NVIDIA переходит на транзисторы GAA: Хуанг обещает рост производительности на 20%
Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в ходе конференции GTC 2025 в Сан-Хосе раскрыл детали технологической стратегии компании, совмещающей инновации в полупроводниках с развитием масштабной ИИ-инфраструктуры. По его словам, переход на транзисторы со всесторонним затвором (GAA) в будущих чипах Feynman, ожидаемых к 2028 году, обеспечит до 20% роста производительности. Однако ключевой акцент компания делает на архитектурные и программные решения, а не на гонку за новейшими техпроцессами.
Хуанг отметил, что эпоха революционных прорывов в литографии подходит к концу. Даже переход на перспективные 2-нм нормы с GAA-транзисторами, по оценкам TSMC, даст лишь 10-15% улучшения параметров. Однако NVIDIA, традиционно избегающая «сырых» технологий, планирует использовать оптимизированные версии — такие как N2P или A16 с обратной подачей питания. Именно это, как считает Хуанг, позволит достичь заявленных 20% за счет снижения сопротивления и стабилизации энергопотребления.
Хуанг прямо заявил, что NVIDIA больше не позиционирует себя как классический производитель полупроводников. Вместо этого компания создает комплексную инфраструктуру для ИИ, охватывающую алгоритмы для компьютерного зрения, робототехники и даже проектирования самих чипов. Пример такой стратегии — грядущие платформы Rubin (2026 год) на 3-нм техпроцессе N3P, которые объединят GPU Vera и CPU в единую архитектуру для дата-центров. Но даже их потенциал, по словам Хуанга, раскроется только в связке с фирменными фреймворками, такими как CUDA и Omniverse.
Технология GAA, вокруг которой строятся дискуссии, действительно способна обечпечить прирост производительности. В таких транзисторах затвор окружает проводящий канал со всех сторон, что минимизирует утечки тока и повышает управляемость. Аналитики отмечают, что заявления Хуанга отражают тренд всей отрасли: переход от наращивания гигагерц к оптимизации энергопотребления и масштабируемости. С ростом ИИ-кластеров даже 20% прирост на уровне чипа может дать двукратный эффект на уровне дата-центра — но только при грамотной интеграции.
