Всередині колаборації MediaTek–Nvidia

Це партнерство охоплює весь стек обчислень для ШІ, створюючи попит на інженерів на кожному рівні:

• Процесори для ПК зі ШІ: MediaTek спільно розробила процесор N1X, який став серцем ноутбуків Nvidia RTX Spark, представлених на GTC Taipei. Чип виготовляється за 3-нм техпроцесом TSMC .
• Персональні AI-суперкомп'ютери: MediaTek взяла участь у розробці суперчіпа GB10 Grace Blackwell всередині персонального AI-суперкомп'ютера DGX Spark, який надійшов у відкритий продаж у жовтні 2025 року .
• Кастомні AI ASIC: MediaTek увійшла до екосистеми Nvidia як один із перших користувачів NVLink Fusion, використовуючи свій досвід у високошвидкісних інтерфейсах для створення хмарного AI-кремнію .
• Автомобільні рішення: Компанії спільно будують платформи для кабін авто, використовуючи чіплети GPU Nvidia та AI IP. Запуск у виробництво очікується вже у 2026 році .
• IoT та периферійний ШІ: Співпраця поширюється на фреймворки на кшталт Nvidia TAO, які дозволяють виконувати висновки ШІ на пристроях з низьким енергоспоживанням .

Кожна з цих ініціатив вимагає інженерів, що спеціалізуються на дизайні чипів, передовому пакуванні, системній інтеграції та програмному забезпеченні для ШІ — і це ролі, яких у такому масштабі ще не існувало до поточного буму ШІ.

Аргумент Хуанга на Computex 2026: «Цілковита нісенітниця»

Виступаючи на Computex 2026 у Тайбеї, Дженсен Хуанг прямо розкритикував твердження, що ШІ знищує робочі місця для програмістів :

«Люди кажуть, що ШІ скорочує робочі місця — це цілковита нісенітниця. Насправді він змушує наймати ще більше розробників».

Його аргумент спирається на просту економічну логіку: коли продуктивність одного розробника завдяки AI-інструментам зростає в рази, компанії хочуть отримати більше цієї продуктивної праці, а не менше . Він порівняв вплив ШІ з попередніми технологічними хвилями: «ПК зробили нас більш зайнятими. Інтернет зробив нас більш зайнятими, мобільні пристрої зробили нас більш зайнятими. ШІ зробить те саме» .

Як доказ Хуанг навів обсяги комітів на GitHub, які майже потроїлися, а також стрімке зростання сесій AI-асистованого кодингу з 300 мільйонів у 2023 році до майже 1,4 мільярда на початку 2026 року . З цього випливає: AI-інструменти настільки підсилюють продуктивність інженерів, що попит на них зростає, а не падає.

Як узгодити це з цифрою у 107 000 звільнень

Оптимістичний погляд Хуанга контрастує з неприємним фактом: лише за цей рік понад 107 000 технічних працівників втратили роботу . Хуанг та його прихильники пояснюють цю суперечність двома аргументами:

1. Більшість звільнень — це результат постпандемічної реструктуризації та підвищення ефективності, а не прямої заміни людей ШІ. Технологічні компанії надмірно наймали персонал під час буму 2020–2022 років, і поточні скорочення радше нагадують циклічні корекції, які відбувалися задовго до появи генеративного ШІ.
2. Найм у сфері ШІ зростає швидше, ніж скорочуються традиційні ролі. Експансія MediaTek — від залучення ветерана пакування з TSMC до боротьби за $1 млрд на новому ринку ЦОД та укомплектування штату для спільних проєктів з Nvidia — ілюструє, як розбудова AI-інфраструктури породжує категорії робіт (дизайн чіплетів, управління AI-фабриками, інтеграція ШІ в авто), яких майже не існувало ще п'ять років тому.

Головна теза Хуанга залишається виваженою: він не стверджує, що жодна робота не буде втрачена, а радше наполягає, що нові категорії інженерної праці поглинуть більше талантів, ніж буде автоматизовано. MediaTek, Qualcomm та вся партнерська екосистема Nvidia прямо зараз демонструють цю закономірність у реальному часі.

Зрештою, питання не в тому, чи замінить ШІ окремі завдання, а в тому, чи перевищить загальний попит на інженерів, які розбудовують AI-системи, темпи скорочення традиційних посад. Наразі дані щодо найму в напівпровідниковій галузі свідчать на користь Хуанга.

Всередині колаборації MediaTek–Nvidia

Це партнерство охоплює весь стек обчислень для ШІ, створюючи попит на інженерів на кожному рівні:

• Процесори для ПК зі ШІ: MediaTek спільно розробила процесор N1X, який став серцем ноутбуків Nvidia RTX Spark, представлених на GTC Taipei. Чип виготовляється за 3-нм техпроцесом TSMC .
• Персональні AI-суперкомп'ютери: MediaTek взяла участь у розробці суперчіпа GB10 Grace Blackwell всередині персонального AI-суперкомп'ютера DGX Spark, який надійшов у відкритий продаж у жовтні 2025 року .
• Кастомні AI ASIC: MediaTek увійшла до екосистеми Nvidia як один із перших користувачів NVLink Fusion, використовуючи свій досвід у високошвидкісних інтерфейсах для створення хмарного AI-кремнію .
• Автомобільні рішення: Компанії спільно будують платформи для кабін авто, використовуючи чіплети GPU Nvidia та AI IP. Запуск у виробництво очікується вже у 2026 році .
• IoT та периферійний ШІ: Співпраця поширюється на фреймворки на кшталт Nvidia TAO, які дозволяють виконувати висновки ШІ на пристроях з низьким енергоспоживанням .

Кожна з цих ініціатив вимагає інженерів, що спеціалізуються на дизайні чипів, передовому пакуванні, системній інтеграції та програмному забезпеченні для ШІ — і це ролі, яких у такому масштабі ще не існувало до поточного буму ШІ.

Аргумент Хуанга на Computex 2026: «Цілковита нісенітниця»

Виступаючи на Computex 2026 у Тайбеї, Дженсен Хуанг прямо розкритикував твердження, що ШІ знищує робочі місця для програмістів :

«Люди кажуть, що ШІ скорочує робочі місця — це цілковита нісенітниця. Насправді він змушує наймати ще більше розробників».

Його аргумент спирається на просту економічну логіку: коли продуктивність одного розробника завдяки AI-інструментам зростає в рази, компанії хочуть отримати більше цієї продуктивної праці, а не менше . Він порівняв вплив ШІ з попередніми технологічними хвилями: «ПК зробили нас більш зайнятими. Інтернет зробив нас більш зайнятими, мобільні пристрої зробили нас більш зайнятими. ШІ зробить те саме» .

Як доказ Хуанг навів обсяги комітів на GitHub, які майже потроїлися, а також стрімке зростання сесій AI-асистованого кодингу з 300 мільйонів у 2023 році до майже 1,4 мільярда на початку 2026 року . З цього випливає: AI-інструменти настільки підсилюють продуктивність інженерів, що попит на них зростає, а не падає.

Як узгодити це з цифрою у 107 000 звільнень

Оптимістичний погляд Хуанга контрастує з неприємним фактом: лише за цей рік понад 107 000 технічних працівників втратили роботу . Хуанг та його прихильники пояснюють цю суперечність двома аргументами:

1. Більшість звільнень — це результат постпандемічної реструктуризації та підвищення ефективності, а не прямої заміни людей ШІ. Технологічні компанії надмірно наймали персонал під час буму 2020–2022 років, і поточні скорочення радше нагадують циклічні корекції, які відбувалися задовго до появи генеративного ШІ.
2. Найм у сфері ШІ зростає швидше, ніж скорочуються традиційні ролі. Експансія MediaTek — від залучення ветерана пакування з TSMC до боротьби за $1 млрд на новому ринку ЦОД та укомплектування штату для спільних проєктів з Nvidia — ілюструє, як розбудова AI-інфраструктури породжує категорії робіт (дизайн чіплетів, управління AI-фабриками, інтеграція ШІ в авто), яких майже не існувало ще п'ять років тому.

Головна теза Хуанга залишається виваженою: він не стверджує, що жодна робота не буде втрачена, а радше наполягає, що нові категорії інженерної праці поглинуть більше талантів, ніж буде автоматизовано. MediaTek, Qualcomm та вся партнерська екосистема Nvidia прямо зараз демонструють цю закономірність у реальному часі.

Зрештою, питання не в тому, чи замінить ШІ окремі завдання, а в тому, чи перевищить загальний попит на інженерів, які розбудовують AI-системи, темпи скорочення традиційних посад. Наразі дані щодо найму в напівпровідниковій галузі свідчать на користь Хуанга.