# Эндрю Фелдман: «NVIDIA начинает использовать баланс больше, чем технологии» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=FdhAxqR1wVs Канал: 20VC (Harry Stebbings) Опубликовано: 06.10.2025 --- Эндрю Фелдман, сооснователь и глава Cerebras, обсуждает с Гарри Стеббингсом недавний раунд финансирования компании на сумму 1 миллиард долларов, причины откладывания IPO и жесткую конкуренцию с NVIDIA. В центре беседы — техническое превосходство чипов размером с целую кремниевую пластину, геополитические связи с ОАЭ и будущее ИИ-инфраструктуры, требующей гигаваттных мощностей. ## 💰 Миллиардный раунд и стратегия «сухого пороха» [[JUMP:01:28]] Cerebras недавно объявила о привлечении 1 млрд долларов — крупнейшем раунде в своей категории [1:28]. Лид-инвесторами выступили Fidelity и T. Rowe Price, что, по словам Эндрю Фелдмана, дает рынку и будущим участникам IPO мощный сигнал доверия [1:56]. В раунде также участвовали Tiger Global, Valor и 1789 [2:09]. Основные цели привлечения капитала: * Масштабирование производства до необходимых объемов [2:37]. * Строительство новых дата-центров (в текущем году компания уже запустила пять объектов в США) [2:37]. * Финансирование «больших идей», выходящих за рамки инкрементальных улучшений вроде перехода с 8-битных на 4-битные вычисления [2:52]. Несмотря на слухи о скором выходе на биржу, Cerebras предпочла остаться частной еще на некоторое время. Эндрю Фелдман поясняет, что проведение pre-IPO раунда — обычная практика, позволяющая быстро собрать средства и не отвлекаться на бюрократию публичности, когда на рынке открываются колоссальные возможности [3:59]. ## ⚔️ Противостояние с NVIDIA: технология против баланса [[JUMP:11:51]] Эндрю Фелдман считает, что NVIDIA начинает проявлять признаки беспокойства по поводу замедления своего технологического лидерства [11:51]. По его мнению, технологический гигант переходит к стратегиям, характерным для крупных корпораций, теряющих хватку: 1. **Использование баланса вместо технологий:** Инвестиции в таких клиентов, как OpenAI или 11 Labs, выглядят как попытка «купить» бизнес и гарантировать спрос на свои чипы в будущем [12:20]. 2. **«Хищнические» анонсы:** NVIDIA объявляет о чипах будущих поколений (например, B300 или Ruben) еще до того, как клиенты могут получить текущие B200, чтобы заставить их ждать и не переходить к конкурентам [12:47]. 3. **Скрытые проблемы:** Гость утверждает, что у продуктов NVIDIA высокий процент отказов (field failure rate), о чем компания предпочитает умалчивать [12:47]. Эндрю Фелдман полагает, что NVIDIA пользуется своей монопольной властью, устанавливая маржу на уровне 78–85%, что вызывает скрытое недовольство у облачных провайдеров (AWS, Google) и стимулирует их создавать собственные решения [54:04]. ## 💿 Секрет Wafer-Scale: почему размер имеет значение [[JUMP:20:35]] Главное технологическое отличие Cerebras — создание чипа размером с обеденную тарелку (wafer-scale), в то время как традиционная индустрия 75 лет не могла выйти за пределы площади в 840 кв. мм [23:24]. Техническая аргументация Фелдмана строится на типе памяти: * **HBM (High Bandwidth Memory):** Используется NVIDIA и AMD. Это разновидность DRAM — медленная, но объемная, что хорошо для графики, но создает бутылочное горлышко в вычислениях ИИ [20:48]. * **SRAM (Static RAM):** Невероятно быстрая, но занимает много места на кристалле. * **Решение Cerebras:** За счет огромной площади чипа компания может разместить на нем колоссальный объем сверхбыстрой SRAM. Это избавляет от необходимости использовать тысячи кабелей для соединения маленьких чипов и упрощает работу с моделями на триллионы параметров [22:16]. По словам Эндрю Фелдмана, переход на решения Cerebras для инференса требует всего «10 нажатий клавиш», так как пользователям важен API, а не архитектура CUDA или PyTorch [25:10]. ## 🏗️ Инфраструктурные барьеры и «энергетический голод» [[JUMP:31:18]] Эндрю Фелдман не согласен с тезисом о нехватке электроэнергии в США. Проблема, по его мнению, заключается в логистике: энергии много (газ в Техасе, гидроэлектростанции в северном Нью-Йорке), но она находится не там, где проложены оптоволоконные кабели и живут люди [31:18]. Ключевые факторы развития инфраструктуры: * **Сроки строительства:** Илон Маск может построить завод за 6–8 месяцев, но остальному миру требуется от полутора лет для запуска крупных дата-центров [44:46]. * **Финансовая модель:** Дата-центры стали выглядеть как облигации или недвижимость для Уолл-стрит — стабильный арендатор платит ренту, под которую можно брать кредиты [45:25]. * **Риски:** Деньги на строительстве ЦОД теряются из-за ошибок в проектировании (стоимость мегаватта $12–14 млн против целевых $8 млн), проблем с разрешениями и местными нормативами [46:29]. ## 🌍 Геополитика, ОАЭ и концентрация выручки [[JUMP:1:01:56]] Значительная часть выручки Cerebras (около 75–80% в первой половине 2024 года) приходится на ОАЭ, в частности на компанию G42 [1:02:49]. Эндрю Фелдман защищает эту концентрацию, утверждая, что ОАЭ оказались смелее и быстрее всех остальных, разместив заказы на сотни миллионов долларов в то время, когда о G42 никто не слышал [1:04:48]. Относительно соперничества США и Китая в сфере ИИ, Фелдман придерживается позиции прагматизма: * США должны продолжать привлекать лучшие умы через визы H1-B и J1. Почти все лидеры индустрии (Дженсен Хуанг, Лиза Су, Сатья Наделла) — иммигранты или дети иммигрантов [59:31]. * В Китае правительство стратегически планирует энергосистему и венчурное финансирование (государство может покрыть убытки инвесторов в ИИ), в то время как в США развитие тормозится локальными бюрократическими нормами [57:41]. ## 🎓 Будущее ИИ: производительность и образование [[JUMP:28:52]] Эндрю Фелдман приводит историческую аналогию Пола Дэвида об электрификации: вначале электричество просто заменяло паровые двигатели без роста продуктивности. Бум случился только тогда, когда заводы полностью перестроили свои цеха под новую технологию [29:06]. То же самое ждет ИИ: если использовать ChatGPT просто как замену Google, выгода будет минимальной. Настоящий скачок произойдет при реорганизации бизнес-процессов [30:13]. Особый интерес Фелдман проявляет к сфере образования: * Традиционная модель обучения (учитель стоит над учеником) не менялась со времен Александра Македонского и Аристотеля [1:14:11]. * ИИ позволит анализировать типы ошибок ученика и предлагать конкретные упражнения для устранения пробелов в мышлении, основываясь на данных тысяч других студентов [1:15:03]. * AI избавит молодых сотрудников от рутины в Excel, позволяя им заниматься более продуктивной интеллектуальной работой на ранних этапах карьеры [1:16:08].