Дженсен Хуанг 4 февраля 2026 года завершил двухнедельную поездку по Азии участием в Cisco AI Summit. Совместно с Чаком Роббинсом он представил стратегию развития ИИ-фабрик и концепцию тотальной автоматизации бизнеса через агентские системы. Глава NVIDIA утверждает: индустрия вычислений проходит через первую за 60 лет смену парадигмы — переход от явного программирования к неявному .
🏗️ Революция вычислительного стека и ИИ-фабрики 7:47
Современная ИТ-отрасль полностью переосмысляет архитектуру вычислений. В последние 60 лет программирование было явным (explicit): разработчики писали код, переменные передавались через API . Сейчас индустрия переходит к неявному (implicit) программированию. Пользователь сообщает компьютеру свое намерение, а система самостоятельно находит решение проблемы .
Дженсен Хуанг выделил ключевые изменения в инфраструктуре:
- Обработка данных, хранение и сетевые технологии изобретаются заново .
- Интеллект переходит от простого запоминания (чат-боты) к решению задач через рассуждения .
- Агентный ИИ (Agentic AI) начинает использовать инструменты, проводить исследования и планировать действия .
Cisco интегрирует технологии NVIDIA для ИИ-сетей в свои коммутаторы Cisco Nexus . Это позволит предприятиям сохранить контроль, безопасность и управляемость, характерные для Cisco, при производительности систем NVIDIA . Дженсен Хуанг призывает компании не стремиться быть первыми в освоении ИИ, но категорически не рекомендует становиться последними .
📈 Стратегия внедрения: «Пусть расцветают сто цветов» 13:23
При оценке ИИ-проектов на ранних этапах невозможно точно рассчитать возврат инвестиций (ROI) через таблицы . Дженсен Хуанг советует не тратить время на второстепенные задачи, а сразу браться за основу бизнеса. В NVIDIA внедрение ИИ идет децентрализованно: в компании одновременно запущены тысячи проектов .
Основные принципы управления инновациями от NVIDIA:
- Отказ от тотального контроля. Инновации невозможно полностью контролировать, ими можно только манипулировать или влиять на них .
- Безопасные эксперименты. Сотрудники должны пробовать разные модели — Anthropic, Gemini, Codex .
- Принцип «Да, а потом — почему». Руководитель должен одобрять инициативы по использованию ИИ сразу, не требуя предварительных доказательств финансового успеха .
Курирование «сада» из тысяч проектов начинается только после накопления критической массы опыта . В самой NVIDIA ИИ в первую очередь трансформирует дизайн чипов и разработку программного обеспечения . Компания сотрудничает с Synopsis, Cadence и Siemens, чтобы внедрить нейросети в инструменты проектирования .
🚀 Экономика изобилия и скорость света 18:05
Искусственный интеллект радикально снижает стоимость получения знаний. Технологии, на которые раньше уходил год, теперь отрабатывают за один день или в реальном времени . Закон Мура предполагал десятикратное ускорение за пять лет, но ИИ-вычисления выросли в миллион раз за последние десять лет .
Дженсен Хуанг предлагает руководителям применять «логику изобилия» к сложным проблемам:
- Представьте, что ваши инструменты работают бесконечно быстро .
- Предположите, что вес и сложность задач равны нулю (антигравитация) .
- Оцените, как изменится подход к решению, если убрать любые технические ограничения .
Если компания не применяет эту логику, она проигрывает конкурентам или стартапам, которые изначально строят бизнес на этих принципах . Интеллект становится доступным ресурсом, который позволяет обрабатывать графы с триллионами связей целиком, не разбивая их на части .
🤖 Физический ИИ и инструменты будущего 33:55
ИИ не заменит существующие программные инструменты, а станет их активным пользователем. Идея о том, что нейросети уничтожат рынок ПО, лишена логики . Если создать идеального человекоподобного робота, он будет использовать обычный молоток или бензопилу, а не изобретать их заново .
Ключевые тезисы о физическом ИИ:
- Использование инструментов. Цифровой ИИ будет работать с SAP, Service Now и калькуляторами как опытный оператор .
- Понимание каузальности. Новое поколение ИИ должно понимать физический мир: гравитацию, массу и причинно-следственные связи (эффект домино) .
- Рынок труда. Отрасль переходит от создания инструментов (молотков) к созданию «дополненного труда» .
Дженсен Хуанг привел пример с беспилотным автомобилем: цифровой шофер стоит в разы больше, чем само железо машины . Это открывает доступ к мировому рынку объемом $100 трлн, в то время как традиционный ИТ-рынок оценивается всего в $1 трлн .
🔐 Суверенитет вопросов и локальные системы 44:46
Для глубокого понимания технологии Дженсен Хуанг рекомендует компаниям «залезть под капот» и собрать собственный компьютер, даже если облачные сервисы доступны повсюду . Важно иметь тактильное понимание того, как работают компоненты системы.
Аргументы в пользу локальных (On-prem) систем:
- Конфиденциальность диалога. Компании не всегда готовы делиться своими сомнениями и внутренними вопросами с облачными провайдерами .
- Ценность вопросов. Главная интеллектуальная собственность NVIDIA — это не ответы ИИ, а вопросы, которые задают инженеры .
- Защита IP. Вопросы выдают стратегические приоритеты компании, поэтому NVIDIA строит суперкомпьютеры внутри собственного периметра .
Вместо популярной концепции «человек в контуре» (human-in-the-loop) Хуанг предлагает модель «ИИ в контуре» . Каждый сотрудник должен иметь набор ИИ-помощников, которые фиксируют жизненный опыт компании и превращают его в ее интеллектуальную собственность . Это позволяет организации не начинать каждый день с нуля, а постоянно накапливать знания.
