Токенизация мира компанией Nvidia: как Дженсен Хуанг усовершенствовал стратегию «масляной лампы XXI века»

Миллиарды на пустые обещания? Неудобная правда о фабрике токенов Nvidia

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг сформулировал простое уравнение: кто не считает, тот проигрывает. Но за блестящим фасадом бума ИИ скрывается безжалостная бизнес-модель, напоминающая беспринципные монопольные стратегии XIX века. Обладая беспрецедентной монополией на аппаратное обеспечение, закрытой экосистемой программного обеспечения CUDA и лобовыми атаками, такими как новый чип RTX Spark, технологический гигант ввергает мировую экономику в опасную зависимость. Вместо измеримой производительности компании сегодня покупают в основном одно: простое потребление «токенов». Это подробный анализ того, как Nvidia переворачивает правила создания ценности с ног на голову, почему гипермасштабные компании вынуждены инвестировать сотни миллиардов — и почему эта спираль прибыли и расточительства энергии может дорого обойтись всем нам.

NVIDIA и токенизация мира: как Дженсен Хуанг диктует (и извлекает выгоду) из нового экономического порядка

Момент, когда телемагазин стал корпоративной стратегией

В марте 2026 года Дженсен Хуанг вышел на сцену конференции Morgan Stanley Technology, Media & Telecom в Сан-Франциско и произнес фразу, не имеющую себе равных по краткости и смелости: «Вычисления равны токенам, токены равны интеллекту, а интеллект равен экономическому результату на всех уровнях, от компаний до стран». То, что звучит как фундаментальное физическое уравнение, на самом деле является одной из самых амбициозных маркетинговых конструкций в экономической истории: переосмысление центра обработки данных как печатного станка, приносящего прибыль — в первую очередь для NVIDIA.

Несколькими неделями ранее, на выставке Computex 2026 в Тайбэе, Хуан дополнил эту картину, представив RTX Spark — систему на кристалле на базе ARM для ноутбуков под управлением Windows и компактных настольных компьютеров. Ситуация уже была знакома: те, кто не покупает, отстают. Само потребление является доказательством экономической активности. «Чем больше покупаешь, тем больше зарабатываешь» — фраза, которая в своей прекрасной простоте выражает всю логику бизнес-модели, основанной на структурной зависимости от клиентов.

Чтобы понять, почему такая логика так опасна, стоит взглянуть на историю керосиновых ламп.

Принцип керосиновой лампы: как подарить зависимость

В конце XIX века компания Standard Oil Джона Д. Рокфеллера распространила в американских домах простую, но революционную технологию: керосиновую лампу. Сама лампа была дешевой, а иногда даже бесплатной. Но необходимое для её работы масло стоило дорого — и без него лампа была бесполезна. К 1879 году Standard Oil контролировала примерно 90 процентов нефтеперерабатывающих мощностей США, диктуя таким образом цену на единственное топливо, которое поддерживало работу ламп. Подвох заключался не в самой лампе. Подвох заключался в сложившейся системе: перейдя на керосин, пути назад уже не было. Вы продолжали покупать его — до конца своих дней или до решения Верховного суда.

NVIDIA перенесла этот принцип в цифровую эпоху, опираясь на 17 лет кропотливой работы. С 2007 года компания разрабатывает свою собственную программную платформу CUDA, которая сейчас является де-факто операционной системой мировой индустрии ИИ. Более 5 миллионов зарегистрированных разработчиков, около 5937 проектов на GitHub, связанных только с CUDA (по сравнению со 187 у конкурирующего продукта AMD ROCm), и практически все соответствующие библиотеки ИИ — от cuDNN и TensorRT до фреймворков PyTorch и TensorFlow — NVIDIA создала программную пропасть, которую невозможно преодолеть одними лишь капиталовложениями. Лампочка называется CUDA. Нефть называется вычислительными ресурсами. И как только вы вошли в эту экосистему, выхода нет.

Это наглядно демонстрирует история проекта с открытым исходным кодом ZLUDA, который позволил запускать код CUDA без изменений на оборудовании AMD. Когда угроза стала реальной, NVIDIA тихо и без консультаций изменила условия использования платформы CUDA: уровни трансляции были запрещены через лицензионное соглашение. Ни суда, ни честной конкуренции — просто пункт договора, который задушил подлинную альтернативу на зачаточном этапе.

Фабрика токенов: новая парадигма создания ценности

Термин «фабрика ИИ» — это не метафора, а программное заявление. На конференции GTC в марте 2026 года Дженсен Хуанг четко определил, что он под этим подразумевает: центры обработки данных больше не являются пассивными инфраструктурными объектами, а представляют собой активные производственные предприятия, производительность которых — измеряемая в токенах в секунду — может быть напрямую преобразована в выручку компании и валовой внутренний продукт. Токен — это новая единица измерения в виде бочки цифрового товара.

То, что на первый взгляд кажется правдоподобной систематизацией, при более внимательном рассмотрении представляет собой фундаментальный сдвиг в оценке ценности. Традиционно экономическая ценность измеряется результатом: была ли решена проблема? Был ли создан продукт? Была ли получена выручка? В рамках концепции Хуанга ценность возникает из самого процесса вычислений — независимо от того, способствует ли токен решению реальной проблемы или становится дорогостоящим простоем. Этот расчет верен для NVIDIA и крупных компаний, поскольку они получают прибыль от каждого созданного токена. Для конечного потребителя верно обратное.

По словам Хуанга, агентный ИИ, то есть системы, которые автономно планируют, исследуют и выполняют задачи, могут потреблять в миллион раз больше токенов, чем стандартная подсказка. Это не описание революции в эффективности. Это описание экспоненциально растущих операционных расходов. Те, кто внедряет ИИ-агентов в больших масштабах, покупают не производительность, а потребление токенов, ценность которых еще предстоит доказать в реальных экономических результатах.

Монопольная власть: цифры, которые заставляют замолчать

Позиция NVIDIA на рынке аппаратного обеспечения для ИИ больше не является доминированием на рынке в традиционном смысле. Это структурный факт, который даже опытные наблюдатели за рынком капитала находят поводом для осторожности. В четвертом квартале 2026 финансового года (с ноября 2025 года по январь 2026 года) NVIDIA достигла квартальной выручки в размере 68,1 млрд долларов, что представляет собой рост на 73 процента по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. На бизнес центров обработки данных пришлось 91,5 процента от общей выручки, а скорректированная операционная маржа выросла до 67,7 процента.

Для сравнения: компании-разработчики программного обеспечения, известные своей высокой рентабельностью, редко достигают показателей выше 40 процентов. NVIDIA, формально являющаяся компанией-производителем оборудования, демонстрирует рентабельность, которая была бы исключительной даже для платформенных компаний — это свидетельствует о том, что её реальное конкурентное преимущество заключается в программной экосистеме, а не в микросхемах. Согласно анализу Handelsblatt, CUDA является настоящей операционной системой индустрии ИИ, и главное конкурентное преимущество NVIDIA заключается в её коде, а не в чипе.

Согласно данным исследовательской компании Jon Peddie Research, к четвертому кварталу 2025 года на рынке дискретных видеокарт NVIDIA будет занимать 94% рынка. AMD получит пять процентов, а Intel — один процент. Аналогичная ситуация наблюдается и на рынке графических процессоров, предназначенных для искусственного интеллекта. По прогнозам Morgan Stanley, в секторе производства кремниевых пластин для чипов ИИ, к 2025 году NVIDIA займет 77% рынка, по сравнению с 51% в предыдущем году.

Такая концентрация не является законом природы, даже если Хуан любит так её описывать. Это результат многолетней стратегии, основанной на технологическом превосходстве, целевой сегментации рынка и создании экосистемы, в которой затраты на смену поставщика для клиентов настолько высоки, что даже значительное повышение цен принимается без возражений.

Поток капитала: кто оплачивает счета?

Истинная степень зависимости NVIDIA от других компаний раскрывается не в собственных цифрах, а в планах капитальных затрат её важнейших клиентов. Пять крупнейших американских гипермасштабных провайдеров — Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta и Oracle — объявили о совокупных капитальных затратах в размере от 660 до 690 миллиардов долларов на 2026 год, что почти вдвое превышает показатель предыдущего года. Из этой суммы примерно 55-60 процентов напрямую или косвенно поступает в NVIDIA.

Только Amazon объявила об инвестициях в размере 200 миллиардов долларов на 2026 год — сумма, превышающая годовой валовой внутренний продукт Португалии. Капитальные затраты Alphabet, по прогнозам, увеличатся с 91 миллиарда долларов до 180 миллиардов долларов, что составляет рост на 98 процентов. Microsoft увеличивает свой бюджет на центры обработки данных на 59 процентов в годовом исчислении. Эти расходы больше не финансируются исключительно за счет свободного денежного потока. Ожидается, что свободный денежный поток Amazon станет отрицательным на 17–28 миллиардов долларов в 2026 году, свободный денежный поток Meta, по прогнозам, сократится почти на 90 процентов, а Oracle, как ожидается, получит отрицательный свободный денежный поток к 2030 году.

Кто в конечном итоге платит? Крупные облачные провайдеры перекладывают издержки на потребителей, повышая цены. В январе 2026 года AWS повысила цены на экземпляры H200 GPU на 15 процентов — это стало обратным процессом по сравнению с двумя десятилетиями падения цен на облачные вычисления. Таким образом, корпоративные клиенты, получающие услуги ИИ через облако, напрямую платят цену за монополию NVIDIA.

По оценкам AllianceBernstein, NVIDIA получает около 30 процентов от общих затрат на центры обработки данных для ИИ в виде прибыли. Это означает, что на каждый евро, потраченный европейской компанией на облачные сервисы ИИ, примерно 30 центов поступает в американскую компанию — без каких-либо требований к возврату инвестиций в виде решения проблем, инноваций или социальной пользы. Токен выпускается. Этого достаточно.

Отходы как ключевой показатель эффективности: порочная логика производительности

Дженсен Хуанг на различных мероприятиях заявлял, что его глубоко беспокоит, если высокооплачиваемый разработчик программного обеспечения не тратит хотя бы четверть миллиона долларов США в год на токены. Это заявление часто цитируется в технологических СМИ как доказательство видения Хуанга, но редко анализируется с точки зрения его экономической обоснованности.

Четверть миллиона долларов США, потраченных на токены, — это не показатель производительности, а показатель потребления. Ключевое различие: производительность измеряет объем производства на единицу затрат. Потребление измеряет только затраты. Поднимая потребление токенов на уровень управленческого показателя, Хуанг порывает с одним из старейших принципов управления бизнесом: ценность создает не использование ресурсов, а результат.

Практика, в некотором смысле, подтверждает правоту Хуанга — но таким образом, что это вредит компаниям. Такие компании, как Zapier, уже систематически отслеживают потребление токенов своими сотрудниками. Любой, кто использует в пять раз больше токенов, чем в среднем, подвергается внутренней проверке на предмет моделей использования. То, что начиналось как контроль затрат, грозит превратиться в новую форму мании оценки эффективности, когда сотрудники учатся отправлять бессмысленные запросы, чтобы избежать снижения позиций во внутреннем рейтинге. Потребление становится демонстрацией производительности, а расточительство — формой самозащиты.

Недавний опрос Bitkom, проведенный среди 604 немецких компаний, показал, что треть фирм, использующих ИИ, уже были удивлены связанными с этим затратами. Президент Bitkom Ральф Винтергерст подтвердил, что многие компании сообщают о том, что агенты ИИ требуют от традиционных сотрудников большей поддержки, чем предполагалось изначально. Брайан Джабариан из Чикагского университета подытожил: «Все думали, что достаточно просто внедрить токены ИИ, увидеть повышение производительности, и всё. Но реальность сложнее»

Ложь о производительности и ее методологические недостатки

Основной аргумент NVIDIA в пользу экономической целесообразности своей платформы — утверждение, что ИИ утраивает производительность. Однако у этой цифры есть методологическое ограничение, которое редко обсуждается в публичных дискуссиях: она основана почти исключительно на наблюдениях в области разработки программного обеспечения — именно той профессиональной группе, которая больше всего выигрывает от инструментов ИИ, обладает технической экспертизой для их оптимального использования и уже активно работает с цифровыми инструментами.

Институт исследований занятости (IAB) исходит из предположения, что общее влияние ИИ на немецкий рынок труда реально, но распределено значительно неравномернее, чем предполагает презентация Хуанга: около 800 000 рабочих мест могут быть потеряны из-за ИИ, в то же время будет создано около 800 000 новых — при общем увеличении экономической производительности до 0,8 процентных пунктов в год. Эта цифра экономически значима, но далека от утроения.

Исследование «Европейский экономический рост 2026», проведенное консалтинговой компанией Simon-Kucher на основе опроса 1236 компаний в 13 европейских странах, показало, что 73% компаний в настоящее время используют ИИ менее чем в 30% своих процессов и ожидают заметного влияния на производительность или занятость только при уровне внедрения от 30 до 50%. Анализ рынка труда, проведенный фондом Bertelsmann на основе примерно 60 миллионов вакансий, показал, что доля рабочих мест, связанных с ИИ, стагнирует на и без того низком уровне с 2022 года и даже незначительно снизилась в 2023 и 2024 годах.

Это не означает, что ИИ не оказывает экономического воздействия. Это означает, что воздействие является избирательным и неравномерно распределенным, и проявляется гораздо медленнее, чем это происходит в промышленности, в то время как издержки возникают немедленно.

Новое измерение цифровой трансформации с помощью «управляемого ИИ» (искусственного интеллекта) – платформа и B2B-решение | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрить индивидуальные решения на основе искусственного интеллекта.

Управляемая платформа искусственного интеллекта — это комплексное и беззаботное решение для вашего бизнеса в сфере искусственного интеллекта. Вместо того чтобы возиться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — зачастую всего за несколько дней.

Основные преимущества с первого взгляда:

⚡ Быстрая реализация: от идеи до готового к использованию приложения за считанные дни, а не месяцы. Мы предлагаем практические решения, которые создают немедленную добавленную стоимость.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются с вами. Мы гарантируем безопасную и соответствующую законодательству обработку данных без их передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Полностью исключаются высокие первоначальные инвестиции в оборудование, программное обеспечение или персонал.

🎯 Сосредоточьтесь на своем основном бизнесе: сконцентрируйтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы берем на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего решения на основе ИИ.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растет вместе с вами. Мы обеспечиваем непрерывную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Более подробная информация здесь:

• Управляемые решения в области ИИ — Промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Маневр RTX Spark: уничтожить рынок и продать решение

Одним из наиболее интересных аспектов текущей стратегии NVIDIA является внедрение RTX Spark. Анонсированный 31 мая 2026 года на выставке Computex в Тайбэе, этот чип сочетает в себе 20-ядерный процессор ARM на базе архитектуры Grace с графическим процессором Blackwell, имеющим 6144 ядра CUDA и до 128 ГБ общей памяти LPDDR5X. Он может похвастаться вычислительной мощностью до одного петафлопа в области искусственного интеллекта. Среди первых устройств, использующих его, — Microsoft Surface Laptop Ultra.

На первый взгляд, это кажется реакцией на чипы Apple серии M, которые в последние годы доминировали на рынке премиальных ноутбуков благодаря эффективным процессорам ARM. Однако более глубокий анализ показывает нечто иное: огромный спрос NVIDIA на графические процессоры для искусственного интеллекта в центрах обработки данных значительно способствовал дефициту и росту стоимости микросхем памяти, оказывая огромное давление на традиционный рынок ПК. Весь рынок графических процессоров (включая интегрированные графические решения) сократился на 12 процентов до 68,8 миллионов единиц в первом квартале 2025 года. И теперь NVIDIA выпускает премиальный ПК на базе ARM, фактически объявляя традиционные настольные ПК устаревшими.

Схема знакома: устоявшийся рынок дестабилизируется внешними факторами. Затем появляется поставщик с решением проблемы, которую он сам же и создал, — естественно, по завышенным ценам. RTX Spark явно ориентирован на рынок высокопроизводительных устройств. Точные цены пока не объявлены, но отраслевые эксперты ожидают значительной наценки по сравнению с аналогичными устройствами на базе процессоров Intel или AMD. Те, кто войдет в эту новую экосистему, откажутся от стандарта x86 и, таким образом, станут зависимыми от ARM, зависимость от которого еще больше усиливается благодаря собственной экосистеме CUDA. В будущем пользователи смогут генерировать собственные токены — на оборудовании Huang, с помощью программного обеспечения Huang, по правилам Huang.

Машины производят для машин: круговая аргументация экономики

В наиболее радикальной форме своего видения Хуанг описывает мир, в котором агенты искусственного интеллекта предоставляют услуги другим агентам ИИ, которые, в свою очередь, зависят от инфраструктуры ИИ, контролируемой другими агентами. Экономическая деятельность самодостаточна — ей больше не требуется конечное использование человеком для измерения результатов, пока продолжается поток токенов.

Для NVIDIA эта порочная логика имеет элегантный внутренний смысл, но вызывает беспокойство у остальной экономики. Если токены рассматривать как индикатор экономической активности, то каждый созданный токен оправдывает дальнейшие инвестиции в инфраструктуру, которая генерирует еще больше токенов. В результате возникает спираль, в которой инвестиции в вычислительные мощности легитимизируются выпуском токенов, реальная экономическая выгода от которых остается неясной. Для технологического сектора это маховик. Для экономики в целом это может оказаться новой версией эффекта вытеснения: капитал, поступающий в фабрики токенов, недоступен для продуктивных инвестиций в производство, инфраструктуру, образование или здравоохранение.

Данные по крупным облачным сервисам это наглядно демонстрируют: ожидается, что свободный денежный поток Amazon станет отрицательным в 2026 году, а у Meta он упадет почти до нуля. Эти капиталовложения не являются признаком здравого экономического суждения — это результат гонки вооружений, в которой никто не может отказаться, не потеряв долю рынка. Те, кто не покупает, отстают. Те, кто покупает, субсидируют прибыль NVIDIA.

Экологический аспект: невидимая третья сторона в этом уравнении

Экономический анализ токеновой экономики, игнорирующий экологические издержки, был бы неполным. Глобальное потребление электроэнергии центрами обработки данных, использующими ИИ, увеличится с 50 миллиардов киловатт-часов в 2023 году до примерно 550 миллиардов киловатт-часов в 2030 году — в одиннадцать раз. Это будет сопровождаться ростом выбросов парниковых газов от центров обработки данных с 212 до 355 миллионов тонн эквивалента CO₂, несмотря на параллельное расширение использования возобновляемых источников энергии.

В отчете, подготовленном по заказу немецкого отделения Greenpeace, Институт прикладной экологии (Öko-Institut) приходит к выводу, что центры обработки данных в ближайшие годы будут продолжать в значительной степени зависеть от ископаемого топлива, поскольку местные электросети достигают пределов своей мощности. МВФ оценивает совокупную долю центров обработки данных, использующих искусственный интеллект, и криптовалют в мировом потреблении электроэнергии в 2% в 2023 году, с прогнозируемым увеличением до 3,5% к 2027 году. Запрос в ChatGPT потребляет в три-десять раз больше электроэнергии, чем обычный поиск в Google.

Эти издержки не отражаются ни в одном балансе NVIDIA. Они также не влияют на ценообразование токенов. Это внешние издержки, которые несут потребители энергии, климатические системы и будущие поколения. В экономическом плане это значительные негативные внешние эффекты, которые систематически субсидируют бизнес-модель токен-экономики без какой-либо прозрачности.

CUDA как стандартное масло: аналогия и её ограничения

Историческое сравнение между компанией Standard Oil Рокфеллера и платформой CUDA от NVIDIA имеет реальную аналитическую основу, но выходит за её рамки. Standard Oil контролировала трубопроводы и нефтеперерабатывающие заводы — физическую инфраструктуру, которую в принципе можно было воспроизвести, хотя и с огромными капиталовложениями. Её разделение в 1911 году стало возможным, потому что эти объекты уже существовали и могли быть разделены между 34 компаниями-преемниками.

CUDA сложнее разделить. Это не труба, которую можно просто разрезать. Это экосистема, состоящая из миллионов строк кода, библиотек, документации, опыта разработчиков и сетевых эффектов, созданная за 17 лет. Слой трансляции CUDA, позволяющий выполнять код на оборудовании AMD, по условиям контракта запрещен. Альтернативы с открытым исходным кодом, такие как ROCm или OpenCL, значительно отстают, обладая гораздо меньшим охватом и зрелостью рынка. Бюджет NVIDIA в 12,9 миллиарда долларов на НИОКР, который компания вкладывает в свою экосистему в 2025 финансовом году, позволяет получить все новые преимущества в производительности еще до того, как конкурент сможет их догнать.

В то же время стратегия NVIDIA в отношении моделей с открытыми весами особенно тонка: компания инвестирует 26 миллиардов долларов в течение пяти лет в разработку открытых моделей ИИ — моделей, которые любой может использовать бесплатно. Но модели NVIDIA Nemotron обучаются в собственном 4-битном формате NVFP4 и раскрывают свой полный потенциал производительности только на оборудовании Blackwell. Это как раздавать масляную лампу, но получать масло только с одного нефтеперерабатывающего завода.

Противодействующие силы и структурные ограничения доминирования

Было бы аналитически нечестно представлять позицию NVIDIA как незыблемую. Реальные противодействующие силы существуют, хотя их сила часто переоценивается. TPU от Google, Trainium от Amazon, MTIA от Meta и Maia от Microsoft — это серьезные внутренние альтернативы, которые снизили долю NVIDIA в капитальных затратах гипермасштабируемых компаний с примерно 70 процентов в 2023 году до примерно 55–60 процентов в 2026 году. Серии MI300 и MI400 от AMD наращивают рыночную долю, особенно в определенных задачах инференции.

Однако это снижение с 70 до 55 процентов происходит на фоне масштабного общего роста рынка. В абсолютном выражении выручка NVIDIA продолжает расти. Крупные поставщики разрабатывают собственные чипы, потому что знают и опасаются своей зависимости от NVIDIA, но они могут диверсифицировать рынок только в той степени, в которой совместимые с CUDA альтернативы станут достаточно зрелыми для обработки производственных нагрузок. До этого момента еще далеко.

Китайская технология DeepSeek в начале 2025 года продемонстрировала, что можно добиться значительного повышения эффективности, достигая сопоставимого качества модели при значительно меньших вычислительных затратах. Институт Хассо Платтнера утверждает, что DeepSeek обеспечивает ту же точность обучения при в сто раз меньших энергозатратах, чем традиционные методы. Если эта логика эффективности возобладает, спрос на вычислительные ресурсы структурно снизится, что окажет давление на модель «токенов на ватт» NVIDIA. Хуанг осознал эту угрозу и позиционирует эффективность — измеряемую в токенах на ватт — как новый параметр принятия решений на уровне генерального директора. И снова посыл ясен: покупайте больше, но покупайте более эффективные машины — от NVIDIA.

Регулирование: не слишком ли поздно вводится антимонопольное законодательство?

В Брюсселе и Вашингтоне все чаще обсуждается вопрос о том, оправдывает ли рыночное положение NVIDIA антимонопольные меры. Сравнение со Standard Oil — это не просто риторика: в то время Рокфеллер контролировал американскую нефтяную промышленность, владея 90 процентами рынка, пока решение суда в мае 1911 года не привело к ее разделению на 34 компании-преемника. Антимонопольные органы ЕС, по крайней мере, создали нормативную базу с помощью Закона о цифровых рынках и Закона об искусственном интеллекте. Однако прямое вмешательство в экосистему CUDA NVIDIA пока еще не предпринято.

Концептуальная проблема хорошо известна: в отличие от физических сетей, таких как трубопроводы или железнодорожные линии, программную экосистему нелегко открыть посредством регулирующего вмешательства. Требования к совместимости, то есть обязательство предоставлять альтернативам CUDA тот же доступ к оборудованию, теоретически осуществимы, но на практике — дорогостоящи и технически сложны. Более того, любые регулирующие меры должны быть внедрены достаточно быстро, чтобы изменить структуру рынка, которая с каждым днем ​​становится все более устойчивой благодаря новым поколениям моделей, новым архитектурам оборудования и новым эффектам привязки к поставщику.

До тех пор действует следующее правило: любой, кто инвестирует в центры обработки данных, использует облачные сервисы ИИ или обучает своих разработчиков работе с фреймворками на основе CUDA, прямо или косвенно платит монопольную прибыль NVIDIA. Это не теория заговора. Такова структура рынка, на котором один поставщик контролирует 94 процента сегмента дискретных графических карт, 77 процентов производства микросхем для ИИ и практически все соответствующие программные библиотеки для разработки ИИ.

Когда потребление становится самоцелью

Формула Дженсена Хуанга — вычисления — это выручка, токены — это прибыль — одно из самых честных заявлений о корпоративной стратегии за последние годы. Честное не в том смысле, что оно сформулировано в интересах клиентов, а в том смысле, что оно утверждает то, о чём многие другие умалчивают: бизнес-модель основана не на ценности, создаваемой в конце вычислительного процесса, а на самом процессе.

Это принципиальное изменение логики создания ценности. В любой другой отрасли цена определяется результатом: построенный мост, разработанный препарат, проданный автомобиль. В токеновой экономике цена определяется затратами: затраченными вычислительными часами, потребляемой электроэнергией, обработанными пакетами данных. NVIDIA зарабатывает деньги еще до того, как кто-либо сможет оценить, оправданы ли инвестиции.

Это не закон природы. Это бизнес-модель. И, как любая бизнес-модель, она имеет свои ограничения, слабые стороны и — с небольшим терпением — альтернативы. Вопрос в том, смогут ли компании, регулирующие органы и общественность достаточно быстро распознать и продвигать эти альтернативы, прежде чем зависимость станет такой же глубоко укоренившейся, как когда-то керосиновая лампа в американском доме. Потребовалось, чтобы Standard Oil Рокфеллера была разделена с 1870 по 1911 год. На этот раз маховик вращается быстрее.

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

Konrad Wolfenstein

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь [email protected]:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer

Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Умный бизнес, основанный на контенте - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital — это ориентированный на данные B2B-индустрионный центр, возглавляемый Konrad Wolfenstein . Компания выступает в качестве внешнего, частично внутреннего решения для отраслевых партнеров, устраняя операционные пробелы в маркетинге, контенте и продажах — без необходимости привлечения дополнительных ресурсов со стороны клиента.

Более подробная информация здесь:

• Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Smart Content-Driven Business