Если бы квартальные отчёты были вечеринками, NVIDIA пришла бы с барабаном конфетти и пламенной речью — и тут же в дверях показались бы робкие ASIC, шепчущие: «А нам по размеру подешевле и по эффективности повыше». Юмористическая фраза для начала — и дальше всерьёз: мощные результаты NVIDIA за второй квартал подтверждают феноменальный спрос на GPU для обучения и инференса ИИ, но тень кастомных ASIC растёт.
На бумаге всё выглядит как гимн техно‑успеху: дата‑центры наполнились картами, компании спешат ускорить модели, и экосистема ПО NVIDIA остаётся важнейшим магнитом. Однако именно спрос породил изобретательность: крупные облачные провайдеры и профильные стартапы развивают собственные ускорители — ASIC и TPU‑подобные решения — оптимизированные под конкретные задачи инференса и обучающих пайплайнов. Их аргумент прост и опасен для GPU: цена за операцию и энергопотребление часто могут быть ниже.
Это не сценарий немедленного краха — GPU всё ещё универсальны и незаменимы при разработке, прототипировании и гибком масштабировании. Но кастомный кремний обещает сокращение затрат там, где модель стационарна и повторяема. Переход части нагрузки на ASIC может означать для NVIDIA замедление роста спроса на определённые типы ускорителей и усиление ценовой конкуренции.
Выход есть в привычных для индустрии формах: инновации, вертикальная интеграция, софт‑замок (экосистема SDK, оптимизации, фреймворки) и расширение ассортимента. NVIDIA может усилить свои позиции, предлагая не только “самые быстрые GPU”, но и гибридные решения, оптимизированный софт и партнерства с теми, кто делает кастомный кремний.
В финале — не драма, а шахматная партия. NVIDIA выиграла немало партий, но шахматная доска меняется: на ней появляются новые фигуры в виде ASIC. Интересный матч только начинается, и ставки высоки — для игроков, инвесторов и всех нас, кто смотрит, как рождается следующее поколение вычислительной архитектуры.