Jensen Huang раскрывает новую эру суперкомпьютеров, Vera Rubin становится игроком перемен в области AI

Джонсон Ху снова вышел на сцену CES, и этот руководитель NVIDIA с помощью грандиозного технологического анонса продемонстрировал всему индустриальному сообществу будущее AI-вычислений. В отличие от предыдущих лет, основной акцент в этом году сделан не на традиционных потребительских графических картах, а на корпоративной суперкомпьютерной платформе весом 2,5 тонны, объединяющей шесть специально разработанных чипов — Vera Rubin. Название взято в честь астронома Веры Рубин и символизирует стремление NVIDIA продолжать исследовать новые границы AI-Вселенной.

Перестройка логики проектирования чипов Vera Rubin и системные инновации, стоящие за скачком производительности

В традиционной модели разработки NVIDIA обычно придерживается консервативной стратегии — обновлять всего 1-2 чипа за поколение. Однако Vera Rubin нарушает этот принцип, одновременно проектируя и массово производя шесть новых чипов — беспрецедентный шаг в индустрии. Джонсон Ху назвал это «экстремальным синергетическим дизайном» — синхронным инновационным подходом на всех уровнях архитектуры чипов и платформы в целом.

Эти шесть чипов выполняют разные функции: CPU Vera основан на кастомной архитектуре Olympus с 88 ядрами, обладает 1,5 ТБ системной памяти (в три раза больше, чем у предыдущего поколения Grace), что уже достаточно для поддержки более сложных AI-задач; GPU Rubin — абсолютный лидер по производительности, достигая 50 PFLOPS в выводе, в пять раз превышая предыдущий Blackwell, при этом количество транзисторов увеличилось всего в 1,6 раза, что говорит о высокой эффективности дизайна.

Помимо этих «мозгов», Vera Rubin включает сетевую карту ConnectX-9, обработчик данных BlueField-4, коммутатор NVLink-6 и оптоволоконный Ethernet-чип Spectrum-6. Каждый из них тщательно отточен, чтобы обеспечить слаженную работу всей системы как единого организма.

По реальным показателям производительности система NVL72, построенная на архитектуре Vera Rubin, достигает 3,6 EFLOPS в задачах вывода — в пять раз быстрее предшественника Blackwell; в обучении — 2,5 EFLOPS, что в 3,5 раза больше. Особенно впечатляет, что такой рост производительности достигнут при увеличении числа транзисторов всего в 1,7 раза, что свидетельствует о значительных прорывах в полупроводниковых технологиях и архитектурных оптимизациях.

Физический дизайн тоже поразителен. В прошлом суперкомпьютерные узлы требовали 43 кабеля, сборка занимала 2 часа и была подвержена ошибкам. Теперь узлы Vera Rubin полностью без кабелей, используют всего 6 жидкостных охлаждающих трубок, а сборка занимает всего 5 минут. Основная сеть NVLink, связывающая узлы, состоит из почти 3200 километров медных проводов и 5000 кабелей, передающих данные со скоростью 400 Гбит/с. Такой уровень инженерной сложности даже заставил Джонсона Ху пошутить, что «только очень сильный CEO сможет их поднять».

Революция в памяти и ускорение сети — ключевые решения для AI-приложений

Одной из главных проблем AI-приложений является недостаток контекстной памяти. Во время диалогов модели создают «KV-кэш» — рабочую память AI. С увеличением числа раундов диалога и масштабов моделей традиционная HBM-память быстро исчерпывается.

Решение Vera Rubin — использование обработчика BlueField-4 для самостоятельного управления KV-кэшом. В каждом узле установлено 4 BlueField-4 с 150 ТБ контекстной памяти, что позволяет каждому GPU иметь дополнительно 16 ТБ памяти — по сравнению с примерно 1 ТБ встроенной памяти у одного GPU, такое масштабное расширение — революционное. И главное, это расширение не снижает скорость доступа: пропускная способность остается на уровне 200 Гбит/с.

Но одной памяти недостаточно. Когда рабочая память должна координироваться между десятками серверов и тысячами GPU, возникает новая узкая точка — сеть. В ответ NVIDIA представила Spectrum-X — первый в индустрии «специализированный» Ethernet-платформу для AI-генерации. Она использует техпроцесс TSMC COOP, интегрирует фотонные компоненты и поддерживает 512 каналов по 200 Гбит/с.

Экономический эффект впечатляет: для дата-центра мощностью в миллиард долларов, Spectrum-X увеличивает пропускную способность на 25%, что экономит около 5 миллиардов долларов. Джонсон Ху назвал эту сеть «почти бесплатной».

Кроме того, Vera Rubin включает меры по обеспечению безопасности. Все данные при передаче, хранении и вычислениях шифруются — через PCIe, NVLink, CPU-GPU и другие шины. Это позволяет компаниям безопасно размещать собственные модели в внешних системах без риска утечки данных.

Открытая экосистема и демократизация AI — новые модели, меняющие индустрию

Одним из ярких моментов презентации стало признание Джонсона Ху важности открытого сообщества AI. Он отметил, как в прошлом году прорыв DeepSeek V1 потряс весь мир, назвав его «первой открытой моделью для вывода», которая запустила волну инноваций. На слайдах видно, что внутри страны модели Kimi и DeepSeek V3.2 занимают первое и второе места в глобальных рейтингах открытых моделей.

Джонсон Ху признался, что хотя текущие открытые модели отстают примерно на полгода от лучших решений индустрии, каждые полгода появляется новая прорывная модель. Такой темп заставляет стартапы, технологические гиганты и исследовательские институты не расслабляться. NVIDIA понимает, что нельзя пропустить эту гонку.

Поэтому NVIDIA перестает быть только производителем чипов. Они создали суперкомпьютерный кластер DGX Cloud стоимостью в десятки миллиардов долларов, разрабатывают передовые модели, такие как La Proteina для синтеза белков и OpenFold 3, и расширяют открытые экосистемы в области медицины, физического AI, агентов, роботов и автономных транспортных средств.

Семейство моделей Nemotron — тоже важный аспект: оно включает решения для речи, мультимодальности, поиска и генерации с усилением, а также системы безопасности. Эти модели показывают отличные результаты в авторитетных рейтингах и уже применяются в реальных проектах.

AI-киборг Alpamayo и эпоха вывода в автономном вождении

Если большие языковые модели решают проблему «цифрового мира», то следующая цель Джонсона Ху — покорить «физический мир». Он предложил архитектуру «три ядра» для развития физического AI: обучающий компьютер (на базе традиционных GPU-систем), выводной компьютер (на edge-устройствах роботов или автономных машин — «мозг»), и симулятор (виртуальная среда для тренировки, например Omniverse и Cosmos).

Эта трехуровневая архитектура реализована в Alpamayo — первом в мире автоматизированном системе автономного вождения с «мышлением». В отличие от классических правил, Alpamayo — это end-to-end система на базе глубокого обучения, решающая проблему «длинного хвоста» автоматического вождения.

Когда машина сталкивается с необычайно сложной ситуацией, Alpamayo не просто выполняет заранее запрограммированные команды, а делает выводы и принимает решения, как человек. Более того, система «рассказывает», что собирается делать дальше и почему. На демонстрации она успешно разбирала сложные дорожные ситуации, сводя их к базовым знаниям.

Первым коммерческим внедрением технологии Alpamayo стал Mercedes CLA. Джонсон Ху объявил, что эта модель с системой на базе Alpamayo поступит в продажу в США уже в первом квартале, а затем начнет появляться в Европе и Азии. Машина получила высший рейтинг безопасности NCAP благодаря уникальной «двойной системе безопасности»: когда AI не уверен в ситуации, она автоматически переключается на более надежный традиционный режим, что обеспечивает абсолютную безопасность.

Робототехника и промышленность: от виртуальной модели к реальному производству

Еще один важный аспект — стратегия роботов. NVIDIA пригласила партнеров-роботов, включая гуманоидных роботов и четырехногих роботов Boston Dynamics. Джонсон Ху подчеркнул, что все роботы будут оснащены мини-компьютерами Jetson и тренироваться в симуляторе Isaac, основанном на Omniverse.

Более масштабная перспектива — интеграция этой технологической экосистемы в промышленные системы таких гигантов, как Synopsys, Cadence и Siemens. По мнению Ху, самый главный робот — это сама фабрика.

В будущем NVIDIA планирует ускорять проектирование чипов, систем и моделирование фабрик с помощью физического AI. На сцене также показали робота Disney, и Ху шутливо отметил, что «эти милые роботы будут создаваться, производиться и тестироваться внутри компьютера, даже прежде чем столкнутся с реальной гравитацией».

Если судить только по второй половине презентации, можно подумать, что это анонс продукции какой-то робототехнической или модельной компании.

От поставщика чипов к создателю возможностей AI — стратегический поворот Джонсона Ху

На фоне споров о «пузыре» AI эта презентация раскрывает глубокий смысл. Помимо замедления закона Мура и снижения эффективности классических подходов к оптимизации производительности, Ху явно хочет показать реальную ценность AI через платформу Vera Rubin — от наращивания вычислительных мощностей к практическому применению.

Этот стратегический сдвиг — переход от простого продавца чипов к создателю возможностей AI — выходит за рамки аппаратного обеспечения. NVIDIA активно инвестирует в прикладной слой и экосистему: поддержка открытых моделей, создание DGX Cloud, разработка Alpamayo и физических AI-моделей — все это делается для того, чтобы показать, как AI реально меняет мир.

Интересный финальный штрих — из-за ограничений по времени на CES Ху подготовил много слайдов, которые не успели показать. Он создал юмористическое видео, в котором собраны эти материалы, и снова продемонстрировал свой стиль — сочетание серьезности в технологических инновациях и широты взглядов на развитие индустрии.