Краткое содержание анализа
Недавно компания Nvidia инвестировала 19,9 миллиарда долларов (около 133,7 миллиардов юаней) в приобретение и финансирование трех компаний, работающих в области открытого искусственного интеллекта (ОИ): 12,9 миллиарда долларов было потрачено на приобретение компании Hugging Face, крупнейшего в мире сообщества открытых ОИ-моделей; 7 миллиардов долларов — на приобретение лицензий на модели и команды компании Poolside, занимающейся разработкой программного обеспечения для работы с ОИ-моделями; кроме того, ведутся переговоры о инвестициях в поисковик Perplexity. Суть этих действий заключается в том, что Nvidia переходит от роли поставщика чипов для крупных компаний, работающих с ОИ-моделями, к созданию собственных открытых ОИ-моделей с целью укрепления своей экосистемы и конкуренции с китайскими компаниями в этой сфере (например, DeepSeek и Kimi).
Первые три крупных инвестиции: нацеление на ключевые позиции в области открытого ОИ
Общими чертами этих сделок являются их высокая стоимость и использование открытого исходного кода:
- Hugging Face: крупнейшее в мире сообщество открытых ОИ-моделей, функционирующее как «магазин приложений» для разработчиков, где они могут делиться и скачивать модели; новые модели DeepSeek и Kimi также публикуются в этом сообществе в первую очередь. Годовой доход Hugging Face составляет всего 150 миллионов долларов, однако Nvidia заплатила за него 12,9 миллиарда долларов, что в 86 раз превышает его годовой доход (обычно приобретения в таких случаях составляют 10–20 раз). Это показывает серьезное внимание, уделяемое Nvidia этому ключевому элементу экосистемы открытого ОИ.
- Poolside: компания, основанная бывшим техническим директором GitHub, занимающаяся разработкой программного обеспечения для работы с ОИ-моделями; Nvidia заплатила 7 миллиардов долларов (что более чем в 3 раза превышает ее предыдущую оценку в 200 миллионов долларов), приобретя не только лицензии на модели, но и более 100 сотрудников компании.
- Perplexity: поисковик на основе технологий диалогового ОИ, присоединившийся к экосистеме открытого ОИ Nvidia. После инвестиций оценка компании может превысить 30 миллиардов долларов, что на 50% больше, чем в прошлом году.
Все три компании занимают ключевые позиции в развитии открытого ОИ: Hugging Face обеспечивает поток пользователей, Poolside представляет собой технический центр в узкой области (разработка программного обеспечения для ОИ-моделей), а Perplexity — практические решения для использования ОИ-моделей в реальных приложениях. Получив контроль над этими компаниями, Nvidia фактически контролирует значительную часть экосистемы открытого ОИ.
От роли поставщика чипов к участию в разработке: тревоги и амбиции Nvidia
Изначально Nvidia была стабильным поставщиком чипов для компаний, работающих с ОИ-моделями; крупные клиенты, такие как OpenAI и Anthropic, использовали ее чипы для обучения и выполнения моделей. Однако ситуация изменилась:
1. Клиенты начинают самостоятельно разрабатывать собственные чипы: такие гиганты, как OpenAI и Google, стремятся не зависеть от Nvidia. Например, Google разработала собственные чипы типа TPU, а OpenAI также работает над созданием собственных чипов, что может уменьшить заказы на чипы от Nvidia.
2. Ограничения на китайские открытые ОИ-модели: правительство США планирует запретить использование китайских ОИ-моделей, таких как DeepSeek и Kimi, которые также тренируются на чипах Nvidia. Это может привести к сокращению спроса на чипы от Nvidia.
3. Открытый исходный код как новый рынок: Лин Юаньсюн (Хуан Рэньсюнь), руководитель Nvidia, видит потенциал открытых ОИ-моделей: они бесплатны и гибки, что привлекает больше разработчиков и компаний. Лучше самостоятельно заниматься разработкой таких моделей, чтобы удержать спрос.
Проще говоря, Nvidia боится, что ее чипы не найдут покупателей, поэтому решила самостоятельно заниматься созданием ОИ-моделей, чтобы больше людей использовали ее чипы для своих целей.
Создание экосистемы на основе открытого исходного кода: аналогия с CUDA
Действия Nvidia напоминают стратегию, использованную 20 лет назад при создании технологии CUDA:
- Что такое CUDA?: бесплатный программный инструмент, выпущенный Nvidia в 2006 году, который превратил графические процессоры (GPU), изначально предназначенные для игр, в универсальные инструменты для научных вычислений. Ученые и разработчики были вынуждены использовать чипы Nvidia для работы с CUDA, что способствовало росту продаж.
- Современная экосистема открытого ОИ: Nvidia создает собственные ОИ-модели (например, серию Nemotron) и продвигает их с помощью сообществ, таких как Hugging Face. Чем больше людей используют эти модели, тем больше требуется чипов Nvidia для их обучения и выполнения. Таким образом, Nvidia снова укрепляет свои позиции на рынке.
Ситуация на данный момент: могут ли модели Nvidia конкурировать с китайскими?
Несмотря на большие инвестиции, уровень моделей Nvidia пока не считается лучшим среди открытых ОИ-решений:
- Согласно независимым оценкам, индекс интеллектуальных способностей модели Nemotron 3 Ultra составляет всего 38 баллов, в то время как китайские модели Kimi (60 баллов) и DeepSeek (53 балла) опережают ее; даже модели южнокорейских компаний превосходят ее по этим показателям.
- Nvidia начала разработку собственных ОИ-моделей только в конце 2025 года, в то время как китайские компании уже много лет занимаются этим направлением.
Однако не стоит забывать, что в начале использования CUDA его также не считали перспективным инструментом, но в итоге он стал важной составляющей успеха Nvidia. Сейчас у Nvidia есть финансирование, чипы и ресурсы для развития экосистемы открытого ОИ; при продолжении инвестиций она может добиться успеха, подобного тому, который был достигнут с CUDA.
Вывод
Действия Nvidia направлены на укрепление своего доминирования в области искусственного интеллекта с помощью финансирования и создания собственной экосистемы открытого исходного кода. Хотя уровень ее моделей пока не находится на высоком уровне, ее амбиции и ресурсы позволяют ей конкурировать с китайскими компаниями и гигантами, работающими в этой сфере. Будущая конкуренция на рынке искусственного интеллекта будет включать не только чипы, но и экосистемы, и Nvidia уже начала играть ключевую роль в этом процессе.