OpenAI-NVIDIA угода на $100 млрд: AI інфраструктура потужністю 10 гігават

Рукостискання між Дженсеном Хуангом та Семом Альтманом означає більше, ніж корпоративна дипломатія. Їхні компанії щойно зобов'язалися побудувати 10 гігават AI інфраструктури—достатньо обчислювальної потужності, щоб забезпечити в мільярд разів більше можливостей, ніж єдина система DGX, яку Хуанг особисто доставив до офісу OpenAI дев'ять років тому.¹ NVIDIA планує інвестувати до $100 мільярдів, оскільки OpenAI розгортає ці системи, що знаменує те, що Хуанг називає "найбільшим AI інфраструктурним проектом в історії."²

Партнерство приходить у критичний момент. OpenAI обслуговує 700 мільйонів щотижневих активних користувачів, які колективно генерують обчислювальні потреби, що затьмарюють потреби більшості національних суперкомп'ютерних центрів.³ Тим часом платформа нового покоління NVIDIA Vera Rubin обіцяє вісім екзафлопс AI продуктивності та 100TB швидкої пам'яті в одній стійці. Ці специфікації звучать як наукова фантастика, але будуть живити продакшн навантаження, починаючи з кінця 2026 року.⁴ Конвергенція модельних інновацій OpenAI з апаратними проривами NVIDIA створює інфраструктурну гру, що змінює наш підхід до AI економіки.

Десятиліття партнерства досягає точки перегину.

Співпраця між NVIDIA та OpenAI читається як історія походження Силіконової долини. У 2016 році Хуанг особисто доставив перший суперкомп'ютер NVIDIA DGX до штаб-квартири OpenAI у Сан-Франциско, момент, запечатлений на тепер іконічних фотографіях. Президент OpenAI Грег Брокман розмірковує про той момент: "Партнерство представляє в мільярд разів більше обчислювальної потужності, ніж той початковий сервер."⁵

Компанії разом просувались через межі через кілька технологічних стрибків. Апаратне забезпечення NVIDIA живило еволюцію серії GPT OpenAI, від ранніх мовних моделей до вибухового дебюту ChatGPT. Кожне покоління вимагало експоненційно більше обчислень, змушуючи NVIDIA прискорити цикли розробки чипів, поки OpenAI удосконалювала архітектури моделей для максимізації ефективності апаратного забезпечення.

Нова угода формалізує те, що спостерігачі індустрії давно підозрювали: ці компанії потребують одна одну. OpenAI потребує масивних обчислювальних ресурсів для навчання суперінтелектуальних систем, тоді як NVIDIA отримує користь від модельних інновацій OpenAI, які демонструють можливості її апаратного забезпечення. Компанії будуть "співоптимізувати свої дорожні карти для моделей та інфраструктури OpenAI," що говорить про глибоку технічну співпрацю, що виходить за межі простої динаміки покупець-постачальник.⁶

Платформа Vera Rubin переосмислює обчислювальні межі.

Платформа NVIDIA Vera Rubin NVL144 CPX представляє генераційний стрибок у дизайні AI інфраструктури. Система інтегрує 144 GPU Rubin CPX, 144 GPU Rubin та 36 CPU Vera у конфігурації однієї стійки, що забезпечує у 7,5 разів більше AI продуктивності, ніж системи NVIDIA GB300 NVL72.⁷ Цифри вражають навіть досвідчених інженерів з інфраструктури. 1,7 петабайт за секунду пропускної здатності пам'яті дозволяє моделям обробляти контексти з мільйона токенів без деградації продуктивності.

Архітектура Rubin CPX вводить спеціалізовані схеми, оптимізовані для механізмів уваги мовних моделей та робочих навантажень обробки відео. Кожен Rubin CPX має 128 гігабайт пам'яті GDDR7 на одному кристалі, тоді як платформа досягає 50 петафлопс продуктивності в FP4—покращення в 2,5 рази порівняно з 20 петафлопами Blackwell.⁸ NVIDIA спроектувала ці системи спеціально для інференс навантажень, які домінуватимуть в AI економіці, коли моделі переміщуються з дослідження до продакшну.

Vera представляє перший власний дизайн CPU NVIDIA, заснований на архітектурі ядра Olympus. 88-ядерний процесор на базі Arm обіцяє вдвічі більшу продуктивність, ніж CPU Grace, що використовується в поточних системах Blackwell.⁹ Тісна інтеграція між CPU Vera та GPU Rubin через систему NVIDIA MGX усуває традиційні вузькі місця, які переслідують розподілені обчислювальні архітектури.

Економіка інфраструктури трансформує AI бізнес-моделі.

Фінансова інженерія, що стоїть за партнерством, розкриває, як еволюціонувала економіка AI інфраструктури. Зобов'язання NVIDIA інвестувати до $100 мільярдів поступово, після розгортання кожного гігавата, створює нову модель фінансування, що узгоджує стимули постачальника апаратного забезпечення з успіхом клієнта.¹⁰ Така домовленість дозволяє OpenAI масштабувати інфраструктуру без масивних авансових капітальних витрат, тоді як NVIDIA бере участь у створенні вартості, яку забезпечує її апаратне забезпечення.

У масштабі платформа Vera Rubin обіцяє повернення інвестицій від 30x до 50x, потенційно перетворюючись на $5 мільярдів доходу від $100 мільйонів капітальних витрат.¹¹ Ця економіка фундаментально змінює те, як компанії оцінюють рішення щодо AI інфраструктури. Вартість за одиницю інтелекту, метрика, яку обидві компанії підкреслюють, різко падає, коли системи досягають достатнього масштабу та використання.

Структура партнерства свідчить про те, що обидві компанії навчилися з циклів буму та спаду криптовалютного майнінгу. Замість продажу апаратного забезпечення під спекулятивний попит, NVIDIA прив'язує свої інвестиції до фактичного розгортання та використання. OpenAI отримує передбачуване розширення потужностей, узгоджене з зростанням користувачів та часовими рамками розробки моделей.

Регіональні наслідки змінюють географію дата-центрів.

10-гігаватне розгортання вимагає безпрецедентної потужності дата-центрів, що перекроїть глобальні інфраструктурні карти. Для контексту, 10 гігават дорівнює приблизно споживанню енергії 10 мільйонів домівок або центрального мегаполісу. Пошук локацій з доступною енергією, охолоджувальними потужностями та мережевим підключенням такого масштабу представляє інженерні виклики, що суперничають з обчислювальною складністю.

Розбудова інфраструктури створює можливості для регіональних ринків дата-центрів, особливо в регіонах APAC з міцними енергомережами та перевагами охолодження. Країни з надлишками відновлюваної енергії та сприятливим регуляторним середовищем позиціонують себе для захоплення частини цього розгортання. Часові рамки партнерства—перші системи операційні в кінці 2026 року—дають операторам дата-центрів та урядам вузьке вікно для підготовки інфраструктури.

Конкуренція посилюється, але модель партнерства стає домінуючим підходом.

Альянс OpenAI-NVIDIA сигналізує про ширший галузевий зсув до глибоких партнерств між розробниками моделей та постачальниками апаратного забезпечення. Співпраця Anthropic з Amazon Web Services та внутрішня розробка TPU Google представляють варіації на ту ж тему. Просування AI вимагає безпрецедентної координації між програмними та апаратними інноваціями.

Позиція Microsoft додає складності до ландшафту. Як найбільший інвестор OpenAI та хмарний партнер, Microsoft повинна балансувати свої інвестиції в інфраструктуру Azure з прямими відносинами OpenAI з NVIDIA. Компанії подають свої зусилля як взаємодоповнюючі, але рішення щодо розподілу ресурсів перевірять цей наратив, коли обчислювальні потреби вибухнуть.

Переваги моделі партнерства стають очевидними при розгляді альтернативних підходів. Створення власного кремнію вимагає років розробки та мільярдів доларів інвестицій з невизначеними результатами. Покладання виключно на хмарних провайдерів вводить накладання маржі, що робить великомасштабне навчання економічно складним. Пряма співпраця між OpenAI та NVIDIA усуває витрати посередників, прискорюючи інноваційні цикли.

Часові рамки розкривають агресивний, але досяжний графік розгортання.

Перший гігават систем буде ініціалізовано у другій половині 2026 року, збігаючись з доступністю NVIDIA Rubin CPX.¹² Агресивний графік вимагає паралельного виконання кількох робочих потоків: виробництво чипів, будівництво дата-центрів, розгортання енергетичної інфраструктури та оптимізація програмного забезпечення. Кожен елемент представляє потенційні вузькі місця, що могли б затримати ширше 10-гігаватне бачення.

Виробничі партнери NVIDIA, в першу чергу TSMC, повинні виділити значні потужності для виробництва Rubin. Передові технології упаковки, необхідні для Rubin CPX, додають складності поза традиційним виробництвом GPU. Диверсифікація ланцюгів поставок стає критичною для уникнення єдиних точок відмови, які могли б порушити графіки розгортання.

Вікно розгортання 2026-2030 узгоджується з кількома технологічними переходами. Модернізація енергетичної інфраструктури, особливо в інтеграції відновлюваної енергії, прискорюється для задоволення вимог дата-центрів. Оптичні технології з'єднання дозріли для задоволення зростаючих вимог до пропускної здатності. Інновації охолодження, від прямого рідинного охолодження до імерсійних систем, стають стандартними, а не експериментальними.

Інженерні виклики вимагають інновацій по всьому стеку.

Розгортання 10 гігават AI інфраструктури висуває інженерні виклики, що доводять поточні технології до їхніх меж. Подача енергії в такому масштабі вимагає координації з комунальними компаніями та потенційно виділених генеруючих потужностей. Одна стійка Vera Rubin, що споживає мегавати енергії, генерує тепло, яке традиційне повітряне охолодження не може ефективно розсіювати.

Мережева архітектура повинна еволюціонувати для підтримки паралелізму моделей через тисячі GPU. 1,7 петабайта за секунду пропускної здатності пам'яті в стійці Vera Rubin означає, що зовнішні мережі стають основним вузьким місцем для розподіленого навчання. Інвестиції NVIDIA в оптичні технології з'єднання та перемикальний кремній вирішують ці обмеження, але вимагають ретельного системного дизайну.

Оптимізація програмного забезпечення стає не менш критичною. Моделі OpenAI повинні ефективно використовувати спеціалізовані схеми в Rubin CPX для механізмів уваги. Зобов'язання компаній співоптимізувати свої дорожні карти передбачає глибоку співпрацю в технологіях компіляторів, оптимізації ядер та еволюції архітектури моделей. Прирости продуктивності від оптимізації програмного забезпечення часто перевершують покращення апаратного забезпечення в такому масштабі.

Ринкові наслідки поширюються за межі прямих учасників.

Хвильові ефекти партнерства поширюються по всій технологічній екосистемі. Постачальники технологій охолодження бачать безпрецедентний попит на рішення рідинного охолодження. Компанії енергетичної інфраструктури прискорюють проекти модернізації мереж. Виробники оптичних компонентів масштабують виробництво для задоволення вимог з'єднань.

Війна за таланти посилюється, оскільки обидві компанії масштабують інженерні команди. Інженери з інфраструктури, які розуміють оптимізацію GPU кластерів, отримують преміальну компенсацію. Програмні інженери з досвідом розподіленого навчання стають безцінними. Партнерство створює тисячі високооплачуваних робочих місць у кількох дисциплінах та географічних регіонах.

Менші AI компанії стикаються з суворим вибором: партнерство з хмарними провайдерами, які накручують ціну на апаратне забезпечення NVIDIA, або прийняття обчислювальних обмежень, що лімітують амбіції моделей. Економіка AI інфраструктури все більше віддає перевагу масштабу, створюючи природний тиск для консолідації в галузі.

Майбутня дорожня карта натякає на стійкий ритм інновацій

Хоча поточна угода зосереджується на розгортанні Vera Rubin, обидві компанії сигналізують про стійку співпрацю після 2030 року. Річний каданс архітектур NVIDIA (Blackwell, Rubin та майбутні неназвані платформи) передбачає безперервні покращення продуктивності. Прогресування OpenAI до штучного загального інтелекту вимагає обчислювальних ресурсів, що зростають експоненційно з кожним стрибком у спроможності.

Зобов'язання співоптимізації передбачає спільну розробку технологій, яка могла б породити інновації, яких жодна компанія не досягла б самостійно. Власний кремній для специфічних архітектур моделей, новаторські підходи охолодження для ультрагустих розгортань, або проривні технології з'єднань можуть з'явитися з цієї співпраці.

Інші учасники можуть співпрацювати таким чином у майбутньому. Виробники чипів, спеціалісти з охолодження та постачальники енергетичної інфраструктури могли б приєднатися до екосистеми, створюючи інтегрований стек, оптимізований для AI навантажень. Переваги вертикальної інтеграції стають нездоланними для конкурентів, що намагаються зібрати подібні можливості з дискретних компонентів.

Висновок

Партнерство OpenAI-NVIDIA трансформує AI інфраструктуру з допоміжної технології до стратегічного диференціатора. Зобов'язання $100 мільярдів та цільове 10-гігаватне розгортання встановлюють нові бенчмарки для обчислювальних амбіцій. Коли ці системи починуть працювати з 2026 року, вони уможливлять AI спроможності, які сьогодні існують лише в дослідницьких роботах та науковій фантастиці.

Модель співпраці (глибока технічна інтеграція, узгоджені економічні стимули та спільні ризики) забезпечує шаблон того, як трансформаційні технології досягають масштабу. Хоча виклики залишаються в подачі енергії, ефективності охолодження та оптимізації програмного забезпечення, структура партнерства стимулює вирішувати ці проблеми, а не обходити їх.

Для організацій, що планують інвестиції в AI інфраструктуру, повідомлення чітке: ера поступових додавань потужностей закінчилася. Конкурентне AI розгортання вимагає мислення в гігаватах, а не мегаватах. Професійні інфраструктурні партнери, які розуміють цю динаміку масштабу, стають незамінними для захоплення вартості з наступної фази AI. Обчислювальне майбутнє, яке уявляють OpenAI та NVIDIA, прибуде швидше, ніж більшість очікує. Єдине питання—хто буде готовий його використати.

Джерела

• NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI Announce 'Biggest AI Infrastructure Deployment in History'." NVIDIA Blog. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.

• NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI Announce 'Biggest AI Infrastructure Deployment in History'." NVIDIA Blog. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.

• NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI Announce 'Biggest AI Infrastructure Deployment in History'." NVIDIA Blog. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.

• AI Magazine. "Inside OpenAI and Nvidia's US$100bn AI Infrastructure Deal." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.

• NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI Announce 'Biggest AI Infrastructure Deployment in History'." NVIDIA Blog. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.

• AI Magazine. "Inside OpenAI and Nvidia's US$100bn AI Infrastructure Deal." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.

• AI Magazine. "Inside OpenAI and Nvidia's US$100bn AI Infrastructure Deal." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.

• SemiAnalysis. "NVIDIA GTC 2025 – Built For Reasoning, Vera Rubin, Kyber, CPO, Dynamo Inference, Jensen Math, Feynman." March 19, 2025. https://semianalysis.com/2025/03/19/nvidia-gtc-2025-built-for-reasoning-vera-rubin-kyber-cpo-dynamo-inference-jensen-math-feynman/.

• Wccftech. "NVIDIA Rubin & Rubin Ultra With Next-Gen Vera CPUs Start Arriving Next Year: Up To 1 TB HBM4 Memory, 4-Reticle Sized GPUs, 100PF FP4 & 88 CPU Cores." March 18, 2025. https://wccftech.com/nvidia-rubin-rubin-ultra-next-gen-vera-cpus-next-year-1-tb-hbm4-memory-4-reticle-sized-gpus-100pf-fp4-88-cpu-cores/.

• NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI Announce 'Biggest AI Infrastructure Deployment in History'." NVIDIA Blog. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.

• AI Magazine. "Inside OpenAI and Nvidia's US$100bn AI Infrastructure Deal." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.

• AI Magazine. "Inside OpenAI and Nvidia's US$100bn AI Infrastructure Deal." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.