Skip to content
Start free
Get App

ПОЧЕМУ NVIDIA САМАЯ ДОРОГАЯ КОМПАНИЯ В МИРЕ? | РАЗБОР

Почему Nvidia стала самой дорогой публичной компанией мира? Разбираем историю от первых 3D-ускорителей в 1993 году до ИИ-бума и тензорных вычислений.

Key Takeaways

  • Успех Nvidia основан на переходе от игровой графики к параллельным вычислениям и ИИ
  • Ранние неудачи (NV1) едва не закрыли компанию, но ошибки помогли выбрать верный курс
  • Экосистема CUDA и ставка на GPU для машинного обучения создали устойчивое конкурентное преимущество

What the video covers

  • Nvidia в 2024 году обогнала Microsoft и Apple и стала самой дорогой публичной компанией мира, более 2 трлн долларов рыночной стоимости
  • Компания основана в апреле 1993 года в Санни-Вейл, Калифорния, Дженсеном Хуангом, Крисом Малаховски и Кёрти Сримом
  • Начало 1990-х: рост популярности 3D-игр создал спрос на 3D-ускорители
  • Первый продукт NV1 (STB Lightspeed 128, 1995) использовал квадратичные примитивы и оказался несовместим с DirectX, которому вскоре отдала предпочтение Microsoft
  • Компания едва не обанкротилась: почти все инвестиции ушли на NV1, половину сотрудников пришлось сократить
  • RIVA 128 (1997) стала массовым успехом благодаря поддержке DirectX 5 и OpenGL и объединению 2D и 3D в одном чипе
  • GeForce 256 (1999) объединил обработку геометрии, освещения и текстур в одном чипе
  • В 2002 году Nvidia купила активы конкурента 3dfx Interactive
  • Nvidia — fabless-компания: разрабатывает чипы, а производство выполняют сторонние фабрики
  • Инвестиции в параллельные вычисления и CUDA сделали GPU основой для науки и ИИ

Chapters

  1. 00:00Самая дорогая компания мира
  2. 01:38Основание и первые шаги на рынке 3D
  3. 03:11Провал NV1 и угроза банкротства
  4. 04:33RIVA 128 и GeForce 256: прорыв
  5. 07:10Параллельные вычисления и CUDA
  6. 09:12AlexNet и начало эпохи ИИ
  7. 12:52Тензорные вычисления и будущее Nvidia

Answers

Questions about this video

Когда и где была основана Nvidia?

Компания основана в апреле 1993 года в Санни-Вейл, штат Калифорния, тремя инженерами: Дженсеном Хуангом, Крисом Малаховски и Кёрти Сримом. В начале пути они сосредоточились на разработке 3D-ускорителей для видеоигр.

Почему первый продукт Nvidia NV1 провалился?

NV1 работал с четырёхугольными примитивами, а Microsoft вскоре выбрала DirectX, основанный на треугольных полигонах. Из-за этого чип оказался несовместим с большинством игр, и компания почти разорилась.

Что сделало Nvidia лидером в области ИИ?

Инвестиции в параллельные вычисления и технологию CUDA позволили использовать GPU для обучения нейросетей. Успех модели AlexNet, обученной на чипах Nvidia, показал, что эти процессоры — основа развития ИИ.

Full Transcript — Download SRT & Markdown

00:00
Speaker A
Какая самая дорогая технологическая компания в мире? Microsoft? Apple? Вы, возможно, удивитесь, но это не так. Пару месяцев назад и Microsoft, и Apple по рыночной стоимости обогнала Nvidia, и она стала самой дорогой среди всех публичных компаний в мире, не только технологических, более 2 триллионов долларов. Это примерно вот столько нулей. Можете себе представить, что позволило производителю видеокарт добиться таких высот? С чего начинала компания и что сделала её великой?
00:20
Speaker A
технологических, более 2 триллион долларов. Это примерно вот столько нулей. Можете себе представить, что позволило производителю видеокарт добиться таких высот? С чего начинала компания и что сделала её великой?
00:35
Speaker A
Наконец, почему Nvidia столько стоит? Давайте разбираться. С вами Мити Иванов, это Дройдер. Погнали.
01:00
Speaker A
сформировалась, но до того времени, как видеоигры станут действительно серьёзным многомиллиардным бизнесом, конкурирующим с кино, оставался ещё с десяток лет. Но именно в этот момент трое парней, отличных инженеров увидели в этом направлении большой потенциал. Компания Nvidia была основана в апреле 1993 года
01:18
Speaker A
Для начала давайте попробуем окунуться в историю компании и проследить её путь от самых истоков. В начале девяностых индустрия компьютерных игр вовсю набирала обороты. Отрасль уже сформировалась, но до того времени, как видеоигры станут действительно серьёзным многомиллиардным бизнесом, конкурирующим с кино, оставался ещё с десяток лет. Но именно в этот момент трое парней, отличных инженеров, увидели в этом направлении большой потенциал.
01:38
Speaker A
которые делал перспективным разработку 3Dускорителей. Именно этим и занялась новая компания. В то время рынок графических процессоров только зарождался. Цель компании была проста: создать чип, который сделает видеоигры более реалистичными и доступными. Но никто тогда и не думал, что эти чипы
01:55
Speaker A
Компания Nvidia была основана в апреле 1993 года в городе Санни-Вейл, штат Калифорния. У её истоков стояли трое американских учёных-компьютерщиков: Дженсен Хуанг, Крис Малаховски и Кёрти Срим. Все трое на тот момент уже весьма успешные и востребованные специалисты. Тогда, в первой половине девяностых, происходил рост популярности трёхмерных игр, что делало перспективной разработку 3D-ускорителей. Именно этим и занялась новая компания.
02:17
Speaker A
NVIDIA разрабатывала свой первый продукт и, наконец, представила его в мае 1995 года. Это была мультимедийная карта STG 2000 на базе чипа NV1. Плата имела разъём PCI и объединяла в себе 3D-ускоритель, блок работы с 2D- графикой и звуковую карту. Особенностью
02:36
Speaker A
В то время рынок графических процессоров только зарождался. Цель компании была проста: создать чип, который сделает видеоигры более реалистичными и доступными. Но никто тогда и не думал, что эти чипы однажды выйдут за пределы индустрии развлечений.
02:53
Speaker A
момент NVIDIA - это Fabless Company, то есть компания без своего собственного производства. По сути, это просто конструкторское бюро, очень большое и крутое конструкторское бюро. Они придумывают и разрабатывают свои технологии и продукты, а непосредственным производством занимаются другие компании. Например,
03:11
Speaker A
Существует миф, что именно Nvidia изобрела видеокарты, но на самом деле первый 3D-видеоускоритель появился у IBM ещё в 1982 году. В девяностых многие компании, включая IBM, Matrox и, конечно, 3dfx, уже были на этом рынке. В течение двух лет Nvidia разрабатывала свой первый продукт и, наконец, представила его в мае 1995 года. Это была мультимедийная карта STB Lightspeed 128 на базе чипа NV1. Плата имела разъём PCI и объединяла в себе 3D-ускоритель, блок работы с 2D-графикой и звуковую карту. Особенностью NV1 стала работа с четырёхугольными примитивами, аналогично тогдашним приставкам Sega Saturn. Несколько игр с этой приставки, такие как Virtua Fighter и Panzer Dragoon, даже были портированы на ПК и успешно работали на STB Lightspeed 128.
03:30
Speaker A
виной всему Microsoft, которая вскоре после выхода STG 2000 представила AP Direct X, работающий с треугольными полигонами. В итоге первый чип NVIDIA NV1 остался не у дел. А что же такое Direct X? Это набор программ, который помогает компьютерным играм и другим
03:48
Speaker A
Нужно отметить, что на тот момент Nvidia была fabless-компанией, то есть компанией без собственного производства. По сути, это просто конструкторское бюро, очень большое и крутое конструкторское бюро. Они придумывают и разрабатывают свои технологии и продукты, а непосредственным производством занимаются другие компании. Например, первый чип NV1 для Nvidia производила компания SGS-Thomson Microelectronics на своём заводе во Франции.
03:59
Speaker A
чтобы всё выглядело реалистично и не тормозило. Так вот, принцип ускорения графики в NV1 принципиально расходился с Direct X. Следовательно, первый продукт Nvidia оказался принципиально несовместим с подавляющим большинством игр, в которые геймеры хотели поиграть на ПК. NVIDIA впервые столкнулась с
04:19
Speaker A
NV1 был первым продуктом новой компании. И, конечно, хочется сказать, что это был прорыв, и он принёс её создателям бесконечную славу и деньги. Но, увы, это не так. Виной всему Microsoft, которая вскоре после выхода STB Lightspeed 128 представила API DirectX, работающий с треугольными полигонами. В итоге первый чип Nvidia NV1 остался не у дел.
04:39
Speaker A
компанию. Их следующий продукт NVIDIA 128, выпущенный в 1997 году, стал одним из первых графических процессоров, который оказался массово востребованным на рынке. Он уже был совместим с графическими AP Direct X5 и Open GL 1.0.
04:56
Speaker A
А что же такое DirectX? Это набор программ, который помогает компьютерным играм и другим графическим программам работать плавнее и красивее. Проще говоря, это переводчик между игрой и вашим компьютером, который помогает игре правильно общаться с видеокартой и другими частями системы, чтобы всё выглядело реалистично и не тормозило.
05:16
Speaker A
выпуском NVIDIA GeForce 256. В компании его называли первым графическим процессором, хотя это было преувеличением. Но GeForce 256 стал важным шагом. Устройство выделялось благодаря объединению обработки геометрии, освещения и текстур в одном чипе. Он не был самым мощным, но предлагал отличное соотношение цена
05:38
Speaker A
Так вот, принцип ускорения графики в NV1 принципиально расходился с DirectX. Следовательно, первый продукт Nvidia оказался принципиально несовместим с подавляющим большинством игр, в которые геймеры хотели поиграть на ПК. Nvidia впервые столкнулась с реальной угрозой закрытия. Ведь на создание NV1 стартап потратил почти все привлечённые инвестиции. Хуангу даже пришлось сократить половину сотрудников, которых к тому моменту уже успели нанять. Был даже момент, когда у Nvidia хватало денег всего лишь на один месяц зарплат сотрудников, но и успех уже ждал компанию.
05:58
Speaker A
А как чувствовали себя на рынке конкуренты? В нулевых NVIDIA очень быстро росла, и в 2002 году она купила активы одного из своих основных соперников 3DFX Interactive. Таким образом, в начале двухсячных на рынке графических процессоров сформировались три лидера: Nvidia, Intel и IT. Однако
06:17
Speaker A
Их следующий продукт, Nvidia RIVA 128, выпущенный в 1997 году, стал одним из первых графических процессоров, который оказался массово востребованным на рынке. Он уже был совместим с графическими API DirectX 5 и OpenGL 1.0. Карта обладала неплохой производительностью, а также выделялась сочетанием обработки 2D-изображения и 3D-ускорителя в одном устройстве, в то время как конкурирующая Voodoo Graphics от 3dfx Interactive для своей работы требовала дополнительной 2D-карты.
06:34
Speaker A
процессоров образовалось три лидера: Nvidia, Intel и IT. В 2000 году AT выпустила на рынок свою флагманскую серию графических ускорителей Rodeon. И между компаниями началась ожесточённая конкуренция. Чтобы занять лидерские позиции, Nvidia обеспечила себе контракты с Microsoft и должна была
06:54
Speaker A
Но настоящий прорыв случился в 1999 году с выпуском NVIDIA GeForce 256. В компании его называли первым графическим процессором, хотя это было преувеличением. Но GeForce 256 стал важным шагом. Устройство выделялось благодаря объединению обработки геометрии, освещения и текстур в одном чипе. Он не был самым мощным, но предлагал отличное соотношение цены и качества, а успешный маркетинг Nvidia сделал его популярным и помог компании занять лидирующие позиции на рынке. И это стало настоящей революцией для видеоигр. Именно тогда Nvidia стала привлекать не только геймеров, но и крупных разработчиков программного обеспечения.
07:11
Speaker A
неожиданные партнёры. Например, Nvidia стала крупным поставщиком графических чипов для ряда автомобилей Audi. В 2005 году компания сделала хитроумный шаг, купила Uli Electronics, важного поставщика тип. И это нанесло серьёзный удар конкуренту. Правда, позже А I AT объединилась с AMD и таким образом
07:30
Speaker A
А как чувствовали себя на рынке конкуренты? В нулевых Nvidia очень быстро росла, и в 2002 году она купила активы одного из своих основных соперников, 3dfx Interactive. Таким образом, в начале двухтысячных на рынке графических процессоров сформировались три лидера: Nvidia, Intel и ATI. Однако после неудачного запуска своего графического ускорителя i740 Intel вскоре решила отказаться от видеокарт и сосредоточилась на встроенной графике и других направлениях, что оставило Nvidia и ATI по сути единственными крупными игроками на рынке. Таким образом, в начале двухтысячных на рынке графических процессоров образовалось три лидера: Nvidia, Intel и ATI.
07:50
Speaker A
[музыка] Казалось бы, уже можно почевать на лаврах, но Nvidia сделала ещё один важный шаг. Вместо того, чтобы фокусироваться только на рендеринге графики, компания начала активно инвестировать в исследования и разработки для сложных вычислений. Дело в том, что ГПУ способна обрабатывать
08:09
Speaker A
В 2000 году ATI выпустила на рынок свою флагманскую серию графических ускорителей Radeon, и между компаниями началась ожесточённая конкуренция. Чтобы занять лидерские позиции, Nvidia обеспечила себе контракты с Microsoft и должна была отвечать за графику в Xbox. Однако позже Microsoft всё же перешла к ATI, но находчивые лидеры зелёных нашли выход довольно быстро. Они заключили партнёрство с Sony и Apple, став эксклюзивным поставщиком видеокарт для яблочных компьютеров и консолей PlayStation. Кроме того, были и довольно неожиданные партнёры. Например, Nvidia стала крупным поставщиком графических чипов для ряда автомобилей Audi.
08:28
Speaker A
ей путь к нынешним триллионам. В компании поняли, что вычислительные мощности их видеокарт могут быть использованы не только для графики. Цель КУДА - применять графические процессоры не только для рендеринга, но и для вычислений, которые обычно выполняются центральным процессором. Эта технология
08:45
Speaker A
В 2005 году компания сделала хитроумный шаг: купила ULi Electronics, важного поставщика чипсетов. И это нанесло серьёзный удар конкуренту. Правда, позже ATI объединилась с AMD и таким образом осталась в борьбе. Интересно, что существует версия, будто AMD сначала хотела купить Nvidia, но Дженсен Хуанг отказался. И кажется, что это было чертовски правильным решением. Таким образом, на рынке сложилось противостояние Nvidia и AMD, которое продолжается вот уже почти 20 лет.
09:04
Speaker A
KA, которая позволяет писать программы на обычных языках программирования, таких как C и C++, задействуя потенциал GPU. Благодаря своей архитектуре GPU обрабатывает тысячи потоков одновременно, что делает его идеальным для задач, требующих параллельную обработку данных. Дело в том, что GPU
09:22
Speaker A
Казалось бы, уже можно почивать на лаврах, но Nvidia сделала ещё один важный шаг. Вместо того, чтобы фокусироваться только на рендеринге графики, компания начала активно инвестировать в исследования и разработки для сложных вычислений. Дело в том, что GPU способен обрабатывать огромное количество задач одновременно. Это и стало основой для параллельных вычислений, которые широко используются в науке, инженерии и, конечно, в искусственном интеллекте.
09:39
Speaker A
назад почти невозможно было купить новую видеокарту из-за этих ребят? Но почему майнили именно на видеокартах? Дело как раз в архитектурных отличиях CPU и GPU.
09:49
Speaker A
Настоящий скачок в этом направлении Nvidia сделала в 2007 году, показав миру технологию CUDA. И весьма вероятно, что именно она открыла ей путь к нынешним триллионам. В компании поняли, что вычислительные мощности их видеокарт могут быть использованы не только для графики. Цель CUDA — применять графические процессоры не только для рендеринга, но и для вычислений, которые обычно выполняются центральным процессором. Эта технология стала важной вехой в развитии параллельных вычислений, позволив использовать мощность видеокарт для самых разных задач. Благодаря своей арх
10:05
Speaker A
удобнее обрабатывать миллионы пикселей и полигонов. Но при чём здесь криптовалюта? Всё просто. Майнинг - это, по сути, перебор сотен тысяч различных малоотличающихся комбинаций для шифровки. С такой однотипной и относительно несложной работой куда быстрее справляются тысячи ядер GPU, чем
10:23
Speaker A
4-во умных, но малочисленных ядер CPU. Но вернёмся обратно к технологии KUDA. В 2012 году проходил Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge. Это крупный конкурс, где разработчики соревнуются, чей алгоритм лучше справляется с распознаванием изображений. Своеобразный чемпионат мира в середине нейронок. Лучший результат
10:44
Speaker A
показала нейронная модель Alexnet, которая обучалась через мощности графических чипов Nvidia с помощью КУДа. Тогда окончательно стало ясно, что графические чипы в целом и Nvidia - будущее развитие искусственного интеллекта. Забавно, что одним из создателей Alexet был Илья Суцскевер, будущий сооснователь Open AI, на
11:04
Speaker A
минуточку, и на сегодня один из самых влиятельных людей в области Ии. Таким образом, применение GPU вышло далеко-далеко за рамки видеоигр. Это и предопределило будущий успех компании, а NVIDIA проделала долгий путь от компании по производству графических процессоров до мирового лидера в области
11:23
Speaker A
искусственного интеллекта. Но как устроены их уникальные чипы для искусственного интеллекта и почему они настолько мощные?
11:32
Speaker A
[музыка] В NVIDIA быстро смекнули, что рынок искусго интеллекта - это потенциальные золотые горы. Компания стала активно инвестировать в развитие программного обеспечения и библиотек для искусственного интеллекта, таких как Q&N и Tenzer RT. Эти инструменты нужны для ускорения и оптимизации deep learning и
11:53
Speaker A
делают разработку и внедрения и и приложений проще и эффективнее. Особая популярность среди исследователей в области машинного обучения компании удалось заработать благодаря применению TENZor Course. Это специализированные ядры внутри GPU Nvidia, предназначенные для тензорных вычислений. Что это такое и что вообще такое тензор? Давайте
12:12
Speaker A
объясню простыми словами, без серьёзного углубления в математику. Фактически Тензр - это контейнер для хранения числовых данных. Наверное, вы знаете, что такое матрица. Это такая табличка из чисел. Так вот, матрица - это двумерный тензор. Тензор, содержащий единственное число, называется скаляром. Скалярным
12:32
Speaker A
или тензором нулевого ранга. По сути, это просто число. Одномерный массив чисел называют вектором или тензором первого ранга. Массив векторов - это матрица или двумерный тензор. Матрица имеет две оси. Часто их называют строками и столбцами. Если упаковать такие матрицы в новый массив, получится
12:51
Speaker A
трёхмерный тензор, который можно представить как числовой куб. Упаковав трёхмерные тензоры в массив, вы получите четырёхмерный тензор и так далее. Итак, тензор - это объект данных, описывающий соотношения между другими математическими объектами, связанными друг с другом. А специальные тензорные ядра нужны для того, чтобы выполнять
13:09
Speaker A
вычисления над этими объектами. Это всё, конечно, здорово, но при чём здесь и и? А при том, что тензорное вычисления - это важная часть глубокого обучения или плънинг. Сейчас объясню, почему. Это помогает эффективнее обрабатывать информацию. В задачах и таких как
13:28
Speaker A
распознавание изображений данные представляют собой тензоры. Например, пиксель может быть представлен как трёхмерный тензор, где одна ось - это положение по оси X, другая по Y, а третья - цвет. В нейронных сетях операции выполняются над матрицами и многомерными массивами, что делает
13:46
Speaker A
обработку данных более эффективной. Специальные чипы, такие как TENer CS от Nvidia, оптимизированы именно для таких задач. Тензорные вычисления позволяют одновременно обрабатывать большие объёмы данных. И в последние годы NVIDIA развивает именно эту область обработки данных.
14:04
Speaker A
В 2020 году Nvidia представляет новую карту А1, которая тут же стала лидером в области ИИ и научных вычислений. Но что делает А1 такой выдающейся? Во-первых, её архитектура. Основанная на архитектуре Ампе, она имеет 6.912 куда ядер, 432 тензорных хидра и
14:25
Speaker A
поддерживает до 80 ГБ памяти. Вы только вдумайтесь в эти числа. В тестах А1 демонстрирует до двадцати раз большую производительность по сравнению с её предшественниками в задачах ИИ и до 2 с по разчислениях с плавающей точкой. А ещё А1 идеально подходит для задач
14:42
Speaker A
машинного обучения, высокопроизводительных вычислений и анализа данных. Она используется в самых современных вычислительных центрах, обеспечивая высокую производительность для различных приложений от научных исследований до коммерческих решений.
14:56
Speaker A
Важным моментом, повлиявшим на успех А1, стала масштабируемость. Новый графический процессор позволяет собирать высокопроизводительные центры с разным количеством GPU, от одного до сотен штук, а 100 ждал Триумф. Спрос на карты оказался невероятно большим. Если считать эпоху хайпа вокруг ИИ новой
15:16
Speaker A
золотой лихорадкой, то Nvidia оказалась практически единственным продавцом лопат для золотоискателей. Далее, развивая линейку устройств для машинного обучения с выпуском ещё более мощной H100, компания лишь закрепила успех. В мае 2023 года стоимость NVIDIA превысила 1 трилн долларов, а в феврале двадцать
15:35
Speaker A
четвёртого года компания уже преодолела отметку в 2 триллин долларов. Примерно во столько оценивается вся экономика Канады, например. Впечатляет? Кроме того, корпорация побила рекорд в истории Уallл Стрит по суточному приросту капитализации сразу на 277 млрд. Что же так повлияло на скачок стоимости
15:55
Speaker A
компании? Уверен, что вы уже догадались. Да, это Чт GPT. Ведь для работы самого нажмевшего сервиса последних лет используется как раз решение от Nvidia.
16:07
Speaker A
А поскольку сегодня каждый второй стартап делает революцию, то специальные карты разлетаются как горячие пирожки.
16:15
Speaker A
Кроме того, NVIDIA активно участвует в исследовательской деятельности и поддерживает академическое сообщество. Она предоставляет доступ к своим решениям и ресурсам для университетов и исследовательских групп, помогая развивать и продвигать и технологии. В общем, wi-вин ситуация.
16:36
Speaker A
NVIDIA сегодня - это не просто компания, производящая видеокарты, а движущая сила развития и технологий. Дальновидность руководителей позволила ей не замыкаться на рынке видеоигр, а стать настоящим гигантом технологического рынка. При этом в рамках родной для себя отрасли интерактивных развлечений компания тоже
16:55
Speaker A
давно впереди планеты всей. Технологии рейтрейсинга и DLSS сильно изменили игры последних лет. Кто знает, что ждёт компанию в будущем? Сейчас, после небывалого успеха она получила ещё и холодный душ. Недавно Nvidia потеряла 280 млн долларов за оди день. И это
17:15
Speaker A
снова рекорд, но на этот раз минусовой. Рекордный убыток за сутки для любой компании в истории. И связано это с претензиями со стороны антимонопольной службы США. Но это не первая сложность в жизни Nvidia. Всё-таки, как мы уже знаем, она вообще могла закрыться и
17:31
Speaker A
исчезнуть после первого же своего продукта. Поэтому думаю, что они справятся, а может быть, станут ещё более значимой компанией. А на сегодня это всё. С вами был Мити Иванов. Это Дройдер. До встречи в будущем.
17:47
Speaker A
[музыка]
Topics:Nvidiaвидеокартыистория NvidiaGPUискусственный интеллектCUDAGeForceDirectXрыночная стоимостьтензорные вычисления

Get More with the SozAI App

Transcribe recordings, audio files, and YouTube videos — with AI summaries and speaker detection. 30 minutes free.

App Store Google Play
Or transcribe another YouTube video here →

Free tools: TXT to SRT · SRT Validator · Merge SRT · Subtitle to Text · All tools

More from Droider

View All
ПРОЦЕССОРЫ ARM vs x86: ОБЪЯСНЯЕМ — Transcript12:08
ПРОЦЕССОРЫ ARM vs x86: ОБЪЯСНЯЕМ — Transcript
2,768 1 Russian
AI PC — личный ИИ у вас дома! Объясняем — Transcript23:51
AI PC — личный ИИ у вас дома! Объясняем — Transcript
3,612 1 English
ВЕСЬ ИНТЕРНЕТ В ОДИН КЛИК — КАРТА ЦИФРОВОГО МИРА — Transcript2:16
ВЕСЬ ИНТЕРНЕТ В ОДИН КЛИК — КАРТА ЦИФРОВОГО МИРА — Transcript
50 1 Russian
NVIDIA хочет управлять миллионами роботов — начинается эпоха Physical AI — Transcript1:06
NVIDIA хочет управлять миллионами роботов — начинается эпоха Physical AI — Transcript
77 1 Russian
Всё главное в ИИ за неделю — за минуту. — Transcript1:27
Всё главное в ИИ за неделю — за минуту. — Transcript
181 1 Russian
SanDisk готовит замену DRAM: в 4 раза больше памяти за половину цены — Transcript1:00
SanDisk готовит замену DRAM: в 4 раза больше памяти за половину цены — Transcript
67 1 Russian
Зачем нам литограф 350 нм в 2026 году? Скрытая правда о чипах — Transcript1:41
Зачем нам литограф 350 нм в 2026 году? Скрытая правда о чипах — Transcript
226 1 Russian
уроки конкуренции от АМД — Transcript2:59
уроки конкуренции от АМД — Transcript
132 1 Russian
Российский литограф на 350 нм: устаревшая технология или ключевой фундамент? — Transcript1:33
Российский литограф на 350 нм: устаревшая технология или ключевой фундамент? — Transcript
205 1 Russian
Что будет после кремния? Китай нашёл путь в обход EUV? — Transcript16:21
Что будет после кремния? Китай нашёл путь в обход EUV? — Transcript
2,202 1 Russian
Китай отказывается от Windows! — Transcript1:10
Китай отказывается от Windows! — Transcript
198 1 Russian
Английский язык с нуля до продвинутого. А0. Урок 3 — Transcript1:09:17
Английский язык с нуля до продвинутого. А0. Урок 3 — Transcript
7,100 1 Russian