Основатель Nvidia пришёл к Брэду Герстнеру и Кларку Тану через несколько дней после госужина с Си, подписания «White House Accord» по сверхинтеллекту и вручения ему Национальной медали науки. За полтора часа Хуан объяснил, почему спрос на компьют растёт быстрее, чем способность мира построить электростанции и дата-центры, разложил выручку Nvidia по трём корзинам и заявил, что рынок зря сводит всё к двум лабораториям. И повторил рефреном: «Это экзистенциальная история — остановиться легко, но если мы остановимся сегодня, мы проиграем».
01Про «слишком много давления на две лаборатории»
Главный сюжет для инвесторов: рынок нервно считает, хватит ли выручки OpenAI и Anthropic, чтобы оправдать триллионы капекса. Хуан объясняет, что это неверная рамка. По его разбивке, около трети бизнеса Nvidia — классические вычисления (симуляции, обработка данных, рекомендательные системы, графика), ещё треть — фронтир-лабы, но их у Хуана не две, а пять-шесть (Meta, xAI, Google, Anthropic, OpenAI и другие), и ещё треть — тысячи стартапов и нео-клаудов, арендующих мощности.
Отсюда вывод, который он проговаривает прямо: не нужно натягивать на две лабы триллионы долларов выручки, чтобы инфраструктура окупилась. По его словам, 80% стартапов используют открытые модели — и строят на них вертикальные «суперинтеллекты» в конкретных доменах, не конкурируя с фронтиром.
«Мы слишком давим на две лаборатории. Я рад с ними работать и поддерживать их — это будут две самые значимые технологические компании в истории. Но им вовсе не нужно подходить к триллиону долларов выручки, чтобы быть успешными.»
— Дженсен Хуан
02Про деньги с гигаватта — от $18 млрд к $40+ млрд
Хуан прямо называет, сколько Nvidia сейчас продаёт на один гигаватт мощности дата-центра: раньше было около $18 млрд, затем $20+ млрд, теперь — больше $40 млрд. Причина — компания из «GPU-вендора» превратилась в поставщика сетей, CPU, систем хранения и безопасности (Open Shelf, Sentry).
При этом доля Nvidia в мировом капексе на инфраструктуру тоже растёт. По словам Хуана, шесть лет назад это были «однозначные проценты», сейчас у гиперскейлеров — около 40%, а у нео-клаудов и предприятий — около 80%. То есть Nvidia не просто растёт вместе с рынком, а забирает больше доллара с каждого построенного ватта.
«Мы ушли с условных 18 миллиардов долларов на гигаватт к 20 с чем-то миллиардам, а теперь — к 40 с лишним. И у меня ощущение, что цифра продолжит расти.»
— Дженсен Хуан
03Про узкие места 2027: земля, энергия и «оболочка»
Герстнер приводит оценку Dylan Patel: в 2027 году в США планируется ввести порядка 43 ГВт нового ИИ-компьюта — больше, чем весь существующий сегодня в мире ИИ-компьют. Хуан соглашается, что спрос есть и даже больше, но ограничителем будет не кремний, а физический мир: земля, разрешения, генерация электричества, строители, сантехники — вплоть до того, что для $50-миллиардного дата-центра нужны редкие квалифицированные рабочие.
Nvidia страхуется глобальной экспансией: Хуан упоминает уже анонсированные 2 ГВт в Австралии («для нас это как $80 млрд выручки»), ранние разработки в Африке, Центральной и Юго-Восточной Азии, Латинской Америке и на Ближнем Востоке. «Мне не нравится этот ответ, но если США не успевают — любая страна с радостью это построит у себя».
«Моя догадка — земля, энергия и „оболочка“ дата-центров станут одним из главных препятствий на пути к этим цифрам.»
— Дженсен Хуан
04Про $100 млрд за Vera Rubin Ultra — вслепую
В ответ на вопрос, почему рынок при удвоении консенсуса по выручке Nvidia почти не переоценил акции, Хуан предлагает мысленный эксперимент: кому вы готовы отдать $100 млрд предзаказа на следующее поколение чипов, не видя его? Для Vera Rubin Ultra, по его словам, «уже близко время размещать заказы — вслепую».
Ответ, по Хуану, у рынка только один — Nvidia: оценить такие системы бенчмарками невозможно, доверие строится из того, что предыдущее поколение (Grace Blackwell) оказалось отличным. Отсюда его тезис о «фунгибельности» — переносимости нагрузок между моделями, заказчиками и регионами: специализация, по Хуану, — враг и фунгибельности, и долговечности, а значит и финансируемости.
«Если нужно встать в очередь на Vera Rubin Ultra — время размещать заказ уже близко. Вслепую. И мы буквально единственные, кому можно отдать 50 миллиардов без возможности это протестировать.»
— Дженсен Хуан
05Про Navier–Stokes и падение цены интеллекта
Пример, на котором Хуан показывает ускорение: OpenAI недавно решила уравнения Навье–Стокса, запустив около 10 тысяч агентов параллельно. Герстнер оценивает стоимость этого запуска в районе $4 млн — и говорит, что через несколько лет такая же задача будет стоить в 5–10 раз меньше.
Хуан иллюстрирует общий тренд цифрой: оригинальный GPT стоил «пусть $10–20 млн» на обучение. Сегодня тренировка GPT-1 обошлась бы примерно в $100. При этом амбиции выросли так, что сейчас обучают модели на 3, 10 и 30 триллионов параметров, а потребление интеллекта за десять лет выросло примерно в миллион раз.
«Оригинальный GPT стоил, пусть, миллионов двадцать. Сейчас, если бы вы захотели обучить GPT-1, это стоило бы, наверное, долларов сто. Мы прошли этот путь за десять лет.»
— Дженсен Хуан
06Про безопасность: «нулевое доверие» и внешний надзор
Хуан защищает тезис, что безопасность и возможности ИИ — не ортогональные вещи, а один пакет, как подушки безопасности, тормоза и ABS в машине. «Когда я говорю, что надо ускорить ИИ, я имею в виду, что надо ускорить и технологии безопасности».
Его инженерный рецепт: во-первых, идея «идеального alignment» недостижима — это forever problem; во-вторых, с любым новым автономным ИИ надо работать как с ребёнком в манеже или новым сотрудником — начинать с нулевого доверия, минимальных прав и расширять границы по мере проверок. Во-вторых, out-of-band-мониторинг: за системой следит отдельный контур, который может эскалировать или выключить. Nvidia только что запустила инициативу Open Shelf — к ней, по словам Хуана, уже присоединились более 100 компаний.
«Если мы будем ждать идеального выравнивания, чтобы обеспечить безопасность, мы никогда до этого не дойдём. Поэтому: контейнмент — минимум прав, нулевое доверие, расширение границ по мере проверок — и внеполосный мониторинг с возможностью просто всё выключить.»
— Дженсен Хуан
07Про дата-центры в космосе со SpaceX
Хуан впервые публично называет SpaceX партнёром по новому направлению: инженерные команды Nvidia и SpaceX вместе работают над «новым типом сервера и архитектуры» — для размещения дата-центров на орбите. Логика экономическая: у Nvidia самый высокий ROI на единицу энергии, поэтому стоимость запуска становится «несущественным процентом» от стоимости вычислений.
На прямой вопрос про 500 МВт в космосе к 2029 году Хуан перекидывает ответ Маску, но замечает: SpaceX уже делает по несколько пусков в неделю, Vera Rubin на орбите «оправдает себя», а Nvidia-компьют удобен тем, что легко переключается между арендаторами (fungible) — спутник не будет простаивать, клиентов найдётся много.
«Один из новых рынков, который мы будем изучать вместе — размещение дата-центров в космосе. Наши инженерные команды уже плотно работают над новым типом сервера и архитектуры, которые могут отлично работать и на орбите, и на Земле.»
— Дженсен Хуан
08Про Илона: из «энтерпрайза» — в гиперскейлеры
Небольшое, но показательное признание: в отчётности Nvidia Маск раньше шёл в сегменте «Enterprise». Теперь, после Colossus и планов по 10 ГВт к концу 2027 и миллиону с лишним Vera Rubin, xAI перенесён в категорию CSP — наряду с Google и большой тройкой облаков. Хуан отмечает, что xAI делает сразу три вещи: тренирует свои модели, разворачивает Grok (чей потребительский спрос «резко растёт») и сдаёт мощности в аренду.
«Раньше Илон у нас шёл в Enterprise — так мы считали. Теперь он часть наших CSP. Конечно же.»
— Дженсен Хуан
09Про физический ИИ: уже $10 млрд за полгода
Хуан напоминает, что в прошлом году он называл физический ИИ потенциально $100-миллиардным рынком для Nvidia — и признаёт, что преуменьшил. За первые шесть месяцев 2026-го компания сделала $10 млрд выручки в этом сегменте — столько же, сколько за весь предыдущий год, который сам по себе был вдвое больше позапрошлого.
В «физическом ИИ» Хуан держит очень широкий зонтик: не только роботы и автопилоты, но и фотонные КТ, УЗИ, 5G-сети как сенсоры, геопространственные спутники, промышленный визуальный контроль и роботизированные операционные. Отсюда его тезис: любой бизнес, который «касается физического мира», станет технологической компанией.
«Я недооценил эти сто миллиардов. Только за первые полгода мы сделали десять миллиардов на физическом ИИ. За весь прошлый год — тоже десять. Годом ранее — пять. Так что, похоже, сто — тоже слабая оценка.»
— Дженсен Хуан
10Про новые модели выручки Nvidia: лицензии и revshare
Ближе к финалу Хуан проговаривает две новые денежные линии, помимо продажи железа. Первая — лицензии на софт для корпоративного рынка: Nvidia будет брать «пусть пару тысяч долларов за GPU в год» на поддержку своего full-stack. При миллионах GPU и росте доли enterprise это «складывается в большие цифры».
Вторая — revenue share с частью облачных партнёров, которые полностью опираются на Nvidia по стеку, инвестициям и доступу к спросу. Nvidia готова получать не только разовую выручку с железа, но и долю от последующего рендзера мощностей — «логично, раз мы фактически обслуживаем их 5–10 лет».
Источник: Bg2 Pod, 15 октября 2026