Базирующийся в США стартап PaleBlueDot AI ищет, у кого бы занять $300 млн, чтобы купить ускорители NVIDIA и разместить их в токийском ЦОД — и всё это в интересах китайской медиакомпании RedNote (Xiaohongshu), сообщает Bloomberg. В своё время RedNote получила известность за пределами КНР благодаря временному запрету TikTok в Соединённых Штатах — тогда американцы начали массово регистрироваться в китайской соцсети.

PaleBlueDot AI из Кремниевой долины обратилась к банкам и частным кредитным компаниям для получения финансирования. Сообщается, что JPMorgan Chase & Co. причастен к подготовке маркетинговых материалов для потенциальных заёмщиков, но от участия в самой сделке, вероятно, откажется. Источники утверждают, что сделка обсуждается, как минимум, в последние три месяца, хотя неизвестно, каков прогресс. По словам PaleBlueDot AI, «упомянутая информация не соответствует действительности», в JPMorgan от комментариев отказались, а NVIDIA и Xiaohongshu просто не ответили на запросы.

PaleBlueDot AI позиционирует себя как посредника, предлагающего безопасные и экономически эффективные вычислительные решения. Примечательно, что у истоков компании и в её руководстве числятся бизнесмены китайского происхождения.

Источник изображения: zhang kaiyv/unsplash.com

Планируемый заём наглядно демонстрирует, как именно намерены технологические компании обходить ограничения на продажу в Китай передовых ИИ-чипов, неоднократно ужесточавшиеся с 2022 года. Хотя китайские компании теперь не могут покупать оборудование напрямую, они могут вполне легально получать доступ к ЦОД в странах за пределами Китая. Буквально на днях сообщалось, что Alibaba и ByteDance стали обучать передовые ИИ-модели в дата-центрах Юго-Восточной Азии.

Финансирование подобных проектов всегда воспринимается с осторожностью. Это связано с озабоченностью тем, что американские власти могут наложить дополнительные санкции. Хотя сама NVIDIA давно критикует политику полных запретов поставок ИИ-чипов в Китай, компания постоянно обещает, что будет строго придерживаться политики, предотвращающей попадание чипов «не в те руки». Впрочем, подход американских властей может измениться. По слухам, уже рассматривается возможность поставок в КНР относительно устаревших вариантов — NVIDIA H200.

NVIDIA разрабатывает SCADA (Scaled Accelerated Data Access, масштабируемый ускоренный доступ к данным) — новую IO-архитектуру, где GPU инициируют и управляют процессом работы с хранилищами, сообщил Blocks & Files. SCADA отличается от существующего протокола NVIDIA GPUDirect, который, упрощённо говоря, позволяет ускорить обмен данными с накопителями, напрямую связывая посредством RDMA память ускорителей и NVMe SSD. В этой схеме CPU хоть и не отвечает за саму передачу данных, но оркестрация процесса всё равно ложится на его плечи. SCADA же предлагает перенести на GPU и её.

Обучение ИИ-моделей обычно требует передачи больших объёмов данных за сравнительно небольшой промежуток времени. При ИИ-инференсе осуществляется передача небольших IO-блоков (менее 4 Кбайт) во множестве потоков, а время на управление каждой передачей относительно велико. Исследование NVIDIA показало, что инициирование таких передач самим GPU сокращает время и ускоряет инференс. В результате была разработана схема SCADA.

NVIDIA уже сотрудничает с партнёрами по экосистеме хранения данных с целью внедрения SCADA. Так, Marvell отмечает: «Потребность в ИИ-инфраструктуре побуждает компании, занимающиеся СХД, разрабатывать SSD, контроллеры, NAND-накопители и др. технологии, оптимизированные для поддержки GPU, с акцентом на более высокий показатель IOPS для ИИ-инференса. Это будет принципиально отличаться от технологий для накопителей, подключенных к CPU, где главными приоритетами являются задержка и ёмкость».

Источник изображения: NVIDIA

По словам Marvell, в рамках SCADA ускорители используют семантику памяти при работе с накопителями. Однако сами SSD мало подходят для таких задач, поскольку не могут обеспечить необходимый уровень IOPS, когда во время инференса тысячи параллельных потоков запрашивают наборы данных размером менее 4 Кбайт. Это приводит к недоиспользованию шины PCIe, «голоданию» GPU и пустой трате циклов. В CPU-центричной архитектуре, которая подходит для обучения моделей, параллельных потоков данных десятки, а не тысячи, а блоки данных крупные — от SSD требуется высокие ёмкость и пропускная способность, а также малая задержка, поскольку свою задержку в рамках СХД также внесут PCIe и Ethernet.

Внедрение PCIe 6.0 и PCIe 7.0, конечно, само по себе ускорит обмен данными, но контроллеры SSD также нуждаются в обновлении. Они должны уметь использовать возможности SCADA, иметь оптимальные схемы коррекции ошибок для малых блоков данных и быть мультипротокольными (PCIe, CXL, Ethernet). Компания Micron также участвует в разработке SCADA.

Источник изображения: Micron

В рамках SC25 Micron показала прототип SCADA-хранилища на базе платформы H3 Platform Falcon 6048 с PCIe 6.0 (44 × E1.S NVMe SSD + 6 × GPU/DPU/NIC), оснащённой 44 накопителями Micron 9650 (7,68 Тбайт, до 5,4 млн на случайном чтении 4K-блоками с глубиной очереди 512, PCIe 6.0), тремя коммутаторами Broadcom PEX90000 (144 линии PCIe 6.0 в каждом), одним процессором Intel Xeon (PCIe 5.0) и тремя ускорителями NVIDIA H100 (PCIe 5.0). Micron заявила, что система «демонстрирует линейное масштабирование производительности от 1 до 44 SSD», доходя до 230 млн IOPS, что довольно близко к теоретическому максимуму в 237,6 млн IOPS.

«В сочетании с PCIe 6.0 и высокопроизводительными SSD архитектура [SCADA] обеспечивает доступ к данным в режиме реального времени для таких рабочих нагрузок, как векторные базы данных, графовые нейронные сети и крупномасштабные конвейеры инференса», — подытожила Micron.

Компания MSI анонсировала сервер CG480-S6053, предназначенный для ресурсоёмких задач ИИ и НРС. Устройство выполнено в форм-факторе 4U на архитектуре NVIDIA MGX. Возможна установка двух процессоров AMD EPYC 9005 Turin в исполнении Socket SP5 с показателем TDP до 500 Вт.

Доступны 24 слота для модулей оперативной памяти DDR5-6400 RDIMM/RIMM-3DS суммарным объёмом до 6 Тбайт (в конфигурации 24 × 256 Гбайт). Во фронтальной части расположены восемь отсеков для SFF-накопителей U.2 с интерфейсом PCIe 5.0 x4 (NVMe); допускается горячая замена. Есть два внутренних коннектор М.2 для SSD типоразмера 2280/22110 с интерфейсом PCIe 3.0 x2 (NVMe).

Сервер оснащён восемью слотами PCIe 5.0 x16 для карт FHFL двойной ширины. Могут устанавливаться, в частности, ИИ-ускорители NVIDIA H200 NVL и RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition. Кроме того, есть пять слотов PCIe 5.0 x16 для карт FHFL одинарной ширины.

Сервер располагает контроллером ASPEED AST2600, двумя сетевыми портами 10GbE (RJ45) на основе Intel X710-AT2, выделенным сетевым портом управления 1GbE, разъёмами USB 3.0/2.0 Type-A и Mini-DisplayPort. Модификация системы с обозначением CG481-S6053 получила восемь портом 400GbE на базе NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC. Предусмотрен модуль TPM 2.0.

Источник изображения: MSI

Новинка имеет размеры 438,5 × 175 × 800 мм. Питание обеспечивают четыре блока с резервированием мощностью 3200 Вт (80 PLUS Titanium). Применено воздушное охлаждение с десятью системными вентиляторами диаметром 80 мм с возможностью горячей замены. Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C.

Ведущие китайские компании, включая Alibaba и ByteDance, используют для обучения своих самых передовых больших языковых моделей (LLM) дата-центры за пределами страны по всей Юго-Восточной Азии, поскольку в Китае у них нет доступа к продвинутым ускорителям NVIDIA из-за экспортных ограничений США, пишет The Financial Times со ссылкой на информированные источники.

По их словам, после введением администрацией США в апреле ограничений на продажи NVIDIA H20, предназначенных только для Китая, наблюдается устойчивая тенденция роста обучения ИИ-моделей китайских технологических компаний за рубежом. Один из операторов сингапурских ЦОД назвал такой выбор вполне очевидным: «Для обучения самых современных моделей нужны лучшие чипы, и всё это соответствует законодательству». В настоящее время в Сингапуре и Малайзии идёт бурное развитие бизнеса ЦОД, чему способствует и спрос со стороны Китая. Многие из них оснащены высокопроизводительными ускорителями NVIDIA.

По словам источников, используется довольно простая схема. Китайские компании заключают договор аренды на использование зарубежных ЦОД, принадлежащих и управляемых некитайскими компаниями. Это соответствует требованиям экспортного контроля США, поскольку правило AI Diffusion rule («Правило распространения ИИ»), принятое в начале года при Джо Байдене (Joe Biden) для регулирования режима экспортного контроля ИИ-технологий и призванное закрыть эту лазейку, было отменено президентом США Дональдом Трампом в мае. Китайские компании не раз ловили на использовании зарубежных площадок — что в этом году, что в прошлом.

Источник изображения: Mark Daynes / Unsplash

Но есть и исключения. Например, DeepSeek обучает свои ИИ-модели, по словам осведомленных источников, внутри страны. Как сообщают источники, знакомые с ситуацией, DeepSeek удалось создать запас чипов NVIDIA до вступления в силу запретов на экспорт в США. Компания также тесно сотрудничает с китайскими производителями чипов, включая лидера отрасли Huawei, чтобы оптимизировать и разработать следующее поколение ИИ-ускорителей, сообщают источники. При этом Huawei рассматривает партнёрство с DeepSeek как стратегическую возможность для продвижения своих продуктов в КНР.

За последний год ИИ-модели Qwen от Alibaba и Doubao от ByteDance получили признание в мире как одни из эффективных LLM. Qwen также получила широкое распространение среди разработчиков за пределами Китая, поскольку является open source-моделью. При этом большинство китайских компаний предпочитают использовать для обучения передовые ускорители NVIDIA, но вот для инференса, который становится всё более важным, они всё чаще обращаются к чипам местного производства.

Китайские технологические компании также используют ЦОД в Юго-Восточной Азии для обслуживания своих зарубежных клиентов, поскольку те же Alibaba и ByteDance стремятся увеличить свою долю на мировом рынке облачных вычислений. Китайские компании также расширяют использование ЦОД в других регионах, например, на Ближнем Востоке. Вместе с тем, в связи с действующим в Китае запретом на вывод личных данных за пределы страны, тюнинг моделей для местных клиентов необходимо проводить в Китае, сообщили представители отрасли.

Компания MSI анонсировала мощную рабочую станцию CT60-S8060, ориентированную на ресурсоёмкие задачи в сфере ИИ, такие как обучение больших языковых моделей и инференс, а также на анализ крупных массивов данных и пр. Новинка построена на аппаратной платформе NVIDIA.

В основу системы положен «персональный ИИ-суперкомпьютер» DGX Station. Используется суперчип GB300: объединены ускоритель B300 с 288 Гбайт памяти HBM3E (до 8 Тбайт/с) и процессор Grace с 72 Arm-ядрами. Присутствуют 496 Гбайт памяти LPDDR5X с пропускной способностью до 396 Гбайт/с. Блоки CPU и GPU связаны интерконнектом NVLink-C2C, который обеспечивает скорость передачи данных до 900 Гбайт/с.

Рабочая станция заключена в корпус с габаритами 245 × 528,4 × 595 мм. Доступны два слота PCIe 5.0 x16 (на уровне сигналов x8 каждый) для карт расширения одинарной ширины и слот PCIe 5.0 x16 для карты двойной ширины. Кроме того, есть по два разъёма М.2 2280 с интерфейсом PCIe 5.0 x2 (NVMe) и M.2 2280 с интерфейсом PCIe 6.0 x4 (NVMe) для SSD, а также коннектор М.2 2232 (PCIe x1) для комбинированного адаптера Wi-Fi/Bluetooth.

Источник изображения: MSI

Система располагает контроллером Aspeed AST2600 BMC, сетевым адаптером NVIDIA ConnectX-8 с двумя портами 400GbE QSFP и контроллером Marvel AQC113, на основе которого реализован порт 10GbE RJ45. В тыльной части сосредоточены аудиогнёзда, порты USB Type-A и USB Type-C. Питание обеспечивает блок формата ATX мощностью 1600 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium.

Во вторник рынок ценных бумаг компаний в сфере ИИ пришёл в движение после появления в понедельник публикации ресурса The Information о том, что Meta✴ ведёт переговоры с Google об использовании ИИ-ускорителей TPU в её ЦОД в 2027 году. По данным источника ресурса, стороны также обсуждают возможность аренды этих чипов в Google Cloud уже в следующем году, что являются частью более масштабной стратегии Google по привлечению клиентов к использованию TPU в её облаке.

Этот шаг ознаменует собой отход от текущей стратегии Google, нацеленной на использование TPU только в собственных ЦОД, что приведёт к обострению конкуренции на многомиллиардном рынке ИИ-ускорителей, отметило агентство Reuters. В Google Cloud предположили, что эта стратегия может помочь компании получить до 10 % годовой выручки NVIDIA, т.е. миллиарды долларов, говорится в публикации The Information.

Заключение сделки станет сигналом о растущем спросе на чипы Google и потенциальной возможности бросить в будущем вызов доминированию NVIDIA на рынке, тем более что Google ранее договорилась о поставке Anthropic до 1 млн чипов TPU, пишет Bloomberg. О таком развитии событий аналитики говорили ещё в прошлом году, а уже в этом году появились слухи, что Google готова предложить свои чипы другим провайдерам. Впрочем, Anthropic получила и полмиллиона фирменных ускорителей AWS Trainium.

Источник изображения: Google

Новость о переговорах вызвала падение во вторник акций NVIDIA на 4,3 %. Акции Alphabet, материнской компании Google, выросли на 4,2 % после более чем 6 % роста в понедельник. Акции Broadcom, участвующей в разработке TPU, выросли более чем на 2 % на премаркете во вторник после роста на 11 % накануне, сообщил CNBC. «Google Cloud испытывает растущий спрос как на наши собственные TPU, так и на GPU NVIDIA; мы намерены поддерживать обе платформы, как и делали это много лет», — заявил представитель Google телеканалу CNBC.

Акции AMD, ранее считавшейся наиболее реальным конкурентом NVIDIA на рынке GPU, во вторник упали на 7,5 %. Акции разработчика чипов Arm упали на 4,2 %. Акции компаний в Азии, связанных с Alphabet, выросли в начале торгов во вторник. В Южной Корее акции IsuPetasys Co., которая поставляет многослойные платы для Alphabet, подскочили на 18 %, установив новый рекорд роста в течение дня. На Тайване акции MediaTek выросли почти на 5 %.

В последние месяцы Google набрала обороты, сумев привлечь Berkshire Hathaway, принадлежащую Уоррену Баффету (Warren Buffett), в качестве инвестора, превратив облачное подразделение в двигатель роста и получив высокие первые отзывы о своей новейшей модели Gemini 3. Предоставление чипов NVIDIA в аренду клиентам является крупным источником дохода для ее облачного подразделения, пишет Reuters.

Чтобы справиться с доминированием NVIDIA, компании потребуется преодолеть почти двадцатилетнюю историю NVIDIA CUDA, которая затрудняет вытеснение её экосистемы. Более 4 млн разработчиков по всему миру используют CUDA для создания ИИ-приложений и других программ. Кроме того, Google должно хватать TPU на всех клиентов. Следует учесть и то, что Meta✴ разрабатывает собственные ИИ-ускорители MTIA.

UPD 01.12.2025: Сайнин Се (Saining Xie), бывший сотрудник ИИ-лаборатории Meta✴ FAIR (Fundamental AI Research), сообщил, что Meta✴ использовала Google TPU как минимум с 2020 года, однако из-за малого интереса среди других разработчиков внутри компании в начале 2023 года она отказалась от контракта с Google Cloud. Примерно за год до этого Meta✴ анонсировала создание самого мощного на тот ИИ-суперкомпьютера в мире — RSC (Research SuperCluster).

Администрация США рассматривает возможность дать «зелёный свет» продажам ИИ-чипов NVIDIA H200 в КНР — по данным источников, некоторая двухсторонняя «разрядка» способствует обсуждению продаж передовых американских технологий в Китай, сообщает Reuters. Впрочем, H200 вряд ли можно назвать «новейшими» — в ходу уже совсем другие решения.

В Белом Доме отказались комментировать ситуацию, но заявили, что американская администрация стремится «обеспечению американского технологического лидерства и защите национальной безопасности». Ранее глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) предупреждал, что именно запреты на продажу передовых решений могут угрожать технологическому лидерству США в мире. Теперь в NVIDIA не прокомментировали ситуацию прямо, но заявили, что текущие правила не позволяют продавать в Китае конкурентоспособные чипы, оставляя этот рынок на откуп быстро развивающимся иностранным конкурентам.

Данные источников косвенно свидетельствуют о смягчении подхода США к отношениям с Китаем после того, как китайский Лидер Си Цзиньпин (Xi Jinping) в прошлом месяце заключил «перемирие» в технологической и торговой войнах. Антикитайские политики в Вашингтоне обеспокоены тем, что поставки более передовых чипов в Китай могут помочь Пекину «перезагрузить» военную машину, именно поэтому прошлая администрация в своё время ужесточила экспортный контроль в отношении Поднебесной.

Источник изображения: NVIDIA

Столкнувшись с ограничениями Пекина на экспорт редкоземельных металлов, критически важных для производства многих высокотехнологичных продуктов, в этом году США пригрозили ввести новые технологические ограничения, но в итоге отказались от них в большинстве случаев.

Чипы H200 представили два года назад, они получили более быструю и ёмкую память в сравнении с оригинальными H100, что позволяет быстрее обрабатывать данные ИИ-серверами. По имеющимся оценкам, модели H200 вдвое производительнее, чем варианты H20, разрешённые для экспорта в Китай Трампом после короткого тотального запрета.

В отношении ближневосточных стран, которым тоже долго не разрешали закупать ускоритли из-за опасений, что они в итоге достанутся Китаю, послабления были объявлены на днях. В частности, Министерство торговли США уже одобрило поставку в страну эквивалент до 70 тыс. чипов NVIDIA Blackwell компаниям Humain и G42 из Саудовской Аравии и ОАЭ соответственно.

NVIDIA намерена серьёзно изменить управление цепочкой поставок для серверной платформы новейшего поколения Vera Rubin. Она ужесточает контроль над сборкой и поставкой ключевых компонентов систем охлаждения, что связано с ростом энергопотребления и обязательным применением СЖО, сообщает DigiTimes. Это ещё один шаг в процессе усиления контроля над выпуском ИИ-платформ. NVIDIA уже давно внимательно следит за цепочками поставок для ускорителей и плат, но теперь намерена перейти на новый уровень.

Источники сообщают, что компания намерена отобрать четырёх поставщиков водоблоков, перейти к координации производства и централизованным закупкам. Предполагается, что это будут Cooler Master, Asia Vital Components (AVC), Auras Technology и Delta Electronics. Ранее СЖО для NVIDIA занимались, в основном, Cooler Master, AVC и некоторые другие поставщики.

Ожидается, что для Vera Rubin вместо поставки лишь отдельных компонентов (L6), NVIDIA будет участвовать в процессе и на более позднем этапе (L10), взяв ответственность за интеграцию и сборку готовых серверных шкафов. В целом окончательную сборку поручат Foxconn, Wistron и Quanta. Из-за необходимости быстрого выпуска продукции на поставщиков легла дополнительная нагрузка. Некоторые из них в частном порядке жалуются, что NVIDIA настаивает на запуске массового производства ещё до утверждения окончательного дизайна платформ, а новое поколение платформ часто появляется до того, как предыдущее достигло стабильного уровня производства и качества.

Централизованные закупки помогут NVIDIA оптимизировать поставки и контролировать качество, но рентабельность работы поставщиков может пострадать, поскольку NVIDIA сама будет управлять спросом и торговаться по поводу цен. При этом отказ от подобных условий практически невозможен, учитывая доминирующее положение компании на рынке ИИ-инфраструктуры. В результате снижается самостоятельность как ODM, так и облачных провайдеров. Из-за этого же, как считается, во многом замедлено и развитие погружных СЖО — NVIDIA попросту не готова сертифицировать такие системы.

Источник изображения: NVIDIA

Эксперты всё чаще говорят о росте напряжённости, которая со временем приведёт к открытому конфликту. Новый подход NVIDIA, вероятно, повлияет на цепочку поставок двумя путями. Во-первых, контракты на сборку консолидируются вокруг небольшого пула производителей, а выпуск водоблоков сконцентрируется в руках трёх-четырёх компаний. Облачным провайдерам, вероятно, тоже придётся идти на поводу NVIDIA при размещении крупных оптовых заказов, хотя они как раз предпочитают создавать собственные СЖО, что в целом тоже негативно влияет на некоторых игроков.

Во-вторых, рост объёмов поставок не гарантирует роста рентабельности. Поставщики предполагают, что цена за единицу продукции в рамках попыток NVIDIA сконцентрировать производителей уменьшится, а более жёсткий контроль над проектированием снизит и стратегическую ценность индивидуальных разработок. Компании уже шутят, что статус крупнейшего поставщика NVIDIA может буквально навредить, поскольку по мере роста объёмов обычно растут и дисконты.

Ожидается, что стойки поколения Vera Rubin обеспечат значительно более высокую плотность вычислений, чем уже доступные платформы GB200 и GB300, а для традиционного воздушного охлаждения места уже не останется. В отрасли ожидают, что Vera Rubin представят во II половине 2026 года. Платформа представляет собой важный шаг к созданию ИИ-инфраструктуры с полностью жидкостным охлаждением. Новейшая стратегия NVIDIA, касающаяся цепочек поставок, свидетельствует о решимости компании усилить прямой контроль качества, поставок и их стоимости по мере роста плотности мощности.

В JPMorgan утверждают, что NVIDIA станет напрямую поставлять системы L10. Компания унифицирует конструкцию и заставит подрядчиков строго придерживаться предлагаемых чертежей и дизайна без использования проприетарных архитектур, созданных самими подрядчиками. Для NVIDIA это выгодно, поскольку позволяет значительно ускорить отгрузки и кратно сократить сроки развёртывания ИИ-инфраструктур (до 3 мес. вместо 9 мес.), опираясь на единые стандарты — от одного узла до целой ИИ-фабрики. При этом AWS, вероятно, придётся тяжелее всех, поскольку она пытается снизить зависимость от NVIDIA и в то же время не является активным сторонником OCP.

Компания ASUS IoT, подразделение ASUS по выпуску умных устройств для интернета вещей, анонсировала компьютер PE3000N — модульную систему для периферийных ИИ-задач. Устройство выполнено в корпусе повышенной прочности в соответствии со стандартом MIL-STD-810H, а диапазон рабочих температур простирается от -20 до +60 °C.

В основу новинки положен модуль NVIDIA Jetson Thor T5000. Изделие содержит CPU с 14 ядрами Arm Neoverse-V3AE (до 2,6 ГГц) и 2560-ядерный GPU на архитектуре Blackwell (до 1,57 ГГц). Имеется 128 Гбайт памяти LPDDR5X с пропускной способностью 273 Гбайт/с. ИИ-производительность достигает 2070 Тфлопс (FP4 Sparse). Встроенный VPU-блок способен осуществлять многопоточное декодирование видеоматериалов: 4 × 8Kp30 (H.265), 10 × 4Kp60 (H.265), 22 × 4Kp30 (H.265), 46 × 1080p60 (H.265), 92 × 1080p30 (H.265), 82 × 1080p30 (H.264) и 4 × 4Kp60 (H.264). Кодирование возможно в режимах 6 × 4Kp60 (H.265), 12 × 4Kp30 (H.265), 24 × 1080p60 (H.265), 50 × 1080p30 (H.265), 48 × 1080p30 (H.264) и 6 × 4Kp60 (H.264).

Источник изображений: ASUS

Компьютер располагает коннектором M.2 M-key 2242/2260/2280 для SSD, разъёмом M.2 E-key 2230 для адаптера Wi-Fi/Bluetooth, коннектором M.2 B-key 3042/3052 для сотового модема 4G/5G (плюс слот для карты nano-SIM), а также разъёмом PCIe x4/x8. Есть сетевые порты 1GbE RJ45 и 10GbE RJ45, интерфейс HDMI 2.0, четыре порта USB 3.1 Type-A, по одному порту USB 3.1 Type-C и USB 3.1 Type-C OTG (OS Flash), два порт USB 2.0, аудиогнёзда на 3,5 мм. Могут быть также задействованы два последовательных порта RS-232/422/485 и четыре порта 25GbE. Реализован интерфейс MIPI CSI (16 линий; через коннектор AGX CSI) с возможностью подключения до 16 камер GMSL.

Дополнительные интерфейсные модули закрепляются в нижней части компьютера. Один из таких блоков содержит шесть портов 1GbE с поддержкой PoE, другой — четыре разъёма 10GbE M12 и два коннектора Fakra для GSML-камер. Габариты системы составляют 165 × 165 × 68 мм (165 × 165 × 97 мм с модулем расширения). Возможна подача питания в диапазоне 12–60 В. В качестве программной платформы применяется Ubuntu.

NVIDIA сообщила финансовые результаты за III квартал 2026 финансового года, завершившийся 26 октября 2025 года. Рекордная выручка и прибыль превзошли ожидания Уолл-стрит, а прогноз на IV квартал оказался выше ожиданий аналитиков. Как отметил ресурс The Guardian, внимание экспертов было приковано к отчёту NVIDIA, лидера ИИ-индустрии и самой дорогой публичной компании в мире. Аналитики и инвесторы надеялись, что прибыль производителя чипов за III квартал развеет опасения по поводу формирования пузыря в ИИ-секторе.

Дженсен Хуанг (Jensen Huang), основатель и генеральный директор NVIDIA, заявил, что в сфере ИИ происходят серьёзные перемены, и NVIDIA играет в этом ключевую роль. «Много говорят о пузыре ИИ, — сказал Хуанг. — С нашей точки зрения, мы видим нечто совершенно иное. Напомним, что NVIDIA не похожа ни на одну другую компанию-акселератор. Мы превосходим всех на каждом этапе развития ИИ — от подготовки и постобучения до инференса».

Источник изображений: NVIDIA

NVIDIA сообщила о прибыли на разводнённую акцию в размере $1,30 при общей выручке в $57,01 млрд, превысившей прошлогодний результат на 62 %, также превзойдя прогнозы аналитиков, опрошенных LSEG, ожидавших $1,25 прибыли на акцию при выручке в $54,9 млрд (по данным CNBC).

В сегменте продуктов для ЦОД выручка составила $51,22 млрд, что на 66 % больше год к году и выше ожиданий аналитиков в размере $49,09 млрд. При этом выручка от поставки решений для вычислений выросла до $43,03 млрд с $28,64 млрд годом ранее. Компания заявила, что рост во многом был обусловлен продажами ускорителей GB300, а финансовый директор NVIDIA Колетт Кресс (Colette Kress) сообщила, что самым продаваемым семейством чипов компании теперь является Blackwell Ultra. Выручка от продаж сетевого оборудования выросла за квартал на 262 % до $8,19 млрд.

«Продажи Blackwell зашкаливают, а облачные GPU распроданы, — сообщил Хуанг в квартальном отчёте. — Спрос на вычислительные мощности продолжает расти и усложняться, как в сфере обучения, так и в сфере инференса, причём каждый растёт экспоненциально. Мы вступили в благотворный цикл развития ИИ. Экосистема ИИ быстро масштабируется — появляются новые разработчики базовых моделей, стартапы в сфере ИИ, присоединяются всё больше отраслей и стран. ИИ проникает повсюду, делает всё и сразу».

Хуанг отметил три крупных изменения в платформе: переход от вычислений общего назначения к ускоренным вычислениям; переход к генеративному ИИ и переход к агентному и физическому ИИ, например, роботам или автономным транспортным средствам. По его словам, это следует учитывать при рассмотрении инвестиций. Каждая из этих фундаментальных тенденций будет способствовать развитию инфраструктуры. И NVIDIA обеспечивает все три перехода, причем для любой формы или модальности ИИ, говорит Хуанг.

Кресс заявила, что компании не удалось реализовать значительные заказы на закупку в этом квартале из-за геополитических проблем и растущей конкуренции на китайском рынке. «Хотя мы разочарованы текущей ситуацией, которая не позволяет нам поставлять в Китай более конкурентоспособные вычислительные решения для ЦОД, мы стремимся к дальнейшему взаимодействию с правительствами США и Китая и будем продолжать отстаивать способность Америки конкурировать по всему миру», — отметила она.

В числе других направлений деятельности NVIDIA, выручка от игрового бизнеса за квартал выросла год к году на 30 % до $4,27 млрд. Автомобильное и робототехническое подразделение компании увеличило продажи год к году на 32 % до $592 млн. В сегменте профессиональной визуализации продажи выросли на 26 % до $760 млн.

Комментируя финансовые результаты NVIDIA, Томас Монтейро (Thomas Monteiro), старший аналитик Investing.com, выразил мнение, что ИИ-революция далека от своего пика. «В то время как инвесторы опасаются, что рост капитальных затрат вынудит компании замедлить циклы внедрения ИИ, NVIDIA продолжает доказывать, что масштабирование ЦОД — это не опциоя, а скорее основная потребность для любого технологического бизнеса в мире».

NVIDIA прогнозирует выручку в IV финансовом квартале в размере $65 млрд ± 2 %. Согласно прогнозу аналитиков, опрошенных LSEG, выручка за текущий квартал составит $61,66 млрд. Стивен Иннес (Stephen Innes) из SPI Asset Management заявил, что оптимистичный прогноз NVIDIA приглушил опасения по поводу ИИ-пузыря. «Но не заблуждайтесь: рынок всё ещё балансирует на грани между эйфорией от ИИ и реальностью, полной долгов», — предупредил он.

«Я не верю в то, что рост NVIDIA будет устойчивым в долгосрочной перспективе», — говорит старший аналитик Forrester Элвин Нгуен (Alvin Nguyen). «Спрос на ИИ беспрецедентен, но если произойдет коррекция рынка из-за удовлетворения спроса предложением или замедления темпов инноваций/привыкания бизнеса к этим темпам, я ожидаю, что дальнейший рост стоимости акций Nvidia замедлится», — прогнозирует он.

Согласно отчёту 10-Q для Комиссии по ценным бумагам и биржам США (SEC), к концу октября NVIDIA заключила многолетние соглашения на предоставление облачных услуг на общую сумму $26 млрд. Указанная сумма будет выплачена в течение ближайших шести лет. При этом многие провайдеры облачных услуг, с которыми заключены эти контракты, являются крупными клиентами самой NVIDIA, например, Lambda ($1,5 млрд на лизинг ускорителей) и CoreWeave ($6,3 млрд за нераспроданные мощности).

Компания отметила, что некоторые из соглашений могут быть «сокращены, расторгнуты или проданы другим поставщикам услуг», что уменьшит её обязательства. Ожидается, что эти соглашения помогут в «исследовательской и опытно-конструкторской деятельности и предложениях DGX Cloud».