Почему Nvidia только что заключила крупнейшую сделку в своей истории (и дело вовсе не в обучении ИИ)

В декабре 2025 года Nvidia заключила крупнейшую в своей истории сделку — 20 миллиардов долларов за компанию, которая даже не занимается обучением моделей ИИ. Несколько месяцев спустя Google разделила свою линейку чипов на две части. Затем Gartner официально подтвердила: 2026 год станет первым годом, когда компании, занимающиеся ИИ, будут тратить больше средств на запуск своих моделей, чем на их создание. Вот что такое инференция на самом деле, почему она перечитывает весь ваш разговор перед тем, как записать каждое слово, и какие приемы (пакетная обработка, квантизация, спекулятивное декодирование) используются для того, чтобы сделать ее дешевле — математическое обоснование сделки на 20 миллиардов долларов имеет полный смысл. 0:00 – Вступление: Сделка Nvidia на 20 миллиардов долларов, разделение TPU Google, прогноз Gartner на 2026 год 1:52 – Что такое обучение и вывод на самом деле 3:11 – Почему вывод так дорог (пословная генерация) 4:31 – Хитрости: пакетная обработка, квантизация, спекулятивное декодирование 6:21 – Итоги 6:44 – Заключение Смотрите далее — Объяснение квантизации модели так, как будто вам 5 лет:    • Model Quantization Explained Like You're 5   Подпишитесь, если хотите больше подобного — реальной экономики и механики, лежащих в основе ИИ, а не только того, что он может делать.