Под капотом коллаборации MediaTek–Nvidia

Партнерство покрывает полный стек ИИ-вычислений, порождая спрос на инженеров на каждом уровне:

• Процессоры для ИИ-ПК: MediaTek совместно спроектировала процессор N1X, который лежит в основе ноутбуков Nvidia RTX Spark, представленных на GTC Taipei. Чип выполнен по 3-нм техпроцессу TSMC .
• Персональные ИИ-суперкомпьютеры: MediaTek участвовала в разработке суперчипа GB10 Grace Blackwell внутри персонального ИИ-суперкомпьютера DGX Spark, который поступил в открытую продажу в октябре 2025 года .
• Кастомные AI ASIC: MediaTek вошла в кастомную ASIC-экосистему Nvidia в качестве раннего последователя NVLink Fusion, используя свой опыт в высокоскоростных интерфейсах для создания кремния под облачные ИИ-нагрузки .
• Автомобильные решения: Компании совместно создают платформы для салонов автомобилей на базе чиплетов Nvidia GPU и ИИ-интеллектуальной собственности (IP), серийное производство ожидается не ранее 2026 года .
• IoT и периферийный ИИ: Сотрудничество распространяется на фреймворки периферийного ИИ, включая Nvidia TAO, что позволяет запускать инференс на маломощных устройствах .

Каждая из этих инициатив требует инженеров в областях дизайна чипов, продвинутой корпусировки, системной интеграции и ИИ-софта — ролей, которых просто не существовало в таких масштабах до текущего бума ИИ-инфраструктуры.

Аргумент Хуанга на Computex 2026: «Полная чушь»

Выступая на Computex 2026 в Тайбэе, Дженсен Хуанг лично опроверг мнение, что ИИ уничтожает рабочие места для программистов :

«Люди говорят, что ИИ сокращает рабочие места, — полная чушь. Это заставляет нанимать больше инженеров-программистов».

Логика Хуанга проста: когда производительность одного инженера многократно возрастает благодаря ИИ-инструментам, компаниям хочется большего объема этой продуктивной работы, а не меньшего . Он сравнил эффект ИИ с предыдущими технологическими волнами: «ПК заставили нас работать больше. Интернет заставил нас работать больше, мобильные устройства заставили нас работать больше. ИИ сделает то же самое» .

В качестве доказательства Хуанг привел объем коммитов на GitHub, который почти утроился, и взрывной рост сессий ИИ-ассистированного кодинга: с 300 миллионов в 2023 году до почти 1,4 миллиарда в начале 2026-го . Вывод: инструменты ИИ настолько усиливают продуктивность инженеров, что спрос на них растет, а не падает.

Как это совместить с цифрой в 107 000 увольнений

Оптимизм Хуанга накладывается на неприятный фон: в 2026 году уже уволено более 107 000 техспециалистов . Сам Хуанг и его сторонники объясняют это противоречие в двух плоскостях:

1. Многие сокращения — результат постпандемийной реструктуризации и погони за эффективностью, а не прямого замещения труда ИИ. Техкомпании, как известно, перебрали с наймом в бум 2020–2022 годов, и нынешние волны увольнений повторяют циклические коррекции, которые были и до эры генеративного ИИ.
2. ИИ-найм растет быстрее, чем сокращаются устаревшие роли. Экспансия MediaTek — наем ветерана TSMC по корпусировке, ставка на миллиардный бизнес в дата-центрах и укомплектование штата под совместные проекты с Nvidia — показывает, как стройка ИИ-инфраструктуры порождает целые категории работ (дизайн межчиплетных соединений, операции ИИ-фабрик, автомобильная ИИ-интеграция), которых почти не существовало пять лет назад.

Главный тезис Хуанга остается нюансированным: он не говорит, что ни одно рабочее место не исчезнет. Он утверждает, что новые инженерные профессии поглотят больше талантов, чем будет автоматизировано старых ролей. MediaTek, Qualcomm и широкая партнерская экосистема Nvidia прямо сейчас демонстрируют эту модель в реальном времени.

В конечном счете, вопрос не в том, вытеснит ли ИИ отдельные задачи, а в том, превысит ли общий спрос на инженеров, строящих ИИ-системы, сокращение традиционных должностей. Пока что данные по найму в полупроводниковой отрасли — на стороне Хуанга.

Под капотом коллаборации MediaTek–Nvidia

Партнерство покрывает полный стек ИИ-вычислений, порождая спрос на инженеров на каждом уровне:

• Процессоры для ИИ-ПК: MediaTek совместно спроектировала процессор N1X, который лежит в основе ноутбуков Nvidia RTX Spark, представленных на GTC Taipei. Чип выполнен по 3-нм техпроцессу TSMC .
• Персональные ИИ-суперкомпьютеры: MediaTek участвовала в разработке суперчипа GB10 Grace Blackwell внутри персонального ИИ-суперкомпьютера DGX Spark, который поступил в открытую продажу в октябре 2025 года .
• Кастомные AI ASIC: MediaTek вошла в кастомную ASIC-экосистему Nvidia в качестве раннего последователя NVLink Fusion, используя свой опыт в высокоскоростных интерфейсах для создания кремния под облачные ИИ-нагрузки .
• Автомобильные решения: Компании совместно создают платформы для салонов автомобилей на базе чиплетов Nvidia GPU и ИИ-интеллектуальной собственности (IP), серийное производство ожидается не ранее 2026 года .
• IoT и периферийный ИИ: Сотрудничество распространяется на фреймворки периферийного ИИ, включая Nvidia TAO, что позволяет запускать инференс на маломощных устройствах .

Каждая из этих инициатив требует инженеров в областях дизайна чипов, продвинутой корпусировки, системной интеграции и ИИ-софта — ролей, которых просто не существовало в таких масштабах до текущего бума ИИ-инфраструктуры.

Аргумент Хуанга на Computex 2026: «Полная чушь»

Выступая на Computex 2026 в Тайбэе, Дженсен Хуанг лично опроверг мнение, что ИИ уничтожает рабочие места для программистов :

«Люди говорят, что ИИ сокращает рабочие места, — полная чушь. Это заставляет нанимать больше инженеров-программистов».

Логика Хуанга проста: когда производительность одного инженера многократно возрастает благодаря ИИ-инструментам, компаниям хочется большего объема этой продуктивной работы, а не меньшего . Он сравнил эффект ИИ с предыдущими технологическими волнами: «ПК заставили нас работать больше. Интернет заставил нас работать больше, мобильные устройства заставили нас работать больше. ИИ сделает то же самое» .

В качестве доказательства Хуанг привел объем коммитов на GitHub, который почти утроился, и взрывной рост сессий ИИ-ассистированного кодинга: с 300 миллионов в 2023 году до почти 1,4 миллиарда в начале 2026-го . Вывод: инструменты ИИ настолько усиливают продуктивность инженеров, что спрос на них растет, а не падает.

Как это совместить с цифрой в 107 000 увольнений

Оптимизм Хуанга накладывается на неприятный фон: в 2026 году уже уволено более 107 000 техспециалистов . Сам Хуанг и его сторонники объясняют это противоречие в двух плоскостях:

1. Многие сокращения — результат постпандемийной реструктуризации и погони за эффективностью, а не прямого замещения труда ИИ. Техкомпании, как известно, перебрали с наймом в бум 2020–2022 годов, и нынешние волны увольнений повторяют циклические коррекции, которые были и до эры генеративного ИИ.
2. ИИ-найм растет быстрее, чем сокращаются устаревшие роли. Экспансия MediaTek — наем ветерана TSMC по корпусировке, ставка на миллиардный бизнес в дата-центрах и укомплектование штата под совместные проекты с Nvidia — показывает, как стройка ИИ-инфраструктуры порождает целые категории работ (дизайн межчиплетных соединений, операции ИИ-фабрик, автомобильная ИИ-интеграция), которых почти не существовало пять лет назад.

Главный тезис Хуанга остается нюансированным: он не говорит, что ни одно рабочее место не исчезнет. Он утверждает, что новые инженерные профессии поглотят больше талантов, чем будет автоматизировано старых ролей. MediaTek, Qualcomm и широкая партнерская экосистема Nvidia прямо сейчас демонстрируют эту модель в реальном времени.

В конечном счете, вопрос не в том, вытеснит ли ИИ отдельные задачи, а в том, превысит ли общий спрос на инженеров, строящих ИИ-системы, сокращение традиционных должностей. Пока что данные по найму в полупроводниковой отрасли — на стороне Хуанга.