Во время обширного интервью в Joe Rogan Experience Хуанг назвал энергию "узким местом" для развития ИИ.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг заявил ведущему подкаста Джо Рогану 3 декабря, что поставка электроэнергии, а не доступность полупроводников, стала основным ограничением для искусственного интеллекта, предсказав, что технологические компании будут управлять своими собственными малыми ядерными реакторами в ближайшие 6-7 лет.

Во время обширного интервью в Joe Rogan Experience Хуанг назвал энергию "узким местом" для развития ИИ. Когда Роган спросил, стала ли энергия главным препятствием, Хуанг быстро подтвердил это. Он представил будущее, в котором компании развертывают компактные ядерные реакторы, производящие "сотни мегаватт" рядом с дата-центрами, превращая технологические фирмы в генераторы энергии.

"Мы все будем генераторами энергии, как чья-то ферма", — сказал Хуанг, утверждая, что локализованная ядерная энергия может снизить нагрузку на сеть, обеспечивая при этом надежное энергоснабжение и позволяя излишкам электроэнергии возвращаться в общины. Роган назвал этот подход "самым разумным способом это сделать".

Ядерные сделки уже идут полным ходом

Прогноз Хуанга совпадает с уже начавшимися отраслевыми инициативами. В октябре 2024 года Google объявила о планах закупить 500 мегаватт у разработчика малых реакторов Kairos Power, ориентируясь на запуск первого передового реактора к 2030 году. В августе 2025 года Kairos и Управление долины Теннесси подписали первое в США обязательство коммунальной компании по закупке электроэнергии от реакторов нового поколения, при этом установка Hermes 2 мощностью 50 мегаватт в Ок-Ридже, штат Теннесси, будет обеспечивать энергией центры обработки данных Google.

Goldman Sachs прогнозирует, что потребление электроэнергии центрами обработки данных вырастет на 175% к 2030 году по сравнению с уровнем 2023 года — что эквивалентно добавлению еще одной страны из топ-10 по энергопотреблению к глобальной энергосистеме. Международное энергетическое агентство прогнозирует, что мировое потребление центрами обработки данных более чем удвоится до 945 тераватт-часов к 2030 году по сравнению с 415 тераватт-часами в 2024 году.

Скромные истоки глубокого обучения

Хуанг также раскрыл исторические детали пути Nvidia в области ИИ. Он сообщил, что в 2012 году исследователи из Университета Торонто изобрели глубокое обучение, используя всего две видеокарты GTX 580 для обучения AlexNet, прорывной модели распознавания изображений. «Мы, по сути, были версией 1 компьютера FSD», — сказал Хуанг, описывая, как он помог генеральному директору Tesla Илону Маску создать компьютер для Model S и раннее оборудование для автономных автомобилей. Когда позже, в 2016 году, Хуанг анонсировал первый суперкомпьютер Nvidia DGX-1, Маск стал его первым клиентом, использовав его для OpenAI.