Бесконечная гонка за более быстрым искусственным интеллектом заключается не просто в увеличении вычислительной мощности. Речь идет об устранении узких мест и изменении архитектур – как при строительстве пирамиды: то, что выглядит гладко издалека, на самом деле является серией острых блоков. Десятилетиями технологическая индустрия следовала закону Мура, но этот рост достиг плато. Теперь следующий виток развития ИИ зависит от задержки, а не только от грубой силы.
Плато грубых вычислений
В первые дни вычислительной техники наблюдался экспоненциальный рост плотности транзисторов, что приводило к повышению производительности процессоров. Но это замедлилось, и внимание переключилось на графические процессоры (GPU), продвигаемые Дженсеном Хуангом из Nvidia. Однако даже GPU имеют свои пределы. Современные генеративные модели ИИ наталкиваются на стену. Рост не останавливается; он меняется. Как выразился Дарио Амодей из Anthropic: «Экспонента продолжается, пока не закончится».
Ключевым моментом сейчас является не просто больше вычислений, а то, как эти вычисления используются. Nvidia это признает: их недавний Rubin подчеркивает важность методов MoE (Mixture of Experts), которые позволяют более дешевый и эффективный вывод моделей.
Кризис задержки и решение Groq
Главным препятствием сегодня является не обучение массивных моделей, а вывод – скорость, с которой ИИ может обрабатывать информацию и давать ответы. Пользователи не хотят ждать, пока ИИ «задумается». Именно здесь в игру вступает Groq. Их архитектура Language Processing Unit (LPU) разработана для молниеносного вывода, устраняя узкие места пропускной способности памяти, которые преследуют GPU при обработке сложных задач рассуждения.
Представьте себе ИИ-агента, которому необходимо проверить свою работу, сгенерировав 10 000 внутренних «мыслительных токенов», прежде чем ответить. На стандартном GPU это занимает 20–40 секунд. На Groq это происходит менее чем за 2 секунды. Эта скорость открывает возможности реального времени для рассуждений.
Следующий ход Nvidia: поглощение или интеграция?
Для Nvidia приобретение или глубокая интеграция с Groq касается не только более быстрых чипов. Речь идет о решении проблемы «ожидания, пока робот задумается» и создании доминирующей программной экосистемы. GPU были универсальным инструментом для ИИ, но вывод требует другого подхода.
Nvidia уже контролирует экосистему CUDA, свой самый большой актив. Обернув это вокруг аппаратного обеспечения Groq, они фактически заблокировали бы конкурентов и предложили единственную настоящую сквозную платформу для обучения и запуска ИИ. В сочетании со следующей моделью с открытым исходным кодом (например, DeepSeek 4), это создало бы предложение, которое соперничает с сегодняшними передовыми моделями по стоимости, производительности и скорости.
Лестница прогресса
Рост ИИ — это не гладкая кривая. Это серия прорывов, преодолевающих конкретные узкие места. Сначала нам требовались более быстрые вычисления (GPU). Затем более глубокое обучение (архитектуры-трансформеры). Теперь нам нужна более быстрая логика (LPU от Groq).
Дженсен Хуанг доказал свою готовность нарушать собственные продуктовые линейки, чтобы оставаться впереди. Приняв Groq, Nvidia приобрела бы не только чип; она бы обеспечила будущее интеллекта в реальном времени. Гонка больше не за грубой силой: она за эффективность, архитектуру и способность давать ответы сейчас.
