Война миров ИИ. Как Nvidia решила сломать правила глобальной игры
В мире искусственного интеллекта сложилась схема, по которой компания Nvidia продает высокопроизводительные чипы разработчикам ИИ, получая на этом основную прибыль в отрасли. OpenAI, Google, Anthropic и другие IT-гиганты выстроились в очередь на постоянно дорожающее дефицитное «железо» для центров обработки данных. Но ситуация начала меняться не в пользу Nvidia, и тогда она решила сломать сложившиеся правила. Гонка за лидерство в сфере ИИ всё больше начинает походить на войну.
Nvidia не стала разглашать свои шаги по смене стратегии, но информация просочилась в СМИ. Газета The Wall Street Journal 22 августа сообщила, что Nvidia заключила соглашение со стартапом Poolside, разрабатывающим ИИ. Вместе они намерены создать одну из самых мощных в мире моделей с открытым исходным кодом. Такую модель можно установить на свое оборудование, не пользуясь серверами третьих лиц. Также ее можно дообучить под свои задачи. Производитель чипов намерен вложить в проект 6 млрд долларов, также более 100 сотрудников Poolside, включая инженеров, перейдут в Nvidia и там будут работать над развитием ИИ.
Менее чем через неделю, 26 августа, интернет-издание The Information сообщило, что Nvidia договорилась о поглощении Hugging Face за 12,9 млрд долларов. Это крупнейшее в мире хранилище открытых моделей ИИ. На платформе порядка 250 тыс. цифровых моделей. Годовая выручка площадки —150 млн долларов, что несопоставимо мало с размером цены покупки. Значит тут дело не в деньгах. Получив контроль над «витриной» моделей, Nvidia получает возможность регулировать, кому и на каких условиях быть там.
В обоих случаях о сделках стало известно от неофициальных источников. Но производитель чипов не стал опровергать информацию. Эти две новости, если смотреть на них по отдельности, вызывают вопросы. Вместе — они рисуют картину, которая меняет все расклады в глобальной игре под названием «искусственный интеллект».
Открытый ИИ-мир станет закрытым?
Сооснователь и генеральный директор Hugging Face Клеман Деланг не раз подчеркивал ее нейтральность, называя «Швейцарией для ИИ». Площадка предоставляет возможности для поиска, тестирования, доработки и развертывания моделей машинного обучения на равных правах и для IT-гигантов, и для мелких сатрапов. Прошлой осенью Hugging Face отказался от инвестиций от той же самой Nvidia на 500 млн долларов, объяснив это нежеланием иметь акционера, способного влиять на решения. Видимо размер инвестиций имеет значение. Это как если бы республика, гордившаяся своим нейтралитетом, внезапно согласилась стать провинцией империи.
Nvidia в свою очередь приобретает не бизнес, а контроль над экосистемой. Покупает возможность в любой момент перекрыть кислород тем, кто зависит от этой платформы. Если это всё перейдет под контроль Nvidia, то компания сможет продвигать модели, которые могут работать эффективно только на ее чипах, а также «топить» то, что будет работать у конкурентов. Но для этого нужно победить на двух направлениях.
Война на два фронта
Производитель чипов в январе 2025 год потерял за одну ночь около 500 млрд долларов капитализации после выхода эффективной ИИ-модели китайского стартапа DeepSeek. Затраты на ее разработку были гораздо ниже, чем в США, кроме того, она потребляет гораздо меньше мощностей, а значит высокопроизводительные чипы могут быть не так и нужны. Китайские открытые модели, такие как DeepSeek и Qwen, за последний год совершили марш-бросок в сфере развития ИИ.
Кроме того, в Китае не хотят зависеть от американского оборудования, учитывая санкционные препятствия, которые строит им Вашингтон, и разрабатывают свои чипы. Китайская компания Dongfang Suanxin в июле представила чип для ИИ-вычислений на основе альтернативной архитектуры, не требующей дорогостоящей памяти и импортных компонентов. В ходе тестирования по одному из показателей процессор обошел популярную модель H200.
В США тоже появляются конкуренты: крупные американские разработчики закрытых моделей, являющиеся главными клиентами Nvidia, начали создавать собственные чипы. OpenAI 25 августа опубликовала первые результаты тестирования своего первого чипа, заявлено, что процессор опередил чипы мирового лидера по скорости работы и энергоэффективности. Свои разработки также ведут Google, Anthropic и другие.
Nvidia лидирует на рынке чипов, на нее приходится до 80% рынка, но это не единственный производитель. Кроме того, у компании есть конкуренты, готовые побороться за первое место в отрасли. Если же Nvidia добьется установления в мире своего формата ускорителей для ИИ, то получит шанс стать монополистом. Ставка на открытый сектор может создать армию потребителей конкретных чипов из стартапов, университетов, независимых разработчиков — всех тех, кто захочет ИИ-модели, не зависящие от сторонних организаций.
Однако исполнение планов негарантированно. Сделка может не пройти через антимонопольный фильтр федеральной торговой комиссии США (FTC). Американский регулятор давно присматривается к тому, как расширяются технологические гиганты. В январе 2025 года комиссия начала ряд расследований и направила запросы Microsoft, Alphabet, Amazon и OpenAI, требуя раскрыть детали их инвестиций и партнерств в сфере ИИ. А в феврале 2022 года Nvidia под давлением антимонопольных органов отказалась от покупки Arm, одного из крупнейших разработчиков мобильных процессоров.
Впрочем, у Nvidia есть и козырь. Компания может объяснить сделки национальными интересами, заявив, что это поможет не дать Китаю добиться лидерства в сфере ИИ. Учитывая то, как президент США Дональд Трамп переживает по этому поводу, такой аргумент может перевесить опасения монополизации.
Повторение истории
В качестве примера можно вспомнить «войну форматов» для видеокассет конца XX века. Sony со своим Betamax проиграла VHS, сделав ставку на качество, но закрыв технологию для других производителей. А JVC продавала лицензии на свой формат. В 2000-х Sony же, уже наученная горьким опытом, выиграла войну Blu-ray у HD-DVD, создав мощную экосистему вокруг формата. Компания привлекла производителей контента, игровые консоли и потребителей.
В действиях Nvidia просматривается та же логика, что и у Sony в эпоху Blu-ray. Она не просто продает «железо» — она внедряет стандарт. А стандарт побеждает не тогда, когда он технически лучше, а когда вокруг него выстроена широкая и лояльная экосистема. Приобретение Hugging Face и инвестиции в Poolside — это попытка Nvidia заполучить хранилище моделей и флагманскую открытую ИИ-модель, сделав «эталоном», который задает стандарты для всех остальных.
Если Nvidia удастся объединить эти активы, она создаст ситуацию, при которой любая открытая модель, чтобы быть конкурентоспособной, должна будет оптимизироваться под чипы Nvidia. А любой разработчик, желающий иметь доступ к лучшим открытым моделям, будет вынужден покупать оборудование у компании. Это не монополия на производство — это монополия на совместимость, что дает более устойчивый контроль, чем просто доминирование на рынке чипов.
Что делать России?
Россия в этой новой реальности находится в положении наблюдателя, который не участвует в создании ни чипов, ни передовых моделей, но остро нуждается и в том, и в другом. И России нельзя привязываться к экосистеме Nvidia, даже если чипы от этого производителя будут доминировать, так как это верный путь плестись в хвосте. Оптимальный путь видится в разработке собственного софта, который одинаково эффективно работает на разных стандартах. Это позволит переключаться между поставщиками в зависимости от цен, санкций и политической конъюнктуры.
Также Россия не может создавать передовые ИИ-модели уровня GPT-5 с нуля. Это слишком дорого и требует огромных дата-центров. Но она может стать центром по адаптации и дообучению открытых моделей для узких задач: промышленность, логистика, госсектор, оборона, медицина. Это не требует суперчипов, но тут важны квалифицированные кадры и качественное оборудование. Здесь можно занять нишу, которую никто не занял.
Вместо того чтобы пытаться догнать Nvidia в производстве чипов, России стоит сосредоточиться на альтернативных архитектурах с упором на отечественную элементную базу. Догнать по техпроцессу невозможно, но можно выиграть в эффективности вычислений за счет нестандартной логики. Пока Nvidia пытается быть «всем для всех», Россия может сделать ставку не на универсальность, а на энергоэффективность.
Также стоит понимать, что успех Nvidia не гарантирован. Китайские компании и американские стартапы уже доказали, что можно создавать эффективные модели с меньшими затратами и на альтернативной архитектуре. При этом успешных открытых ИИ-моделей у американских компаний нет, на этом направлении лидерство у Китая. Пока непонятно, за счет чего, кроме гигантских вложений, Nvidia собирается добиться прорыва. Может случиться так, что Nvidia затянет с интеграцией активов, или сделки забуксуют из-за FTC, или сообщество разработчиков ИИ «восстанет» и создаст децентрализованный аналог Hugging Face. Тогда планы по захвату монополии рухнут.
