Почему NVIDIA непобедима: 4 миллиона разработчиков важнее железа

Когда обсуждают доминирование NVIDIA на рынке AI-чипов, обычно говорят о железе: архитектура Blackwell, память HBM3e, пропускная способность NVLink. Но настоящая причина, по которой NVIDIA контролирует 90% рынка AI-ускорителей, лежит не в кремнии — она в софте.

Четыре миллиона заложников

Именно столько разработчиков по всему миру работают с CUDA — проприетарной платформой параллельных вычислений NVIDIA. Это не просто пользователи, это люди, которые потратили годы на изучение экосистемы, написали миллионы строк оптимизированного кода и построили карьеры вокруг технологий одной компании.

Сетевой эффект здесь работает неумолимо. Чем больше разработчиков используют CUDA, тем больше AI-фреймворков и библиотек оптимизируются под NVIDIA. PyTorch, TensorFlow, JAX — все ключевые инструменты машинного обучения заточены под CUDA. Это, в свою очередь, привлекает ещё больше разработчиков.

89% суперкомпьютеров из топ-500, использующих GPU-ускорение, работают на NVIDIA. Не потому что альтернатив нет — AMD развивает ROCm, Intel продвигает oneAPI. А потому что переключение стоит слишком дорого.

Цена побега

Представьте компанию, которая годами разрабатывала AI-модели на CUDA. У неё накоплены терабайты оптимизированного кода, команда из сотни инженеров с сертификациями NVIDIA, продакшн-системы, работающие на TensorRT. Сколько стоит всё это переписать под другую платформу?

По оценкам аналитиков, речь идёт о миллиардах долларов сunk investment — невозвратных инвестиций — для крупных клиентов. И даже если у конкурента железо лучше на бумаге, экономика не сходится: проще купить ещё NVIDIA, чем перестраивать весь стек.

Софтверный арсенал

CUDA — это не просто язык программирования. Вокруг него выстроена целая империя инструментов. TensorRT оптимизирует нейросети для инференса. CUDA-X AI предоставляет библиотеки для ускорения всего — от компьютерного зрения до обработки естественного языка. cuDNN даёт оптимизированные примитивы для глубокого обучения.

Более 3500 приложений уже оптимизированы под CUDA, существует свыше 600 специализированных библиотек. Это 15 лет накопленного интеллектуального капитала, который невозможно воспроизвести за год или два.

Конкуренты не сдаются

AMD упорно развивает ROCm и делает прогресс — их MI300X находит применение у крупных облачных провайдеров. Intel пытается играть вдолгую с oneAPI и обещает открытые стандарты. Google, Amazon, Microsoft разрабатывают собственные чипы для своих облаков.

Но пока ни один из них не может предложить то, что есть у NVIDIA: полную вертикальную интеграцию от железа до софта и сообщество из четырёх миллионов разработчиков, которые знают эту экосистему вдоль и поперёк.

Финансовая сторона

Квартальная выручка NVIDIA достигла $57 миллиардов — рост 62% год к году. Сегмент дата-центров, куда входят AI-ускорители, приносит 90% дохода — $51.2 миллиарда за квартал. Для сравнения: у AMD в том же сегменте — $2-3 миллиарда, у Intel — меньше миллиарда.

Чипы Blackwell распроданы до середины 2026 года. Прогноз на следующий квартал — $65 миллиардов выручки. Экспоненциальный рост продолжается.

Долго ли это продлится

Вопрос не в том, останется ли NVIDIA лидером — это почти неизбежно на горизонте 2-3 лет. Вопрос в том, размоется ли их доля рынка до 70%, 60%, 50% по мере созревания альтернатив.

Ключевой риск для NVIDIA — не AMD или Intel, а сами гиперскейлеры. Google уже использует TPU для своих моделей, Amazon развивает Trainium и Inferentia, Microsoft экспериментирует с Maia. Если крупнейшие покупатели AI-чипов научатся обходиться без NVIDIA, правила игры изменятся.

Но пока четыре миллиона разработчиков пишут код на CUDA — и этот код работает в продакшене по всему миру.