Глава Nvidia Дженсен Хуанг считает, что компании и кредиторы недооценивают, как долго ИИ-ускорители Nvidia сохраняют полезность. В интервью Yahoo Finance на конференции GTC в Берлине он объяснил это производительностью ускорителей, их гибкостью и улучшениями программного обеспечения.
По словам Хуанга, срок продуктивной работы ускорителей Nvidia может превышать восемь лет. Он считает, что привычная оценка в четыре года, которую часто применяют к графическим процессорам, уже не описывает реальный срок службы вычислительных систем компании.
Хуанг назвал ускорители «продуктивными», «взаимозаменяемыми» и «долговечными». Он утверждает, что риск кредитования под залог оборудования Nvidia «ниже, чем у любого другого актива»: чипы сохраняют остаточную стоимость, поскольку подходят разным клиентам и задачам. По его мнению, они могут стать привлекательным обеспечением для займов, хотя финансисты ещё не в полной мере учитывают гибкость оборудования при оценке.
Похожую мысль недавно высказал Илон Маск. Он говорил, что прежние ускорители могут оказаться выгоднее новых при выполнении задач вывода, если обеспечивают лучшую производительность на ватт. Маск предлагает оценивать оборудование по объёму интеллекта, который оно генерирует на единицу потребляемой энергии, а не только по вычислительной мощности.
Маск приводил в пример H100: по его словам, эти ускорители сейчас могут стоить дороже, чем при первом выпуске. Улучшения моделей ИИ и методов вывода позволяют получать от того же оборудования более качественные результаты. В частности, ускорители Nvidia A100 и H100 сохранили большую остаточную стоимость, чем могли ожидать некоторые покупатели.
Ускорители B200, по сообщениям, сдают в аренду или продают по ценам, эквивалентным 158% их первоначальной стоимости. Цена на вторичном рынке зависит от спроса, состояния чипов, их доступности, конфигурации системы и задач, для которых планируют использовать оборудование.
В августе 2026 года CoreWeave заключила соглашение, которое продлевает аренду A100 до 2029 года, хотя Nvidia выпустила эти ускорители в 2020-м. Этот пример продолжает историю о длительной коммерческой ценности старых ускорителей Nvidia, о которой теперь говорит Хуанг.