# Сопутствующие статьи по теме Nvidia

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Nvidia", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Когда чемпион мира по League of Legends использует свои «божественные действия» для торговли на бирже...

Бывший профессиональный игрок в League of Legends и чемпион мира S4 imp (настоящее имя Гу Сонбин), известный как «Король крыс», стал героем финансовых новостей. После блестящего начала карьеры и победы на чемпионате мира в 19 лет его дальнейшая карьера в китайской лиге LPL не была столь успешной, а личная жизнь столкнулась с трудностями — развод оставил его без сбережений и привел к серьезной депрессии. Однако в последние годы imp, по слухам, кардинально изменил свою жизнь благодаря успешным инвестициям на фондовом рынке. По информации от коллег, таких как Doinb, он достиг финансовой свободы, торгуя акциями Южной Кореи и США, и практически исчез из стриминга. В своих прошлых стримах imp неоднократно упоминал о крупных инвестициях в полупроводниковый сектор, включая NVIDIA и SK Hynix, утверждая, что его капитал вырос в десять раз с марта по октябрь. Хотя эти заявления не были официально подтверждены, успех корейских и американских технологических акций, особенно на волне бума ИИ, делает историю правдоподобной. Таким образом, imp, пережив взлеты и падения в киберспорте и личной жизни, возможно, одержал свою самую значительную победу на финансовом рынке, символично вернувшись к своим «полупроводниковым» корням, связанным с бывшим спонсором Samsung.

Odaily星球日报07/07 03:10

Когда чемпион мира по League of Legends использует свои «божественные действия» для торговли на бирже...

Odaily星球日报07/07 03:10

Токены съедают треть зарплат, счет за ИИ в Кремниевой долине вышел из-под контроля

Ключевые выводы из анализа SemiAnalysis: расходы на токены для внутренних ИИ-моделей в некоторых компаниях достигают 30% от фонда заработной платы. При этом производительность возрастает в разы: задачи, требовавшие ранее часов работы, теперь решаются за минуты за несколько долларов. Хотя такие компании, как Uber и Microsoft, столкнулись с неконтролируемым ростом ИИ-расходов и ограничивают бюджеты, анализ показывает, что стоимость токенов будет резко снижаться. За счёт оптимизации ПО (14-кратный рост скорости) и новых аппаратных решений (в 17-32 раза производительнее) стоимость к 2030 году может упасть более чем на 90%. Токен становится новым "средством производства". Несмотря на рекордные инвестиции в ИИ-инфраструктуру (7400 млрд долларов в 2024 году) и текущее отсутствие макроэкономического эффекта, это типичная фаза технологической революции: сначала строится "трубопровод", затем он наполняется "потоком" приложений. Компании, которые уже сейчас эффективно используют ИИ, как SemiAnalysis, получают многократное преимущество в производительности на фоне снижающихся издержек.

marsbit07/06 00:16

Токены съедают треть зарплат, счет за ИИ в Кремниевой долине вышел из-под контроля

marsbit07/06 00:16

OpenAI и Anthropic планируют «собственные чипы»: помимо затрат, более важна контроль над вычислительной мощностью

Согласно информации от The Information, компания Anthropic ведет переговоры с Samsung о разработке собственных специализированных чипов для ИИ, следуя по стопам OpenAI, которая уже работает над аналогичным проектом с Broadcom и TSMC. Это отражает общую тенденцию среди крупных компаний, разрабатывающих большие языковые модели, к переходу от чисто алгоритмической конкуренции к созданию комплексных программно-аппаратных решений. Основная цель самостоятельной разработки чипов — не только снижение затрат на вычисления, но и, что более важно, получение контроля над критически важными вычислительными ресурсами. В условиях растущего спроса на мощности для обучения и запуска моделей (как, например, у Claude от Anthropic) зависимость от внешних поставщиков, таких как NVIDIA, создает операционные риски. Собственные чипы позволят компаниям оптимизировать аппаратное обеспечение под специфическую архитектуру их моделей, что может значительно повысить эффективность, скорость и экономичность выполнения задач, особенно при выводе результатов (инференсе). Эксперты подчеркивают, что ключевым преимуществом является синергия между программным обеспечением модели и аппаратным обеспечением чипа. Поскольку архитектуры моделей OpenAI и Anthropic различаются (например, по плотности), универсальные чипы не являются оптимальным решением. Тем не менее, быстро заменить поставщиков, таких как NVIDIA, с ее устоявшейся экосистемой CUDA, будет сложно. Скорее, собственные чипы станут дополнительным вариантом для определенных рабочих нагрузок, создавая долгосрочный баланс и переговорные возможности. Таким образом, движение OpenAI и Anthropic в сторону собственных чипов сигнализирует о начале более широкой отраслевой гонки за "вычислительный суверенитет", к которой уже присоединились Google, Amazon, Meta и Microsoft. Для Samsung же контракт с Anthropic станет важным шагом в укреплении позиций на рынке передовых полупроводников.

marsbit07/03 13:39

OpenAI и Anthropic планируют «собственные чипы»: помимо затрат, более важна контроль над вычислительной мощностью

marsbit07/03 13:39

Акции полупроводников обвалились, а Anthropic хочет создать 2-нанометровый чип

Компания Anthropic, разработчик ИИ-модели Claude, планирует создание собственного чипа для ИИ, ориентированного на задачи логического вывода (инференс). Чип будет производиться по передовому 2-нанометровому процессу на мощностях Samsung Electronics, что может стать для корейской компании важным шагом в конкуренции с TSMC за клиентов в сфере передовых полупроводников. Решение связано с необходимостью контролировать растущие затраты на вычисления и оптимизировать работу своих моделей. Хотя Anthropic подчеркивает, что продолжит полагаться на чипы партнеров — AWS Trainium, Google TPU и NVIDIA GPU — разработка собственного процессора рассматривается как стратегический шаг для повышения эффективности и независимости. Этот шаг укладывается в общую тенденцию среди крупных технологических компаний: OpenAI, Google, Amazon и Meta также разрабатывают собственные чипы для ИИ. Сделка с Samsung была подготовлена участием последней в инвестиционном раунде Anthropic на $65 млрд в мае. Параллельно Южная Корея реализует масштабную государственную программу инвестиций в полупроводниковую отрасль. Несмотря на стремление к большей автономии, эксперты отмечают, что действия Anthropic лишь укрепляют взаимозависимость в глобальной цепочке поставок: американские ИИ-лаборатории зависят от азиатских фабрик по производству чипов, а те, в свою очередь, нуждаются в этих крупных заказчиках. В краткосрочной перспективе доминирование NVIDIA на рынке ИИ-чипов, по оценкам, остается непоколебимым.

链捕手07/03 09:56

Акции полупроводников обвалились, а Anthropic хочет создать 2-нанометровый чип

链捕手07/03 09:56

Годовое «самое опасное» исследование NVIDIA: ИИ саморазмножает код, бесконечно эволюционируя

Резюме: Исследователи из Кембриджского университета и NVIDIA представили революционную статью «Машина Гёделя Красной Королевы» (Red Queen Gödel Machine — RQGM). Эта система реализует идею рекурсивного самоулучшения (RSI), где ИИ не только создает и тестирует более совершенные версии собственных алгоритмов в песочнице, но и эволюционирует самого «экзаменатора» — систему оценки. Таким образом, создается бесконечная петля саморазвития, где среда и агент соревнуются, следуя принципу «чтобы оставаться на месте, нужно бежать изо всех сил». Эксперименты в области генерации кода, написания текстов и математических доказательств показали повышение эффективности и снижение затрат. Метод также успешно борется с предвзятостью ИИ-оценщиков. Эта работа делает прогноз сооснователя Anthropic Джека Кларка о появлении высокоавтономного саморазвивающегося ИИ к 2028 году с вероятностью 60% как никогда реалистичным, преодолевая теоретический барьер «машины Гёделя», стоявший 20 лет.

marsbit06/28 07:51

Годовое «самое опасное» исследование NVIDIA: ИИ саморазмножает код, бесконечно эволюционируя

marsbit06/28 07:51

Восемь отцов Transformer: где они сегодня?

В статье рассказывается о восьми соавторах знаменитой статьи 2017 года «Attention Is All You Need», в которой был представлен архитектурный блок Transformer, ставший основой для современных больших языковых моделей. Все они изначально работали в Google, но с тех пор покинули компанию и разошлись по разным направлениям. Теперь их пути разошлись: Ашиш Вашвани основал Essential AI, а Нуам Шазер ушел в OpenAI. Ники Пармар присоединилась к Anthropic. Якоб Ушкорэит основал биотех-компанию Inceptive, а Ллион Джонс стал соучредителем Sakana AI в Токио. Эйдан Н. Гомес руководит Cohere, компанией, ориентированной на корпоративные решения. Лукаш Кайзер продолжает фундаментальные исследования в OpenAI, а Илья Полосухин перешел в блокчейн, основав NEAR Protocol. Статья подчеркивает, что, несмотря на огромное влияние Transformer, его создатели не считают эту архитектуру конечной точкой развития ИИ и продолжают искать новые, более эффективные решения в своих разнообразных областях.

marsbit06/28 05:32

Восемь отцов Transformer: где они сегодня?

marsbit06/28 05:32

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

NVIDIA представила открытую библиотеку NeMo AutoModel, которая значительно ускоряет тонкую настройку MoE-моделей. Достаточно добавить одну строку импорта в код на основе Hugging Face Transformers v5, чтобы получить прирост производительности до 3.7 раз и сократить использование видеопамяти GPU на 29-32%. Библиотека совместима с API Transformers и вводит три ключевые оптимизации: Expert Parallelism (EP) для распределения параметров экспертов по GPU и снижения нагрузки на память, DeepEP для совмещения вычислений и коммуникаций, а также Transformer Engine для ускорения базовых операций. На примере модели Qwen3-30B-A3B на 8 GPU H100 скорость обучения выросла с 3075 до 11340 токенов в секунду на GPU. Для очень крупных моделей, таких как Nemotron 3 Ultra 550B, NeMo AutoModel позволяет проводить тонкую настройку там, где стандартный Transformers v5 исчерпывает доступную память. Проект доступен на GitHub, предоставляя простой способ ускорения работы с MoE-архитектурами без серьёзных изменений кода.

marsbit06/26 07:29

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

marsbit06/26 07:29

Обзор отчета: Доходы TSMC от ИИ удвоятся к 2027 году, производственные мощности CoWoS остаются узким местом

Интерпретация отчета: доходы TSMC от искусственного интеллекта удвоятся к 2027 году, производственные мощности CoWoS остаются узким местом Согласно углубленному отчету Morgan Stanley от 23 июня о цепочке поставок TSMC, прогнозируется, что доходы TSMC, связанные с ИИ, достигнут 86,3 млрд долларов США в 2027 году, что на 218% больше по сравнению с 27,1 млрд долларов в 2026 году. Рост в основном обеспечивается доходами от передовой упаковки CoWoS (40 млрд долларов), GPU (28 млрд долларов) и пользовательских ИИ-чипов (18 млрд долларов). Хотя NVIDIA остается основным драйвером спроса на CoWoS, ожидается, что потребление AMD вырастет на 308% до 530 000 пластин в 2027 году, а чипы Google TPU могут стать вторым по величине источником спроса. Общий мировой спрос на CoWoS, по прогнозам, составит 2,694 млн пластин в 2027 году. Несмотря на планы TSMC по расширению производственных мощностей CoWoS до 200 000 пластин в месяц к концу 2027 года, и с учетом мощностей других производителей (общий объем 336 000 пластин в месяц), может сохраняться дефицит, особенно для самых передовых технологий, таких как CoWoS-L, используемых NVIDIA. Это обеспечивает TSMC преимущество в ценообразовании. В отчете также отмечается, что в выигрыше окажутся компании цепочки поставок, такие как MediaTek (партнер по проектированию TPU для Google), а также ASE и KYEC. Рост подтверждается такими факторами, как улучшение поставок подложек ABF, запуск новых CPU (NVIDIA Vera, AMD Venice) и начало массового производства следующего поколения GPU NVIDIA Rubin Ultra.

marsbit06/25 03:57

Обзор отчета: Доходы TSMC от ИИ удвоятся к 2027 году, производственные мощности CoWoS остаются узким местом

marsbit06/25 03:57

Google начинает продавать TPU: крупные компании стремятся производить «дешёвые токены» с помощью AI-чипов

Google начала продавать свои собственные чипы TPU, предназначенные для обработки вычислений искусственного интеллекта. Раньше эти чипы были доступны только через облачные сервисы компании, но теперь их можно приобрести напрямую для собственных центров обработки данных. TPU оптимизированы для матричных операций, лежащих в основе современных больших языковых моделей, что позволяет повысить эффективность и снизить стоимость вычислений. Этот шаг Google представляет собой вызов доминированию Nvidia на рынке AI-чипов. Хотя Nvidia обладает сильной экосистемой (CUDA), Google предлагает готовые комплексные решения, ориентированные на эффективность и снижение стоимости обработки, особенно на этапе инференса (вывода моделей). Автор статьи сравнивает это с переходом от «премиального топлива» к более доступному, что критически важно для массового внедрения ИИ, где стоимость «токенов» становится ключевым фактором. Тенденция показывает, что вычисления ИИ становятся базовым ресурсом, подобным электричеству. В этой новой реальности побеждает не обязательно тот, у кого самые мощные чипы, а тот, кто может предложить наиболее оптимальную по цене и эффективности систему. Аналогичную стратегию развивают и крупные облачные провайдеры, такие как Huawei Cloud и Alibaba Cloud, создавая собственные полные экосистемы на базе своих чипов. Конкуренция на рынке ИИ-инфраструктуры смещается от «битвы чипов» к «битве систем».

marsbit06/24 10:23

Google начинает продавать TPU: крупные компании стремятся производить «дешёвые токены» с помощью AI-чипов

marsbit06/24 10:23

Акции чипмейкеров стали лидерами падения на рынке США, искусственный интеллект и торговая активность двойно сдерживаются процентными ставками и доходностью?

Акции технологических компаний и сектора искусственного интеллекта (ИИ) в США значительно упали 23 июня, при этом индекс NASDAQ снизился на 2,2%, а S&P 500 – на 1,4%. Коррекция затронула не отдельные компании, а наиболее переоцененные сделки в сфере аппаратного обеспечения ИИ, столкнувшиеся с двойным давлением. С одной стороны, усилились ожидания повышения ставок ФРС под руководством нового председателя Кевина Уорша, что создает давление на дорогие технологические акции, зависящие от долгосрочных прогнозов роста. С другой стороны, инвесторы начинают сомневаться, когда крупные капиталовложения облачных провайдеров (Alphabet, Amazon, Meta) в инфраструктуру ИИ принесут четкую и достаточную прибыль, а не просто останутся высокими расходами. Падение началось с цепочки поставщиков аппаратного обеспечения ИИ. Акции NVIDIA упали примерно на 4%, а Micron – на 13,2%. Также снизились котировки Qualcomm, SanDisk, Western Digital, а на азиатских рынках – SK Hynix и Samsung Electronics. Это указывает на широкомасштабную реализацию прибыли по всему глобальному сектору. Ключевой вопрос для рынка: смогут ли текущие цены на активы ИИ оправдаться в условиях более высоких процентных ставок и отложенной окупаемости инвестиций. Ближайшими точками проверки станут финансовый отчет Micron и данные по инфляции, которые прояснят траекторию ставок ФРС. Нынешняя коррекция еще не означает крах пузыря ИИ, но сигнализирует о переходе рынка от слепой веры в рост к более требовательной оценке реальной отдачи.

marsbit06/24 04:15

Акции чипмейкеров стали лидерами падения на рынке США, искусственный интеллект и торговая активность двойно сдерживаются процентными ставками и доходностью?

marsbit06/24 04:15

活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow

Технологические трендыright-arrow