Сначала мы создаем инструменты,
затем инструменты создают нас.
Маршалл Маклюэн
Под влиянием современного ИИ мир стремительно меняется. LLM и ИИ-агенты на их основе завоевывают умы людей и кошельки компаний. Однако у этих процессов есть узкое место – техническая инфраструктура, которую нужно разворачивать для обеспечения вычислительными мощностями быстро растущей сферы применения ИИ.
Масштабирование технической инфраструктуры сталкивается сразу с несколькими проблемами. Первая – монополия компании Nvidia на мощные графические процессоры, которые обеспечивают вычисления для ИИ-систем. Вторая – огромные затраты, которые нужны для создания современных дата-центров. Третья – высокие расходы электроэнергии, необходимые для работы технической инфраструктуры.
Nvidia – основной бенефициар революции генеративного ИИ. За несколько лет компания стала самой дорогой, обогнав многолетних лидеров – Google, Microsoft, Apple. Нужно отметить, что во многом успехи Nvidia – это результаты эффективной инновационной политики. По мнению экспертов, именно разработка и внедрение инновационных компьютерных устройств позволили компании оставить далеко позади главных конкурентов. Intel и AMD уступили свои позиции, много лет казавшиеся незыблемыми.
Тем не менее монополизм может сыграть с Nvidia злую шутку. Производственные мощности компании не успевают за потребностями ИИ-отрасли. На рынке наблюдается дефицит мощных графических процессоров, адаптированных для ИИ-вычислений. Дефицит сдерживает развитие ИИ-отрасли и одновременно заставляет ее представителей искать альтернативы.
Речь далее пойдет об альтернативах тактических и альтернативах стратегических. Первые – это поиск решений в той же технологической нише. Вторые – создание принципиально иных технологий, способных кардинально изменить мир ИИ.
Перечислим несколько тактических альтернатив.
В конце 2025 года компания Microsoft заявила, что смогла программными средствами адаптировать архитектуру параллельных вычислений для устройств AMD, одного из основных конкурентов Nvidia. Использование этой архитектуры давало Nvidia монопольные конкурентные преимущества. Время покажет, как это повлияет на рынок.
Вторая альтернатива – разработка компанией Google тензорных вычислительных устройств (Tensor Processing Units, TPU). Эти устройства имеют иную архитектуру, нежели доминирующие на ИИ-рынке мощные GPU (Graphics Processing Unit), монополистом в производстве которых является Nvidia.
В 2025 году лидерские модели ИИ-рынка, такие как Gemini 3 от Google и Claude 4.5 Opus от Anthropic, были обучены не на оборудовании Nvidia, а на TPU последних моделей. Это показывает, что жизнеспособная альтернатива технологическому стеку Nvidia существует.
Альтернативы GPU от Nvidia ищут другие компании и стартапы. В прессе периодически появляются заявления об их успехах, но конкретного и признанного экспертным сообществом прорыва пока нет. Однако здесь уместно вспомнить, как протекала конкурентная борьба на рынке оборудования для майнинга криптовалют.
... читайте сюжет в полной версии