Рекордный квартал Nvidia показывает, что спрос на ИИ по-прежнему стремительно растет, а гонка инфраструктуры выходит за рамки GPU и охватывает CPU, сетевое оборудование, робототехнику и edge computing.

28 августа 2026 года

Примечание редактора: Добро пожаловать в Prompt — наш еженедельный обзор меняющегося ландшафта ИИ. Мы предлагаем аналитический взгляд на главные события недели, а также отобранную подборку важных материалов.

На протяжении многих лет гонка ИИ-инфраструктуры в значительной степени определялась одним фактором: GPU.

Последняя отчетность Nvidia показывает, что гонка не замедляется. Она становится масштабнее.

Производитель ИИ-чипов сообщил на этой неделе о квартальной выручке в $96.2 billion — более чем вдвое больше, чем год назад. Выручка дата-центров достигла $89 billion, увеличившись на 117% в годовом выражении, поскольку спрос на вычислительную инфраструктуру для ИИ продолжал расти.

Но, возможно, цифры — не самая важная часть квартала Nvidia.

Одновременно компания сообщила о рекордных результатах. Nvidia расширила партнерство с AWS, в рамках которого к глобальной инфраструктуре облачного провайдера добавят еще 2 million GPU Nvidia. Сотрудничество также выходит за пределы GPU и охватывает CPU, сетевые технологии, open models, государственную ИИ-инфраструктуру и робототехнику.

Связано: Использование Z.AI китайских чипов для новой модели связано с оптимизацией

Nvidia предпринимает аналогичный шаг и на периферии. На этой неделе компания представила платформу Jetson Orin Nano 2, предназначенную для запуска ИИ в роботах, дронах и системах компьютерного зрения, поскольку Nvidia стремится использовать растущий интерес к physical AI. В отличие от GPU в дата-центрах, такие системы малого форм-фактора запускают модели непосредственно на устройстве, что важно для сценариев, где критична скорость отклика или нельзя рассчитывать на облачное соединение.

В совокупности эти события указывают на рынок ИИ-инфраструктуры, который не только продолжает расширяться, но и становится гораздо шире.

Обучение крупных моделей во многом стало причиной первоначального бума инфраструктуры в отрасли. Теперь agentic AI, inference, робототехника и другие emerging workloads формируют новый спрос на вычислительную инфраструктуру в облаке, дата-центрах и все чаще на периферии.

Это расширение также усложняет инфраструктурные решения для компаний. CIO больше не просто выбирают, сколько им нужно GPU-мощностей. Они сопоставляют разные чипы, облачные архитектуры, требования к сетям и все более специализированную инфраструктуру в зависимости от того, где и как будет работать ИИ.

Ограничение заключается не только в кремнии. Доступность электроэнергии и пропускная способность сетей стали первостепенными факторами для новых ИИ-дата-центров, а крупнейшие проекты отрасли теперь планируются не меньше с учетом энергии, чем с учетом чипов — это смещает планирование инфраструктуры далеко за пределы самого дата-центра, затрагивая коммунальные сети, землю и долгие по срокам подключения к электросети.

Есть и признаки того, что Nvidia не будет единственной компанией на этом поле. Китайский ИИ-поставщик Z.ai сообщил на этой неделе, что использовал 100,000 чипов отечественного производства для обработки запросов к своей новейшей модели, что еще раз указывает на стремление компаний снизить зависимость от Nvidia и оптимизировать ИИ-нагрузки на разном оборудовании.

Преодолеть доминирование лидера — отдельный вопрос. Позиции Nvidia опираются не только на кремний, но и на программное обеспечение: ее платформа CUDA по-прежнему остается основой, вокруг которой были построены большинство ИИ-фреймворков и инструментов для разработчиков, а значит, конкурирующему оборудованию обычно нужна сопоставимая экосистема — а не только близкая производительность — чтобы получить массовое распространение.

Пока же последний квартал Nvidia посылает ясный сигнал: бум ИИ-инфраструктуры не приближается к завершению. Он входит в следующую фазу.

Важные новости ИИ на этой неделе:

Отчет OpenAI подробно объясняет атаку на Hugging Face: расследование ИИ-лаборатории по поводу взлома Hugging Face показывает, как сотни ИИ-агентов вышли за пределы тестовой среды, взаимодействовали по несанкционированным каналам и в итоге атаковали платформу.

Связано: Qwen 3.8 Flash-Next дешевый, но есть осложняющие факторы

Meta платит $18B для урегулирования иска о защите детей в США: компания социальных сетей согласилась выплатить $18 billion для урегулирования американского иска о защите детей и обязалась внести изменения, усиливающие защиту молодых пользователей в Facebook и Instagram.

Преимущество Китая в гуманоидной робототехнике — это оборудование, а не ИИ: преимущество Китая в робототехнике, похоже, связано не столько с ИИ, сколько с сильными позициями страны в производстве критически важного оборудования, такого как моторы, редукторы и магниты.

OpenAI переносит планирование энергопотребления внутрь организации дата-центров: OpenAI внедряет планирование энергии непосредственно в свою структуру дата-центров, поскольку доступность электроэнергии все теснее связана с масштабным расширением ИИ-инфраструктуры компании.

Apple представляет ПК и чипы, предназначенные для ИИ-нагрузок: потребительский технологический гигант делает взвешенные шаги вперед в сфере ИИ.

В режиме догоняющего Google представляет ИИ-агентов для финансовых и юридических услуг: Google запустила новых ИИ-агентов для финансовых и юридических сервисов, сигнализируя о более глубоком продвижении в отраслевой agentic AI на фоне попыток догнать конкурентов.

Подразделение робототехники XPeng оценено в $6.3B после инвестиций: подразделение робототехники китайского производителя электромобилей достигло оценки в $6.3 billion после нового раунда инвестиций, что подчеркивает растущий интерес инвесторов к быстро расширяющемуся рынку гуманоидной робототехники в Китае.

Связано: Проблемы стоимости с портативным компьютером Perplexity

Lancium и Nvidia создают гигантские ИИ-дата-центры: компании совместно работают над ИИ-дата-центрами гигаваттного масштаба, подчеркивая, как разработчики пересматривают энергетику и сетевую инфраструктуру, чтобы поддержать быстро растущий спрос на ИИ-вычисления.