Кажется, индустрия окончательно перешла в режим «ускорение свободного падения». Пока одни компании пытаются продать нам закрытые API за подписку, другие выкладывают всё в Open Source. Пока геймеры копят на видеокарты, Nvidia строит дата-центры, которые противоречат бытовой логике. Собрали главное из того, что сейчас происходит на стыке софта и железа.
LTX-2: Когда Open Source перестает быть «бедной версией»
Долгое время в сфере генерации видео царила простая аксиома: хочешь качество уровня Sora или Runway — плати и страдай в облаке. Open Source решения были, но часто напоминали эксперименты студентов: интересно, но в продакшн не пустишь.
LTX-2 меняет правила игры. Это полностью открытая text-to-video модель. И когда мы говорим «полностью», это не маркетинговый буллшит. Разработчики выкатили:
- Веса модели (основные и дистиллированные).
- Код для инференса и тренировки.
- LoRA-адаптеры для стилизации.
- Весь пайплайн обработки данных.
Это не просто «поиграться», это полноценный дев-стек. Модель выдает 4K, 50 кадров в секунду и, что критически важно, поддерживает отличный липсинк. Она работает локально (привет, RTX 5090, если вы его найдете) и дает контроль над первым и последним кадром. То есть вы можете склеивать сцены в единое кино, а не получать набор рандомных гифок. На лидерборде Artificial Analysis LTX-2 уже заняла первое место среди открытых весов. Шах и мат, проприетарщина?
Nvidia Rubin: Охлаждение кипятком и 1000+ GPU в стойке
Дженсен Хуанг продолжает жить в 2030 году. На CES показали архитектуру Rubin — наследника Blackwell. И если вы думали, что Blackwell был мощным, то подержите мое пиво.
Главный инженерный шок — система охлаждения. Nvidia отказалась от чиллеров. Серверы охлаждаются водой температурой 45°C. Да, вы не ослышались. Для электроники это «прохладно», а для дата-центров — колоссальная экономия энергии. Никаких гигантских кондиционеров, только физика.
«Мы буквально охлаждаем суперкомпьютер горячей водой. Это невероятно эффективно. Никаких кабелей, никаких шлангов, никаких вентиляторов внутри стойки».
В одной стойке упаковано 72 чипа Rubin. Это монстр для гиперскейлеров вроде AWS и Azure, который обещает снижение стоимости инференса в 10 раз. Илон Маск уже отметил, что на отладку уйдет месяцев девять, но факт остается фактом: железо ушло далеко вперед софта.
Alpamayo: Автопилот, который учился на видеоиграх
У Tesla и Waymo есть огромное преимущество — миллионы километров реальных поездок, записанных их машинами. У Nvidia флота роботакси нет. Что делать? Сгенерировать реальность.
Nvidia представила Alpamayo — открытый стек для автономного вождения. Фишка в том, что он обучался преимущественно на синтетических данных. Nvidia просто создала симуляцию городов и дорожных ситуаций, «накатала» там часы опыта и скормила это нейросети. И это работает: Mercedes уже катается по Сан-Франциско, используя эту технологию.
Это VLA (Vision-Language-Action) модель: она смотрит на дорогу, «думает» (reasoning) и крутит руль. Никаких лидаров, только камеры и мозги. Подход Tesla победил, но теперь он доступен любому автопроизводителю. Вопрос лишь в том, смогут ли неповоротливые автогиганты это внедрить, даже имея готовый код.
Болевые точки: Цены на GPU и приватность здоровья
Ложка дегтя в бочке техно-оптимизма:
- RTX 5090 может стоить как подержанная иномарка. Слухи о цене в $5000 звучат как бред сумасшедшего, но дефицит памяти HBM и GDDR диктует свои условия. Nvidia намекает, что может вернуть в строй старые линейки карт, чтобы хоть как-то насытить рынок. Если вы планировали апгрейд — возможно, сейчас самое время брать то, что есть.
- ChatGPT Health. OpenAI хочет доступ к вашей медкарте, данным с Apple Watch и результатам анализов. Звучит удобно: «GPT, расшифруй мне этот анализ крови». Но готовы ли вы отдать свои самые интимные данные компании, чья бизнес-модель — это AI-модели? Apple могла бы делать это локально на устройстве (и, вероятно, будет), но OpenAI играет на опережение. Функция пока недоступна в Европе из-за GDPR, что как бы намекает.
Вердикт
Рынок поляризуется. С одной стороны — безумно дорогие и закрытые инфраструктурные проекты (Rubin, оценка Anthropic в $350 млрд). С другой — мощнейший ответ Open Source сообщества (LTX-2, Alpamayo), которое дает инструменты уровня Big Tech каждому, у кого есть железо. 2026 год обещает быть годом, когда «домашний AI» перестанет быть игрушкой и станет реальным конкурентом корпоративным облакам.