Blackwell i dalej: Przyszłość przyspieszania sprzętowego AI

Blackwell firmy NVIDIA to najnowsza architektura GPU tego producenta, będąca następcą architektur Hopper (H100) z 2022 roku oraz Ampere (A100) z 2020 roku nvidianews.nvidia.com cudocompute.com. Nazwa pochodzi od matematyka Davida Blackwella, co podtrzymuje tradycję NVIDIA upamiętniania pionierów informatyki cudocompute.com. GPU Blackwell stanowi przełomowy skok wydajności i możliwości zaprojektowany, by sprostać gwałtownie rosnącym wymaganiom sztucznej inteligencji (SI) w dużej skali. CEO NVIDIA Jensen Huang określił Blackwell jako „silnik napędzający [nową] rewolucję przemysłową” w dziedzinie AI nvidianews.nvidia.com. W tym raporcie przedstawiamy kompleksowy przegląd technologii Blackwell, innowacji względem poprzednich generacji oraz znaczenia tej architektury dla treningu i wnioskowania AI na dużą skalę. Omawiamy też zastosowania w różnych branżach – od masywnych modeli językowych po robotykę i opiekę zdrowotną – oraz porównujemy Blackwella z konkurencyjnymi akceleratorami AI od AMD, Intela, Google i czołowych startupów. Na koniec analizujemy trendy przyszłości w sprzętowej akceleracji AI oraz wpływ rynkowy nowego pokolenia chipów do AI.

Przegląd techniczny architektury Blackwell

GPU Blackwell powstają w oparciu o proces TSMC 4N+ i zawierają oszałamiającą liczbę 208 miliardów tranzystorów w jednym układzie nvidia.com. To niemal 2,5× więcej niż poprzednia generacja Hopper H100 (~80 miliardów) i czyni Blackwella najbardziej złożonym chipem na świecie cudocompute.com nvidianews.nvidia.com. By osiągnąć taki wynik, NVIDIA zastosowała architekturę wieloukładową (multi-die): dwa przekraczające granicę retikuli układy GPU umieszczone są w jednym module i połączone superszybkim interkonektorem chip-to-chip o przepustowości 10 terabajtów na sekundę nvidia.com cudocompute.com. Praktycznie dwa układy działają jak zunifikowane GPU, co pozwala znacząco zwiększyć liczbę rdzeni i pamięć na module przy zachowaniu ograniczeń produkcyjnych. Każdy układ Blackwell ma do dyspozycji cztery stosy najnowszej pamięci HBM3e (łącznie 8 stosów na moduł GPU), co daje do 192 GB HBM nawet w topowych modelach cudocompute.com. Całkowita przepustowość pamięci sięga olbrzymich ~8 TB/s na GPU (dwa układy razem), czyli 5× więcej niż w Hopper cudocompute.com. Ta ogromna pojemność i szybkość pamięci pozwala Blackwellowi obsługiwać modele AI nawet do ~740 miliardów parametrów w pamięci – około 6× więcej niż mógł obsłużyć Hopper cudocompute.com.

Poza samą skalą, Blackwell wprowadza sześć przełomowych technologii w swojej architekturze nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com:

Superchip GPU nowej generacji: Jak już wspomniano, Blackwell to pierwsze GPU NVIDIA stworzone jako dwuprocesorowy „superchip.” Ta konstrukcja zapewnia bezprecedensowy poziom równoległości i gęstości obliczeniowej w jednym akceleratorze. Jeden GPU Blackwell zapewnia 5× wydajność AI względem H100 (pięciokrotnie więcej niż Hopper) dzięki większej skali i nowym rdzeniom cudocompute.com cudocompute.com. Obsługuje też pamięć na module znacznie przekraczającą poprzednie generacje (prawie 200 GB na GPU), kluczową dla współczesnych olbrzymich modeli.
Drugiej generacji silnik transformerów: Blackwell wyposażony jest w udoskonalony Silnik Transformera (TE) przyspieszający obliczenia AI, szczególnie dla modeli opartych na architekturze transformerów, jak duże modele językowe (LLM). Nowy TE obsługuje 4-bitowy format zmiennoprzecinkowy (FP4) oraz precyzyjne techniki „mikro-skalowania tensora”, utrzymując wysoką dokładność przy tak niskiej precyzji nvidia.com nvidianews.nvidia.com. W praktyce Blackwell potrafi podwoić realną przepustowość i wielkość modelu dla inference AI wykorzystując 4-bitowe wagi/aktywacje tam, gdzie to możliwe (przy minimalnej utracie dokładności). Rdzenie Tensor Blackwell zapewniają około 1,5× większą moc obliczeniową AI (FLOPS) niż wcześniej i zawierają specjalizowany sprzęt 2× przyspieszający warstwy attention transformera, które stanowią wąskie gardło w LLM nvidia.com. W połączeniu z oprogramowaniem NVIDIA (kompilator TensorRT-LLM i biblioteki NeMo) oznacza to nawet 25× niższe opóźnienia i zużycie energii dla inference LLM w porównaniu z Hopper nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. W rzeczywistości Blackwell jest w stanie obsługiwać modele bilionowe w czasie rzeczywistym – co dotąd było poza zasięgiem wcześniejszych układów GPU nvidianews.nvidia.com.
Piąta generacja interkonektu NVLink: By umożliwić skalowanie pracy ponad jeden monstrualny GPU, Blackwell premierowo wprowadza NVLink 5 – najnowszy, ultraszybki interkonekt NVIDIA do łączenia wielu GPU. NVLink 5 dostarcza 1,8 TB/s dwukierunkowej przepustowości na GPU, co pozwala połączyć do 576 GPU w jednym klastrze z pełną komunikacją all-to-all nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Dla porównania, NVLink w Hopper pozwalał na ok. 18 GPU na serwer; nowe chipsety NVLink Switch umożliwiają stworzenie domeny NVL72 z 72 GPU, które zachowują się jak jeden gigantyczny akcelerator nvidia.com nvidia.com. NVLink Switch zapewnia łączną przepustowość 130 TB/s w podsystemie 72-GPU nvidia.com. Jest to kluczowe przy treningu modeli AI z bilionami parametrów, wymagających dziesiątek lub setek GPU współpracujących bez wąskich gardeł komunikacyjnych. Nowy NVLink obsługuje również protokół SHARP NVIDIA przyśpieszający operacje kolektywne (np. all-reduce) sprzętowo w precyzji FP8, co dodatkowo podnosi efektywność wielu GPU nvidia.com cudocompute.com.
Engine RAS (Niezawodność, Dostępność, Serwisowalność): Ponieważ systemy oparte na Blackwell mogą pracować nieprzerwanie z ogromnymi obciążeniami AI przez tygodnie lub miesiące, NVIDIA zaimplementowała dedykowany sprzęt dbający o niezawodność. Każde GPU posiada osobny engine RAS, który monitoruje tysiące parametrów pod kątem wczesnych objawów usterek lub degradacji wydajności nvidia.com nvidia.com. Ten engine wykorzystuje predykcyjną analitykę AI do prognozowania potencjalnych problemów i może proaktywnie sygnalizować komponenty wymagające ingerencji serwisowej, minimalizując niespodziewane przestoje. Umożliwia szczegółową diagnostykę i współkoordynuje naprawy – niezbędne funkcje przy skalowaniu infrastruktury do „fabryk AI” liczących dziesiątki tysięcy GPU w centrach danych nvidia.com nvidia.com.
Bezpieczne przetwarzanie AI: Blackwell to pierwsza GPU z wbudowaną obsługą Confidential Computing. Implementuje środowisko zaufanego uruchamiania z szyfrowaniem i izolacją pamięci (TEE-I/O), więc wrażliwe dane i modele mogą być przetwarzane w GPU bez ryzyka wycieku nvidia.com. Co istotne, szyfrowanie Blackwell nie powoduje praktycznie żadnych strat wydajności, zapewniając niemal identyczną przepustowość jak praca w trybie zwykłym nvidia.com. To ważne dla branż dbających o prywatność, jak zdrowie czy finanse, które mogą teraz uruchamiać zadania AI na infrastrukturze współdzielonej przy pełnej poufności danych nvidianews.nvidia.com. Od bezpiecznej analizy obrazów medycznych po wielostronny trening na prywatnych zbiorach danych – Blackwell umożliwia nowe zastosowania, usuwając bariery bezpieczeństwa.
Dekomresja i przyspieszenie danych: By zaspokoić zapotrzebowanie na dane, Blackwell wyposażono w Silnik Dekompresji, który przejmuje zadania rozpakowywania danych, przenosząc je ze strony CPU na GPU nvidia.com nvidia.com. Nowoczesne potoki analityczne często kompresują dane (np. LZ4, Snappy), by usprawnić składowanie i I/O – Blackwell potrafi rozpakować je na bieżąco bez obciążania CPU. Dodatkowo, połączony z CPU NVIDIA Grace umożliwia dostęp do pamięci systemowej z przepustowością 900 GB/s dzięki NVLink-C2C, co pozwala na ekspresowe strumieniowanie ogromnych datasetów nvidia.com nvidia.com. Te funkcje znacząco przyspieszają prace na danych jak ETL, analityka SQL czy systemy rekomendacyjne. NVIDIA prognozuje, że w najbliższych latach coraz większa część z dziesiątek miliardów USD wydawanych rocznie na przetwarzanie danych będzie przesuwała się w stronę podejść akcelerowanych przez GPU nvidianews.nvidia.com.

Benchmarki wydajności: Dzięki powyższym innowacjom Blackwell zapewnia generacyjny skok mocy. Przy tej samej precyzji pojedyncze topowe GPU Blackwell (B100) oferuje około 5× wydajność treningową AI względem H100 (Hopper) i 25× wydajność starszego Ampere A100 cudocompute.com nvidianews.nvidia.com. Dla przykładu Blackwell osiąga do 20 PetaFLOPS (FP8/FP6), wobec ~8 PFLOPS H100 cudocompute.com. Jeszcze lepiej prezentuje się FP4: aż 40 PFLOPS – pięciokrotny wzrost względem Hopper FP8 cudocompute.com. W praktyce zadania, takie jak inferencja GPT-3 (175 mld parametrów), które trwały sekundy na H100, mogą być realizowane na Blackwell w ułamek sekundy. NVIDIA ujawniła, że Blackwell umożliwia wnioskowanie w czasie rzeczywistym na modelach 10× większych niż poprzednio nvidianews.nvidia.com. Wczesne branżowe testy to potwierdzają – w testach MLPerf systemy z nowymi GPU Blackwell pokonały wszystkich konkurentów; nawet najnowsze akceleratory AMD MI300 dorównały co najwyżej wydajności H100/H200 na mniejszych LLM spectrum.ieee.org. W jednym benchmarku Llama-70B zgłoszenia oparte na Blackwell osiągnęły 30× większą przepustowość od równej liczby H100, znacząco redukując zużycie energii nvidianews.nvidia.com.

Warto zauważyć, że osiągnięcie tych zysków w praktyce zależy od optymalizacji oprogramowania. Podejście „full-stack” firmy NVIDIA – od bibliotek CUDA po nowy kompilator TensorRT-LLM – pomaga aplikacjom łatwo wykorzystywać możliwości Blackwell. Na przykład automatyczne skalowanie precyzji w Transformer Engine pozwala użytkownikom korzystać z przyspieszenia FP4 przy minimalnych zmianach w kodzie nvidia.com. Tak ścisła integracja sprzętu i oprogramowania to kluczowa przewaga NVIDIA. Dla porównania, konkurenci często mają problemy z dojrzałością oprogramowania; analitycy branżowi wskazują, że choć sprzęt AMD MI300 „dogania” Nvidia, to jego ekosystem programistyczny wciąż pozostaje w tyle za CUDA pod względem łatwości użycia i optymalizacji research.aimultiple.com research.aimultiple.com.

Innowacje w porównaniu z Hopper i Ampere

Blackwell wprowadza kilka kluczowych postępów architektonicznych względem poprzednich generacji GPU NVIDIA:

Projekt MCM (Multi-Chip Module): Hopper (H100) i Ampere (A100) były monolitycznymi GPU na jednym układzie scalonym. Blackwell to pierwsza próba NVIDIA stworzenia GPU typu MCM – w praktyce dwa GPU w jednym. Skutkuje to ogromnie większym budżetem tranzystorów (208 mld vs 80 mld) i pojemnością pamięci (do 192 GB vs 80 GB) cudocompute.com cudocompute.com. Konkurenci, tacy jak AMD, pionierowali MCM w serii MI200/MI300, lecz implementacja NVIDIA jednoczy oba układy w jednej przestrzeni adresowej GPU cudocompute.com, co ułatwia pracę programistom. Podejście MCM poprawia też uzysk produkcyjny (mniejsze układy łatwiej produkować) i skalowalność przyszłych projektów.
Ulepszone rdzenie Tensor i precyzja FP4: Ampere wprowadził rdzenie Tensor, Hopper dodał obsługę FP8 przez pierwszą generację Transformer Engine, a Blackwell podbija stawkę, oferując natywną obsługę 4-bitowej precyzji nvidia.com. Wprowadza „Ultra” rdzenie Tensor obsługujące operacje macierzowe FP4 oraz nowe algorytmy mikroskalowania, które utrzymują dokładność przy 4-bitach nvidia.com. Ma to duże znaczenie, bo wiele zadań AI może tolerować niższą precyzję, więc FP4 może skutecznie podwoić przepustowość względem FP8. Rdzenie Tensor Blackwell są też lepiej dostrojone pod rzadkość oraz wzorce uwagi typowe dla Transformerów, podczas gdy Ampere/Hopper były bardziej uniwersalne. Efekt to duży skok wydajności właśnie przy transformatorach (2× szybsza uwaga w Blackwell) nvidia.com.
Pamięć i połączenia: Blackwell używa pamięci HBM3e o większej pojemności i przepustowości. Hopper H100 miał 80 GB HBM (3 TB/s); Blackwell B100 oferuje do ~192 GB HBM, przy ~8 TB/s cudocompute.com. Co więcej, NVLink 5 w Blackwell znacząco poprawia skalowanie wieloprocesorowe, o czym wspomniano wcześniej. Hopper mógł łączyć bezpośrednio 8 GPU w węźle (~0,6 TB/s na GPU), Blackwell może łączyć 72 lub więcej przy znacznie wyższej przepustowości nvidia.com nvidianews.nvidia.com. To odpowiada na potrzeby skalowania dzisiejszych rozproszonych treningów na dziesiątkach GPU, ograniczając koszty komunikacji.
Confidential Computing i RAS: Dotychczasowe architektury miały ograniczoną ochronę (np. Hopper wprowadził izolację VM z szyfrowaniem dla partycji multi-instance GPU). Blackwell jako pierwszy zapewnia pełną poufność obliczeń na poziomie GPU, szyfrując dane w trakcie używania nvidia.com. To także pierwszy GPU NVIDIA z dedykowanym rdzeniem RAS do predykcyjnego utrzymania nvidia.com. Funkcje te to znak dojrzałości GPU w zadaniach dla krytycznych przedsiębiorstw i chmur, gdzie dostępność i prywatność danych są równie ważne, jak surowa wydajność. Ampere i Hopper nie miały tak rozbudowanych wbudowanych systemów telemetrii i szyfrowania dla AI.
Nowe silniki przetwarzania danych: Sprzęt Blackwell do dekompresji to nowość – poprzednie GPU obsługę ładowania danych zostawiały CPU lub DPU. Przyspieszając takie zadania jak parsowanie JSON czy dekodowanie wiązek danych na GPU, Blackwell przyspiesza całe pipeline’y danych, nie tylko operacje sieci neuronowych nvidia.com. To świadczy o szerszej roli GPU: z akceleratora ML do ogólnego narzędzia przetwarzania danych dla analityki i ETL. To ukłon w stronę trendu konwergencji AI z analizą Big Data.

Podsumowując, przewagi Blackwell nad Hopper/Ampere można określić w pięciu kluczowych wymiarach: (1) obliczeniowym (więcej TFLOPS dzięki większej skali i FP4), (2) pamięci (większa pojemność/przepustowość), (3) połączeniach (klastry NVLink), (4) niezawodności/bezpieczeństwie (silnik RAS, szyfrowanie), oraz (5) obsłudze danych (silniki kompresji). Te ulepszenia sprawiają, że Blackwell jest znacznie lepiej przygotowany do obsługi dużych AI niż poprzednicy.

Odpowiedź na wymagania dużej skali treningu i inferencji AI

Dzisiejsze najbardziej zaawansowane modele AI – czy to wielomiliardowe modele językowe, złożone wizualne transformatory, czy systemy rekomendacyjne przetwarzające petabajty danych – wymagają olbrzymich zasobów obliczeniowych i pamięci. Blackwell został zaprojektowany właśnie pod takie wyzwania:

Bezprecedensowa skala modelu: Jak wspomniano, pojedynczy GPU Blackwell może pomieścić model rzędu 0,5–0,7 biliona parametrów w pamięci cudocompute.com. Jeśli to nie wystarczy, systemy oparte na Blackwell łączą setki GPU szybkim interconnectem, pozwalając trenować modele z dziesiątkami bilionów parametrów, dystrybuując parametry między GPU nvidianews.nvidia.com nvidia.com. Na przykład NVIDIA DGX SuperPOD z Blackwell może łączyć 576 GPU, oferując ~1,4 ExaFLOPS mocy AI i 30 TB zunifikowanej pamięci HBM nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Taka moc pozwala eksplorować obszary GPT-4 i dalsze, gdzie rozmiary modeli mogą sięgać wielu bilionów parametrów. Krótko: Blackwell rozwiązuje problem skali czystą siłą – większe chipy i więcej ich, połączonych bezproblemowo.
Większa przepustowość, niższe opóźnienia: Dla inferencji AI, zwłaszcza aplikacji interaktywnych (chatboty, wizja w czasie rzeczywistym itp.), kluczowe są opóźnienia i koszt. Optymalizacje transformerów oraz precyzja FP4 w Blackwell bezpośrednio podnoszą efektywność inferencji, oferując nawet 25-krotnie niższe opóźnienia i zużycie energii na zapytanie dla LLM względem poprzedniej generacji nvidianews.nvidia.com. W praktyce zapytanie do modelu 1-bilionowego, wymagające dawniej dużego klastru GPU, może być teraz obsłużone szybciej i taniej przez mniejszy klaster Blackwell. Firmy takie, jak OpenAI czy Meta, zamierzają wykorzystywać Blackwell do masowej obsługi LLM, gdzie każde zmniejszenie kosztu inferencji ma znaczenie nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com.
Efektywność treningu i koszt: Trening modelu state-of-the-art potrafi kosztować dziesiątki milionów dolarów. Blackwell ma to ograniczyć dzięki szybszemu treningowi i lepszemu wykorzystaniu klastra. Połączenie większej liczby FLOPS i lepszej sieci daje, że ten sam klaster Blackwell może trenować model znacznie szybciej (lub uzyskać wyższą dokładność w tym samym czasie). NVIDIA twierdzi, że trenowanie dużych LLM na Blackwell może odbywać się przy nawet 25-krotnie niższym zużyciu energii niż na Hopper nvidianews.nvidia.com. To wynik zarówno zmian sprzętowych, jak i postępów w oprogramowaniu (np. kompatybilne z Blackwell kompilatory czy schematy mieszanej precyzji). Szybsze cykle treningu umożliwiają szybsze testowanie nowych modeli – to wielka zaleta dla tempa rozwoju AI.
Pojemność pamięci dla dużych batchów i zbiorów danych: Zwiększona pamięć Blackwell to zaleta zarówno dla treningu, jak i inferencji. W treningu pozwala na większe batch size lub sekwencje, co poprawia wydajność i jakość modeli. W inferencji całość modelu lub długie konteksty (ważne dla LLM ze złożonymi promptami) mieszczą się na jednym GPU, bez wolnych transferów do pamięci CPU. Dodatkowo, dzięki połączeniu z CPU Grace (900 GB/s), Blackwell może przejmować dodatkowe dane z pamięci CPU bez większych strat nvidia.com. To niemal hierarchia pamięci, w której GPU i CPU dzielą spójną pamięć – przydatna przy wielkich zbiorach rekomendacyjnych czy analizie grafów, gdzie dane przekraczają pamięć GPU.
Niezawodność „always-on”: W środowiskach korporacyjnych i chmurowych zadania AI działają często jako usługi non-stop. Funkcje niezawodności Blackwell (silnik RAS) pozwalają pracować takim cyklom z minimalnymi przerwami, automatycznie wykrywając błędy pamięci, awarie łączy czy anomalie termiczne i ostrzegając operatorów nvidia.com nvidia.com. To odpowiedź na rzeczywiste potrzeby: gdy firmy wdrażają AI produkcyjnie (np. rekomendacje w czasie rzeczywistym czy autonomiczne roboty w fabryce), sprzęt musi być tak stabilny jak tradycyjna infrastruktura IT. Blackwell to krok w tę stronę, przynosząc inżynierię niezawodności znaną dotąd z CPU czy serwerów klasy korporacyjnej.

Podsumowując, Blackwell wycelowany jest w potrzeby „fabryk AI” – wielkoskalowej infrastruktury AI napędzającej wszystko od laboratoriów po usługi chmurowe nvidianews.nvidia.com. Zapewnia skalę, szybkość, efektywność i odporność niezbędne, gdy rozmiary modeli AI i zbiorów danych rosną wykładniczo.

Przypadki użycia i zastosowania w różnych branżach

NVIDIA Blackwell to nie tylko bicie rekordów – architektura ta została stworzona, by odblokować nowe zastosowania sztucznej inteligencji w wielu dziedzinach. Sprawdzamy, jak układy Blackwell mogą wpływać na kluczowe sektory:

Generatywna AI i Duże Modele Językowe (LLM)

Rozwój generatywnej AI (GPT-3, GPT-4 itd.) jest głównym motorem powstania Blackwell. GPU Blackwell znakomicie sprawdzają się zarówno do trenowania, jak i wdrażania dużych modeli językowych:

Trenowanie gigantycznych modeli: Laboratoria badawcze i firmy, takie jak OpenAI, Google DeepMind i Meta, trenują coraz większe LLM-y. Blackwell umożliwia sesje treningowe, które wcześniej były nieosiągalne. Dzięki skalowalności wielu GPU i wyższej przepustowości możliwe jest trenowanie modeli z bilionami parametrów lub trenowanie modeli o ponad 100 miliardach parametrów w znacznie krótszym czasie. W rzeczywistości CEO Meta zauważył, że „nie mogą się doczekać wykorzystania NVIDIA Blackwell do trenowania [ich] otwartych modeli Llama i budowy kolejnej generacji Meta AI” nvidianews.nvidia.com. Szybsza iteracja oznacza więcej eksperymentów i potencjalne przełomy w możliwościach modeli. Dodatkowo, Silnik Transformera (Transformer Engine) Blackwell jest dopracowany pod kątem sieci transformerowych, co pozwala na lepsze wykorzystanie sprzętu i niższy koszt osiągnięcia docelowej dokładności.
Skalowanie usług inferencyjnych LLM: Wdrażanie usługi opartej o LLM (np. chatbot obsługujący miliony użytkowników) jest bardzo kosztowne obliczeniowo. Blackwell znacznie redukuje liczbę potrzebnych urządzeń do obsługi takiego obciążenia. Jensen Huang stwierdził, że Blackwell „umożliwia organizacjom uruchamianie generatywnej AI na modelach z bilionami parametrów w czasie rzeczywistym przy aż 25× niższym koszcie” niż wcześniej nvidianews.nvidia.com. Dla dostawcy chmury oznacza to, że może ekonomicznie oferować usługi na wzór GPT swoim klientom. Otwiera się też możliwość zastosowań w czasie rzeczywistym – np. asystentów analizujących ogromne dokumenty lub odpowiadających na bardzo złożone pytania na bieżąco, dzięki niskim opóźnieniom Blackwell. CEO Google Sundar Pichai podkreślił, jak Google zamierza korzystać z procesorów Blackwell w swojej chmurze oraz Google DeepMind, by „przyspieszać przyszłe odkrycia” i wydajniej obsługiwać własne produkty AI nvidianews.nvidia.com.
Modele typu Mixture-of-Experts (MoE): Architektura Blackwell (ogromna pamięć + szybkie połączenia) jest korzystna także dla modeli MoE, które dynamicznie kierują wejścia do różnych eksperckich podmodeli. Te modele mogą skalować się do bilionów parametrów, ale wymagają szybkiej komunikacji między ekspertami (często rozproszonymi na wielu GPU). NVLink Switch i duża pamięć GPU pomagają utrzymać wydajność MoE, co może umożliwić nową falę rzadkich modeli eksperckich, które były ograniczane przepustowością wcześniejszego sprzętu nvidia.com cudocompute.com.

Robotyka i pojazdy autonomiczne

Sprzęt AI staje się coraz ważniejszy w robotyce – zarówno do trenowania robotów w symulacji, jak i zapewniania mózgów AI wewnątrz robotów/pojazdów:

Badania i symulacje robotyczne: Trenowanie polityk sterujących robotami (np. dla dronów, robotów przemysłowych) często odbywa się w rozległych środowiskach symulacyjnych przy użyciu uczenia ze wzmocnieniem, co wymaga intensywnej pracy GPU. Blackwell może przyspieszyć symulacje fizyki (Omniverse, Isaac Sim itd.) oraz trenowanie sieci sterujących. NVIDIA poinformowała, że systemy Grace+Blackwell zapewniły do 22× szybsze symulacje dynamiki w porównaniu z rozwiązaniami opartymi na CPU cudocompute.com. Oznacza to szybszy rozwój planowania ruchu, lepsze cyfrowe bliźniaki fabryk i tańszy trening złożonych zadań robotycznych. Naukowcy mogą uruchamiać bogatsze symulacje (o wyższej wierności lub z większą liczbą agentów) na pojedynczym węźle Blackwell niż dotychczas, co prowadzi do lepiej wyszkolonych robotów.
Pojazdy autonomiczne (AV) – platforma Drive Thor: Samochodowy komputer AI od NVIDIA, DRIVE Thor, powstanie na architekturze GPU Blackwell nvidianews.nvidia.com. Ta platforma jest przeznaczona dla samochodów autonomicznych nowej generacji, robotaksówek i ciężarówek. Atuty Blackwell w transformerach i wnioskowaniu AI odpowiadają najnowszym trendom AV – na przykład stosowaniu modeli percepcyjnych opartych o transformatory lub dużych modeli językowych jako asystentów kabinowych. DRIVE Thor z Blackwell zapewnia do 20× większą wydajność niż obecna platforma Orin (oparta na Ampere), jednocześnie łącząc przetwarzanie wizji, radaru, lidarów oraz AI rozrywkowego w jednym komputerze medium.com. Wiodący producenci samochodów i firmy AV (BYD, XPENG, Volvo, Nuro, Waabi i inni) już zapowiedzieli wdrożenia DRIVE Thor w pojazdach debiutujących po 2025 roku nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Umożliwi to autonomię poziomu 4, bardziej zaawansowane systemy wspomagania kierowcy, a nawet generatywną AI w aucie (np. do asystentów głosowych lub rozrywki pasażerów). W skrócie, Blackwell w samochodzie dostarcza moc AI do analizy ogromu sensorycznych danych w czasie rzeczywistym i podejmowania decyzji jazdy z właściwym marginesem bezpieczeństwa.
Roboty przemysłowe i medyczne: Blackwell znajduje zastosowanie także w specjalistycznych robotach medycznych i przemysłowych. Na przykład podczas GTC 2025 na Tajwanie programiści zaprezentowali roboty medyczne oparte o AI, korzystające z GPU Blackwell do przetwarzania AI worldbusinessoutlook.com. Są to m.in. autonomiczne roboty mobilne dla szpitali oraz humanoidalni asystenci potrafiący rozmawiać z pacjentami. Każdy robot korzysta z GPU Blackwell połączonego z dużym modelem językowym (w tym przypadku „Llama 4”) oraz NVIDIA Riva speech AI, by naturalnie komunikować się z ludźmi worldbusinessoutlook.com. GPU Blackwell zapewnia lokalną moc obliczeniową do rozumienia mowy, uruchamiania LLM do wnioskowania i sterowania działaniami robota w czasie rzeczywistym. W testach szpitalnych odnotowano poprawę obsługi pacjentów i odciążenie personelu dzięki tym robotom AI worldbusinessoutlook.com worldbusinessoutlook.com. W przemyśle można wyobrazić sobie systemy robotyczne napędzane Blackwell, wykonujące zaawansowaną inspekcję wizualną czy koordynujące floty robotów magazynowych z algorytmami planowania AI. Dodatkowa wydajność pozwala wdrażać bardziej zaawansowane modele AI na robotach, czyniąc je inteligentniejszymi i bardziej autonomicznymi.

Usługi AI w centrach danych i u dostawców chmury

Dzięki swojej skali Blackwell naturalnie wpisuje się w centra danych, gdzie będzie napędzał usługi chmurowe oraz prywatne infrastrukturę AI dla przedsiębiorstw:

Chmurowe instancje AI: Wszyscy główni dostawcy chmury – Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure i Oracle – zapowiedzieli uruchomienie instancji GPU opartych na Blackwell nvidianews.nvidia.com. To oznacza, że startupy i przedsiębiorstwa mogą wynajmować akceleratory Blackwell na żądanie do nauczania modeli lub uruchamiania aplikacji AI. Dostawcy chmury współpracują także bezpośrednio z NVIDIA nad dedykowanymi systemami; AWS przedstawił projekt współinżynieryjny „Project Ceiba” integrujący superprocesory Grace-Blackwell z siecią AWS na potrzeby prac badawczo-rozwojowych NVIDIA nvidianews.nvidia.com. Dzięki Blackwell w chmurze nawet mniejsze zespoły AI czy grupy badawcze zyskują dostęp do tak nowoczesnego sprzętu, jaki wcześniej był dostępny tylko dla gigantów – w pewnym stopniu demokratyzując możliwość trenowania ogromnych modeli czy świadczenia usług AI na dużą skalę.
Przedsiębiorstwowe „fabryki AI”: Coraz więcej organizacji buduje własne centra danych AI (zwane przez NVIDIA fabrykami AI), by rozwijać i wdrażać modele AI dla wsparcia swojego biznesu. Premiera Blackwell wiąże się z referencyjnymi projektami, takimi jak serwery MGX i DGX SuperPOD, które ułatwiają przedsiębiorstwom uruchamianie klastrów Blackwell nvidianews.nvidia.com. Przykładowo Dell, HPE, Lenovo i Supermicro wdrażają serwery z płytami Blackwell HGX (8× B200 GPU na płytę) nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Takie klastry mogą obsługiwać wszelkie procesy od analityki wewnętrznej po funkcje AI dla klientów. Warto zwrócić uwagę na efektywność energetyczną: dzięki postępowi Blackwell koszt pojedynczego treningu czy wnioskowania spada, czyniąc opłacalnym wdrażanie AI w większej liczbie scenariuszy. Jensen Huang twierdzi, że dzięki Blackwell branża „przechodzi na przyśpieszone GPU fabryki AI” jako nowy standard infrastruktury IT research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Widać to w partnerstwach NVIDIA z firmami farmaceutycznymi (np. Lilly, AI do odkrywania leków na własnych serwerach) czy IT, jak Foxconn (inteligentna produkcja) – wszystkie korzystają z systemów opartych o Blackwell research.aimultiple.com.
Analityka, HPC i nauka: Nie tylko sieci neuronowe – Blackwell przyspiesza także klasyczne wysokowydajne obliczenia (HPC) i analitykę danych. W materiałach prasowych podkreślono przypadki użycia, jak symulacje inżynierskie, EDA (projektowanie układów scalonych) czy nawet badania w obszarze obliczeń kwantowych, które korzystają na Blackwell nvidianews.nvidia.com. Producenci oprogramowania Ansys, Cadence i Synopsys (kluczowi dla symulacji i projektowania elektronicznego) optymalizują swoje narzędzia pod kątem GPU Blackwell nvidianews.nvidia.com. Przykładowo, symulacja strukturalna, która trwała godziny na klastrach CPU, może działać znacznie szybciej na GPU korzystając z mocy Blackwell. Podobnie w zdrowiu, „projektowanie leków wspomagane komputerowo” może wykorzystywać Blackwell do efektywniejszego przesiewania związków i symulacji interakcji białek nvidianews.nvidia.com. Duże ośrodki medyczne i laboratoria korzystają z akcelerowanej GPU genomiki oraz diagnostyki obrazowej; Blackwell rozszerza to dzięki ogromnej pamięci (przydatnej do baz genomowych) i bezpiecznym obliczeniom (ważnym dla prywatności danych pacjenta) nvidianews.nvidia.com. Podsumowując: Blackwell w centrum danych to uniwersalny akcelerator – nie tylko dla AI, ale jakichkolwiek zadań korzystających z obliczeń równoległych: od big data po naukę.

Ochrona zdrowia i nauki o życiu

Sektor ochrony zdrowia może zyskać najwięcej na AI napędzanej Blackwell ze względu na potrzebę przetwarzania dużych, wrażliwych zbiorów danych:

Obrazowanie medyczne i diagnostyka: Sieci neuronowe są wykorzystywane do wykrywania chorób na obrazach takich jak MRI, TK czy zdjęcia rentgenowskie. Modele te (np. wykrywanie guzów) często wymagają bardzo wysokiej rozdzielczości i dużych, trójwymiarowych wolumenów. Pamięć oraz moc obliczeniowa Blackwella umożliwiają analizę skanów całego ciała lub bardzo szczegółowych preparatów patologicznych za jednym razem, co było trudne do zrealizowania na mniejszych GPU. Co więcej, funkcja confidential computing pozwala szpitalom uruchamiać takie analizy na współdzielonych serwerach chmurowych bez ryzyka wycieku danych pacjentów nvidia.com nvidianews.nvidia.com. To może znacząco przyspieszyć wdrożenie narzędzi diagnostycznych AI – nawet wśród szpitali współdzielących chmurę, gdyż każda instytucja może trzymać swoje dane w postaci zaszyfrowanej.
Genomika i odkrycia leków: Sekwencjonowanie genomu oraz symulacje molekularne generują ogromne zbiory danych. Dekompresja Blackwella i współpraca z pamięcią CPU Grace mogą przyspieszyć pipeline’y genomiczne (np. kompresja danych w pamięci CPU i przesyłanie ich do GPU w celu alignacji lub analizy wariantów). NVIDIA podkreśla, że bazy danych i analizy oparte na Spark osiągają ogromne przyspieszenia – przykładowo Blackwell z procesorem Grace CPU uzyskał 18× przyspieszenie przetwarzania baz danych względem systemów opartych tylko na CPU cudocompute.com cudocompute.com. Dla firm farmaceutycznych prowadzących wirtualny screening miliardów związków Blackwell może radykalnie skrócić czas selekcji kandydatów — zasadniczo jest to superkomputer do odkrywania leków zamknięty w jednym pudełku.
AI w pracy klinicznej: Opisany wcześniej przykład robotów medycznych w inteligentnym szpitalu (Mackay Memorial na Tajwanie) pokazuje, jak Blackwell umożliwia nowe zastosowania kliniczne worldbusinessoutlook.com worldbusinessoutlook.com. Te roboty korzystają z lokalnych GPU Blackwell, rozumieją mowę, wyszukują informacje medyczne i orientują się po szpitalu. Szpitale mogłyby stosować serwery Blackwell jako centralne huby AI: od prognozowania pogorszenia stanu pacjenta (na podstawie dużych modeli czasowych przetwarzających dane życiowe), po optymalizację działania (np. zarządzanie łóżkami za pomocą uczenia ze wzmocnieniem). Funkcje RAS Blackwella gwarantują niezawodne działanie tych systemów przez całą dobę, a zabezpieczone enklawy chronią wrażliwe dane pacjentów podczas trenowania modeli na poufnych rekordach zdrowotnych. Jak powiedział jeden z menedżerów szpitala uczestniczących w pilotażu robotów, „to partnerstwo podnosi jakość obsługi pacjenta i usprawnia procesy wewnętrzne” worldbusinessoutlook.com — słowa, które z pewnością znajdą potwierdzenie wraz z głębszą adaptacją AI w zdrowiu publicznym.

Porównanie Blackwell z innymi akceleratorami AI

Choć NVIDIA obecnie dominuje na rynku akceleratorów AI, Blackwell mierzy się z konkurencją ze strony alternatywnych platform sprzętowych. Oto porównanie Blackwella z kluczowymi konkurentami:

AMD Instinct MI300 Series (i następcy)

Linia Instinct od AMD to główny konkurent GPU NVIDII w centrach danych dla AI. Najnowsze akceleratory MI300X i MI300A (bazujące na architekturze AMD CDNA3) dzielą pewne cechy z Blackwellem — w szczególności opierają się na budowie chipletowej oraz pamięci HBM. MI300A to APU łączące CPU i GPU w jednym układzie (przypomina to koncepcję Grace+Blackwell superchip od NVIDII), a MI300X to wariant GPU-only z 192 GB HBM3. Pod względem wydajności AMD deklaruje, że MI300X może dorównywać lub przewyższać NVIDIA Hopper (H100) w niektórych zadaniach inferencyjnych research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Niezależne rezultaty MLPerf potwierdzają, że AMD MI325 (wariant MI300) dorównuje Nvidia H100 (w odświeżeniu „H200”) w zadaniach inferencji modelu językowego Llama-70B spectrum.ieee.org. Jednak Blackwell od NVIDII wydaje się pozostawać daleko z przodu w ultra-wysokiej klasie — jedna analiza zauważa, że jeśli rozpatrywać surową przepustowość (tokeny/s przy niskiej latencji), „NVIDIA Blackwell to zupełnie inna liga” względem akceleratorów 2024–2025 ai-stack.ai. Wstępne testy pokazują, że B100 przewyższa MI300X wyraźnie (nawet 2–3× w throughput transformera), choć przy znacznie wyższym poborze energii.

Jednym z atutów AMD jest opłacalność i otwartość. GPU MI300 obsługują alternatywne stosy programistyczne, jak ROCm, a AMD aktywnie współpracuje z otwartymi frameworkami AI (nawet wspólnie z Meta czy Hugging Face optymalizuje modele pod GPU AMD research.aimultiple.com). Dla części dostawców chmurowych i klientów z Chin (dotkniętych ograniczeniami eksportowymi NVIDII research.aimultiple.com), GPU AMD to atrakcyjna alternatywa. Mimo tego wyzwaniem AMD pozostaje ekosystem programistyczny – CUDA i biblioteki NVIDII cieszą się nadal znacznie lepszym wsparciem. Symboliczne było publiczne zamieszanie, do którego doszło przy benchmarkowaniu GPU obu firm: dobre ustawienia software’owe robiły ogromną różnicę, a stack NVIDII uznano za bardziej dopracowany research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Podsumowując, seria AMD MI300 rywalizuje z poprzednią generacją NVIDIA (Hopper), a kolejna generacja AMD (MI350, mający konkurować z Blackwell/H200 research.aimultiple.com) będzie próbować zmniejszyć różnicę. Jednak obecnie to Blackwell pozostaje liderem wydajności w najwyższym segmencie, zwłaszcza przy obsłudze największych modeli i klasterowych wdrożeń na szeroką skalę.

Intel (Habana Gaudi i nadchodzący „Falcon Shores”)

Działania Intela w zakresie akceleratorów AI obejmują dwa nurty: przejętą linię Habana Gaudi do trenowania AI oraz autorskie architektury GPU (Xe HPC). Akcelerator Gaudi2 (debiut 2022) stanowił alternatywę dla NVIDIA A100 w treningu, oferując porównywalną wydajność w benchmarkach ResNet i BERT przy niższej cenie. Jednak Gaudi2 nie zdobyło popularności w oprogramowaniu, a choć zapowiedziano Gaudi3, Intel przewiduje dla niego umiarkowaną sprzedaż (~$500M w 2024 r.) research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Intel przeszedł ostatnio poważne zmiany strategiczne – szeroko reklamowany projekt Falcon Shores, pierwotnie zapowiadany jako hybrydowy CPU+GPU XPU (konkurent Grace Hopper), został opóźniony i zmodyfikowany. Intel zdecydował się „wycofać XPU” z Falcon Shores i przygotować GPU-only planując debiut na 2025 r. hpcwire.com hpcwire.com. Pojawiają się nawet doniesienia, że Intel może całkowicie porzucić lub radykalnie zmienić profil tych układów AI, skupiając się na określonych niszach (np. akceleratory inferencyjne), gdzie ma przewagę crn.com bloomberg.com.

Obecnie najbardziej namacalnym produktem Intela pozostaje Ponte Vecchio / Max Series GPU, które napędzają superkomputer Aurora. Ponte Vecchio to złożony, 47-kafelkowy GPU opóźniony przez lata, którego pochodne (Rialto Bridge) zostały anulowane. GPU Aurory zapewniają solidną wydajność FP64 w HPC, ale pod względem AI odpowiadają mniej więcej poziomowi A100/H100 w wielu zadaniach. Wyzwanie Intela to egzekucja i skala – teoretycznie architektury są bardzo silne, lecz wyprodukowanie układów na czas i z niezawodnymi sterownikami okazało się bardzo trudne.

W bezpośrednim porównaniu Blackwell vs Intel: obecnie nie ma produktu Intela, który bezpośrednio konkuruje z połączeniem wydajności treningowej Blackwella i jego ekosystemu. Strategia Intela wydaje się przesuwać w stronę wykorzystania własnych CPU (z rozszerzeniami AI) oraz być może mniejszych akceleratorów Gaudi do wnioskowania, zamiast walki o największe klastry treningowe. Jak ujął to jeden z analityków HPC, Intel najwyraźniej „oddaje rynek treningów AI rywalom opartym o GPU” i koncentruje się na łatwiejszych zwycięstwach hpcwire.com. Oznacza to, że Blackwell prawdopodobnie zdominuje segment zaawansowanych treningów bez konkurencji ze strony Intela przynajmniej do 2025/2026 r., kiedy/lub jeśli zadebiutuje Falcon Shores. Nawet wtedy plotki sugerują, że Falcon Shores może celować w niszę (prawdopodobnie bardzo energochłonna konstrukcja 1500W dla określonych zastosowań) reddit.com wccftech.com, więc nie jest jasne, czy rzeczywiście stanie się rywalem serwerów DGX na Blackwellu w zastosowaniach ogólnych. Na razie Intel pozostaje wyraźnie trzeci w akceleracji AI, jednak silna pozycja na rynku CPU wciąż się liczy (np. wiele systemów AI korzysta z hostów Intel Xeon, a Intel dodał instrukcje AI do CPU do lżejszych zadań).

Google TPU (Tensor Processing Units)

Google obrało inną drogę poprzez własne TPU, czyli wyspecjalizowane układy ASIC zaprojektowane pod obciążenia sieci neuronowych (zwłaszcza autorskie oprogramowanie Google, takie jak TensorFlow). Najnowsza publiczna generacja to TPU v4, wdrożona w centrach danych Google i udostępniona w Google Cloud. Podaje się, że klastry TPUv4 (4096 chipów) osiągają około 1 exaflopa mocy obliczeniowej BF16 i były używane do trenowania dużych modeli, jak PaLM. Chociaż dokładne parametry są częściowo tajne, wydajność TPUv4 jest zbliżona do epoki NVIDIA A100/H100. Ostatnio Google zapowiedziało kolejną generację układów o nazwie kodowej „Trillium” TPU v5 (niektóre źródła nazywają ją też TPU v6, a Ironwood to konkretna konstrukcja) research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Chip Ironwood TPU ma zapewniać 4 614 TFLOPS mocy AI (prawdopodobnie INT8 lub BF16) na chip, a superpody z 9216 chipami dochodzą do 42,5 exaflopa research.aimultiple.com. Warto zauważyć, że TPU v5 ma 192 GB HBM na układ (jak Blackwell), 7,2 TB/s przepustowości pamięci (na równi lub wyższą) oraz zmodernizowany interkonekt 1,2 Tbps pomiędzy układami research.aimultiple.com. Dodatkowo zapewnia 2× lepszą efektywność energetyczną niż TPUv4. Te dane pokazują, że najnowsze TPU Google dorównują Blackwellowi pod wieloma względami.

Różnica polega na tym, że TPU nie są powszechnie dostępne poza własnymi wdrożeniami Google i klientami Google Cloud. Ich domeną są zadania związane z dużymi mnożeniami macierzy i zasilają produkty Google (Szukaj, Zdjęcia itd.), ale to zamknięty ekosystem. Przykładowo, TPU są zoptymalizowane pod TensorFlow i JAX w Google Cloud, podczas gdy GPU NVIDII są używane wszędzie i przez różne frameworki. Porównując Blackwell vs TPU dla AI na wielką skalę: Blackwell oferuje większą elastyczność (szersza obsługa różnych typów modeli, własnych operacji itd.), podczas gdy TPU może oferować nieco wyższą efektywność na dobrze zdefiniowanych zadaniach Google. Google prawdopodobnie nadal będzie używać TPUs wewnętrznie ze względu na koszty, lecz co istotne, samo Google planuje udostępnić GPU Blackwell w Google Cloud, obok własnych TPUs nvidianews.nvidia.com. Wskazuje to, że wielu klientów wybiera stos NVIDII lub potrzebuje jego uniwersalności. Podsumowując, Google TPU są imponujące – najnowsze rozwiązania dorównują Blackwellowi pod względem mocy obliczeniowej – ale są przeznaczone do węższego rynku. Blackwell zachowuje przewagę w zakresie powszechności i wsparcia programowego, dlatego nawet Google współpracuje z NVIDIA (jak zauważył Pichai, mają „wieloletnie partnerstwo” w zakresie infrastruktury) nvidianews.nvidia.com.

Cerebras (Wafer-Scale Engine)

Cerebras Systems przyjęło unikalną strategię, projektując Wafer-Scale Engine (WSE) – układ AI wielkości całego plastra krzemowego. Obecny WSE-2 zawiera 2,6 biliona tranzystorów i 850 000 prostych rdzeni obliczeniowych na jednym urządzeniu research.aimultiple.com, co bije na głowę liczbę tranzystorów jakiegokolwiek klasycznego układu. Zaletą tej strategii jest to, że wszystkie rdzenie współdzielą szybką pamięć i komunikację na plastrze, eliminując potrzebę skomplikowanych sieci międzyukładowych. Przy treningach bardzo dużych modeli Cerebras czasem może pomieścić cały model na jednym plastrze, upraszczając dystrybucję równoległą. Jednak każdy rdzeń jest relatywnie prosty, a taktowanie umiarkowane, więc surowa wydajność nie rośnie proporcjonalnie do liczby tranzystorów. W praktyce system Cerebras CS-2 (z jednym WSE-2) pokazał możliwość trenowania modeli jak GPT-3 w prostszy sposób (bez programowania rozproszonego jak na GPU), ale opłacalność nie pokonała GPU poza specyficznymi przypadkami. Ostatnio Cerebras zaprezentowało WSE-3, mający jeszcze więcej tranzystorów (podobno 4 biliony) research.aimultiple.com.

Porównując do Blackwella: Cerebras WSE może pomieścić bardzo duże sieci neuronowe w pamięci, ale gęsta moc obliczeniowa i wyższe taktowanie Blackwella sprawiają, że pojedyncze GPU Blackwell wykonuje więcej operacji na sekundę przy typowych zadaniach AI. Przykładowo, 40 PFLOPS w FP4 u Blackwella jest trudne do osiągnięcia przez Cerebras, o ile nie wykorzysta on w pełni zalet rzadkości obliczeń (sparsity). Cerebras reklamuje swoje rozwiązanie jako prostsze do skalowania (dodając wafle dla większych modeli, spajane przez MemoryX i SwarmX), szczególnie przy bardzo rozległych, rzadkich modelach lub gdy to pamięć jest wąskim gardłem. Jednak w klasycznym treningu gęstych modeli klastry GPU (zwłaszcza te z Blackwellem) dają zwykle szybszy efekt końcowy. Niemniej Cerebras znalazło niszę w niektórych laboratoriach badawczych i świadczy usługę chmurową, kierowaną do tych, którzy chcą uniknąć złożoności programowania wielo-GPU. Debiut Blackwella z olbrzymią pamięcią i szybszym interkonektem z pewnością zmniejsza przepaść, na którą liczył Cerebras w zakresie wielkości modeli i skali.

Graphcore IPU

Graphcore, brytyjski startup, opracował Intelligence Processing Unit (IPU) z naciskiem na drobnoziarnistą równoległość i wysoką przepustowość pamięci na jednostkę obliczeniową. Chip IPU zawiera wiele małych rdzeni (1 472 rdzenie w GC200) z własną pamięcią, pozwalając na masowo równoległe wykonywanie sieci neuronowych o nieregularnych strukturach. Systemy Graphcore IPU-POD (np. IPU-POD256 z 256 chipami) osiągają wysoką wydajność przy specyficznych zadaniach – rzadkie sieci neuronowe czy graph neural nets. Strategia Graphcore opiera się nie tyle na surowych TFLOPS, ile na wydajnym wykonywaniu modeli o złożonych zależnościach (nie tylko macierze). W porównaniu z NVIDIA: Graphcore podkreśla konkurencyjną wydajność treningową na niektórych modelach wizji komputerowej oraz efektywność energetyczną przy małych batchach. Jednak wraz z pojawieniem się dużych, gęstych transformerów, IPU nie zdołały nadążyć za wymaganiami FLOPS i pamięci. Najnowszy Bow IPU korzysta z 3D-stosowanej pamięci dla wyższej przepustowości, lecz pojemność pojedynczego chipa jest znacznie niższa (≈ 900 MB na IPU) niż w GPU, przez co do dużych modeli potrzeba wielu IPU i złożonego shardingowania. Blackwell, z ogromną pamięcią i przyspieszeniem transformerów, najpewniej powiększa przewagę w najpopularniejszych zastosowaniach (LLM, itd.). Graphcore koncentruje się obecnie na konkretnych segmentach rynku (sukcesy m.in. w finansach i wybranych instytucjach badawczych research.aimultiple.com) oraz promuje potencjalnie wyższą efektywność dla średniej wielkości modeli. Jednak przewaga Blackwella w efektywności oraz impet programowania (PyTorch itp. optymalizowane głównie pod CUDA) stawia Graphcore w gorszej pozycji w zastosowaniach ogólnych. Podsumowując, IPU to innowacyjna architektura konkurująca w niszach, lecz GPU Blackwell pozostaje domyślnym wyborem do szerokiego zakresu zadań AI.

Tenstorrent i inne startupy AI chipowe

Kolejna fala startupów próbuje rzucić wyzwanie NVIDII nowymi architekturami, często celując w nisze takie jak efektywność energetyczna czy niskokosztowe wnioskowanie:

Tenstorrent: Założony m.in. przez znanego architekta Jima Kellera, Tenstorrent tworzy AI-chipy oparte na elastycznej architekturze dataflow i wykorzystuje rdzenie RISC-V. Ich najnowszy chip, Wormhole, trafia zarówno na karty PCIe, jak i do serwerów (system Galaxy) dedykowanych AI research.aimultiple.com. Firma stawia na modularność i licencjonuje swój IP innym producentom chipów. Ostatnio pozyskała znaczące finansowanie (ponad $200 mln, w tym od Jeffa Bezosa) jako inwestycję w konkurencję z NVIDIA research.aimultiple.com. Celem Tenstorrent wydaje się licencjonowalny akcelerator AI, który można włączyć w różnorodne systemy, także automotive czy edge. Co do wydajności, publicznie znane dane wskazują na poziom konkurencyjny z kartami NVIDIA klasy średniej na ResNet lub mniejszych Transformerach, ale nie zbliżają się do high-endu Blackwella. Ich architektura może zabłysnąć w niskoenergetycznych lub edge-datacenterach dzięki programowalności RISC-V i potencjalnej efektywności. Jeśli utrzymają innowacyjność, mogą wykroić sobie niszę, jednak krótkoterminowo Blackwell dominuje w wydajności i ekosystemie.
Mythic, Groq, d-Matrix i inni: Wiele startupów koncentruje się na przyspieszaniu wnioskowania niestandardowymi metodami. Mythic wykorzystuje analogową pamięć obliczeniową do mnożenia macierzy przy minimalnym poborze mocy. Groq (założony przez byłych inżynierów Google od TPU) opracował procesor działający w deterministycznym potoku instrukcji („tensor streaming processor”), oferujący niskie opóźnienie i wysoką wydajność batch-1 – Groq twierdzi, że ma przewagę w zadaniach czasu rzeczywistego. d-Matrix buduje chipy do akceleracji wnioskowania z dużych modeli językowych techniką cyfrowej pamięci obliczeniowej. Każdy z tych startupów adresuje kawałek rynku, gdzie NVIDIA jest przewymiarowana lub mniej efektywna: Mythic – dla skrajnego edge, Groq – do zadań krytycznych czasowo, d-Matrix – do taniego uruchamiania LLM. Jednak mierzą się one z trudnością integracji programowej i wąskim zakresem zastosowań. Groq może przewyższyć niewykorzystaną GPU w specyficznym zadaniu realtime, ale skala Blackwella i dojrzałe oprogramowanie z reguły czynią go pewniejszym wyborem w większości datacenter. Warto zauważyć, że sama NVIDIA ekspanduje w inferencję (np. Triton Inference Server czy combo Grace Hopper), więc startupy muszą bardzo mocno wyprzedzać w danej niszy. Dotychczas żaden nie zagroził pozycji Blackwella w topowych treningach, lecz przyczyniają się do różnorodności na rynku akceleratorów.
AWS Trainium i inni: Oprócz wymienionych powyżej, niektórzy operatorzy chmur projektują własne AI-chipy (AWS Trainium do treningu i Inferentia do inference, plotkowany Microsoft Athena itd.). Klastry Trainium v2 są rzekomo wykorzystywane przez sam AWS (np. do treningu modeli dla Anthropic) research.aimultiple.com. Te autorskie chipy mają ograniczyć zależność od NVIDIA i zoptymalizować koszt pod własne zastosowania operatorów chmur. Choć nie są „startupami”, są ważną konkurencją, bo mogą przejąć część rynku NVIDII w chmurach. Popularność Blackwella wśród dostawców chmur pokazuje, że NVIDIA nadal jest bardzo potrzebna, lecz długofalowo własne układy będą wpływać na ceny i funkcje.

Podsumowanie: NVIDIA Blackwell to obecnie czołówka akceleracji AI na 2025, jednak konkurencja jest silna. AMD szybko nadrabia dystans (szczególnie w inference i GPU z dużą ilością pamięci), Google z TPU konkuruje z NVIDIA na poziomie superkomputerów (choć tylko wewnątrz Google), a startupy i alternatywy szukają przewagi w efektywności i integracji. Jak ujął to analityk Bloomberga, „Dla klientów ścigających się w trenowaniu systemów AI… przewaga wydajności Hopper i Blackwell jest kluczowa”, ale pytanie brzmi, jak długo NVIDIA utrzyma tę przewagę przy intensywnych inwestycjach innych w AI-chip bloomberg.com. Jak dotąd agresywna strategia NVIDII (Blackwell pojawia się ledwie 2 lata po Hopperze z dużym postępem) trzyma ją na pozycji lidera.

Perspektywy na przyszłość: trendy w sprzętowej akceleracji AI

Po ustanowieniu nowych standardów przez Blackwell, co czeka nas dalej w zakresie sprzętu dla sztucznej inteligencji? Na horyzoncie widoczne są kluczowe trendy:

Kolejna ewolucja rozwiązań multi-chip i chipletów: Podwójna struktura Blackwell to prawdopodobnie dopiero początek. Przyszłe akceleratory mogą integrować jeszcze więcej chipletów – na przykład rozdzielając funkcje na kafelki obliczeniowe i pamięciowe lub łącząc rdzenie GPU ze specjalistycznymi rdzeniami AI. AMD i Intel już testują układanie 3D (np. V-Cache AMD na CPU, możliwość stosowania układania HBM lub SRAM na GPU). NVIDIA może zaadoptować integrację 3D w swoich przyszłych architekturach, aby umieszczać pamięć podręczną lub logikę nad układami obliczeniowymi w celu zwiększenia wydajności. Nowy standard połączeń między chipletami UCIe może umożliwić mieszanie chipletów różnych producentów na jednej płytce (wyobraź sobie moduł z chipletem GPU NVIDIA i zewnętrznym akceleratorem AI lub niestandardowym chipem IO). Sukces MCM Blackwell oznacza koniec ery monolitycznych gigantycznych układów scalonych – projekty chipletowe staną się normą w segmencie wydajnych akceleratorów, aby kontynuować skalowanie mocy obliczeniowej.
Specjalizacja pod kątem obciążeń AI: W miarę jak zadania AI się różnicują, zobaczymy więcej wyspecjalizowanych jednostek w akceleratorach. Blackwell już dodał Transformer Engine. Przyszłe projekty mogą wprowadzić dedykowane jednostki sprzętowe do algorytmów rekomendacyjnych (operujących na rozproszonych odwołaniach do pamięci), siecí neuronowych grafowych lub symulacji uczenia ze wzmocnieniem. Trwają także prace nad obliczeniami analogowymi dla sieci neuronowych (np. Mythic), by drastycznie obniżyć pobór energii – choć na początku pojawią się w niszowych zastosowaniach. Możemy też spodziewać się wsparcia nowych formatów liczbowych – FP4 w Blackwell może być rozszerzony o nowe odmiany (np. block floating point, techniki stochastycznego zaokrąglania), aby jeszcze bardziej zwiększyć efektywność. W praktyce pojęcie „tensor core” rozszerzy się, by obsługiwać szerszy zakres operacji AI.
Postęp w technologiach połączeń – optycznych i nie tylko: NVLink 5 działa elektrycznie, ale w miarę jak klastry GPU zbliżają się do skali eksaskalowej, tradycyjne przewody miedziane mogą osiągnąć granice zasięgu i wydajności energetycznej. Branża intensywnie bada łącza optyczne dla komunikacji między szafami serwerowymi, a nawet układami scalonymi. Przejęcia NVIDIA w branży sieciowej (Mellanox, Cumulus itd.) i projekty takie jak Quantum InfiniBand z obliczeniami „in-network” (SHARP) pokazują nacisk na tę technologię. W najbliższych latach możemy zobaczyć GPU z wyjściami optycznymi do bezpośredniego połączenia serwerów światłowodem lub fotoniczne interfejsy podobne do NVLink, zapewniające wysoką przepustowość na dłuższych dystansach. Pozwoli to tworzyć jeszcze większe, rozproszone klastry (potencjalnie tysiące akceleratorów) działające jak jeden organizm – przydatne dla gigantycznych modeli i rozproszonego wnioskowania.
Efektywność energetyczna i zrównoważony rozwój: Wraz ze skalą modeli i centrów danych, zużycie prądu stało się kluczowe. GPU Blackwell mają duży pobór mocy (prawdopodobnie 700W+ dla modułu B100 SXM), i choć są wydajniejsze względem poprzedników, łączny pobór energii przez infrastrukturę AI stale rośnie. Przyszły sprzęt będzie musiał znacząco poprawić wydajność na wat. Strategie obejmują przechodzenie na drobniejsze procesy technologiczne (3 nm, 2 nm), użycie nowych typów tranzystorów (Gate-all-around FETs), dynamiczne zarządzanie napięciem i częstotliwością pod kątem obciążeń AI oraz zaawansowane chłodzenie (NVIDIA już wprowadziła chłodzenie zanurzeniowe i cieczowe dla systemów Blackwell HGX nvidia.com). Możliwe są też zmiany architektoniczne, jak stosowanie obliczeń o niższej precyzji czy analogowych w wybranych częściach sieci, by ograniczyć pobór energii. Akceleratory AI na edge i IoT będą się rozwijać – tu liczy się niskie zużycie energii, a technologie od firm jak ARM, Qualcomm czy Apple (np. silniki neuronowe w smartfonach) trafią również do tańszych urządzeń. NVIDIA może także wprowadzić następcę linii Jetson na bazie Blackwell, zoptymalizowanego pod wnioskowanie edge w robotyce, kamerach czy pojazdach, przenosząc zdobycze centrów danych do energooszczędnych zastosowań.
Wyważenie obliczeń: edge kontra chmura: Wraz ze wzrostem możliwości sprzętu, część zadań AI, które dziś wymagają chmury, może być realizowana na samym urządzeniu. Przykład: przyszłe okulary AR/VR czy roboty domowe mogą mieć mini-akceleratory klasy Blackwell do lokalnego uruchamiania złożonych modeli (dla opóźnień i prywatności). Może to doprowadzić do bardziej federacyjnego modelu obliczeń AI. Trend edge computing wymaga akceleracji nie tylko w dużych serwerach, ale także w małych, wdrażalnych urządzeniach. Możemy zobaczyć wpływ Blackwell na projekty SoC (jak DRIVE Thor do samochodów; podobne rozwiązania mogą powstać do dronów czy sterowników przemysłowych). Wyzwaniem będzie utrzymanie wysokiej wydajności w ograniczonych obudowach pod kątem energii i chłodzenia – tym zajmują się startupy jak EdgeCortex lub producenci chipów mobilnych. W przyszłości granica między „AI GPU” a ogólnym SoC się zatarze – praktycznie każde urządzenie obliczeniowe będzie miało możliwości AI.
Integracja AI z tradycyjnym HPC: Przyszłość może też przynieść bliższą integrację CPU i GPU (lub akceleratorów AI). Superchip Grace (CPU) + Blackwell (GPU) NVIDIA to już pierwszy taki krok. Inne przykłady to APU AMD czy wizja Falcon Shores Intela (x86 + Xe GPU). Wraz z rozwojem standardów spójności pamięci (np. CXL do łączenia pamięci akceleratorów i CPU), powstaną systemy z jednolitą pamięcią dla AI i CPU, ograniczając kopiowanie danych. To ważne w zadaniach łączących symulacje i AI (np. AI w pętli symulacji fizycznej). W dłuższym terminie mogą powstać architektury „XPU”, łączące różnego rodzaju rdzenie – skalarne, wektorowe, macierzowe – do wszystkich aspektów aplikacji. Obecnie połączenie CPU Grace z GPU Blackwell przez NVLink to czołowy kierunek: zapewnia niemal 1 TB/s spójności i płynnie łączy zadania procesora i akceleratora nvidia.com. W przyszłości może nastąpić jeszcze ciaśniejsza integracja (być może na jednym chipie, gdy będzie to możliwe).

W istocie, przyszłość sprzętu AI będzie polegała na przesuwaniu granic wydajności przy jednoczesnym skupieniu na efektywności i nowych formach urządzeń. Konkurencja napędzi szybkie innowacje – NVIDIA nie będzie stać w miejscu, podobnie jak AMD, Intel, Google czy liczne startupy. Zobaczymy różnorodność akceleratorów zoptymalizowanych pod różne skale (chmura, edge) i zastosowania (trening, wnioskowanie, specjalizacja). Jednak ze względu na obecną dynamikę NVIDIA z Blackwell można oczekiwać, że to ona będzie nadawać tempo, przynajmniej w najbliższym czasie. Jensen Huang często określa „akcelerowane obliczenia” jako wielki cel NVIDIA nvidianews.nvidia.com, sugerując ewolucję GPU w kierunku akcelerowania dowolnych zadań obliczeniowych. Blackwell i jego następcy mogą więc stać się coraz bardziej uniwersalni, przejmując zadania wychodzące poza sieci neuronowe – od przetwarzania danych po zapytania do baz danych napędzanych AI – zacierając granicę między chipami AI a ogólnymi procesorami.

Wpływ rynkowy i implikacje

Wprowadzenie Blackwell ma ogromny wpływ na branżę i rynek AI:

Dostawcy usług chmurowych: HyperScalerzy (AWS, Azure, Google Cloud, Oracle) ścigają się, by wdrożyć GPU Blackwell w swoich centrach danych, bo zapotrzebowanie klientów na moc AI jest nienasycone. Wszyscy ogłosili dostępność Blackwell na lata 2024–2025 nvidianews.nvidia.com. To pewnie umocni dominację NVIDIA w rynku chmurowych GPU, nawet jeśli operatorzy rozwijają własne układy. W krótkim terminie klienci chmury zyskają dostęp do mocniejszych instancji – przykładowo użytkownik AWS może wynająć instancję Blackwell i uzyskać znacznie szybszy trening lub obsłużyć więcej zapytań AI na dolar niż wcześniej. Może to obniżyć koszty AI w chmurze (lub przynajmniej zwiększyć wydajność przy tym samym koszcie), umożliwiając startupom realizację zadań (jak trening dużego modelu), które były wcześniej dostępne tylko dla dobrze finansowanych laboratoriów. Z drugiej strony, operatorzy chmurowi uważnie pilnują kosztów – GPU Blackwell są bardzo drogie (kilkadziesiąt tysięcy dolarów za sztukę), dlatego ceny odbijają ich premiumowy charakter. Już teraz przepustowość GPU w chmurze była ograniczona z powodu wysokiego popytu na H100 – przy jeszcze większym zainteresowaniu Blackwell (i małej dostępności na starcie), możemy zobaczyć niedobory i ograniczenia dostępności nawet w 2025 roku. Operatorzy, którzy zdobędą duże pule Blackwell (np. Oracle z wczesnym dostępem, czy AWS dzięki współpracy z NVIDIA nvidianews.nvidia.com), mogą przyciągnąć więcej klientów stawiających na AI.
Przedsiębiorstwa i wdrażanie AI: Dla dużych firm systemy oparte na Blackwell obniżają próg wejścia do zaawansowanych rozwiązań AI. Branże takie jak finanse, telekomunikacja, handel czy produkcja ścigają się, by wprowadzić AI do swoich procesów i produktów. Dzięki efektywności Blackwell przedsiębiorstwo może uzyskać potrzebną moc przy mniejszej liczbie węzłów – tam, gdzie kiedyś potrzeba było 16 serwerów DGX, wystarczą 4 z Blackwell, by obsłużyć tę samą pracę AI. To oznacza nie tylko mniej sprzętu, ale także niższe zużycie energii i powierzchni (ważne dla firm dbających o rachunki za prąd czy ślad węglowy). Spodziewamy się fali projektów modernizacyjnych AI z wdrożeniem Blackwell: np. banki modernizujące swoje platformy ryzyka czy fraud-detection na klastrach Blackwell, czy motoryzacja przyspieszająca rozwój autonomicznych aut (kilku producentów przeszło już na Drive Thor). Firmy docenią też możliwości confidential computing w Blackwell, spełniające wymagania regulacyjne – np. firmy medyczne mogą przechowywać dane pacjentów w pełni zaszyfrowane przy jednoczesnym użyciu potężnych GPU do analizy nvidia.com.
AI startupy i laboratoria badawcze: Dla startupów skoncentrowanych na AI (tworzących nowe modele lub usługi), wydajność Blackwell to przełom. Pozwala nieco wyrównać szanse z gigantami technologicznymi, bo startupy mogą uzyskać dostęp do tej klasy sprzętu przez chmurę lub kolokację (kilka firm chmurowych nastawionych na AI – jak CoreWeave, Lambda – już oferuje Blackwell w 2024 roku nvidianews.nvidia.com). To oznacza, że dobrze finansowany startup może trenować model światowej klasy bez czekania miesiącami w kolejce czy ograniczania jego rozmiaru. Może to przyspieszyć innowacje i zaostrzyć konkurencję w rozwoju modeli AI. Jednocześnie może też powiększyć przepaść między tymi, których stać na topowy sprzęt, a resztą. Najmocniejsze GPU NVIDIA są bardzo drogie i często przydzielane dużym klientom – na co niektórzy badacze narzekali już w epoce H100. Jeśli Blackwell będzie równie pożądany, mniejsze laboratoria wciąż mogą mieć problem z dostępem. Może to sprzyjać rozwojowi superkomputerów społecznościowych (np. akademickich klastrów Blackwell finansowanych z grantów), albo skierować uwagę na alternatywne układy (np. AMD, jeśli będą szybciej lub taniej dostępne). Generalnie jednak szeroka dostępność Blackwell do połowy 2025 roku znacznie przyspieszy prace badawczo-rozwojowe AI i przyniesie nowe modele i możliwości, które wcześniej ograniczała bariera mocy obliczeniowej.
Krajobraz konkurencyjny: Z perspektywy rynku premiera Blackwell wzmacnia pozycję NVIDIA jako lidera sprzętu AI. Analitycy szacują, że ma ona 80–90% rynku akceleratorów, a przewaga Blackwell jeszcze ten udział utrwali reddit.com. Najbliżej jest AMD – ich strategia zdobycia 15–20% rynku zależy od sukcesu MI300 i terminowych premier nowych generacji. Jeśli Blackwell zostanie wszędzie przyjęty i uznany za wyraźnie lepszy, część klientów nie będzie nawet rozważać alternatyw, umacniając dominację NVIDIA (jak CUDA stał się de facto standardem). Niemniej, ogromny rynek AI (tryliony dolarów potencjalnych przychodów) daje miejsce dla wielu graczy. Operatorzy chmurowi zabezpieczają się, inwestując też w autorskie chipy (Google TPU, AWS Trainium). Jeśli okażą się skuteczne, mogą z czasem ograniczyć wzrost NVIDIA w segmencie chmurowym. W grę wchodzą także czynniki geopolityczne – chińskie firmy technologiczne nie mogą importować najwyższych modeli od NVIDIA przez kontrole eksportu, więc rozwijają własne chipy AI (Biren, Alibaba T-Head, Huawei Ascend). Nadal odstają o 1–2 generacje (zwykle odpowiadają A100) research.aimultiple.com research.aimultiple.com, ale będą się zbliżać tworząc własne ekosystemy. NVIDIA już wprowadziła „stonowane” wersje (np. H800 na Chiny). Blackwell może mieć podobne warianty z limitami eksportowymi. Szersza konsekwencja to możliwa fragmentacja rynku sprzętu AI geograficznie, choć na razie NVIDIA pozostaje domyślnym wyborem na niemal całym świecie.
Koszt i ekonomia AI: Wydajność Blackwell może znacząco obniżyć koszt treningu czy wnioskowania, zgodnie z zapowiedziami. Może to przyspieszyć wdrożenia AI w sektorach o wysokiej wrażliwości cenowej. Przykładowo, 25-krotny zysk efektywności w inferencji sprawi, że opłaca się masowo korzystać z dużych modeli językowych w aplikacjach konsumenckich, gdzie wcześniej byłoby to za drogie na H100. W rezultacie funkcje AI w oprogramowaniu (asystenci biurowi, copiloty do kodu i inne) potanieją i będą powszechnie dostępne. Możemy się spodziewać nowych usług typu „AI jako usługa”, gdzie firmy oferują trening lub hosting modeli na infrastrukturze Blackwell (niektóre startupy, jak MosaicML – obecnie część Databricks – robiły to już na wcześniejszych generacjach GPU, Blackwell otwiera nowe możliwości). Z drugiej strony, absolutny koszt topowych GPU oznacza, że wydatki na AI pozostaną wysokie – firmy wydadzą podobne pieniądze, ale wykonają dużo więcej obliczeń. Wycena samej NVIDIA (tryliony dolarów kapitalizacji) odzwierciedla oczekiwanie rynku, że popyt na akceleratory nadal będzie rosnąć w miarę wdrażania AI. Innymi słowy, Blackwell wzmacnia głód mocy AI: zwiększając podaż obliczeń, umożliwia nowe zastosowania, które z kolei generują kolejne zapotrzebowanie.
Pętla zwrotna innowacji: Szerokie wdrożenie Blackwell może też wpłynąć na kierunki badań. Badacze będą w stanie przeprowadzać większe eksperymenty czy podejmować bardziej złożone podejścia (gigantyczne zespoły modeli, trenowanie na bardzo długich sekwencjach itd.), których nie podejmowali na ograniczonym sprzęcie. To może prowadzić do przełomów, które czekały tylko na dostęp do mocy obliczeniowej. Przykład: w pełni trójwymiarowe modele AI czy multimodalne, widzące i słyszące z niespotykaną złożonością. Podobnie dostępność HPC umożliwiła nowe odkrycia naukowe – teraz dostępność Blackwell może odblokować nowe architektury (może coś poza Transformerami), które dotąd były nieosiągalne.
Horyzont czasowy do następnej generacji: Wreszcie, znaczenie Blackwell będzie też zależało od tego, jak długo pozostanie flagowcem przed kolejnym skokiem. NVIDIA utrzymuje tempo dużej nowości co ok. 2 lata. Jeśli tak będzie dalej, następca (nazwany zapewne od litery „C”, np. „Curie” czy podobnie) pojawi się w 2026/27. Na razie, w 2025 i zapewne 2026, Blackwell będzie fundamentem większości instalacji AI. Sposób, w jaki zostanie przyjęty, wpłynie na konkurencję – np. AMD może przyspieszyć premierę nowej generacji, a Intel zdecyduje, czy kontynuować pierwotny plan czy się przeorientować.

Podsumowując, NVIDIA Blackwell nie jest tylko nowym chipem – to katalizator przyspieszający cały ekosystem AI. Pozwala inżynierom i naukowcom robić więcej, daje firmom szybsze wglądy i inteligentniejsze produkty, a konkurencję zmusza do przyspieszenia innowacji. Od gigantycznych centrów AI po autonomiczne maszyny na końcówkach sieci, Blackwell i jego następcy poprowadzą nową falę innowacji w AI, rzeczywiście przenosząc nas „Blackwell i dalej” w przyszłość akcelerowanego przetwarzania.

Źródła: Informacje zawarte w tym raporcie pochodzą z oficjalnych ogłoszeń NVIDIA oraz opracowań technicznych dotyczących architektury Blackwell nvidia.com nvidianews.nvidia.com, analiz ekspertów branżowych i publikacji (IEEE Spectrum, HPCwire, Forbes) dotyczących porównawczych benchmarków spectrum.ieee.org ai-stack.ai, oraz komunikatów prasowych partnerów NVIDIA prezentujących zastosowania w chmurze, motoryzacji i opiece zdrowotnej nvidianews.nvidia.com worldbusinessoutlook.com. Źródła te obejmują keynote NVIDIA podczas GTC 2024 nvidianews.nvidia.com, blogi techniczne cudocompute.com cudocompute.com oraz niezależne oceny nowo pojawiającego się sprzętu AI research.aimultiple.com bloomberg.com. Razem tworzą one kompleksowy obraz możliwości układów Blackwell i ich miejsca w dynamicznie rozwijającym się segmencie sprzętu AI.