда модели, пайплайны и планы по найму строятся вокруг стека, переключение — это не «замена карты». Это переобучение инженеров, переписывание кода, валидация результатов и перестройка операционных практик. Это трение становится рвом.
Простой пример: вместо недели ручной оптимизации матричных операций и памяти команда может использовать готовые библиотеки (для распространённых слоёв и attention‑ядр) и получить рабочий результат за дни. Быстрая итерация означает больше экспериментов, более короткие циклы вывода продукта и ещё одну причину остаться на платформе.
NVIDIA не выиграла ИИ, продавая чипы в вакууме. Компания победила, появляясь там, где уже покупают, арендуют и учатся вычислениям — в облаках, корпоративных серверах и университетских лабораториях. Эта дистрибуция важна не меньше, чем сырой результат.
Для многих команд решающим фактором было не «какой GPU лучший?», а «какую опцию я могу включить на этой неделе?» Когда AWS, Azure, Google Cloud и другие провайдеры предлагали экземпляры с NVIDIA как дефолт, принятие стало процессом галочки в закупках, а не долгим инфраструктурным проектом.
Такая же модель сработала и в предприятиях через OEM‑партнёров (Dell, HPE, Lenovo, Supermicro и другие). Если GPU приходит внутри проверенного сервера с драйверами и контрактами поддержки, IT гораздо легче сказать «да».
Партнёрства позволяли также совместно оптимизировать на уровне масштаба. Облачные провайдеры могли настраивать сеть, хранилище и планирование под GPU‑нагрузки. NVIDIA могла синхронизировать аппаратные фичи и библиотеки с фреймворками, которыми пользовались клиенты (PyTorch, TensorFlow, CUDA‑библиотеки, рантаймы для инференса), и валидировать производительность на типичных сценариях: обучение больших моделей, дообучение и высокоскоростной инференс.
Этот обратный цикл тонкий, но мощный: реальные производственные следы влияют на ядра, ядра влияют на библиотеки, а библиотеки влияют на то, что строят разработчики дальше.
Академические программы и исследовательские лаборатории стандартизировали инструменты NVIDIA в курсах и статьях. Студенты учились на системах с поддержкой CUDA, а затем переносили привычки в стартапы и корпоративные команды — канал принятия, который накапливается годами.
Даже сильные партнёрства не означают исключительность. Облачные провайдеры и крупные предприятия часто экспериментируют с альтернативами (другие GPU, кастомные ускорители) чтобы управлять стоимостью, риском поставок и переговорами. Преимущество NVIDIA — быть самым простым «да» в большинстве каналов, при этом каждое поколение нужно вновь заслуживать.
Когда спрос на вычисления для ИИ взлетает, он не ведёт себя как спрос на обычную электронику. Крупное развёртывание ИИ может потребовать тысячи GPU одновременно, а также соответствующие сети и энергетику. Это создаёт «кучковые» покупки: один проект может поглотить то, что иначе распределилось бы между многими мелкими клиентами.
GPU для дата‑центров не просто снимают с полки. Их планируют месяцы вперёд: найденную мощность, тестируют, собирают и отправляют через несколько этапов до готовности к серверу. Если спрос растёт быстрее, чем запланированная мощность, сроки увеличиваются — иногда с недель до многих месяцев — потому что каждый этап имеет свою очередь.
Даже при возможности изготовить сам чип, остальной процесс может ограничивать выпуск. Современные процессоры ИИ зависят от продвинутых технодузлов и всё более сложной упаковки (как соединяются куски кремния, память и интерфейсы). Ёмкость упаковки, доступность HBM и специальные подложки могут стать узкими местами. Проще говоря: проблема не только «сделать больше чипов», а «сделать больше нескольких дефицитных частей одновременно и на высоком уровне качества».
Чтобы поддерживать поток поставок, компании по всей цепочке опираются на прогнозы и долгосрочные обязательства — резервирование производственных слотов, предзаказы материалов и планирование сборочных мощностей. Речь не о точном предсказании будущего, а о снижении риска для поставщиков, чтобы те были готовы инвестировать и выделять ёмкость.
Рынок с быстрым ростом может оставаться напряжённым даже после увеличения выпуска. Новые дата‑центры, новые модели и более широкое принятие могут поддерживать спрос на уровне, равном росту производства. Поскольку оборудование покупается большими блоками, даже небольшое расхождение между запланированным выпуском и реальным спросом ощущается как устойчивый дефицит.
AI‑вычисления никогда не были монополией. При выборе инфраструктуры команды сравнивают NVIDIA с другими поставщиками GPU (в особенности AMD, иногда Intel), кастомными чипами гиперскейлеров (TPU Google, AWS Trainium/Inferentia) и стартапами с узкоспециализированными ускорителями.
На практике «правильный» чип зависит от задачи:
Многие организации используют смешанные наборы: одно для обучения, другое для сервинга и третье для edge.
Одна из причин — зрелость и совместимость ПО. CUDA, библиотеки вроде cuDNN и вся экосистема означают, что многие модели, фреймворки и приёмы производительности уже протестированы и задокументированы. Это снижает время инженеров, риск отладки и «непредвиденные» расходы при портировании.
Есть также кадровой и операционный аспект: проще найти инженера с опытом в инструментах NVIDIA и проще переиспользовать скрипты, контейнеры и практики мониторинга.
При сравнении платформ команды учитывают:
Ни одно из этого не гарантирует, что NVIDIA всегда оптимальна — но для многих покупателей суммарная стоимость внедрения и предсказуемость результатов важнее сырой цены за единицу.
Доминирование NVIDIA несёт реальные компромиссы. Покупатели хвалят производительность и зрелость ПО, но также выражают обеспокоенность по поводу стоимости, зависимости и трудностей с поставками при всплесках спроса.
Стоимость: высококлассные GPU делают пилоты дорогими, а продакшен ещё дороже — особенно если учитывать сеть, питание, охлаждение и квалифицированных операторов.
Привязка (lock‑in): CUDA, библиотеки и настроенный под них код создают «гравитацию». Чем больше ваш стек зависит от оптимизаций под NVIDIA, тем сложнее перейти на другие ускорители без переработки.
Доступность и сложность: сроки поставки, интеграция в кластер и быстро меняющиеся продуктовые циклы могут тормозить команды. На масштабе надёжность, планирование и утилизация становятся отдельными проектами.
Многие организации хеджируют, не отказываясь от NVIDIA:
Чипы ИИ находятся на пересечении экспортного контроля, концентрации цепочек поставок и национальной безопасности. Изменения в политике могут влиять на доступность железа в регионах, способы продажи и сроки поставки — без прямого контроля со стороны какой‑то одной компании.
Если вы оцениваете инфраструктуру ИИ, рассматривайте GPU как часть долгосрочного платформенного решения: смоделируйте полную «всё‑включено» стоимость, тестируйте переносимость рано и планируйте операционные навыки (мониторинг, планирование мощности) до масштабирования.
Рост NVIDIA под руководством Дженсена Хуанга — это не просто история про быстрее чипы, а воспроизводимый паттерн построения устойчивой платформы ИИ. Суть: железо выигрывает момент; платформа выигрывает десятилетие.
Во‑первых, рассматривайте технологию как платформу, а не как продукт. CUDA сделала GPU «дефолтным выбором», упростив путь для разработчиков и делая его предсказуемым и постоянно улучшаемым.
Во‑вторых, инвестируйте в экосистему до того, как она реально понадобится. Инструменты, библиотеки, документация и поддержка сообщества снижают барьер принятия и делают эксперименты дешёвыми — особенно важно, когда команды не уверены, какие кейсы ИИ приживутся.
В‑третьих, проектируйте систему с прицелом на масштаб. Реальная производительность ИИ зависит от сети, памяти, оркестрации и надёжности — а не только от вычислений. Победители упрощают переход от одной рабочей нагрузки к многим и от одного сервера к кластеру.
Если вы планируете ИИ‑проект, возьмите платформенную призму:
Ещё один часто упускаемый вопрос — нужно ли вам действительно разрабатывать и поддерживать столько пользовательского ПО. Для некоторых продуктов более быстрый путь — прототипировать и выпускать приложение с помощью платформы в стиле vibe‑coding, как Koder.ai, а дефицитную GPU‑ёмкость резервировать только для действительно дифференцирующих моделей.
Если ваш узкий момент — доставка продукта, а не оптимизация на уровне ядра, инструменты вроде Koder.ai (чат→приложение для web, backend и мобильных с экспортом исходников и развёртыванием) могут дополнять решения, ориентированные на GPU, сокращая время на рутинную инженерную работу.
Соперничество в чипах усилится, и рабочие нагрузки станут более диверсифицированы по ускорителям. Но базовые принципы остаются: платформы, которые делают разработчиков продуктивными, и системы, которые надёжно масштабируются, по‑прежнему будут определять, где строится ИИ.
В этом контексте «основа» означает набор базовых слоёв, от которых зависят многие команды ИИ, чтобы обучать модели, выполнять инференс и масштабировать решения надежно. Это не только сам GPU — это также программный стек, библиотеки, инструменты и возможность поставлять и поддерживать системы на уровне дата‑центра.
Если хотя бы один слой слаб — аппаратная часть, ПО, инструменты или логистика — прогресс замедляется или становится слишком дорогим.
ЦПУ оптимизированы для небольшого числа сложных последовательных задач (хороши для управляющей логики и общего вычисления). GPU оптимизированы для массового параллельного счёта, когда одна и та же операция повторяется над большими объёмами данных.
Глубокое обучение в основном опирается на матричные умножения и линейную алгебру, которые хорошо распараллеливаются — поэтому GPU обычно дают значительно большую пропускную способность для обучения и во многих сценариях инференса.
CUDA — это платформа программирования NVIDIA, которая делает GPU пригодными для вычислений вне графики. Ценность CUDA — не только в производительности, а в стабильном опыте для разработчиков: компиляторы, отладка/профайлинг и экосистема оптимизированных библиотек.
Эта экосистема создаёт инерцию: команды строят кодовые базы и рабочие процессы вокруг CUDA, что снижает барьер для новых проектов и увеличивает стоимость переключения.
Не обязательно. Многие команды получают выгоду от GPU, не писав CUDA напрямую, потому что фреймворки и библиотеки делают это за них.
Обычные пути:
На уровне CUDA обычно работают, когда вы пишете пользовательские ядра, максимально снижаете латентность или оперируете на большом масштабе.
Обучение часто состоит из вычислений + коммуникации между GPU. По мере роста моделей GPU постоянно обмениваются градиентами и параметрами; если сеть медленная, дорогие вычисления простаивают.
Поэтому кластеры зависят от системного дизайна:
Один только пик FLOPS не гарантирует быструю тренировку.
Датa‑центры покупают для предсказуемости и управления жизненным циклом, а не только ради пиковой скорости. Помимо производительности их интересует:
Это переводит решение от «быстрый чип» к «низкорисковой платформе».
Потому что зрелость ПО часто определяет время до первого результата и операционный риск. Немного дешевле ускоритель может стать дороже после учёта:
Команды часто выбирают то, что надёжнее и лучше документировано, а не то, что кажется дешевле в пересчёте на единицу цены.
Оборудование для ИИ ограничено не только производством чипов. Частые узкие места:
Спрос «кучками» (крупные проекты покупают тысячи GPU сразу), поэтому даже небольшая ошибка прогноза даёт длительные сроки поставки.
Да. Многие организации используют микс оборудования в зависимости от задачи:
Практичный подход — бенчмарки на ваших реальных моделях и учёт инженерного времени в общей стоимости, а не только цена железа.
Риски включают стоимость, привязку и доступность. Как снизить экспозицию, не останавливая прогресс:
Рассматривайте выбор GPU как долгосрочное платформенное решение, а не как однократную покупку детали.