Токенизацията на света от Nvidia: Как Дженсън Хуанг усъвършенства стратегията за маслени лампи на 21-ви век

Милиарди за празни обещания? Неудобната истина за фабриката за токени на Nvidia

Главният изпълнителен директор на Nvidia, Дженсен Хуанг, формулира едно просто уравнение: тези, които не пресмятат, губят. Но зад бляскавата фасада на бума на изкуствения интелект се крие безмилостен бизнес модел, напомнящ за безскрупулните монополни стратегии от 19-ти век. С безпрецедентен хардуерен монопол, затворената екосистема на софтуера CUDA и фронтални атаки като новия чип RTX Spark, технологичният гигант принуждава световната икономика да се изправи пред опасна зависимост. Вместо измерима производителност, компаниите днес купуват предимно едно нещо: чистата консумация на „токени“. Това е задълбочен анализ на това как Nvidia обръща правилата за създаване на стойност с главата надолу, защо хиперскалерите трябва да инвестират стотици милиарди – и защо тази спирала от печалба и разхищение на енергия може да ни струва скъпо на всички.

NVIDIA и токенизацията на света: Как Дженсън Хуанг диктува (и печели от) нов икономически ред

Моментът, в който телешопингът се превърна в корпоративна стратегия

През март 2026 г. Дженсън Хуанг излезе на сцената на конференцията за технологии, медии и телекомуникации на Morgan Stanley в Сан Франциско и произнесе изречение, което е несравнимо по своята краткост и дързост: „Изчисленията са равни на токени, токените са равни на интелигентност, а интелигентността е равна на икономическия резултат на всяко ниво, от компании до държави.“ Това, което се чете като фундаментално физическо уравнение, всъщност е една от най-амбициозните маркетингови конструкции в икономическата история: преосмислянето на център за данни като печатница, която генерира печалба – предимно за NVIDIA.

Няколко седмици по-рано, на Computex 2026 в Тайпе, Хуанг допълни тази картина с RTX Spark, ARM-базирана система-на-чип за лаптопи с Windows и компактни настолни компютри. Разказът вече беше познат: тези, които не купуват, изостават. Самото потребление е доказателство за икономическа активност. „Колкото повече купувате, толкова повече печелите“ – фраза, която в своята красива простота дестилира цялата логика на бизнес модел, основан на структурната зависимост на клиентите.

За да разберем защо тази логика е толкова опасна, си струва да погледнем назад към историята на маслените лампи.

Принципът на маслената лампа: Как да дадем дара на зависимостта

Към края на 19-ти век, компанията Standard Oil на Джон Д. Рокфелер разпространява една проста, но революционна технология в американските домове: керосиновата лампа. Самата лампа е евтина, понякога дори безплатна. Маслото, от което се нуждае, за да работи, не е било такова – и без това масло лампата е била безполезна. До 1879 г. Standard Oil контролира приблизително 90% от рафинерийския капацитет на САЩ, като по този начин диктува цената на единственото гориво, което поддържа лампите да горят. Уловката не е била в самата лампа. Уловката е била в получената система: след като веднъж преминете на керосин, няма връщане назад. Продължавате да го купувате – до края на дните си или докато Върховният съд не се произнесе.

NVIDIA пренесе този принцип в дигиталната ера, надграждайки върху 17 години търпелив труд. От 2007 г. насам компанията разработва собствената си платформа за програмиране CUDA, която сега е де факто операционната система на световната индустрия за изкуствен интелект. С над 5 милиона регистрирани разработчици, около 5937 GitHub проекта, свързани само с CUDA (в сравнение със 187 за конкурентния продукт на AMD ROCm) и почти всяка съответна библиотека за изкуствен интелект – от cuDNN и TensorRT до рамките PyTorch и TensorFlow – NVIDIA създаде софтуерна пропаст, която не може да бъде преодоляна само с капитал. Крушката се нарича CUDA. Маслото се нарича compute. И след като веднъж веднъж влезете в екосистемата, няма изход.

Това е ясно демонстрирано от историята на проекта с отворен код ZLUDA, който направи възможно изпълнението на CUDA код без промяна на хардуер на AMD. Когато заплахата стана реална, NVIDIA тихо и без консултации промени условията за ползване на платформата CUDA: слоевете за транслация бяха забранени чрез EULA. Няма съд, няма лоялна конкуренция – само договорна клауза, която задушаваше истинска алтернатива в зародиш.

Фабриката за токени: Нова парадигма за създаване на стойност

Терминът „Фабрика за изкуствен интелект“ не е метафора; това е декларация за мисия. На конференцията GTC през март 2026 г. Дженсен Хуанг изрично дефинира какво има предвид под него: центровете за данни вече не са пасивни инфраструктурни съоръжения, а активни производствени инсталации, чиято продукция – измерена в токени в секунда – може директно да се превърне в приходи на компанията и брутен вътрешен продукт. Токенът е новата единица барел на цифровата стока.

Това, което първоначално звучи като правдоподобна систематизация, при по-внимателно разглеждане представлява фундаментална промяна в приписването на стойност. Традиционно икономическата стойност се измерва с резултата: Решен ли е проблемът? Създаден ли е продукт? Генерирани ли са приходи? В рамките на Хуанг стойността възниква от самото изчисление - независимо дали токенът допринася за решаването на реален проблем или се превръща в скъпоструващо време за престой. Това изчисление е вярно за NVIDIA и хиперскалерите, защото те печелят от всеки създаден токен. За крайния клиент е вярно обратното.

Агентният ИИ, което означава системи, които автономно планират, изследват и изпълняват, може да консумира милион пъти повече токени от стандартен подкаст, според Хуанг. Това не е описание на революция в ефективността. Това е описание на експоненциално нарастващи оперативни разходи. Тези, които внедряват ИИ агенти в голям мащаб, не купуват производителност – те купуват потребление на токени, чиято стойност все още не е доказана в реални икономически резултати.

Монополен контрол: Числа, които заглушават

Позицията на NVIDIA на пазара на хардуер за изкуствен интелект вече не е пазарно господство в традиционния смисъл. Това е структурен факт, който дори опитните наблюдатели на капиталовия пазар намират за причина за предпазливост. През четвъртото тримесечие на фискалната 2026 година (ноември 2025 г. до януари 2026 г.) NVIDIA постигна тримесечни приходи от 68,1 милиарда долара, което представлява ръст от 73% на годишна база. Бизнесът с центрове за данни представлява 91,5% от общите приходи, а коригираният оперативен марж се покачи до 67,7%.

За сравнение: Софтуерните компании, известни с високите си маржове, рядко постигат стойности над 40 процента. NVIDIA, официално хардуерна компания, генерира маржове, които биха били изключителни дори за платформени компании – индикация, че истинското ѝ конкурентно предимство се крие в софтуерната ѝ екосистема, а не в силиция. Според анализ на Handelsblatt, CUDA е истинската операционна система на AI индустрията, а най-голямото конкурентно предимство на NVIDIA се крие в нейния код, а не в чипа.

На пазара на дискретни графични карти, NVIDIA ще държи 94% пазарен дял към четвъртото тримесечие на 2025 г., според данни на Jon Peddie Research. AMD ще има пет%, а Intel един%. Делът на пазара на графични процесори, специфични за изкуствен интелект, е сравним. В сектора за производство на пластини, използвани за чипове с изкуствен интелект, се очаква NVIDIA да осигури 77% дял през 2025 г., според анализ на Morgan Stanley - в сравнение с 51% през предходната година.

Тази концентрация не е природен закон, дори Хуанг да обича да я описва като такъв. Тя е резултат от дългогодишна стратегия, основана на технологично превъзходство, целенасочена сегментация на пазара и изграждане на екосистема, в която разходите за преминаване към друг доставчик за клиентите са толкова високи, че дори масивните увеличения на цените се приемат без оплаквания.

Потокът на капитала: Кой плаща сметката?

Истинската степен на зависимост на NVIDIA не се разкрива в собствените данни на компанията, а по-скоро в плановете за капиталови разходи на най-важните ѝ клиенти. Петте най-големи американски хиперскалера – Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta и Oracle – обявиха комбинирани капиталови разходи от 660 до 690 милиарда долара за 2026 г., което е почти двойно повече от цифрата от предходната година. От тях приблизително 55 до 60 процента се насочват пряко или косвено към NVIDIA.

Само Amazon обяви инвестиции от 200 милиарда долара за 2026 г. - сума, надвишаваща годишния брутен вътрешен продукт на Португалия. Очаква се капиталовите разходи на Alphabet да се увеличат от 91 милиарда долара на 180 милиарда долара, което е ръст от 98%. Microsoft увеличава бюджета си за центрове за данни с 59% на годишна база. Тези разходи вече не се финансират единствено от свободния паричен поток. Очаква се свободният паричен поток на Amazon да стане отрицателен със 17 милиарда долара до 28 милиарда долара през 2026 г., свободният паричен поток на Meta се очаква да спадне с близо 90%, а Oracle се очаква да отчете отрицателен свободен паричен поток до 2030 г.

Кой в крайна сметка плаща? Хиперскалерите прехвърлят разходите чрез увеличение на цените. През януари 2026 г. AWS повиши цените на инстансите с графични процесори H200 с 15% – обрат на две десетилетия падащи цени на облачните изчисления. По този начин корпоративните клиенти, които получават услуги с изкуствен интелект чрез облака, директно плащат цената за монопола на NVIDIA.

AllianceBernstein изчислява, че NVIDIA запазва около 30% от общите разходи за центрове за данни с изкуствен интелект като печалба. Това означава, че за всяко евро, което европейска компания похарчи за облачни услуги с изкуствен интелект, приблизително 30 цента отиват в американска компания – без никакво изискване за възвръщаемост на инвестицията под формата на решаване на проблеми, иновации или обществена полза. Токенът е произведен. Това е достатъчно.

Отпадъците като ключов показател за ефективност: Извратената логика на производителността

Дженсен Хуанг е заявявал на събития, че е дълбоко обезпокоителен, ако един добре платен разработчик на софтуер не поема поне четвърт милион щатски долара разходи за токени годишно. Това твърдение често се цитира в технологичните медии като доказателство за визията на Хуанг, но рядко се разглежда откъм икономическа същност.

Четвърт милион щатски долара разходи за токени не са показател за производителност. Това е показател за потребление. Ключовата разлика: Производителността измерва продукцията на вложен ресурс. Потреблението измерва само вложен ресурс. Като издига потреблението на токени до управленски показател, Хуанг скъсва с един от най-старите принципи на бизнес администрацията: Не използването на ресурси създава стойност, а резултатът.

Практиката, по някакъв начин, доказва правотата на Хуанг, но по начин, който вреди на компаниите. Компании като Zapier вече систематично проследяват потреблението на токени от служителите си. Всеки, който използва пет пъти повече токени от средното, е вътрешно проверяван за моделите си на употреба. Това, което започна като контрол на разходите, заплашва да се превърне в нова форма на мания за измерване на производителността, при която служителите се научават да подават безсмислени подкани, за да избегнат изоставане във вътрешните класации. Потреблението се превръща в демонстрация на производителност, а разхищението – във форма на самозащита.

Скорошно проучване на Bitkom сред 604 германски компании разкрива, че една трета от фирмите, използващи изкуствен интелект, вече са били изненадани от свързаните с това разходи. Президентът на Bitkom Ралф Винтергерст потвърди, че много компании съобщават, че агентите с изкуствен интелект изискват повече подкрепа от традиционните служители, отколкото първоначално се е очаквало. Брайън Джабарян от Чикагския университет обобщава: „Всички си мислеха, че просто внедрявате токени с изкуствен интелект, виждате увеличение на производителността и това е всичко. Но реалността е по-сложна.“

Лъжата за производителността и нейните методологични слабости

Основният аргумент на NVIDIA за икономическата жизнеспособност на платформата ѝ е твърдението, че изкуственият интелект утроява производителността. Тази цифра има методологично ограничение, което рядко се обсъжда в публичния дебат: тя се основава почти изключително на наблюдения в областта на разработката на софтуер – именно професионалната група, която се възползва най-много от инструментите с изкуствен интелект, притежава техническата експертиза за оптимално използване и вече работи интензивно с цифрови инструменти.

Институтът за изследване на заетостта (IAB) приема, че цялостното въздействие на изкуствения интелект върху германския пазар на труда е реално, но значително по-неравномерно разпределено, отколкото предполага представянето на Хуанг: Около 800 000 работни места могат да бъдат загубени поради изкуствения интелект, докато в същото време биха били създадени около 800 000 нови - с общо икономическо увеличение на производителността до 0,8 процентни пункта годишно. Тази цифра е икономически значима, но далеч не се утроява.

„Европейското проучване на растежа 2026“ на стратегическата консултантска компания Simon-Kucher, базирано на 1236 интервюта с компании в 13 европейски страни, заключава, че 73% от компаниите понастоящем използват ИИ в по-малко от 30% от своите процеси и очакват забележими ефекти върху производителността или заетостта само при процент на проникване от 30 до 50%. Анализ на пазара на труда от фондация Bertelsmann, базиран на приблизително 60 милиона обяви за работа, установява, че делът на работните места, свързани с ИИ, е стагнирал на вече ниско ниво от 2022 г. насам и дори е намалял леко през 2023 и 2024 г.

Това не означава, че изкуственият интелект няма икономическо въздействие. Означава, че въздействието е селективно и неравномерно разпределено и се проявява много по-бавно, отколкото се разпространява от индустрията – докато разходите се понасят незабавно.

Ново измерение на дигиталната трансформация с „Управляван ИИ“ (изкуствен интелект) – платформа и B2B решение | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Тук ще научите как вашата компания може да внедри персонализирани решения с изкуствен интелект бързо, сигурно и без високи бариери за навлизане.

Управляваната AI платформа е вашето цялостно и безпроблемно решение за изкуствен интелект. Вместо да се занимавате със сложни технологии, скъпа инфраструктура и продължителни процеси на разработка, вие получавате готово решение, съобразено с вашите нужди, от специализиран партньор – често само в рамките на няколко дни.

Ключовите предимства накратко:

⚡ Бързо внедряване: От идея до готово за употреба приложение за дни, а не за месеци. Ние предлагаме практични решения, които създават незабавна добавена стойност.

🔒 Максимална сигурност на данните: Вашите чувствителни данни остават при вас. Гарантираме сигурна и съвместима обработка без споделяне на данни с трети страни.

💸 Без финансов риск: Плащате само за резултати. Високите първоначални инвестиции в хардуер, софтуер или персонал са напълно елиминирани.

🎯 Фокусирайте се върху основния си бизнес: Концентрирайте се върху това, което правите най-добре. Ние се грижим за цялостното техническо внедряване, експлоатация и поддръжка на вашето AI решение.

📈 Готов за бъдещето и мащабируем: Вашият изкуствен интелект расте с вас. Ние гарантираме непрекъсната оптимизация и мащабируемост и гъвкаво адаптираме моделите към новите изисквания.

Повече информация тук:

• Управляваното решение с изкуствен интелект - Индустриални услуги с изкуствен интелект: Ключът към конкурентоспособността в секторите на услугите, промишлеността и машиностроенето

Маневрата RTX Spark: Унищожете пазара и продайте решението

Един от най-интересните аспекти на настоящата стратегия на NVIDIA е представянето на RTX Spark. Обявен на 31 май 2026 г. на Computex в Тайпе, чипът комбинира 20-ядрен ARM процесор, базиран на архитектурата Grace, с графичен процесор Blackwell с 6144 CUDA ядра и до 128 GB споделена LPDDR5X памет. Той може да се похвали с до един петафлоп изчислителна мощност с изкуствен интелект. Сред първите устройства, които го използват, е Surface Laptop Ultra на Microsoft.

На пръв поглед това изглежда е реакция към чиповете от серията M на Apple, които доминираха на пазара на премиум лаптопи с ефективни ARM процесори през последните години. По-задълбочен поглед обаче разкрива нещо друго: огромното търсене на графични процесори с изкуствен интелект от NVIDIA в центровете за данни допринесе значително за недостига и увеличената цена на чиповете памет, оказвайки огромен натиск върху традиционния пазар на персонални компютри. Целият пазар на графични процесори (включително решенията за интегрирана графика) се сви с 12% до 68,8 милиона бройки през първото тримесечие на 2025 г. А сега NVIDIA пуска премиум ARM компютър, като по този начин ефективно обявява конвенционалния настолен компютър за остарял.

Моделът е познат: установеният пазар се дестабилизира от външни фактори. След това се появява доставчик с решение на проблема, който сам е помогнал да се създаде – естествено, на премиум цени. RTX Spark е изрично насочен към високия клас пазар. Точните цени не са обявени, но наблюдателите в индустрията очакват значителни надценки в сравнение с подобни устройства с процесори Intel или AMD. Тези, които влязат в тази нова екосистема, изоставят стандарта x86 и по този начин стават зависими от ARM, зависимост, допълнително подсилена от патентованата CUDA екосистема. В бъдеще потребителите ще могат да генерират свои собствени токени – на хардуера на Huang, със софтуера на Huang, съгласно правилата на Huang.

Машини, произвеждащи за машини: Кръговият аргумент на една икономика

В най-радикалната форма на своята визия, Хуанг описва свят, в който агентите с изкуствен интелект предоставят услуги за други агенти с изкуствен интелект, които от своя страна зависят от инфраструктурата с изкуствен интелект, наблюдавана от други агенти. Икономическата дейност е самодостатъчна – тя вече не се нуждае от човешка крайна употреба, за да бъде измерима, стига токените да продължават да се движат.

Това кръгово разсъждение има елегантна вътрешна логика за NVIDIA, но е тревожно за останалата част от икономиката. Ако токените се считат за показател за икономическа активност, тогава всеки създаден токен оправдава по-нататъшни инвестиции в инфраструктура, която генерира още токени. Резултатът е спирала, в която инвестициите в изчисления се легитимират чрез производството на токени, чиято действителна икономическа полза остава неясна. За технологичния сектор това е маховик. За по-широката икономика това може да се окаже нова версия на ефекта на изтласкване: капиталът, вливащ се във фабриките за токени, не е наличен за продуктивни инвестиции в производство, инфраструктура, образование или здравеопазване.

Данните за хиперскейлъра показват ясно: очаква се свободният паричен поток на Amazon да стане отрицателен през 2026 г., а този на Meta ще падне почти до нула. Този капиталов ангажимент не е признак за разумна икономическа преценка – той е резултат от надпревара във въоръжаването, в която никой не може да се откаже, без да загуби пазарен дял. Тези, които не купуват, изостават. Тези, които купуват, субсидират маржовете на NVIDIA.

Екологично измерение: Невидимата трета страна в уравнението

Икономически анализ на икономиката на токените, който игнорира екологичните разходи, би бил непълен. Глобалното потребление на електроенергия от центровете за данни с изкуствен интелект ще се увеличи от 50 милиарда киловатчаса през 2023 г. до приблизително 550 милиарда киловатчаса през 2030 г. - единадесеткратно увеличение. Това ще бъде съпроводено с увеличение на емисиите на парникови газове от центровете за данни от 212 на 355 милиона тона CO₂ еквивалент, въпреки паралелното разширяване на възобновяемите енергийни източници.

В доклад, поръчан от Greenpeace Германия, Öko-Institut (Институт за приложна екология) заключава, че центровете за данни ще продължат да разчитат в голяма степен на изкопаеми горива през следващите години, тъй като локалните електропреносни мрежи достигат предела на капацитета си. МВФ определя комбинирания дял на центровете за данни с изкуствен интелект и криптовалутите в световното потребление на електроенергия на два процента за 2023 г., с прогнозирано увеличение до 3,5 процента до 2027 г. Заявка в ChatGPT консумира от три до десет пъти повече електроенергия от конвенционално търсене в Google.

Тези разходи не се появяват в никой баланс на NVIDIA. Нито пък се появяват в ценообразуването на токен. Те са външни разходи – поемани от потребителите на енергия, климатичните системи и бъдещите поколения. В икономически план това са значителни отрицателни външни ефекти, които систематично субсидират бизнес модела на токенната икономика без никаква прозрачност.

CUDA като стандартно масло: Аналогията и нейните ограничения

Историческото сравнение между Standard Oil на Рокфелер и CUDA платформата на NVIDIA има реална аналитична основа, но също така я отива отвъд. Standard Oil контролира тръбопроводи и рафинерии – физическа инфраструктура, която по принцип би могла да бъде дублирана, макар и с огромни капиталови разходи. Разпадането ѝ през 1911 г. е било възможно, защото съоръженията вече са съществували и са могли да бъдат разделени между 34 компании-наследници.

CUDA е по-трудна за разделяне. Не е тръба, която можеш просто да разрежеш. Това е екосистема от милиони редове код, библиотеки, документация, експертен опит на разработчиците и мрежови ефекти, изграждана в продължение на 17 години. CUDA транслационен слой, който прави кода изпълним на хардуер на AMD, е договорно забранен. Алтернативите с отворен код, като ROCm или OpenCL, изостават с част от обхвата и пазарната зрялост. Бюджетът за научноизследователска и развойна дейност от 12,9 милиарда долара, който NVIDIA налива обратно в собствената си екосистема през фискалната 2025 година, купува всяко ново предимство в производителността, преди конкурент да може да го настигне.

В същото време, стратегията на NVIDIA с модели с отворено тегло е особено фина: компанията инвестира 26 милиарда долара за пет години в разработването на модели с отворен изкуствен интелект – модели, които всеки може да използва безплатно. Но моделите Nemotron на NVIDIA са обучени в собствения 4-битов NVFP4 формат на NVIDIA и разгръщат пълното си предимство в производителността само на хардуер Blackwell. Това е все едно да подарите маслената лампа, но да доставяте маслото само от една рафинерия.

Противодействащи сили и структурни граници на господство

Би било аналитично нечестно да се представя позицията на NVIDIA като непроменима. Съществуват реални контрасили, макар че силата им често е надценена. TPU на Google, Trainium на Amazon, MTIA на Meta и Maia на Microsoft са сериозни вътрешни алтернативи, които намалиха дела на NVIDIA в капиталовите разходи за хиперскалери от около 70 процента през 2023 г. до приблизително 55 до 60 процента през 2026 г. Сериите MI300 и MI400 на AMD печелят пазарен дял, особено при определени работни натоварвания, свързани с инференциален анализ.

Но този спад от 70 на 55 процента се случва на фона на масивен общ растеж на пазара. В абсолютни стойности приходите на NVIDIA продължават да растат. Хиперскалерите изграждат свои собствени чипове, защото знаят и се страхуват от зависимостта си от NVIDIA, но могат да диверсифицират пазара само до степен, в която CUDA-съвместимите алтернативи са достатъчно зрели, за да се справят с производствените натоварвания. Този момент все още е далеч.

В началото на 2025 г. китайската компания DeepSeek демонстрира, че са възможни значителни подобрения в ефективността чрез постигане на сравнимо качество на модела с част от изчислителните усилия. Институтът Хасо Платнер цитира DeepSeek като постигащ същата точност на обучение с една стотна от разхода на енергия в сравнение с конвенционалните методи. Ако тази логика за ефективност надделее, търсенето на суров изчислителен обем ще намалее структурно, което ще окаже натиск върху модела за обем на токените на NVIDIA. Хуанг е разпознал тази заплаха и позиционира ефективността – измерена в токени на ват – като новия параметър за решения на ниво изпълнителен директор. Отново посланието е ясно: Купувайте повече, но купувайте по-ефективни машини – от NVIDIA.

Регулация: Антитръстовото законодателство идва ли твърде късно?

Въпросът дали пазарната позиция на NVIDIA оправдава антитръстови действия се обсъжда все по-често в Брюксел и Вашингтон. Сравнението със Standard Oil е повече от просто реторика: По онова време Рокфелер контролираше американската петролна индустрия с 90% пазарен дял, преди съдебното решение от май 1911 г. да доведе до разделянето ѝ на 34 компании-наследници. Органите за защита на конкуренцията на ЕС поне са установили регулаторна рамка със Закона за цифровите пазари и Закона за изкуствения интелект. Въпреки това, пряката намеса срещу екосистемата CUDA на NVIDIA все още не е решена.

Концептуалният проблем е добре известен: за разлика от физически мрежи като тръбопроводи или железопътни линии, софтуерната екосистема не може лесно да бъде отворена чрез регулаторна намеса. Изискванията за оперативна съвместимост, т.е. задължението да се предостави на алтернативите на CUDA същият хардуерен достъп, теоретично биха били осъществими, но на практика скъпи и технически сложни. Освен това, всяка регулаторна мярка би трябвало да бъде приложена достатъчно бързо, за да промени пазарната структура, която се утвърждава все повече ежедневно чрез нови поколения модели, нови хардуерни архитектури и нови ефекти на обвързване с доставчици.

Дотогава важи следното: Всеки, който инвестира в центрове за данни, използва облачни услуги за изкуствен интелект или обучава своите разработчици на CUDA-базирани рамки, плаща – пряко или косвено – монополните печалби на NVIDIA. Това не е конспиративна теория. Това е структурата на пазар, на който един-единствен доставчик контролира 94% от сегмента на дискретните графични карти, 77% от производството на AI чипове и на практика всички съответни софтуерни библиотеки за разработване на AI.

Когато потреблението се превърне в самоцел

Формулата на Дженсън Хуанг – изчисленията са приходи, токените са печалба – е едно от най-честните корпоративни стратегически твърдения от последните години. Честно не в смисъл, че е формулирано в полза на клиентите, а в смисъл, че заявява това, за което много други мълчат: Бизнес моделът не се основава на стойността, генерирана в края на изчислителния процес, а на самия процес.

Това е фундаментално обръщане на логиката за създаване на стойност. Във всяка друга индустрия цената се определя от резултата: построен мост, разработено лекарство, продадена кола. В икономиката на токените цената се определя от вложените ресурси: изразходваните изчислителни часове, потокът от електроенергия, обработените пакети данни. NVIDIA печели пари, преди някой да може да прецени дали инвестицията си струва.

Това не е закон на природата. Това е бизнес модел. И както всеки бизнес модел, той има ограничения, слабости и – с малко търпение – алтернативи. Въпросът е дали компаниите, регулаторните органи и обществеността ще разпознаят и популяризират тези алтернативи достатъчно бързо, преди зависимостта да се вкорени толкова дълбоко, колкото някога е била маслената лампа в американския дом. На „Стандарт Ойл“ на Рокфелер от 1870 до 1911 г. му беше отнето време, за да бъде разбита. Този път маховикът се върти по-бързо.

☑️ Нашият бизнес език е английски или немски

☑️ НОВО: Кореспонденция на родния ви език!

Konrad Wolfenstein

Аз и моят екип с удоволствие ще бъдем на ваше разположение като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт тук [email protected]:или просто ми се обадите на +49 7348 4088 965. Моят имейл адрес е

Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.

☑️ Подкрепа за МСП в стратегията, консултирането, планирането и внедряването

☑️ Създаване или пренасочване на дигиталната стратегия и дигитализация

☑️ Разширяване и оптимизиране на международните процеси на продажби

☑️ Глобални и дигитални B2B търговски платформи

☑️ Pioneer Развитие на бизнеса / Маркетинг / PR / Търговски панаири

Квази-вътрешно решение: Как Xpert.Digital запълва оперативните пропуски в B2B маркетинга и продажбите – Интелигентен бизнес, управляван от съдържание - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital е индустриален център за B2B, базиран на данни, ръководен от Konrad Wolfenstein . Компанията действа като външно, квази-вътрешно решение за индустриални партньори, запълвайки оперативните пропуски в маркетинга, съдържанието и продажбите – без да се изискват допълнителни ресурси от страна на клиента.

Повече информация тук:

• Квази-вътрешно решение: Как Xpert.Digital запълва оперативните пропуски в B2B маркетинга и продажбите – Smart Content-Driven Business