Nvidia контролирует 92,4% инфраструктуры суверенного ИИ — исследование Counterpoint
По данным Counterpoint Research, чипы Nvidia обеспечивают 92,4% инфраструктуры обучения и вывода государственных больших языковых моделей в примерно 55 странах; доля AMD составляет 4,1%, а Cerebras — 1,7% [3][4][5][7]... Парадокс суверенного ИИ заключается в том, что стремление государств к технологической независим...
ОпубликовалОтредактировано с помощью DeepSeek-V4-FlashИзображения созданы с помощью GPT Image 1.5
По данным Counterpoint Research, чипы Nvidia обеспечивают 92,4% инфраструктуры обучения и вывода государственных больших языковых моделей в примерно 55 странах; доля AMD составляет 4,1%, а Cerebras — 1,7% [3][4][5][7]...
Парадокс суверенного ИИ заключается в том, что стремление государств к технологической независимости пока усиливает зависимость от одной американской компании.
Главное преимущество Nvidia — не только производительность ускорителей, но и экосистема CUDA, готовые программно аппаратные комплексы, сетевые решения и масштаб поставок [4][5][11][13].
AMD закрепляется в отдельных проектах Европы, Австралии и Южной Кореи, а Cerebras — на Ближнем Востоке, однако эти успехи пока не меняют расстановку сил [11].
What did Counterpoint Research's August 2026 "Sovereign AI LLM Index" reveal about Nvidia's dominance in sovereign AI models worldwide, whatSovereign AI projects in ~55 countries rely on Nvidia hardware for 92.4% of their LLM training and inference, according to Counterpoint Research's July 2026 Sovereign AI LLM Index.
Промпт ИИ
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Counterpoint Research's August 2026 "Sovereign AI LLM Index" reveal about Nvidia's dominance in sovereign AI models worldwide, what. Article summary: Here is the full picture based on what the evidence confirms and what remains partially uncovered.. Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not a
openai.com
Что показал индекс Counterpoint Research
5 августа 2026 года Counterpoint Research опубликовала отчёт Sovereign AI LLM Research Report (July 2026). Исследование охватило более 170 государственных или поддерживаемых государством больших языковых моделей, работающих примерно в 55 странах, без учёта США и Китая .
Результат оказался неожиданным прежде всего из-за противоречия в самой идее «суверенного ИИ»: государства создают собственные модели, чтобы уменьшить внешнюю зависимость, но вычислительная инфраструктура почти повсеместно построена на технологиях Nvidia.
Расклад по производителям
Nvidia — 92,4% инфраструктуры обучения и инференса суверенных LLM;
AMD — 4,1%;
Cerebras — 1,7%.
Studio Global AI
Продолжайте свое исследование
На этой странице есть ответ, подтвержденный источником, который вы можете продолжить внутри Studio Global.
Каков краткий ответ на вопрос «Nvidia контролирует 92,4% инфраструктуры суверенного ИИ — исследование Counterpoint»?
По данным Counterpoint Research, чипы Nvidia обеспечивают 92,4% инфраструктуры обучения и вывода государственных больших языковых моделей в примерно 55 странах; доля AMD составляет 4,1%, а Cerebras — 1,7% [3][4][5][7]...
Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?
По данным Counterpoint Research, чипы Nvidia обеспечивают 92,4% инфраструктуры обучения и вывода государственных больших языковых моделей в примерно 55 странах; доля AMD составляет 4,1%, а Cerebras — 1,7% [3][4][5][7]... Парадокс суверенного ИИ заключается в том, что стремление государств к технологической независимости пока усиливает зависимость от одной американской компании.
Что мне делать дальше на практике?
Главное преимущество Nvidia — не только производительность ускорителей, но и экосистема CUDA, готовые программно аппаратные комплексы, сетевые решения и масштаб поставок [4][5][11][13].
Иными словами, Nvidia стала фактически стандартной платформой для национальных ИИ-проектов. Аналитик Counterpoint Нил Шах отдельно отметил парадокс: страны, добивающиеся технологической самостоятельности, остаются преимущественно зависимыми от аппаратного и программного стека одного американского поставщика .
Почему Nvidia удерживает почти весь рынок
CUDA важнее самих чипов
Ключевым преимуществом Nvidia считается платформа CUDA — набор инструментов, библиотек и программных решений, который компания развивает около двух десятилетий. Он используется на этапах обучения моделей, их запуска и обслуживания, а также в ряде смежных задач, включая моделирование робототехники .
Для лаборатории или государственного проекта переход на другого поставщика означает не простую замену оборудования. Часто приходится адаптировать код, библиотеки и рабочие процессы, уже построенные вокруг CUDA. Поэтому стоимость смены платформы оказывается высокой, даже если альтернативный ускоритель сопоставим по характеристикам .
Поставка готовой системы «под ключ»
Nvidia продаёт не только графические процессоры. В её предложении есть оптимизированные библиотеки для моделей, высокоскоростные соединения NVLink и NVSwitch, сетевое оборудование и готовые комплексы для центров обработки данных . Для стран, которые только создают национальную ИИ-инфраструктуру, такой полный стек снижает сложность проекта и ускоряет запуск.
Масштаб поставок и производства
Ранний выход на рынок ИИ-ускорителей позволил Nvidia накопить преимущества в объёмах поставок, цепочках производства и финансировании исследований. Компания также получила приоритетный доступ к производственным мощностям TSMC, что помогает ей быстрее обновлять линейку решений .
У CUDA появляются потенциальные конкуренты: аппаратно-независимые инструменты вроде Triton, а также специализированные чипы Google и Amazon. Однако в сегменте именно суверенного ИИ они пока не привели к заметному перераспределению рынка: доля Nvidia в исследовании Counterpoint достигла 92,4% .
Где всё же появляются альтернативы
Конкуренты Nvidia пока занимают небольшие, но стратегически важные позиции.
AMD получает заметную часть своих проектов благодаря суперкомпьютеру LUMI в Европе, австралийскому Maincode и партнёрству с южнокорейской Moreh .
Cerebras закрепилась на Ближнем Востоке через сотрудничество с эмиратской G42 в проекте суперкомпьютера Condor Galaxy .
NAVER в Южной Корее вместе с Nvidia и Brookfield расширяет национальную инфраструктуру AI Factory до 200 МВт. Но этот пример показывает не уход от Nvidia, а её роль в качестве поставщика и партнёра .
Google и Amazon используют собственные TPU и Trainium для части внутренних задач, особенно в инференсе, однако такие решения пока не получили сопоставимого распространения в государственных ИИ-проектах .
Геополитика: зависимость выходит за пределы рынка чипов
Nvidia укрепляет позиции не только продажами ускорителей, но и инвестициями, партнёрствами и контролем над программной экосистемой.
Партнёрство с Safe Superintelligence
27 июля 2026 года Nvidia объявила о стратегическом партнёрстве с Safe Superintelligence (SSI) — компанией, основанной бывшим главным научным сотрудником OpenAI Илиёй Суцкевером. По данным Reuters, Bloomberg и другим сообщениям, речь идёт об инвестиции Nvidia на сумму 5 млрд долларов .
SSI также получит доступ к системам следующего поколения Vera Rubin. Nvidia заявила, что это позволит увеличить вычислительные ресурсы лаборатории на порядок . Сделка связывает одну из самых известных исследовательских команд в области передового ИИ с аппаратной дорожной картой Nvidia.
Южная Корея и Япония: что подтверждено
Партнёрство Nvidia с NAVER и Brookfield предусматривает расширение корейской национальной AI Factory до 200 МВт . В предоставленных материалах также упоминаются совместные проекты в Японии, но их детали не раскрыты.
Поэтому утверждение о сделках в Японии и Южной Корее на сумму свыше 500 млрд долларов нельзя считать полностью подтверждённым на основании доступных источников. В частности, в них нет достаточной детализации по японским проектам и их совокупной стоимости.
Фонд открытых моделей на 26 млрд долларов
Согласно опубликованным сообщениям, Nvidia планирует направить 26 млрд долларов в течение пяти лет на создание моделей с открытыми весами. Такая стратегия может дополнительно закрепить её оборудование в государственных и академических проектах: модели становятся доступнее, но вычислительная платформа по умолчанию остаётся Nvidia .
Китайский фактор и экспортные ограничения США
Китай не вошёл в выборку Counterpoint. В предоставленных источниках это объясняется тем, что китайские разработчики одновременно сталкиваются с ограниченным доступом к передовым ускорителям Nvidia и с отставанием отечественных решений, включая Huawei Ascend и Cambricon .
Китайские лаборатории могут использовать накопленные до запретов старые ускорители Nvidia, менее производительные отечественные чипы или работать с ограниченными вычислительными ресурсами. Это способно замедлять развитие наиболее крупных моделей.
Возникает стратегический парадокс: экспортные ограничения США помогают сохранять глобальное преимущество Nvidia в проектах за пределами Китая, но одновременно подталкивают китайскую отрасль к созданию собственной вычислительной базы.
При этом доступные материалы не содержат конкретных, пригодных для цитирования сведений о признаниях генерального директора DeepSeek, обвинениях в адрес Moonshot, тарифах США 2026 года, механизме Section 232 или соглашении Pax Silica. Эти темы нельзя уверенно связывать с результатами индекса без дополнительных источников.
Подтверждено несколькими независимыми публикациями
CUDA как основной фактор преимущества Nvidia
Подтверждено
Проекты AMD на базе LUMI, Maincode и Moreh
Подтверждено
Проект Cerebras с G42 и Condor Galaxy
Подтверждено
Инвестиция Nvidia в SSI на 5 млрд долларов
Подтверждено сообщениями Reuters, Bloomberg и официальным заявлением Nvidia
Партнёрство Nvidia, NAVER и Brookfield в Южной Корее
Подтверждено; расширение планируется до 200 МВт
Сделки в Японии и Южной Корее на сумму свыше 500 млрд долларов
Недостаточно деталей в доступных источниках
Конкретные заявления руководителя DeepSeek и обвинения в адрес Moonshot
Недостаточно подтверждений
Тарифы США 2026 года, Section 232 и детали Pax Silica
Недостаточно подтверждений
Главный вывод: суверенитет без независимой вычислительной базы
Данные Counterpoint показывают, что национальная ИИ-модель сама по себе ещё не означает технологический суверенитет. Если обучение и запуск этой модели зависят от оборудования, драйверов, библиотек и сетевых решений одного поставщика, зависимость просто перемещается с уровня готового сервиса на уровень инфраструктуры.
Пока Nvidia контролирует 92,4% исследованного сегмента. AMD находит отдельные точки опоры в Европе, Австралии и Южной Корее, а Cerebras — на Ближнем Востоке, но эти проекты остаются скорее исключениями, чем новой рыночной нормой .
Именно поэтому дальнейшая борьба за суверенный ИИ будет идти не только вокруг качества языковых моделей. Не менее важными станут собственные ускорители, программные платформы, цепочки поставок и возможность быстро сменить поставщика без многолетней перестройки всей системы.
