Дженсен Хуанг заявил, что чипы Nvidia на поколение опережают всю отрасль, включая ускорители Google

История с готовностью Meta✴ Platforms потратить серьёзные суммы на покупку и аренду вычислительных мощностей Google, основанных на чипах TPU собственной разработки, негативно сказалась на динамике курса акций Nvidia, поэтому основатель этой компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) не смог промолчать. Он заявил, что Nvidia опережает отрасль на целое поколение.

Пять главных фишек камеры HONOR Magic 7 Pro

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Репортаж со стенда HONOR на выставке MWC 2025: передовые новинки и стратегические планы на будущее с ИИ

Обзор планшета HONOR Pad V9: нейросети спешат на помощь

Смартфон HUAWEI Mate 70 Pro как выбор фотографа

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80: удобный флагман с «Алисой»

Обзор смартфона HONOR X9c Smart: прочность со скидкой

Лучший процессор за 20 тысяч рублей — сравнение и тесты

Наушники HUAWEI FreeBuds 6, которые понимают жесты

«Мы рады успеху Google — они добились большого прогресса в ИИ, но мы продолжаем снабжать Google. Nvidia опережает отрасль на целое поколение — это единственная платформа, которая работает с любой ИИ-моделью и делает это везде, где осуществляются вычисления», — подчеркнул Дженсен Хуанг в своём заявлении на страницах социальной сети X.

По мнению руководителя Nvidia, чипы этой марки остаются более производительными и гибкими по сравнению с так называемыми ASIC — решениями, заточенными под выполнение более узких задач. Продукция Nvidia, по словам Дженсена Хуанга, обеспечивает более высокие быстродействие, универсальность и взаимозаменяемость, чем ASIC. К последней категории относятся и TPU компании Google.

Как уже отмечали представители Google, компания наблюдает растущий спрос как на собственные чипы, так и на ускорители Nvidia, и будет поддерживать обе платформы, как и делала на протяжении нескольких лет. Глава Nvidia подчеркнул, что поддерживает деловые контакты с генеральным директором Google DeepMind Демисом Хассабисом (Demis Hassabis). В своей переписке они недавно сошлись во мнении, что использование большего количества чипов и данных в сфере ИИ позволяет создавать более производительные языковые модели. Подобный эффект масштабирования позволит сохранить спрос на ускорители и готовые системы, поставляемые Nvidia, по мнению руководства компании.