На ежегодной конференции GTC генеральный директор компании Nvidia Дженсен Хуанг представил концепцию «токеномики» – новой экономической модели, в которой ИИ-токены становятся базовой единицей стоимости, продуктивности и даже вознаграждения сотрудников.

ИИ интегрируется сегодня в большую часть новых программных продуктов. А токены занимают центральное место в современных вычислениях с использованием ИИ – им отводится здесь та же роль, что и битам, которые являются минимальной единицей объема данных в процессе обычных вычислений на основе центрального процессора.

Концепция объединения структурированных данных и генеративного ИИ охватывает все больше и больше отраслей. А токены становятся здесь фундаментальным компонентом в условиях, когда внедрение ИИ приводит к увеличению доходов компаний.

Облачные провайдеры предлагают тарифные планы, в которых плата взимается в зависимости от количества токенов ИИ. Особенно сильно корреляция выражена у текстовых моделей. Модели, обрабатывающие видео, обычно не учитывают токены и расценки здесь устанавливаются пропорционально времени использования графического процессора.

По словам Хуанга, в перспективе каждому инженеру его компании начнут выделять годовой бюджет токенов. Он будет получать базовую зарплату – несколько сотен тысяч долларов в год, а сверху ещё половину этой суммы в токенах, позволяющих увеличить производительность труда на порядок.

Количество токенов, фигурирующих в вакансии, уже является одним из инструментов подбора персонала в Кремниевой долине. Причина совершенно очевидна – каждый инженер, имеющий доступ к токенам, будет работать более продуктивно.

На конференции GTC был представлен целый ряд новых технологий, в том числе графический процессор Rubin и центральный процессор Vera, которые интегрируются с новым чипом логического вывода Groq. Утверждается, что скорость генерации в новых системах вырастет с 22 млн до 700 млн токенов в секунду, то есть в 350 раз.

Чипы превращаются в фабрики искусственного интеллекта, генерирующие токены для реализации компаниями своих планов в области ИИ. Доходы таких фабрик можно измерять в количестве токенов в пересчете на потребленный ватт. При ограничении мощности каждый неиспользованный ватт оборачивается потерей дохода.

В Nvidia утверждают, что Vera и Rubin помогут сократить затраты на вычислительные ресурсы, даже если цены на системы вырастут. Продукты компании уже хорошо зарекомендовали себя в сфере обучения, поэтому основное пространство для роста следует искать в области логического вывода. Ожидается, что стоимость генерации токенов в процессе логического вывода при использовании новых систем окажется ниже.

Помимо генерации токенов в ЦОДах Nvidia предлагает и локальную генерацию. В настольных ПК Dell Pro Max GB300 установлены графические процессоры Nvidia, предназначенные для ЦОДов, что делает эти модели самыми мощными ПК с ИИ на сегодняшний день. Клиенты уже успели прочувствовать стоимость токенов в облаке и теперь ищут более экономные варианты инвестиций в инфраструктуру, в том числе и локальную.

В своем выступлении Хуанг рассказал также об открытом фреймворке OpenClaw для создания ИИ-агентов и представил корпоративную платформу NemoClaw, основанную на этой технологии. OpenClaw помогает ИИ-агентам осуществлять взаимодействие и координировать задачи, что обеспечивает увеличение длительности рабочих процессов и позволяет генерировать еще больше токенов. По мнению Хуанга, появление OpenClaw по своей значимости можно сравнить с появлением HTML или Linux. Теперь у компании есть фреймворк мирового уровня, которые должен помочь ей выстраивать свою стратегию в эпоху агентного ИИ.