Как Nvidia трансформирует токены ИИ в новейший стратегический актив мира

Дженсен Хуанг хочет предоставить инженерам новый вид льготы вместе с зарплатой — бюджет на токены ИИ, который может стоить десятки тысяч долларов в год.

Генеральный директор NVIDIA сделал это предложение на ежегодной конференции GPU Technology Conference, где он описал токены, базовые единицы, которые системы ИИ используют для выполнения задач, как emerging инструмент рекрутинга в Кремниевой долине.

Эта идея вписывается в более широкую картину, которую рисует Хуанг о современном рабочем месте. По его мнению, сотрудники скоро будут управлять большими командами агентов ИИ — программных продуктов, способных самостоятельно выполнять сложные многоэтапные задачи.

Хуанг заявил, что, хотя сейчас NVIDIA нанимает 42 000 человек, он ожидает, что эта цифра скоро будет затмеваться «сотнями тысяч» «цифровых сотрудников». В этом сценарии центры обработки данных становятся тем, что Хуанг называет «ИИ-фабриками» — предприятиями, которые производят токены так же, как фабрики производят товары.

Хуанг утверждает, что токены стали основной валютой технологической индустрии.

«Если вычислительную мощность сравнить с денежным принтером, то токены — это настоящая валюта эпохи ИИ», — сказал он. Вычислительная мощность, добавил он, теперь функционирует как доход: без нее вы не можете генерировать токены, а без токенов рост останавливается.

Новые чипы, большие цифры

NVIDIA сослалась на свою новую архитектуру чипов Grace Blackwell для поддержки такого утверждения. По словам компании, она способна обрабатывать 5000 токенов в секунду по сравнению с примерно 700 на конфигурации Hopper и обеспечивает пропускную способность в 50 раз выше, чем у старой платформы Hopper.

Прыжок, по словам Хуанга, был расчетным риском, принятым в то время, когда Hopper все еще работал хорошо. Он назвал Grace Blackwell единственной инфраструктурой, на которую компании могут уверенно опираться при расширении, будь то в частном облаке или на международном уровне.

По словам Хуанга, повышение эффективности важно, потому что после того, как компания построит дата-центр гигаваттного масштаба, ее энергетическая мощность практически фиксирована.

«Ваша рабочая нагрузка — это инференс, ваши токены — ваш товар, а эта вычислительная мощность — ваш доход», — сказал он. «Каждая компания будет думать об эффективности токенов».

NVIDIA уже работает над своей следующей платформой под названием Vera Rubin, которая предназначена для обучения больших моделей ИИ и их непрерывной работы.

Хуанг предположил, что услуги ИИ, вероятно, перейдут к многоуровневому ценообразованию в будущем, с бесплатным доступом начального уровня с одной стороны и премиальными тарифами стоимостью до 150 долларов за миллион токенов с другой.

Другие крупные игроки движутся в том же направлении. Недавно Alibaba реорганизовала часть своего бизнеса, чтобы создать Alibaba Token Hub Business Group под руководством генерального директора Эдди У Юнмина. Это подразделение призвано объединить все продукты ИИ Alibaba под одной целью: создание, доставка и использование токенов.

Рабочие места, затраты и нехватка талантов

Но этот переход не обходится без осложнений.

Недавний опрос показал, что 98% руководителей высшего звена считают, что ИИ в конечном итоге сократит штат, однако 54% говорят, что поиск квалифицированных кадров остается их главной проблемой.

Goldman Sachs оценил, что ИИ может автоматизировать работу, составляющую 25% всех рабочих часов в Соединенных Штатах. Старший глобальный экономист Goldman Sachs Джозеф Бриггс признал, что переход не будет гладким, но отметил, что история показывает: новые технологии в конечном итоге создают рабочие места, которых ранее не существовало.

Для небольших компаний затраты уже ощущаются остро.

Основатели стартапов говорят, что за каждую задачу, выполненную ИИ, приходится платить ценой в токенах. Несколько крупных поставщиков ИИ недавно повысили цены на 5–30%.

Бруно Гуччарди, президент ИТ-компании CI&T, описал этот сдвиг как ситуацию, когда инженеры теперь отдают команды компьютерам на обычном английском языке, а не пишут код.

В такой среде умение знать, когда и как использовать ИИ, и получать реальную ценность от каждого потраченного токена — вот что отличает хороший суждение от потраченных впустую денег.