2025 год стал переломным для индустрии искусственного интеллекта, обозначив резкую поляризацию среди производителей вычислительных решений. Лидером рынка окончательно закрепилась Nvidia, тогда как часть альтернативных разработчиков ИИ-чипов была поглощена или покинула рынок. Параллельно ускорилось развитие гуманоидной робототехники и edge AI — направлений, которые всё активнее выходят за пределы лабораторий и дата-центров.
Nvidia усиливает доминирование
Экспоненциальный рост генеративного ИИ — в первую очередь за счёт OpenAI и аналогичных компаний — вывел Nvidia на позицию самой дорогой публичной компании мира. К концу года её капитализация достигла $4,4 трлн, превысив показатели Apple, Microsoft и Alphabet.
На выставке CES 2025 Nvidia представила настольный AI-компьютер Digits, позднее переименованный в DGX Spark. Устройство построено на чипе GB10, объединяющем CPU Grace и GPU Blackwell, и оснащено 128 ГБ унифицированной памяти, что позволяет запускать модели до 200 млрд параметров без обращения к облаку.
В течение года DGX Spark получил промышленное развитие. Первые экземпляры были поставлены Илону Маску, а среди ранних пользователей — Google, Meta, Microsoft, Hugging Face, JetBrains и другие разработчики, адаптирующие свои инструменты под настольные ИИ-системы. Партнёры Nvidia, включая Acer, ASUS, Dell, HP и Lenovo, готовят собственные версии устройства с энергопотреблением до 240 Вт.
Rubin CPX: следующая ступень ИИ-фабрик
В сентябре Nvidia анонсировала архитектуру Vera Rubin, ключевым элементом которой станет Rubin CPX — специализированный CUDA-GPU для масштабных контекстных моделей. Чип ожидается к концу 2026 года.
В конфигурации дата-центра Rubin CPX в связке с процессором Vera и памятью HBM4 объёмом до 100 ТБ обеспечит до 8 экзафлопс ИИ-производительности на стойку, что в 7,5 раза превосходит текущие системы GB300 NVL72.
Отдельные версии Rubin CPX ориентированы и на менее энергоёмкие сценарии: до 30 петафлопс 4-битных вычислений, 128 ГБ памяти GDDR7 и встроенные блоки инференса длинного контекста для видео-поиска и генеративного видео.
AMD и консолидация рынка
AMD в 2025 году активно наращивала присутствие в дата-центрах, представив ускорители Instinct MI350 и MI355, ориентированные на обучение и инференс ИИ. Они обеспечивают до 4-кратного ускорения обучения и 35-кратного роста производительности вывода, однако ценой энергопотребления до 1400 Вт.
Одновременно рынок пережил волну консолидации:
- Esperanto Technologies (RISC-V ИИ-чипы) прекратила деятельность,
- активы Untether AI приобрела AMD,
- Kinara была куплена NXP Semiconductors,
- MIPS перешла к GlobalFoundries.
Аналитики отмечают, что многие ИИ-чип-стартапы не выдерживают давления масштабирования и зависимости от экосистем программного обеспечения.
Гуманоидная робототехника выходит из лабораторий
Одним из самых заметных направлений 2025 года стала гуманоидная робототехника. Nvidia вновь оказалась в центре экосистемы, предоставляя GPU, платформы Jetson и открытые инструменты обучения.
В Китае развитие гуманоидов приобрело промышленный масштаб.
- Fourier Intelligence представила робота GR-2 с 53 степенями свободы, позиционируя его как первого коммерческого гуманоидного робота для автопрома.
- UBtech получила около 500 предзаказов на гуманоидные прототипы.
- Kepler Robotics тестирует робота K2 в логистике и производстве, заявляя о почти полной автономности в ряде сценариев.
Компания Engine AI выпустила робота PM01 на базе Nvidia Jetson Orin, который уже прошёл испытания на автомобильных заводах.
В США стартап 1X сделал ставку на потребительский рынок, представив в октябре гуманоидного робота NEO, предназначенного для автоматизации бытовых задач. Он использует чип Jetson Thor, применяемый также в автономном транспорте уровня L4.
Эксперты сходятся во мнении, что переход гуманоидов из промышленности в массовый сегмент займёт 2–5 лет.
Edge AI: интеллект вне облака
Параллельно усиливается тренд на edge AI — выполнение ИИ-моделей непосредственно на устройствах.
- Южнокорейская DeepX разрабатывает ускоритель DX-M1 с энергопотреблением 5 Вт и готовит 2-нм версию M2.
- Израильская Hailo выпустила процессор Hailo-10H, ориентированный на запуск LLM и VLM без облака, и получила доступ к передовым техпроцессам TSMC.
- BrainChip привлекла $25 млн для масштабирования нейроморфного чипа AKD1500, ориентированного на медицину, сенсоры и носимую электронику.
Компания NXP, купившая Kinara за $307 млн, стремится создать программно-аппаратную экосистему edge AI для автомобильной отрасли, по аналогии с CUDA, интегрируя инструменты Kinara в платформу eIQ.
Итог: ИИ как экономика масштаба
К концу 2025 года стало очевидно, что индустрия ИИ входит в фазу экономики масштаба. Лидеры, обладающие капиталом, экосистемами ПО и контролем над вычислительной инфраструктурой, усиливают позиции. Nvidia использует это преимущество для инвестиций в ключевых потребителей своих чипов — от OpenAI и xAI до телеком-компаний и, потенциально, Intel.
С выходом Jetson Thor и ожидаемым Rubin CPX компания ускоряет рост производительности сразу на нескольких рынках — от дата-центров до робототехники и edge AI, задавая темп всей отрасли искусственного интеллекта.
Источник: https://www.eenewseurope.com/en/ai-in-2025-chips-robots-and-the-race-for-ccale/
Больше интересного – на медиапортале https://www.cta.ru/