Вычислительная мощь платформы Rubin от Nvidia способна снизить стоимость запуска передовых моделей ИИ, что ставит под сомнение экономику криптовалютных сетей, созданных для монетизации дефицитных вычислительных ресурсов GPU.
Официально представленная в понедельник на CES 2026, Rubin – это новая вычислительная архитектура Nvidia, повышающая эффективность обучения и запуска моделей ИИ. Она реализуется как система из шести совместно разработанных чипов, объединенных под именем Vera Rubin в честь американского астронома Веры Флоренс Купер Рубин, и уже находится в “полном производстве”, как заявил генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг здесь.
Для криптопроектов, основанных на предположении о сохраняющемся дефиците вычислительных мощностей, эти достижения могут поставить под вопрос экономическую основу их моделей.
Однако, исторически, улучшения в эффективности вычислений, как правило, увеличивали спрос, а не снижали его. Более дешевые и производительные вычисления неоднократно открывали новые задачи и варианты использования, повышая общую нагрузку даже при снижении затрат.
Некоторые инвесторы, похоже, делают ставку на то, что эта динамика сохранится, поскольку токены GPU-шаринга, такие как Render (RENDER), Akash (AKT) и Golem (GLM), выросли более чем на 20% за последнюю неделю.
Большая часть прироста эффективности Rubin сосредоточена в гипермасштабируемых центрах обработки данных. Это оставляет блокчейн-сети, занимающиеся вычислениями, конкурирующими в краткосрочных задачах и рабочих нагрузках, выходящих за рамки фабрик ИИ.
Render вырос на 67% в первую неделю 2026 года, став лидером среди топ-100 криптовалют по приросту. Источник: CoinGecko
Почему Render выигрывает, когда вычисления становятся дешевле
Одним из современных примеров расширения спроса за счет повышения эффективности является облачные вычисления. Более дешевый и гибкий доступ к вычислительным ресурсам через таких провайдеров, как Amazon Web Services, снизил барьеры для разработчиков и компаний, что привело к взрывному росту новых задач, которые в конечном итоге потребовали больше вычислений.
Это противоречит интуитивному предположению о том, что эффективность должна снизить спрос. Если для каждой задачи требуется меньше ресурсов, то потребуется меньше серверов или GPU.
В вычислительной сфере это случается редко. По мере снижения затрат появляются новые пользователи, существующие пользователи запускают больше задач, и становятся возможными совершенно новые приложения.
В экономике это известно как «парадокс Джевонса», описанный Уильямом Стэнли Джевонсом в его книге 1865 года «Вопрос об угле». Английский экономист заметил, что повышение эффективности использования угля не привело к сокращению потребления топлива, а к увеличению промышленного потребления.
Парадокс Джевонса предполагает, что более дешевый ИИ автоматически не сократит спрос на GPU. Источник: Sketchplanations , CC BY-NC 4.0
Если применить это к криптовалютным вычислительным сетям, потребительский спрос может сместиться в сторону краткосрочных, гибких рабочих нагрузок, которые не соответствуют долгосрочным гипермасштабируемым контрактам.
На практике это оставляет сети, такие как Render, Akash и Golem, конкурирующими в гибкости. Их ценность заключается в агрегировании простаивающих или недостаточно используемых GPU и маршрутизации краткосрочных задач туда, где доступна емкость, модель, которая выигрывает от растущего спроса, но не зависит от контроля над самым современным оборудованием.
Render и Akash - это децентрализованные GPU-платформы рендеринга, где пользователи могут арендовать вычислительную мощность GPU для ресурсоемких задач, таких как 3D-рендеринг, визуальные эффекты или даже обучение ИИ. Они позволяют пользователям получать доступ к GPU, не привязываясь к выделенной инфраструктуре или ценам гипермасштабирования. Golem, с другой стороны, работает как децентрализованный рынок неиспользуемых GPU-ресурсов.
CES 2026 также продемонстрировала новые технологии за пределами ИИ, которые могут извлечь выгоду из расширенного доступа к GPU. Источник: Render Network
Децентрализованные GPU-сети могут обеспечить надежную производительность для пакетных рабочих нагрузок, но им сложно обеспечить предсказуемость, тесную синхронизацию и длительную доступность, которые гарантируются гипермасштабируемыми поставщиками.
Дефицит GPU ожидается в течение всего 2026 года
GPU остаются дефицитными, поскольку ключевые компоненты, необходимые для их производства, испытывают нехватку. Высокоскоростная память (HBM), критически важная часть современных GPU ИИ, предположительно будет испытывать дефицит как минимум до 2026 года, согласно дистрибьютору компонентов Fusion Worldwide. Поскольку HBM требуется для обучения и запуска больших моделей ИИ, нехватка напрямую ограничивает количество высокопроизводительных GPU, которые можно отгрузить.
Бизнес, пострадавший от продолжающегося дефицита чипов. Источник: pcmasterrace/Reddit
Ограничение исходит из самой верхней части цепочки поставок полупроводников. SK Hynix и Micron, два из крупнейших в мире производителей HBM, заявили, что весь их объем производства на 2026 год уже продан, в то время как Samsung предупредил о двузначном росте цен из-за того, что спрос превышает предложение.
Криптомайнеры когда-то обвинялись в создании дефицита GPU, но сегодня бум ИИ подталкивает цепочку поставок к этому состоянию. Гипермасштабируемые компании и ИИ-лаборатории резервируют многолетние поставки памяти, упаковки и пластин для обеспечения будущего потенциала, оставляя мало возможностей где-либо еще на рынке.
Этот устойчивый дефицит является одной из причин, по которым децентрализованные вычислительные рынки могут продолжать существовать. Render, Akash и Golem работают вне гипермасштабируемой цепочки поставок, агрегируя неиспользуемые GPU и предлагая доступ на гибких, краткосрочных условиях.
Они не решают проблему нехватки, но предоставляют альтернативный доступ для разработчиков и рабочих нагрузок, которые не могут получить доступ к ресурсам внутри строго контролируемых центров обработки данных ИИ.
Уменьшение вознаграждения за блоки Bitcoin подталкивает майнеров к ИИ
Бум ИИ также меняет криптовалютную индустрию майнинга, в то время как экономика Bitcoin (BTC) меняется каждые четыре года из-за уменьшения вознаграждения за блоки.
Некоторые майнеры переоценивают, для чего лучше всего подходит их инфраструктура. Крупные майнинговые площадки, построенные вокруг доступа к электроэнергии, охлаждению и физическому пространству, тесно напоминают требования современных центров обработки данных ИИ. Поскольку гипермасштабируемые компании резервируют большую часть доступного предложения GPU, эти активы становятся все более ценными для ИИ и высокопроизводительных вычислений.
Растущий хешрейт Bitcoin наносит ущерб прибыли майнеров. Источник: Blockchain.com
Этот сдвиг уже заметен. В ноябре Bitfarms объявила о планах преобразовать часть своего майнингового объекта в штате Вашингтон в площадку для ИИ и высокопроизводительных вычислений, предназначенную для поддержки систем Nvidia Vera Rubin, в то время как несколько конкурентов перешли на ИИ после последнего уменьшения вознаграждения.
Nvidia Vera Rubin не устраняет дефицит, но делает оборудование более производительным внутри гипермасштабируемых центров обработки данных, где доступ к GPU, памяти и сетям уже строго контролируется. Ожидается, что нехватка, особенно в отношении HBM, сохранится в течение всего года.
Для криптовалюты дефицит GPU создает пространство для децентрализованных вычислительных сетей, чтобы заполнить пробелы на рынке, обслуживая рабочие нагрузки, которые не могут обеспечить долгосрочные контракты или выделенные ресурсы внутри фабрик ИИ. Эти сети не являются заменой гипермасштабируемой инфраструктуре, но функционируют как альтернативы для краткосрочных задач и гибкого доступа к вычислениям во время бума ИИ.
