NVIDIA объявила о партнёрстве с Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs и KKR для создания независимых финансовых платформ, предназначенных для мобилизации более 500 миллиардов долларов внешнего капитала с течением времени для поддержки строительства инфраструктуры искусственного интеллекта. Компания представляет этот шаг как переход от закупки чипов и строительства центров обработки данных на основе отдельных проектов к финансированию «фабрик искусственного интеллекта» как производственной инфраструктуры, способной генерировать доход.
По данным NVIDIA, искусственный интеллект переходит от этапа исследований к производству, а вычислительные мощности стали ресурсом, напрямую связанным с доходами. Финансовые платформы ориентированы на квалифицированные компании в сфере искусственного интеллекта, лаборатории, предприятия и специализированные облачные сервисы, которым требуются значительные вычислительные мощности, но не всегда доступно финансирование в объёме или по стоимости, необходимых для быстрого масштабирования.
Платформа, выходящая за рамки чипов
NVIDIA определяет «фабрику искусственного интеллекта» как интегрированную платформу, включающую ускоренные вычисления, сети, системное программное обеспечение, фреймворки искусственного интеллекта, а также глобальную экосистему разработчиков. Компания утверждает, что фабрики NVIDIA DSX способны запускать широкий спектр моделей, режимов и алгоритмов, включая языковые модели, компьютерное зрение, голосовые технологии, биологию, физический искусственный интеллект и робототехнику.
Компания считает, что одна фабрика может обслуживать нескольких клиентов и рабочие нагрузки, а использование архитектуры, применяемой всеми основными облачными провайдерами, производителями систем и предприятиями по всему миру, обеспечивает возможность её повторного использования другим клиентом, облачным сервисом или оператором при изменении потребностей. Кроме того, NVIDIA заявляет, что обновления CUDA повышают производительность и эффективность установленной инфраструктуры и со временем снижают совокупную стоимость владения.
NVIDIA ссылается на процессор A100, представленный в 2020 году на базе архитектуры Ampere, и утверждает, что спустя шесть лет он продолжает коммерчески использоваться для обучения и дообучения моделей, инференса и высокопроизводительных вычислений. При этом обязательства клиентов по развёртыванию его мощностей на протяжении нескольких лет могут продлить срок его экономической службы примерно до десятилетия.
Ценовые показатели и роль инвесторов
Компания отмечает, что цена аренды H100 на один год выросла примерно с 1,70 доллара за час работы GPU в октябре 2025 года до примерно 2,35 доллара в марте 2026 года. Средняя медианная цена по запросу у поставщиков услуг также выросла примерно с 2 долларов за час GPU в октябре 2025 года до 2,70 доллара в июне 2026 года, тогда как заявленные облачные цены на B200 составляли примерно от 5,30 до 7,05 доллара за час GPU.
NVIDIA поясняет, что сумма в 500 миллиардов долларов представляет собой общий объём внешнего капитала, который платформы призваны мобилизовать с течением времени, а не доход компании, единый фонд или обязательство перед конкретным клиентом. Финансовые учреждения будут независимо оценивать каждую возможность, включая клиента, спрос, показатели использования, денежные потоки и остаточную стоимость, тогда как NVIDIA предоставит платформу фабрики искусственного интеллекта, а инвесторы — свой опыт долгосрочного финансирования.
Ограниченная поддержка остаточной стоимости
В ответ на вопросы о возможном круговом финансировании NVIDIA заявляет, что инициатива опирается на независимый долгосрочный институциональный капитал, а решения о финансировании будут основываться на фактической экономике клиентов. В отдельных случаях компания может предоставить механизм поддержки остаточной стоимости в размере до 25% от объёма финансирования, при этом каждый случай будет оцениваться отдельно. NVIDIA описывает эту поддержку как ограниченную и связанную с остаточной стоимостью, дополняющую независимую оценку, но не заменяющую её.
Компания связывает доходность этих инвестиций с использованием искусственного интеллекта для написания программного обеспечения, открытия лекарственных препаратов, проектирования продуктов, обслуживания клиентов, автоматизации процессов и создания новых сервисов. Согласно её представлению, увеличение вычислительных мощностей улучшает искусственный интеллект, что затем повышает использование и доходы, поддерживая дополнительный спрос на вычислительные ресурсы.