Nvidia представляет платформу Vera Rubin
Компания Nvidia в понедельник представила Vera Rubin — масштабную новую вычислительную платформу, состоящую из семи чипов, которые уже запущены в серийное производство. Ее поддерживают впечатляющие клиенты, включая Anthropic, OpenAI, Meta и Mistral AI, а также все основные облачные провайдеры.
Сигнал для индустрии искусственного интеллекта и инвесторов был предельно ясен: Nvidia не собирается замедлять темпы. Платформа Vera Rubin обеспечивает до 10 раз большую пропускную способность инференса на ватт и обходится в десять раз дешевле в расчете на один токен по сравнению с системами Blackwell, поставки которых начались совсем недавно. Генеральный директор Дженсен Хуанг (Jensen Huang), выступая на ежегодной конференции GTC, назвал разработку «поколенческим скачком», который положит начало «крупнейшему строительству инфраструктуры в истории». Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure и Oracle Cloud Infrastructure будут предлагать эту платформу, а более 80 производственных партнеров уже создают на ее основе свои системы.
«Vera Rubin — это скачок поколений: семь революционных чипов, пять стоек, один гигантский суперкомпьютер, созданный для поддержки каждого этапа развития ИИ, — заявил Хуанг. — С появлением Vera Rubin наступил переломный момент агентного ИИ, который знаменует начало величайшего инфраструктурного строительства в истории».
В любой другой отрасли подобную риторику можно было бы списать на театральность презентаций. Но Nvidia занимает уникальное положение в мировой экономике — ее продукция стала настолько критически важной для бума искусственного интеллекта, что рыночная капитализация компании теперь сопоставима с ВВП государств среднего размера. Когда Хуанг говорит об историческом масштабе инфраструктурного строительства, стоящие за его спиной генеральные директора компаний, которые действительно подписывают чеки, согласно кивают.
Дарио Амодей (Dario Amodei), главный исполнительный директор Anthropic, отметил, что платформа Nvidia «дает нам вычислительные мощности, сетевые возможности и системный дизайн, позволяющие продолжать развитие, одновременно обеспечивая безопасность и надежность, на которые рассчитывают наши клиенты». Сэм Альтман (Sam Altman), генеральный директор OpenAI, заявил, что «благодаря Nvidia Vera Rubin мы сможем запускать более мощные модели и агенты в огромных масштабах и предоставлять более быстрые и надежные системы сотням миллионов людей».
Внутри архитектуры из семи чипов, созданной для эпохи агентов ИИ
Платформа Vera Rubin объединяет центральный процессор Nvidia Vera, графический процессор Rubin, коммутатор NVLink 6, суперсетевой адаптер ConnectX-9, DPU BlueField-4, коммутатор Ethernet Spectrum-6 и недавно интегрированный специализированный ускоритель инференса Groq 3 LPU. Nvidia объединила их в пять взаимосвязанных стоечных систем, функционирующих как единый суперкомпьютер.
Флагманская стойка NVL72 объединяет 72 графических процессора Rubin и 36 процессоров Vera, соединенных с помощью NVLink 6. По заявлению Nvidia, она позволяет обучать крупные экспертные модели (Mixture-of-Experts) с использованием всего одной четвертой части графических процессоров, требуемых для архитектуры Blackwell. Если это подтвердится на практике, данное достижение кардинально изменит экономику создания передовых систем ИИ.
Стойка с процессорами Vera CPU вмещает 256 процессоров с жидкостным охлаждением, поддерживая более 22 500 одновременных процессорных сред — тех самых изолированных сред (песочниц), в которых агенты ИИ выполняют код, проверяют результаты и проводят итерации. Nvidia описывает Vera CPU как первый процессор, специально созданный для агентного ИИ и обучения с подкреплением. Он оснащен 88 ядрами Olympus собственной разработки и памятью LPDDR5X, обеспечивающей пропускную способность 1,2 терабайта в секунду при вдвое меньшем энергопотреблении по сравнению с обычными серверными процессорами.
Стойка Groq 3 LPX, содержащая 256 процессоров инференса со 128 гигабайтами встроенной SRAM-памяти, ориентирована на требования с низкой задержкой, предъявляемые триллионными моделями с контекстом в миллионы токенов. Стойка хранения данных BlueField-4 STX обеспечивает то, что Nvidia называет «контекстной памятью» — высокоскоростным хранилищем для огромных кэшей ключ-значение, которые генерируют агентные системы в процессе рассуждений над сложными многоэтапными задачами. А стойка Ethernet Spectrum-6 SPX объединяет все это воедино с помощью совместно упакованной оптики (co-packaged optics), обеспечивающей в 5 раз большую энергоэффективность оптических систем по сравнению с традиционными трансиверами.
Почему Nvidia делает ставку будущего на автономных агентов ИИ и перестраивает вокруг них всю свою экосистему
Стратегическая логика, объединяющая все анонсы понедельника в единую историю, заключается в уверенности Nvidia в том, что индустрия ИИ переходит определенный рубеж. Эпоха чат-ботов — систем искусственного интеллекта, которые отвечают на запрос и останавливаются, — уступает место тому, что Хуанг называет «агентным ИИ» (agentic AI): системам, способным автономно рассуждать в течение часов или дней, писать и выполнять программный код, вызывать внешние инструменты и непрерывно совершенствоваться.
Это не просто маркетинговый ход. Это подлинный архитектурный сдвиг в том, как должна проектироваться вычислительная инфраструктура. Запрос к чат-боту может занимать миллисекунды работы GPU. Агентная система, управляющая конвейером поиска лекарств или отладкой сложной кодовой базы, может работать непрерывно, задействуя циклы CPU для выполнения кода, циклы GPU для рассуждений и колоссальные объемы памяти для поддержания контекста на протяжении тысяч промежуточных шагов. Это требует не просто более быстрых чипов, но принципиально иного баланса вычислительной мощности, памяти, хранилища и сетевых возможностей.
Nvidia ответила на это запускм своего набора инструментов Agent Toolkit, в который входит OpenShell — новая среда выполнения с открытым исходным кодом, обеспечивающая соблюдение правил безопасности и конфиденциальности для автономных агентов. Список корпоративных клиентов впечатляет: Adobe, Atlassian, Box, Cadence, Cisco, CrowdStrike, Dassault Systèmes, IQVIA, Red Hat, Salesforce, SAP, ServiceNow, Siemens и Synopsys интегрируют этот набор инструментов в свои платформы. Nvidia также представила NemoClaw — стек с открытым исходным кодом, позволяющий пользователям устанавливать ее модели Nemotron и среду выполнения OpenShell одной командой для запуска безопасных, работающих в режиме 24/7 ИИ-помощников на чем угодно, от ноутбуков с RTX до суперкомпьютеров DGX Station.
Отдельно компания объявила о выходе Dynamo 1.0 — программного обеспечения с открытым исходным кодом, которое она описывает как первую «операционную систему» для инференса ИИ в заводских масштабах. Dynamo управляет ресурсами GPU и памяти в кластерах и уже была внедрена такими компаниями, как AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, Cursor, Perplexity, PayPal и Pinterest. По данным Nvidia, в недавних тестах производительность инференса на базе Blackwell выросла до 7 раз.
Коалиция Nemotron и стремление Nvidia сформировать ландшафт ИИ с открытым исходным кодом
Если Vera Rubin олицетворяет аппаратные амбиции Nvidia, то коалиция Nemotron Coalition представляет ее амбиции в сфере программного обеспечения. О создании коалиции было объявлено в понедельник; она представляет собой глобальное объединение лабораторий искусственного интеллекта, которые будут совместно разрабатывать передовые открытые модели, обученные на платформе DGX Cloud от Nvidia. Первыми участниками стали компании Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Mistral AI, Perplexity, Reflection AI, Sarvam и стартап Thinking Machines Lab, возглавляемый бывшим топ-менеджером OpenAI Мирой Мурати (Mira Murati); они предоставят данные, системы оценки и профильную экспертизу.
Первая модель будет разработана совместно Mistral AI и Nvidia и ляжет в основу будущего семейства Nemotron 4. «Открытые модели — это источник жизненной силы инноваций и двигатель глобального участия в революции искусственного интеллекта», — заявил Хуанг.
Nvidia также значительно расширила собственный портфель открытых моделей. Nemotron 3 Ultra обеспечивает, как заявляет компания, интеллект передового уровня с пятикратным ростом эффективности пропускной способности на платформе Blackwell. Nemotron 3 Omni объединяет возможности понимания аудио, видео и языка. Nemotron 3 VoiceChat поддерживает одновременный диалог в реальном времени. Кроме того, компания представила предварительную версию GR00T N2 — базовой робототехнической модели нового поколения, которая, по ее словам, помогает роботам успешно справляться с новыми задачами в незнакомой обстановке более чем в два раза чаще по сравнению с ведущими аналогами, занимая на данный момент первые места в бенчмарках MolmoSpaces и RoboArena.
Продвижение открытых моделей преследует двойную цель. Оно развивает экосистему разработчиков, которая стимулирует спрос на аппаратное обеспечение Nvidia, и позиционирует компанию как нейтрального поставщика платформ, а не конкурента для лабораторий ИИ, создающих продукты на базе ее чипов. Это тонкий баланс, который становится всё сложнее по мере того, как собственные модели Nvidia набирают мощь.
От операционных до околоземной орбиты: как влияние Vera Rubin выходит далеко за рамки дата-центров
Вертикальный охват анонсов понедельника почти дезориентировал. Компания Roche объявила о развертывании более чем 3500 графических процессоров Blackwell в гибридных облачных и локальных средах (on-premises) в США и Европе — это крупнейший из объявленных парков GPU в фармацевтической промышленности. Инфраструктура используется для создания биологических базовых моделей, поиска лекарств и цифровых двойников производственных мощностей, включая новый завод по производству препаратов GLP-1 в Северной Каролине. По данным Roche, почти 90% подходящих программ компании Genentech по созданию малых молекул теперь включают элементы ИИ; при этом разработка одной онкологической молекулы была ускорена на 25%, а создание резервного кандидата заняло семь месяцев вместо более чем двух лет.
В сфере автономного транспорта компании BYD, Geely, Isuzu и Nissan создают автомобили с поддержкой 4-го уровня автономности на платформе Nvidia Drive Hyperion. Nvidia и Uber расширили партнерство для запуска беспилотных автомобилей в 28 городах на четырех континентах к 2028 году, начиная с Лос-Анджелеса и Сан-Франциско в первой половине 2027 года. Компания также представила Alpamayo 1.5 — модель рассуждений для автономного вождения, которую уже скачали более 100 000 автомобильных разработчиков, и операционную систему Nvidia Halos OS, представляющую собой архитектуру безопасности на базе сертификации ASIL D для автономии промышленного уровня.
Кроме того, Nvidia выпустила первую специализированную физическую ИИ-платформу для медицинской робототехники, в основе которой лежит Open-H — крупнейший в мире набор данных по медицинской робототехнике, содержащий более 700 часов хирургического видео. Среди ее пользователей — CMR Surgical, Johnson & Johnson MedTech и Medtronic.
И наконец, космос. Космический модуль Vera Rubin Space Module обеспечивает до 25 раз большую вычислительную мощность ИИ для выполнения инференса на орбите по сравнению с GPU H100. На его базе строят свои решения Aetherflux, Axiom Space, Kepler Communications, Planet Labs и Starcloud. «Космические вычисления, последний рубеж, прибыли», — заявил Хуанг. Из уст другого руководителя такая фраза могла бы вызвать скептические улыбки, но от генерального директора компании, чипы которой уже обеспечивают работу большинства мировых рабочих нагрузок ИИ, это звучит иначе.
Настольный суперкомпьютер и тихий выход Nvidia на рынок корпоративного «железа»
На фоне масштабных триллионных моделей и орбитальных дата-центров Nvidia сделала более тихий, но потенциально не менее значимый шаг: она представила DGX Station — настольную систему на базе суперчипа GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, которая обеспечивает 748 гигабайт когерентной памяти и до 20 петафлопс вычислительной производительности ИИ. Эта система позволяет запускать открытые модели размером до одного триллиона параметров прямо за рабочим столом.
Компании Snowflake, Microsoft Research, Cornell, EPRI и Университет Сонгюнгван вошли в число первых пользователей. DGX Station поддерживает изолированные конфигурации (air-gapped) для регулируемых отраслей, а созданные на ней приложения беспрепятственно переносятся на дата-центр системы Nvidia без перепроектирования — это конструктивное решение создает естественный мост от локальных экспериментов к масштабному развертыванию.
Nvidia также обновила DGX Spark, свою более компактную систему, добавив поддержку кластеризации до четырех устройств в «настольный дата-центр» с линейным масштабированием производительности. Обе системы поставляются с предварительно настроенными NemoClaw и программным стеком Nvidia AI, а также поддерживают такие модели, как Nemotron 3, Google Gemma 3, Qwen3, DeepSeek V3.2, Mistral Large 3 и другие.
Adobe и Nvidia объявили о стратегическом партнерстве для разработки нового поколения моделей Firefly с использованием вычислительных технологий и библиотек Nvidia. Adobe также создаст облачное решение с цифровыми двойниками в формате 3D для маркетинга на платформе Nvidia Omniverse и интегрирует возможности Nemotron в Adobe Acrobat. Партнерство охватывает такие инструменты для творчества, как Photoshop, Premiere Pro, Frame.io и Adobe Experience Platform.
Создание заводов, которые производят интеллект: проект ИИ-инфраструктуры от Nvidia
Пожалуй, наиболее показательным индикатором того, куда, по мнению Nvidia, движется индустрия, является эталонный проект Vera Rubin DSX AI Factory — по сути, чертеж для строительства целых зданий, оптимизированных под производство ИИ. Референсный дизайн описывает интеграцию вычислений, сетей, систем хранения, питания и охлаждения в систему, максимизирующую показатель «токенов на ватт», а также включает Omniverse DSX Blueprint для создания цифровых двойников этих объектов еще до их физического возведения.
Программный стек включает DSX Max-Q для динамического распределения питания (что, по данным Nvidia, позволяет разместить на 30% больше ИИ-инфраструктуры в дата-центре с фиксированным энергопотреблением) и DSX Flex, который подключает ИИ-заводы к службам электросетей, задействуя, по оценкам компании, до 100 гигаватт неиспользуемых мощностей энергосистем. Энергетические лидеры Emerald AI, GE Vernova, Hitachi и Siemens Energy уже используют эту архитектуру. Компании Nscale и Caterpillar строят один из крупнейших в мире заводов по производству ИИ в Западной Вирджинии по референсному дизайну Vera Rubin.
Индустриальные партнеры Cadence, Dassault Systèmes, Eaton, Jacobs, Schneider Electric, Siemens, PTC, Switch, Trane Technologies и Vertiv предоставляют готовые к симуляции активы и интегрируют свои платформы. CoreWeave использует инструмент Nvidia DSX Air для проведения операционных репетиций ИИ-заводов в облаке до их физической поставки.
«В эпоху искусственного интеллекта токены интеллекта — это новая валюта, а ИИ-заводы — это инфраструктура, которая их производит», — отметил Хуанг. Именно такая формулировка — токены как валюта, заводы как монетные дворы — раскрывает то, как Nvidia видит свое место в формирующемся экономическом порядке.
Что грандиозное видение Nvidia угадывает верно — и что остается недоказанным
Масштаб и слаженность анонсов понедельника действительно впечатляют. Ни одна другая компания в полупроводниковой отрасли — и, пожалуй, ни одна другая технологическая компания вообще — не способна представить столь интегрированный стек, охватывающий заказные полупроводники, системную архитектуру, сети, хранение данных, софт для инференса, открытые модели, агентские фреймворки, среды выполнения для безопасности, платформы симуляций, инфраструктуру цифровых двойников и вертикальные приложения от поиска лекарств до беспилотного вождения и космических вычислений.
Но масштаб и слаженность не означают неизбежность успеха. Заявления о производительности платформы Vera Rubin, несмотря на их драматичность, пока не подтверждены независимыми бенчмарками. Тезис об агентном ИИ, лежащий в основе всей платформы — идея о том, что автономные, долго работающие ИИ-агенты станут доминирующей вычислительной нагрузкой, — это ставка на будущее, которое еще не полностью реализовалось. Кроме того, расширяющаяся роль Nvidia как поставщика моделей, программного обеспечения и референсных архитектур вызывает вопросы о том, как долго ее клиенты по «железу» будут чувствовать себя комфортно, завися столь сильно от единственного поставщика на стольких уровнях стека.
Конкуренты не стоят на месте. AMD продолжает сокращать разрыв в производительности графических процессоров для дата-центров. TPU от Google обеспечивают работу некоторых крупнейших в мире процессов обучения ИИ. Чипы Trainium от Amazon набирают популярность внутри AWS. А растущая когорта стартапов атакует самые разные сегменты головоломки инфраструктуры ИИ.
Тем не менее, ни один из них не появился на конференции GTC в понедельник с поддержкой от генеральных директоров Anthropic и OpenAI. Ни один из них не объявил о семи новых чипах в серийном производстве одновременно. И ни один из них не представил столь комплексного видения того, что будет дальше.
На каждой конференции GTC повторяется одна и та же сцена: Хуанг в своей фирменной кожаной куртке держит чип так, как ювелир держит бриллиант, медленно поворачивая его под сценическими софитами. Это отчасти шоу, отчасти проповедь. Но паства продолжает расти, чипы становятся все быстрее, а чеки — все крупнее. Строит ли Nvidia величайшую инфраструктуру в истории или просто самую прибыльную из них — в конце концов, возможно, это различие не имеет значения.
