Нескінченна гонка за швидшим штучним інтелектом полягає не просто у збільшенні обчислювальної потужності. Йдеться про усунення вузьких місць та зміну архітектур – як при будівництві піраміди: те, що виглядає гладко здалеку, насправді є серією гострих блоків. Десятиліттями технологічна індустрія слідувала закону Мура, але це зростання досягло плато. Тепер наступний виток розвитку ІІ залежить від затримки, а не лише від грубої сили.
Плато грубих обчислень
У перші дні обчислювальної техніки спостерігалося експоненційне зростання щільності транзисторів, що призводило до підвищення продуктивності процесорів. Але це сповільнилося, і увага переключилася на графічні процесори (GPU), що просуваються Дженсеном Хуангом з Nvidia. Проте навіть GPU мають межі. Сучасні генеративні моделі ІІ наштовхуються на стіну. Зростання не зупиняється; він змінюється. Як висловився Даріо Амодей з Anthropic: “Експонента триває, поки не закінчиться”.
Ключовим моментом зараз є не просто більше обчислень, а те, як ці обчислення використовуються. Nvidia це визнає: їхній нещодавній Rubin підкреслює важливість методів MoE (Mixture of Experts), які дозволяють більш дешевий та ефективніший виведення моделей.
Криза затримки та рішення Groq
Головною перешкодою сьогодні є не навчання масивних моделей, а висновок – швидкість, з якою ІІ може обробляти інформацію і давати відповіді. Користувачі не хочуть чекати, доки ІІ «замислиться». Саме тут у гру вступає Groq. Їхня архітектура Language Processing Unit (LPU) розроблена для блискавичного виведення, усуваючи вузькі місця пропускної спроможності пам’яті, які переслідують GPU при обробці складних завдань міркування.
Уявіть собі ІІ-агента, якому необхідно перевірити свою роботу, згенерувавши 10 000 внутрішніх «розумних токенів», перш ніж відповісти. На стандартному GPU це займає 20-40 секунд. На Groq це відбувається менш як за 2 секунди. Ця швидкість відкриває можливості реального часу для міркувань.
Наступний хід Nvidia: поглинання чи інтеграція?
Для Nvidia придбання або глибока інтеграція з Groq стосується не лише більш швидких чипів. Йдеться про вирішення проблеми «очікування, поки робот замислиться» та створення домінуючої програмної екосистеми. GPU були універсальним інструментом для ІІ, але висновок потребує іншого підходу.
Nvidia вже контролює екосистему CUDA, свій найбільший актив. Обернувши це навколо апаратного забезпечення Groq, вони фактично заблокували б конкурентів та запропонували єдину справжню наскрізну платформу для навчання і запуску ІІ. У поєднанні з наступною моделлю з відкритим вихідним кодом (наприклад, DeepSeek 4), це створило б пропозицію, яка суперничає з сьогоднішніми передовими моделями за вартістю, продуктивністю та швидкістю.
Сходи прогресу
Зростання ІІ – це не гладка крива. Це серія проривів, які долають конкретні вузькі місця. Спочатку нам були потрібні більш швидкі обчислення (GPU). Потім глибше навчання (архітектури-трансформери). Тепер нам потрібна швидша логіка (LPU від Groq).
Дженсен Хуанг довів свою готовність порушувати власні продуктові лінійки, щоби залишатися попереду. Прийнявши Groq, Nvidia придбала б як чіп; вона забезпечила б майбутнє інтелекту в реальному часі. Гонка більше не за грубою силою: вона за ефективність, архітектуру та здатність давати відповіді зараз.
