Руководитель Nvidia заявил, что сверхбыстрое развитие инфраструктуры для искусственного интеллекта в Китае становится серьёзным вызовом для позиции США в технологической гонке. По его словам, Китай способен возводить крупные дата-центры за небольшую часть от срока, который в США достигает трёх лет, что может свести на нет преимущества Америки в области передовых чипов и дать Китаю стратегическое преимущество в сфере ИИ.
Особое беспокойство вызывает масштаб энергетического роста Китая. В 2024 году страна увеличила свои энергомощности на 400 гигаватт - это в десять раз больше, чем прирост мощностей в Соединённых Штатах за тот же период. Сегодня Китай производит более чем в два раза больше электроэнергии, чем США, что обеспечивает ему критически важное энергетическое превосходство для быстрого расширения ИИ-инфраструктуры.
Если честно, статья - полный трешак) Написано быдлоязыком, отсутствует авторский стиль и почерк, ноль фактчекинга, обесценивание техник, применявшихся в те годы и подмена фактов. Как только автору указали на то, что 2D-карточки в 90-х уже были не "тупыми" RAMDAC'ами, выводившими фреймбуфер на монитор, а вполне полноценными 2D-акселлераторами с аппаратным блиттером и функциями для рисования примитивов - сразу слив мол "ну это для ботанов, а тут простым языком о бизнесе". Что-ж, если есть желание примкнуть к "ботанам" и почитать нормальные статьи про GPU тех лет - милости прошу в мои материалы про 3dfx и S3 ViRGE, которые набрали по 300 и 700 плюсиков, а не 3к:
"Код Красный" объявлен, и стараниями "уважаемого" Сэма Альтмана и его конкурентов цена на память для компьютеров за какой то месяц улетела в космос по экспоненте и стала предметом непозволительной роскоши. "Пришла очередь уничтожить смартфоны!"
Подумал Трамп и решил объявить "Код Зелёный" ! Почему "Зелёный"? Скоро узнаем! - Эй, "куртка", можем встретиться у меня в Белом Доме? У тебя вроде машинка интересная появилась, а я для нее применение придумал! Тебе реклама, мне средство против китайцев и корейцев! А заплатит простой народ по всему миру, вообщем, все как обычно! Приезжай скорее!
"Куртка", в простонародье Дженсен Хуанг, бессмертный CEO компании NVIDIA, на текущий момент довел капитализацию компании до 4 триллионов, а свое личное состояние да 170 миллиардов долларов.
Плохого не могу про него сказать ничего, от слова вообще, невероятный трудяжка, self-made man, который с самого начала делал как следует и на века. Вон, для примера, его легендарная 3dfx Voodoo 27 летней давности спокойно запустилась в 2025. Скажете, 4090 со своими горелками коннекторов уже всех достали?! Но как будто это единственный косяк, который приходит на ум за 30 лет истории...
Прозвище "Куртка" Дженсен получил за бесконечные "косухи", сначала простенькие, а сейчас стоящие десятки тысяч долларов, но неизменно черные, с блестящей фурнитурой и непревзойденным байкерским шармом. Вот так он двигает личный бренд и так видит высокую IT моду ))
Прозвище "Зелёный" применительно к компании NVIDIA родилось из корпоративного пантона ярко зелёного цвета, а стало нарицательным из-за бесконечного противостояния с AMD, которые всегда были "Красными".
Ну а "Код" для красного словца. Ой, то есть зелёного! И машинка вполне на него тянет! Машинка называется DGX Spark, на чахлом по меркам суперкомпов 20 ядерном процессоре с архитектурой ARM, и не самом заряженном ГПУ Blackwell с 6144 CUDA ядрами. Для сравнения, у 5090 этих ядер 22тыс. Но цена этой балалайки всего 3999 долл, причем это с 4 ТБ хардом, и 128 ГБ памяти, которая горя не знала, и ставилась в ваши любимые смартфоны.
А крутить она может весь спектр современных моделей, включая Llama, Gemma, DeepSeek, Mistral, Qwen и другие, при условии, что размер модели не превышает 200 миллиардов параметров (или 405 миллиардов при объединении двух систем). Да, да, их ещё и стакать можно!
Сэм забрал память, всю, да не всю. Смартфонную забрал Дженсен. Потому что 128 ГБ LPDDR в Spark это в среднем десяток смартфонов, и достаточно продать миллион таких Spark'ов, чтобы смартфоны подорожали на X, нет на целый Y процентов! И скоро мы это увидим ((
Уж раз за дело взялся такой тандем, как "гнездо" и "куртка", точно что то будет! Тем более, что "куртка" тайванец по происхождению, а Тайвань почти не делает смартфоны, и делает почти все продукты на базе NVIDIA! Совпадение? Не думаю ))
С компом не успел, пойду смартфон посмотрю по старой цене )) Ой...
Парадоксальная ситуевина возникла однажды в США в начале 90-ых, когда компы были уже чуть-ли не в каждом втором доме, но графика в них была откровенным дерьмом. Хотя геймеры тогда нереально кайфовали, для них это дерьмо тогда казалось какой-то магией, но у профессиональных инженеров глаза вытекали от этого убожества.
«Однажды мы станем большими и знаменитыми, и эта фотография будет крутой» - Роберт Чонгор (слева) - один из самых первых сотрудников Nvidia
Вот если взять ту же Wolfenstein 3D — она ведь на самом деле вовсе не 3D была, а псевдо 3D — где враги были картонными, посреди плоских коридоров. И все это еще на каких-то жалких 20 фипиэс.
А все, потому что бедолаге центральному процессору приходилось все делать самому: не только разматывать все вычисления, но и картинку даже рисовать.
И вот это безобразие заметили инженеры Дженсен Хуанг, Кёртис Прим и Крис Малаховски. Они допетрили, что надо создать чисто графический чип, и тогда геймеры будут расхватывать видюхи с их чипом как горячие чебуреки, а они будут грести бабло лопатами.
И обгонят всех конкурентиков, которые тогда все еще толкали свои 2D-бревна, которые тупо не осиливали ни какой ни математики, ни геометрии, а просто тупо рисовали в плоскости то, что центральный проц им подсовывал.
А 3D это уже совсем другой разговор, это целый мозг для геометрии, который сам создает миры из полигонов. На дворе уже 90-ые во всю шагали, но еще никто почему-то не догадался сделать реальный 3D-чип доступный любому на ПК. Вот так вот и появилась Nvidia 5 апреля 1993-го.
У пацанов была вообще мощная репутация в кремниевой долине, как скиловых инженеров, поэтому они вообще на изи насуетили два мульта инвестиций, затарились оборудованием и давай пилить свой революционный чип, который, по их задумке, опрокинет всю индустрию.
И вот в сентябре 1995 они выкатили свой ультранавороченный чип NV1, но его вдруг внезапно в труху ушатала компьютерная игра Doom II — та самая стреллялка, где ты по марсу бегаешь и шмаляешь в демонов.
Эта игра мгновенно стала хитом и разлеталась миллионными тиражами. И чтобы в нее играть, даже видеокарту не надо было покупать. Потому что она тоже была псевдо-3D, и графика рисовалась не в видеокарте, а в CPU. Поэтому не было смысла покупать дорогущую видюху с NV1 за 399 баксов, когда игра буквально летала на дешевых 2D-бревнах (VGA) за 100 баксов. А на NV1 наоборот даже дико лагала и тормозила из-за несовместимости ее навороченной архитектуры.
Но в следующем году вдруг выходит революционный Quake, который был уже реально трехмерный, а не псевдо какой-то. Казалось бы, ну вот оно, спасение.
Но тут вылез дикий косяк. Рисовалка Quake была заточена чисто под треугольные полигоны, тогда как внутрянка NV1 рисовала какими-то изогнутыми квадратами, и поэтому чип был жутко не совместим с игрой Quake, которая в итоге дико лагала и тормозила.
А вот видюха Voodoo Graphics от конкурентов 3dfx, которая вышла в 1996, фурычила вообще по красоте, игры на ней просто летали, потому что она думала чисто треугольниками, и поэтому выдавала невероятный графон и поэтому стала культовой в те времена!
Voodoo Graphics
Короче ребятки по незнанке переборщили и сварганили слишком хитровыдуманный чип, что даже по сей день какие-то типы на реддите талдычат мол:
— «Эти мудилы, конченные так и не извинились за то, каким позорищем было их четырёхугольное говно!».
Клиенты тогда просто тупо возвращали карты с этим архитектурным чудовищем обратно в магазы. В итоге к весне 1996 производитель видеокарт Diamond Multimedia, взял, да и вернул обратно почти все из 250 тыщ заказанных чипов.
Diamond EDGE (NV1)
Это был просто ЭПИК ФЭЙЛ!
Nvidia летела к банкротству. Сотрудники сидели кислые — атмосфера хоть топор вешай. Дженсен был директором, поэтому чувствовал особый вид стыда и страха. Даже мамаша Дженсена орала, чтобы он срочно уволился из какой-то Nvidia и вернулся на свою престижную работу, как все нормальные люди.
Но Дженсен не из тех, кто сдается. Он наконец-то одуплился, что инновации ради инноваций шляпа полная. Важно не то, насколько ты умный, а насколько совместимый. И он берет такой и собирает всех работяг и кричит мол:
— «Пацаны, хватит полировать говно. Будем пилить чипы чисто под треугольники как все нормальные люди».
Но ребятки, итак, уже сожгли аж 15 мультов. И сидели, ясное дело, в жесточайшем минусе. А для нового чипа, опять же, нужны были новые инвестиции. Но Дженсен взял и снова с легкостью насуетил 3 мульта. Потому что инвесторы дико верили в него, потому что он был одержимым руководителем и просто конченным трудоголиком, который никогда не сдается, быстро переобувается, и по чесноку признает свои косяки. Такое супер-комбо хороших качеств редко встретишь в людях.
Дженсен
Только на этот раз инвесторы поставили жесткое условие, чтобы ребята работали максимально быстро и вату больше не катали. Дженсен пахал аж до полуночи, а некоторые сотрудники и вовсе ишачили на работе даже до утра.
А чтобы еще сильнее ускориться, Дженсен взял и аж на целый миллион купил эмулятор чипов. Эта такая приблуда, которая позволяла теснить чип виртуально, даже не изготавливая его, что не хило сокращало время. И в итоге, хоть этот эмулятор и сожрал аж треть инвестиций, но зато они выкатили новый чип RIVA 128 всего аж за полгода, хотя обычно на такое уходило целых два года.
Этот чип сразу взорвал рынок в 1997-ом! Ведь у него была самая мощная в мире начинка с рекордной 128-ми битной шиной! По результатам тестов чип порвал Voodoo в клочья и вообще все что было до этого. Игры, которые раньше еле ползали, теперь сразу ожили и полетели как ураган.
Но главная его фишка была в дикой сочетабельности, он был первым, кто мог рендерить и 2D, и 3D без плясок с бубном — фул комплект. Это была просто песня для кошелька простого геймера!
Каждый уважающий себя геймер обязан был купить этот чип. Он стал народным и прославил Nvidia. Все конкуренты в один миг протухли на фоне Nvidia и в непонятках репу чесали. За четыре месяца сбагрили более миллиона этих чипов, и за весь 1997-ый подняли на этом 29 мультов.
Но радоваться было рано, счастье-же не вечно. В этой сфере одна ошибка и ты труп. А ошибки неизбежны — компании тогда банкротились пачками.
Поэтому Дженсен подорвался штудировать бизнес-литературу. А тогда в 1997-ом как раз вышла очень необычная книжулька — «Дилемма Новатора» автора Клейтона Кристенсена, которая Дженсена торкнула до глубины души.
Потому что там как раз было написано, что пока ты почиваешь на лаврах, тебя уже полюбому какой-нибудь конкурент незаметно обходит сзади и готовится незаметно отчпокать — реальные угрозы идут не с верху рынка, а с низу, потому что именно там зарождается самые опасные бомбы.
Поэтому Дженсен начал как нарколога СУПЕР пристально за всем наблюдать, и вдруг заметил, что та самая сверх популярная Quake еле-еле вывозила замесы в мультиплеере с толпами одновременных игроков.
И уже в июне 1998-го они берут и выкатывают новый чип Riva TNT, заточенный чисто под эту игрушку, за счет того, что умел думать в параллель! Обрабатывая миллионы операций одновременно.
Создателю Quake Джону Кармаку просто бошку сорвало и он подорвался активно рекомендить всей своей бескрайней армии геймеров, что в Quake в обяз надо шпилить чисто на Nvidia.
Джон Кармак
Хотя в других играх на DirextX чип Riva TNT, честно говоря, тормозил и лагал, но Quake на нем реально был монстром! В итоге за 1998-ой нарубили бабла уже в пять раз больше чем за предыдущий год — уже аж 158 мультов!
И уже в январе 1999 Nvidia снова выпускает уже новый чип RIVA TNT2. Он хоть и грелся как печка, но в киберспорте был просто ИМБОЙ.
На этом чипе играл легендарный киберспортсмен — Fatal1ty, который рубился в Quake по 8-10 часов в сутки. Он юзал именно TNT2, потому что другие видюхи давали тогда максимум только до 30 фпс, тогда как новая параллельная приблуда TNT2 выдавала просто сумасшедший фипиэс — аж до 60, и где-то даже до 70 фпс.
Fatal1ty (Джонатан Вендел)
Это давало ему нереальное преимущество в замесах. Он с тех пор выиграл десятки турниров и аж семь лет подряд занимал первые места. Nvidia на халяву подгоняла ему железо, а он взамен пиарил Nvidia при любой возможности. Он апгрейдил свою карту каждые полгода, позже каждый уважающий себя про-геймер стал делать также.
Невероятно, но уже прям в том же 1999 году опять выкатили новую карту GeForce 256, про которую Дженсен тогда орал, что это первый чип уже с целым GPU — с графическим процессором! Тогда это прозвучало, как гром среди ясного неба, как если бы у твоего компа вдруг вырос второй мозг!
Этот второй мозг освободил CPU от самых ресурсоемких задач — геометрии и освещения. Но все тогда считали, что у Дженсена купол совсем поплыл, мол:
— «Нафига обычным юзерам такие дикие мощностя? Ведь проц и так справляется нормуль».
Все считали эта затея просто сожрёт все бабло и банкротнет компанию, так-же как это было с первым чипом NV1. Но уже через год все увидели, что эта приблуда действительно не хило разгружает CPU, и тем самым ускоряет работу всего компа. Это стало революционным прорывом для игр, и вообще для рынка 3D-графики, потому что игры перестали быть просто картинкой, они стали целыми мирами.
В итоге за 1999 год надербанили уже 374 миллиона. И пока конкуренты копошились, выпуская один чип, наши кремниевые шумахеры за это же время выпускали аж по ТРИ чипа! Конкуренты думали, что у Nvidia есть какая-то секретная магия, позволяющая выкатывать чипы так быстро. А секрет был в том, что Дженсен придумал уникальную концептуевину, в которой он покрошил команду на отделы, чтобы они работали параллельно, пока один отдел на скорую руку клипает лайт-версию чипа, другой уже делает топовую.
А в феврале 2001 года они выкатили модель GeForce 3 и опять с новой невероятной фичей — программируемыми шейдерами, которые позволяли разработчикам игр как-бы залесть во внутрянку чипа и диктовать ему, как рисовать картинку, чтобы создавать всякие кинематографичные эффекты.
Это сделало видюху просто БОМБОЙ. Если раньше все игры были какой-то пластиковой скукотой одинаковой. То теперь миры прям ожили и стали уже реалистичными. Например Max Payne 2 прям торкал всех по эмоциям, потому что там было динамическое освещение, блики на мокром асфальте, блеск металла и все такое.
Но эти же шейдеры активировали цепь просто невероятных последствий. Однажды какие-то сумасшедшие ученые из Стэнфорда взяли и взломали видеокарту GeForce 6 — как раз через эти шейдеры, как через лазейку, чтобы через GPU считать свёртывание белков.
Дженсен пронюхал об этом, и понял, что это может дать шанс запрыгнуть в какие-то новые перспективные области, чем просто тупо всю жизнь штамповать одни видюхи, что ничем хорошим точно не сулило, потому что по закону Мура ты в обяз в какой-то момент тупо упрешься в потолок.
Дженсену не охота было на вечно застрять на рынке игр и неизбежно потерять лидерство. И он начал переманивать подобных ученых на работу в Nvidia к секретному проекту под названием CUDA. Целью которого было перезаточить вычисления с видеоигр на науку.
И он пошел на немыслимое — не стал делать под это какую-то отдельную особую видеокарту, а впиндюрил CUDA прям сразу во все геймерские видюхи, чтобы технология стала доступной для всех, чтобы насытить ею весь рынок.
Но это, естественно, вызвало споры в Nvidia, ведь чипы двойного назначения взвинчивали себестоимость производства. Хотя геймеры даже не вкуривали, что они переплачивают, спонсируя ученых.
И вот в 2006-ом выкатили чип G80 уже с CUDA на борту. И с этого момента все перевернулось. Теперь ученым не надо было взламывать карты, а наоборот, они получили целую библиотеку уже готовых функций под разные сферы.
И случилось немыслимое — теперь даже простые бедные ученые могли выполнять исследования по физике, медицине и финансам, которые до этого могли выполнять только всякие элитные ученые с дорогущими суперкомпами.
А теперь даже студент мог взять и воткнуть в свой комп четыре игровые карты GeForce по 500 баксов и получить целую рабочую станцию, которая не уступала целому шкафу серверов. Это была революция!
Но инвесторы отнеслись к этой идее скептически. Ведь этот шаг оказался чрезвычайно дорогим. На создание G80 ушло целых 4 года и на это улетели какие-то просто конские деньги — почти полмиллиарда, на всякие исследования и разработки. Поэтому прибыль тогда падала на дно.
Аналитики и инвесторы с Уолл-Стрит считали, что Nvidia сбилась с пути, а технологию CUDA считали какой-то мутной шнягой, которая портит им малиновые отчеты.
Но Дженсен даже глазом не моргнул. Он, наоборот, начал на халяву раздавать эти видюхи всяким универам, чтобы на его железе проводили занятия по параллельным технологиям. А в интернет выкладывали лекции по GPU вычислениям.
Проводили всякие технологические саммиты. Сотрудники Nvidia коннектились с учеными из разных сфер, дружили и обменивались фидбэком. А потом внедряли в чипы то, что эти ученые просили.
Ученых буквально водили за ручку и тыкали носом, показывая, как использовать их технологии. Даже книгу выпустили в 2010 про CUDA и параллельные вычисления.
Дженсен даже на работу в Nvidia переманивал самых безбашенных ученых, которые потом открыто делились своими научными публикациями, что становилось своего рода рекламой, которая заманивала еще больше всяких других ученых.
Но все-же это была капля в море.
Не смотря на все усилия, интерес к CUDA почему-то не рос, а наоборот даже падал. Достигнув дна к 2012 году. И ситуевичка стала совсем ужасающей. Проблема оказалась до боли простой — у широкого рынка тупо не было никаких задач для CUDA. Дженсен пытался тащить суперкомпьютеры в массы, но массам это было не нужно. Инвесторы верещали, ведь Дженсен спускал целые состояния на малоизвестный уголок академических и научных вычислений.
Дошло до того, что дерзкий инвестор Джефф Смит из Старборд Вэлью хотел даже забуриться в совет директоров, чтобы кикнуть Дженсена из руководящей грядки и забанить все инвестиции в CUDA.
Джефф Смит
В 2012 он даже приперся прям в штаб-квартиру, и чтобы лично переубалтать Дженсена. Но Дженсен, как истинный фанат книги Дилемма Новатора, знал, что нужно в обяз закидывать удочку в новые сферы.
Он, наоборот, поставил на кон все и даже выкатил видеокарту NVIDIA Tesla K20, затраты на которую были астрономическими, но которая была никому не нужна, кроме горстки учёных в национальной лаборатории Ок-Ридж для их самого мощного суперкомпьютера в мире — Titan.
Дженсен из кожи вон лез, чтобы переубалтать инвесторов, но они все были настроены против него. Даже в совете директоров уже начали проявляться недовольства. Тенч Кокс считал, что они сбились с пути. А Даун Хадсон, считала, что Nvidia застойная компания с плохой репутацией.
На Дженсена смотрели как на конченного чудика мол: «Зачем усложнять и так хорошие чипы? Это же просто безумие! Зачем лезть в какие-то мутные научные всякие вычисления?»
Произошло ровно то, что и предсказывал Кристенсен — «инвесторы будут сопротивляться». Это был самый главный секрет «Дилеммы новатора», который все читатели почему-то упускали из виду. Книга была не про успех, а про то, как не сдохнуть.
Клейтон Кристенсен
Дженсен обожал эту книгу и только о ней и талдычил с инженерами с утра до вечера. Кстати. Я сделал выжимку этой книги — всю суть за 10 минут без воды. И выложил в телеге.
Не смотря на тотальное сопротивление, Дженсен нутром чуял что прорыв близится. Он чувствовал это по дикому энтузиазму в глазах своих сотрудников. Он чувствовал это настолько, что готов был рискнуть всем, поставить под удар основной продукт и обнулить весь выхлоп. Он чувствовал, что где-то, пока не понятно, где, но где-то уже точно есть какой-то безумный ученый, который вот уже скоро с помощью CUDA разожжёт настоящую революцию. И вот в 2012 это чудо реально вдруг случилось!
Какие-то сумасшедшие ученые, используя всего два чипа Nvidia GTX 580 выкатили на свет нейронку «AlexNet», которая могла супер точно определять то, что изображено на картинке.
Произошло именно то, о чем вещал Кристенсен в своей книге, что прорывные технологии часто вырастают в сообществах любителей, которые используют компоненты не по прямому назначению.
До этого нейронки всеми считались какой-то шляпой, а попытка создать ИИ выглядела как охота на снежного человека. Но теперь случился перелом, и все вкурили что для обучения нейросетей нужны нехилые вычислительные мощности, и что энвидивские видюхи подходят для этого просто идеально, ведь они обучают нейронки в сотни раз быстрее, чем обычные процессоры.
Когда Дженсен узнал об этих ученых и нейронках, он резко загорелся этим. И как сумасшедший начал изучать все об ИИ. Ведь он столько лет плыл, казалось, в никуда, и вдруг среди этой бесконечной пустоты, чудесным образом, вдруг появляется бесценное сокровище. Чем больше он залипал над изучением ИИ, тем больше его плющило от перевозбуждения. Он испытывал прозрение.
Ведь весь пазл, который до этого строился как-то сам по себе вслепую, вдруг хлоп и сложился воедино и перед Дженсеном предстала чудесная картина по захвату мира.
Ведь компьютерное зрение это-же только лишь одно направление в ИИ, таких направлений может открыться тысячи. Стало очевидно, что нейронки неизбежно произведут революцию в обществе. От этих мыслей дух захватывало.
А дальше события начали развиваться уже вообще стремительно. Библиотеку CUDA и все железо, естественно, перезаточили уже чисто под ИИ и нейронки в 2014.
Крупные компании дружно все поперли внедрять ИИ во все свои продукты. А инвесторы всех мастей и пород подорвались вкидываться во все стартапы хоть как-то связанные с ИИ. Всего за 5 лет инвестиции выросли с нуля до 5 ярдов к 2015-му. И все эти стартапы работали на Nvidia.
А в 2016 выкатили уже целый суперкомпьютер DGX-1 — самый мощный из когда-либо созданных Nvidia, заточенный чисто под глубокое обучение, по цене 129 000 долларов, с восемью GPU Tesla P100 внутри. Первым такой агрегат прикупил Илон Маск для OpenAI. Этот агрегат весил так много, что понадобилась тележка, чтобы его закатить в офис.
А уже в следующем году со всей щелей вдруг повылазили крипто-маньяки. И буквально вся планета вдруг ломанулась майнить на видюхах. Это превратилось в безумие.
А самый смак был в том, что как раз пакет CUDA идеально подходил под алгоритм майнинга и его скачали целых 2,7 миллиона раз в 2017-ом.
В итоге все склады с картами GeForce опустошили под чистую. Начали плодиться даже супермайнеры, которые целыми шкафами и стелажами размещали GeForce в своих спальнях и горожах. Это выглядело как сумасшествие, которое достигло пика в 2021-ом — когда цены на видюхи выросли аж в три раза. Геймеры, естественно, бушевали. Зато выручка Nvidia росла как на дрожжах.
А потом случился уже конкретный отвал бошки — OpenAI внезапно берет и выкатывает ChatGPT в 2022-ом. И всем людям снесло кукушку, потому что этот чат-бот общался как реальное разумное существо. Это было похоже на встречу с инопланетянином.
Люди удивлялись, смеялись и даже пугались. Все ахренели, что какая-то программулька может делать любую работу вместо человека: и экзамены сдавать, и статьи шлепать и рецепты писать. И число активных юзеров ChatGPT подскочило аж до 100 миллионов. Всего за два месяца!
И самое интересное то, что для обучения вех этих чат-ботов нужны были нереальные вычислительные мощностя. И опять все вдруг вспомнили что только чипы Nvidia идеально справляются с такой нагрузкой.
И все техно компании опять дружно выстроились в очередь чтобы получить заветные чипы. Спрос на них улетел в космос. И прибыль Nvidia оттопырилась до каких-то уже аномальных значений.
Капитализация в какой-то момент в 2025-м оттопырилась аж до 5 ТРИЛЛИОНОВ! Это абсолютный мировой рекорд!
Конкурентам такой рост кажется чудом каким-то, или даже пузырем, но на самом деле Дженсен все эти годы просто расчищал к этому поляну, пока все вату катали. Он не захватывал рынок, он его создал!
Он создал Ноев ковчег для ИИ. Конкуренты делают кремний не хуже, но ускорить сами вычисления они не в силах. А Nvidia добилась тысячекратного увеличения кэпэдэ, за счет математического инструментария для игр, анимации, климатологии, авто, планетологии, математики, физики, финансов, биохимии и тэдэ — сотни и сотни пакетов!
Дженсен называл эти пакеты своими сокровищами, они засасывают миллионы разрабов в экосистему Nvidia. Вот почему доходы и акции Nvidia растут как сумасшедшие. С ними просто невозможно конкурировать. Как только появляется какая-то новая область, Nvidia со своей толпой безумных ученых уже тут как тут — всегда на пару поколений впереди всех. И хлоп и там уже установлен их отраслевой стандарт. В итоге Nvidia превратилась в непобедимого ИИ-монстра.
И причина всему не в долбанной мотивации! Когда они позорно провалились в 1996-ом, они были на волосок от смерти. И именно СТРАХ стал их главной движущей силой.
С тех пор в Nvidia царит дух — «сейчас или никогда». Дженсен все время нагнетает атмосферу дедлайн-диктатуры, постоянной спешки, и паранойю по поводу конкуренции.
Надо двигаться так, что как будто ты всегда в жесточайшей опасности, всегда на измене, даже если бабла куры не клюют. А иначе ты тупо превратишься в самоуспокоенного тормозного булкапара, которого конкурентишки, естественно, сразу побреют.
А страх, наоборот, отрезвляет и сотрудники начинают пахать как невменяемые без задержек и простоев.
Когда инженеры из банкротнувшейся 3dfx перешли на работу в Nvidia в 2001 — они были шоке, потому что в программном коде творился какой-то лютый хаос. Все небрежно и беспорядочно. И всем на это было насрать. Такой код было все тяжелее и тяжелее сопровождать, но в этом был свой вайб Nvidia — где надо максимально быстро повторять и повторять, просто тупо быстро выполнять и выполнять — чтобы не сдохнуть! Этот корявый код был как боевой шрам выжившего. Ведь кому нужна эта красота, если эта красота трупа.
Чувствую вас уже прям тянет в коментах повосхвалять Дженсена. Но Дженсен считает, что похвала вредна, так как она отвлекает, нужна наоборот взбучка.
— «Каждое утро я смотрю в зеркало и говорю — ты отстой». Сказанул однажды Дженсен на совещании.
Нельзя гордиться прошлым, надо самосовершенствоваться и фокусироваться на будущем.
Дженсен говорит, что работа для него — это отдых. Он пашет каждый день на максималках, и даже в отпусках. И даже не помнит фильмы, которые глядит на выходных, потому что даже в это время его думалка вся в работе. Для него работа это не груз, а кайф. Он не любит тех, кто лентяйничает. Он постоянно качает новые скиллы.
Он может внезапно заскочить в любой отдел и погрузиться в мельчайшие детали, и заставить переделать упаковку чипа, если ему вдруг не понравился шрифт. И когда его называют перфекционистом в надежде сделать укор, он наоборот радуется, ведь так и должно быть! Ведь если ты хочешь сделать что-то великое, это не должно быть легко!
Еще больше историй других компаний в такой же подаче в моем тэгэ-канале
Эта лишь очень краткая версия истории, на сайте в три раза длиннее история Nvidia.
Стажёр в Китае уволился с работы после требования начальства отдать выигранную на мероприятии Nvidia RTX 5060
Стажёр неназванной корпорации в Шанхае уволился с работы, поскольку начальство хотело отобрать как корпоративное имущество выигранную им в лотерею видеокарту GeForce RTX 5060. Розыгрыш графической карты стоимостью $400 проходил 14 ноября на техническом мероприятии Nvidia, стажёр попал на эту презентацию в рамках оплачиваемой командировки.
После мероприятия финансовый отдел компании потребовал от стажёра отдать видеокарту, поскольку работодатель оплатил поездку и покрыл другие расходы. Китайские СМИ указали, что победителя лотереи неоднократно вызывали на встречи с высшим руководством, которое продолжало требовать сдать RTX 5060.
Из-за нескольких отказов начальство намекнуло стажёру, что ему следует искать новую работу. В ответ стажёр уволился, забрав с собой видеокарту.
Эта история стала вирусной в китайских социальных сетях и проникла в другие страны, вызвав дискуссию об этике компаний, требующих от своих сотрудников отдавать призы, выигранные в поездках, которые финансирует работодатель.
Китайское информационное агентство Fast Technology опубликовало заявление местных юристов, которые определили, что право собственности на такие предметы зависит от того, были ли они выиграны «по счастливой случайности» или в результате «исполнения официальных обязанностей» для компании.
Один юрист отметил, что лотерея предназначалась только для «отдельных зрителей», а выигрыш приза был абсолютно случайным, поэтому карту нужно считать собственностью частного лица, а не компании. Однако это актуально, если только в договоре не указано, что участие в лотерее можно рассматривать как часть исполнения рабочих обязанностей.
Nvidia стоит $3.3 триллиона — больше, чем ВВП России, Франции или Канады. AI-стартапы собирают сотни миллионов долларов на красивых презентациях, где главный аргумент — «мы используем GPT». Каждая вторая компания добавляет в своё описание магические буквы «AI».
Знакомо?
Ровно так же было в 1999-м с приставкой «.com». Тогда пузырь лопнул, индекс NASDAQ рухнул на 78%, инвесторы потеряли $5 триллионов, сотни компаний обанкротились за считанные месяцы. Но знаете что? Интернет никуда не делся. Более того — изменил мир настолько, что мы уже не представляем жизнь без него.
Сейчас мы проходим тот же путь с искусственным интеллектом. И да, будет больно. Но давайте разберёмся, почему это нормальный этап развития технологии, кто выживет в этой гонке, и стоит ли вообще паниковать.
Краткий ликбез: что такое пузырь и почему они случаются
Финансовый пузырь — это когда цена актива растёт не потому, что он реально стоит дороже, а потому что все вокруг сходят с ума и боятся упустить свой шанс разбогатеть. Классическая схема: кто-то находит что-то новое и перспективное → ранние инвесторы зарабатывают → все остальные видят их успех и бросаются вкладываться → цены взлетают до небес → рано или поздно становится очевидно, что король-то голый → паника → крах.
Модель финансового пузыря
Человечество регулярно наступает на эти грабли. Были тюльпаны в Голландии (да, серьёзно, в 1637 году за одну луковицу давали цену хорошего дома), была железнодорожная лихорадка в XIX веке, был dot-com в конце 90-х, были криптовалюты в 2017-м и NFT в 2021-м.
Главный парадокс: технология обычно реальна и меняет мир. Проблема в том, что большинство компаний, которые пытаются на ней заработать, не доживают до того момента, когда технология становится мейнстримом.
Dot-com бум: как все сходили с ума по интернету
Цифры безумия
Представьте: 1999 год, интернет только-только начинает проникать в дома обычных людей. Модемы пищат, сайты грузятся по минуте, никто толком не понимает, как на этом зарабатывать. Но все уверены: кто первым займёт нишу в интернете — тот станет миллиардером.
Рост индекса NASDAQ 1995-2003 — классическая парабола с пиком в марте 2000
Интернет-магазин корма для собак. IPO 11 февраля 2000 года при оценке $290 миллионов. Бизнес-модель была... скажем так, сомнительной: они теряли 26 центов на каждом заработанном долларе. Привлечение одного клиента стоило $400, средний чек — $30.
Компания потратила $70 миллионов за 7 месяцев, заработав при этом всего $619,000. В их послужном списке — реклама на Super Bowl за $1.2 миллиона, которая стала хрестоматийным примером того, как нельзя тратить деньги.
От IPO до ликвидации прошло 268 дней. Финальная цена акции — $0.19.
Webvan — самый дорогой провал
Амбициозный проект доставки продуктов. Основатель Луис Бордерс (тот самый, из книжной сети Borders) хотел построить склады стоимостью $30-50 миллионов каждый в 26 городах. Проблема? Они работали меньше чем на 30% мощности.
Привлекли $830 миллионов инвестиций, включая $275 млн от SoftBank. Пиковая оценка — $8 миллиардов. Выручка до IPO — $395,000. Да, вы правильно прочитали: почти миллиард инвестиций при выручке меньше полумиллиона.
Банкротство случилось в июле 2001-го, акции упали до $0.06, 2,000 сотрудников уволены одним днём.
eToys — оценка выше, чем у Toys 'R' Us
IPO в мае 1999 года. В первый день торгов акции выросли с $20 до $76. Пиковая капитализация — $7.8 миллиардов — больше, чем у физического ритейлера Toys 'R' Us с тысячами магазинов по всей стране.
Через полтора года, в феврале 2001-го, акции стоили $0.09. Активы продали за $8.7 миллионов — меньше 0.1% от пиковой оценки.
Сравнительная таблица краха доткомов
*Примечание: В тексте указана оценка при IPO. Сумма привлечения на самом IPO составляла $82.5 млн (согласно биржевым данным того времени).
Почему все верили
Понять инвесторов того времени можно. Интернет действительно был революционной технологией. E-commerce действительно имел смысл. Проблема была в трёх вещах:
Во-первых, инфраструктура не успевала за амбициями. Dialup-интернет, отсутствие онлайн-платежей, логистики — всё это появится позже.
Во-вторых, сработало стадное чувство. Когда ваш сосед заработал 300% на акциях какого-нибудь TheGlobe.com, сложно сидеть в стороне.
В-третьих, появилась мантра «старые правила больше не работают». Прибыль? Зачем, когда есть рост числа пользователей! Sustainable бизнес-модель? Да ладно, главное — первым занять рынок!
«Последнее, что я хочу — это быть прибыльным. Потому что тогда я не получу оценку интернет-компании» — типичный питч стартапа в 1999 году
Венчурные фонды заливали деньги во всё подряд, лишь бы в названии был «.com». Инсайдеры продавали акции в 23 раза больше, чем покупали за месяц до пика — они-то знали, что вечеринка скоро закончится.
$5 триллионов рыночной капитализации испарилось. Около 4,800 dot-com компаний обанкротились к 2003 году. 200,000 человек потеряли работу только в Кремниевой долине.
На восстановление индекса до уровней 2000 года ушло 15 лет — только в апреле 2015-го NASDAQ вернулся к отметке 5,000.
AI-хайп сегодня: те же грабли, но с нейросетями
Цифры нового безумия
30 ноября 2022 года OpenAI выпустила ChatGPT как «research preview». Через 5 дней у них был 1 миллион пользователей. Через 2 месяца — 100 миллионов. Это самое быстрорастущее приложение в истории.
И началось.
Инвестиционная лихорадка:
2023: $55.6 миллиардов инвестиций в AI-стартапы (18% от всех венчурных инвестиций)
Почти каждый четвёртый новый стартап — AI-компания
Рост AI-инвестиций — столбчатая диаграмма с резким взлётом
Но главное не объёмы, а оценки. Давайте посмотрим на конкретные компании.
Стартапы с миллиардными оценками
OpenAI — флагман с убытками
Оценка выросла в 300 раз за 6 лет. Выручка в 2024-м — около $3.7 млрд. Убыток — $5 миллиардов. Прогноз убытков к 2026 году — $14 млрд.
Мультипликатор: 81× выручки. Для сравнения, у прибыльной Nvidia — 25-50×.
Anthropic — гонка за OpenAI
Основана бывшими сотрудниками OpenAI в 2021-м. Привлекла от $14 до $27 миллиардов суммарно. Amazon вложил $8 млрд, Google — $3.5 млрд+.
Оценка в марте 2025: $61.5 миллиардов, растут к $170 млрд. Выручка 2024 года — около $1 млрд. Рост оценки: в 9 раз за 18 месяцев.
Inflection AI — когда $1.3 млрд превращаются в $650 млн
В июне 2023 привлекли $1.3 миллиарда при оценке $4 млрд от Microsoft, Билла Гейтса, Эрика Шмидта. Сделали чатбот Pi с ~1 млн активных пользователей, но без внятной бизнес-модели.
Октябрь 2022: раунд $101 миллион при оценке $1 миллиард+. В 2023-м пытались привлечь по оценке $4 млрд — не вышло. Burn rate около $8 миллионов в месяц.
Март 2024: CEO Эмад Мостаке уходит под давлением инвесторов. Компания не платит счета AWS, задерживает зарплаты, ключевые исследователи увольняются.
Таблица: Топ AI-стартапов — Сравнение оценок и статуса
Признаки пузыря
Если вы следите за tech-новостями, наверняка заметили эти паттерны:
1. Массовая FOMO 54% управляющих фондами считают AI-акции переоценёнными или в пузыре (опрос Bank of America). Но продолжают покупать, потому что «все покупают».
2. «Без AI ты проиграл» Любая компания, добавившая «AI» в описание продукта, получает приток инвестиций. Даже если AI там — просто обёртка над GPT API.
3. Оценки на основе будущего, а не настоящего OpenAI оценивается в $300 млрд при убытках $5 млрд в год. Объяснение: «Но ведь в будущем...»
«Рынок AI находится в пузыре, похожем на dot-com. Люди будут переинвестировать и терять деньги» — Сэм Альтман, CEO OpenAI, август 2025
Когда даже глава OpenAI говорит о пузыре — это о чём-то говорит.
5. Sequoia Capital: вопрос на $600 миллиардов
Партнёр Sequoia Дэвид Кан посчитал: чтобы окупить все инвестиции в AI-инфраструктуру (GPU, дата-центры, электричество), индустрии нужно генерировать $600 миллиардов годовой выручки.
Реальная AI-выручка сейчас — около $35 миллиардов.
Разрыв: $565 миллиардов.
Феномен Nvidia: как производитель чипов обогнал всех
В центре всего этого безумия — одна компания, которая стала символом AI-эры точно так же, как Cisco была символом dot-com.
Остальное — собственные чипы Google, Amazon, Microsoft
Когда OpenAI нужно обучать GPT-5, они покупают тысячи чипов Nvidia. Когда Anthropic масштабирует Claude, они покупают Nvidia. Когда любой AI-стартап хочет запустить свою модель — Nvidia.
Эффект «продавца лопат»:
Помните золотую лихорадку в Калифорнии XIX века? Большинство золотоискателей разорились. Но знаете, кто точно заработал? Леви Страусс, продававший джинсы и лопаты.
Nvidia — это современный Леви Страусс. Пока все копают AI-золото (причём большинство копает впустую), Nvidia продаёт им лопаты по $30,000 за штуку.
«Началась следующая промышленная революция. Nvidia находится в эпицентре — мы двигатель крупнейшей промышленной революции в истории человечества» — Jensen Huang
«Спрос на Blackwell [новое поколение чипов] зашкаливает» (off the charts)
Уверенность впечатляет. Но знаете, кто ещё был уверен? CEO Pets.com в январе 2000-го.
Что осталось после dot-com: уроки для AI-эры
Хорошая новость: не все умерли.
Выжили сильнейшие
Amazon — падение 94%, сейчас $2 триллиона
Акции рухнули с $106.69 в декабре 1999 до $5.51 в 2001 — минус 94%. Компания была на грани банкротства.
Что спасло:
За месяц до краха привлекли $1.25 миллиарда — хватило на survival mode
Была реальная бизнес-модель: люди действительно покупали книги онлайн
Первая прибыль в Q4 2001 — доказали, что умеют зарабатывать
Пивот: запуск AWS в 2006 — диверсификация от e-commerce
$1,000, инвестированные в Amazon на пике 1999 года, сегодня стоят $15,500+.
Google — не вышел на IPO во время пузыря
Основан в сентябре 1998 — в разгар роста пузыря. IPO только в августе 2004 по $85 — уже после краха.
Почему выжили:
Прибыльная бизнес-модель с первого дня: контекстная реклама работала
Eric Schmidt как CEO (2001) добавил управленческую дисциплину
Не тратили деньги на безумную экспансию
$1,000 на IPO 2004 года = $66,000+ сегодня.
Priceline/Booking Holdings — падение 99%, сейчас $158 миллиардов
Акции рухнули с $974 в апреле 1999 до $6.60 в октябре 2002 — минус 99.3%.
Как выжили:
Была реальная выручка (хоть и небольшая прибыль)
CEO Jeff Boyd (2002) пивотнул от «Name Your Own Price» к классическому бронированию отелей
Приобретение Booking.com в 2005 — вовремя увидели международный рынок
$10,000, инвестированные в октябре 2002, превратились в $1.47 миллиона к 2013.
Сравнение выживших и погибших dot-com — критерии успеха
Технология осталась и выросла
Вот что важно понять: интернет не исчез после краха 2000-го.
Наоборот:
E-commerce вырос в десятки раз
Появились соцсети (Facebook, 2004)
Облачные сервисы (AWS, 2006)
Стриминг (Netflix перешёл на стриминг в 2007)
Смартфоны и мобильный интернет (iPhone, 2007)
85-95% оптоволокна, проложенного в dot-com эру, не использовалось 4 года после краха. Но потом именно эта инфраструктура обеспечила рост YouTube, Netflix, облачных сервисов.
Инвесторы переоценили скорость adoption, но недооценили масштаб влияния.
Критерии выживания
Что отличало Amazon, Google, eBay от Pets.com и Webvan?
1. Реальная бизнес-модель Не «мы будем терять на каждом клиенте, но компенсируем объёмом», а «вот как мы зарабатываем прибыль».
2. Unit-экономика, которая сходится CAC (cost of acquisition) < LTV (lifetime value). Простая формула, которую 48% выживших соблюдали, а 100% провалившихся — игнорировали.
3. Умение генерировать выручку Не «у нас 10 миллионов посетителей сайта», а «у нас $50 миллионов годовой выручки».
4. Решение реальной проблемы Люди действительно хотели покупать книги онлайн (Amazon), искать информацию (Google), бронировать отели (Priceline). Люди не хотели покупать корм для собак с доставкой дороже самого корма (Pets.com).
5. Финансовая дисциплина Расходы соответствуют выручке. Не $70 миллионов затрат при $600,000 выручки.
Существующие продукты, в которые они встраивают AI
Собственные дата-центры и инфраструктура
Не зависят от венчурного капитала
Microsoft интегрирует AI в Office, Azure, Windows. Google — в Search, Gmail, YouTube, Cloud. Meta — в Instagram, WhatsApp, рекламу. Amazon — в AWS, Alexa, e-commerce.
2. Поставщики инфраструктуры (с коррекцией)
Nvidia, AMD, облачные провайдеры — они продают лопаты, а не копают сами. Но:
Оценка Nvidia может упасть на 30-50%
Появятся новые игроки (кастомные чипы от Microsoft, Google, Amazon)
Маржа снизится с текущих космических 73-75%
3. Вертикальные AI-решения
Не «AI для всего», а AI для конкретной индустрии:
AI для медицинской диагностики (уже работает лучше врачей в некоторых областях)
AI для legal tech (анализ контрактов, поиск прецедентов)
AI для финтеха (fraud detection, кредитный скоринг)
У них есть проприетарные данные и глубокая интеграция в workflow.
Кто в зоне риска
1. «Обёртки над GPT»
Стартапы, которые просто вызывают API OpenAI/Anthropic и добавляют красивый UI. Барьер входа — ноль, конкурентное преимущество — ноль.
Если у тебя оценка $5 миллиардов, убыток $100 миллионов в год и выручка $20 миллионов — у тебя проблемы.
3. Consumer AI hardware
Humane AI Pin (закрылся в 2025), Rabbit R1 — красивая идея, плохое исполнение, нет product-market fit.
4. Стартапы без собственной технологии
Если твоё конкурентное преимущество — «мы раньше других начали использовать GPT-4», у тебя нет конкурентного преимущества.
Как изменится рынок
Консолидация Крупные купят перспективных по 10-20% от пиковой оценки. Microsoft + Inflection, Google + Character.AI — это только начало.
Падение оценок на 50-70% Компании, оценённые в $5 миллиардов в 2024-м, будут стоить $1.5-2.5 миллиарда в 2026-м.
AI станет коммодити Как сейчас облачные сервисы: необходимая инфраструктура, но не источник сверхприбылей.
Рост практического применения Меньше хайпа, больше real use cases. McKinsey: 80% компаний используют AI, но 80% не видят значимого влияния на выручку. Это изменится — но через 3-5 лет, не сейчас.
Выводы: стоит ли бояться и как действовать
Для инвесторов
Не покупайте на хайпе Когда Uber-водитель даёт вам советы по AI-акциям — пузырь близок к пику. Классический индикатор.
Смотрите на фундаментальные показатели
P/E больше 60-70 без безумного роста выручки = красный флаг
Отсутствие прибыльности + огромная оценка = ещё один красный флаг
Зависимость от одного тренда = третий красный флаг
Диверсифицируйте Не ставьте 50% портфеля на AI. Даже если вы уверены. Особенно если вы уверены.
Помните статистику 48% dot-com выжили до 2004, но по гораздо более низким оценкам. Выживут и AI-компании — но какие именно, мы узнаем только после.
Для бизнеса
Внедряйте AI там, где это даёт реальную пользу Не «давайте добавим AI куда-нибудь», а «эта конкретная задача решается AI в 10 раз быстрее/дешевле/точнее».
Не переплачивайте Когда AI-консультанты говорят «вам нужна custom LLM за $500,000» — в 90% случаев вам хватит ChatGPT Enterprise за $60/месяц на сотрудника.
Готовьтесь к снижению стоимости AI-инструментов Цены на AI упадут в 5-10 раз за 3-5 лет. Не стройте бизнес-модель на том, что AI будет вечно дорогим.
Для обычных людей
AI точно останется Это не очередной blockchain или metaverse, который обещали и забыли. AI реально работает и реально полезен.
Учитесь работать с инструментами ChatGPT, Claude, Midjourney, Notion AI — изучайте их сейчас. Через 5 лет это будет базовая грамотность, как Excel в 2000-х.
Не паникуйте от новостей о крахе стартапов Когда закроется очередной AI-стартап с $500 миллионов оценки — это нормально. Это как гибель Pets.com не означала смерть e-commerce.
Помните: технология ≠ конкретная компания Интернет остался, хотя Webvan умер. AI останется, хотя многие AI-стартапы умрут.
Финал: что будет дальше
Давайте смотреть правде в глаза.
Да, будет больно. Многие потеряют деньги. Около 85-90% AI-стартапов закроются. Инвесторы, вложившиеся на пике, увидят портфели в минусе на 50-70%. Nvidia может упасть с $4.4 триллионов до $2-2.5 триллионов.
Но искусственный интеллект не исчезнет.
Он станет такой же обыденностью, как интернет сегодня. Помните, что после краха dot-com'ов появились Google (2004 IPO), Facebook (2004), iPhone (2007), AWS (2006). Вся современная цифровая экономика выросла на руинах dot-com пузыря.
После AI-пузыря появится что-то ещё круче. AGI? Персональные AI-ассистенты в каждом устройстве? AI-first операционные системы? Мы не знаем. Но это будет.
Просто не все доживут до этого момента.
Три ключевых урока:
Технология реальна, но тайминг решает всё Интернет в 1999-м был реален. AI в 2024-м реален. Но большинство компаний, пытающихся на этом заработать прямо сейчас, провалятся.
Выживают те, кто умеет зарабатывать, а не только тратить Amazon выжил, потому что научился быть прибыльным. Pets.com умер, потому что только жёг кэш.
Пузыри — нормальная часть развития технологий Они больно лопаются, но без них не было бы ни смартфонов, ни соцсетей, ни облаков. Пузыри концентрируют капитал и таланты в одной области. Да, 90% провалятся. Но 10%, которые выживут, изменят мир.
Что делать вам прямо сейчас?
Если вы инвестор — пересмотрите портфель. Если вы предприниматель — проверьте unit-экономику. Если вы обычный человек — начните изучать AI-инструменты.
И помните слова Марка Твена: «История не повторяется, но рифмуется».
Мы уже видели этот фильм в 1999-м. Концовка будет похожей, но не идентичной.
Статья написана на основе публичных данных, финансовых отчётов компаний и аналитических исследований. Автор не даёт инвестиционных рекомендаций. Все инвестиционные решения вы принимаете на свой страх и риск.
Мы привыкли смотреть на искусственный интеллект как на некий компьютерный код, облака или алгоритмы, но в 2026 году главная драма развернется не в софте, а в «железе».
Прогнозы обещают рост рынка полупроводников до $697 млрд, причем продажи чипов для ИИ взлетят на 50%.
Казалось бы, идеальные условия для инвесторов, но если копнуть глубже, то окажется, что за глянцевыми отчетами таких компаний как NVIDIA, скрывается хрупкая архитектура поставок, готовая рухнуть под тяжестью геополитики и дефицита ресурсов.
А это уже окажется не просто очередной коррекцией, это структурный риск, который может перекроить мировую экономику гораздо быстрее, чем любой финансовый кризис.
Иллюзия бесконечного роста
Сегодняшний ажиотаж вокруг генеративного ИИ напоминает криптовалюты образца 2017 года, только ставки здесь гораздо выше.
Компании из списка Fortune 500 в панике скупают вычислительные мощности, боясь отстать от конкурентов. Спрос на GPU (графические процессоры) превышает предложение в разы.
Однако физику не обманешь.
Производство современного чипа - это самый сложный технологический процесс в истории человечества, и он не масштабируется по щелчку пальцев.
Проблема бутылочного горлышка: 90% самых передовых чипов производит одна компания - тайваньская TSMC
Дефицит упаковки: мало произвести кремниевую пластину, ее нужно «упаковать» по технологии CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate - технология 3D-компоновки чипов). Мощностей под это катастрофически не хватает
Для инвесторов и трейдеров, привыкших к мгновенной ликвидности активов, это тревожный сигнал. Мы наблюдаем классический перегрев, где физическое ограничение предложения сталкивается с экспоненциальным спросом.
Геополитические тиски и ресурсный голод
Ситуацию усугубляет торговая война. Американские экспортные ограничения закрывают Китаю доступ к передовым технологиям, а в ответ Пекин вводит лимиты на экспорт галлия и германия - редкоземельных металлов, без которых создание полупроводников невозможно.
Это меняет саму стратегию глобального бизнеса. Если раньше цепочки поставок строились по принципу «just in time» (точно в срок) ради экономии, то теперь бал правит «just in case» (на всякий случай). А это, соответственно, ведет к росту себестоимости конечного продукта и снижению маржинальности.
Неожиданная конвергенция - крипто, AI и дефицит энергии
Здесь начинается самое интересное для тех, кто следит за рынком цифровых активов.
Индустрия блокчейна и ИИ начинают конкурировать за одну и ту же «розетку» и один и тот же кремний.
Майнеры переобуваются - крупные майнинговые компании, добывавшие биткоин, перепрофилируют свои дата-центры под нужды ИИ. Это уже не просто добыча криптовалюты, а сдача в аренду вычислительных мощностей (HPC). Такая диверсификация повышает доходность и делает их бизнес-модель более устойчивой.
DePIN как решение: появляются проекты DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks - децентрализованные сети физической инфраструктуры), которые предлагают делиться GPU-мощностями через блокчейн, что создает новый рынок ликвидности вычислительных ресурсов.
Альткоины на базе ИИ: Мы видим взрывной рост сектора AI-токенов. Это попытка рынка токенизировать вычислительную мощность и данные. Анализ показывает, что корреляция между успехами NVIDIA и топ монетами в секторе ИИ усиливается.
Как не сжечь капитал или стратегия выживания
Текущая ситуация - это минное поле. Просто «купить и держать» акции чипмейкеров или популярные альткоины - плохая идея. В 2026 году победит умный капитал.
На что обратить внимание:
Не нужно зацикливаться только на дизайнерах чипов (NVIDIA, AMD). Стоит поизучать производителей оборудования для литографии (ASML) и химикатов. Это «продавцы лопат» в новой золотой лихорадке.
Энергетика становится новым трендом - дата-центры ИИ потребляют чудовищное количество электричества. Компании, занимающиеся ядерной энергетикой или эффективным охлаждением, могут показать рост, превышающий технологический сектор.
Ончейн-аналитика - если вы инвестируете в крипто проекты, связанные с ИИ, используйте глубокий анализ данных. Смотрите на реальное использование сети, а не на маркетинговые обещания. Хайп пройдет, останется только фундаментальная ценность.
Резюме
Рынок полупроводников в 2026 году - это колосс на глиняных ногах. Зависимость мира от одного острова (Тайвань) и горстки компаний создает беспрецедентные риски.
Однако, где есть волатильность и дефицит, там всегда есть возможности для трейдинга и долгосрочных инвестиций.
Победителями выйдут те, кто понимает, что ИИ это не магия, а огромное количество электричества, редкоземельных металлов и сложнейшей логистики.
Друзья, делитесь своими мнениями в комментариях, тема горячая, и каждый сигнал сейчас на вес золота!
Также переходите и подписывайтесь на мой телеграм-канал Global Brief и будьте в курсе актуальных новостей из мира финансовых рынков и инвестиций.
