Дать Nokia 10 миллиардов, Жэньсюнь Хуанг хочет заработать 200 миллиардов.

На GTC 2025 года Жэньсюнь Хуанг выпустил сенсацию: NVIDIA инвестирует 1 миллиард долларов в Nokia. Да, это та самая Nokia, которая 20 лет назад была популярна по всей стране благодаря своим телефонам на платформе Symbian.

Жэньсюнь Хуанг в своей речи сказал, что телекоммуникационные сети находятся на пути значительного перехода от традиционной архитектуры к системам, основанным на ИИ, и инвестиции NVIDIA ускорят этот процесс. Таким образом, NVIDIA совместно с Nokia создала платформу ИИ для сетей 6G, внедряя ИИ в традиционные сети RAN.

Конкретная инвестиционная форма заключается в том, что NVIDIA приобретает около 166 миллионов новых акций Nokia по цене 6,01 доллара за акцию, что позволит NVIDIA владеть примерно 2,9% акций Nokia.

В момент объявления о сотрудничестве акции Nokia выросли на 21%, что является максимальным увеличением с 2013 года.

01 Что такое AI-RAN?

RAN — это беспроводная сеть доступа, а AI-RAN — это новая сеть, которая встраивает вычислительную мощность ИИ непосредственно в беспроводные базовые станции. Традиционные системы RAN в основном отвечают за передачу данных между базовыми станциями и мобильными устройствами, в то время как AI-RAN добавляет функции крайних вычислений и интеллектуальной обработки.

Позволить базовым станциям применять алгоритмы ИИ для оптимизации использования спектра и энергетической эффективности, улучшая общую производительность сети, одновременно используя неиспользуемые активы RAN для размещения периферийных ИИ-сервисов, создавая новые источники дохода для операторов.

Операторы могут напрямую запускать AI-приложения на месте базовой станции, не отправляя все данные в центральный дата-центр для обработки, что значительно снижает нагрузку на сеть.

Жэньсюнь Хуанг привёл пример, что почти 50% пользователей ChatGPT получают доступ через мобильные устройства. Более того, месячные загрузки ChatGPT на мобильных устройствах превышают 40 миллионов. В эпоху взрывного роста AI-приложений традиционные RAN-системы не способны справиться с генерирующим AI и мобильными сетями, управляемыми агентами.

AI-RAN предоставляет распределенные возможности AI-вычислений на краевых устройствах, что позволяет следующим AI-приложениям, таким как интеллектуальные агенты и чат-боты, реагировать быстрее. В то же время AI-RAN готовит почву для интегрированных сенсорных и коммуникационных приложений в эпоху 6G.

Жэньсюнь Хуанг сослался на прогноз аналитической компании Omdia, которая ожидает, что рынок RAN к 2030 году превысит 200 миллиардов долларов, при этом сегмент AI-RAN станет самым быстрорастущим.

Президент и генеральный директор Nokia Джастин Хотад в совместном заявлении сказал, что это партнерство позволит поместить AI-центры данных в карманы каждого, что приведет к фундаментальному redesign от 5G до 6G.

Он особенно отметил, что Nokia сотрудничает с тремя различными компаниями: NVIDIA, Dell и T-Mobile. T-Mobile в качестве одного из первых партнеров начнет полевые испытания технологии AI-RAN с 2026 года, сосредоточив внимание на проверке повышения производительности и эффективности. Джастин сказал, что эти испытания предоставят ценную информацию для инноваций в 6G, помогая операторам строить интеллектуальные сети, адаптированные к требованиям AI.

На основе AI-RAN, новая продукция Nvidia называется Aerial RAN Computer Pro (ARC-Pro), это ускоренная вычислительная платформа, подготовленная для 6G. В её основной аппаратной конфигурации одновременно содержатся два типа GPU от Nvidia: процессор Grace и графический процессор Blackwell.

Эта платформа работает на NVIDIA CUDA, а программное обеспечение RAN может быть напрямую встроено в технологический стек CUDA. Таким образом, она не только может обрабатывать традиционные функции беспроводной сети, но и одновременно запускать основные AI-приложения. Это также является основным методом NVIDIA для реализации двух букв AI в AI-RAN.

Учитывая долгую историю CUDA, главное преимущество этой платформы заключается в её программируемости. Более того, Жэньсюнь Хуанг также объявил об открытии программного обеспечения Aerial, которое, как ожидается, будет выпущено на GitHub с лицензией Apache 2.0 начиная с декабря 2025 года.

Основное отличие ARC-Pro от его предшественника ARC заключается в месте развертывания и сценариях применения. Предшественник ARC в основном использовался для реализации централизованного облачного RAN, тогда как ARC-Pro может быть развернут непосредственно на месте базовой станции, что позволяет действительно реализовать возможности крайних вычислений.

Рони Вахита, руководитель телекоммуникационного бизнеса NVIDIA, сказал, что раньше для RAN и AI требовалось два разных аппаратных обеспечения, но ARC-Pro может динамически распределять вычислительные ресурсы в зависимости от потребностей сети, при этом он может приоритизировать функции беспроводного доступа, а также выполнять задачи AI-вычислений в периоды простоя.

ARC-Pro также интегрирует платформу NVIDIA AI Aerial, которая является полным программным стеком, включая программное обеспечение RAN с ускорением CUDA, инструменты цифровых двойников Aerial Omniverse и новую платформу Aerial Framework. Aerial Framework может преобразовывать код Python в высокопроизводительный код CUDA для работы на платформе ARC-Pro. Кроме того, платформа поддерживает модели нейронных сетей на основе ИИ для продвинутой оценки каналов.

Жэньсюнь Хуанг сказал, что телекоммуникации являются цифровой нервной системой экономики и безопасности. Сотрудничество с Nokia и экосистемой телекоммуникаций разожжет эту революцию, помогая операторам строить умные, адаптивные сети, определяющие глобальное соединение следующего поколения.

02 Смотрим на 2025 год, NVIDIA действительно вложила немало денег.

22 сентября NVIDIA и OpenAI заключили партнерство, NVIDIA планирует постепенно инвестировать 100 миллиардов долларов в OpenAI, что ускорит строительство их инфраструктуры.

Жэньсюнь Хуанг сказал, что на самом деле OpenAI давно искала инвестиции от Nvidia, но тогда у компании были ограниченные средства. Он с юмором заметил, что тогда они были слишком бедны и на самом деле должны были отдать им все деньги.

Жэньсюнь Хуанг считает, что рост AI-вычислений составляет не 100 или 1000 раз, а 1 миллиард раз. Кроме того, это сотрудничество не ограничивается аппаратным обеспечением, но также включает в себя оптимизацию программного обеспечения, чтобы гарантировать, что OpenAI сможет эффективно использовать системы NVIDIA.

Это может быть связано с тем, что, узнав о сотрудничестве OpenAI и AMD, он обеспокоен тем, что OpenAI откажется от CUDA. Если крупнейшая в мире AI-базовая модель не будет использовать CUDA, то логично, что другие производители больших моделей последуют примеру OpenAI.

Жэньсюнь Хуанг в подкасте BG2 предсказал, что OpenAI, вероятно, станет следующей компанией с рыночной капитализацией в триллион долларов, и ее темпы роста установят рекорд в отрасли. Он опроверг теорию пузыря в сфере ИИ, указав, что глобальные капитальные расходы на инфраструктуру ИИ достигнут 5 триллионов долларов в год.

Также благодаря этой инвестиции OpenAI 29 октября объявила о завершении капитальной реорганизации компании. Компания была разделена на две части: одна часть — это некоммерческий фонд, а другая — это коммерческая компания.

Некоммерческий фонд будет юридически контролировать часть, приносящую прибыль, и должен учитывать общественные интересы. Тем не менее, он по-прежнему может свободно привлекать финансирование или приобретать компании. Фонд будет владеть 26% акций этой коммерческой компании и иметь опцион на покупку акций. Если компания продолжит развиваться, фонд сможет получить дополнительные акции.

Помимо OpenAI, NVIDIA также инвестировала в xAI Илона Маска в 2025 году. Размер текущего раунда финансирования этой компании увеличился до 20 миллиардов долларов. Из них около 7,5 миллиарда долларов было привлечено через продажу акций, а до 12,5 миллиарда долларов — через долговые обязательства специального назначения (SPV).

Способ функционирования этого специального целевого учреждения заключается в том, что оно будет использовать привлеченные средства для покупки высокопроизводительных процессоров от NVIDIA, а затем будет сдавать эти процессоры в аренду xAI.

Эти процессоры будут использоваться в проекте Colossus 2 компании xAI. Первый Colossus — это суперкомпьютерный дата-центр xAI, расположенный в Мемфисе, штат Теннесси. В первом проекте Colossus было развернуто 100 000 GPU NVIDIA H100, что сделало его одним из крупнейших кластеров для обучения ИИ в мире. В настоящее время xAI строит Colossus 2, который планирует расширить количество GPU до сотен тысяч и даже больше.

18 сентября NVIDIA также объявила о том, что инвестирует 5 миллиардов долларов в Intel и создаст глубокое стратегическое партнерство. NVIDIA приобретет новые обыкновенные акции Intel по цене 23,28 долларов за акцию, общий объем инвестиций составит 5 миллиардов долларов. После завершения сделки NVIDIA будет владеть примерно 4% акций Intel и станет важным стратегическим инвестором.

03 Конечно, на этом GTC Жэньсюнь Хуанг также сказал много чего.

Например, NVIDIA выпустила несколько семейств открытых AI-моделей, включая Nemotron для цифрового AI, Cosmos для физического AI, Isaac GR00T для роботов и Clara для биомедицинского AI.

В то же время Жэньсюнь Хуанг представил платформу разработки для автономного вождения DRIVE AGX Hyperion 10. Это платформа для автономного вождения уровня 4, которая интегрирует вычислительные чипы NVIDIA и полный комплект датчиков, включая лидары, камеры и радары.

NVIDIA также представила программу сертификации Halos, это первая в отрасли система для оценки и сертификации безопасности физического ИИ, специально разработанная для автономных транспортных средств и технологий робототехники.

Ядром программы сертификации Halos является система Halos AI, которая является первой лабораторией в отрасли, получившей признание от Комитета по сертификации ANSI. А ANSI - это Американская национальная ассоциация стандартов, чья сертификация обладает высокой авторитетностью и доверием.

Задача этой системы заключается в проверке того, соответствует ли система автономного вождения стандартам с помощью физического ИИ от NVIDIA. Компании AUMOVIO, Bosch, Nuro и Wayve являются первыми участниками лаборатории испытаний системы Halos AI.

Чтобы продвинуться в области уровней 4 автоматического вождения, NVIDIA выпустила многомодальный набор данных для автономного вождения, собранный из 25 стран, который содержит 1700 часов данных с камер, радаров и лидаров.

Жэньсюнь Хуанг сказал, что ценность этого набора данных заключается в его разнообразии и масштабе, он охватывает различные дорожные условия, правила дорожного движения и культуру вождения, что предоставляет основу для обучения более универсальных систем автономного вождения.

Однако планы Жэньсюнь Хуанга далеко не ограничиваются этим.

Он объявил о серии сотрудничеств с государственными лабораториями США и ведущими компаниями на GTC, целью которых является создание инфраструктуры ИИ в США. Жэньсюнь Хуанг сказал, что мы находимся на заре индустриальной революции ИИ, которая определит будущее каждой отрасли и каждой страны.

Основным моментом этого сотрудничества является сотрудничество с Министерством энергетики США. NVIDIA помогает Министерству энергетики в строительстве двух суперкомпьютерных центров, один из которых находится в Аргоннской национальной лаборатории, а другой - в Лос-Аламосской национальной лаборатории.

Лаборатория Агон получит суперкомпьютер под названием Solstice, который оснащен 100000 GPU NVIDIA Blackwell. Что означает 100000 GPU? Это будет крупнейший AI суперкомпьютер, когда-либо созданный Министерством энергетики. Также есть система под названием Equinox, оснащенная 10000 GPU Blackwell, которая ожидается к запуску в 2026 году. Эти две системы в сумме смогут предоставить 2200 экзафлопс вычислительной мощности для AI.

Директор лаборатории Аргон Паул Коэн сказал, что эти системы переопределят производительность, масштабируемость и научный потенциал. Что они собираются сделать с этой вычислительной мощностью? От материаловедения до климатического моделирования, от квантовых вычислений до моделирования ядерного оружия — для всего этого требуется вычислительная мощность такого уровня.

Помимо правительственных лабораторий, NVIDIA также построила исследовательский центр AI на территории штата Виргиния. Особенность этого центра заключается в том, что это не просто дата-центр, а экспериментальная площадка. NVIDIA собирается тестировать здесь нечто под названием Omniverse DSX, это план для строительства гигаваттного AI завода.

Обычному дата-центру может потребоваться всего несколько десятков мегаватт электроэнергии, в то время как гигаватт соответствует выработке электроэнергии средней ядерной электростанции.

Основная идея этого плана Omniverse DSX заключается в том, чтобы сделать фабрики на основе ИИ самобучающейся системой. ИИ-агенты будут постоянно контролировать потребление электроэнергии, охлаждение и рабочую нагрузку, автоматически подстраивая параметры для повышения эффективности. Например, когда нагрузка на электросеть высока, система может автоматически снизить потребление энергии или переключиться на питание от накопительных батарей.

Это интеллектуальное управление критически важно для гигаваттных объектов, поскольку счета за электроэнергию и охлаждение могут быть астрономическими.

Это видение очень амбициозное, Жэньсюнь Хуанг сказал, что ему потребуется три года для его реализации. Тестирование AI-RAN начнется только в 2026 году, автомобили с автопилотом на базе DRIVE AGX Hyperion 10 выйдут на дороги только в 2027 году, а суперкомпьютер Министерства энергетики также будет введен в эксплуатацию в 2027 году.

NVIDIA обладает уникальным инструментом CUDA, который стал фактическим стандартом в области вычислений ИИ. От обучения до вывода, от дата-центров до периферийных устройств, от автономного вождения до биомедицинских технологий, GPU NVIDIA присутствуют повсюду. Эти инвестиции и сотрудничество, объявленные на GTC, еще больше укрепляют эту позицию.