Доминирование Nvidia на рынке обучения ИИ не гарантирует успех в эру инференса
Индустрия ИИ переходит от обучения моделей к инференсу, что ставит под угрозу монополию Nvidia и требует новых архитектурных решений.
-
-
NVIDIA адаптирует тяжелые нейросети для работы на периферийных устройствах
NVIDIA представила обновление TensorRT Edge-LLM, внедряющее поддержку архитектур MoE и гибридных моделей для запуска продвинутого ИИ на чипах Jetson и DRIVE Thor.
-
Intel расширяет поддержку моделей Qwen в стеке LLM-Scaler для графики Arc
Intel расширила возможности проекта LLM-Scaler, добавив поддержку моделей семейства Qwen3.5 и ASR-модели для распознавания речи. Обновление позволяет запускать современные нейросети на потребительских видеокартах Arc с использованием vLLM и Docker.
-
Thinking Machines Lab совместно с Nvidia разворачивает вычислительные мощности на 1 ГВт
NVIDIA инвестирует в стартап бывших топ-менеджеров OpenAI для создания гигантского дата-центра на базе архитектуры Vera Rubin.
-
Nvidia нарастила прибыль на 75% благодаря недорогим, но давно устаревшим чипам A100
Старые GPU Nvidia остаются востребованными благодаря глубокой привязке индустрии к CUDA. Программная экосистема снижает стимулы перехода на альтернативы, однако рост инференса и собственные чипы гиперскейлеров могут стать долгосрочным вызовом для компании.
-
Открытый стандарт RISC-V может стать темной лошадкой в гонке ИИ-чипов
Открытая архитектура RISC-V бросает вызов проприетарным стандартам Intel и Arm в гонке AI-чипов. Геополитическая нейтральность и поддержка гигантов вроде Nvidia делают её главным претендентом на смену парадигмы.
-
Google Cloud назван лидером в отчете Forrester Wave об инфраструктуре для ИИ
Google Cloud признан лидером в отчете Forrester Wave по инфраструктурным решениям для искусственного интеллекта за 2025 год, получив высшие оценки в стратегии и рыночном присутствии.
-
Google Cloud выпускает Cluster Director для автоматизации AI и HPC кластеров
Google Cloud анонсировала общую доступность сервиса Cluster Director для автоматизации жизненного цикла ИИ- и HPC-кластеров на базе Slurm. Сервис охватывает проектирование, развертывание и мониторинг, стремясь избавить команды от рутины и повысить надежность инфраструктуры.
-
Прогресс в разработке AGI есть, несмотря на существование ограничений по «железу»
Эксперт Together.ai оспаривает тезис о «железном потолке» для AGI, утверждая, что низкая утилизация современных чипов и потенциал ко-дизайна железа и софта оставляют огромный простор для роста.
-
Как Nscale автоматизирует жизненный цикл GPU-серверов для машинного обучения
Nscale раскрывает детали работы своей платформы Fleet Operations, которая автоматизирует развертывание, мониторинг и обслуживание тысяч GPU-серверов для индустрии ИИ.
