Дженсен Хуанг обсуждает ненасытный аппетит ИИ к GPU на Всемирном экономическом форуме: «Спотовая цена аренды GPU растёт, не только у новейшего поколения, но и у GPU двух поколений назад».

Дженсен Хуан, генеральный директор Nvidia, стал заметной фигурой не только в мире игр. Недавно он выступил на Всемирном экономическом форуме о растущем спросе на ИИ, потенциальных рыночных пузырях и о том, как ИИ меняет рабочие места сейчас и в ближайшие годы. Как лидер компании, поставляющей чипы ИИ на миллиарды долларов, он, естественно, видит светлое будущее для этой технологии.

Во время беседы с генеральным директором Blackrock Ларри Финком – который неоднократно неправильно произносил Nvidia как ‘nuh-vidia’ – генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг обсудил успех своей компании.

Ключевым признаком того, оправдана ли текущая шумиха вокруг ИИ, является широкое использование графических процессоров (GPU) компании Nvidia. GPU Nvidia теперь доступны практически на каждой крупной платформе облачных вычислений и широко используются в отрасли.

Арендовать видеокарты Nvidia сейчас крайне сложно, и цены как на текущие, так и на видеокарты предыдущих поколений растут. Это происходит из-за того, что формируется так много новых AI-компаний, и существующие компании инвестируют больше денег в исследования и разработки в сферу AI.

Бизнес Nvidia в области центров обработки данных значительно вырос за последние годы, теперь значительно превосходя её доходы от игр. В прошлом году он достиг рекордного уровня в 51,2 миллиарда долларов в период с августа по сентябрь, по сравнению с 4,3 миллиарда долларов от игр. Хотя спрос на графические карты для центров обработки данных – включая новые чипы, такие как Rubin и B100/200, а также существующие модели, такие как H100/H200 – влияет на доступность и ценообразование игровых графических карт.

RTX 5090, мощная видеокарта, подходящая для многих задач ИИ, изначально стоила $1,999, но сейчас продается более чем за $4,000, что демонстрирует высокий спрос и растущие затраты на рынке аппаратного обеспечения для ИИ.

Количество доступных чипов является ключевой проблемой. Когда AI-системам нужны процессоры – такие как GPU или память – существует ограниченное предложение. В настоящее время это приводит к резкому росту цен на RAM, потому что спрос со стороны AI выше, чем доступное предложение, и строительство центров обработки данных является приоритетным по сравнению с предоставлением RAM потребителям.

По словам Хуанга, спешка с покупкой AI-чипов представляет собой ‘крупнейший инфраструктурный проект, когда-либо предпринимавшийся человечеством’.

Он говорит, что это повлечёт за собой много работы для людей – подумайте обо всех квалифицированных рабочих, необходимых для фактического строительства этих огромных центров обработки данных, а затем обо всей дополнительной энергии, которая им потребуется, поэтому больше людей, строящих и обслуживающих источники энергии тоже. Это большая задача, а это значит, что будут созданы рабочие места.

Ключевой темой обсуждения было то, как ИИ повлияет на рабочие места. Хуанг чётко заявил, что он верит, что ИИ на самом деле создаст нехватку рабочей силы, а не устранит рабочие места. Он объяснил, что важно учитывать общую цель работы, а не только отдельные задачи, которые она включает, чтобы понять, как ИИ изменит ситуацию.

По словам Хуанга, лучший способ понять, как ИИ повлияет на любую работу, — сначала понять, чего эта работа должна достичь и какие задачи она включает.

Если бы кто-то просто наблюдал за нашей работой, он мог бы предположить, что мы оба машиниста, поскольку я трачу большую часть своего времени на набор текста. Если бы ИИ мог предсказывать слова и обрабатывать большую часть процесса набора текста, он мог бы потенциально устранить наши рабочие места. Однако это не наша главная цель. Это поднимает ключевой вопрос: какова истинная цель вашей работы? Для таких профессий, как радиология и сестринское дело, основная цель — забота о людях, и автоматизация рутинных задач фактически улучшает их способность делать это, делая их более эффективными.

Безусловно, существуют ситуации, когда ИИ не полезен и даже может нанести вред. Это особенно верно, когда ИИ полностью берет на себя чью-то работу или значительно меняет ее – например, с генеративным ИИ и художниками, или когда ИИ резюмирует новостные статьи. Это особенно проблематично, когда те, на кого влияет ИИ, не владеют или не контролируют технологию. Хотя некоторые новые рабочие места могут появиться, другие могут быть потеряны по мере распространения ИИ.

Хуан настроен оптимистично по поводу ИИ, что типично для руководителя компании, и призывает всех участвовать в его развитии. По словам обоих спикеров, эта беседа ясно показывает, что ИИ развивается быстро и крупные инвестиции в эту технологию, вероятно, продолжатся – и могут даже ускориться.

Смотрите также

2026-01-22 15:33