За пределами поиска: NVIDIA определяет курс для эры генеративных вычислений

NVIDIA (NVDA ) CEO Дженсен Хуанг объявил о серии прорывных достижений в области вычислительных возможностей ИИ на конференции GTC март 2025 keynote, описывая это как “$1 триллион вычислительный поворотный момент.” В ключевой речи было объявлено о производственной готовности архитектуры Blackwell GPU, многолетнем плане развития будущих архитектур, значительных прорывах в области сетей ИИ, новых корпоративных решениях ИИ и значительных разработках в области робототехники и физического ИИ.

“Экономика токенов” и фабрики ИИ

Центральным моментом видения Хуанга является концепция “токенов” как фундаментальных строительных блоков ИИ и возникновение “фабрик ИИ” как специализированных центров обработки данных, предназначенных для генеративных вычислений.

“Это то, как создается интеллект, новый вид фабрики-генератора токенов, строительных блоков ИИ. Токены открыли новую границу,” Хуанг рассказал аудитории. Он подчеркнул, что токены могут “преобразовать изображения в научные данные, картографирующие инопланетные атмосферы”, “расшифровать законы физики” и “увидеть болезнь до того, как она начнет развиваться.”

Это видение представляет собой сдвиг от традиционного “поискового вычисления” к “генеративному вычислению”, где ИИ понимает контекст и генерирует ответы, а не просто извлекает предварительно хранящуюся информацию. Согласно Хуангу, этот переход требует новой архитектуры центров обработки данных, где “компьютер стал генератором токенов, а не поиском файлов.”

Архитектура Blackwell обеспечивает огромные производительные выигрыши

Архитектура NVIDIA Blackwell GPU, теперь находящаяся в “полной производственной готовности”, обеспечивает, по заявлению компании, “40-кратное увеличение производительности по сравнению с Hopper” для моделей рассуждения при одинаковых условиях питания. Архитектура включает поддержку точности FP4, что приводит к значительным улучшениям энергоэффективности.

“Используя одинаковую мощность, Blackwell в 25 раз”, Хуанг заявил, подчеркивая драматические выигрыши в эффективности новой платформы.

Архитектура Blackwell также поддерживает масштабирование через технологии, такие как NVLink 72, что позволяет создавать огромные, объединенные системы GPU. Хуанг предсказал, что производительность Blackwell сделает предыдущее поколение GPU значительно менее желательным для требовательных задач ИИ.

(Источник: NVIDIA)

Предсказуемый план развития инфраструктуры ИИ

NVIDIA обозначила регулярный ежегодный план инноваций в области инфраструктуры ИИ, что позволяет клиентам планировать свои инвестиции с большей уверенностью:

• Blackwell Ultra (вторая половина 2025 года): Обновление платформы Blackwell с увеличением FLOPs, памяти и пропускной способности.
• Vera Rubin (вторая половина 2026 года): Новая архитектура с процессором, производительность которого увеличена вдвое, новым GPU и следующими поколениями технологий NVLink и памяти.
• Rubin Ultra (вторая половина 2027 года): Архитектура масштабирования, целью которой является достижение 15 эксафлопс вычислительной мощности на стойку.

Демократизация ИИ: от сетей до моделей

Чтобы реализовать видение широкого внедрения ИИ, NVIDIA объявила о комплексных решениях, охватывающих сети, аппаратное и программное обеспечение. На уровне инфраструктуры компания решает задачу подключения сотен тысяч или даже миллионов GPU в фабриках ИИ посредством значительных инвестиций в технологию силиконовой фотоники. Их первая система ко-пакетной оптики (CPO) на основе технологии микрокольцевого резонатора (MRM) с пропускной способностью 1,6 терабит в секунду обещает значительную экономию энергии и увеличение плотности по сравнению с традиционными трансиверами, что позволяет более эффективно соединять огромное количество GPU на разных сайтах.

При создании основы для крупномасштабных фабрик ИИ NVIDIA одновременно приносит вычислительную мощность ИИ к отдельным лицам и небольшим командам. Компания представила новую линию персональных суперкомпьютеров ИИ DGX на базе платформы Grace Blackwell, предназначенных для эмансипации разработчиков ИИ, исследователей и ученых в области данных. Линейка включает DGX Spark, компактную платформу разработки, и DGX Station, высокопроизводительную рабочую станцию с жидкостным охлаждением и впечатляющими 20 петафлопс вычислительной мощности.

NVIDIA DGX Spark (Источник: NVIDIA)

В дополнение к этим аппаратным достижениям NVIDIA объявила о открытом семействе моделей Llama Nemotron с возможностями рассуждения, предназначенных для корпоративного использования при создании передовых агентов ИИ. Эти модели интегрированы в сервисы вывода ИИ NVIDIA (NIM), что позволяет разработчикам развертывать их на различных платформах, от локальных рабочих станций до облака. Этот подход представляет собой полноценное решение для корпоративного внедрения ИИ.

Хуанг подчеркнул, что эти инициативы усиливаются благодаря обширному сотрудничеству с крупными компаниями из различных отраслей, которые интегрируют модели NVIDIA, NIM и библиотеки в свои стратегии ИИ. Этот подход направлен на ускорение внедрения и обеспечение гибкости для различных корпоративных потребностей и случаев использования.

Физический ИИ и робототехника: $50 триллионов возможностей

NVIDIA рассматривает физический ИИ и робототехнику как “$50 триллионов возможностей”, согласно Хуангу. Компания объявила об открытом исходном коде NVIDIA Isaac GR00T N1, описанном как “универсальная основная модель для humanoidных роботов”.

Значительные обновления моделей NVIDIA Cosmos обеспечивают беспрецедентный контроль над генерацией синтетических данных для обучения роботов с помощью NVIDIA Omniverse. Как объяснил Хуанг, “Использование Omniverse для условий Cosmos и Cosmos для генерации бесконечного количества сред позволяет нам создавать данные, которые основаны на реальности, контролируются нами и одновременно систематически бесконечны.”

Компания также представила новый открытый физический движок под названием “Newton”, разработанный в сотрудничестве с Google DeepMind и Disney Research. Движок предназначен для высокоточной симуляции робототехники, включая жесткие и мягкие тела, тактильную обратную связь и ускорение GPU.

Isaac GR00T N1 (Источник: NVIDIA)

Агентный ИИ и трансформация отраслей

Хуанг определил “агентный ИИ” как ИИ с “агентностью”, который может “воспринимать и понимать контекст”, “рассуждать” и “планировать и выполнять действия”, даже используя инструменты и обучаясь на многомодальных данных.

“Агентный ИИ означает, что у вас есть ИИ с агентностью. Он может воспринимать и понимать контекст ситуации. Он может рассуждать, очень важно может рассуждать о том, как ответить или решить проблему, и он может планировать и действовать. Он может использовать инструменты”, Хуанг объяснил.

Эта возможность стимулирует рост вычислительных требований: “Количество вычислений, необходимое для ИИ, является более устойчивым и фактически гиперускоренным. Количество вычислений, которое нам нужно сейчас в результате агентного ИИ, в результате рассуждений, легко в сто раз больше, чем мы думали, что нам нужно в это время в прошлом году”, добавил он.

Итог

Ключевая речь Дженсена Хуанга на GTC 2025 представила всестороннее видение будущего, управляемого ИИ, характеризующегося интеллектуальными агентами, автономными роботами и специально созданными фабриками ИИ. Объявления NVIDIA в области аппаратной архитектуры, сетей, программного обеспечения и открытых моделей сигнализируют о решимости компании ускорить следующую эру вычислений.

По мере того, как вычисления продолжают сдвигаться от поисковых моделей к генеративным, фокус NVIDIA на токенах как основной валюте ИИ и на масштабировании возможностей на платформах cloud, enterprise и робототехники обеспечивает дорожную карту для будущего технологий, с далеко идущими последствиями для отраслей по всему миру.