Nvidia запустила платформы для привлечения более $500 млрд в AI-инфраструктуру
Автор: Марта Баринова Nvidia объявила о партнёрствах с Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs и KKR, чтобы создать независимые платформы финансирования для AI-инфраструктуры. По плану они должны мобилизовать более $500 млрд стороннего капитала для развития таких проектов, как сообщает Nvidia.
В компании описывают этот сдвиг как переход от модели, где покупали чипы и строили дата-центры проект за проектом, к модели AI factories, которые можно финансировать как производственную инфраструктуру.
В Nvidia также утверждают, что вычисления в ИИ уже стали источником выручки. По их логике, чем больше compute, тем больше полезности создают AI-системы, а значит, тем больше спрос на новую инфраструктуру.
Что Nvidia считает инвестируемым активом
Компания подчёркивает, что её compute — это не только чипы. В эту платформу входят ускоренные вычисления, сети, системное ПО, ИИ-фреймворки и глобальная экосистема разработчиков. Nvidia говорит, что такая база позволяет одной AI factory обслуживать сразу многих клиентов и много разных задач.
В материалах компании отдельно перечислены типы нагрузок, с которыми могут работать такие фабрики: язык, зрение, речь, биология, физический ИИ и робототехника. В Nvidia считают важным и то, что одна и та же архитектура используется в крупных облаках, у производителей систем и в корпоративной среде по всему миру.
Ещё один аргумент Nvidia — переносимость и перепрофилирование. Если меняются потребности, фабрику можно отдать другому клиенту, другому облаку или другому оператору. Кроме того, CUDA и новые поколения ПО, по словам компании, улучшают уже установленную инфраструктуру, повышая производительность и снижая совокупную стоимость владения на всём сроке жизни.
- ускоренные вычисления и сетевые компоненты
- системное ПО и ИИ-фреймворки
- единая архитектура для разных клиентов и задач
- возможность перепрофилировать инфраструктуру
- улучшения от обновлений CUDA и софта
В качестве примера Nvidia приводит A100 на архитектуре Ampere, который компания представила в 2020 году. Спустя шесть лет этот GPU по-прежнему используется в коммерческих задачах ИИ-тренировки, дообучения, инференса и высокопроизводительных вычислений.
В Nvidia также говорят, что клиенты продолжают заключать многолетние контракты на мощности, продлевая экономический срок службы A100 почти до десятилетия.
Цены на вычисления Nvidia и роль внешнего капитала
Компания отдельно ссылается на динамику аренды вычислительных мощностей. Nvidia приводит данные, что цена аренды одного H100 на год выросла примерно с $1,70 за GPU-час в октябре 2025 года до $2,35 в марте 2026-го. Медианная on-demand цена между провайдерами поднялась примерно с $2,00 за GPU-час в октябре 2025 года до $2,70 в июне 2026-го.
Для Blackwell-мощностей Nvidia указывает более высокую планку: по опубликованным данным, облачные ставки на B200 находились примерно в диапазоне от $5,30 до $7,05 за GPU-час.
Партнёрства с крупнейшими финансовыми игроками Nvidia связывает с тем, что доступ к капиталу распределён неравномерно. Компания пишет, что многие AI-лаборатории, предприятия и AI-cloud-площадки имеют спрос на вычисления, но не обладают финансированием нужного масштаба и стоимости, чтобы строить быстро.
Поэтому и создаются повторяемые платформы финансирования. В Nvidia подчёркивают, что финансовые институции будут отдельно оценивать каждую сделку, включая клиента, спрос, загрузку, денежный поток и остаточную стоимость. При этом более $500 млрд — это совокупный сторонний капитал, который платформы рассчитаны мобилизовать со временем, а не выручка Nvidia, не один фонд и не обязательство перед одним заказчиком. Ранее Nvidia привлекла $500 млрд под ИИ-инфраструктуру.
Компания отдельно отвечает и на вопрос о «круговом» финансировании. Nvidia утверждает, что независимый капитал и независимая оценка проектов должны снять это опасение. При необходимости компания может дать механизм поддержки остаточной стоимости, но не более чем на 25% от сделки и только на индивидуальной основе.
В финале Nvidia формулирует свою логику просто: AI-фабрики должны стать инфраструктурой для эпохи интеллекта, а внешнее финансирование уже давно используется в других крупных индустриальных buildout-проектах. Теперь к этому списку, по замыслу компании, должен добавиться и ИИ.
