Nvidia принимает переход к кастомным чипам, а не сопротивляется ему: MediaTek получает более прочные позиции в дата-центрах, тогда как Nvidia стремится гарантировать, что альтернативы, создаваемые облачными гигантами, по-прежнему будут работать через ее инфраструктуру.

О соглашении было объявлено в понедельник: Nvidia инвестирует $3,5 млрд в конвертируемые облигации MediaTek и открывает свою платформу NVLink Fusion для клиентов тайваньского производителя чипов, разрабатывающих кастомные ИИ-чипы.¹ Эта технология предназначена для того, чтобы чипы не от Nvidia могли быстро взаимодействовать внутри дата-центров на базе Nvidia — это ответ гиперскейлерам и ИИ-лабораториям, разрабатывающим кремний, адаптированный под собственные рабочие нагрузки.

Для MediaTek, наиболее известной как крупнейший в мире поставщик чипов для смартфонов по доле рынка и главный конкурент Qualcomm, партнерство ускоряет кампанию по диверсификации в направлении ASIC для дата-центров. Компания заявляла, что ее бизнес по кастомным ИИ-чипам может приносить $2 млрд выручки, ориентируясь на рынок, который, по ее оценке, может достичь $80 млрд к 2027 году.²

Инвесторы восприняли сделку как подтверждение: во вторник акции MediaTek закрылись на 10% выше, усилив импульс ралли почти на 200% с начала года.² Компания позиционирует себя против устоявшегося поставщика кастомного кремния Broadcom, поскольку облачные клиенты ищут больше вариантов за пределами GPU Nvidia.

Посыл Nvidia заключается в том, что кастомные чипы не обязательно означают выход из ее экосистемы. «Nvidia — компания в сфере ИИ-инфраструктуры», — сказал Дион Харрис, старший директор компании по решениям для инфраструктуры HPC и ИИ-гиперскейлеров. «Мы вышли за рамки чисто вычислительных чипов много лет назад».¹ По его словам, NVLink Fusion позволяет клиентам размещать чипы производства MediaTek рядом с системами Nvidia на общей платформе уровня стойки.

Сделка также расширяет более широкие отношения, охватывающие ИИ-ПК, настольные системы для разработчиков и автомобильные вычисления. Генеральный директор Дженсен Хуанг охарактеризовал стратегию как стремление вывести ускоренные вычисления Nvidia на новые рынки, одновременно позволяя клиентам создавать «дифференцированные ИИ-системы огромного масштаба».¹ По сути, Nvidia уступает проектирование чипов, стремясь при этом сохранить связующую инфраструктуру.