🖥 NVIDIA: лидеры рынка роботакси строят флоты на её полном стеке технологий

NVIDIA опубликовала обзор того, как ведущие игроки рынка беспилотных такси используют её технологии для развёртывания и масштабирования коммерческих автопарков. Рынок роботакси — первый коммерческий прорыв physical AI — по прогнозам достигнет $400 млрд к 2035 году, а число коммерческих машин превысит 6 млн.

Беспилотные флоты уже перевозят пассажиров по самым загруженным и сложным улицам мира. В компании подчёркивают: вывести одну беспилотную машину на дорогу — одна задача, а масштабировать целый флот — совсем другая. Именно для этого NVIDIA предлагает открытую full-stack платформу: от вычислений в автомобиле до обучения моделей и симуляции.

По сути речь о готовой инфраструктуре, которая позволяет операторам роботакси быстрее проходить путь от пилота к серийной эксплуатации. Для разработчиков автономного вождения это означает доступ к единому стеку вместо сборки решений из разрозненных компонентов — от восприятия и планирования до валидации в симуляторе.

#Tech #Business #NVIDIA #RoboTaxi #Auto #PhysicalAI #AI

⚙️ Perplexity Portable Computer вышел на Windows с ускорением NVIDIA RTX

Perplexity открыла доступ к Portable Computer — локальной версии своего агента Perplexity Computer — на ПК под управлением Windows. Вычисления ускоряются видеокартами NVIDIA RTX.

Агент умеет планировать и выполнять многошаговые задачи: анализировать данные, собирать информацию из разных источников и выдавать готовый результат. Ключевое отличие от облачного варианта в том, что всё работает на локальных моделях прямо на устройстве, поэтому конфиденциальные данные не уходят на внешние серверы.

NVIDIA подчёркивает общий тренд: локальные модели становятся достаточно способными, чтобы ИИ-агенты брали на себя всё больше повседневной работы на ПК без обращения к облаку. Это особенно важно для компаний и специалистов, имеющих дело с чувствительной информацией — юридическими документами, медицинскими данными, внутренней перепиской. Ускорение на RTX позволяет сохранять приемлемую скорость ответа при работе с большими контекстами, а сам агент остаётся доступным даже без постоянного подключения к сети.

#Tech #Perplexity #NVIDIA #LocalAI #Agents #Windows

❤️ Детская больница Филадельфии моделирует сердца с помощью открытого ИИ NVIDIA

Детская больница Филадельфии (CHOP) использует открытые инструменты NVIDIA для построения анатомически точных 3D-моделей детских сердец за секунды вместо четырёх часов ручной работы. Около 1% новорождённых появляются на свет с врождённым пороком сердца, и каждый случай уникален - стандартные устройства почти никогда не рассчитаны на конкретную анатомию ребёнка.

Сервис кардиомоделирования построен на фреймворке MONAI: система берёт уже имеющиеся КТ, МРТ и 3D-УЗИ и с помощью MONAI Label и Auto3DSeg обучает сегментационные сети на парах «изображение - модель». Результат соответствует качеству работы обученного специалиста. Для сложных дефектов межжелудочковой перегородки моделирование уже стало рутинной практикой перед операцией - в одном из случаев 3D-модель помогла успешно провести третью попытку коррекции после двух неудач.

Следующий шаг - физическое моделирование на GPU. CHOP вместе с NVIDIA адаптирует открытый физический движок Newton на базе фреймворка Warp для симуляции биомеханики: врачи смогут сравнить, как разные устройства раскроются в сердце конкретного пациента, сократив расчёт с четырёх часов до почти реального времени. В разработке также связка SlicerHeart с Omniverse и OpenUSD для цифровых двойников и VR-сред с vision-language моделями.

Более 20 детских больниц США уже запустили программы кардиомоделирования, а в Boston Children's моделирование поддерживает свыше половины операций на сердце - около 500 случаев в год.

#Tech #NVIDIA #MONAI #OpenSource #Healthcare #AI

⏩Huawei ускоряет выпуск AI-чипа Ascend 960DT для конкуренции с Nvidia

Huawei перенесла запуск нового AI-чипа Ascend 960DT на первый квартал 2027 года - ранее речь шла о третьем квартале. Об этом на конференции Huawei Connect объявил Дэвид Ван, исполняющий обязанности председателя компании. По его словам, чипы Ascend 960 выйдут раньше срока и удвоят производительность по сравнению с предыдущим поколением.

Ключевая ставка Huawei - архитектура Peerium Computing, позволяющая объединять сотни тысяч, а в перспективе миллионы AI-чипов в единый вычислительный кластер. Связку обеспечивает технология UnifiedBus, соединяющая процессоры с памятью, хранилищами и сетевым оборудованием. Первые системы на новой архитектуре - Atlas 950 SuperPoD и SuperCluster, способный подключать до 256 000 ускорителей. Системы рассчитаны как на обучение, так и на инференс моделей.

Однако аналитик Руи Ма отметила расхождение: ранее Huawei заявляла о масштабировании Atlas 960 SuperPoD до 15 488 чипов Ascend 960, а теперь говорит о 4 096. Чип выходит значительно раньше, но кластер оказался меньше заявленного. Несмотря на ограничения США на доступ Китая к передовым полупроводникам, Huawei продолжает развивать собственные чипы.

#Tech #Huawei #Nvidia #CPU #Ascend #AI

0️⃣ Дженсен Хуанг: «вероятность конца света из-за ИИ - 0%»

Глава Nvidia Дженсен Хуанг в интервью CBS Sunday Morning заявил, что вероятность гибели человечества от ИИ равна «0%». Тех, кто предупреждает об угрозах, он назвал безответственными: «Пугать людей не нужно. Это безответственно».

Хуанг также раскритиковал призывы глав Anthropic и OpenAI (Дарио Амодеи и Сэма Альтмана) замедлить разработку ИИ, назвав их «не основанными на науке». По его мнению, новые законы и правила не нужны - даже на фоне громких случаев, когда модели выходили из-под контроля и атаковали системы других компаний.

Издание The Verge отмечает очевидный конфликт интересов: Хуанг возглавляет самую дорогую компанию мира, а его состояние выросло с ~$21 млрд в 2023 году до более $192 млрд в 2026-м. Любое торможение неконтролируемого роста ИИ-индустрии замедлило бы и его личный рост.

#AI #Nvidia #Danger #JensenHuang #Regulations

💻 NVIDIA Halos: сквозная безопасность для физического ИИ

NVIDIA представила Halos - первый полноценный full-stack safety-стек для физического ИИ: автономных машин, человекоподобных и промышленных роботов. По прогнозу ABI Research, к 2035 году парк автономных автомобилей уровня 3-5 достигнет 49 млн, а Omdia оценивает развёртывание около 60 млн промышленных роботов в 2026-2035 годах. Безопасность должна масштабироваться вместе с ними.

Для автономного транспорта Halos объединяет вычислитель DRIVE AGX Thor, платформу Hyperion, ОС Halos OS на базе сертифицированной ASIL-D DriveOS, VLA-модели Alpamayo для объяснимости long-tail сценариев и Halos Safety Evaluation Framework для валидации. Для робототехники - модуль IGX Thor с выделенным Functional Safety Island, Halos Core, Holoscan Sensor Bridge для сенсоров и open source Outside-In Safety Blueprint для внешнего мониторинга через камеры и vision AI. Симуляция и синтетические данные - Isaac Lab и Omniverse.

Ключевая идея: безопасность охватывает железо, софт, поведение ИИ и весь жизненный цикл, а не проверяется один раз. TÜV SÜD сертифицировала процессы NVIDIA по ISO 26262 ASIL D, TÜV Rheinland проверяет IGX Thor и Halos OS, а лаборатория AI Systems Inspection Lab аккредитована ANAB по ISO/IEC 17020. На Hyperion строят автомобили Geely, Isuzu, Nissan с ПО Wayve, Einride, а Uber, Grab и Lyft используют платформу для robotaxi; Agility внедряет IGX Thor в человекоподобного Digit 5.

#Safety #NVIDIA #PhysicalAI #Robotics #Automation #Security

💵Nscale не назвала ByteDance в заявке на IPO, хотя тот дал 73% выручки

Облачный AI-провайдер Nscale, поддерживаемый Nvidia, готовится к IPO в США и в 192-страничной форме S-1 ни разу не упоминает своего крупнейшего клиента - китайскую ByteDance. Об этом пишет Financial Times.

По данным FT, на ByteDance пришлось 73% выручки Nscale в 2025 году при общей выручке $33 млн. Названия компании нет в основном документе - лишь в приложении упоминается её сингапурская «дочка» Spring.

В мае 2025 года Spring договорилась задействовать 2 304 чипа Nvidia B200 в норвежском Гломфьорде. Контракт обеспечил кредит Macquarie на $105 млн, плюс $35 млн акционерного капитала - на эти деньги закупили железо. Площадку, ранее служившую дата-центром для майнинга крипты, переоборудуют под AI-ЦОД.

Схема дала ByteDance доступ к чипам Nvidia, которые она не может купить в Китае: это законно, но несёт юридические и репутационные риски. Nscale ожидает, что доля крупнейшего заказчика упадёт ниже 20% уже в этом году на фоне роста контрактов с Microsoft и Anthropic.

#Business #Nvidia #ByteDance #Nscale #Infrastructure #DataCenters

💻 NVIDIA и DeepMind открыли 3D-структуры белков 2800 вирусов

NVIDIA присоединилась к коалиции с Google DeepMind и EMBL-EBI, чтобы выложить в открытый доступ предсказанные 3D-структуры белковых комплексов более чем 2800 вирусов. Данные добавлены в базу AlphaFold Database и доступны любому исследователю.

Структуры получены моделью AlphaFold2, а масштабирование расчётов на тысячи вирусных протеомов обеспечил NVIDIA BioNeMo Inference Runtime. Отдельно NVIDIA открыла BioNeMo Structure Prediction Pipeline - GPU-ускоренный пайплайн, который позволяет пройти путь от последовательности белка до предсказанной 3D-структуры для собственных задач. Если классическая кристаллография требует лет и тысяч долларов на структуру, то AlphaFold2 считает её за минуты и пачками.

Около 30% новых взаимодействий белков ранее не встречались в Protein Data Bank. В проекте участвуют CEPI, Seoul National University, Swiss Institute of Bioinformatics и University of Glasgow; сама база AlphaFold уже содержит свыше 260 млн предсказаний.

#AI #Science #NVIDIA #AlphaFold #BioNeMo

💻 Nvidia представила SoL-Pi: оптимизация harness почти вдвое снижает расход токенов кодинг-агентов

Исследователи Nvidia предложили оптимизировать не саму модель, а harness - управляющий слой между ИИ и средой, который используют Codex, Claude Code и OpenClaw. Именно он определяет, как агент видит состояние, выполняет действия и обрабатывает обратную связь, а его компоненты - работа с инструментами, управление контекстом, верификация и логика прерывания - сильно связаны между собой, поэтому ручная оптимизация даёт сбои.

Система SoL-Pi автоматизирует эту работу: исследовательский агент наблюдает за трейсами другого агента, предлагает изменения и проверяет их в подготовленных средах. Из 152 направлений на 535 средах (495 задач из пар issue-pull request GitHub и 40 синтетических тестов, свыше 3000 прогонов) отобраны четыре механизма: Action Fusion объединяет два последовательных шага в один вызов модели, Online Context Compact сокращает накопленный контекст, ObservationPack архивирует длинные выводы инструментов, а Evidence-Preserving Reducer передаёт большие логи ошибок дешёвой модели для сжатия с автоматической проверкой.

На бенчмарке EdgeBench, полностью изолированном от процесса поиска, экономия составила 44,7-49% токенов, а стоимость прогона - $894 против $1339. В час экономия оценивается в $8,75-13,50 против нативных Codex и Claude Code. Ограничение: результаты на других бенчмарках скромнее, а более короткий контекст может снижать переиспользование prompt-кэша.

#Tech #Nvidia #SoLPi #AI #Development #LLM

💻 Nvidia выпустила бесплатную модель Nemotron 3 Diarization на 100 млн параметров

Nvidia открыла веса Nemotron 3 Diarization - модели, которая определяет, кто именно говорит в каждый момент разговора. Она различает до восьми спикеров и фиксирует моменты, когда несколько человек говорят одновременно. Работает как с записями, так и с живым аудио.

В бенчмарке VoiceArena Diarization Benchmark v1 модель лидирует с DER 14,72% - у ближайшего конкурента 19,3%. По сравнению с предшественницей Streaming Sortformer ошибка снижена в среднем на 41% на восьми тестовых сценариях при буфере 1,04 секунды. Буфер настраивается на четырёх уровнях - от 30,4 до 0,32 с: чем короче, тем ниже задержка и точность. Точность также падает при большом числе участников, сильном фоновом шуме и реверберации.

Главный практический сценарий - диаризация в связке с системой распознавания речи вроде Parakeet: на выходе получается транскрипт с метками спикеров, правда анонимными (speaker_2). Это закрывает расшифровку встреч, интервью и записей колл-центров с разделением по голосам без платных проприетарных сервисов, причём локально.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #Nvidia #Nemotron #AI #Diarisation #ASR

💻 Nvidia представила платформу безопасности AI-агентов с аппаратным сторожем

Nvidia анонсировала Open Agent Safety Platform - открытую платформу для контроля поведения автономных AI-агентов. Решение объединяет открытое ПО и референсный дизайн системы, а ключевой элемент - аппаратный watchdog, который следит за тем, чтобы агент не выходил за заданные границы.

Платформа рассчитана на весь жизненный цикл агента: от тестирования до развёртывания в продакшене. Идея в том, что программные ограничения можно обойти или обмануть, поэтому критичные проверки выносятся на уровень железа - независимый сторож фиксирует отклонения и способен вмешаться, даже если логика самого агента дала сбой или была скомпрометирована.

Для разработчиков это попытка дать стандартизированный каркас безопасности: вместо самодельных песочниц и костылей - открытые компоненты и референсная архитектура, которую можно воспроизвести на своей инфраструктуре. Особенно актуально для команд, которые выпускают агентов с доступом к файлам, API и внешним сервисам, где цена ошибки высока.

Пока это анонс, детали внедрения и совместимость с существующими фреймворками Nvidia раскроет позже.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Nvidia #Agents #Security #OpenSource #Safety

💻 NVIDIA Kumo Tabular - открытая foundation-модель для табличных данных

NVIDIA представила Kumo Tabular - открытую foundation-модель для табличных данных из коллекции Kumo Structured. Из коробки она решает задачи классификации и регрессии за один forward pass: без обучения, без тюнинга и без feature engineering.

На вход подаётся таблица с размеченными строками и строки, для которых нужен прогноз. Модель возвращает вероятности классов или числовые предсказания. Архитектура - Transformer с column-, row- и in-context attention (подход TabICL/TabPFN), отдельная обработка пропусков без импутации и length-aware attention temperature для длинных таблиц. Доступны три размера: от 28M до 215M параметров. Обучение шло только на искусственных таблицах, сгенерированных через Structural Causal Model - всего 35/71/137 млн таблиц на версию.

Заявлена первая строчка сразу на четырёх бенчмарках: TabArena, BeyondArena, TALENT и ScoringBench. На TabArena ELO 1950 при скорости в 17 раз выше LimiX-2 на одной RTX 6000 Pro. На TALENT - топ по accuracy, log-loss и RMSE.

Запуск идёт через открытую библиотеку structured-data-models: веса подтягиваются с Hugging Face, предобработка, ансамблирование и много-классовая логика уже внутри. Лицензия OpenMDW-1.1 допускает коммерческое использование. Ограничения: только числовые и категориальные колонки, до 10 классов за проход, качество может падать при сильном сдвиге распределений.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #NVIDIA #ML #TableData #OpenSource #AI

💵NVIDIA объяснила экономику AI-фабрик: производительность, долговечность и универсальность

NVIDIA опубликовала разбор того, как её AI-фабрики окупаются. Мегаватт мощности стоит около $60 млн, поэтому операторы оценивают отдачу по трём параметрам: выручке на токен, сроку службы железа и объёму спроса на вычисления.

По данным SemiAnalysis AgentX, системы Vera Rubin NVL72 дают более чем 30-кратную пропускную способность на мегаватт по сравнению с GB300 NVL72 и до 45 раз меньшую стоимость за миллион токенов на модели DeepSeek V4 Pro. Прирост обеспечивает сквозной кодзайн всего стека - от моделей и софта до вычислений, сети и памяти.

Долговечность: GPU A100 вышла в 2020 году и до сих пор работает в коммерческой эксплуатации, а CoreWeave продлила бронирования таких систем до 2029 года. Универсальность даёт платформа CUDA: свыше 1000 библиотек CUDA-X и более 10 млн разработчиков, одни и те же чипы считают LLM, симуляции, графику и научные задачи. В качестве примеров NVIDIA приводит Lilly с кластером на 1016 GPU, Pinterest с 14 000 GPU разных поколений и Texas A&M с загрузкой 95-98%.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Business #AI #NVIDIA #Factory #CUDA #GPU #Infrastructure

💻 Телеком-операторы строят ИИ-стратегию на открытых моделях

NVIDIA опубликовала отчёт State of AI in Telecommunications: 89% респондентов назвали открытые модели и открытое ПО важными для ИИ-стратегии компании. Причины не только в экономии - операторам нужны доверие, контроль и возможность дообучения под собственные сети.

Главный практический релиз - Nemotron 3 Large Telco Model на 30 млрд параметров, дообученная AdaptKey на открытых телеком-датасетах. Модель понимает отраслевую терминологию и работает с задачами вроде конфигурации сети и разбора инцидентов у клиентов. Вместе с ней NVIDIA выложила полный рецепт end-to-end файнтюнинга под данные конкретного оператора на базе открытых библиотек NVIDIA NeMo.

SoftBank Corp. использует открытые фундаментальные модели, включая Nemotron, для собственной SoftBank Large Telecom Model. AT&T делает ставку на подбор модели под каждую нагрузку по производительности, цене и контролю. Индонезийский Indosat Ooredoo Hutchison развивает семейство Sahabat-AI под местный язык и культуру.

Для разработчиков это означает готовую открытую базу для телеком-агентов, а также платформу NVIDIA AI Enterprise и Agent Toolkit для пайплайнов данных, оркестрации агентов и защищённого рантайма.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Data #NVIDIA #Nemotron #OpenSource #Stats #Agents

💻 NVIDIA и Microsoft запускают эру AI-агентов в Windows

На мероприятии в Сан-Франциско Дженсен Хуанг и Сатья Наделла представили совместную аппаратно-программную платформу для локальных AI-агентов на ПК с Windows. Microsoft объявила о general availability Microsoft Execution Containers (MXC) - инфраструктуры уровня ОС, позволяющей агентам безопасно и постоянно работать в фоне под управлением системы, в связке с Microsoft Security и Agent 365.

Ключевое железо - NVIDIA RTX Spark: GPU Blackwell RTX до 6 144 ядер и CPU Grace до 20 ядер, соединённые на 600 ГБ/с. До 1 петафлопса FP4 и до 128 ГБ унифицированной памяти позволяют запускать локально модели уровня 125B (например, Qwen 3.8 Flash Next) без отправки данных в облако. Ноутбуки на базе Surface Laptop Ultra уже доступны для предзаказа, продажи с 16 октября, компактные десктопы - в ноябре. Системы готовят Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft, MSI и Gigabyte.

Также анонсирована NVIDIA DGX Station for Windows - первый настольный AI-суперкомпьютер на GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip: 748 ГБ когерентной памяти и до 20 петафлопс FP4, модели до триллиона параметров локально. Ранее DGX Station работал только на Linux, что вынуждало корпоративных разработчиков держать два окружения.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #NVIDIA #Microsoft #Windows #Agents #RTXSpark

⚛️ ИИ осваивает атомные электростанции США: ассистенты для 94 реакторов

Почти весь парк из 94 ядерных реакторов США получил возможность внедрить ИИ в работу - и большинство операторов ею воспользовались. Атомная отрасль исторически осторожна, но дефицит кадров и горы документации перевесили сомнения.

В августе Atomic Canyon запустила NIVA - Nuclear Industry Virtual Assistant, созданный совместно с отраслевыми группами. Ассистент прошёл пилот в растениях Constellation Energy и теперь доступен всему флоту. Для обучения скачали 53 млн страниц данных Комиссии по ядерному регулированию, а вместе с Oak Ridge National Laboratory построили специализированные sentence-embedding модели, понимающие «ядерный» язык. Nuclearn заявляет о работе с более чем 65 партнёрами в США и интеграции с NuScale. Microsoft и Nvidia сотрудничают в оптимизации всего жизненного цикла АЭС - от лицензирования до эксплуатации.

Главная задача пока - не управление реактором, а поиск по архивам: регламенты, отчёты об инцидентах, история ремонтов. Nuclearn разворачивается локально, чтобы данные не покидали площадку. Как формулирует CFO Nuclearn Джерролд Винсент, «это ChatGPT для ядерной отрасли, и это неплохая отправная точка».

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #AtomicEnergy #NVIDIA #Microsoft #Energetics

⚡️ Дешевеющие AI-токены повышают спрос - это лучший сценарий Дженсена Хуанга

Данные Ornn, Silicon Data и Bloomberg (август 2026) показывают классический парадокс Джевонса на рынке AI: цена токенов продолжает падать, а стоимость аренды H100 держится на месте или растёт. Удешевление токенов открывает новые сценарии - автономные агенты, автоматизацию, целые классы приложений, которых раньше не было, - поэтому объём потребления растёт быстрее, чем снижается цена за единицу.

Ключевая неопределённость: какую долю спроса создают люди, а какую - сами системы. Агентные модели расходуют токены с огромной скоростью, и часть спроса на вычисления может быть искусственно раздутой. Но даже скромный рост человеческого использования способен вызвать непропорционально большой дефицит железа.

Вся цепочка - от производителей чипов и памяти до энергетиков и облачных провайдеров - держится на одном допущении: использование AI должно расти достаточно быстро, чтобы компенсировать падение цен. Пока это так, железо остаётся дефицитным и дорогим. Если спрос выйдет на плато, ударит по всей цепочке поставок. Насколько рынки чувствительны, стало видно после сообщений о том, что годовая выручка OpenAI может оказаться ниже ожидаемой.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Business #AI #GPU #NVIDIA #JevonsParadox #Infrastructure

💻 NVIDIA расширила семейство Nemotron: открытая модель Super VL на 120 млрд параметров и edge-модели Bolt

NVIDIA выпустила Nemotron 3.5 Super VL - открытую мультимодальную модель на 120 млрд параметров (A12B) для специализированных всегда включённых агентов. По данным Artificial Analysis, она обеспечивает до 5x более высокую пропускную способность, чем ближайшие аналоги в своём классе, при точности, сопоставимой с крупнейшей reasoning-моделью NVIDIA при примерно в пять раз меньшем числе параметров.

Модель работает с изображениями, веб-страницами и PDF: OCR, таблицы, графики, извлечение структурированных данных - всё в одном контуре, без маршрутизации задач между отдельными системами. Веса, датасеты и рецепты обучения открыты; дообучение идёт через NVIDIA NeMo. Компании уже адаптируют Super VL под свои данные: Scale AI, AI21, Perplexity, Atlassian, CrowdStrike, Salesforce, Synopsys, ModelScope.

Для локального запуска представлены две edge-модели: Bolt 74B-A9B (24 ГБ, нативная 2-битная квантизация) для агентных задач на RTX и DGX Spark, и Bolt E4B (4 ГБ) для голосовых ассистентов и встраиваемых интерфейсов на GeForce RTX и Jetson. Поддержаны llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth и vLLM. Super VL и Bolt 74B доступны сейчас на Hugging Face и через NVIDIA NIM, Bolt E4B - с 23 октября.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #NVIDIA #Nemotron #Tech #OpenSource #LLM

🔽 Неоклаудам предсказали консолидацию: Nvidia рискует потерять больше всех

После недели обвала акций и отменённых IPO участники рынка ждут схлопывания сегмента «неоклаудов» - молодых провайдеров ИИ-облаков. Из сотен игроков через несколько лет останутся лишь 7-10, считают опрошенные The Information руководители дата-центров.

Австралийская Firmus внезапно отменила размещение, акции CoreWeave и её менее крупных конкурентов упали примерно на 20%, а показатель кредитного риска CoreWeave достиг исторического максимума. Британская Nscale потеряла сделку с Microsoft по площадке в Лафтоне, где планировалась аренда 23 000 чипов Nvidia: энергетики не ждут там подключения раньше 2030-х. Инвесторы также требуют снизить оценку Nscale с ~$30 млрд до $16-19 млрд.

Для Nvidia это критично. Клиенты за пределами гиперскейлеров, включая неоклауды, принесли $40 млрд за июльский квартал - 45% выручки дата-центров. Причём Nebius, IREN и Nscale строят ЦОДы сами: их финансовые проблемы остановят стройку, а вместе с ней и поставки чипов. Gartner прогнозирует, что 80% независимых неоклаудов прекратят самостоятельную работу к 2030 году.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Business #AI #Nvidia #IPO #NeoClouds #Infastructure