Может ли Nvidia изменить мир ПК?
Насколько изменятся компьютеры через 10 лет?
Компьютер — это привычное устройство, но если Nvidia заявляет, что может кардинально изменить эту сферу, к этому стоит отнестись серьёзно. Главный вопрос заключается в следующем: действительно ли Nvidia способна переосмыслить само понятие ПК?
Сначала рассмотрим новые анонсы Nvidia, а затем оценим, насколько сильно компания может повлиять на компьютерный рынок.
В некоторых публикациях пишут, что Nvidia начала производить процессоры. На самом деле это не так. Компания уже давно выпускает процессоры. Просто их преимущественно используют в серверах, поэтому может создаваться впечатление, что Nvidia не занимается производством CPU.
Например, решение, лежащее в основе технологии RTX Spark, было представлено ещё год назад в формате настольной системы. Теперь эту технологию планируют перенести и в ноутбуки.
Однако не стоит думать, что процессоры Nvidia можно будет покупать отдельно и собирать на их основе компьютер так же, как это делают с процессорами Intel или AMD. Речь идёт о системе на кристалле (SoC). Это решение, в котором несколько основных компонентов объединены в одном чипе. Неважно, используется он в ноутбуке, настольном компьютере или мини-ПК: процессор, графический процессор и оперативная память работают как единая система.
Nvidia разрабатывает RTX Spark не самостоятельно. В этом проекте компания сотрудничает с MediaTek. MediaTek отвечает за процессор, а Nvidia — за GPU. Затем компоненты объединяются в единый пакет с помощью NVLink.
Это не означает, что данный чип перестаёт быть процессором. Но и рассматривать его как отдельный процессор в традиционном понимании тоже неправильно. Поэтому эта технология не изменит привычный принцип использования обычных настольных компьютеров в ближайшее время.
В серверном сегменте, с которым обычные пользователи напрямую практически не взаимодействуют, была представлена Vera Rubin. Её появление ожидалось заранее. Эта платформа предназначена для серверов. Такие системы обычно не покупают по одной: множество устройств объединяют и используют в дата-центрах.
Nvidia теперь называет дата-центры AI Factory — фабриками искусственного интеллекта. Это не означает, что компания действительно строит заводы. Речь идёт о центрах обработки данных, в которых выполняются вычисления для искусственного интеллекта. Именно в такой среде будут работать системы Vera Rubin.
Это отдельное направление. Для обычных пользователей главной новинкой является Nvidia RTX Spark. Это не серверная система, а решение, ориентированное на работу с Windows PC. Точнее, речь идёт о платформе Windows на ARM.
Компьютеры с Windows ARM уже существуют. Главную роль в развитии этого направления играет Qualcomm. Компания долгое время работала вместе с Microsoft над развитием платформы. Однако такие компьютеры пока не получили широкого распространения.
Это не означает, что они слабые. Напротив, они обеспечивают длительное время автономной работы и достаточно хорошую производительность. Просто Qualcomm пришлось проделать большую работу, чтобы развить эту платформу. Теперь Nvidia готовится выйти на этот рынок и воспользоваться уже созданной основой.
Nvidia RTX Spark планируется использовать в ноутбуках, компактных энергоэффективных настольных системах, а также устройствах для создания контента. Кроме того, платформа должна обеспечивать и игровую производительность.
Судя по техническим характеристикам, некоторые модели оснащаются 6144 ядрами CUDA. Для сравнения: у настольной RTX 5070 количество ядер примерно такое же. Разумеется, напрямую сравнивать видеокарты только по числу ядер неправильно. Однако этот показатель даёт общее представление о графических возможностях системы.
Заявляется, что графическая производительность RTX Spark будет близка к мобильной RTX 5070. Но главное здесь не только графическая мощность. Система оснащена 20-ядерным процессором, обеспечивает до 1 петафлопа вычислительной производительности ИИ в формате FP4 и имеет 128 ГБ объединённой памяти.
Главное преимущество платформы — возможности в сфере искусственного интеллекта. Nvidia поддерживает широкий набор собственных технологий. Иными словами, система не ограничивается одной задачей. На ней можно как играть, так и запускать модели искусственного интеллекта локально.
Крупные компании, работающие в сфере искусственного интеллекта, уже представили ноутбуки на базе этой платформы.
Что касается настольных систем, сама технология не является совершенно новой. Nvidia DGX Spark находится на рынке примерно год. Например, настольная система MSI на этой платформе стоит около 4700 долларов. Её основное предназначение — не повседневные задачи, а вычисления для искусственного интеллекта.
Появление RTX Spark в ноутбуках — продолжение этого направления. Для настольного сегмента также существуют рабочие станции, такие как MSI ExpertStation VS300 и DGX Station.
Внешне материнские платы этих устройств могут напоминать платы обычных компьютеров, однако по конструкции они значительно отличаются. Многие компоненты интегрированы непосредственно в систему. У некоторых моделей есть видеовыходы, другие же не предназначены для вывода изображения на отдельный дисплей. Это не обычные настольные ПК, а профессиональные рабочие станции.
Например, одна из таких систем оснащена GPU Blackwell Ultra, 496 ГБ памяти LPDDR5X и 252 ГБ памяти для GPU. Внешне устройства напоминают настольные компьютеры, но по назначению и технической конструкции существенно отличаются от них. Некоторые модели комплектуются блоками питания мощностью 1600 Вт.
Ближе всего к компьютерам, которыми обычные пользователи пользуются каждый день, находятся ноутбуки.
Интересным примером в этом направлении является мини-ПК MSI на базе RTX Spark. Он отличается от ранее упомянутой системы DGX. Новое устройство имеет очень компактные размеры, а благодаря HDMI-выходу его можно использовать как обычный компьютер с подключённым монитором. Ожидается, что его цена будет доступнее, чем у систем DGX.
Один из примеров ноутбуков с RTX Spark — MSI Prestige N16 Flip AI Plus. При этом такие устройства пока находятся на стадии разработки и могут ещё не иметь окончательного потребительского вида.
Некоторые технические характеристики этих ноутбуков уже известны. Например, сообщается об OLED-экране и яркости до 1000 нит. Однако информации о реальной производительности платформы RTX Spark пока недостаточно.
Насколько такие системы быстрее ноутбуков с Windows ARM на процессорах Qualcomm Snapdragon? Сколько они работают от аккумулятора? Как меняется энергопотребление при обычной работе в браузере и при выполнении тяжёлых задач? Подробных результатов, которые позволили бы ответить на эти вопросы, пока нет.
Судя по доступной информации, ноутбуки с RTX Spark смогут оставаться такими же тонкими и лёгкими, как модели на платформе Qualcomm. Наличие мощного ИИ-процессора не обязательно означает, что устройство будет толстым и тяжёлым. Это хороший знак с точки зрения энергопотребления и охлаждения. Однако пока неизвестно, как именно Nvidia добилась этого и какие результаты система покажет в реальном использовании.
Учитывая, что настольные системы стоят около 4700 долларов, можно предположить, что ноутбуки с RTX Spark тоже не будут дешёвыми. Их стоимость может находиться в диапазоне 3000–4000 долларов.
AMD также разрабатывала похожие процессоры, однако на рынке не появилось большого количества разнообразных ноутбуков на этой платформе. Выход Nvidia может изменить ситуацию.
Одним из главных недостатков систем на Qualcomm была недостаточная мотивация пользователей переходить на Windows ARM. У людей уже были привычные компьютеры с классической Windows. Nvidia же может привлечь к платформе дополнительное внимание благодаря известному бренду и сильным позициям в сфере искусственного интеллекта.
Выход Nvidia на этот рынок также может подтолкнуть производителей к выпуску большего количества устройств. Однако первые представленные модели в основном относятся к премиальному и дорогому сегменту. Это объясняется тем, что здесь используются не только мощные процессоры, но и другие компоненты высокого класса.
Nvidia сообщает, что RTX Spark сначала будет доступна в самых мощных конфигурациях, но в будущем появятся и модели с 16 ГБ памяти. Это означает, что все версии не обязательно будут одинаково дорогими и на рынке могут появиться более доступные варианты.
При этом даже модели с 128 ГБ памяти могут отличаться друг от друга. Например, скорость памяти LPDDR5X может зависеть от конкретной конфигурации. Поэтому при выборе устройства важно учитывать не только объём памяти, но и другие технические характеристики.
Для кого полезна RTX Spark?
Какие преимущества даёт покупка компьютера на базе RTX Spark? Например, зачем покупать собственную систему, если можно пользоваться облачными сервисами искусственного интеллекта?
Стоимость и инвестиции
Предположим, что стоимость систем RTX Spark составит около 4000 долларов. Для примера можно взять эту сумму как среднюю стоимость настольной и портативной версии.
С другой стороны, годовая подписка на облачные сервисы искусственного интеллекта тоже может обходиться недёшево. В некоторых случаях за сумму, сопоставимую с годовыми расходами на облачные сервисы, можно приобрести собственную систему.
Разумеется, всё зависит от потребностей пользователя. Для тех, кто активно работает с искусственным интеллектом и регулярно тратит на него значительные средства, покупка собственного компьютера может оказаться выгодной в долгосрочной перспективе. Однако облачные сервисы позволяют распределить расходы во времени, тогда как при покупке компьютера всю сумму приходится платить сразу.
Конфиденциальность и безопасность
Для некоторых пользователей конфиденциальность — достаточно веская причина запускать искусственный интеллект на собственном компьютере.
Например, компании, работающие с внутренними данными, специалисты, анализирующие закрытый программный код с помощью ИИ, или разработчики, которые не хотят передавать свой код сторонним сервисам, могут предпочесть локальную обработку данных.
В таких случаях возможность запускать модели непосредственно на своём устройстве становится важным преимуществом. При использовании облачных сервисов данные передаются на другие системы для обработки. Локальная работа позволяет уменьшить эту зависимость.
Модели и вычислительная мощность
При использовании облачных сервисов пользователь обычно ограничен моделями и возможностями, которые предлагает конкретная платформа. Можно пробовать разные модели, но для этого иногда приходится оформлять подписки на несколько сервисов. Это увеличивает расходы.
Если же есть возможность запускать модели локально, пользователь может устанавливать подходящие варианты и использовать их в пределах возможностей своего оборудования.
Однако работа с локальными ИИ-системами не всегда так проста, как установка обычной программы. Необходимо разбираться в выборе моделей, их установке, настройке и других технических вопросах.
Некоторые модели предоставляются в готовом виде, и пользователь в основном работает с уже доступными функциями. Также возможны дополнительное обучение и тонкая настройка моделей, но иногда такие возможности доступны только в более дорогих тарифах и пакетах.
При использовании локальной системы настройка и работа с моделью в большей степени зависят от самого пользователя и возможностей оборудования.
Независимость от интернет-соединения
При использовании облачных сервисов модели работают на компьютерах поставщика услуги, то есть на удалённых серверах. Поэтому для доступа к ним необходимо интернет-соединение. Если интернет пропадает, доступ к сервису также может быть потерян.
При локальном запуске модели такая зависимость исчезает. Пользоваться искусственным интеллектом можно даже без подключения к интернету, если сама модель и необходимые ресурсы заранее сохранены на компьютере.
Использование RTX Spark в ноутбуках расширяет эти возможности. Вычисления для искусственного интеллекта можно будет выполнять не только дома или за настольным компьютером, но и в любом другом месте, в том числе во время поездок.
Контекстное окно
Nvidia отдельно подчёркивает возможность работы с контекстным окном объёмом до 1 миллиона токенов для RTX Spark.
Токены можно условно представить как отдельные части текста. Точное количество текста, соответствующее 1000 токенам, зависит от языка, структуры и используемых слов.
Контекстное окно показывает, какой объём информации модель может учитывать в рамках одной задачи. Например, можно передать модели большой документ, книгу или рабочие материалы, чтобы она проанализировала их и подготовила ответы.
1 миллион токенов — значительный показатель для работы с большими объёмами информации. Многие платные ИИ-сервисы также предлагают контекстные окна сопоставимого размера, хотя существуют и модели с ещё большими возможностями.
Преимущества объединённой памяти
128 ГБ объединённой памяти — одно из главных преимуществ RTX Spark.
Например, даже одна из самых мощных видеокарт, RTX 5090, имеет 32 ГБ видеопамяти. При работе с большими моделями искусственного интеллекта этого объёма может быть недостаточно. Если требуется больше видеопамяти, приходится использовать несколько видеокарт. Это увеличивает стоимость, энергопотребление и физические размеры системы.
Интеграция памяти в единую платформу позволяет объединить больший объём ресурсов в одной системе. Поэтому преимущество RTX Spark заключается не только в цене. Для некоторых пользователей большой объём памяти может оказаться гораздо более важным фактором.
Свобода использования
При работе с ИИ-сервисами пользователи иногда сталкиваются с ограничениями платформ. Например, некоторые виды контента или отдельные задачи могут быть недоступны из-за правил сервиса.
У разных платформ есть собственные правила и политики безопасности. Локальный запуск модели даёт пользователю больше контроля над процессом. Однако это не означает, что пользователь освобождается от юридической ответственности или требований безопасности.
Windows ARM и программное обеспечение
Развитие платформы Windows ARM во многом зависит от программного обеспечения. В этом направлении влияние Nvidia уже начинает ощущаться. В том числе Adobe и другие компании работают над адаптацией своих программ для этой платформы.
Сообщается, что программы Adobe будут работать на ARM более эффективно. Производители других приложений для творчества также проявляют интерес к этому направлению.
Это может стать важным поворотным моментом для Windows ARM. Ранее Qualcomm проделала большую работу по развитию платформы, однако сохранялись проблемы с широкой поддержкой программного обеспечения и интересом пользователей.
Выход Nvidia на рынок может привлечь больше внимания разработчиков. Компания помогает создавать программное обеспечение, оптимизированное под собственное оборудование. Благодаря этому в будущем на Windows ARM может появиться больше совместимых приложений.
При этом некоторые оптимизации могут быть рассчитаны специально на оборудование Nvidia, поскольку технические возможности разных платформ отличаются.
Игровая производительность
Nvidia также подчёркивает, что системы RTX Spark способны запускать игры. Заявленная производительность, близкая к мобильной RTX 5070, делает это направление достаточно интересным.
Однако игры не являются основной задачей этих систем. Если вам нужен компьютер преимущественно для игр, покупка более доступного ноутбука, специально созданного для гейминга, может оказаться более разумным решением.
RTX Spark в первую очередь предназначена для вычислений искусственного интеллекта. Но благодаря мощному GPU система также может поддерживать технологии Nvidia, такие как Ray Tracing и DLSS.
Серия RTX 6000 и DLSS 4.5
Во время презентации Nvidia не представила информацию о серии RTX 6000, хотя её анонса ожидали. Также не появилось новых сведений о моделях SUPER.
Пока неизвестно, когда будет представлена серия RTX 6000. Возможно, в течение этого года компания сделает хотя бы один анонс, однако точно сказать, когда видеокарты поступят в продажу, пока нельзя. Поэтому остаётся ждать официальной информации о новой серии.
Отдельного внимания заслуживает DLSS 4.5. Эта технология улучшает качество масштабирования изображения. Теперь в режимах Ultra и Ultra Performance можно повысить FPS и при этом избежать столь заметного ухудшения качества изображения, как раньше.
Технология Dynamic Frame Generation также получила обновление: генерация кадров достигла уровня 6X. При этом влияние DLSS на качество изображения остаётся отдельным важным вопросом.
DLSS позволяет увеличивать изображение с более низкого разрешения до более высокого, снижая нагрузку на систему. Это упрощает использование таких графических технологий, как Ray Tracing.
Ещё одно преимущество DLSS заключается в том, что поддерживаемые версии технологии доступны на различных видеокартах начиная с серии RTX 20.
Может ли Nvidia изменить мир ПК?
Новые анонсы Nvidia не ограничиваются уже существующими продуктами. Компания заявляет о намерении изменить саму структуру компьютеров в будущем и представляет дорожную карту развития в этом направлении.
Технологии, которые до сих пор преимущественно использовались в серверах, постепенно могут появиться и в обычных компьютерах. Nvidia планирует ежегодно представлять системы нового поколения. Это направление началось с архитектуры Blackwell, а в будущем важную роль могут сыграть и такие технологии, как Vera Rubin.
Некоторые возможности этих технологий уже используются в видеокартах. Разница заключается в том, что в будущем они могут появиться не только в виде отдельных видеокарт, но и в формате систем на кристалле.
Цель Nvidia — изменить классическую архитектуру ПК в течение следующих 10 лет. Но действительно ли это возможно?
Чтобы оценить такую перспективу, стоит обратить внимание на два вопроса: происходили ли подобные изменения раньше и удавалось ли самой Nvidia менять рынок таким образом?
Пример Apple
Одним из лучших примеров подобных изменений является Apple.
Изначально Apple использовала архитектуру PowerPC. В 2003 году была представлена PowerPC G5, а позднее компания решила перейти на процессоры Intel. Начиная с 2005 года в компьютерах Apple стали использоваться процессоры Intel.
В последующие годы Apple превратилась не только в производителя компьютеров, но и в крупную компанию на рынке смартфонов и планшетов. Компания начала разрабатывать собственные процессоры для мобильных устройств, сыграла важную роль в развитии ARM-процессоров и стала одной из первых, кто внедрил 64-битную архитектуру в мобильных устройствах.
В 2020 году Apple объявила о новом крупном изменении: компания отказалась от процессоров Intel и начала переход на собственные чипы M1. Сегодня Apple продолжает развивать это направление, выпуская новые поколения процессоров серии M.
Этот переход в целом оказался успешным. Особенно хорошие результаты показал переход на архитектуру M1.
Для сохранения совместимости со старыми программами в течение определённого времени использовались технологии эмуляции. Однако со временем необходимость в них уменьшилась.
Главное преимущество Apple заключается в том, что компания контролирует собственную экосистему. Когда меняется оборудование, Apple может обеспечить адаптацию программного обеспечения под новую архитектуру.
Похожее изменение произошло и на рынке мобильных телефонов. Когда-то Nokia была одним из лидеров рынка, но затем широкое распространение получили смартфоны с сенсорными экранами, полностью изменившие привычки пользователей. Кнопочные телефоны потеряли прежние позиции, а iPhone и другие смартфоны стали основой рынка.
Эти примеры показывают, что даже технологии, которые долгое время считались привычными, могут быть заменены совершенно новыми решениями.
Роль Intel в мире ПК
Сегодня мир персональных компьютеров во многом построен на стандартах, сформированных Intel.
Ранее существовал стандарт IBM PC. Другие производители начали выпускать компьютеры, совместимые с IBM PC. Благодаря открытой архитектуре пользователи могли самостоятельно выбирать различные компоненты и собирать свои компьютеры.
Со временем IBM потеряла долю рынка, и понятие IBM PC фактически превратилось в общий стандарт персональных компьютеров.
Даже если сегодня вы собираете компьютер на процессоре AMD, вы всё равно остаетесь внутри технологической экосистемы, которую во многом сформировала Intel. Причина в том, что основы многих ключевых стандартов были заложены именно этой компанией.
Например, архитектура x86 берёт своё начало от Intel. Процессоры AMD также используют эту архитектуру.
Влияние Intel заметно и в конструкции материнских плат, стандартах питания и других компонентах. Стандарт ATX используется уже много лет. Даже кнопки включения и перезагрузки на корпусе компьютера, LED-индикаторы и принципы их подключения в основном продолжают соответствовать прежним стандартам.
Такие технологии, как PCI и PCI Express, также играют важную роль в устройстве компьютеров. Intel принимала участие и в развитии стандартов USB.
Стандарты запуска системы, а также технологии UEFI и BIOS тоже являются частью этой экосистемы.
Таким образом, большинство компонентов, которые мы используем при сборке компьютера, работают в соответствии со стандартами, сформированными много лет назад. Выбор процессора AMD не означает полного отказа от этой системы.
Может ли Nvidia создать собственную архитектуру ПК?
Если в будущем Nvidia начнёт выпускать настольные компьютеры для обычных пользователей, ситуация может измениться. Сегодня у компании уже есть мини-ПК и профессиональные рабочие станции. В дальнейшем могут появиться и более традиционные настольные системы.
Если в таких компьютерах будут использоваться процессоры на базе ARM, зависимость от архитектуры x86 может уменьшиться. Конструкция материнской платы и интеграция компонентов также могут отличаться от привычных решений.
Общие стандарты, такие как PCI Express, могут продолжить использоваться. USB и другие распространённые интерфейсы также будут необходимы для сохранения совместимости.
Однако если процессор, память и другие основные компоненты будут объединены в одной системе на кристалле, конструкция компьютера может существенно измениться. В таком случае пользователь уже не сможет выбирать все компоненты отдельно так, как это принято при сборке традиционного ПК.
В результате влияние Intel на современную архитектуру компьютеров может уменьшиться. Это не означает, что Intel полностью исчезнет с рынка, но доля альтернативных технологий может значительно вырасти.
Когда Jensen Huang говорит, что через следующие 10 лет компьютеры будут сильно отличаться от сегодняшних систем, он имеет в виду именно такие изменения.
Как менялись стандарты материнских плат?
За прошедшие годы конструкция компьютеров изменилась во многих аспектах, однако некоторые основные принципы остались прежними.
На современных материнских платах есть слоты оперативной памяти, разъёмы питания, коннекторы вентиляторов, подключения кнопок включения и перезагрузки, а также различные слоты расширения.
Похожие элементы можно было увидеть и на материнских платах начала 2000-х годов. Конечно, технологии памяти прошли путь от DDR2 до DDR3, DDR4 и DDR5. Изменилась конструкция разъёмов питания, появились дополнительные возможности подключения вентиляторов, а слоты расширения перешли на новые стандарты.
Например, старые слоты PCI со временем были заменены на PCI Express. AGP также уступил место PCI Express. Такие старые стандарты, как ISA, сегодня уже не используются.
Развивались и USB-подключения: увеличивалась скорость передачи данных и появлялись новые возможности. При этом основные принципы конструкции материнских плат долгое время оставались практически неизменными.
Именно поэтому изменить компьютерный рынок возможно, но для этого недостаточно просто выпустить более мощный процессор. Потребуется перестроить всю экосистему.
Удавaлось ли Nvidia менять рынок раньше?
Если посмотреть на историю Nvidia, можно увидеть, что компания уже представляла технологии, которые меняли рынок.
В 1990-х годах одним из лидеров в сфере игровой графики была компания 3dfx. Её продукты, такие как Voodoo и Voodoo 2, имели огромное значение для своего времени.
Тогда в некоторых системах для ускорения трёхмерной графики использовались отдельные 3D-ускорители. Такие карты работали вместе с обычной видеокартой, поскольку многие видеокарты того времени не могли обрабатывать трёхмерную графику на уровне современных систем.
Технологии 3dfx сильно повлияли на игровую индустрию. Однако Nvidia начала развиваться в другом направлении.
С помощью таких продуктов, как Riva 128, Nvidia стремилась объединить возможности трёхмерной графики непосредственно в видеокарте. Такой подход мог уменьшить необходимость в использовании отдельного 3D-ускорителя.
3dfx также заметила изменения на рынке и попыталась интегрировать возможности 3D-графики в собственные видеокарты. Однако компания не смогла сохранить прежние позиции на фоне быстрого развития Nvidia. В итоге Nvidia приобрела 3dfx.
Истоки технологии SLI, которая сегодня встречается среди решений Nvidia, также связаны с 3dfx.
Между Nvidia и ATI, а позднее AMD, долгое время продолжалась конкуренция. Однако со временем Nvidia удалось занять более сильные позиции на рынке.
Одним из важных поворотных моментов стал GeForce 256. С этим продуктом Nvidia внесла значительный вклад в развитие современного понятия GPU, передав графическому процессору большую часть задач по обработке графики.
В истории Nvidia были и неудачные периоды. Например, с выходом серии RTX 5000 возникали определённые проблемы и критика. Несмотря на это, компания смогла сохранить свои позиции на рынке.
Всё это показывает, что Nvidia уже удавалось проводить серьёзные изменения в технологической индустрии. Однако вопрос о том, перейдёт ли мир ПК в будущем на совершенно другую архитектуру, пока остаётся открытым.