Гендиректор Nvidia заявил о начале эры полезного ИИ и 30-кратном росте производительности

Гендиректор Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что индустрия вошла в эру полезного искусственного интеллекта, а спрос на вычисления растёт «параболически». Прозвучало это на конференции Dell Technologies World 2026. По словам Хуанга, задачи, которые раньше тянулись месяцами, теперь закрываются за недели, недели сжимаются до дней, а часть операций пользователи уже ждут, что получат мгновенно.

Совместное появление Хуанга на сцене с основателем Dell Technologies Майклом Деллом вышло почти манифестом новой корпоративной гонки. Обе компании продвигают мысль, что бизнесу мало просто добавить ИИ-помощников к рабочим процессам. Работу предлагают перестроить вокруг автономных агентов, ускоренных вычислений и дата-центров под ИИ-нагрузки.

Хуанг признал, что Nvidia всегда росла быстро, но сейчас скорость стала другой. Спрос подскочил, потому что ИИ перестал быть демонстрацией возможностей и начал давать практический эффект. Глава Nvidia назвал это эрой полезного ИИ, где результат измеряется не красивыми презентациями, а сокращением времени на реальные задачи.

Для самой Nvidia такая логика крайне выгодна. Чем больше компаний внедряют агентный ИИ, тем выше потребность в целом списку вещей:

• GPU и серверами;
• сетях и системах хранения;
• охлаждении;
• новых дата-центрах под ИИ-нагрузки.

Полезный ИИ в трактовке Хуанга — это не только программный прорыв, но и масштабный инфраструктурный проект, где каждый новый агент требует вычислений.

Отдельный блоке выступления глава Nvidia посвятил разработке софта. Объём работы, который сотрудники компании выполняют с помощью агентов, по его оценке, стал огромным.

«Сегодня хороший инженер работает с агентом, а выдающийся инженер будущего будет координировать целую группу агентов и суб-агентов», — заявил Дженсен Хуанг.

Это заметный сдвиг в понимании профессии. Раньше специалист писал код, проверял его, исправлял ошибки и постепенно двигал проект. Теперь он превращается в координатора машинных помощников, которые генерируют варианты, тестируют гипотезы, пишут фрагменты кода и ищут баги. Человек остаётся тем, кто ставит цель, контролирует качество и несёт ответственность.

Майкл Делл развил идею ещё агрессивнее. Первые ИИ-помощники, по его словам, давали прирост производительности примерно на 20–30%. Они быстрее писали тексты, лучше резюмировали документы и отвечали на вопросы. Теперь в компании приходят автономные агенты, умеющие планировать, рассуждать, выполнять действия, адаптироваться и замыкать рабочий цикл. Делл считает, что предприятиям пора полностью перестроить процессы под эпоху агентного ИИ, и это может дать 20- и 30-кратный рост производительности. Тем, кто стартует раньше, он пророчит быстрый отрыв от остальных.

Nvidia и Dell снова сделали ставку на инициативу AI Factory. Логика строится вокруг тезиса, что ИИ для предприятия — это не приложение, а производственная линия. Как завод выпускает физические продукты, так AI Factory должна выдавать интеллектуальные результаты:

• прогнозы и аналитику;
• код;
• документы и отчёты;
• автоматические действия и решения для внутренних процессов.

На Dell Technologies World 2026 компании показали обновления AI Factory, подкреплённые аппаратными анонсами Nvidia с GTC 2026. Среди них — Dell PowerRack с Nvidia Vera Rubin NVL72. Хуанг прямо на сцене подписал одну из версий такого решения, превратив железо в шоу-объект. По заявлению компаний, эта связка может дать до 10 раз меньшую стоимость токена по сравнению с Nvidia Blackwell при масштабном инференсе агентного ИИ. Для бизнеса момент принципиальный — стоимость токена в эпоху агентов работает как себестоимость операции.

Дополнили линейку серверы PowerEdge XE9880L, XE9885L и XE9882L, первые системы Dell на базе Nvidia HGX Rubin NVL8. Их характеристики выглядят так:

• поддержка до 144 GPU на стойку;
• прямое жидкостное охлаждение вычислительных узлов на 100%;
• до 5,5 раза большая производительность относительно HGX B200.

Эти цифры показывают, как быстро меняется инфраструктурная сторона ИИ. Рынок больше не спорит только о размерах моделей и качестве ответов. Спор сместился к плотности GPU на стойку, стоимости токена, энергопотреблению, охлаждению, сетям и способности дата-центров выдерживать агентные нагрузки в промышленном масштабе. Жидкостное охлаждение постепенно становится обязательным элементом — при 144 GPU в стойке воздуха уже не хватает, и дата-центры всё больше похожи на энергетические объекты.

Майкл Делл назвал Хуанга великим партнёром, другом и визионером эпохи ИИ. Глава Nvidia ответил в своём стиле, пошутив, что каждый год приезжает на конференцию продавать продукцию Dell. За шуткой стоит практичная схема. Nvidia создаёт ускорители и платформы, Dell упаковывает их в корпоративную инфраструктуру, а бизнес получает понятный путь к внедрению ИИ без самостоятельной сборки всех компонентов.

Ранее сообщалось, что «Байкал Электроникс» готовит первые российские ИИ-чипы с поддержкой CUDA к 2029–2030 годам. Разрабатываются два решения — младший периферийный Baikal-AI-E1000 с ориентиром на NVIDIA Jetson Orin NX и серверный Baikal-AI-D1000, который сравнивают с NVIDIA L40S. При удачном раскладе российские разработчики смогут запускать значительную часть кода под ускорители Nvidia без полной переработки под новую платформу.

По мнению редакции CISOCLUB, выступление Хуанга и Делла показывает, что агентный ИИ быстро превращается из модной функции в инфраструктурную гонку. Обещания 20- и 30-кратного роста производительности звучат мощно, но за ними стоят огромные требования к дата-центрам, GPU, охлаждению, стоимости токена и качеству данных. Для компаний вопрос уже не в том, пробовать ли ИИ, а в том, смогут ли они встроить агентов в процессы так, чтобы ускорение не обернулось потерей контроля над данными и корпоративной инфраструктурой.