07.08.2026 34 мин чтения

CEO Nvidia: AI отберет работу не у всех – пузырь лопнет еще не скоро! Дженсен Хуанг. Интервью.

От редакции

Кто говорит. Дженсен Хуанг — сооснователь и генеральный директор Nvidia, руководит компанией с первого дня, с 1993 года. Родился на Тайване, в девять лет был отправлен в США. На момент интервью Nvidia — самая дорогая публичная компания мира. Собеседник — Майк Аллен, сооснователь Axios и ведущий видеосерии Behind the Curtain.

Где и когда. Разговор записан во вторник, 21 июля 2026 года, в Форт-Уэрте (Техас), на открытии новой очереди завода, где тайваньская Wistron собирает AI-инфраструктуру для Nvidia. Опубликован 22 июля 2026 года.

Почему это важно. Интервью вышло через несколько дней после релиза Kimi K3 — открытой модели пекинской Moonshot AI, вызвавшей самую сильную AI-панику со времён DeepSeek в январе 2025-го и обвал в акциях чипмейкеров. Хуанг публично расходится сразу с несколькими сторонами: с частью администрации Трампа, которая склоняется к ограничениям; с двумя своими крупнейшими клиентами — OpenAI и Anthropic, — лоббирующими запрет китайских открытых моделей; и с «думерами» внутри индустрии. Отдельно он требует открыть доступ к Claude Mythos от Anthropic — модели, доступ к которой ограничен узким кругом организаций.

Что мы сократили. Рекламную вставку спонсора (Accenture) — единственный сторонний фрагмент внутри интервью; вступительную нарезку-тизер, дословно дублирующую содержание разговора; заикания, самоперебивы и повторы. Аргументация, все цифры, имена и порядок вопросов сохранены. Расшифровка YouTube содержала искажённые имена собственные — они восстановлены по контексту, спорные случаи помечены в тексте.

Дисклеймер по конфликту интересов. Хуанг — заинтересованная сторона в каждом обсуждаемом вопросе: спрос на AI-инфраструктуру напрямую определяет выручку Nvidia. Это не делает его аргументы неверными, но означает, что проверять их стоит независимо. Спорные фактические утверждения помечены в тексте отдельными блоками.

❕Не забудьте подписаться: Crypto Headlines

Китай, экспортный контроль и открытые модели

Financial Times пишет, что китайские регуляторы рассматривают ужесточение экспортного контроля на AI-модели и полупроводники, чтобы не отдавать их Западу. Это произойдёт — и что это даст США?

Надеюсь, что нет. Китайский рынок и китайская индустрия создают действительно сильные AI-модели и AI-технологии. Я уже говорил: половина AI-исследователей в мире — китайцы. Многие из них по-прежнему живут в Китае и делают прорывные работы. США тоже, и многие другие страны тоже. Мы хотим, чтобы идеями можно было делиться как можно шире и быстрее — тогда технология будет развиваться на пользу обществу и безопасно. Так что я надеюсь, что они сохранят открытость.

Вы были в Китае пару месяцев назад. Пойдут они на это? Какова вероятность?

Не знаю. Я не знаю источника этой новости. И, разумеется, обсуждается всё что угодно — экспортный контроль обсуждают по обе стороны океана. Как только одна сторона решает его применить, об экспортном контроле начинают думать все.

Я считаю, что нам всем нужно деэскалировать и дать технологии развиваться. Американские компании очень, очень сильны, мы умеем двигаться быстро. Я абсолютно уверен, что США сохранят лидерство — при условии, что у нас будет поддержка и поощрение со стороны государства.

Обратная сторона: должно ли американское правительство запретить или ограничить Kimi и другие китайские модели?

Надеюсь, нет, и я так не думаю. Миру нужны и открытые, и закрытые модели.

Закрытыми надо пользоваться, потому что ими прекрасно пользоваться, они отлично работают. Anthropic и OpenAI — невероятно хорошие сервисы. Используйте закрытые модели везде, где можно, арендуйте всё, что можно арендовать.

Но индустрии по-прежнему нужны открытые модели. Науке нужны открытые модели. Кибербезопасности нужны открытые модели, потому что так безопаснее: это важно и для кибербезопасности, и для национальной безопасности, и для экономической безопасности. Компании должны иметь возможность контролировать часть своей интеллектуальной собственности и своих данных, чтобы развивать модели контролируемо. Плюс прозрачность: всё сообщество может изучать и тестировать модель, и максимально усилить её защиту, — для кибербезопасности это лучший вариант.

Так что вне зависимости от отрасли открытые модели сегодня — фундамент развития науки и информатики. Я очень надеюсь, что мы сохраним открытость.

Простой вопрос с первой полосы Wall Street Journal: должно ли американским компаниям быть разрешено использовать китайские AI-модели?

Безусловно. Безусловно.

Есть заблуждение, будто там какие-то бэкдоры, будто модель как-то связана с Китаем. Вы скачиваете модель, вы можете её дообучить, улучшить, обвесить любыми ограничителями. Модели не работают сами по себе — они работают внутри так называемой обвязки (harness), а обвязка работает внутри песочницы. Эти песочницы защищены: там и приватность, и безопасность, и контроль доступа. Это сильные, отличные модели, они двигают вперёд всю индустрию. Мы хотим, чтобы AI как можно быстрее расходился по рынку, и открытые модели это позволяют.

Справка. Что такое harness («обвязка») Слой инфраструктуры вокруг модели: он решает, как агент читает инструкции, запускает инструменты, спрашивает подтверждение, хранит память между сессиями, возобновляет работу и выходит на человека. Модель без обвязки только отвечает на запросы; с обвязкой — выполняет работу. К середине 2026 года заметные обвязки — Claude Code (Anthropic), Codex (OpenAI), а в потребительском сегменте OpenClaw и Hermes (Nous Research).

Спорное место. Утверждение «бэкдоров нет» верно ровно в том сценарии, который описывает Хуанг: вы скачиваете веса и запускаете модель у себя. Основная претензия критиков относится к другому сценарию — обращению к хостируемому API китайского вендора, где запросы проходят через серверы, подпадающие под китайское законодательство о данных. Хуанг этот случай не разбирает.

❕Как открыть международную Mastercard Bybit Card для граждан РФ за 15 минут: Инструкция

Что регулировать: технологию или её применение

Может ли государственное вмешательство когда-либо быть благом?

Конечно, регулирование — благо во многих отраслях. Но регулировать нужно применение. С регулированием самой технологии надо быть осторожным: сырая технология имеет двойное назначение. Поэтому регулируйте то, как она используется. Может быть, сам сервис. Как она применяется в медицине, как в транспорте. Как AI используется в беспилотных автомобилях — это регулировать нужно. Все эти конкретные применения AI должны регулироваться. Но сама технология должна иметь возможность развиваться как можно быстрее.

Вы говорили, что Китай — противник в AI. Какими должны быть правила игры с противником в AI?

Первое — признать, что у AI двойное назначение, и развивать его как можно быстрее: более развитая технология безопаснее, потому что лучше работает. Второе — исследователи во всех странах должны иметь возможность разговаривать друг с другом и сотрудничать везде, где это возможно, чтобы технология развивалась безопасно. Открытый диалог принципиально важен, он должен быть основой.

«Наши продажи в Китай — примерно ноль»

Цена ваших акций отчасти зависит от продаж в Китай. Почему мы должны верить тому, что вы говорите про Китай и про рынок?

Начнём с того, что наши продажи в Китай сегодня — примерно ноль. Я сказал всем нашим инвесторам не закладывать никаких продаж в Китай. Со стороны США лицензии уже выданы; если китайское правительство и китайский рынок захотят, чтобы мы вернулись, для нас будет большой честью обслуживать этих клиентов и этот рынок.

И хорошо для бизнеса.

Прекрасно для бизнеса. Но до тех пор я исхожу из того, что продажи — ноль.

Почему сильные китайские модели выгодны Nvidia

Kimi — очень мощная китайская модель, которая всерьёз встряхнула фондовый рынок. Microsoft её использует и тестирует. The Information пишет, что китайские модели могут даже частично заменить для Microsoft использование OpenAI и Anthropic. Китайская конкуренция идёт быстро и жёстко. Что делать американским AI-компаниям?

Эти китайские модели превосходны. Отличные открытые модели надо использовать.

Рынок неверно понял эффект DeepSeek в первый раз. И снова неверно понял —

Ещё одна китайская модель.

Да, он снова неверно понял эффект, теперь с Kimi. Во-первых, сильные открытые AI-модели — благо для всей индустрии. Если есть отличный AI, пусть даже открытый и откуда угодно, его будут больше использовать. А чем больше использования, тем больше компьютеров Nvidia придётся продать, тем больше дата-центров придётся построить, тем больше будет сервисов, тем в большее число отраслей проникнет технология. Отправная точка простая: хорошие модели ведут к активному использованию, а использование — к росту. Так было с DeepSeek, так будет и с Kimi.

Есть и второе заблуждение — что открытые модели враждебны закрытым. Это тоже неверно. Самый вероятный кандидат на переход к отличной модели вроде Anthropic или OpenAI — тот, кто уже пользуется AI и хочет получить его удобнее, с сервисами вокруг. А может, модели просто настолько лучше — я ожидаю, что так и будет. Поэтому наша задача — как можно быстрее распространить AI по отраслям, чтобы как можно больше людей начали им пользоваться. Открытые модели, крайне дешёвые модели, лёгкие точки входа — это лучшее, что можно сделать.

Nemotron и стратегия Nvidia в открытых моделях

У Nvidia есть собственная открытая модель Nemotron. Перед началом вы сказали про неё: «на переднем крае, но не сам передний край». Станет ли она доминирующей американской открытой моделью?

Мы построили её для компаний и отраслей, которым нужно строить собственный AI — по причинам суверенитета, регулирования, приватности, специфики домена, интеллектуальной собственности.

Всем своим клиентам я советую использовать OpenAI и Anthropic, использовать закрытые модели и сервисы, сколько можете: это просто, это отлично работает, я и сам этим пользуюсь. Я пользуюсь Perplexity, Anthropic и OpenAI. Собственный AI надо строить, только если вы обязаны. И оказывается, что многие компании обязаны — финансовые сервисы, компании по кибербезопасности, компании вроде нашей. Nemotron сделан для них.

Нам не нужно быть передним краем. Нам нужно быть на переднем крае.

Как быстро вы могли бы потеснить «больших ребят» или конкурировать с ними на переднем крае?

Это не наша цель. Наша цель проста: если вам нужно строить свои кастомные модели и свой AI, мы можем помочь вам это сделать. С правильной обвязкой — например, OpenClaw, Hermes или Claude Code, который является обвязкой вокруг моделей Opus, — Nemotron исключительно хорош.

Большая языковая модель — это мозг. Обвязка превращает её в агента, в думающего и работающего агента, который помогает делать дела. Вы можете адаптировать и настроить Nemotron под нужные вам навыки, и он будет полностью мирового уровня.

Экономика закрытых лабораторий

Что остаётся проприетарным лабораториям экономически, если открытые модели — не только китайские — производят токены, то есть интеллект, дешевле?

Замечательно. Правда, замечательно. Миру нужно больше людей, которым нужен AI. А нужен он вам становится только после того, как вы его попробовали и поняли, что хотите версию получше. Бесплатные сервисы и «собери сам» — не для всех. Попробовав однажды, вы понимаете, насколько это неуклюже и сколько это работы.

То есть если я OpenAI или Anthropic, мне не надо бояться открытых моделей?

Совершенно не надо. Им больше всего нужно, чтобы весь мир осознал, что ему нужен AI. Люди хотят AI получше именно потому, что попробовали сегодняшний и подумали: хорошо бы, чтобы кто-то обслуживал это за меня. Это ничем не отличается от облачных сервисов, от поиска, от баз данных в облаке. Мы могли бы держать собственный поиск — но какая морока. Мы могли бы сами собирать компьютеры — но зачем, если есть облако. Многое можно делать самим дешевле, но удобнее пользоваться Anthropic и OpenAI.

Добавлю: для многих людей и многих компаний даже бесплатная модель обойдётся дороже, если крутить её самому. Пусть лучше это делает кто-то другой. Так что как ни смотри на закрытые модели, они будут процветать ещё много лет.

Каким вы видите будущее, в котором открытые и проприетарные модели конкурируют?

В мире будут и закрытые, и открытые модели. Закрытыми надо пользоваться как можно чаще; открытые — кастомизировать и строить на них свой собственный AI, если приходится. Мир большой, и для многих стран и компаний строить собственный интеллект — обязанность. Они не могут отдать свой фундаментальный интеллект третьей стороне.

Так что применяйте, внедряйте и арендуйте интеллект у облачных сервисов везде, где можете. Но собственный интеллект отдать на аутсорс нельзя — его надо строить.

«Альфу» на аутсорс не отдают

Глава Palantir прогремел интервью, где предупреждал: не отдавайте свою «альфу», свою интеллектуальную собственность фронтир-лабораториям. Вы в уникальном положении: вы одновременно пользуетесь фронтир-лабораториями и поставляете им железо. Вы используете их для проектирования собственных чипов, и они же — ваши важнейшие клиенты. Вас не беспокоит, что вы отдаёте свою «альфу», свою IP тому AI, который может использовать её для собственного оптимизированного дизайна чипов?

Никто не должен отдавать на аутсорс свою альфу. Никто не должен отдавать на аутсорс свой интеллект. И ни одна страна не должна.

Мы должны импортировать и арендовать сервисы везде, где можем. Однако…

Как вы её защищаете и где вы наиболее уязвимы?

Там, где речь о доменной специфике, о проприетарном, может быть — о суверенном, секретном, регулируемом, я должен делать это сам. Компания или страна должна делать это сама.

Но есть множество вещей, которые к этому не относятся. Автоматизация маркетинга, автоматизация юридического департамента — масса сценариев внутри компании, где речь просто о повышении продуктивности самой компании, а не о доменной специфике и не о её интеллектуальной собственности. Вот в этих случаях я отдал бы на аутсорс столько, сколько можно.

Справка. Речь об интервью Алекса Карпа, гендиректора Palantir. Тезис «не отдавайте свою альфу» в его версии означает: передавая внутренние данные и рабочие процессы во внешние модели, компания рискует профинансировать конкурента, который на этих же данных и учится.

Что поражает Хуанга — и почему он считает, что рабочих мест станет больше

Что самое страшное или самое поразительное вы лично видели в исполнении AI? Момент, когда вы сказали: «Чёрт, не могу поверить, что это происходит»?

Я ожидаю, что он сможет делать почти все задачи, которые делаем мы. Не такая уж была натяжка вообразить, что AI будет генерировать фотореалистичные, живые видео. И не требовалось особого воображения, чтобы представить, что он будет генерировать текст, на этой основе рассуждать, а на этой основе — писать код. То, что делает AI, довольно точно совпадает с тем, чего я от него ждал. Что он сможет водить машины, перемещаться и манипулировать предметами, брать вещи и, по сути, автономно производить вот эти компьютеры. Всё это я во многом уже представлял.

А вот что рынку, индустрии и обществу нужно осознать: пока мы автоматизируем все эти задачи, количество нужных миру рабочих мест на самом деле растёт.

Мне это кажется совершенно логичным. Говорят, что AI уничтожит рабочие места, что мы вообще перестанем работать, — всё ровно наоборот. Сначала факты.

Число радиологов в мире существенно растёт — насколько я понимаю, примерно на 20%. Потому что изучение снимков полностью автоматизировано AI, и в результате радиологи могут принять гораздо больше пациентов. А поскольку людей, нуждающихся в помощи, очень много, число пациентов, которых можно привести в больницы, резко выросло — а значит, нужно больше радиологов.

То же с помощниками юристов: их число выросло примерно на 10%. Они пользуются AI, и количество дел, которые они могут вести, выросло. А накопленных дел так много, что теперь нужно гораздо больше помощников юристов, чтобы обслужить всех клиентов.

Так происходит везде. Число рабочих мест в производстве выросло примерно на 50% за последние несколько лет, потому что эти компьютеры должны попасть в AI-дата-центры, которые производят токены, то есть интеллект. Спрос огромен — вот и число рабочих мест в производстве выросло. Если смотреть на AI по всей индустрии, рабочие места создаются везде.

Спорное место. Хуанг подаёт эти цифры как «доказательства», но не называет ни источник, ни период, ни методологию, ни то, какую именно роль в росте сыграл AI. Корреляция здесь не тождественна причинно-следственной связи. Противоположную позицию публично отстаивает, в частности, гендиректор Anthropic Дарио Амодеи, ранее говоривший тому же Axios, что AI способен уничтожить до половины начальных «беловоротничковых» позиций за несколько лет. Ниже Хуанг отвечает на этот тезис напрямую.

Кибербезопасность: почему открытые модели, по Хуангу, безопаснее

Мы знаем, что Mythos от Anthropic может взломать банк или разведывательное агентство. Что вас удивило и что впереди — что заставляет вас насторожиться?

Меня удивило, что люди удивились. Раз агент умеет генерировать код, значит, он понимает софт; значит, умеет его отлаживать; а если умеет отлаживать — умеет находить уязвимости. Кибербезопасность и поиск багов — это не какая-то посторонняя идея. То, что AI умеет генерировать и отлаживать софт, как раз и означает, что его можно применять в кибербезопасности.

Обратная сторона верна ровно так же. Нужно, чтобы открытые модели были в руках специалистов по кибербезопасности по всему миру. Открытые модели усиливают кибербезопасность, открытые модели усиливают безопасность. Потому что нам нужна массово распределённая, разнообразная защита. Пусть эксперты по всему миру защищаются сами, ищут уязвимости и обмениваются идеями внутри сообществ. Если всё сведётся к одной-единственной модели, будет одна точка атаки, один источник отказа — и мир станет намного уязвимее.

Так что мысль, будто модели надо закрыть, чтобы мир стал безопаснее, — ровно наоборот. Модели надо открыть, чтобы у мира была собственная киберзащита.

Справка. Claude Mythos. Старшая линейка Anthropic, выше уровня Opus. Claude Mythos 5 и Claude Fable 5 вышли 9 июня 2026 года: это одна и та же базовая модель, но у Fable дополнительные защитные ограничения, и она была открыта широкой публике, тогда как доступ к Mythos ограничен узким кругом организаций. 12 июня Министерство торговли США экспортной директивой потребовало закрыть доступ к обеим моделям для иностранных граждан; поскольку проверять гражданство в реальном времени было невозможно, Anthropic отключила обе модели для всех. Поводом стал отчёт исследователей Amazon об обходе защитного механизма Fable 5. Ограничения сняли 30 июня; с 1 июля Fable 5 вернулась глобально с новым защитным классификатором, а доступ к Mythos 5 восстановили для набора организаций в США. Именно этот эпизод Хуанг разбирает ниже, в разделе про доступность Mythos.

Можно ли повторить Nvidia

33 года назад, в 30 лет, вы основали Nvidia — тогда это была компания про 3D-графику для видеоигр. Вы CEO с первого дня. Теперь у вас самая дорогая компания в мире. Оказалось, что та же технология, что в игровых видеокартах, используется в AI-чипах. Три года назад вы стоили $1 трлн, теперь Nvidia стоит впятеро больше — $5 трлн. Можно ли повторить такую историю? Или вы единорог среди единорогов?

В Соединённых Штатах возможно всё. Не зря это называется американской мечтой. Если ты готов много работать, готов рискнуть и сделать что-то уникальное — среда, условия, поддержка, люди, блеск вокруг делают это возможным. Это земля мечты, здесь возможно почти всё.

Может, сейчас это даже более возможно. Я всегда говорю племянникам и племянницам: огромные состояния будут делаться на ноутбуке.

Чистая правда. Число создаваемых сегодня стартапов растёт чрезвычайно быстро. За последние полгода в венчурный капитал, в стартапы вложено $300 млрд. Только в США — $300 млрд. Всё это создаёт новые рабочие места и новые компании. Это невероятно.

Nvidia сталкивается с самым сильным встречным ветром со времён Великой рецессии — почти 20 лет назад: обвал на рынке, растущий Китай, американское правительство, склоняющееся к ограничениям. Как вы проводите через это компанию, глядя на работу CEO инженерным взглядом?

Мир меняется каждый день, надо просто быть начеку. Но я абсолютно уверен, что и Nvidia, и США продолжат процветать. Уверенность идёт не от надежды, а от того, что тебя окружают потрясающие люди. Страна фундаментально хочет добиться успеха и создаёт условия для предпринимателей и инноваторов делать великие вещи. Вокруг нас невероятные таланты, у нас огромный внутренний рынок — все рецепты и все ингредиенты для долгосрочного успеха. Я оптимистичен и уверен как никогда.

Догнал ли Китай США

Предполагалось, что США опережают Китай в AI на шесть месяцев. Запаса на ошибку немного. Технологический мир потрясли китайские модели, соперничающие с ChatGPT от OpenAI и Claude от Anthropic. Китай догнал?

Догнал или нет — по-моему, неважно. И вот почему.

Во-первых, сама идея, что это гонка с финишной чертой. Мы очевидно будем пользоваться AI всегда. США никуда не денутся, Китай никуда не денется. Надо признать: у Китая одна из крупнейших в мире популяций студентов-естественников и математиков. Если они что и производят выдающимся образом, так это студентов-математиков. Они производят больше AI-исследователей, чем весь остальной мир вместе взятый. Это факт. И то, что Китай будет в этом великолепен, — предрешено.

А идея, что мы удержим Китай, плохо продумана, и она не сработает. Как и они не удержат США. Это невероятно инновационная страна. Сюда приезжают блестящие умы со всего мира — из-за американской мечты. Иммигранты, рождённые в Америке, кто угодно. У нас великие университеты, великая индустрия. Я абсолютно уверен, что США продолжат процветать.

Самое важное, что мы должны сделать с AI, — не напугать наши отрасли, не напугать общество так, чтобы они перестали им пользоваться. AI не уничтожит наши рабочие места. Их заберёт тот, кто пользуется AI. Поэтому надо как можно быстрее внедрять AI и распространять его по отраслям. Всё, что это ограничивает, всё, что этому мешает, — включая запугивание людей и разговоры про «обречённость AI» целыми днями, — всё это неуместно и не помогает США. Пока наши отрасли пользуются преимуществами AI, у нас всё будет прекрасно.

Против «думеров»

По поводу обречённости: не переборщили ли некоторые ваши коллеги-магнаты с предупреждениями?

Предупреждать — нормально. Предупреждать вместе с решением — ещё лучше. А выдумывать — абсолютно недопустимо. Что это будет конец человечества — полная чушь. Что это уничтожит половину американских рабочих мест — полная чушь. Все факты, все свидетельства указывают ровно в противоположную сторону. И интуиция со здравым смыслом говорят, что всё ровно наоборот: AI повышает продуктивность, а рост продуктивности создаёт возможности.

Посмотрите на всю дугу истории: общество становилось всё продуктивнее благодаря технологиям, и это создавало больше рабочих мест, а не меньше. Если бы создавало меньше, в США сегодня было бы сто тысяч рабочих мест — а это не так. Технологии создавали новые отрасли, новые возможности, новые рынки, новые применения. Всё это увеличивало объём возможностей и роста.

Данные за первые годы — а мы уже 15 лет внутри эры AI — совершенно очевидны. Мы создаём массу рабочих мест в производстве, потому что AI требует индустриальной мощи. Созданы рабочие места в энергетике, в чиповой отрасли, в инфраструктуре — земля, электричество, «коробки» дата-центров. Появился целый пласт AI-компаний, растут и отрасли, применяющие AI. AI создаёт рабочие места всех видов.

В беде ли OpenAI и Anthropic

Последнее про Китай. Вы очень реалистично оценили силу, которая будет у Китая. Значит ли это, что OpenAI и Anthropic, два ваших лучших клиента, в беде?

Нет. Ни капли. Обе компании процветают. Они продолжат расти. Они выйдут на биржу. Это будут самые успешные IPO в истории человечества. Как вообще возможно, что две компании, которым всего несколько лет, стоят по $1 трлн?

AI расходится по отраслям и по обществу в изобилии и бесплатно. И если кто-то при этом захочет взять готовый, прекрасно сделанный сервис вместо того, чтобы делать и хостить собственный AI, — иметь такой выбор просто отлично. Чем больше AI используется, чем больше людей им пользуются и на него полагаются, тем больше возможностей у OpenAI и Anthropic.

То есть нет сценария, в котором Китай выбивает американские компании с дороги?

Нет-нет. Нулевая вероятность. Американская технологическая индустрия слишком живая, слишком умная, слишком инновационная, слишком быстрая. Какая бы конкуренция ни была в мире — давайте. США готовы.

Что Уолл-стрит не понимает про AI-стройку

После выхода Kimi инвесторы начали сбрасывать акции Nvidia. Акции чипмейкеров упали на 18% за месяц. Что Уолл-стрит неправильно понимает про будущее AI-стройки?

Бесплатный AI — прекрасно для железа. Бесплатный AI — прекрасно для чипов. Бесплатный AI — прекрасно для дата-центров. Рынок просто ошибся. Он ошибся с DeepSeek: когда вышел DeepSeek, наши акции упали примерно на 30%. Сейчас ровно то же самое.

Индустрии нужен отличный AI. То, что Kimi K3 настолько выдающаяся, что Shen[^1] настолько выдающийся, что Qwen настолько выдающийся, что Nemotron от Nvidia настолько выдающийся, — все эти открытые модели прекрасны для индустрии. Как и GPT-5.6 от OpenAI, который невероятен. И Codex невероятен. И Claude Code невероятен. Все эти приложения делают невероятную работу, это полезный AI, и полезный AI наконец пришёл. А полезный AI — это ещё и прибыльный AI: когда что-то полезно, люди хотят этим пользоваться. Всё это хорошо. Закрытые модели превосходны, открытые модели необходимы, и то и другое — благо для индустрии.

[^1]: Так в расшифровке. Название модели восстановить по контексту не удалось: в перечислении рядом стоят Kimi K3, Qwen и Nemotron, но модели с названием Shen среди заметных релизов 2026 года не обнаружено. Оставлено как есть.

Некоторые инвесторы считают, что AI достиг плато. Что вы знаете о технологии такого, что можно им сказать, — и куда она движется?

Невозможно, чтобы AI достиг плато, потому что диффузия AI в общество и в индустрию едва началась.

Мир видит, что новая индустрия требует капитальных затрат — в отличие от прошлой IT-индустрии. Софтверная индустрия была очень лёгкой по CapEx — именно поэтому у софтверных компаний такая высокая валовая маржа.

Капитальные затраты. Приходится строить, чтобы производить.

Именно. Чтобы производить современный софт, нужен вот такой компьютер, который этот софт генерирует. Когда кодит AI, вся обработка большой языковой модели идёт на этой машине. Она рассуждает и думает, она использует всевозможные инструменты. Для этого нужно производить токены. Нужно производить математику. Эта машина генерирует интеллект, который мы видим на экране, когда появляются слова или изображения, а в будущем — белки, химические соединения, движения роботизированных систем. Всё это потому, что машина генерирует стоящую за этим математику.

Новая IT-индустрия, новая софтверная индустрия, а в будущем и каждая индустрия вообще будет более CapEx-тяжёлой. Не «CapEx-тяжёлой» в абсолютном смысле, а тяжелее, чем раньше. Сегодня большинство интеллектуальных индустрий — CapEx-лёгкие. Это просто изменится. А взамен вы получаете невероятный интеллект, невероятную продуктивность, невероятный рост. Рост, прибыльность и процветание от производимого интеллекта с лихвой перекроют тот CapEx, который мы вкладываем сегодня.

Мы закладываем фундамент, строим инфраструктуру — крупнейшую индустриальную стройку в истории человечества, — чтобы на ней встали отрасли будущего для следующего поколения. Это только самое начало.

Полупроводники: цикл или инфраструктура

Полупроводники, как вы их застали, всегда были индустрией бумов и спадов. Спад назрел?

Нет, ещё долго не назреет.

В этот раз всё иначе?

В этот раз иначе, потому что рост не спросовый, не сезонный, не циклический. Он индустриальный: меняется фундаментальная технология компьютеров. Миру нужен новый слой инфраструктуры. У нас есть энергетика, интернет, дороги, железные дороги. Теперь нужен AI — слой интеллекта, инфраструктурный слой поверх всего этого. А ему нужны чипы.

Я думаю, полупроводниковая индустрия должна стать примерно в 5–10 раз больше, чем сегодня.

За какой срок?

За ближайшие десять лет. Сегодня она слишком мала — именно поэтому такой дефицит памяти, дефицит хранилищ, дефицит оптических интерконнектов, дефицит корпусирования. И, конечно, дефицит чипов с фабрик TSMC. Всё в остром дефиците, и это не циклическая природа, не потребительский спрос — это фундаментальная инфраструктура. Всю индустрию нужно нарастить в несколько раз.

Долги клиентов и окупаемость AI

Ваши клиенты продают долг на сотни миллиардов долларов, чтобы платить за ваши продукты. Когда праздник закончится? Когда ваш финансовый департамент начнёт беспокоиться из-за этих сделок?

Мы не беспокоимся — по нескольким причинам. Первая: это выдающиеся компании, они генерируют много денег. И все они одновременно видят одно и то же: фундаментально меняется способ вычислений. Это сдвиг вычислительной платформы.

Раньше всё содержимое компьютеров было записано заранее: мы писали заранее, записывали заранее, фотографировали заранее, сочиняли историю заранее. В будущем всё это станет фундаментальной информацией, поверх которой мы генерируем интеллект. Вместо поиска вы просто задаёте вопрос и получаете ответ. Вместо того чтобы прочёсывать сайты, вы получаете ответ, сгенерированный AI. Это принципиально новый способ вычислений, и компьютеров нужно намного больше.

Пару лет назад главным вопросом было: когда придёт возврат на инвестиции?

Теперь мы знаем, что AI прибылен. Именно поэтому Anthropic растёт так прибыльно и так невероятно быстро. AI полезен — поэтому мы используем его для кодинга. AI прибылен — поэтому они хотят производить намного больше. OpenAI хочет производить намного больше, потому что кодинг-агенты невероятно прибыльны: они делают полезную работу для очень высокооплачиваемых профессий.

Множество компаний, включая нашу, с радостью платят сотни миллионов долларов в год за эти AI-сервисы, чтобы усилить свои возможности в разработке. Мы становимся продуктивнее, больше изобретаем, создаём больше пользы, растём и становимся прибыльнее — что оплачивает ещё больше AI. Маховик запущен. Индустрия дошла до критической точки перегиба: у нас есть прибыльный AI, потому что есть полезный AI, — и поэтому мы хотим строить намного больше AI.

Почему токен, по Хуангу, будет дорожать

Вот суть. Вы определили токен как фундаментальную единицу искусственного интеллекта. Что убеждает вас, что токен будет становиться всё прибыльнее?

Токен — это то, что называют эмбеддингом. Он вбирает в себя знание, вбирает интеллект. И это число, которое генерирует машина, — не статичное. Это не число «пи». Это число со временем кодирует всё более умный интеллект.

Как ни удивительно, это одно число — а на самом деле целые серии чисел, триллионы и триллионы чисел — со временем умнеет. А когда они умнеют, они становятся полезнее, а значит, ценнее. А когда они становятся ценнее, люди готовы больше за них платить. Понимаю, что большинству трудно принять, что число может быть ценным. Но в эти токены вложен интеллект, и интеллект всё время умнеет.

Справка. Токен и эмбеддинг — не одно и то же. Токен — единица текста, которую модель обрабатывает и генерирует (примерно слово или его часть). Эмбеддинг — числовой вектор, в который модель отображает токен и который несёт информацию о его смысле. Хуанг употребляет термины как синонимы. По существу его аргумент не о токене как единице учёта, а о том, что при том же количестве проданных токенов растёт их содержательная плотность, — и потому цена токена, по его логике, должна расти, а не падать под давлением конкуренции.

Пузырь: когда и почему не сейчас

Каждая индустриальная стройка в истории проходила через пузырь и перевложение. В чём опасность пузыря у этого поколения?

Пузырь когда-нибудь придёт. Просто не сегодня. Мы в самом начале стройки.

Через пять лет? Десять?

В ближайшие пять — очень маловероятно.

От пяти до десяти?

В ближайшие пять — очень маловероятно. А про интервал от пяти до десяти посмотрим: зависит от того, как быстро мы сможем строить.

Сложность в том, что скорость, с которой мы можем строить инфраструктуру, ограничена физическими вещами. Индустрия могла бы строить быстрее, работать быстрее, но нам не хватает чипов, не хватает памяти, не хватает земли и электричества, не хватает строителей, чтобы возводить дата-центры. Мы ограничены буквально по всем направлениям и во всех смыслах.

И это ограничение — благо. Именно оно сдерживает систему. Оно даёт нам достаточно времени, чтобы отстроить эту инфраструктуру. С одной стороны, есть большое желание вложить CapEx. С другой — способность этого CapEx материализоваться и превратиться в работающие суперкомпьютеры, в AI-фабрики, задерживается из-за всех этих ограничений. Поэтому момент, когда предложение превысит спрос, отодвигается.

Kimi, Linux и аргумент открытого кода

Вы бы стали пользоваться Kimi, китайской открытой моделью?

Конечно. Конечно, она умная. Но нужно её дообучить, оградить, поставить в подходящие ограничители и подходящие песочницы, обвесить безопасностью, дать контроль доступа. Как и любой софт — мы же всё время скачиваем софт из открытых источников.

Один из важнейших кусков софта в истории — операционная система. Она управляет компьютером. Буквально: операционная система сегодня управляет человечеством, это управляющий каркас всей цифровой инфраструктуры мира. И она открытая, она основана на Linux. Миллионы и миллионы людей могут её изучать, разбирать по частям, тестировать — и убеждаться, что она надёжно защищена. В результате мы можем ей доверять.

Открытый код — фантастический способ упрочить инфраструктуру, на которой мы стоим, и начать ей доверять. Нам действительно нужны открытые модели. Это необходимо обществу, необходимо индустрии, и это самый безопасный и защищённый путь вперёд.

Так что прекрасно, что Kimi так хороша, и прекрасно, что есть американские открытые модели, европейские открытые модели, китайские открытые модели, японские открытые модели — я только что был в Японии, — индийские открытые модели, я работаю со многими из них. Открытые модели будут появляться отовсюду. И эта открытость прекрасна: она хороша для безопасности, для защищённости и для национальной безопасности.

Почему в Азии смотрят на AI иначе

Вы, пожалуй, самый любимый AI-руководитель. В Азии за вашим автографом выстраиваются в очередь, папарацци следуют за вашей машиной, люди просят подписать одежду. Почему взгляд на AI в Азии так отличается от здешнего?

Думаю… думаю, может быть, потому, что думеры слишком много времени тратят на теоретизирование про эти научно-фантастические исходы. Может быть, это заставляет их звучать умно.

Вы про кого-то из AI-руководителей?

Знаете, я считаю, что лидеры должны быть вдумчивы, когда делают это. Послушайте: если вы хотите предупредить мир о невероятных возможностях этой технологии — по-моему, цель уже достигнута. Нам стоит посвятить время тому, как сделать технологию безопасной. Это наша ответственность как технологических лидеров. Когда вы всем говорите, что AI-технология должна быть безопасной, вы просто напоминаете самому себе, что должны сделать её безопасной. Мы должны убедиться, что она безопасна. Мы должны сделать так, чтобы люди понимали возможности этой технологии. Мы должны развивать её так, чтобы она была защищённой, безопасной и предсказуемо работала, — и применять её с умом. Это наша ответственность.

С одной стороны, предупреждение услышано, и надо, чтобы регуляторы и политики понимали природу этой технологии. С другой — мы хотим побудить американцев пользоваться этой технологией.

Мы возглавили эту индустриальную революцию не потому, что изобрели все технологии, а потому, что применили их с таким энтузиазмом, что революция привела к Соединённым Штатам. Нам нужно применять эту технологию с тем же энтузиазмом — в здравоохранении, где мы уже знаем результат. Врач из Университета Джонса Хопкинса только что написал, что AI помогает намного быстрее продвигаться в обнаружении рака. Мы знаем, что AI сделал для радиологии, знаем, что он делает для программной инженерии, а программная инженерия сегодня — фундаментальный двигатель интеллекта, автоматизации и продуктивности. Мы знаем, что AI помогает продвигать науку о климате и лучше понимать климат. Благодаря AI мы можем модернизировать национальную энергосеть. Благодаря AI мы можем инвестировать в устойчивую энергетику без государственных субсидий. Всё это — благодаря этой индустрии.

Мы должны относиться к этому гораздо более энтузиастично. Помогите Соединённым Штатам осознать: единственный способ отстать — не применять технологию. Забудьте, кто вносит вклад и кто изобретает. Мы отстанем ровно в том случае, если не будем применять. Давайте вспомним, как мы стали Соединёнными Штатами в этой современной индустриальной революции, и применим тот же энтузиазм, тот же дух, тот же американский дух, чтобы возглавить следующую.

Насилие, безопасность и технологический разрыв

Часть яростного противодействия AI перешла в насилие. Как вы теперь думаете о собственной безопасности?

Я в безопасном месте. Я не чувствую угрозы. И думаю, главное — развивать технологию безопасно, делать её вкладом в общество, всегда думать об интересах других людей и следить, чтобы технология развивалась на пользу обществу и индустрии в широком смысле.

Одна вещь, которую я люблю напоминать: из всех технологий, которые мы когда-либо изобрели, именно эта сокращает технологический разрыв сильнее любой другой — и это можно доказать. Это первая великая технология в истории, которой может пользоваться кто угодно. Именно поэтому столько людей воспользовались ChatGPT. Если вы не умеете пользоваться AI — так и скажите AI: «Я не умею пользоваться AI, научи меня». И он научит.

«Улучши мой промпт».

Именно, что угодно. Что бы вы ни вообразили, о чём бы ни мечтали, в чём бы ни хотели стать лучше, — просто скажите AI и дайте ему шанс провести вас по этому пути. Я сам каждый день использую AI, чтобы расширять знания, решать задачи и понимать вещи за пределами моей области. AI был для меня отличным тренером, советчиком и репетитором. Думаю, так должно быть для каждого.

Политика, страх и нарратив о рабочих местах

И всё же в стране враждебное настроение. Насколько вы обеспокоены тем, что следующий кандидат в президенты от демократов будет анти-AI социалистом?

Спорное место. Формулировка вопроса принадлежит интервьюеру и содержит партийную рамку. Хуанг на партийную часть не отвечает — он отвечает на вопрос о нарративе. Мы приводим вопрос дословно, но отмечаем: это не общепринятое описание позиции какой-либо партии, а полемическая рамка.

Нам нужно помочь людям понять, что такое AI и что AI может. Первое, что я бы всем напомнил: AI создаёт огромное число рабочих мест, а не отнимает их. Когда мы рассказываем истории о том, как AI уничтожает рабочие места, люди, конечно, тревожатся. Никто ведь не говорит: «Больше всего на свете я хочу инвестировать в то, что уничтожит рабочие места». Никто этого не хочет. Так что нарратив неверный. Риторика неверная и вредная. Люди, которые об этом говорят, фундаментально ошибаются.

То есть вы говорите, что индустрии нужно рассказывать другую, лучшую и последовательную историю.

Именно. Но это не просто история — это фактическая правда. Просто расскажите людям факты. Факты в том, что мы создаём миллионы рабочих мест.

То есть индустрии нужно больше и иначе говорить о реальности.

Верно. Не создавайте нарратив. Не создавайте выдуманную историю. Выдумка — что будет сингулярность. Выдумка — что мы якобы живём в симуляции. Это всё выдумки. Забавная история, я не против её послушать и даже получаю удовольствие от этого нарратива, когда его рассказывают многие из этих лидеров, мои друзья. Но всем нам надо быть вдумчивыми и осторожными.

То есть они пугают людей — и напрасно.

Да.

Отдельно от рабочих мест — вы говорите о «жутковатых» сторонах технологии и о том, что от них можно привиться.

Верно. Потому что они выдуманные. Это научная фантастика, это Голливуд. Это неправда. Ближайшее к настоящему AI — это R2-D2 и C-3PO. А кто не хочет R2-D2 и C-3PO?

Трамп, регулирование и доля государства

У вас сложились тёплые отношения с президентом Трампом. Вы переписываетесь, он быстро отвечает. Каково это — общаться с президентом в таком формате?

Он умный. Он всё помнит. Боже мой, он отлично помнит цифры. Он единственный президент, который когда-либо помнил H20, H200, Blackwell от Nvidia. Он знает наше следующее поколение — Rubin. У него потрясающая память.

И сейчас мы сидим в новом заводском корпусе. При первой встрече он сказал, что хочет восстановить производственные мощности Соединённых Штатов, хочет реиндустриализации, хочет защищённой и устойчивой цепочки поставок, хочет вернуть производство полупроводников в США. Мы буквально сидим внутри предприятия, которое стало прямым результатом моего первого разговора с президентом Трампом.

Это было в Форт-Уэрте.

Мы в Форт-Уэрте. Он одержим созданием рабочих мест. Он одержим переформатированием американской экономики и рынка труда. Это было в каждом моём разговоре с ним. Он одержим тем, чтобы экономика США процветала, потому что знает: если Америка богата, у неё будет сильнейшая армия — её ведь надо чем-то финансировать. Живая экосистема, живая экономика, богатая страна — фундамент самой безопасной страны. Он это очень ясно понимает. И он этим одержим до предела. Это по-настоящему вдохновляет.

Что администрация делает в AI неправильно?

Думаю, при регулировании технологии нужно думать о непреднамеренных последствиях регулирования. Нужно думать об AI не как о стометровке. Нарратив, что тот, кто первым добежит до финиша, выигрывает навсегда, — чушь.

Вы про США и Китай.

Именно. Полная чушь. И все эти выдуманные истории пугают.

В Вашингтоне. Кого именно, по-вашему, они пугают — Белый дом?

Они пугают тех, кто принимает решения. И для этого есть причина: некоторые компании надеются, что государство поможет создать регулирование в их пользу.

Я считаю, что нам надо конкурировать. Конкурировать открыто. Надо признать, что это очень важная технология, и что настоящая победа — когда её использует общество. Настоящая победа — когда её использует индустрия. Это не имеет отношения к тому, кто её изобрёл. Мы не изобрели электричество. Мы не изобрели большую часть технологий. Мы не изобрели производство. Мы не изобрели большую часть технологий, которые привели к сегодняшней индустриальной революции. И тем не менее Соединённые Штаты применили их быстрее, энтузиастичнее и изобретательнее любой другой страны — и это привело к сегодняшним США. Надо дать американскому духу процветать. Надо дать американской индустрии бежать.

И конечно, надо думать о регулировании и о том, чтобы технология была безопасной. Но думать, что будет один победитель и что кто-то через 17 дней пересечёт финишную черту, — полная чушь. Это выдумка.

Вопрос попроще: кто в кабинете президента умён и с кем хорошо работать над строительством будущего?

Мне нравится работать с каждым из них. Сьюзи — потрясающая.

Сьюзи Уайлс, глава администрации.

Да. Министр финансов Бессент, министр торговли Латник. Это невероятные люди. Они посвящают себя президенту Трампу и хотят, чтобы его президентство было успешным. И мы все этого хотим. Он мой президент, и я хочу, чтобы мой президент был успешен, чтобы наша страна была успешна.

Есть признаки, что администрация становится более ограничительной. Вас это беспокоит?

Конечно. И я бы добавил предостережение — администрации, президенту, всем, кто принимает решения. Прежде чем слушать всю эту риторику, прежде чем слушать все эти истории, прежде чем воображать себе какое-то будущее искусственного интеллекта, которого просто нет и которое не основано на фактах, — это чистая научная фантастика.

Технология очень важна. Конечно, технология мощная — я один из тех людей в мире, кто её строит. Но идея, что у неё якобы есть сознание, — выдумка. Полная чушь.

Похоже, вы боитесь, что администрация на это купится.

Перегнёт в другую сторону. Перегнёт. Потому что купится на эти нарративы.

Я считаю, им стоит поговорить с бо́льшим числом людей: со многими CEO, со многими учёными. Не с одним-двумя. Не принимайте импульсивных решений. Завтра — не тот неминуемый день, когда нужно принять решение. Будьте информированнее, не спешите. Будьте вдумчивыми, конечно. Будьте сосредоточенными и целенаправленными — но информированными. И дайте себе побольше возможностей поговорить с людьми.

Президент Трамп высказывал идею, что государство возьмёт доли в ведущих AI-компаниях. Если бы он позвонил и попросил долю в Nvidia, что бы вы сказали?

Это не нужно. У Соединённых Штатов уже есть доля в Nvidia. У них прекрасная доля в нашем успехе. В прошлом году мы заплатили $10 млрд налогов. В этом заплатим намного больше. Мы создаём много рабочих мест, а они создают много налогов.

Чем успешнее американские компании, чем богаче они, тем больше налогов и рабочих мест — и выигрывают все американцы. И не забывайте: большинство американцев сегодня участвуют в фондовом рынке. Когда рынок растёт, выигрывают все. Так что у Соединённых Штатов уже есть доля во всех этих великих американских компаниях. Мы просто хотим, чтобы они продолжали процветать и добиваться успеха.

То есть вы бы это исключили?

Я бы не советовал. Сейчас это не нужно.

Mythos: должна ли самая мощная модель быть доступна всем

Готовы ли мы к тому, чтобы мощная Claude Mythos от Anthropic была доступна всем? Достаточно ли защищены системы?

Она безусловно должна быть доступна всем. Это их ответственность — обеспечить её защищённость.

То есть всем пользователям, а не только избранным организациям, как сейчас?

Верно. Они обязаны сделать её доступной людям, и их работа — сделать технологию устойчивой, безопасной и защищённой. Какие бы джейлбрейки и уязвимости ни были в софте, как только их находят, их надо чинить. Такова природа софта.

И посмотрите, что произошло. Её каким-то образом выпустили, был джейлбрейк, она смогла делать то, от чего её, видимо, пытались оградить. И всё обошлось. Мы с вами сидим и разговариваем. Не то чтобы я это поощрял, но это и есть работа компаний — находить уязвимости и латать их как можно быстрее.

То есть это послание и Белому дому, и Anthropic: вы считаете, что Mythos должна быть доступна всем.

Mythos должна быть доступна как сервис. И помните: даже если Mythos недоступна, открытые модели доступны в любом случае. Так что пусть Anthropic бежит. Пусть они продолжают развивать технологию, которую создали, пусть она попадёт в руки как можно большего числа компаний, чтобы мы все могли ею пользоваться и получать от неё пользу. Сдерживать Anthropic — не в интересах Соединённых Штатов. Дайте им бежать.

Дистилляция: можно ли учиться на чужих моделях

Должно ли компаниям, делающим открытые модели, быть позволено дистиллировать закрытые модели в нарушение пользовательских соглашений, а потом продавать свои высококлассные открытые модели на конкурентном рынке?

Зависит от условий соглашения. Если поставщик сервиса недоволен тем, что какая-то компания эксплуатирует условия его соглашения и лицензии, он должен обратиться к этой компании. Способов разбираться с этим сегодня много — есть обычные законы и нормы.

Однако дистилляция, обучение у AI, обучение у других источников знания — фундаментальны для интеллекта. Мы постоянно учимся у других людей. Я учусь у вас — просто по тем вопросам, которые вы задаёте, — а вы учитесь у меня. Мы весь день учимся друг у друга. И AI должен у чего-то учиться.

Изначальный AI, чей бы он ни был, включая закрытые модели, очевидно, вычерпал из интернета всё ранее накопленное знание. А теперь AI генерирует больше контента, чем люди. Ещё несколько лет — и интернет будет на 99% состоять из контента, сгенерированного AI, а этот контент сгенерирован каким-то AI. То есть вы в любом случае постоянно дистиллируете интеллект каких-то других AI.

Так что идея, что AI может учиться, — хорошая. Мы хотим, чтобы AI были умными. Умный AI — более безопасный AI. Важно разделить два вопроса. Должны ли AI учиться как можно больше из как можно большего числа источников знания? Да. Может ли AI нарушать приватность? Нет. Может ли AI нарушать условия соглашения? Нет. И если кто-то нарушает условия соглашения — свяжитесь с этой компанией и разберитесь.

Справка. Дистилляция. Обучение новой (обычно меньшей и более дешёвой) модели на выходах более сильной модели. Формально это позволяет перенести часть способностей закрытой модели в открытую, не имея доступа к её весам. Пользовательские соглашения OpenAI и Anthropic такое использование прямо запрещают; именно в этом обе компании публично обвиняли китайских конкурентов. Хуанг разделяет техническую сторону (учиться — хорошо) и правовую (нарушать договор — плохо), но не даёт ответа на главный спорный вопрос: как отличить одно от другого на практике.

Израиль и ОАЭ

У вас много сотрудников в Израиле. Как вы думаете о ближневосточной AI-стройке в контексте войны?

Прежде всего я беспокоюсь о своих семьях в Израиле. У меня там 6500 семей, и они уже некоторое время находятся посреди конфликта. Я рад, что с ними всё в порядке, желаю, чтобы так и оставалось, и жду, когда конфликт закончится.

ОАЭ инвестируют в AI на Ближнем Востоке. По-моему, это отлично.

Вы всё ещё верите в ОАЭ как в большого игрока в AI?

Да, у них есть видение — когда-нибудь стать AI-хабом. Опираясь на природные ресурсы, на нефть и энергию, они могут переизобрести себя как AI-хаб. Я горжусь ими, я рад их интересу и их видению. ОАЭ уже очень модернизированы — туда едут умные люди и там процветают, строят новые компании и новые инновации. Это будет их следующим источником индустриальной силы. Я этого жду. Это здорово для них.

Почему Nvidia хочет оставаться небольшой

У вас одна из самых дорогих компаний в мире и 50 000 сотрудников. Вы говорили, что через десять лет их может быть 75 000 — «настолько мало, насколько возможно». У других техногигантов штаты шестизначные. Как вам это удаётся?

Стратегия. Стратегия — это использование ресурсов максимально эффективно. Ваша цель — реализовать видение будущего теми ограниченными ресурсами, что у вас есть, и распорядиться ими мудро. Часть моей работы — быть стратегичным, внимательно относиться к имеющимся ресурсам, прикладывать их максимально точно, чтобы реализовать видение и максимизировать отдачу на вложенный капитал, если говорить финансовым языком. Но по сути это про то, чтобы получить максимальный эффект из тех ресурсов, что есть. Это и есть фундаментальная работа CEO.

Мне повезло: я основал эту компанию в 30 лет и делаю эту работу, наверное, дольше любого CEO в истории технологической индустрии. У меня есть преимущество практики. Со временем это стало моим ремеслом. Это моё кунг-фу. Вот что нужно делать.

Не путайте задачу с работой

В каждой индустриальной революции какие-то задачи и профессии автоматизируются, даже если в итоге рабочих мест становится больше. Какие профессии и задачи уйдут?

Если ваша работа и есть задача — если ваша работа сводится к задаче, — то, скорее всего, когда задачу автоматизируют, ваша работа исчезнет или изменится. Например, колл-центры клиентской поддержки: это задача, которая с очень большой вероятностью будет сильно автоматизирована. Но управление, координация, улучшение и оценка всех этих AI, которые теперь ведут звонки, скорее всего, останутся человеческой задачей.

Просто помните: у работы есть цель, и она включает множество задач. Мой любимый пример — снова про радиологию. Задача радиолога — изучать снимки. Но цель — избавить человека от страданий, помочь людям понять их болезнь, помочь сотрудничать с другими врачами, помочь выявить заболевание. Цель не меняется, когда задача автоматизирована.

Молодым людям в начале карьеры я говорю: не путайте свою задачу с работой и с возможностью.

Именно так.

Именно. Смотрите: сегодня большинство людей в IT сидят перед клавиатурой и печатают. Если сфотографировать это и посмотреть через десять-двадцать лет, снимок будет выглядеть как старые фотографии офисов, где люди сидят за пишущими машинками IBM Selectric. Мы больше не печатаем. Печатать — это не работа. Работа — решать задачи. Изобретать. Открывать. Создавать ценность. Избавлять людей от страданий. Приносить радость. Какой бы ни была цель вашей работы, она фундаментально не меняется от того, что вам больше не нужно печатать.

ChatGPT-момент для роботов и триллион агентов

Когда вы ждёте ChatGPT-момента для роботов — когда они станут применимы и полезны в повседневной жизни обычных людей?

ChatGPT-момент 2022 года был не моментом, когда AI стал полезным, — полезности пришлось ждать ещё четыре года. ChatGPT-момент был моментом, когда мы увидели, что это интересно, что оно делает нечто неожиданное. Если так, то ChatGPT-момент роботов уже наступил.

Вы можете сказать роботу: «положи яблоко в ящик» — и робот действительно будет рассуждать о том, какая последовательность действий для этого нужна, включая то, что ящик надо сначала открыть. Он про это рассуждает. И когда человек впервые видит, как механический робот это делает, у него меняется само представление о том, каким может быть будущее робототехники. Так что ChatGPT-момент роботов, я считаю, уже пришёл. Вопрос теперь — когда мы сделаем их полезными. Если это произойдёт в ближайшие 3–4 года, я не удивлюсь.

Мы вошли в агентную эру AI. Или агентный AI — это ещё только следующая эра?

Агентный момент AI — в смысле возможностей — уже здесь. Теперь дело в диффузии этой возможности.

Причина, по которой нам нужно столько компьютеров, вот в чём. Сегодня компьютерами пользуется миллиард человек. И прямо сейчас, пока вы не говорите, мы свой компьютер практически не используем — он простаивает. Миллиард пользователей, но в любой момент времени одновременно компьютером пользуются, может быть, 100 миллионов человек по всей Земле.

А в будущем нас будут поддерживать, усиливать и окружать множество агентов, которые помогают нам делать дела. И эти агенты будут пользоваться компьютерами всё время. Агенты не станут компьютерами — агенты будут использовать компьютеры. У нас будет 100 миллиардов, триллион агентов, работающих постоянно: умные агенты, менее умные агенты, специализированные агенты, суперагенты — всевозможные агенты, работающие всё время. Поэтому число нужных нам компьютеров вырастет колоссально.

Личное: боль, Америка, часы и суббота

Вы отличная американская история: родились на Тайване, в девять лет отправлены в США, попали в довольно суровую школу-интернат, вас травили, в 30 лет основали Nvidia. Вы говорили, что ключ к величию — много боли и страдания. Какая боль и какое страдание в вашей карьере принесли больше всего пользы, позволили создать эту компанию и вести её?

Никто не становится великим атлетом просто так. Это много тренировок, когда никто не смотрит. Много неудач, много поражений. Много боли и страдания — и именно это выводит мастерство на новый уровень. Это закаляет характер. Это даёт уверенность, даёт стойкость, позволяет справляться с очень трудными вызовами.

Это как когда атлеты говорят, что время замедляется, когда ты в потоке или когда давление высоко. У меня то же самое: когда стресс максимальный, когда напряжение максимальное, мне кажется, что время замедляется. И это идёт от практики — от того, что делаешь одно и то же снова и снова, учишься управлять собственным стрессом и собственным фокусом, обретаешь уверенность, что справишься, и находишься в окружении потрясающих людей. Всё вместе создаёт условия, при которых ты делаешь что-то на очень высоком уровне. Так что боль и страдание необходимы.

Что бы вы сказали девятилетнему Дженсену, который живёт за границей, — о переезде в Америку? Чему радоваться и чего опасаться?

Америка — величайшая страна в мире, точка. И величайшая она не потому, что у нас нет проблем, и не потому, что у нас нет разногласий. Она величайшая именно из-за всех этих больших вызовов и разногласий: мы как-то умудряемся их преодолевать — через открытую дискуссию, через живую систему, которая даёт свободу. Свободу высказаться, свободу изобретать, свободу начать своё дело, свободу сотрудничать и работать с людьми.

Такая среда естественно притягивает потрясающие умы. Она естественно создаёт условия для инноваторов, предпринимателей, великих исследователей, великих умов. Она создаёт условия, при которых любой, у кого есть желание, может хорошо зарабатывать. Вы можете быть строителем, сантехником, электриком, учёным, творцом, художником — и жить достойно. Это экстраординарная страна.

Я советую каждому светлому уму в мире найти дорогу сюда. Вы нам здесь нужны. Эта страна построена иммигрантами, и в будущем ей понадобятся потрясающие иммигранты. Они приедут и присоединятся к тем удивительным умам, что уже здесь. У нас 400 миллионов замечательных людей, которые готовы принять лучшие умы будущего.

Вы не носите часы. И в данный момент это, наверное, хорошо. Почему?

Потому что сейчас — самое важное время. Я отказываюсь позволять Outlook управлять моей жизнью и отказываюсь позволять часам управлять моей жизнью. Если я слишком опаздываю, мне сообщат. А пока — я здесь на сто процентов. Сейчас — самое важное время.

Вы говорили, что помимо работы всё время проводите с семьёй. Опишите субботу с семьёй, когда вы не работаете.

Идеальная суббота. Я рано встаю и играю с собаками. Вскоре Лори выгуливает собак. Я сажусь работать и работаю до обеда. У нас отличный обед, собаки спят. Работаем дальше, до ужина, приезжают дети. Мы вместе готовим ужин, ужинаем все вместе, коктейль, играем с собаками. Вот идеальный день. И если бы у меня был такой день каждые выходные… Как оказалось, каждые выходные ровно такие. Встаю в то же время, играю с собаками, надеюсь увидеть семью, надеюсь, что приедут дети. Вот и всё. Это идеальный день.

Итоги

Реконструкция логики Хуанга, а не пересказ по порядку.

Всё, что увеличивает потребление AI, увеличивает выручку Nvidia — это основание всех остальных его позиций. Бесплатные и открытые модели, включая китайские, для него не конкурент железу, а канал спроса: больше пользователей → больше токенов → больше дата-центров. Отсюда спокойствие после Kimi K3 и утверждение, что рынок ошибся дважды — с DeepSeek и теперь с Kimi.
Открытость он защищает не идеологически, а через аналогию с Linux. Массовая проверяемость делает инфраструктуру надёжнее закрытой. Из этого выводится и позиция по кибербезопасности — распределённая защита вместо единой точки отказа, — и вывод, что запрет китайских моделей ослабляет, а не усиливает безопасность США.
Реальная граница, которую он проводит, — не «открытое против закрытого», а «арендуемое против собственного». Всё, что не относится к вашей доменной специфике, суверенитету или секретам, надо арендовать у OpenAI и Anthropic. «Альфу» — фундаментальный интеллект компании или страны — отдавать нельзя. Nemotron он позиционирует ровно для второй категории и прямо отказывается от борьбы за фронтир.
Регулировать надо применение, а не технологию. Сырая технология двойного назначения; её торможение бьёт по применению — единственному, что, по Хуангу, определяет лидерство. Отсюда же тезис «мы не изобрели электричество»: США отстанут не потому, что что-то изобретут не они, а потому что не применят.
Спор о рабочих местах он переводит из плоскости «сколько мест исчезнет» в плоскость «что такое работа». Задача автоматизируется, цель — нет. Радиолог, помощник юриста, оператор колл-центра — его примеры того, как автоматизация задачи расширила объём работы. Это прямой ответ на прогнозы о «беловоротничковой бойне», хотя приведённые цифры он не подкрепляет источниками.
Экономика стройки: индустрия переходит от CapEx-лёгкой модели к CapEx-тяжёлой, но токен — не статичный товар. Он «умнеет», а значит, дорожает. Прибыльность, по Хуангу, уже доказана кодинг-агентами, за которых компании платят сотни миллионов долларов в год. Отсюда цифра: полупроводниковая индустрия должна вырасти в 5–10 раз за десять лет.
Пузырь Хуанг не отрицает — он его откладывает, и по физическим, а не финансовым причинам. Не хватает чипов, памяти, земли, электричества и строителей. Дефицит для него не проблема, а предохранитель, отодвигающий момент, когда предложение обгонит спрос. В ближайшие пять лет пузырь он считает крайне маловероятным.
Политическая часть — это адресное предупреждение администрации Трампа: не перегнуть в другую сторону под влиянием научной фантастики и лоббистов, которым выгодно регулирование в свою пользу. Сюда же — отказ от идеи государственной доли в Nvidia («у США уже есть доля — это налоги и фондовый рынок») и требование открыть Claude Mythos как публичный сервис.

Источник и пометки

Источник: Axios, видеосерия Behind the Curtain. Полное видео — «Jensen Huang says the AI doomers have it wrong». Интервьюер: Майк Аллен, сооснователь Axios. Запись: вторник, 21 июля 2026 года, Форт-Уэрт, Техас — на открытии новой очереди завода Wistron, собирающего AI-инфраструктуру для Nvidia. Публикация оригинала: 22 июля 2026 года.

О формате. Это редакторская адаптация, а не дословный перевод; полный перечень сокращений — в предисловии. Реплики Аллена выделены жирным; там, где он не спрашивал, а возражал или уточнял, реплика сохранена как реплика, а не свёрнута в монолог гостя. Автоматическая расшифровка YouTube содержала искажённые имена собственные; они восстановлены по контексту, а случаи, которые восстановить не удалось, помечены сноской.

Дисклеймер. Все оценки, прогнозы и фактические утверждения принадлежат участникам разговора и не являются позицией редакции. Материал не является инвестиционной рекомендацией. Блоки «Справка» и «Спорное место» добавлены редакцией и в оригинале отсутствуют.

Свежие материалы по интервью: