«Даже Nvidia не хватает GPU»: глава авто-подразделения — о внутренних битвах за чипы и дефиците ресурсов для ИИ

Что это говорит о глобальном дефиците ресурсов для ИИ

• GPU в дефиците даже для внутренних команд Nvidia. Если компания, которая проектирует и производит самые востребованные ИИ-чипы в мире, не может легко обеспечить собственное автомобильное подразделение, это лучше всяких слов показывает, насколько спрос на ИИ-вычисления превышает предложение .
• Производство игровых GPU, по слухам, сокращено на 30–40% в 2026 году. Многочисленные источники сообщили, что Nvidia планирует сократить производство серии RTX 50 на 30-40% в первом полугодии 2026 года из-за нехватки памяти GDDR7 — ИИ-дата-центры потребляют доступные объемы памяти, а поставщики отдают приоритет HBM для ИИ-чипов в ущерб потребительским GPU . Ограничения поставок GDDR7 от Samsung означают, что значительного снижения цен на потребительские GPU не стоит ждать как минимум до четвертого квартала 2027 года .
• Память — узкое место. GDDR7 теперь составляет 70-80% себестоимости GPU, и Samsung не может производить ее в объемах, достаточных для одновременного удовлетворения спроса со стороны ИИ и потребителей . Поставщики HBM (SK Hynix, Micron) сообщили, что все производство на 2026 год полностью распродано, что подтверждает многолетний кризис памяти, вызванный ИИ .

Дорожная карта автономного вождения Nvidia

В интервью У представил амбициозный график:

Компания создает полный стек для автономного вождения под названием Nvidia Drive, предлагая аппаратные платформы и фундаментальные модели, обученные на синтетических данных. У утверждает, что автопроизводителям не нужны миллиарды миль автономного вождения, как Waymo или Tesla, — они могут подключиться к экосистеме Nvidia, которая ежедневно проводит 5 миллионов проверок валидации .

Ключевые моменты из интервью

• Отказ Tesla от лидаров. Подход Nvidia предполагает использование нескольких типов сенсоров, включая лидары, что противоречит философии Tesla, делающей ставку только на камеры. У заявил, что для победы над Tesla не нужны миллионы миль данных о вождении — нужны правильные сенсоры и ИИ-система, способная рассуждать .
• Тренды внедрения электромобилей и торговые барьеры. У обсудил, как тенденции внедрения электромобилей и торговые ограничения, в частности экспортный контроль, влияющий на продажи чипов в Китай, создают сложности для автомобильного бизнеса. Nvidia столкнулась с потерей китайских автопроизводителей на фоне задержек и проблем с производительностью .
• Архитектура безопасности. Nvidia запускает две системы параллельно на платформе Drive: сквозная ИИ-модель занимается вождением, а «классический стек», построенный на стандартах безопасности ISO 26262, выступает в роли «старшего брата», проверяя каждый кадр .

Недостаточно подтвержденная информация

• Точные формулировки комментариев У о трендах внедрения электромобилей и торговых барьерах не полностью зафиксированы в доступных источниках, помимо общих ссылок.
• Nvidia официально не подтверждала цифры сокращения производства игровых GPU на 30-40% — эта информация появилась на китайских форумах Board Channels и была подхвачена многими изданиями как «слухи» или «сообщения» .

Резюме

Автомобильное подразделение Nvidia сталкивается с реальной внутренней конкуренцией за доступ к GPU — проводятся еженедельные совещания по распределению, и иногда требуется вмешательство гендиректора Дженсена Хуана для разрешения споров . Это отражает более широкий кризис ресурсов для ИИ: предложение видеопамяти (GDDR7 и HBM) серьезно ограничено спросом со стороны дата-центров, что вынуждает Nvidia, по слухам, сократить производство игровых GPU на 30-40% . Тем временем, дорожная карта У по автономному вождению нацелена на городские функции Level 2++ в 2026 году, пилотные проекты роботакси Level 4 в 2027 году и потребительские автомобили Level 4 к 2028 году — график, который напрямую зависит от получения тех самых вычислительных ресурсов, за которые его команда уже борется.