О компании NVIDIA

$NVDA $TSM Новые перспективы: Nvidia потратит сотни миллиардов на перенос цепочки поставок из Азии в США. Генеральный директор Дженсен Хуан заявил, что в будущем новейшие чипы, разработанные его компанией, и серверы для центров обработки данных будут производиться на американских заводах, которыми управляют Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. и Foxconn Technology Group. Причиной для переноса цепочек поставок из Азии в Штаты стали тарифные угрозы Дональда Трампа. https://www.ft.com/content/3fd3a717-2fbf-42ef-bb08-5baecdeb1985 https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-03-20/nvidia-will-spend-hundreds-of-billions-on-chips-made-in-us-ft?srnd=phx-technology Nvidia уже использует фабрику Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. в Аризоне для производства некоторых из своих графических процессоров, которые стали важнейшим компонентом для текущей волны инвестиций в ИИ. Технологический гигант хочет получить от американских элит дополнительное финансирование, а также сохранить за собой лидирующие позиции на рынке. Однако, перед этим Nvidia предстоит проделать тяжёлую работу в направлении разработки ИИ, тем более что последнее поколение связанных с ним чипов не понравилось инвесторам. В итоге акции компании подешевели на 3,43%, до $115,43.

Производитель графических процессоров Nvidia Corp. в ближайшие четыре года направит сотни миллиардов долларов на закупку чипов и другой электроники, произведенной в США. Об этом заявил глава компании Дженсен Хуан в интервью Financial Times. "В целом, в течение последующих четырех лет мы закупим электроники в общей сложности, вероятно, на полтриллиона долларов, - сказал Хуан. - Можно предположить, что мы и сами произведем продукции на несколько сотен миллиардов здесь, в США". $NVDA #сердце__пульса

$NVDA NVIDIA замахнулась на новый формат персональных компьютеров и представила два своих продукта DGX Spark и DGX Station на базе платформы NVIDIA Blackwell Ultra. Они оптимизированы для работы с ИИ и обучения нейросетей. Особенность этих ПК в том, что CPU и GPU у них представляют фактически одно целое с общей оперативной памятью. Это во много раз поднимает скорость работы. Кроме того, эти компьютеры изначально оптимизированы для соединения друг с другом так, чтобы из них можно было создавать вычислительные кластеры. Грубо говоря, их можно постепенно докупать и собирать суперкомпьютер у себя в подвале. Еще одна сфера, в которой ИИ совершает настоящую революцию на наших глазах.