Если бы меня спросили, на кого смотреть, чтобы понять, куда на самом деле движется ИИ, я бы ответил - на тех, кто несет самый большой финансовый риск. Софтверный стартап может
Главный
Мы сделали студийный перевод этого доклада: ютуб, вк видео.
Вот ключевые мысли и ощущения, которые у меня остались после просмотра:
01 ИИ стал полезным
Дженсен показал интересный график активности программистов на GitHub (скрин 1). Обратите внимание на динамику: 2023, 2024 и 2025 годы график рос плавно и предсказуемо. Но за первые несколько месяцев 2026 года количество отправленных изменений в коде (коммитов) буквально выстрелило в космос - рост почти в 3 раза!
При этом мировые затраты на зарплаты разработчиков остались теми же (~$3 трлн в год), а объём генерируемого ими результата Хуанг оценил уже в $9 трлн. Произошёл тот самый сдвиг: ИИ перестал быть просто чатиком, куда мы пишем промпты, и превратился в инструмент, который сам выдаёт готовую работу.
02 Агенты, агенты, агенты
Полезным ИИ стал именно благодаря появлению Агентов (Codex, Claude Code - самые известные). Агент - это оболочка вокруг LLM-мозга (скрин 2). Мозг думает, а оболочка управляет памятью, дергает базы данных, браузер и API. Например, в самой NVIDIA такие агенты уже проектируют и тестируют микрочипы, сократив время проверки схем с недель до нескольких часов. Они показали как это работает на конфе - круто)
03 Железо заново переизобретают под нетерпеливых агентов
Человек за компьютером работает медленно: мы водим мышкой курсор, кликаем, ждём пару секунд, пока откроется файл или отработает скрипт, и нам ОК.
Агент же работает со скоростью компьютера. Он совершает тысячи вызовов в минуту, не умеет ждaть и задействует железо совершенно по-другому. Когда задержка в пару миллисекунд тормозит цепочку из сотен агентских мыслей, старые процессоры (x86 от Intel/AMD) становятся главным узким горлышком. Из-за этого NVIDIA представила Vera CPU - центральный процессор, спроектированный с нуля не под человека, а под гиперактивного агента. А также новые GPU, сетевые штуки и шкафы, которые все это хозяйство соединяют.
04 Монструозное железо Vera Rubin и «чистый рынок продавца»
На сцене перед Хуангом стояла стойка нового поколения - Vera Rubin NVL72(скрин 3). Чтобы понимать масштаб: один такой шкаф с жидкостным охлаждением стоит порядка 1,5 млрд руб. Это колоссальная вычислительная плотность - на одной такой стойке можно развернуть 13 экземпляров самой большой LLM опенсорса Kimi K3.
И здесь у меня очень вовремя совпали впечатления от презентации с личным практическим опытом. Недавно ко мне обратилась одна организация с задачей помочь раздобыть и привезти в Россию топовые серверы NVIDIA. Мы искали два типа железных монстров: 8-чиповый сервер NVIDIA B300 (в Москве это сейчас порядка $1,4 млн) и ту самую стойку NVIDIA GB300 NVL72 (стоимостью около $15 млн).
Прорабатывая поставку, я на практике прочувствовал то, что в школе на уроках экономики называли «чистым рынком продавца». Это ситуация абсолютного дефицита, когда у продавца с железным ресурсом на руках нет задачи «продать» - у него под дверью стоит очередь из покупателей с сумками наличных, и уже сам продавец выбирает, кому из них он соизволит этот сервер отгрузить. Интересные времена)
Наш полный проф. перевод презентации можно глянуть по ссылкам:
ютуб, вк видео.
