Nvidia, AMD и новая гонка вычислительных мощностей

Мировая технологическая индустрия сейчас переживает тектонический сдвиг в том, как определяется и распределяется вычислительная мощь. Десятилетиями центральный процессор был сердцем любой машины, но эта эпоха подошла к концу. Сегодня фокус сместился на специализированный кремний, созданный для обработки колоссальных математических нагрузок, необходимых для современного искусственного интеллекта. Это не просто соревнование за то, кто выпустит более быстрый компонент. Это борьба за контроль над вычислительными ресурсами. Nvidia и AMD — главные действующие лица в истории, которая выходит далеко за рамки «железа». Речь идет об управлении инфраструктурой, которая определит развитие программного обеспечения на следующее десятилетие. Ставки высоки, ведь победитель не просто продает продукт — он создает платформу, без которой остальные не смогут оставаться конкурентоспособными. Этот переход от общего к ускоренным вычислениям фундаментально меняет иерархию в мире технологий.

Невидимый код, сковывающий облака

Чтобы понять, почему одна компания сейчас доминирует в этой сфере, нужно смотреть дальше физического чипа. Большинство наблюдателей зациклены на количестве транзисторов или тактовой частоте GPU. Однако реальная сила кроется в программном слое, который находится между «железом» и разработчиком. Nvidia почти два десятилетия создавала проприетарную среду под названием CUDA. Она позволяет программистам использовать параллельные вычислительные мощности GPU для задач, не имеющих ничего общего с графикой. Поскольку огромное количество существующего кода написано специально под эту среду, переход к конкуренту — это не просто замена видеокарты. Это требует переписывания тысяч строк сложнейших инструкций. Это и есть тот самый software moat (программный ров), который не дает даже самым обеспеченным конкурентам быстро набрать обороты. Это создает ситуацию, где «железо» становится лишь входным билетом в конкретную экосистему.

AMD пытается противопоставить этому open source подход под названием ROCm. Их стратегия — предложить жизнеспособную альтернативу, которая не привязывает разработчиков к одному вендору. Хотя их новейшее оборудование, например серия MI300, показывает отличные результаты в «сырой» производительности, программный разрыв остается серьезным препятствием. Многие разработчики обнаруживают, что новейшие инструменты и библиотеки оптимизированы в первую очередь под Nvidia, оставляя другие платформы в роли догоняющих. Эта динамика лишь укрепляет доминирование лидера. Если вы инженер, пытающийся запустить модель сегодня, вы идете туда, где документация полнее, а баги уже исправлены. Вы можете найти больше подробностей о последних достижениях в архитектуре GPU в официальной технической документации. Понимание инфраструктуры для искусственного интеллекта необходимо каждому, кто пытается предсказать, откуда придет следующая волна инноваций. Конкуренция теперь в такой же степени зависит от опыта разработчика, как и от самого кремния.

Геополитическая монополия на интеллект

Последствия этой гонки выходят далеко за пределы финансовых отчетов Кремниевой долины. Мы наблюдаем концентрацию власти, сопоставимую с нефтяными монополиями XX века. Горстка гиперскейлеров, включая Microsoft, Amazon и Google, является основными покупателями этих высокопроизводительных чипов. Это создает петлю обратной связи: крупнейшие компании первыми получают лучшее «железо», что позволяет им создавать более мощные модели, которые, в свою очередь, приносят больше выручки для покупки еще большего количества оборудования. Такая концентрация ресурсов означает, что мелкие игроки и даже целые страны оказываются на проигрышной стороне растущего разрыва. Те, у кого есть доступ к массивным вычислительным кластерам, внедряют инновации с темпом, недоступным остальным. Это привело к возникновению двухуровневой системы в индустрии: «вычислительно богатые» и «вычислительно бедные».

Правительства обратили внимание на этот дисбаланс. Кремний теперь рассматривается как стратегический актив национального значения. Введены экспортные ограничения, чтобы передовые чипы не попадали в определенные регионы, фактически используя оборудование как инструмент внешней политики. Эти ограничения касаются не только предотвращения военного использования. Они направлены на то, чтобы экономические выгоды от программного обеспечения следующего поколения оставались в определенных границах. Цепочка поставок этих чипов также невероятно хрупка. Большая часть передового производства сосредоточена в одном месте на Тайване, создавая единую точку отказа для всей мировой экономики. В 2026 мы видели, как ограничения поставок могут остановить производство во многих отраслях. Если поток высококлассных GPU иссякнет, развитие современного ПО фактически заморозится. Эта зависимость от нескольких компаний и одного производственного партнера — риск, который, по мнению многих аналитиков, еще не полностью учтен рынком. Согласно отчетам Reuters, уязвимости в цепочках поставок являются главным приоритетом для мировых торговых регуляторов.

Высокая цена вычислительного голода

Подумайте о реальности, в которой живет основатель стартапа сегодня. Его главная забота — уже не поиск талантов или соответствие продукта рынку (product-market fit). Вместо этого он тратит значительную часть времени на переговоры об аренде серверного времени. В обычный день такой основатель может начать с проверки своего burn rate, чтобы обнаружить, что большая часть капитала уходит напрямую облачному провайдеру за доступ к кластерам H100. Они не могут купить чипы напрямую, так как сроки ожидания исчисляются месяцами, да и инфраструктуры охлаждения для их локального запуска нет. Они вынуждены ждать в цифровой очереди, надеясь, что более крупный клиент не перебьет их ставку за приоритетный доступ. Это совсем не похоже на ранние дни интернета, когда пара дешевых серверов могла поддерживать глобальную платформу. Цена входа для серьезной разработки выросла с тысяч до миллионов долларов.

День продолжается борьбой с техническим долгом. Поскольку они используют арендованное оборудование, им приходится оптимизировать каждую секунду обучения. Если задача проваливается из-за мелкой ошибки в коде, это может стоить тысячи долларов впустую потраченных вычислений. Это давление подавляет эксперименты. Разработчики реже пробуют радикально новые идеи, когда цена ошибки так высока.

Существует также проблема *ecosystem lock-in* (привязки к экосистеме), которая становится очевидной при попытке перенести нагрузку. Они могут обнаружить, что конкретная библиотека работает эффективно только на одном типе оборудования, делая их заложниками конкретного облачного провайдера. Основатель понимает, что он не просто строит продукт: он служит «прокладкой» для капитала, который течет от инвесторов напрямую к производителям чипов. Эта реальность меняет типы компаний, получающих финансирование. Инвесторы все чаще ищут команды, у которых есть гарантированный доступ к мощностям, а не просто хорошие идеи. Этот сдвиг зафиксирован в недавних отраслевых опросах Gartner, которые выделяют растущие расходы на инфраструктуру как главный барьер для входа.

У вас есть история об ИИ, инструмент, тренд или вопрос, который, по вашему мнению, мы должны осветить? Пришлите нам свою идею статьи — мы будем рады ее услышать.

Скрытый налог на проприетарный кремний

По мере того как мы погружаемся в эру ускоренных вычислений, мы должны задать сложные вопросы о долгосрочных последствиях. Здорово ли, что фундамент современных технологий контролируется таким малым числом сущностей? Когда одна компания предоставляет оборудование, программную среду и сетевые соединения, она фактически владеет всем стеком. Это создает скрытый налог на инновации. Каждый разработчик, пишущий код для проприетарной системы, вносит вклад в монополию, которую с каждым днем все труднее разрушить. Что происходит с конфиденциальностью данных, когда они должны проходить через эти специализированные чипы в общем облаке? Хотя провайдеры утверждают, что данные изолированы, физическая реальность общего кремния предполагает, что возможны новые типы атак по сторонним каналам (side-channel attacks). Мы меняем прозрачность на производительность, и полная цена этой сделки еще не известна.

Есть также вопрос экологической устойчивости. Энергопотребление новых дата-центров ошеломляет. Мы строим массивные объекты, которым требуется столько же электричества, сколько небольшим городам, просто для выполнения матричных умножений. Является ли это устойчивым путем для планеты? Если спрос на эти модели продолжит расти текущими темпами, мы в конечном итоге упремся в физический предел того, сколько энергии можем предоставить. Более того, что произойдет, если текущий ажиотаж вокруг этих технологий достигнет плато? Мы сейчас находимся в фазе масштабного строительства, но если экономическая отдача не материализуется для компаний, покупающих эти чипы, мы можем увидеть внезапную и жесткую коррекцию. Долги, взятые на создание этой инфраструктуры, все равно придется отдавать, независимо от того, прибыльно ли ПО, которое на ней работает. Мы должны задуматься, строим ли мы фундамент на песке или совершаем постоянный сдвиг в том, как функционирует мир.

Внутри «движка» ИИ

Для тех, кому нужно понимать технические ограничения, история заключается не только в GPU. Узкое место в современных вычислениях сместилось от процессора к памяти и межсоединениям. Память с высокой пропускной способностью (HBM3e) — сейчас самый востребованный компонент в мире. Она позволяет процессору получать доступ к данным на скоростях, которые ранее были невозможны. Без этой памяти самый быстрый GPU будет простаивать в ожидании данных. Именно поэтому дефицит так устойчив. Дело не только в производстве большего количества чипов: дело в координации производства множества сложных компонентов от разных поставщиков. В 2026 доступность этой памяти, вероятно, будет определять общий объем выпуска всей индустрии. Это физический предел, который программное обеспечение не может легко преодолеть.

Сети — еще одна критическая часть пазла. Когда вы обучаете модель на тысячах GPU, скорость, с которой эти чипы общаются друг с другом, становится определяющим фактором производительности. Nvidia использует проприетарное соединение NVLink, которое обеспечивает гораздо более высокую пропускную способность, чем стандартный Ethernet. Это еще один слой «рва». Даже если конкурент сделает чип, который быстрее сам по себе, он не сможет сравниться с производительностью кластера, если его сетевые возможности медленнее. Продвинутым пользователям также приходится иметь дело со строгими лимитами API и реальностью узких мест локального хранилища. Даже при самых быстрых вычислениях перемещение терабайтов данных в кластер остается медленным и дорогим процессом. Следующие факторы в настоящее время являются основными техническими ограничениями для пользователей high-end систем:

• Насыщение пропускной способности памяти во время крупномасштабных задач вывода (inference).
• Термический троттлинг в конфигурациях стоек высокой плотности.
• Задержки межсоединений при масштабировании за пределы одного пода.
• Высокая стоимость постоянного хранилища рядом с вычислительными узлами.

Большинство организаций обнаруживают, что не могут запускать эти нагрузки локально. Специализированные требования к питанию и охлаждению выходят за рамки возможностей стандартного дата-центра. Это вынуждает полагаться на нескольких конкретных провайдеров, у которых есть капитал для создания таких индивидуальных сред. «Гиковская» часть рынка больше не про сборку собственного «рига»: она про понимание конфигураций виртуальной машины в удаленном дата-центре. Переход от локального оборудования к абстрактным облачным вычислениям для тяжелых нагрузок практически завершен.

Вердикт по кремниевой войне

Гонка между Nvidia и AMD — это не просто состязание в скорости. Это битва за будущее вычислительной платформы. Nvidia имеет огромное преимущество не только из-за «железа», но и потому, что они успешно привязали сообщество разработчиков к своей программной экосистеме. AMD ведет борьбу, продвигая открытые стандарты, но сталкивается с серьезной проблемой преодоления инерции существующих кодовых баз. Настоящие победители на данный момент — это гиперскейлеры, у которых есть капитал для оптовой закупки кремния, что еще больше централизует власть в индустрии. Для обычного пользователя или разработчика ставки вполне практичны. Мы видим, как растут затраты на инновации и появляется новый тип «привратников». Кремниевая война переписывает правила мировой экономики, и мы находимся лишь на ранних стадиях осознания ее истинного влияния. Фокус должен оставаться на том, служит ли эта концентрация власти интересам общества или лишь интересам тех, кто владеет чипами.

Примечание редактора: Мы создали этот сайт как многоязычный центр новостей и руководств по ИИ для людей, которые не являются компьютерными гиками, но все же хотят понять искусственный интеллект, использовать его с большей уверенностью и следить за будущим, которое уже наступает.

Нашли ошибку или что-то, что нужно исправить? Сообщите нам.