Дженсен Хуанг щойно презентував Nvidia Alpamayo на CES 2026, позиціонуючи його як революційну архітектуру для автономної автомобільної розвідки. Що привернуло увагу — акцент на можливостях «мислення» та «розуміння», закладених безпосередньо у чип. Це не просто швидше оброблення даних; йдеться про наближення прийняття рішень штучного інтелекту до рівня апаратного забезпечення.
Для тих, хто слідкує за тенденціями у напівпровідниках, це важливо. Ми спостерігаємо за розвитком інфраструктурного шару. Більше обчислювальної потужності розподілено на краю, менше залежності від централізованої обробки даних. Це кардинально змінює спосіб роботи автономних систем.
Область автономних автомобілів вже роками вкладає капітал з неоднозначними результатами. Такий прорив у чипах може перезавантажити економічну модель — менша затримка, зменшена залежність від постійного з’єднання з хмарою, чистіше прийняття рішень у реальному часі. Чи стане це стандартом або просто ще одним кроком — поки важко сказати. Але напрямок вказує, куди рухається гонка за обчислювальною потужністю.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
13 лайків
Нагородити
13
10
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
gas_fee_therapy
· 01-08 21:28
Обчислення на краю дійсно є майбутнім, і пан Хуан зробив дуже хитрий хід.
Переглянути оригіналвідповісти на0
LiquidatedDreams
· 01-08 17:56
Обчислення на краю дійсно важливі, але щодо автономних транспортних засобів я все ще сумніваюся... Чи зможе одна чіпа за всі ці роки, що витрачаються на гроші, справді змінити ситуацію?
Переглянути оригіналвідповісти на0
LayerHopper
· 01-07 18:03
ngl саме це напрямок, який я хотів бачити, edge computing дійсно починає з'являтися. Залежність від хмарних сервісів потрібно лікувати.
Переглянути оригіналвідповісти на0
PrivateKeyParanoia
· 01-06 12:33
edge computing дійсно має злетіти, цей хід Джена Ху правильно зроблено
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-40edb63b
· 01-05 22:47
Чіп безпосередньо вбудовує логіку мислення, і це справжня революція, крайові обчислення нарешті починають набирати обертів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasGuzzler
· 01-05 22:47
ngl alpamayo звучить знову як обіцянки від Жовтого Боса, що нам малює мрії, а система граничних обчислень вже кілька років обговорюється, коли ж вона нарешті реалізується?
Переглянути оригіналвідповісти на0
NFTArchaeologist
· 01-05 22:38
Назва alpamayo чудова, але по суті це знову історія від Nvidia... Термін «краєвий обчислювальний» вже всіх набрид, головне, щоб це реально знижувало витрати, інакше автопілот продовжить коштувати мільйони
Переглянути оригіналвідповісти на0
DAOdreamer
· 01-05 22:30
Обчислення на краю справді є наступним великим трендом, здатність до розуміння на рівні чіпів... саме це є рятівною соломою для автоматичного водіння
Переглянути оригіналвідповісти на0
BuyTheTop
· 01-05 22:28
ngl, знову купа хвалебних слів про чіпи. Alpamayo звучить вражаюче, але про крайові обчислення цю історію розповідають вже десять років, і як воно буде в масовому виробництві, ще потрібно подивитися.
Переглянути оригіналвідповісти на0
TommyTeacher
· 01-05 22:19
Чіпи з вмінням мислити? Старий Хуан так майстерно грає цю тактику, команда автопілота, яка витрачає гроші, нарешті має шанс на порятунок
Дженсен Хуанг щойно презентував Nvidia Alpamayo на CES 2026, позиціонуючи його як революційну архітектуру для автономної автомобільної розвідки. Що привернуло увагу — акцент на можливостях «мислення» та «розуміння», закладених безпосередньо у чип. Це не просто швидше оброблення даних; йдеться про наближення прийняття рішень штучного інтелекту до рівня апаратного забезпечення.
Для тих, хто слідкує за тенденціями у напівпровідниках, це важливо. Ми спостерігаємо за розвитком інфраструктурного шару. Більше обчислювальної потужності розподілено на краю, менше залежності від централізованої обробки даних. Це кардинально змінює спосіб роботи автономних систем.
Область автономних автомобілів вже роками вкладає капітал з неоднозначними результатами. Такий прорив у чипах може перезавантажити економічну модель — менша затримка, зменшена залежність від постійного з’єднання з хмарою, чистіше прийняття рішень у реальному часі. Чи стане це стандартом або просто ще одним кроком — поки важко сказати. Але напрямок вказує, куди рухається гонка за обчислювальною потужністю.