NVIDIA

Расследование Nikkei оценивает внебалансовый AI-долг пяти крупнейших техкомпаний США в $1,65 трлн — рост в восемь раз за четыре года, который уже превысил заявленные ими напрямую $1,35 трлн, в основном через лизинг дата-центров и сделки по GPU, которые никогда не попадают в строку долга.

На HN спор быстро ушёл от самой цифры к вопросу, кто заплатит, если спрос на AI разочарует: один ответ обвинил банки, другой, более точный, указал, что реальный риск лежит на фондах прямого кредитования, о которых большинство читателей никогда не слышали.

Автор разбирает, почему API-цены не удержатся: GLM-класс бьёт флагманов на coding-бенчмарках в десять раз дешевле, а подписки, по его версии, сильно субсидированы. Один из читателей переворачивает логику: может, дорогой API — это 3000%-я наценка, а не субсидия подписчикам?

Самый весомый ответ в треде — не прогноз, а факт: банки и страховщики уже сегодня держат критичные рабочие нагрузки на локальных моделях в собственных дата-центрах, а Claude с Codex работают только на жёстком поводке.

Apple готовит базовый M6 для младших Mac уже в этом году, но впервые отказывается от версий Pro, Max и Ultra этого поколения — вместо них выйдут M7 Pro, Max и Ultra, пишет Гурман. Старшие варианты появятся аж в 2027 и 2028 годах.

Оговорка, на которую указал инвестор: у базового M7 целятся в 240 ГБ/с пропускной способности памяти. Nvidia RTX 6000 уже выдаёт около 1600. Вся затея с «ИИ-маком» держится на том, закроет ли будущий Ultra этот разрыв для локального инференса.

Стойки поколения Rubin переходят на стопроцентное жидкостное охлаждение: каждый чип и коммутатор — на холодной плите, без вентиляторов, 75% воды и 25% гликоля в замкнутом контуре. Для 50-мегаваттного объекта заявлена экономия свыше $4 млн в год.

Практики говорят: всё упирается в климат. Нужен уличный воздух ниже ~37°C, чтобы гарантировать 45°C на выходе, поэтому большинство объектов всё равно держат градирни на жаркие дни. К тому же главный потребитель воды — энергетика, а не здание.

Экономический тезис ЛеКуна: сегодняшние подписки не покрывают свои вычислительные затраты, а разнообразие ИИ-систем ему нужно «по той же причине, по которой нужно разнообразие прессы».

Тред развернул спор не вокруг весов, а вокруг железа. Без открытых спецификаций оборудования и производства открытого ИИ не существует, утверждает один широко цитируемый комментатор. Другой задаёт некрасивый вопрос: может ли большинство стран вообще позволить себе машину, чтобы всё это запустить?

Modular предлагала переносимый компиляторный стек против привязки к CUDA от NVIDIA. Крис Латтнер, её основатель, создал LLVM, Clang и Swift. Покупатель проектирует чипы ARMv9 и почти не присутствует на рынке обучения уровня H100.

Тред читает сделку двояко. Один комментатор замечает, что основатель неоднократно писал о провалах аппаратных компаний в AI-стеках — и теперь покупатель сам оказался этой шуткой. Другой видит портфельный ход: Modular встаёт рядом с Tenstorrent и Ventana, пока Qualcomm движется от телефонных чипов к RISC-V и серверному AI.

Чип нацелен на инференс, а не на обучение — Nvidia сохраняет преимущество в обучении, пока OpenAI охотится за повторяющимися затратами на токен. Ключевой тезис в релизе: разработка «ускорена моделями OpenAI».

Чип-инженер в треде назвал девятимесячный срок невозможным и предположил, что это переклеенный дизайн Broadcom с минимальным реальным вкладом OpenAI.

Steam под Linux нормально запускает игры поновее — но транслируя DirectX в Vulkan. ReactOS сделал то, что сложнее: загрузил родной драйвер Nvidia для старой карты GeForce 8 напрямую, так же, как это сделала бы сама Windows.

Триумф это или приговор — открытый вопрос. Как заметил один читатель, ReactOS разрабатывают почти ровно столько же, сколько вообще существует сам Half-Life.