Новая техноимперия: как альянсы OpenAI с NVIDIA и AMD меняют ИИ-рынок

Искусственный интеллект ^[1] развивается так быстро, что расстановка сил в индустрии меняется чуть ли не каждый месяц. OpenAI — лучшее тому доказательство. Компания почти одновременно договорилась о сотрудничестве с двумя главными производителями чипов — NVIDIA и AMD, на которых держится весь современный ИИ. Причем недавно казалось, что NVIDIA вне конкуренции. Ее ускорители H100 и Blackwell стали стандартом для обучения ^[2] больших моделей, а акции компании росли вместе с безостановочным спросом на вычислительные мощности. В сентябре 2025 года OpenAI и NVIDIA объявили о партнерстве ^[3], предполагающем строительство дата-центров мощностью до 10 гигаватт — примерно столько потребляет крупная электростанция. Общий объем инвестиций оценивается в сто миллиардов долларов.

Но всего через две недели Сэм Альтман представил второе соглашение ^[4] — уже с AMD. Этот шаг мгновенно отразился на рынке: бумаги AMD подскочили ^[5] в цене, а аналитики заговорили о переломе в балансе сил между ведущими чипмейкерами. Для OpenAI такие соглашения стали не просто контрактами на поставку оборудования — компания формирует собственную экосистему, в которой конкуренция между производителями становится инструментом ускорения инноваций. Казалось бы, все хорошо. Но есть и опасения — ведь слишком быстрый рост может раздуть очередной технологический пузырь. Все это и обсудим. 

Как OpenAI изменила правила игры и зачем ей диверсификация

Чтобы понять, почему OpenAI решила действовать именно сейчас, стоит вспомнить, как она развивалась. Компания начинала в 2015 году как некоммерческая лаборатория. После запуска ChatGPT в конце 2022-го она быстро превратилась в коммерческий проект. Появление этого сервиса стало поворотным моментом — интерес ^[6] к генеративным моделям вырос лавинообразно, а сама отрасль изменилась буквально за месяцы. К 2025 году обучение таких систем, как GPT-5 и ее последующие версии, требует огромных вычислительных мощностей. На этап тренировки нейросети уходит объем энергии, сравнимый ^[7] с потреблением небольшого города. При этом работа самих сервисов — инференс, то есть обработка запросов пользователей в реальном времени, — круглосуточно нагружает дата-центры.

Альтман не раз говорил, что для достижения AGI — искусственного общего интеллекта — нужны не только более продвинутые модели, но и устойчивая инфраструктура. Она должна уметь обрабатывать петабайты данных с минимальными задержками, использовать алгоритмы вроде разреженного внимания ^[8] (sparse attention) и снижать энергопотребление за счет новых архитектур. Объявленное 22 сентября партнерство с NVIDIA стало первым шагом к этой цели. Компании договорились о создании сети дата-центров на базе чипов Blackwell и последующих поколений GPU. Первая партия оборудования ожидается ^[3] в 2026 году.

Речь идет не о простой закупке железа: OpenAI и NVIDIA совместно адаптируют программный стек — от CUDA-платформы до компилятора Triton, который помогает ускорять работу нейросетей. В итоге создается единая система, где модели OpenAI напрямую интегрируются с аппаратным уровнем. Это не только увеличивает эффективность, но и снижает барьеры входа для разработчиков, которые смогут использовать те же технологии в собственных проектах — от стартапов до крупных корпораций. Однако зависимость от одного партнера оставалась слишком высокой. Поэтому уже в октябре компания заключила соглашение с AMD — шаг, который окончательно превратил рынок ИИ-чипов в арену для борьбы равных.

Тем не менее зависимость от одного поставщика оборудования быстро стала для OpenAI проблемой. NVIDIA контролирует около 90 % рынка ИИ-ускорителей ^[10], и любая задержка поставок или рост цен напрямую замедляли развитие компании. Чтобы не оказаться в зависимости от одного вендора, OpenAI решила распределить вычислительные ресурсы между разными партнерами. Этот шаг стал логичным продолжением ее стратегии, где ключевая идея — считать доступ к мощным вычислениям главным узким местом всей индустрии.

Альянс с AMD: инвестиции, чипы и новые акценты

6 октября 2025 года OpenAI и AMD объявили о партнерстве, которое стало неожиданностью даже для тех, кто следит за отраслью. По условиям сделки, OpenAI получит доступ к шести гигаваттам вычислительной мощности на базе GPU Instinct MI300X и следующих поколений начиная с 2026 года. В обмен AMD предоставила OpenAI опцион на покупку до 160 миллионов акций — примерно 10 % от своего капитала, если будут достигнуты заданные показатели. Это превращает OpenAI из клиента в стратегического инвестора, напрямую заинтересованного в росте партнера.

Рынок отреагировал бурно: акции AMD выросли ^[5] более чем на 30 %, а бумаги NVIDIA прибавили около 2 %. Инвесторы увидели в этом не просто контракт, а сигнал о формировании новой расстановки сил.

AMD делает ставку на эффективность. Ее архитектура CDNA сочетает мощность и экономичность. Это очень хорошо, особенно если учесть, сколько энергии сегодня тратят дата-центры. Новый ускоритель MI300X, по данным самой компании ^[12], заметно быстрее прошлой модели MI250X в типичных задачах вроде матричных вычислений и лучше подходит для обучения и донастройки больших языковых моделей. Еще одно преимущество AMD — открытый софт. Платформа ROCm, в отличие от закрытой NVIDIA CUDA, дает разработчикам больше свободы: код можно переносить и адаптировать под разное оборудование без лишних ограничений.

Что получает OpenAI? В первую очередь возможность распределять нагрузку: тяжелое обучение проводить на Blackwell, а обслуживание и оптимизацию — на Instinct. Такой подход снижает простои и экономит ресурсы. Альтман подчеркнул ^[13], что использование разных платформ ускорит внедрение новых возможностей ИИ. Для AMD, в свою очередь, сотрудничество с OpenAI стало шансом укрепить позиции в сегменте ускорителей и выйти на уровень крупнейших поставщиков для облачных систем. Лиз Су, глава компании, заявила, что партнерство открывает путь к новым контрактам с гиперскейлерами вроде Microsoft Azure, где уже тестируются гибридные кластеры с использованием решений AMD.

Этот шаг стал заметным сигналом для всей отрасли — от Intel с ее Gaudi3 до стартапа Grok, созданного в xAI. Преимущество NVIDIA уже не выглядит недосягаемым, а рынок, который к концу десятилетия может приблизиться к триллиону долларов, постепенно становится более разнообразным. Теперь выигрывает не тот, у кого больше мощностей, а тот, кто умеет быстрее настраивать софт и эффективнее использовать ресурсы.

Новый баланс: возможности и угрозы перегрева

Союзы OpenAI с разными производителями чипов — причем с прямыми конкурентами — меняют не только «железо», но и всю экономику отрасли. С одной стороны, компании заливают миллиарды в строительство дата-центров, запасая мощности на годы вперед. С другой — спрос пока не поспевает за этими инвестициями, и есть риск, что часть инфраструктуры будет простаивать. К тому же регуляторы все чаще обращают внимание на влияние OpenAI: каждый новый контракт способен пошатнуть баланс сил на рынке.

У этой истории есть и другая сторона. С такими ресурсами, как у OpenAI, компания может позволить себе поддерживать проекты с открытым исходным кодом. Например, недавно она выложила веса моделей, совместимых с Llama, дав исследователям больше свободы для экспериментов. Это ускоряет развитие ИИ в медицине, экологии и других областях, где раньше вход был слишком дорогим. Но вместе с этим растет и влияние самой OpenAI. Сэм Альтман, тесно связанный с Microsoft и получивший опционы на акции AMD, превращается в одну из ключевых фигур индустрии — от его решений теперь во многом зависит, на каком «железе» станут работать будущие модели.

Конкуренция между NVIDIA и AMD тем временем выходит на новый уровень. Обе компании движутся к созданию гибридных систем, где вычислительные задачи автоматически распределяются между разными платформами. Такие решения управляются через фреймворки вроде Kubernetes, что позволяет переключаться между поставщиками без переписывания кода. PyTorch уже адаптирован к этому подходу: его универсальные бэкенд-интерфейсы делают работу моделей независимой от конкретного «железа». Для разработчиков это означает большую свободу: ИИ-системы можно запускать где угодно — от промышленных комплексов до домашних устройств и облачных платформ.

В ближайшие годы логичным развитием станет сближение стандартов. Если совместимость ROCm и CUDA улучшится, обучение и внедрение моделей пойдут быстрее и проще. Но у ускорения есть и обратная сторона: инвестиции в инфраструктуру растут активнее, чем сам рынок, и в какой-то момент спрос может просто не успеть за предложением. Это создает риск «перегрева» — когда мощности уже построены, а загрузить их нечем. В такой ситуации отрасль может столкнуться с паузой в развитии, пока баланс не восстановится.

Как ни крути, сейчас именно OpenAI задает ритм всей индустрии. Ее сотрудничество с NVIDIA и AMD показывает, что искусственный интеллект перестал быть лабораторным экспериментом и стал частью обычных технологий, на которых держится все больше новых продуктов.