Блеквелл і далі: майбутнє апаратного прискорення штучного інтелекту

Blackwell від NVIDIA – це новітня архітектура графічних процесорів компанії, наступниця архітектур Hopper (H100) 2022 року та Ampere (A100) 2020 року nvidianews.nvidia.com cudocompute.com. Вона названа на честь математика Девіда Блеквелла, відображаючи традицію NVIDIA вшанування піонерів обчислювальної техніки cudocompute.com. Графічні процесори Blackwell є серйозним проривом у продуктивності та можливостях, створеним для задоволення стрімко зростаючих потреб штучного інтелекту (ШІ) у масштабі. Генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг назвав Blackwell “двигуном нової індустріальної революції” штучного інтелекту nvidianews.nvidia.com. У цьому огляді ми даємо детальний аналіз технології Blackwell, інновацій у порівнянні з попередніми поколіннями та її важливості для масштабного навчання і інференсу ШІ. Також ми розглядаємо сценарії використання в різних сферах – від величезних мовних моделей до робототехніки й медицини – та порівнюємо Blackwell з конкурентними прискорювачами ШІ від AMD, Intel, Google та провідних стартапів. Нарешті, ми обговорюємо майбутні тенденції апаратного прискорення ШІ та ринковий вплив цього нового покоління чипів для ШІ.

Технічний огляд архітектури Blackwell

Графічні процесори Blackwell побудовані на технологічному процесі TSMC 4N+ і містять вражаючі 208 мільярдів транзисторів в одному корпусі nvidia.com. Це майже у 2,5 раза більше транзисторів, ніж у попереднього покоління NVIDIA Hopper H100 (~80 млрд) і робить Blackwell найскладнішим чипом у світі на сьогодні cudocompute.com nvidianews.nvidia.com. Для цього NVIDIA використала багатокристальну архітектуру: два GPU-чипи на межі фотошаблону розміщуються на одному модулі та з’єднуються швидкісним чип-до-чип інтерфейсом із пропускною здатністю 10 ТБ/с nvidia.com cudocompute.com. По суті, ці два кристали діють як єдиний GPU, що дозволяє Blackwell масштабувати кількість ядер і об’єм пам’яті на корпусі модуля, не виходячи за межі виробничих можливостей. Кожен кристал GPU Blackwell поєднаний із чотирма стеками новітньої високошвидкісної пам’яті HBM3e (загалом 8 стеків на модуль), забезпечуючи до 192 ГБ HBM-пам’яті у топових моделях cudocompute.com. Загальна пропускна здатність пам’яті сягає приблизно 8 ТБ/с на GPU (сума двох кристалів) — це у 5 разів більше за пропускну здатність Hopper cudocompute.com. Така масивна пам’ять і її швидкість дозволяє Blackwell працювати з ШІ-моделями до ~740 мільярдів параметрів у пам’яті – приблизно у 6 разів більше, ніж підтримував Hopper cudocompute.com.

Окрім суто розміру, Blackwell впроваджує шість трансформативних технологій в архітектурі nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com:

GPU-суперчип нового покоління: Як зазначалося, Blackwell — це перший GPU NVIDIA, побудований у вигляді двокристального “суперчипа”. Такий підхід забезпечує безпрецедентний рівень паралелізму та щільності обчислень в одному прискорювачі. Один Blackwell забезпечує у 5 разів більше продуктивності ШІ, ніж H100 (Hopper) завдяки більшим масштабам і новим ядрам cudocompute.com cudocompute.com. Він підтримує обсяги пам’яті на кристалі, що значно перевищують попередні покоління (майже 200 ГБ на GPU), що критично важливо для сучасних гігантських моделей.
Двигун трансформерів другого покоління: Blackwell оснащений покращеним Transformer Engine (TE) для прискорення обчислень ШІ, особливо для трансформерних моделей, таких як великі мовні моделі (LLM). Новий TE підтримує 4-бітову плаваючу точку (FP4) та точні “мікротензорні скейлінг”-технології для збереження точності при наднизьких розрядах nvidia.com nvidianews.nvidia.com. На практиці це означає, що Blackwell може подвоїти ефективну пропускну здатність і розмір моделі для інференсу ШІ, використовуючи 4-бітові ваги та активації (з мінімальною втратою точності). Ядра Blackwell Tensor забезпечують приблизно в 1,5 рази більше FLOPS для ШІ, ніж раніше, і містять спеціалізоване залізо для 2× прискорення шарів attention трансформера, які є вузьким місцем у LLM nvidia.com. Разом із програмним забезпеченням NVIDIA (TensorRT-LLM та бібліотеки NeMo) це дає до 25× нижчу затримку і споживання енергії для інференсу LLM у порівнянні з Hopper nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Насправді, Blackwell здатен обслуговувати трильйонопараметрові моделі в реальному часі — що було недосяжно для попередніх GPU nvidianews.nvidia.com.
П’яте покоління інтерфейсу NVLink: Для масштабування за межі одного гігантського GPU Blackwell вперше впроваджує NVLink 5 – новітній високошвидкісний зв’язок NVIDIA для підключення багатьох GPU. NVLink 5 забезпечує 1,8 ТБ/с двонаправленої пропускної здатності на GPU, що дозволяє з’єднувати до 576 GPU в одному кластері з швидким all-to-all зв’язком nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Для порівняння, NVLink Hopper’а дозволяв ~18 GPU на сервер; нові NVLink Switch чипи у Blackwell дають змогу створювати NVL72 — домен із 72 GPU, які працюють як один величезний прискорювач nvidia.com nvidia.com. NVLink Switch забезпечує загальну пропускну здатність у 130 ТБ/с в 72-GPU підсистемі nvidia.com. Це критично важливо для навчання ШІ-моделей із трильйонами параметрів, коли потрібні десятки або сотні GPU без гальмування на обміні даними. Новий NVLink також підтримує протокол SHARP від NVIDIA для апаратного прискорення операцій типу all-reduce з FP8-точністю, що ще більше посилює ефективність багатьох GPU nvidia.com cudocompute.com.
Двигун надійності, доступності та обслуговування (RAS): Враховуючи, що системи на базі Blackwell можуть виконувати масштабні ШІ-навантаження тижнями чи місяцями безперервно, NVIDIA додала спеціальну апаратну підтримку надійності. Кожен GPU має вбудований RAS-двигун, що відслідковує тисячі параметрів для раннього виявлення відмов чи зниження продуктивності nvidia.com nvidia.com. Цей двигун використовує прогнозну аналітику на основі ШІ для розпізнавання можливих проблем і може заздалегідь повідомляти про компоненти, які потребують обслуговування, мінімізуючи незаплановані простої. Він видає детальну діагностику та допомагає координувати профілактику — критично важливо, коли інфраструктура ШІ масштабується до “фабрик ШІ” із десятками тисяч GPU у дата-центрах nvidia.com nvidia.com.
Захищена обробка ШІ: Blackwell – перший GPU із вбудованими можливостями конфіденційних обчислень. Реалізовано захищене середовище виконання з шифруванням і ізоляцією пам’яті (TEE-I/O), тому чутливі дані й моделі можна обробляти у пам’яті GPU без ризику витоку nvidia.com. Важливо, що шифрування в Blackwell має незначний вплив на продуктивність, забезпечуючи майже таку ж пропускну здатність, як у звичайному режимі nvidia.com. Це важливо для галузей з високими вимогами до приватності, як-от медицина та фінанси, які тепер можуть виконувати ШІ-навантаження на спільній інфраструктурі, гарантуючи конфіденційність даних nvidianews.nvidia.com. Від захищеного медичного аналізу зображень до мультистороннього навчання на приватних датасетах – Blackwell відкриває нові сценарії, долаючи бар’єри безпеки.
Розпакування та прискорення даних: Щоб задовольнити вимоги величезних обчислювальних блоків, Blackwell додає двигун розпакування, який переносить розпакування даних на апаратний рівень GPU nvidia.com nvidia.com. Сучасні аналітичні пайплайни часто стискають дані (наприклад, через LZ4, Snappy) для покращення зберігання й I/O – Blackwell розпаковує ці дані “на льоту”, не навантажуючи процесор. Додатково, у парі з процесором NVIDIA Grace, Blackwell може напряму отримувати дані з системної пам’яті зі швидкістю 900 ГБ/с через NVLink-C2C, що дозволяє швидко обробляти гігантські датасети потоком nvidia.com nvidia.com. Усе це прискорює навантаження, орієнтовані на дані, такі як ETL, SQL-аналітика, рекомендаційні системи. NVIDIA очікує, що найближчими роками все більше десятків мільярдів доларів, які витрачаються на обробку даних, будуть переходити до GPU-прискорених рішень nvidianews.nvidia.com.

Бенчмарки продуктивності: Завдяки цим інноваціям Blackwell забезпечує стрибок покоління у продуктивності. За еквівалентної точності один топовий GPU Blackwell (модель B100) пропонує приблизно у 5 разів більше пропускної здатності для навчання ШІ, ніж H100 (Hopper), і близько у 25 разів більше за старий Ampere A100 cudocompute.com nvidianews.nvidia.com. Наприклад, Blackwell досягає до 20 петаFLOPS ШІ-обчислень у точності FP8/FP6, проти ~8 PFLOPS для H100 cudocompute.com. А з FP4 це вже 40 PFLOPS — у п’ять разів більше за FP8 Hopper cudocompute.com. На практиці завдання на кшталт GPT-3 (175 млрд параметрів) для інференсу, що тривали секунди на H100, виконуються частки секунди на Blackwell. NVIDIA повідомила, що Blackwell дозволяє реальний час для інференсу моделей до у 10 разів більших, ніж це було можливо раніше nvidianews.nvidia.com. Початкові галузеві тести це підтверджують – у тестах MLPerf інференсу системи на нових GPU Blackwell перевершили всіх конкурентів, у той час як навіть останні MI300 від AMD лише зрівнялися з H100/H200 у менших LLM spectrum.ieee.org. В одному з тестів Llama-70B рішення на Blackwell досягли у 30 разів більшої пропускної здатності за такої самої кількості H100, а також різко зменшили енергоспоживання nvidianews.nvidia.com.

Варто зазначити, що досягнення цих приростів на практиці залежить від оптимізації програмного забезпечення. Повний стек програмно-апаратного підходу NVIDIA – від CUDA-бібліотек до нового компілятора TensorRT-LLM – дає змогу додаткам легко використовувати переваги Blackwell. Наприклад, автоматичне масштабування точності в Transformer Engine дозволяє користувачам отримувати виграш від FP4 зі збільшеною швидкістю при мінімальних змінах у коді nvidia.com. Тісна інтеграція апаратного й програмного забезпечення є ключовою перевагою NVIDIA. Для порівняння: конкуренти часто стикаються з проблемами зрілості ПЗ; аналітики зазначають, що хоча апаратне забезпечення AMD MI300 “наздоганяє” Nvidia, його програмна екосистема все ще відстає від CUDA за простотою використання та оптимізацією research.aimultiple.com research.aimultiple.com.

Інновації у порівнянні з Hopper та Ampere

Blackwell представляє собою кілька основних архітектурних проривів порівняно з попередніми поколіннями GPU NVIDIA:

Дизайн Multi-Chip Module (MCM): Hopper (H100) і Ampere (A100) були монолітними GPU на одному кристалі. Blackwell — це перша спроба NVIDIA створити MCM-GPU — фактично два GPU в одному. Це дає значно більший бюджет транзисторів (208 млрд проти 80 млрд) і ємність пам’яті (до 192 ГБ проти 80 ГБ) cudocompute.com cudocompute.com. Конкуренти на зразок AMD першими впровадили MCM-GPU у серіях MI200/MI300, проте реалізація NVIDIA уніфікує подвійний кристал в один адресний простір GPU cudocompute.com, що спрощує роботу програмістів. MCM-підхід також покращує вихідність виготовлення (дрібніші кристали легше виробляти) та масштабованість для майбутніх архітектур.
Покращені Tensor Cores та точність FP4: У той час як Ampere вперше представив Tensor Cores, а Hopper додав підтримку FP8 через перше покоління Transformer Engine, Blackwell переходить на якісно новий рівень — нативна підтримка 4-бітної точності nvidia.com. З’являються “Ultra” Tensor Cores, які виконують матричні операції FP4, а також нові мікромасштабувальні алгоритми для збереження точності при 4-бітній арифметиці nvidia.com. Це важливо, оскільки багато AI-інференс-навантажень дозволяють зменшити точність, завдяки чому FP4 може фактично подвоїти пропускну здатність у порівнянні з FP8. Tensor Cores в Blackwell також краще налаштовані під спарсність і шаблони attention, характерні для Transformers, тоді як Ampere/Hopper орієнтувалися на більш загальні задачі. У результаті отримуємо значний стрибок продуктивності на трансформерах (у Blackwell Attention у 2 рази швидший) nvidia.com.
Пам’ять і міжз’єднання: Blackwell використовує HBM3e пам’ять із підвищеною ємністю та пропускною здатністю. У Hopper H100 — 80 ГБ HBM (3 ТБ/с); Blackwell B100 дає до ~192 ГБ HBM із ~8 ТБ/с cudocompute.com. Крім того, NVLink 5 у Blackwell значно підсилює масштабування мульти-GPU, як йшлося вище. Hopper дозволяв напряму під’єднати лише 8 GPU у вузлі (~0,6 ТБ/с на GPU); Blackwell здатен об’єднати 72 і більше GPU із значно вищою пропускною здатністю nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Це вирішує проблему масштабування для сучасного розподіленого навчання на десятках GPU, скорочуючи накладні витрати на міжGPU-комунікації.
Конфіденційні обчислення та RAS: Попередні архітектури мали лише обмежений рівень безпеки (наприклад, Hopper вперше запропонував ізольовані шифровані VM для мультиінстансних GPU-розділів). Blackwell — перший із повною GPU-рівневою конфіденційністю обчислень, з шифруванням активних даних nvidia.com. Це також перший GPU NVIDIA із окремим ядром RAS для діагностики та превентивного обслуговування nvidia.com. Такі функції є ознакою зрілості GPU для критично важливих корпоративних і хмарних розгортань, де стабільність та захист даних такі ж важливі, як і швидкодія. У Ampere та Hopper не було подібних вбудованих телеметрії та шифрування для AI-навантажень.
Нові дата-обробні ядра: Апаратна декомпресія у Blackwell — новинка; до цього завантаження даних виконували CPU чи DPU. Прискорення задач на кшталт парсингу JSON чи декодування стиснутих даних безпосередньо на GPU дозволяє Blackwell прискорювати data pipeline «від і до», а не лише обчислення нейромереж nvidia.com. Це відображає розширення ролі GPU — від суто ML-обчислювача до універсального інструменту для аналітики й ETL. І це відгук тренду конвергенції AI та великої даних.

Підсумовуючи, поліпшення Blackwell над Hopper/Ampere проявляються у п’яти ключових напрямах: (1) обчислення (більше TFLOPS завдяки масштабу й FP4), (2) пам’ять (більше ємності/пропускної здатності), (3) з’єднання (NVLink-кластери), (4) резильєнтність/безпека (RAS-ядро, шифрування), і (5) робота з даними (апаратна компресія). У сукупності це робить Blackwell набагато краще підготовленим до масштабних AI-задач, ніж попередники.

Відповідь на запити масштабного навчання і інференсу AI

Моделі передового AI сьогодення — багатомільярдні мовні моделі, складні візійні трансформери чи рекомендаційні системи із петабайтами даних — вимагають гігантських обсягів обчислень і пам’яті. Blackwell спеціально створений задля цих викликів:

Безпрецедентний масштаб моделей: Як зазначалося, одна Blackwell GPU може помістити у пам’яті моделі порядку 0,5–0,7 трильйонів параметрів cudocompute.com. Якщо цього недостатньо — Blackwell-системи масштабуються до сотень GPU зі швидкими з’єднаннями, що дає змогу тренувати моделі з десятками трильйонів параметрів, розподіляючи параметри між GPU nvidianews.nvidia.com nvidia.com. Наприклад, NVIDIA DGX SuperPOD на Blackwell об’єднує 576 GPU, забезпечуючи ~1,4 ЕксаFLOPs AI-продуктивності та 30 ТБ об’єднаної HBM-пам’яті nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Це дає змогу досліджувати GPT-4 і новіші моделі, для яких розмір моделі може перевищувати трильйон параметрів. Коротко: Blackwell відповідає на завдання масштабу прямою могутністю — більші чіпи і більше GPU в одному об’єднанні.
Вища пропускна здатність, менша затримка: Для AI-інференсу, особливо інтерактивних застосувань (чат-боти, реальний час для відео тощо), затримка й вартість є критичними. Оптимізації трансформерів і FP4 у Blackwell прямо націлені на ефективність інференсу — аж до 25× меншої затримки та споживання енергії на запит для LLM порівняно з минулим поколінням nvidianews.nvidia.com. Практично це означає, що запит до 1-трильйонної моделі, для якого потрібен був би повний кластер GPU, тепер можна обслуговувати меншим кластером Blackwell швидше й дешевше. Такі компанії, як OpenAI та Meta, планують використовувати Blackwell для масового розгортання LLM для користувачів, де кожна економія на інференсах надважлива nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com.
Ефективність і вартість навчання: Тренування сучасної флагманської моделі може коштувати десятки мільйонів доларів. Blackwell має зменшити ці витрати, скорочуючи час навчання й краще використовуючи вузли. Поєднання більшої кількості FLOPS і досконалішої мережі означає, що кластер Blackwell може тренувати модель значно швидше (або підняти точність за той самий час). NVIDIA стверджує, що тренування GLL на Blackwell може здійснюватися з 25× меншою енергоспоживаністю, ніж на Hopper nvidianews.nvidia.com. Це результат не лише апаратних покращень, а й нових програмних засобів (компіляторів Blackwell і схем змішаної точності). Швидший цикл тренування дає змогу дослідникам швидше ітеративно вдосконалювати моделі — істотне підсилення темпів розвитку AI.
Об’єм пам’яті для великих batch та датасетів: Розширена пам’ять Blackwell — джерело вигоди як для навчання, так і для інференсу. Під час навчання можна використовувати більші batch-і або послідовності, що покращує ефективність і якість моделі. Для інференсу вся модель або довгі контексти (важливо для LLM із довгими prompt) можуть кешуватися на одній GPU, без повільного доступу до CPU-пам’яті. Ба більше, Grace CPU link (900 ГБ/с) дозволяє Blackwell ефективно використовувати пам’ять CPU як ієрархію із загальним доступом з GPU nvidia.com. Це особливо цінно для величезних наборів, наприклад у рекомендаційних системах чи графових аналітиках, де робочий датасет переважає пам’ять GPU.
Безперервна надійність: У корпоративних та хмарних сценаріях AI-завдання часто виконуються як сервіс і мають працювати постійно. Завдяки RAS-ядру Blackwell може управляти такими довготривалими навантаженнями із мінімальними збоями, автоматично діагностуючи відмови пам’яті, збиття лінків чи перегрів, і сигналізуючи операторам nvidia.com nvidia.com. Це відповідь на практичний запит: при розгортанні AI у виробництві (рекомендаційні стрічки, автономні фабричні роботи) апаратна надійність має бути не меншою, ніж у традиційній IT-інфраструктурі. Blackwell з цим справляється завдяки інженерії на рівні процесорів і серверів місійно-критичного класу.

Підсумок: Blackwell чітко орієнтований на потреби “AI-фабрик” — масштабної інфраструктури для AI від дослідницьких лабораторій до хмарних AI-сервісів nvidianews.nvidia.com. Він забезпечує масштаб, швидкість, ефективність і надійність, необхідні для експоненційного зростання AI-моделей і даних.

Варіанти використання та застосування у різних галузях

NVIDIA Blackwell — це не лише про встановлення нових рекордів: платформа створена для відкриття нових можливостей застосування ШІ у найрізноманітніших сферах. Нижче ми розглянемо, як графічні процесори Blackwell можуть вплинути на кілька ключових напрямів:

Генеративний ШІ та великі мовні моделі (LLMs)

Бурхливий розвиток генеративного ШІ (GPT-3, GPT-4 тощо) є основною рушійною силою для створення Blackwell. Графічні процесори Blackwell надзвичайно потужні як для навчання, так і для розгортання великих мовних моделей:

Навчання гігантських моделей: Дослідницькі лабораторії та компанії, як-от OpenAI, Google DeepMind і Meta, навчають дедалі більші мовні моделі. Blackwell дає змогу проводити такі навчальні процеси, які раніше були неможливі. Завдяки багатопроцесорній масштабованості й швидшій пропускній здатності стає реальною можливість навчити моделі з трильйонами параметрів або моделі з понад 100 мільярдами параметрів значно швидше. Наприклад, CEO Meta зазначив, що вони “з нетерпінням чекають використання NVIDIA Blackwell для навчання своїх відкритих моделей Llama й створення наступного покоління Meta AI” nvidianews.nvidia.com. Швидший цикл ітерацій означає більше експериментів і нові прориви у можливостях моделей. Окрім того, Transformer Engine Blackwell оптимізований для нейромереж трансформерної архітектури, що дозволяє краще використовувати апаратні можливості та знижує вартість досягнення цільової точності.
Масштабування сервісів інференсу LLM: Розгортання сервісів на основі LLM (наприклад, чат-ботів, які обслуговують мільйони користувачів) вимагає величезних обчислювальних ресурсів. Blackwell суттєво скорочує кількість апаратного забезпечення, необхідного для обслуговування відповідного навантаження. Дженсен Хуанг підкреслив, що Blackwell “дозволяє організаціям виконувати генеративний ШІ у реальному часі на моделях із трильйонами параметрів із до 25 разів меншою вартістю”, ніж раніше nvidianews.nvidia.com. Для хмарних провайдерів це означає можливість економічно вигідно пропонувати GPT-подібні сервіси клієнтам. Також це відкриває шлях для додатків у реальному часі – наприклад, асистентів, що можуть швидко аналізувати великі обсяги документів чи відповідати на складні запити, завдяки низькій затримці Blackwell. Генеральний директор Google Сундар Пічаї наголосив, що Google планує використовувати графічні процесори Blackwell у хмарі Google Cloud та Google DeepMind, щоб “прискорити майбутні відкриття” та ефективніше забезпечувати власні AI-продукти nvidianews.nvidia.com.
Моделі Mixture-of-Experts (MoE): Архітектура Blackwell (велика памʼять + швидка комунікація) також корисна для MoE-моделей, які динамічно переспрямовують вхідні дані до різних експертних підмоделей. Такі моделі можуть масштабуватися до трильйонів параметрів, але вимагають швидкої взаємодії експертів (зазвичай розподілених на різних GPU). NVLink Switch і велика памʼять GPU забезпечують ефективну роботу MoE, імовірно відкриваючи дорогу новій хвилі розріджених експертних моделей, які раніше затримувалися через обмеження пропускної здатності nvidia.com cudocompute.com.

Робототехніка та автономний транспорт

Апаратне забезпечення для ШІ стає все важливішим у сфері робототехніки — як для навчання роботів у симуляції, так і для роботи інтелекту “робота” всередині пристрою чи транспорту:

Робототехнічні дослідження і симуляції: Навчання політик управління роботами (наприклад, для дронів або промислових роботів) часто відбувається у масштабних середовищах симуляції із застосуванням навчання з підкріпленням, що потребує інтенсивного використання GPU. Blackwell прискорює фізичне моделювання (Omniverse, Isaac Sim тощо) та навчання контрольних мереж. NVIDIA повідомляє, що системи Grace+Blackwell забезпечили до 22 разів швидше моделювання динаміки порівняно з системами на основі CPU cudocompute.com. Це дає змогу швидше розробляти системи планування руху, створювати цифрових двійників фабрик і дешевше навчати складні завдання для робототехніки. Дослідники можуть проводити багатші моделювання (з вищою деталізацією або більшою кількістю агентів) на одному вузлі Blackwell, ніж раніше, що веде до кращої підготовки роботів.
Автономний транспорт (AV) – платформа Drive Thor: Автомобільний комп’ютер NVIDIA DRIVE Thor буде побудований на архітектурі GPU Blackwell nvidianews.nvidia.com. Ця платформа призначена для авто нового покоління, роботаксі й вантажівок. Переваги Blackwell у трансформерах і ШІ-інференсі відповідають новим тенденціям у ПЗ для AV — наприклад, застосуванню перцептивних моделей на трансформерах або великих мовних моделей для помічників у салоні. DRIVE Thor із Blackwell може забезпечити до 20× вищу продуктивність, ніж нинішня платформа Orin (на Ampere) і об’єднувати обробку відео, радару, лідару й навіть ШІ для розваг у салоні на одному комп’ютері medium.com. Провідні автовиробники й компанії з автономного транспорту (BYD, XPENG, Volvo, Nuro, Waabi та інші) вже оголосили про плани впровадити DRIVE Thor на авто з 2025 року nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Це відкриває можливості для 4-го рівня автономності, сучасних систем допомоги водієві й навіть генеративного ШІ у салоні (для голосових асистентів чи розваг для пасажирів). Фактично, Blackwell у машині дає потужності ШІ для аналізу величезних обсягів даних із сенсорів у реальному часі та прийняття безпечних рішень під час керування.
Промислові та медичні роботи: Blackwell вже застосовується у спеціалізованих роботах для медицини та промисловості. Наприклад, на GTC 2025 у Тайвані було представлено медичних роботів із ШІ, які використовують GPU Blackwell для обробки ШІ worldbusinessoutlook.com. Це автономні мобільні роботи для лікарень й гуманоподібні помічники, що взаємодіють із пацієнтами. Кожен робот використовував GPU Blackwell разом із великою мовною моделлю (“Llama 4”) та мовним ШІ NVIDIA Riva для природного спілкування worldbusinessoutlook.com. GPU Blackwell забезпечує миттєве розпізнавання мовлення, виконання мовної моделі для “мислення” та керування діями робота у реальному часі. Випробування у лікарнях показали покращення рівня обслуговування пацієнтів і зменшення навантаження на медперсонал завдяки роботам на базі ШІ worldbusinessoutlook.com worldbusinessoutlook.com. У виробництві можна уявити роботизовані системи з Blackwell для складної візуальної інспекції чи керування парками роботів на складах із використанням AI-планування. Додаткова продуктивність дозволяє впроваджувати на роботах більш складні AI-моделі, роблячи їх ще розумнішими та автономнішими.

AI-сервіси для дата-центрів і хмарних провайдерів

Завдяки своїм масштабам Blackwell природно використовувати саме у дата-центрах, де він забезпечить роботу як публічних хмарних сервісів, так і приватної корпоративної AI-інфраструктури:

AI-екземпляри у хмарі: Усі великі хмарні провайдери — Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure та Oracle — вже анонсували впровадження екземплярів GPU на базі Blackwell nvidianews.nvidia.com. Це означає, що стартапи й компанії можуть орендувати Blackwell за потреби для навчання моделей чи роботи додатків на AI. Провайдери також співпрацюють з NVIDIA для створення спеціальних систем; AWS представив спільний інженерний проект “Project Ceiba” для інтеграції суперчіпів Grace-Blackwell у мережі AWS для власних R&D NVIDIA nvidianews.nvidia.com. Blackwell у хмарі дає меншим AI-компаніям та дослідницьким групам доступ до такого ж сучасного обладнання, яке раніше було лише у гігантів — певною мірою демократизуючи можливість тренувати великі моделі або масштабно запускати AI-сервіси.
Корпоративні “AI-фабрики”: Багато компаній створюють власні AI-дата-центри (NVIDIA називає їх “AI-фабриками”) для розробки й впровадження AI-моделей у бізнесі. Розгортання Blackwell супроводжується референс-дизайнами на кшталт MGX-серверів і DGX SuperPOD від NVIDIA, які спрощують автоматизацію розгортання кластерів на Blackwell nvidianews.nvidia.com. Наприклад, Dell, HPE, Lenovo і Supermicro випускають сервери з Blackwell HGX (8× B200 GPU на одну плату) nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Такі кластери можуть використовуватися як для внутрішньої аналітики, так і для клієнтських AI-функцій. Важливою особливістю є енергоефективність: покращення у Blackwell знижують вартість навчання та інференсу, роблячи залучення ШІ до нових сфер фінансово доцільним. Дженсен Хуанг стверджує, що із Blackwell галузь “переходить до епохи AI-фабрик, прискорених GPU” як нового стандарту для корпоративної IT-інфраструктури research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Це підтверджується партнерствами NVIDIA, наприклад, з фармацевтичною компанією Lilly для розробки AI для пошуку ліків на власних дата-центрах, або з IT-компанією Foxconn для створення автоматизованого виробництва — усе на системах з Blackwell research.aimultiple.com.
Аналітика, HPC і наука: Мова не лише про нейромережі — Blackwell також прискорює традиційні задачі високопродуктивних обчислень (HPC) і аналітики великих даних. У пресрелізі серед прикладів застосування згадано інженерне моделювання, EDA (проєктування мікросхем) і навіть дослідження квантових обчислень, які виграють від Blackwell nvidianews.nvidia.com. Постачальники ПЗ Ansys, Cadence і Synopsys (важливі у моделюванні й електронному проєктуванні) оптимізують свої рішення під Blackwell nvidianews.nvidia.com. Наприклад, структурна симуляція, яка тривала години на CPU-кластерах, може виконуватися значно швидше на GPU завдяки продуктивності Blackwell. Аналогічно у медицині “комп’ютерний дизайн лікарських препаратів” можна прискорити завдяки Blackwell, що дає змогу швидше підбирати молекули чи моделювати білки nvidianews.nvidia.com. Великі медичні центри й лабораторії застосовують GPU для аналізу геноміки та медичної візуалізації, Blackwell доповнює цей процес завдяки великій пам’яті (актуальній для геномних баз даних) і захищеному обчисленню (що важливо для конфіденційності даних пацієнтів) nvidianews.nvidia.com. Blackwell у дата-центрі стає універсальним прискорювачем — не лише для AI-моделей, а для будь-яких задач, де потрібна паралельна обробка даних: від big data до наукових досліджень.

Охорона здоровʼя та науки про життя

Сфера охорони здоровʼя особливо виграє від використання ШІ на базі Blackwell, адже часто має справу з величезними, чутливими наборами даних:

Медична візуалізація та діагностика: Нейронні мережі використовуються для виявлення захворювань на знімках МРТ, КТ та рентгенах. Ці моделі (наприклад, для виявлення пухлин) часто вимагають дуже високої роздільної здатності та великих 3D-об’ємів. Пам’ять і обчислювальні можливості Blackwell дозволяють аналізувати сканування всього тіла чи слайди гістології високої роздільної здатності за один раз, що було складно на менших GPU. Крім того, функція конфіденційних обчислень дає змогу лікарням запускати такі аналізи на спільних хмарних серверах без ризику витоку даних пацієнтів nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Це може значно прискорити впровадження AI-інструментів для діагностики, навіть у лікарнях, які користуються спільною хмарою, оскільки дані кожної установи залишаються зашифрованими.
Геноміка та пошук ліків: Дані геномного секвенування та молекулярного моделювання генерують величезні обсяги даних. Декомпресія Blackwell і синергія з пам’яттю Grace CPU можуть прискорити роботу геномних конвеєрів (наприклад, стискання даних у пам’яті CPU з передачею на GPU для вирівнювання чи пошуку варіантів). Компанія NVIDIA заявляє, що робота баз даних та аналітика на основі Spark значно пришвидшується – наприклад, зв’язка Blackwell і Grace CPU дала 18-кратне пришвидшення у роботі з базами даних у порівнянні з системами виключно на CPU cudocompute.com cudocompute.com. Для фармкомпаній, які здійснюють віртуальний скринінг мільярдів сполук, Blackwell може суттєво скоротити час пошуку кандидатів, фактично слугуючи суперкомп’ютером для пошуку ліків у межах одного пристрою.
Штучний інтелект у клінічних процесах: Наведений вище приклад медичних роботів у смарт-лікарні Mackay Memorial на Тайвані ілюструє, як Blackwell відкриває нові клінічні застосування worldbusinessoutlook.com worldbusinessoutlook.com. Ці роботи використовують локальні GPU Blackwell для розуміння мови, отримання медичної інформації та навігації лікарнею. У ширшому сенсі, лікарні можуть використовувати сервери Blackwell як централізовані AI-хаби — для всього: від прогнозування погіршення стану пацієнтів (завдяки великим часовим моделям на основі життєвих показників) до оптимізації процесів (наприклад, керування ліжками через навчання з підкріпленням). Функції RAS Blackwell забезпечують надійну роботу життєво важливих систем 24/7, а захищені області обробки зберігають конфіденційність даних при навчанні моделей на чутливих медичних записах. Як сказав один із керівників лікарні, де випробовували роботів: «це партнерство покращує якість обслуговування пацієнтів і оптимізує внутрішні процеси» worldbusinessoutlook.com, — і ця теза, ймовірно, повторюватиметься, адже AI стає невід’ємною частиною медицини.

Порівняння Blackwell з іншими AI-акселераторами

Попри лідерство NVIDIA на ринку AI-акселераторів, Blackwell стикається з конкуренцією з боку альтернативних апаратних платформ. Нижче порівнюємо Blackwell з ключовими конкурентами:

AMD Instinct MI300 Series (та наступні покоління)

Лінійка Instinct від AMD — основний конкурент GPU NVIDIA у дата-центрах для AI. Останні акселератори MI300X та MI300A (на архітектурі AMD CDNA3) поділяють із Blackwell низку підходів: чіплетну архітектуру та пам’ять HBM. MI300A — це APU з CPU та GPU в одному корпусі (нагадує концепцію Grace+Blackwell), а MI300X — лише GPU із 192 ГБ HBM3. За швидкістю AMD стверджує, що MI300X може зрівнятись або навіть перевершити NVIDIA Hopper (H100) у певних завданнях інференсу research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Незалежні результати MLPerf показали, що AMD MI325 (варіант MI300) дорівнює Nvidia H100 (оновлення «H200») в інференсі мовної моделі Llama-70B spectrum.ieee.org. Утім, Blackwell NVIDIA поки що значно попереду на флагманському рівні: в одному аналізі наголошували, що якщо оцінювати по «сирій пропускній здатності» (токени/сек при низькій затримці), «NVIDIA Blackwell — поза конкуренцією» серед акселераторів 2024–2025 років ai-stack.ai. Перші тести свідчать, що B100 швидший за MI300X із помітним відривом (можливо, у 2–3 рази за пропускною здатністю трансформерів), хоч і з вищим енергоспоживанням.

Ще одна перевага AMD — доступність і відкритість. GPU MI300 підтримують альтернативні програмні стеки на кшталт ROCm, а AMD активно працює з open source-фреймворками AI (зокрема в партнерстві з Meta і Hugging Face для оптимізації моделей під GPU AMD research.aimultiple.com). Для деяких хмарних провайдерів і покупців у Китаї (де NVIDIA зазнає експортних обмежень research.aimultiple.com), GPU AMD можуть бути привабливою альтернативою. Утім, складність для AMD — софтовий екосистема: CUDA та бібліотеки NVIDIA поки мають кращу підтримку. Показово, що коли NVIDIA і AMD публічно порівнювали свої GPU, саме налаштування програмного забезпечення давали суттєву різницю, і багато хто визнає стеки NVIDIA більш допрацьованими research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Підсумовуючи: серія AMD MI300 конкурує з попередніми поколіннями NVIDIA (Hopper), а наступна лінійка AMD (MI350, розробляється у відповідь на Blackwell/H200 research.aimultiple.com) намагатиметься скоротити розрив. Але наразі Blackwell лідирує у топовому сегменті, особливо для найбільших моделей і кластерних обчислень.

Intel (Habana Gaudi і майбутній “Falcon Shores”)

Зусилля Intel у AI-акселераторах мають два напрямки: куплений Habana Gaudi для навчання AI та власні GPU-архітектури Intel (Xe HPC). Акселератор Gaudi2 (випущений у 2022 році) став альтернативою NVIDIA A100 для навчання, забезпечуючи конкурентну продуктивність у тестах на ResNet та BERT за нижчою ціною. Проте Gaudi2 зіткнувся з низьким упровадженням у софті, а хоча Gaudi3 було анонсовано, комерційні очікування щодо нього скромні (~500 млн доларів у 2024 році) research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Intel нещодавно змінила стратегію — масштабний проект Falcon Shores, який задумувався як гібридний CPU+GPU XPU (аналог Grace Hopper), був відкладений та переформатований: Intel спочатку «de-XPUed» Falcon Shores у чисто GPU-варіант із релізом у 2025 році hpcwire.com hpcwire.com. З’являються навіть повідомлення, що Intel може скасувати або радикально переорієнтувати ці топові AI-чипи і зосередитись на нішах (наприклад, акселератори для інференсу), де у них більше шансів crn.com bloomberg.com.

Найреальніший продукт Intel сьогодні — це Ponte Vecchio / Max Series GPU, що використовуються у суперкомп’ютері Aurora. Ponte Vecchio — це складний чип із 47 компонентів (тайлів), запуск котрого неодноразово затримували, а його модифікації (Rialto Bridge) взагалі скасували. GPU Aurora забезпечують хорошу продуктивність FP64 для HPC, але в штучному інтелекті їх можливості загалом відповідають рівню A100/H100 у багатьох задачах. Основною проблемою Intel були виконання графіків і масштабування — архітектури теоретично потужні, але випускати чипи вчасно та з надійними драйверами виявилось дуже складно.

У прямому порівнянні, Blackwell проти Intel: наразі немає жодного продукту Intel, який би безпосередньо кинув виклик комбінації Blackwell у сфері навчання та екосистеми. Стратегія Intel, схоже, зміщується у бік використання їхніх процесорів (із AI-розширеннями) та, можливо, менших прискорювачів Gaudi для інференсу, замість боротьби за місце у найбільших кластерах для навчання. Як зазначив один HPC-аналітик, Intel, схоже, “визнає поразку на ринку AI-навчання й поступається його конкурентам на GPU”, концентруючись на простіших здобутках hpcwire.com. Це означає, що Blackwell, ймовірно, буде домінувати в сегменті високопродуктивного навчання без конкуренції з боку Intel щонайменше до 2025/2026 років, коли (або якщо) з’явиться Falcon Shores. Тим не менш, чутки свідчать, що Falcon Shores може орієнтуватися на нішу (можливо, надпотужний дизайн на 1500 Вт для конкретних навантажень) reddit.com wccftech.com, тому незрозуміло, чи дійсно він стане повноцінним конкурентом Blackwell-базованих DGX у загальному використанні. Наразі Intel залишається далеким третім на ринку AI-прискорення, а її сила у CPU все ще актуальна (наприклад, багато AI-систем використовують хости на основі Intel Xeon, а сам Intel впровадив AI-інструкції у свої процесори для легших навантажень).

Google TPU (Tensor Processing Units)

Google обрала інший шлях зі своїми власними TPU, які є спеціалізованими ASIC для обробки нейромереж (особливо для власного ПЗ Google, як-от TensorFlow). Останнє публічно представлення — це TPU v4, які розгорнуті в дата-центрах Google і доступні у хмарі Google Cloud. TPUv4-поди (4096 чипів) за повідомленнями досягають ~1 ексафлопса BF16-обчислень і вже використовувалися для навчання великих моделей, як-от PaLM. Хоча точні характеристики частково залишаються комерційною таємницею, TPUv4 приблизно порівнювана із NVIDIA A100/H100 за продуктивністю. Водночас Google нещодавно анонсувала наступне покоління під кодовою назвою “Trillium” TPU v5 (іноді це називають TPU v6 у різних джерелах, а Ironwood — це конкретна реалізація) research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Чип Ironwood TPU надає 4 614 TFLOPs AI-обчислень (ймовірно, INT8 чи BF16) на чип і масштабується до суперподів із 9216 чипів, які забезпечують 42,5 ексафлопс research.aimultiple.com. Варто зазначити, що Google TPU v5 має 192 ГБ HBM на чип (як і Blackwell), 7,2 TB/c пропускної здатності пам’яті (на рівні або вище) та покращене інтерконект-підключення на рівні 1,2 Тбіт/с між чипами research.aimultiple.com. Також заявлено про вдвічі кращу енергоефективність порівняно з TPUv4. Ці характеристики показують, що новітні TPU від Google у багатьох аспектах знаходяться в одній лізі з Blackwell.

Відмінність полягає в тому, що TPU не є масово доступними поза межами внутрішнього використання Google або клієнтів Google Cloud. Вони чудово підходять для задач із великими матричними множеннями й експлуатуються у продуктах Google (Пошук, Фото тощо), але залишаються більш закритою екосистемою. Наприклад, TPU оптимізовані під TensorFlow і JAX саме у Google Cloud, у той час як NVIDIA GPU використовуються всюди з багатьма фреймворками. Порівнюючи Blackwell vs TPU для масштабного AI: Blackwell дає більшу гнучкість (підтримує ширший спектр моделей, кастомних операцій тощо), тоді як TPU може забезпечувати дещо кращу ефективність на чітко визначених задачах Google. Google, ймовірно, й надалі використовуватиме TPU для зниження витрат, та показово, що навіть Google планує додати Blackwell GPU у хмарі Google Cloud разом із TPU nvidianews.nvidia.com. Це свідчить про усвідомлення того, що багато клієнтів віддають перевагу екосистемі NVIDIA або потребують більшої універсальності. Підсумовуючи: Google TPU — це потужне рішення, останні версії якого не поступаються Blackwell за “сухими” характеристиками, проте вони обслуговують більш вузький ринок. Blackwell має перевагу у масовому впровадженні та підтримці ПЗ, і навіть Google співпрацює з NVIDIA (Пічаї підкреслив, що між компаніями давно існує “міцне партнерство” у сфері інфраструктури) nvidianews.nvidia.com.

Cerebras (Wafer-Scale Engine)

Cerebras Systems обрала унікальний підхід, створивши Wafer-Scale Engine (WSE) — AI-чип, який буквально має розміри цілого кремнієвого плаского кристалу. Сучасна WSE-2 містить 2,6 трлн транзисторів і 850 000 простих обчислювальних ядер на одному пристрої research.aimultiple.com, що перевищує будь-який традиційний чип за кількістю транзисторів. Перевага такого підходу — всі ядра користуються надшвидкою внутрішньою пам’яттю та комунікацією на одній пластині, що усуває потребу у мережі між чипами. Для навчання дуже великих моделей Cerebras може, іноді, тримати всю модель на одній пластині, уникаючи складного розподілу паралельності. Проте кожне ядро досить просте, а частоти невисокі, тому “суха” продуктивність не масштабується прямо із кількістю транзисторів. На практиці система Cerebras CS-2 (із одним WSE-2) продемонструвала можливість тренувати такі моделі, як GPT-3, прямо, без необхідності паралелізації GPU між вузлами, проте продуктивність на вкладений долар не перевершила GPU, окрім певних специфічних випадків. Нещодавно Cerebras презентувала WSE-3 із ще більшою кількістю транзисторів (повідомляється про 4 трлн) research.aimultiple.com.

У порівнянні з Blackwell: Cerebras WSE може зберігати дуже великі мережі в пам’яті, але щільність обчислень та вища частота Blackwell означає, що кожен GPU Blackwell виконує більше операцій за секунду на типових завданнях глибинного навчання. Наприклад, 40 PFLOPS в FP4 від Blackwell важко досягнути Cerebras без повної реалізації їх підтримки розрідженості. Cerebras просуває своє рішення як простіше у масштабуванні (додавай ще пластини для більших моделей, які з’єднуються за допомогою MemoryX та SwarmX fabric), і воно відмінно працює на дуже великих розріджених моделях чи коли головним вузьким місцем є пам’ять. Але для тренування щільних, мейнстримних моделей, GPU-кластери (особливо з урахуванням покращень Blackwell) й досі швидше дають результат. Водночас Cerebras зайняла свою нішу в науково-дослідних установах і доступна як хмарний сервіс від самої Cerebras, залучаючи бажаючих уникнути складнощів багатоядерного програмування GPU. Вихід Blackwell із величезною уніфікованою пам’яттю та швидшим інтерконектом, ймовірно, зменшує розрив, який Cerebras намагалася закрити у розмірах моделі та масштабуванні.

Graphcore IPU

Graphcore, британський стартап, розробив Intelligence Processing Unit (IPU) з акцентом на дрібнозернистий паралелізм і високу пропускну здатність пам’яті на одне обчислення. В одному чипі IPU багато малих ядер (1 472 ядра в GC200) із власною пам’яттю, що дозволяє масово паралелити нейромережі зі складною структурою. Системи Graphcore IPU-POD (наприклад, IPU-POD256 із 256 чипів) демонструють хорошу продуктивність на специфічних задачах — розріджені нейромережі, графові нейронні мережі. Підхід Graphcore менше орієнтований на “голо” TFLOPS і більше — на виконання моделей зі складними залежностями (не лише великі матричні множення). У порівнянні з NVIDIA: Graphcore декларує конкурентоспроможну швидкість тренування на деяких візуальних моделях і ефективність на малих розмірах партії. Однак у міру поширення великих щільних трансформерів IPU не встигають за GPU за обчисленнями та пам’яттю. Останній Bow IPU має інтегровану 3D-пам’ять для підвищення пропускної здатності, але на кожному чипі досі всього ≈ 900 МБ пам’яті, що у багато разів менше, ніж у GPU, тож для великих моделей потрібні десятки IPU та складний шардінг. Вихід Blackwell із величезним об’ємом пам’яті та спеціалізованим прискоренням трансформерів ще більше розширює відрив на популярних задачах (LLM тощо). Graphcore фокусується на спеціалізованих ринках (має успіх у фінансовій сфері, наукових установах research.aimultiple.com) та заявляє про потенційно кращу енергоефективність на середніх розмірах моделей. Однак підвищення ефективності Blackwell і софт, що першочергово заточений під CUDA (PyTorch тощо), ставить IPU у невигідне становище для широкого впровадження. Підсумовуючи: IPU Graphcore — це інноваційна архітектура для нішових задач, але Blackwell GPU залишаються робочою “машиною” для більшості задач AI.

Tenstorrent та інші AI-стартапи

Хвиля стартапів намагається кинути виклик NVIDIA, пропонуючи нові архітектури й роблячи ставку на певні ніші, як-от енергоефективність чи дешевий інференс:

Tenstorrent: Заснована відомим мікроархітектором Джимом Келлером, компанія проектує AI-чипи на основі гнучкої dataflow-архітектури й використовує RISC-V ядра. Останній їхній чип, Wormhole, доступний і як плати розширення PCIe, і як сервери (як-от система Galaxy від Tenstorrent) для навчання й інференсу research.aimultiple.com. Tenstorrent наголошує на модульному підході й навіть ліцензує свою IP для використання іншими виробниками у складі SoC. Нещодавно компанія залучила значні інвестиції (понад $200 млн, зокрема від Джеффа Безоса), роблячи ставку на конкуренцію з NVIDIA research.aimultiple.com. Tenstorrent робить ставку на свою модель AI-прискорювача, який ліцензується і може інтегруватися у різні платформи (навіть авто- і edge-рішення). Публічних тестів продуктивності мало; ймовірно, вони конкурують із середнім сегментом NVIDIA (наприклад, у ResNet чи малих трансформерах), але не поруч із топовим Blackwell. Архітектура може “засвітитися” у малопотужних чи edge-центрах завдяки програмованості на RISC-V і потенційно кращій енергоефективності. Якщо інновації продовжаться, у Tenstorrent є шанс зайняти свою нішу, але наразі Blackwell домінує за абсолютною продуктивністю та екосистемою.
Mythic, Groq, d-Matrix, тощо: Декілька стартапів фокусуються на прискоренні інференсу завдяки нестандартному підходу. Mythic використовує аналогову in-memory-комп’ютинг-концепцію для надефективних матричних множень. Groq (заснована вихідцями із Google, які розробляли TPU) створила процесор із потоковою обробкою інструкцій (“tensor streaming processor”), що забезпечує низьку затримку й високу продуктивність на одиничних запитах — компанія заявляє переваги у деяких real-time системах. d-Matrix створює чипи для прискорення інференсу великих мовних моделей із використанням in-memory-комп’ютингу, проте у класичному цифровому виконанні. Усі ці стартапи “закривають” вузькі сегменти, де NVIDIA може бути надмірною або малоефективною: наприклад, Mythic у надмалопотужних edge-пристроях, Groq для критичного latency, d-Matrix для LLM-сервінгу із низькою ціною. Але всі вони зіштовхуються із проблемою інтеграції з ПЗ та обмеженим ринком. Вузол Groq може перевершити недостатньо завантажений GPU на специфічній задачі з реального часу, але масштаб і зрілість софту від Blackwell робить його безпечнішим вибором для дата-центрів. Варто додати, що сама NVIDIA активно просувається в інференс завдяки оптимізованим продуктам (наприклад, сервер Triton Inference) та навіть Grace Hopper-комбінуванням. Це означає, що стартапам треба суттєво випереджати у власній ніші. Поки що жодна з новинок не загрожує позиції Blackwell у високопродуктивному навчанні, але вони формують різноманітний ландшафт прискорювачів.
AWS Trainium та інші: Окрім згаданого, деякі хмарні провайдери розробляють власні AI-чипи (Trainium від AWS для навчання, Inferentia для інференсу, чутки про Athena від Microsoft тощо). Кластери Trainium v2, за повідомленнями, використовуються AWS і для потреб Anthropic research.aimultiple.com. Такі спеціалізовані чипи дозволяють знизити залежність від NVIDIA і оптимізовані під задачі конкретного хмарного оператора (часто за нижчої вартості). Хоча це не “стартапи”, вони теж є важливими конкурентами, адже можуть відбирати частку у NVIDIA у хмарному сегменті. Попит на Blackwell у хмарі доводить, що NVIDIA досі домінує, але у довгостроковій перспективі власні чипи операторів вплинуть на ціноутворення й фічі.

Висновок: NVIDIA Blackwell нині є передовим AI-прискорювачем 2025 року, але конкуренція дуже жвава. AMD швидко наслідує (особливо на інференсі та GPU із великим об’ємом пам’яті), Google TPUs змагається з NVIDIA у суперкомп’ютерному масштабі (хоч і лише у межах Google), а стартапи/альтернативи шукають нові шляхи підвищення ефективності й інтеграції. Як зазначає Bloomberg, “для клієнтів, які змагаються у швидкості тренування AI-систем … перевага Hopper і Blackwell є критичною”, але питання — як довго NVIDIA зможе зберігати лідерство за активних інвестицій конкурентів у власні AI-чипи bloomberg.com. Поки що агресивна дорожня карта NVIDIA (Blackwell з’явилася лише через 2 роки після Hopper із величезним проривом) дозволяє залишатися попереду конкурентів.

Майбутнє: Тенденції прискорення апаратного забезпечення ШІ

З урахуванням того, що Blackwell встановлює нові стандарти, що чекає на апаратне забезпечення ШІ далі? На горизонті з’являється декілька ключових тенденцій:

Подальша еволюція багаточіпових рішень і чіплетів: Двочіпова конструкція Blackwell, ймовірно, лише початок. Майбутні прискорювачі можуть інтегрувати ще більше чіплетів – наприклад, розділяти функціонал на обчислювальні та пам’яті чіплети, або поєднувати GPU-ядра зі спеціалізованими ядрами ШІ. AMD і Intel вже досліджують 3D-нашарування (наприклад, AMD V-Cache на ЦП, потенціал до стекування HBM чи SRAM на GPU). NVIDIA може впровадити 3D-інтеграцію у майбутніх архітектурах, щоб розміщувати кеш чи логіку над обчислювальними кристалами для підвищення швидкості та ефективності. Новий стандарт інтерконекту чіплетів UCIe може дозволити змішувати чіплети від різних постачальників в одному корпусі (уявіть собі майбутній модуль із GPU-чіплетом від NVIDIA і стороннім прискорювачем ШІ або спеціальним чіплетом вводу-виводу разом). Успіх багатокристальної платформи Blackwell гарантує, що ера монолітних гігантських кристалів завершилася – дизайн із чіплетами стане нормою для високопродуктивних прискорювачів, щоб забезпечити подальше зростання продуктивності.
Спеціалізація для робочих навантажень ШІ: З розмаїттям робочих навантажень ШІ ми, ймовірно, побачимо дедалі більше спеціалізованих блоків всередині прискорювачів. Вже зараз Blackwell має Transformer Engine. У майбутньому можуть з’явитися спеціальні апаратні блоки для алгоритмів рекомендацій (які містять розріджені звернення до пам’яті), або графових нейронних мереж, або моделювань підкріплення. Також зростає зацікавленість у аналогових обчисленнях для нейромереж (як це робить Mythic), щоб радикально знизити споживання енергії, хоча спершу вони з’являться у нішевих продуктах. Ми також побачимо підтримку нових числових форматів – після FP4 від Blackwell з’являться нові варіації (наприклад, блоковий плаваючий кома, стохастичні методи округлення) для максимізації ефективності. По суті, концепція “тензорних ядер” розшириться для покриття ширшого спектру задач ШІ.
Розвиток інтерконектів – оптика та інші технології: NVLink 5 базується на електричному з’єднанні, але коли кластери GPU досягають рівня екзафлопсів, мідні інтерконекти можуть упертися у межі дальності та енергетики. Індустрія досліджує оптичні інтерконекти для об’єднання серверних стійок і навіть з’єднань між чіпами. Придбання NVIDIA мережевих компаній (Mellanox, Cumulus тощо) та проекти на кшталт Quantum InfiniBand зі вбудованими обчисленнями (SHARP) підкреслюють акцент на мережевих технологіях. У найближчі роки ми можемо побачити GPU з оптичним введенням-виведенням для прямого підключення по волокну між серверами або фотонні інтерфейси на кшталт NVLink із високою пропускною здатністю на великі відстані. Це дозволить створювати ще більші дезагреговані кластери (потенційно тисячі прискорювачів), що функціонують як єдине ціле, що корисно для гігантських моделей і розподіленого інференсу.
Енергоефективність і сталість: Зі зростанням масштабів моделей і дата-центрів споживання енергії стає ключовою проблемою. GPU Blackwell мають високе енергоспоживання (ймовірно 700 Вт+ для B100 SXM), і хоч вони ефективніші, ніж попередники, сумарне енергоспоживання інфраструктури ШІ зростає. Майбутнє апаратне забезпечення повинне відчутно покращувати продуктивність на ват. До стратегій належать перехід на менші технологічні норми (3нм, 2нм), нові типи транзисторів (Gate-all-around FET), динамічне масштабування напруги/частоти під задачі ШІ, а також кращі системи охолодження (NVIDIA вже впровадила іммерсійне та рідинне охолодження для Blackwell HGX систем nvidia.com). Також можливі архітектурні зміни: комбінація обчислень малої точності й аналогових розв’язків для частин мережі задля економії енергії. Прискорювачі ШІ для edge та IoT теж розширяться – вони оптимізовані під низьке енергоспоживання, а IP від таких компаній, як ARM, Qualcomm та Apple (нейронні рушії у смартфонах і таке інше), передаватимуть досягнення з великих рішень у масовий сегмент. Можливо, NVIDIA представить наступника Jetson на базі архітектури Blackwell, оптимізованого для edge-інференсу в робототехніці, камерах та автомобілях, тобто перенесе частину дата-центрових можливостей на малопотужні пристрої.
Баланс обчислень “на краю” (edge) та у хмарі: Завдяки зростанню можливостей апаратного забезпечення деякі задачі ШІ, що нині вимагають бекенду в хмарі, можуть з’явитися локально на пристрої. Наприклад, майбутні AR/VR-окуляри чи домашні роботи можуть мати акселератори рівня mini-Blackwell, здатні виконувати складний ШІ локально (заради швидкодії та приватності). Це призведе до появи більш федеративної моделі обчислень ШІ. Тренд edge computing означає: апаратне прискорення потрібне не лише у великих серверах, а й у дрібному, портативному формфакторі. Ми можемо побачити вплив Blackwell у SoC-дизайнах (як, наприклад, DRIVE Thor для автомобілів; аналогічні ідеї можуть з’явитися для дронів чи промислових контролерів). Виклик полягає у досягненні високої продуктивності в обмежених умовах енергоспоживання/тепловиділення – цим займаються стартапи на кшталт EdgeCortex або виробники мобільних чипів. З часом межа між “AI GPU” та звичайними чипами SoC розмиватиметься, адже практично кожен обчислювальний пристрій матиме засоби прискорення ШІ.
Інтеграція ШІ та традиційних HPC: Майбутнє також може принести тіснішу інтеграцію CPU та GPU (або прискорювачів ШІ). Grace (CPU) + Blackwell (GPU) від NVIDIA – перший крок. APU від AMD – ще один. Оригінальна концепція Falcon Shores від Intel (x86 + Xe GPU) мала схожий задум. Із розвитком стандартів когерентної пам’яті (як-от CXL для з’єднання пам’яті між прискорювачами та процесорами) ми можемо побачити системи, де прискорювач ШІ має спільну пам’ять із CPU, що знижує витрати на копіювання даних. Це важливо для задач, що комбінують симуляцію з ШІ (наприклад, використання ШІ-моделей у циклі фізичної симуляції). У довгостроковій перспективі, можливо, з’являться архітектури “XPU”, які об’єднують різні типи ядер – скалярні, векторні, матричні – для покриття всіх аспектів застосування. На сьогодні комбінація Grace+Blackwell з NVLink – яскравий приклад цієї тенденції: вона забезпечує майже 1 ТБ/с когерентності, з’єднуючи CPU–GPU для спільних задач nvidia.com. У майбутньому чипи можуть ще тісніше інтегруватися (можливо, навіть на одному кристалі, якщо це стане можливим).

По суті, майбутнє апаратного забезпечення ШІ полягатиме у постійному нарощуванні продуктивності з одночасним акцентом на ефективність і нові формфактори. Конкуренція змусить виробників швидко впроваджувати інновації – NVIDIA не стоятиме на місці, як і AMD, Intel, Google чи численні стартапи. Ми, ймовірно, побачимо різноманіття прискорювачів, оптимізованих під різні масштаби (хмара, edge) і завдання (навчання, інференс, спеціалізація). Однак, з огляду на нинішній імпульс NVIDIA та архітектуру Blackwell, очікується, що саме вони й задаватимуть темп – принаймні у короткостроковій перспективі. Дженсен Хуан часто говорить про “прискорювані обчислення” як глобальний курс розвитку NVIDIA nvidianews.nvidia.com, натякаючи, що GPU еволюціонуватимуть для прискорення будь-яких розрахунків. Blackwell та її наступники можуть ставати все більш універсальними, іти у сфери за межами нейромереж – від обробки даних до, можливо, запитів до баз даних, керованих ШІ, – стираючи межу між чипами ШІ й універсальними процесорами.

Вплив на ринок і наслідки

Впровадження Blackwell справляє глибокий вплив на індустрію та ринок ШІ:

Постачальники хмарних послуг: Гіперскейлери (AWS, Azure, Google Cloud, Oracle) змагаються за впровадження Blackwell у свої дата-центри, адже попит на ШІ-обчислення від клієнтів ненаситний. Кожен вже анонсував доступність Blackwell у 2024–2025 роках nvidianews.nvidia.com. Це може ще більше закріпити домінування NVIDIA у сегменті хмарних GPU, навіть попри власні чипи гіперскейлерів. У короткостроковій перспективі клієнти хмари отримають доступ до потужніших інстансів – наприклад, користувач AWS може орендувати Blackwell-інстанс і здійснити навчання або обслуговування AI у десятки разів швидше на той самий долар. Це потенційно може знизити вартість ШІ у хмарі (або хоча б підняти продуктивність за ті ж гроші), дозволяючи стартапам досягати того, що раніше могли робити лише добре фінансовані лабораторії. Водночас хмарні провайдери стежитимуть за витратами: GPU Blackwell вкрай дорогі (десятки тисяч доларів одна штука), тому ціноутворення буде відповідним. Вже зараз у хмарі брак GPU через попит на H100 – зі зростанням попиту на Blackwell (і обмеженою спочатку пропозицією), ми можемо бачити нестачу чи квотування і у 2025 році. Провайдери, які зможуть забезпечити великі обсяги Blackwell (як-от Oracle із раннім доступом чи AWS через спільні розробки nvidianews.nvidia.com), зможуть привабити більше клієнтів-важковаговиків у ШІ.
Підприємства й упровадження ШІ: Для великих компаній системи на базі Blackwell знижують бар’єр для впровадження сучасних рішень ШІ. Галузі фінансів, телекомунікацій, рітейлу та виробництва змагаються за інфузію ШІ у свої операції та продукти. Завдяки ефективності Blackwell підприємство може отримати необхідну потужність з меншим парком серверів – скажімо, замість 16 DGX-для такої самої задачі ШІ вистачить 4 Blackwell-систем. Це знижує не лише кількість обладнання, а й енергоспоживання й площу (важливо для компаній зі стратегією зменшення витрат і вуглецевого сліду). Очікуємо хвилю проектів модернізації ШІ з появою Blackwell: наприклад, банки зможуть оновити платформи для ризик-аналізу та виявлення шахрайства, автоконцерни – десятки разів прискорити розробку автопілоту (багато автовиробників вже обрали Drive Thor). Large enterprises сподобається конфіденційні обчислення на Blackwell для нормативних потреб – наприклад, медична компанія може тримати дані пацієнтів у шифрованому вигляді навіть під час аналітики на потужних GPU nvidia.com.
ШІ-стартапи та дослідницькі лабораторії: Для спрямованих на ШІ стартапів (як розробка моделей, так і сервісів) продуктивність Blackwell змінює правила гри. Це частково зрівнює шанси з великими ІТ-компаніями, оскільки стартапи можуть отримати той самий клас “заліза” через хмару чи орендовані стійки (кілька хмарних компаній для ШІ, як CoreWeave, Lambda тощо, вже пропонують Blackwell у 2024 nvidianews.nvidia.com). Отже, добре профінансований стартап може навчити SOTA-модель без місяців очікування чи урізання розміру. Ймовірно, ми побачимо швидший прогрес і зростання конкуренції у розробці моделей. Водночас це може створити розрив між тими, хто може дозволити найкраще “залізо”, і тими, хто не може. Такі GPU від NVIDIA дорогі і часто дістаються великим гравцям – під час хвилі H100 були нарікання з боку академії. Якщо Blackwell буде настільки ж популярним, невеликі лабораторії можуть мати труднощі з доступом. Це сприятиме розвитку спільних суперкомп’ютерів (академічних кластерів з Blackwell із державною підтримкою) і альтернатив (наприклад, AMD раніше або дешевше). Та загалом поява Blackwell у другій половині 2025-го дасть імпульс для ШІ-досліджень, що приведе до появи нових моделей і можливостей, яких досі не було (бо саме обмеження обчислень було вузьким місцем).
Конкурентне поле: З позиції ринку запуск Blackwell консервує лідерство NVIDIA в “залізі” для ШІ. Аналітики вказують, що NVIDIA тримає близько 80–90% ринку прискорювачів, а фору Blackwell буде складно ліквідувати reddit.com. AMD – найближчий суперник: їхня частка у 15–20% на найближчі роки залежатиме від успіху MI300 і вчасності наступної генерації. Якщо Blackwell стане повсюдною, клієнти можуть навіть не розглядати альтернативи, закріпивши домінування NVIDIA (як це було з CUDA). Однак величезний ринок (трильйони доларів можливостей) залишає місце для інших. Ми бачимо, як хмарні гіганти також упроваджують власні чипи (Google TPU, AWS Trainium). Якщо вони виявляться ефективними, це може обмежити ринкову частку NVIDIA у довгостроковій перспективі. Є і геополітичний фактор: китайські компанії не можуть купувати топові GPU NVIDIA через експортні обмеження, отже, розробляють власні чипи (Biren, Alibaba T-Head, Huawei Ascend). Їхній рівень поки на покоління-два нижчий (часто співмірний із A100) research.aimultiple.com research.aimultiple.com, але рівень може вирости, створюючи паралельні екосистеми. NVIDIA на ці виклики відповідає “урізаними” версіями (як H800 для Китаю). Є ймовірність, що для Blackwell теж з’являться експортні модифікації. В ширшому сенсі це означає фрагментацію ринку “заліза” ШІ за регіонами, хоча наразі NVIDIA лишається головним вибором у більшості світу.
Вартість та економіка ШІ: Продуктивність Blackwell потенційно може радикально зменшити вартість навчання або інференсу, як і рекламується. Це пришвидшить впровадження ШІ у чутливих до вартості секторах. Наприклад, 25-кратна ефективність в інференсі може зробити економічно доцільним використання LLM у масовому продукті, де запуск на H100 був би надто дорогим. Можна уявити поширення ШІ-функцій (as a service) у звичайному ПЗ (наприклад, у помічниках, копілотах тощо), що стануть доступними через Blackwell, а також появу нових “AI-as-a-service” рішень – компанії навчатимуть чи розміщуватимуть моделі клієнтів на інфраструктурі Blackwell (як раніше робили стартапи на кшталт MosaicML, що увійшов до Databricks). Однак, значна абсолютна ціна топових GPU зберігає високі витрати на обчислення AI – компанії, найімовірніше, витрачатимуть ті ж кошти, проте робитимуть набагато більше завдань. Фактично, оцінка самої NVIDIA (трилионна капіталізація) і є відображенням віри ринку, що попит на такі “ускорювачі” буде тільки зростати. Blackwell тільки закріплює тренд ненаситності до обчислень ШІ: що більше з’явиться потужностей, то більше заявиться нових задач.
Інноваційний фідбек-луп: Масове впровадження Blackwell може змінити спрямування досліджень. Дослідники отримують шанс реально виконувати більші експерименти чи більш ресурсомісткі ідеї (як-от величезні ансамблі чи робота зі значно більшими послідовностями), які були неможливими через брак потужностей. Це може привести до проривів, що чекали саме на появу ресурсів. Наприклад, дослідження повноформатних 3D-моделей чи складних мультимодальних архітектур. Аналогічно до того, як поява HPC прискорила фундаментальну науку, так і Blackwell відкриє шлях до нових підходів (можливо, навіть за межами Transformer), раніше не досяжних.
Чекати на наступне покоління: Нарешті, ефект від Blackwell залежатиме й від того, як довго він буде флагманом до наступного стрибка. Зараз NVIDIA має приблизно дворічний цикл великих архітектур. Якщо темп збережеться, наступник (ймовірно, з кодовою назвою на “C” у традиції іменування науковців – можливо, “Curie” чи подібне) з’явиться у 2026–2027. Наразі ж у 2025-му і, ймовірно, 2026-му Blackwell стане основою більшості топових інсталяцій ШІ. Його масове впровадження впливатиме на плани конкурентів (наприклад, AMD буде змушена пришвидшити наступний реліз або Intel вирішить розширити/переформатувати свою стратегію).

На завершення: NVIDIA Blackwell – це не просто новий чип; це каталізатор, що прискорює всю екосистему ШІ. Він дає інженерам і дослідникам більше можливостей, бізнесу – швидші інсайти та розумніші продукти, а конкурентів змушує рухатися швидше. Від мегадатацентрів до автономних машин на “краю” Blackwell і всі його нащадки будуть рушієм нової хвилі інновацій у ШІ, справді ведучи нас “Blackwell і далі” у майбутнє прискорених обчислень.

Джерела: Інформація в цьому звіті взята з офіційних анонсів NVIDIA та технічних документів щодо архітектури Blackwell nvidia.com nvidianews.nvidia.com, аналізів експертів галузі та видань (IEEE Spectrum, HPCwire, Forbes) щодо порівняльних бенчмарків spectrum.ieee.org ai-stack.ai, а також пресрелізів партнерів NVIDIA, що висвітлюють кейси використання у хмарних сервісах, автомобільній галузі та охороні здоров’я nvidianews.nvidia.com worldbusinessoutlook.com. До цих джерел належать анонси з GTC 2024 від NVIDIA nvidianews.nvidia.com, технічні блоги cudocompute.com cudocompute.com, а також незалежні оцінки новітнього обладнання для ШІ research.aimultiple.com bloomberg.com. Разом вони дають комплексне уявлення про можливості Blackwell та його місце в мінливому ландшафті апаратного забезпечення для ШІ.