Вместо того чтобы пытаться победить NVIDIA на ее поле, Qualcomm выбрала другую тактику. Если чипы NVIDIA — это «универсальные солдаты», отлично справляющиеся и с обучением, и с запуском AI-моделей, то Qualcomm фокусируется на конечном запуске уже обученных нейросетей. Именно эта стадия становится ключевой для массового внедрения AI в бизнес-процессы.
Компания делает ставку на свою традиционную сильную сторону — энергоэффективность. Их чипы, основанные на архитектуре NPU (нейропроцессоров), уже много лет оптимизируют для работы с AI в смартфонах. Теперь этот опыт переносится в дата-центры. Qualcomm обещает клиентам, таким как облачные провайдеры, значительно более низкие эксплуатационные расходы и общую стоимость владения.
Рынок AI-ускорителей, который NVIDIA долгое время держала в ежовых рукавицах, наконец-то становится по-настоящему конкурентным. Рядом с AMD, которая уже пытается составить конкуренцию, теперь встала Qualcomm. При этом такие гиганты, как Google, Amazon и Microsoft, и сами разрабатывают собственные чипы. Монополия NVIDIA ослабевает, и у крупных покупателей появляется реальный выбор.
Главный проблема для Qualcomm — не железо, а программное обеспечение. NVIDIA удалось создать огромную экосистему CUDA, к которой привыкли все разработчики. Qualcomm придется предложить не менее удобный и мощный программный стек, чтобы переманить их на свою сторону.
Для российского рынка новость носит, скорее, отложенный характер. В условиях действующих санкций, прямые поставки новых чипов Qualcomm маловероятны. Однако здесь важно смотреть на будущие перспективы.
Усиление конкуренции на мировом рынке в среднесрочной перспективе (2-4 года) может привести к общему снижению цен и увеличению доступности AI-мощностей. Когда предложение не ограничено одним-двумя вендорами, цены неизбежно начинают снижаться. Это может открыть для российских компаний, работающих в «серой» зоне или через посредников, более дешевые и эффективные варианты для развертывания AI-сервисов.
Фокусировка Qualcomm на энергоэффективности идеально совпадает с запросами российского рынка. Многие компании здесь не обучают гигантские модели с нуля, а используют и адаптируют готовые. Для этого как раз и нужны мощные и экономичные чипы для запуска, а не для обучения. Как только такие решения станут массовыми на глобальном рынке, они неизбежно найдут дорогу и в Россию, пусть и с задержкой.
Появление жизнеспособной альтернативы NVIDIA создает пространство для маневра. Российские разработчики оборудования могут изучать архитектурные решения Qualcomm (NPU) для создания собственных специализированных AI-ускорителей, ориентированных на те же задачи.
В итоге выход Qualcomm на арену — это хорошая новость для всего рынка, включая Россию. Он ускоряет переход от монополии к здоровой конкуренции, что в конечном счете ведет к снижению цен и появлению решений, заточенных под конкретные бизнес-задачи. России же остается внимательно следить за этой гонкой и готовиться к тому, что ее плоды, так или иначе, окажут влияние и на нас.
Между тем, в чипах Qualcomm обнаружены две критические уязвимости: CVE-2025-21483 и CVE-2025-27034, обе с оценкой CVSS 9.8.