# Сопутствующие статьи по теме Вывод

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

Когда коммодитизируются вычислительные мощности, сколько ждать рынка фьючерсов на GPU?

**Когда вычислительные мощности станут товаром: как скоро появится рынок фьючерсов на GPU?** В статье анализируется потенциал создания рынка фьючерсов на вычислительные мощности (GPU), используя исторические аналогии с нефтью и электроэнергией. Для успешного рынка фьючерсов необходимы пять условий: фрагментированное предложение, волатильность цен, инфраструктура физических расчетов, стандартизированные торгуемые единицы и отсутствие альтернатив для хеджирования. Оценка текущего рынка вычислительных мощностей: 1. **Фрагментация предложения (🔴):** Рынок высококонцентрирован, на долю крупнейших облачных провайдеров приходится около 69% поставок GPU H100. 2. **Волатильность цен (🟢):** Цены на GPU очень нестабильны из-за непредсказуемого спроса и предложения. 3. **Инфраструктура расчетов (🟢):** Биржевые брокеры и внебиржевые площадки начинают создавать основу для индексов цен и стандартных контрактов. 4. **Стандартизация (🔴):** Отсутствует стандартная торгуемая единица. GPU-инстансы сильно различаются по конфигурации, местоположению и условиям использования. 5. **Отсутствие альтернатив (🟡):** Крупные игроки могут хеджировать риски внутри своих вертикально интегрированных структур, в то время как мелкие участники уязвимы. **Вывод:** В настоящее время рынок еще недостаточно зрел для полноценных фьючерсов из-за высокой концентрации предложения и отсутствия стандартизации. Большинство сделок происходит на внебиржевом рынке. **Ключевые вопросы и гипотезы на будущее:** * **Фрагментация:** Появление новых облачных провайдеров и рост спроса на вычисления для **инференса** (особенно на основе открытых моделей) могут увеличить фрагментацию предложения. * **Стандартизация:** Может развиться вокруг инференса, так как его требования к оборудованию более однородны. Другой путь — стандартизация через бенчмарки производительности (например, MLPerf). * **Единица торговли:** Наиболее вероятной единицей представляется **час работы GPU-инстанса** (по аналогии с электроэнергией), а не отдельный чип или сгенерированный токен. Рынок фьючерсов на вычислительные мощности, вероятно, сформируется, если спрос на инференс на открытых моделях приведет к децентрализации предложения и стандартизации инфраструктуры.

marsbit05/18 09:17

Когда коммодитизируются вычислительные мощности, сколько ждать рынка фьючерсов на GPU?

marsbit05/18 09:17

Когда вычисления станут товаром, сколько ждать рынка фьючерсов на GPU?

Статья анализирует возможность создания фьючерсного рынка для вычислительных мощностей (GPU). Авторы, используя исторические аналогии с нефтью и электроэнергией, выделяют пять ключевых предпосылок для такого рынка: фрагментарность предложения, волатильность цен, инфраструктура для физических поставок, стандартизированные торгуемые единицы и отсутствие альтернатив для хеджирования. В настоящее время рынок вычислительных мощностей получил следующие оценки по этим критериям: предложение высококонцентрировано у крупных облачных провайдеров (красный), цены на GPU волатильны (зеленый), базовая инфраструктура для OTC-сделок существует (зеленый), отсутствует стандартизация (красный), а альтернативы для хеджирования ограничены (желтый). Таким образом, для зрелого фьючерсного рынка еще рано. Основные сделки происходят на внебиржевом рынке. Ключевыми нерешенными вопросами являются будущая структура предложения (фрагментация или консолидация) и путь к стандартизации, который может быть связан с ростом спроса на инференс (вывод моделей) и распространением open-source моделей ИИ. В конечном счете, торгуемым активом могут стать либо часы работы GPU-инстансов (по аналогии с электроэнергией), либо их выходные данные — токены.

链捕手05/18 09:10

Когда вычисления станут товаром, сколько ждать рынка фьючерсов на GPU?

链捕手05/18 09:10

Этот сегмент чип-индустрии взорвался: эпоха ASIC наступает

В настоящее время глобальный рынок ИИ-чипов переживает глубокий сдвиг парадигмы. По мере того, как потребность в вычислениях для ИИ смещается от обучения к выводу, специализированные интегральные схемы (ASIC) вступают в «золотой век» благодаря своему превосходству в энергоэффективности и стоимости для задач вывода. Ключевые игроки, включая Broadcom, Marvell, MediaTek и Qualcomm, активно расширяют свое присутствие, получая крупные заказы от облачных провайдеров и компаний, разрабатывающих большие языковые модели. Китайские компании, такие как VeriSilicon и ASR, также набирают обороты, выступая в роли независимых поставщиков дизайн-услуг. Тенденция к использованию ASIC подкрепляется такими факторами, как доминирование архитектуры Transformer, что делает специализированные разработки экономически целесообразными, и стремление крупных компаний к контролю над своими цепочками поставок и архитектурой. Однако отрасли предстоит решить проблемы, включая высокие затраты на разработку, зависимость от передовых технологий упаковки TSMC и необходимость создания зрелого программного стека для конкуренции с экосистемой CUDA от NVIDIA. В конечном итоге ожидается, что рынок ускорителей ИИ придет к сосуществованию, где GPU будут доминировать в обучении, а ASIC — в выводе, формируя более диверсифицированную и демократичную вычислительную экосистему.

marsbit05/18 00:32

Этот сегмент чип-индустрии взорвался: эпоха ASIC наступает

marsbit05/18 00:32

Взлет на 108% в первый день! Родился самый большой темный конь ИИ 2026 года, и ОпенАИ снова "заработал лёжа"

Автор: New Zhi Yuan AI-чипмейкер Cerebras провел крупнейшее технологическое IPO 2026 года на Nasdaq, акции взлетели на 108% в первый день, достигнув оценки в $100 млрд. Компания привлекла $5,55 млрд. Ключевые моменты: * **Технология:** Флагманский продукт — чип WSE-3 размером с тарелку (46 225 мм²), изготовленный по 5-нм техпроцессу TSMC. Содержит 4 трлн транзисторов и 900 тыс. AI-ядер, предлагая высокую производительность для AI-инференса. * **Финансы:** В 2025 году выручка составила $510 млн (+76%), компания вышла на операционную прибыль в $238 млн (после убытка в $482 млн годом ранее). * **Клиенты:** Важные контракты с OpenAI (более $20 млрд) и AWS. Диверсификация клиентской базы после ранней зависимости от G42. * **Инвесторы:** Крупные доходы для фондов (Foundation Capital, Benchmark, Eclipse Ventures). Сэм Альтман (лично) и OpenAI получили значительную прибыль от своих ранних инвестиций. OpenAI также имеет соглашение о приобретении доли в обмен на крупные будущие закупки. * **Контекст:** IPO Cerebras рассматривается как начало волны мега-IPO в сфере AI. В 2026 году ожидаются выходы на биржу SpaceX (оценка ~$1,75 трлн), OpenAI (~$1 трлн) и Anthropic (~$900 млрд), что в совокупности может превысить $3 трлн. * **Нарратив:** Успех Cerebras отражает веру рынка в экспоненциальный рост потребности в вычислительных мощностях для AI, особенно для инференса, как фундамента для развития AGI/ASI (искусственного общего интеллекта / сверхинтеллекта).

marsbit05/15 11:22

Взлет на 108% в первый день! Родился самый большой темный конь ИИ 2026 года, и ОпенАИ снова "заработал лёжа"

marsbit05/15 11:22

Все о пулах прибыли и промышленной структуре иерархии хранения данных в ИИ

Автор: Годо В статье анализируется иерархическая структура и экономика рынка систем хранения данных для искусственного интеллекта (ИИ), который разделён на шесть уровней: 1) SRAM на кристалле, 2) HBM, 3) DRAM на материнской плате, 4) уровень пулинга CXL, 5) корпоративные SSD, 6) NAS и облачное объектное хранилище. В 2025 году общий объём этого рынка составил около 2290 млрд долларов США, причём DRAM занимает половину, HBM — 15%, а SSD — 11%. Основные выводы: * **Распределение прибыли:** Чем ближе уровень хранения к вычислительным модулям, тем выше его маржинальность и концентрация рынка. HBM (маржа >60%), CXL-ретаймеры (маржа 76.4%) и встроенный SRAM (прибыль оседает у TSMC) образуют высокомаржинальные пулы. DRAM имеет наибольший объём рынка, а NAS/облака — модель масштабируемой прибыли от услуг. * **Ключевые игроки:** Рынок высоко консолидирован. В сегментах памяти (HBM, DRAM, SSD) доминируют Samsung, SK Hynix и Micron, контролирующие более 90% рынка. В новом сегменте CXL выделяется компания Astera Labs. * **Драйверы роста:** Основной прирост прибыли в ближайшие годы ожидается от трёх направлений: HBM (ожидаемый CAGR ~40%), корпоративные SSD (CAGR 24%) и пулинг памяти через CXL (CAGR 37%). * **Технологические тренды:** Архитектура хранения для ИИ развивается по трём путям для уменьшения задержек: наращивание объёма и пропускной способности HBM рядом с GPU, объединение памяти на уровне стойки через CXL и разработка вычислительной памяти (In-Memory Computing). Таким образом, рынок ИИ-хранилищ структурирован, и самые высокие прибыли генерируются в технологически сложных сегментах, максимально приближенных к процессорам, где доминирует небольшая группа компаний.

marsbit05/14 04:05

Все о пулах прибыли и промышленной структуре иерархии хранения данных в ИИ

marsbit05/14 04:05

IPO Cerebras: оценка в 48,8 миллиарда долларов. «Бросающий вызов Nvidia» — пузырь или новый король?

IPO Cerebras, который оценивается в 488 миллиардов долларов, стал крупнейшим в 2026 году. Компания, позиционирующая себя как "претендент на трон Nvidia", привлекла внимание благодаря своим инновационным чипам Wafer-Scale Engine и крупному контракту с OpenAI. Однако анализ документа S-1 выявляет парадоксы. Во-первых, впечатляющая чистая прибыль в 2025 году (2,378 млрд долларов) в значительной степени обусловлена разовыми бухгалтерскими корректировками. Реальный операционный убыток (non-GAAP) составил 757 миллионов долларов. Во-вторых, несмотря на диверсификацию, 86% выручки по-прежнему приходится на две связанные структуры из ОАЭ (MBZUAI и G42). Контракт с OpenAI, превышающий 200 миллиардов долларов, также предполагает сложные взаимосвязи: OpenAI выступает одновременно ключевым клиентом, кредитором и будущим акционером. В-третьих, технологическое преимущество Cerebras является узкоспециализированным и сосредоточено в области инференса (вывода моделей), тогда как для обучения и общего рынка доминирует экосистема CUDA от Nvidia. Таким образом, при оценке в 95x P/S (коэффициент "цена/выручка") компания представляет собой ставку с высокой потенциальной доходностью, но и высокими рисками. Её успех зависит от выполнения контракта с OpenAI, сохранения технологического лидерства в условиях конкуренции с гигантами вроде Nvidia и AMD, а также от геополитической стабильности. Это событие отражает высокий уровень ажиотажа на рынке инфраструктуры ИИ.

marsbit05/12 09:15

IPO Cerebras: оценка в 48,8 миллиарда долларов. «Бросающий вызов Nvidia» — пузырь или новый король?

marsbit05/12 09:15

Счета за AI-инференс взлетают, Shopify и Roblox предупреждают: денег, сэкономленных на увольнениях, не хватит на оплату чипов

В отчетах за первый квартал 2026 года технологические компании, такие как Shopify и Roblox, раскрывают новую проблему: стремительный рост затрат на AI. Хотя AI помог сократить численность персонала и ускорить разработку, расходы на вычисления (токены, амортизация GPU) теперь съедают эту экономию. Shopify сообщает, что AI генерирует более 50% кода, но затраты на LLM-модели снижают маржу подписочных услуг. Использование AI-ассистента Sidekick выросло на 385%, что привело к экспоненциальному росту счетов за инференс. Roblox скорректировал прогноз годовой маржи вниз, и четверть этой корректировки напрямую связана с инвестициями в AI. Компания обрабатывает 1,5 млн запросов в секунду на более чем 400 моделях и планирует вводить платные подписки для покрытия затрат на ресурсоемкие AI-функции. В масштабах отрасли капитальные расходы Amazon, Meta, Microsoft и Google на AI в 2026 году достигнут $725 млрд. Экономия от сокращений штата, например, $2,4 млрд у Meta, покрывает лишь малую часть этих затрат. Основными бенефициарами остаются поставщики моделей и чипов (OpenAI, NVIDIA). Компании-пользователи вынуждены либо перекладывать затраты на клиентов, либо искать способы более тесной интеграции AI в свои бизнес-модели, поскольку простая экономия на персонале больше не компенсирует счета за вычисления.

marsbit05/11 06:55

Счета за AI-инференс взлетают, Shopify и Roblox предупреждают: денег, сэкономленных на увольнениях, не хватит на оплату чипов

marsbit05/11 06:55

Истинная ценность DeepSeek V4 не в параметрах

DeepSeek V4 — это не просто прорыв в области больших языковых моделей с точки зрения их параметров (1,6 трлн) или длины контекста (1 млн токенов). Его ключевая ценность заключается в демонстрации того, что передовые модели ИИ могут стабильно и эффективно работать на китайских чипах, таких как Huawei Ascend 950 и Cambricon. Это достижение стало возможным благодаря оптимизации архитектуры модели, включая гибридный механизм внимания (CSA + HCA), сжатие KV Cache и использование sparse-активации в MoE-структуре. Это снизило нагрузку на вычисления и память, что особенно важно для ещё развивающихся отечественных аппаратных экосистем. Таким образом, DeepSeek V4 открывает путь к снижению зависимости от аппаратного и программного стека NVIDIA (CUDA) в критически важной фазе инференса — основном источнике долгосрочных затрат для коммерческих приложений. Сочетание этой технологической независимости с агрессивно низкими ценами на API (например, от 0,2 юаня за миллион токенов) делает мощные AI-возможности с длинным контекстом доступными для массового внедрения в бизнесе, от анализа документов до агентов, работающих с кодом.

marsbit04/25 08:10

Истинная ценность DeepSeek V4 не в параметрах

marsbit04/25 08:10

Основатель a16z: В эпоху агентов действительно важное изменилось

Марк Андреессен, основатель a16z, в интервью подкасту Latent Space обсуждает трансформацию ИИ. Он подчеркивает, что нынешний прогресс ИИ — результат 80-летнего развития, а не внезапный прорыв. Ключевые изменения включают появление агентов (ИИ-систем, сочетающих LLM, оболочку, файловую систему и инструменты планирования), которые способны автономно выполнять задачи, используя существующие программные инфраструктуры. Андреессен предсказывает, что традиционные интерфейсы уступят место взаимодействию через агентов, а программное обеспечение станет более доступным и автоматизированным. Он также отмечает важность открытого исходного кода, локальных вычислений и необходимость решения проблем безопасности, идентификации и институциональных барьеров для широкого внедрения ИИ.

marsbit04/25 02:07

Основатель a16z: В эпоху агентов действительно важное изменилось

marsbit04/25 02:07

ИИ победил Intel, ИИ спас Intel

Статья рассказывает о драматическом падении и последующем восстановлении корпорации Intel. В 2024 году акции Intel рухнули на 26%, компания была исключена из индекса Dow Jones, уступив место NVIDIA, что символизировало смену эпох: GPU превзошел CPU. Intel, бывший лидер эры ПК, провалился в мобильной и AI-гонке, сделав ставку не на те технологии. За пять лет сменилось три CEO, но ситуацию исправил только девятый глава — Чан Ленг Тан. Он сократил расходы, сфокусировался на ключевых направлениях: процессорах Xeon для центров обработки данных и развитии фабрик по производству чипов. Его стратегия открытости привлекла неожиданных союзников: NVIDIA инвестировала $5 млрд, Google разместил крупный заказ, а Маск включил Intel в проект Terafab. Ключевой поворот — переход AI от обучения к инференсу (выводу). В эпоху AI-агентов CPU снова стал критически важен для управления задачами, что вызвало всплеск спроса на продукты Intel. В 2026 году квартальная выручка выросла на 7%, прибыль — на 156%. Но проблемы остаются: убытки, конкуренция с AMD и NVIDIA. Intel вышла из кризиса, но битва за будущее только начинается.

marsbit04/25 01:35

ИИ победил Intel, ИИ спас Intel

marsbit04/25 01:35

活动图片