Недавнее стратегическое лицензионное соглашение Nvidia с Groq на 20 миллиардов долларов сигнализирует о значительном сдвиге в сфере искусственного интеллекта, предполагая, что эпоха доминирования графических процессоров общего назначения в выводе ИИ подходит к концу. По мнению отраслевых аналитиков, сделка, объявленная в конце 2025 года и ставшая очевидной для корпоративных разработчиков в 2026 году, указывает на будущее дезагрегированных архитектур вывода.

Этот шаг произошел в связи с тем, что вывод, процесс запуска обученных моделей ИИ, превзошел обучение по общему объему доходов центров обработки данных в конце 2025 года, что Deloitte назвал "Инверсией Вывода" (Inference Flip). Этот сдвиг предъявляет новые требования к проектированию кремния, требуя специализированных архитектур для обработки как массивного контекста, так и мгновенных рассуждений.

Лицензионное соглашение указывает на то, что Nvidia, владеющая, по оценкам, 92% рынка, признает ограничения своих графических процессоров общего назначения для растущих потребностей вывода ИИ. Мэтт Маршалл, сообщая о сделке, отметил, что это один из первых явных шагов в борьбе на четыре фронта за будущее стека ИИ.

Рост вывода обусловлен растущим развертыванием моделей ИИ в различных приложениях, от автономных транспортных средств до персонализированных рекомендаций. Эти приложения требуют принятия решений в режиме реального времени на основе огромных объемов данных, что расширяет границы традиционных архитектур графических процессоров.

Дезагрегированная архитектура вывода предполагает разделение кремния на различные типы, каждый из которых оптимизирован для конкретных задач. Это позволяет более эффективно обрабатывать рабочие нагрузки ИИ, потенциально приводя к снижению задержки и увеличению пропускной способности.

Инвестиции Nvidia в Groq, компанию, специализирующуюся на тензорных потоковых процессорах (Tensor Streaming Processors, TSPs), разработанных для высокоскоростного вывода, предполагают стратегический шаг для адаптации к этому меняющемуся ландшафту. TSP предлагают альтернативу графическим процессорам, уделяя особое внимание минимизации задержки и максимизации производительности для конкретных моделей ИИ.

Последствия этого сдвига далеко идущие и потенциально влияют на всю экосистему ИИ. Поскольку предприятия все чаще внедряют дезагрегированные архитектуры вывода, ожидается появление новых игроков и технологий, бросающих вызов доминированию Nvidia. В ближайшие несколько лет, вероятно, произойдет интенсивная конкуренция и инновации, поскольку компании будут бороться за позиции на этом развивающемся рынке.