NVIDIA инвестирует 26 миллиардов долларов в сферы, не связанные с чипами, чтобы бросить вызов OpenAI и DeepSeek

12 марта 2026 года мировой лидер в области производства микросхем, компания NVIDIA, потрясла всю отрасль. Как сообщает Wired, NVIDIA официально объявила о пятилетнем инвестиционном плане на сумму до 26 миллиардов долларов (примерно 178,79 миллиарда китайских юаней) для разработки крупных языковых моделей искусственного интеллекта с открытым исходным кодом. Эта инициатива представляет собой самый значительный стратегический сдвиг в истории NVIDIA — трансформацию из специализированного поставщика оборудования в передовую исследовательскую лабораторию в области искусственного интеллекта, способную напрямую бросить вызов OpenAI и DeepSeek.

Наступательная стратегия «сверху вниз»: в 8 раз превысить расходы на GPT-4, чтобы создать модель премиум-класса

Эти 26 миллиардов долларов будут направлены на всестороннее финансирование разработки моделей, вычислительной инфраструктуры и привлечения элитных специалистов. Для сравнения: затраты OpenAI на обучение GPT-4 составили около 3 миллиардов долларов, то есть инвестиции NVIDIA превышают их более чем в восемь раз.

Используя свое доминирующее положение в сфере основных вычислительных ресурсов, NVIDIA незаметно собирает команду исследователей мечты. Сообщения подтверждают, что компания недавно завершила предварительное обучение огромной модели с 550 миллиардами параметров. NVIDIA заявляет, что разработка этих моделей служит не только для тестирования вычислительной мощности, но и для проведения «экстремальных стресс-тестов» инфраструктуры суперкомпьютерного уровня, включая системы хранения данных и сети.

Средний путь: продвижение «открытых весов» для решения задач корпоративной настройки

С технической точки зрения NVIDIA выбрала весьма стратегический «золотой середины». Отказавшись как от полностью закрытого подхода OpenAI, так и от полностью открытого подхода Meta, NVIDIA сосредоточивается на стратегии «открытых весов»:

Высокая прозрачность: ключевые параметры моделей доступны публично, что позволяет компаниям загружать и запускать модели на своей собственной инфраструктуре.

Глубокая оптимизация: эти модели фундаментально оптимизированы для собственного оборудования NVIDIA, обеспечивая производительность, значительно превосходящую производительность обобщенных моделей.

В то время, когда крупные предприятия отчаянно нуждаются в прозрачных и настраиваемых моделях, эта стратегия напрямую нацелена на решение критической проблемы отрасли и призвана создать существенный технологический барьер.

Коммерческие амбиции: цель — 50 миллиардов долларов дополнительного дохода в течение трех лет

Финансовые аналитики полагают, что шаг NVIDIA — это нечто большее, чем просто капитальные затраты. Если NVIDIA сможет занять 10% доли рынка базовых моделей, сохранив при этом свое доминирование в сфере аппаратного обеспечения, это может принести ей примерно 50 млрд долларов дополнительного годового дохода в течение трех лет.

Текущая ситуация в отрасли остается неустойчивой: ведущие американские модели с закрытым исходным кодом в основном предлагают доступ только через облако, в то время как китайские компании, такие как DeepSeek и Alibaba, завоевывают глобальное сообщество разработчиков с помощью стратегий с открытым исходным кодом. Вхождение NVIDIA в экосистему с открытым исходным кодом является одновременно защитой ее основных интересов и попыткой сформировать будущие отраслевые стандарты.

График выпуска: первые модели ожидаются к концу 2026 года

Соответствующее финансирование планируется выделить в течение следующих 18–24 месяцев. NVIDIA ожидает, что ее первые ведущие в отрасли крупные модели с открытым исходным кодом будут официально выпущены к концу 2026 или в начале 2027 года.

Когда этот гигант в области аппаратного обеспечения начнет серьезно заниматься программированием, следующий этап глобальной конкуренции в сфере ИИ выйдет за рамки простой вычислительной мощности — он превратится в всестороннюю борьбу экосистем, данных и сложности моделей. Ставка NVIDIA в 26 миллиардов долларов может кардинально изменить правила рынка крупных языковых моделей.