Токенізація світу від Nvidia: як Дженсен Хуанг удосконалив стратегію масляної лампи 21-го століття

Мільярди за порожні обіцянки? Незручна правда про фабрику токенів Nvidia

Генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг сформулював просте рівняння: той, хто не рахує, програє. Але за блискучим фасадом буму штучного інтелекту ховається безжальна бізнес-модель, що нагадує безпринципні монопольні стратегії 19 століття. З безпрецедентною апаратною монополією, закритою програмною екосистемою CUDA та фронтальними атаками, такими як новий чіп RTX Spark, технологічний гігант змушує світову економіку потрапити в небезпечну залежність. Замість вимірюваної продуктивності компанії сьогодні купують переважно одне: саме споживання «токенів». Це глибокий аналіз того, як Nvidia перевертає правила створення вартості з ніг на голову, чому гіперскейлери повинні інвестувати сотні мільярдів – і чому ця спіраль прибутку та марнування енергії може дорого коштувати нам усім.

NVIDIA та токенізація світу: Як Дженсен Хуанг диктує (і отримує від цього прибуток) новий економічний порядок

Момент, коли телешопінг став корпоративною стратегією

У березні 2026 року Дженсен Хуанг вийшов на сцену конференції Morgan Stanley Technology, Media & Telecom у Сан-Франциско та вимовив речення, яке не має аналогів за своєю стислостю та зухвалістю: «Обчислення дорівнюють токенам, токени дорівнюють інтелекту, а інтелект дорівнює економічному результату на кожному рівні, від компаній до країн». Те, що читається як фундаментальне фізичне рівняння, насправді є однією з найамбітніших маркетингових конструкцій в економічній історії: переосмислення центру обробки даних як друкарського верстата, який приносить прибуток — насамперед для NVIDIA.

Кілька тижнів тому, на виставці Computex 2026 у Тайбеї, Хуан доповнив цю картину RTX Spark, системою на кристалі ARM для ноутбуків та компактних настільних комп'ютерів з Windows. Розповідь була вже знайомою: ті, хто не купує, відстають. Споживання саме по собі є доказом економічної активності. «Чим більше купуєш, тим більше заробляєш» — фраза, яка у своїй прекрасній простоті втілює всю логіку бізнес-моделі, заснованої на структурній залежності її клієнтів.

Щоб зрозуміти, чому ця логіка така небезпечна, варто озирнутися на історію олійних ламп.

Принцип олійної лампи: як подарувати залежність

Ближче до кінця 19 століття компанія Standard Oil Джона Д. Рокфеллера поширила в американських домівках просту, але революційну технологію: гасову лампу. Сама лампа була дешевою, іноді навіть безкоштовною. Паливо, необхідне для її роботи, не було безкоштовним, а без цього палива лампа нічого не варта. До 1879 року Standard Oil контролювала приблизно 90 відсотків нафтопереробних потужностей США, таким чином диктуючи ціну на єдине паливо, яке підтримувало роботу ламп. Загвоздка полягала не в самій лампі. Загвоздка полягала в отриманій системі: як тільки ви переходили на гас, шляху назад не було. Ви продовжували купувати його — до кінця своїх днів або доки Верховний суд не винесе рішення.

NVIDIA перенесла цей принцип у цифрову епоху, спираючись на 17 років наполегливої ​​праці. З 2007 року компанія розробляє власну програмну платформу CUDA, яка зараз є фактичною операційною системою світової індустрії штучного інтелекту. Маючи понад 5 мільйонів зареєстрованих розробників, близько 5937 проектів GitHub, пов'язаних лише з CUDA (порівняно зі 187 для конкуруючого продукту AMD ROCm), і практично кожну відповідну бібліотеку штучного інтелекту — від cuDNN та TensorRT до фреймворків PyTorch та TensorFlow — NVIDIA створила програмну прірву, яку неможливо подолати лише капіталом. Лампочка називається CUDA. Олія називається обчислення. І як тільки ви увійшли в екосистему, виходу немає.

Це чітко демонструє історія проєкту з відкритим кодом ZLUDA, який дозволив запускати код CUDA без змін на обладнанні AMD. Коли загроза стала реальною, NVIDIA тихо та без консультацій змінила умови надання послуг платформи CUDA: шари трансляції були заборонені через ліцензійну угоду EULA. Немає суду, немає чесної конкуренції — лише пункт контракту, який душив справжню альтернативу на початковому етапі.

Фабрика токенів: нова парадигма створення цінності

Термін «Фабрика штучного інтелекту» — це не метафора, це місія. На конференції GTC у березні 2026 року Дженсен Хуанг чітко визначив, що він мав на увазі під цим поняттям: центри обробки даних — це вже не пасивні інфраструктурні об'єкти, а активні виробничі установки, продуктивність яких, виміряна в токенах за секунду, може безпосередньо перетворюватися на доходи компанії та валовий внутрішній продукт. Токен — це нова одиниця вимірювання цифрового товару.

Те, що спочатку здається правдоподібною систематизацією, при детальнішому розгляді виявляється фундаментальним зрушенням у визначенні цінності. Традиційно економічна цінність вимірюється результатом: чи було вирішено проблему? чи було створено продукт? чи було отримано дохід? У рамках Хуанга цінність виникає в результаті самого обчислення — незалежно від того, чи сприяє токен вирішенню реальної проблеми, чи стає дорогим простоєм. Цей розрахунок справедливий для NVIDIA та гіперскейлерів, оскільки вони отримують прибуток від кожного створеного токена. Для кінцевого споживача все навпаки.

Агентний ШІ, тобто системи, які автономно планують, досліджують та виконують завдання, можуть споживати в мільйон разів більше токенів, ніж стандартна підказка, стверджує Хуан. Це не опис революції ефективності. Це опис експоненціально зростаючих операційних витрат. Ті, хто розгортає агентів ШІ у великих масштабах, не купують продуктивність — вони купують споживання токенів, цінність якого ще належить довести в реальних економічних результатах.

Монопольна влада: числа, що змушують замовкнути

Позиція NVIDIA на ринку апаратного забезпечення штучного інтелекту більше не є домінуванням на ринку в традиційному сенсі. Це структурний факт, який навіть досвідчені спостерігачі ринку капіталу знаходять підстави для обережності. У четвертому кварталі 2026 фінансового року (з листопада 2025 року по січень 2026 року) NVIDIA досягла квартального доходу в розмірі 68,1 мільярда доларів, що становить зростання на 73 відсотки в річному обчисленні. На бізнес центрів обробки даних припало 91,5 відсотка від загального доходу, а скоригована операційна маржа зросла до 67,7 відсотка.

Для порівняння: компанії-розробники програмного забезпечення, відомі своєю високою маржею, рідко досягають значень вище 40 відсотків. NVIDIA, раніше компанія-розробник апаратного забезпечення, генерує маржу, яка була б винятковою навіть для платформних компаній, що свідчить про те, що її справжня конкурентна перевага полягає в її програмній екосистемі, а не в кремнії. Згідно з аналізом Handelsblatt, CUDA є справжньою операційною системою індустрії штучного інтелекту, а найбільша конкурентна перевага NVIDIA полягає в її коді, а не в її чіпі.

Згідно з даними Jon Peddie Research, станом на четвертий квартал 2025 року на ринку дискретних відеокарт NVIDIA займатиме 94-відсоткову частку ринку. AMD матиме п'ять відсотків, а Intel — один відсоток. Частка на ринку графічних процесорів, орієнтованих на штучний інтелект, є порівнянною. У секторі виробництва пластин, що використовуються для чіпів штучного інтелекту, NVIDIA, за прогнозами, забезпечить 77-відсоткову частку у 2025 році, згідно з аналізом Morgan Stanley, порівняно з 51 відсотком у попередньому році.

Ця концентрація не є законом природи, навіть якщо Хуан любить описувати її саме так. Це результат багаторічної стратегії, заснованої на технологічній перевазі, цілеспрямованій сегментації ринку та побудові екосистеми, в якій витрати на перехід для клієнтів настільки високі, що навіть значне підвищення цін сприймається без нарікань.

Потік капіталу: хто платить рахунки?

Справжній ступінь залежності NVIDIA розкривається не у власних даних компанії, а радше в планах капітальних витрат її найважливіших клієнтів. П'ять найбільших американських гіперскейлерів — Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta та Oracle — оголосили про сукупні капітальні витрати у розмірі від 660 до 690 мільярдів доларів на 2026 рік, що майже вдвічі перевищує показник попереднього року. З них приблизно від 55 до 60 відсотків безпосередньо чи опосередковано надходить до NVIDIA.

Тільки Amazon оголосила про інвестиції в розмірі 200 мільярдів доларів на 2026 рік, що перевищує річний валовий внутрішній продукт Португалії. Прогнозується, що капітальні витрати Alphabet зростуть з 91 мільярда доларів до 180 мільярдів доларів, що на 98 відсотків більше. Microsoft збільшує бюджет своїх центрів обробки даних на 59 відсотків у річному обчисленні. Ці витрати більше не фінансуються виключно за рахунок вільного грошового потоку. Очікується, що вільний грошовий потік Amazon стане негативним на 17–28 мільярдів доларів у 2026 році, вільний грошовий потік Meta, за прогнозами, впаде майже на 90 відсотків, а Oracle, як очікується, опублікує негативний вільний грошовий потік до 2030 року.

Хто зрештою платить? Гіперскейлери перекладають витрати через підвищення цін. У січні 2026 року AWS підвищила ціни на екземпляри графічних процесорів H200 на 15 відсотків, що є зворотним моментом двох десятиліть падіння цін на хмарні обчислення. Таким чином, корпоративні клієнти, які отримують послуги штучного інтелекту через хмару, безпосередньо платять ціну за монополію NVIDIA.

За оцінками AllianceBernstein, NVIDIA залишає собі близько 30 відсотків від загальних витрат на центри обробки даних зі штучним інтелектом у вигляді прибутку. Це означає, що з кожного євро, витраченого європейською компанією на хмарні послуги зі штучним інтелектом, приблизно 30 центів надходить до американської компанії — без жодних вимог щодо повернення інвестицій у вигляді вирішення проблем, інновацій чи суспільної користі. Токен створено. Цього достатньо.

Відходи як ключовий показник ефективності: збочена логіка продуктивності

Дженсен Хуанг заявив на заходах, що його глибоко непокоїть, якщо добре оплачуваний розробник програмного забезпечення не несе щонайменше чверть мільйона доларів США витрат на токени на рік. Це твердження часто цитується в технологічних ЗМІ як доказ бачення Хуанг, але рідко досліджується на предмет його економічної сутності.

Чверть мільйона доларів США у вартості токенів – це не показник продуктивності. Це показник споживання. Ключова відмінність: продуктивність вимірює обсяг виробництва на кожен вхідний ресурс. Споживання вимірює лише вхідний ресурс. Підносячи споживання токенів до показника управління, Хуан порушує один з найдавніших принципів бізнес-адміністрування: цінність створює не використання ресурсів, а результат.

Практика, певним чином, доводить правоту Хуанга, але таким чином, що це шкодить компаніям. Такі компанії, як Zapier, вже систематично відстежують споживання токенів своїми співробітниками. Будь-хто, хто використовує в п'ять разів більше токенів, ніж у середньому, піддається внутрішній перевірці на предмет моделей використання. Те, що починалося як контроль витрат, загрожує перетворитися на нову форму манії вимірювання ефективності, коли співробітники вчаться подавати безглузді запити, щоб уникнути зниження у внутрішньому рейтингу. Споживання стає демонстрацією ефективності, а марнотратство – формою самозахисту.

Нещодавнє опитування Bitkom, проведене серед 604 німецьких компаній, показує, що третина фірм, які використовують штучний інтелект, вже були здивовані пов'язаними з цим витратами. Президент Bitkom Ральф Вінтергерст підтвердив, що багато компаній повідомляють, що агенти ШІ потребують більшої підтримки з боку традиційних працівників, ніж спочатку передбачалося. Браян Джабаріан з Чиказького університету підсумовує: «Усі думали, що ви просто розгортаєте токени ШІ, бачите підвищення продуктивності, і все. Але реальність складніша»

Брехня про продуктивність та її методологічні слабкості

Основним аргументом NVIDIA щодо економічної доцільності своєї платформи є твердження, що штучний інтелект потроює продуктивність. Ця цифра має методологічне обмеження, яке рідко обговорюється в публічних дебатах: вона базується майже виключно на спостереженнях у сфері розробки програмного забезпечення — саме тієї професійної групи, яка отримує найбільшу користь від інструментів штучного інтелекту, володіє технічною експертизою для оптимального використання та вже активно працює з цифровими інструментами.

Інститут досліджень зайнятості (IAB) припускає, що загальний вплив штучного інтелекту на німецький ринок праці є реальним, але розподілений значно нерівномірніше, ніж передбачає презентація Хуанга: через ШІ може бути втрачено близько 800 000 робочих місць, водночас буде створено близько 800 000 нових — із загальним зростанням економічної продуктивності до 0,8 процентного пункту на рік. Ця цифра є економічно значущою, але далеко не потроюється.

«Європейське дослідження зростання 2026», проведене консалтинговою компанією Simon-Kucher на основі 1236 інтерв'ю з компаніями у 13 європейських країнах, показує, що 73 відсотки компаній наразі використовують штучний інтелект менш ніж у 30 відсотках своїх процесів і очікують помітного впливу на продуктивність або зайнятість лише за рівня проникнення від 30 до 50 відсотків. Аналіз ринку праці, проведений Фондом Бертельсманна, заснований на приблизно 60 мільйонах оголошень про роботу, показує, що частка робочих місць, пов'язаних зі штучним інтелектом, застопорилася на вже низькому рівні з 2022 року і навіть дещо знизилася у 2023 та 2024 роках.

Це не означає, що ШІ не має економічного впливу. Це означає, що вплив є вибірковим та нерівномірно розподіленим, і проявляється набагато повільніше, ніж поширюється промисловістю, тоді як витрати виникають негайно.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваше комплексне та безтурботне рішення для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто всього за кілька днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Більше інформації тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Маневр RTX Spark: Знищити ринок і продати рішення

Одним із найцікавіших аспектів поточної стратегії NVIDIA є випуск RTX Spark. Анонсований 31 травня 2026 року на виставці Computex у Тайбеї, чіп поєднує 20-ядерний процесор ARM на базі архітектури Grace з графічним процесором Blackwell з 6144 ядрами CUDA та до 128 ГБ спільної пам'яті LPDDR5X. Він може похвалитися обчислювальною потужністю штучного інтелекту до одного петафлопс. Серед перших пристроїв, які його використовують, є Microsoft Surface Laptop Ultra.

На перший погляд, це схоже на реакцію на чіпи Apple серії M, які в останні роки домінували на ринку преміальних ноутбуків з ефективними процесорами ARM. Однак, глибший погляд показує дещо інше: величезний попит NVIDIA на графічні процесори зі штучним інтелектом у центрах обробки даних значною мірою сприяв дефіциту та зростанню вартості мікросхем пам'яті, чинячи величезний тиск на традиційний ринок ПК. Весь ринок графічних процесорів (включаючи інтегровані графічні рішення) скоротився на 12 відсотків до 68,8 мільйона одиниць у першому кварталі 2025 року. А тепер NVIDIA запускає преміальний ПК ARM, фактично оголошуючи звичайні настільні ПК застарілими.

Закономірність знайома: усталений ринок дестабілізується зовнішніми факторами. Потім з'являється постачальник із рішенням проблеми, яку він сам допоміг створити — природно, за преміальними цінами. RTX Spark явно орієнтований на ринок високого класу. Точні ціни не були оголошені, але галузеві спостерігачі очікують значних націнок порівняно з аналогічними пристроями з процесорами Intel або AMD. Ті, хто входить у цю нову екосистему, відмовляються від стандарту x86 і таким чином стають залежними від ARM, залежність, яку ще більше посилює власна екосистема CUDA. У майбутньому користувачі зможуть генерувати власні токени — на обладнанні Huang, за допомогою програмного забезпечення Huang, згідно з правилами Huang.

Машини виробляють для машин: аргумент циклічної економіки

У найрадикальнішій формі свого бачення Хуан описує світ, у якому агенти ШІ надають послуги іншим агентам ШІ, які, у свою чергу, залежать від інфраструктури ШІ, що контролюється іншими агентами. Економічна діяльність є самодостатньою — вона більше не потребує кінцевого використання людиною, щоб бути виміряною, доки токени продовжують рухатися.

Таке циклічне мислення має елегантну внутрішню логіку для NVIDIA, але викликає занепокоєння для решти економіки. Якщо токени вважати показником економічної активності, то кожен створений токен виправдовує подальші інвестиції в інфраструктуру, яка генерує більше токенів. Результатом є спіраль, у якій інвестиції в обчислення легітимізуються випуском токенів, фактична економічна вигода від якої залишається неясною. Для технологічного сектору це маховик. Для економіки загалом це може виявитися новою версією ефекту витіснення: капітал, що надходить у фабрики токенів, недоступний для продуктивних інвестицій у виробництво, інфраструктуру, освіту чи охорону здоров'я.

Цифри гіперскейлерів чітко показують: очікується, що вільний грошовий потік Amazon стане негативним у 2026 році, а потік Meta впаде майже до нуля. Це капітальне зобов'язання не є ознакою здорового економічного судження — це результат гонки озброєнь, у якій ніхто не може відмовитися, не втративши частки ринку. Ті, хто не купує, відстають. Ті, хто купує, субсидують маржу NVIDIA.

Екологічний вимір: невидима третя сторона в рівнянні

Економічний аналіз токен-економіки, який ігнорує екологічні витрати, був би неповним. Глобальне споживання електроенергії центрами обробки даних зі штучним інтелектом зросте з 50 мільярдів кіловат-годин у 2023 році до приблизно 550 мільярдів кіловат-годин у 2030 році — одинадцятикратне збільшення. Це супроводжуватиметься зростанням викидів парникових газів з центрів обробки даних з 212 до 355 мільйонів тонн CO₂-еквіваленту, незважаючи на паралельне розширення відновлюваних джерел енергії.

У звіті, замовленому Greenpeace Germany, Öko-Institut (Інститут прикладної екології) робить висновок, що центри обробки даних продовжуватимуть значною мірою залежати від викопного палива в найближчі роки, оскільки місцеві електромережі досягають межі своєї потужності. МВФ оцінює сукупну частку центрів обробки даних зі штучним інтелектом та криптовалют у світовому споживанні електроенергії на рівні двох відсотків на 2023 рік, з прогнозованим збільшенням до 3,5 відсотка до 2027 року. Запит ChatGPT споживає в три-десять разів більше електроенергії, ніж звичайний пошук у Google.

Ці витрати не відображаються в жодному балансі NVIDIA. Вони також не відображаються в ціноутворенні токена. Це екстерналізовані витрати, які несуть споживачі енергії, кліматичні системи та майбутні покоління. З економічної точки зору, це значні негативні екстерналії, які систематично субсидують бізнес-модель токен-економіки без будь-якої прозорості.

CUDA як стандартна олія: аналогія та її обмеження

Історичне порівняння між Standard Oil Рокфеллера та платформою CUDA від NVIDIA має реальну аналітичну основу, але воно також виходить за її межі. Standard Oil контролювала трубопроводи та нафтопереробні заводи — фізичну інфраструктуру, яку, в принципі, можна було б дублювати, хоча й з величезними капітальними витратами. Її розпад у 1911 році став можливим, оскільки об'єкти вже існували та могли бути розділені між 34 компаніями-наступниками.

CUDA складніше розділити. Це не труба, яку можна просто розрізати. Це екосистема з мільйонів рядків коду, бібліотек, документації, досвіду розробників та мережевих ефектів, що створювалася протягом 17 років. Шар трансляції CUDA, який робить код виконуваним на обладнанні AMD, заборонений контрактом. Альтернативи з відкритим кодом, такі як ROCm або OpenCL, відстають, маючи лише частку охоплення та ринкової зрілості. Бюджет на дослідження та розробки у розмірі 12,9 мільярда доларів, який NVIDIA вкладає у власну екосистему у 2025 фінансовому році, купує кожну нову перевагу в продуктивності, перш ніж конкурент зможе наздогнати.

Водночас, стратегія NVIDIA щодо моделей з відкритою вагою є особливо тонкою: компанія інвестує 26 мільярдів доларів протягом п'яти років у розробку моделей відкритого штучного інтелекту — моделей, які кожен може використовувати безкоштовно. Але моделі NVIDIA Nemotron навчаються у власному 4-бітному форматі NVFP4 та повністю реалізують свою перевагу в продуктивності лише на обладнанні Blackwell. Це як віддати олійну лампу, але постачати нафту лише з одного нафтопереробного заводу.

Контрсили та структурні межі домінування

Було б аналітично нечесно зображати позицію NVIDIA як незмінну. Реальні контрсили існують, хоча їхня сила часто переоцінюється. TPU від Google, Trainium від Amazon, MTIA від Meta та Maia від Microsoft – це серйозні внутрішні альтернативи, які зменшили частку NVIDIA у капітальних витратах на гіпермасштабування з приблизно 70 відсотків у 2023 році до приблизно 55-60 відсотків у 2026 році. Серії MI300 та MI400 від AMD завойовують частку ринку, особливо в певних робочих навантаженнях логічного висновку.

Але це зниження з 70 до 55 відсотків відбувається на тлі масового загального зростання ринку. В абсолютному вираженні дохід NVIDIA продовжує зростати. Гіперскейлери створюють власні чіпи, бо знають і бояться своєї залежності від NVIDIA, але вони можуть диверсифікувати ринок лише тією мірою, якою CUDA-сумісні альтернативи достатньо зрілі, щоб впоратися з виробничими навантаженнями. До цього моменту ще далеко.

На початку 2025 року китайська компанія DeepSeek продемонструвала, що значне підвищення ефективності можливе шляхом досягнення порівнянної якості моделі з часткою обчислювальних зусиль. Інститут Хассо Платтнера стверджує, що DeepSeek досягає такої ж точності навчання з витратами енергії в сотій мірі порівняно з традиційними методами. Якщо ця логіка ефективності переважатиме, попит на обсяг необроблених обчислень структурно знизиться, що чинитиме тиск на модель обсягу токенів NVIDIA. Хуан визнав цю загрозу та позиціонує ефективність, що вимірюється в токенах на ват, як новий параметр прийняття рішень на рівні генерального директора. Знову ж таки, послання зрозуміле: купуйте більше, але купуйте ефективніші машини — від NVIDIA.

Регулювання: Чи антимонопольне законодавство з'являється надто пізно?

Питання про те, чи виправдовує ринкова позиція NVIDIA антимонопольні дії, все частіше обговорюється в Брюсселі та Вашингтоні. Порівняння зі Standard Oil — це більше, ніж просто риторика: тоді Рокфеллер контролював американську нафтову промисловість, маючи 90-відсоткову частку ринку, перш ніж рішення суду в травні 1911 року призвело до її розпаду на 34 компанії-наступники. Органи ЄС з питань конкуренції принаймні створили регуляторну базу за допомогою Закону про цифрові ринки та Закону про штучний інтелект. Однак пряме втручання в екосистему CUDA NVIDIA все ще очікується.

Концептуальна проблема добре відома: на відміну від фізичних мереж, таких як трубопроводи чи залізничні колії, програмну екосистему неможливо легко відкрити за допомогою регуляторного втручання. Вимоги сумісності, тобто зобов'язання надавати альтернативам CUDA такий самий доступ до апаратного забезпечення, теоретично були б здійсненними, але на практиці дорогими та технічно складними. Більше того, будь-який регуляторний захід мав би бути впроваджений достатньо швидко, щоб змінити структуру ринку, яка щодня все більше закріплюється через нові покоління моделей, нові архітектури обладнання та нові ефекти прив'язки до постачальника.

До того часу діє наступне: кожен, хто інвестує в центри обробки даних, користується хмарними сервісами штучного інтелекту або навчає своїх розробників фреймворкам на основі CUDA, платить — прямо чи опосередковано — монопольний прибуток NVIDIA. Це не теорія змови. Це структура ринку, на якому один постачальник контролює 94 відсотки сегмента дискретних відеокарт, 77 відсотків виробництва пластин мікросхем штучного інтелекту та практично всі відповідні бібліотеки програмного забезпечення для розробки штучного інтелекту.

Коли споживання стає самоціллю

Формула Дженсена Хуанга — обчислення — це дохід, токени — прибуток — є однією з найчесніших корпоративних стратегічних заяв останніх років. Чесною не в тому сенсі, що вона сформульована на благо клієнтів, а в тому сенсі, що вона стверджує те, про що багато інших замовчують: бізнес-модель базується не на цінності, що генерується в кінці обчислювального процесу, а на самому процесі.

Це фундаментальне зворотнє логіки створення вартості. У будь-якій іншій галузі ціна визначається результатом: побудований міст, розроблені ліки, проданий автомобіль. В економіці токенів ціна визначається вхідними даними: витраченими годинами обчислень, потоком електроенергії, обробленими пакетами даних. NVIDIA заробляє гроші ще до того, як хтось зможе оцінити, чи варті інвестиції.

Це не закон природи. Це бізнес-модель. І як будь-яка бізнес-модель, вона має обмеження, слабкі сторони та — з невеликим терпінням — альтернативи. Питання полягає в тому, чи компанії, регуляторні органи та громадськість визнають та просуватимуть ці альтернативи достатньо швидко, перш ніж залежність стане такою ж глибоко вкоріненою, як колись олійна лампа в американському домі. Знадобилося компанії Standard Oil Рокфеллера з 1870 по 1911 рік, щоб її розвалили. Цього разу маховик обертається швидше.

☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька

☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!

 

Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут wolfenstein@xpert.digital:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

 

 

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація цифрової стратегії та діджиталізації

☑️ Розширення та оптимізація процесів міжнародних продажів

☑️ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer / Маркетинг / PR / Виставки

Xpert.Digital — це галузевий центр B2B, що базується на даних, який очолює Konrad Wolfenstein . Компанія виступає зовнішнім, квазі-внутрішнім рішенням для промислових партнерів, усуваючи операційні прогалини в маркетингу, контенті та продажах, не вимагаючи додаткових ресурсів з боку клієнта.

Більше інформації тут:

• Квазі-власне рішення: як Xpert.Digital усуває операційні прогалини в B2B-маркетингу та продажах – Розумний контент-орієнтований бізнес