Nvidia оголосила про повний запуск у виробництво Groq 3 LPX, ефективність міркувань Vera Rubin зросла у кілька разів, SpaceXAI посилює інвестиції в агентів та космічний AI

Nvidia пришвидшує конкуренцію у сфері інфраструктури AI, переводячи її від традиційної продуктивності тренування та виведення моделей до нового етапу, зосередженого на швидкості генерації Token, енергоспоживанні та собівартості в Agentic AI.

24-го числа за східноамериканським часом, у понеділок, Nvidia оголосила про повномасштабне виробництво Groq 3 LPX для інтерактивного AI виведення. Як важлива складова Vera Rubin платформи, Groq 3 LPX орієнтований на наднизьку затримку генерації Token; за даними Artificial Analysis, на моделі Gemma 4 31B при контексті 100,000 Token Groq 3 LPX досяг 3400 Token/сек — це рекорд для даної моделі; для навантажень типу агентного програмування відповідь була максимально у 4 рази швидшою від найближчої конкурентної платформи.

Одночасно Nvidia оприлюднила нові результати тестування Vera Rubin NVL72 з реальними агентними навантаженнями: на робочому навантаженні SemiAnalysis AgentX, з використанням моделі DeepSeek V4 Pro, Vera Rubin досягла максимальної пропускної здатності на мегават (MW) у 30 разів більшої за попереднє покоління GB300 NVL72, а собівартість Token знизилася максимально у 35 разів. Nvidia підкреслює, що завдання агентів відрізняються від традиційних чатів та резюме: контекст завдання накопичується протягом сотень кроків, навіть досягаючи сотень тисяч Token.

Того ж дня Nvidia також повідомила, що SpaceXAI використовуватиме Vera CPU для прискорення застосування AI-агентів нового покоління та розширить побудову платформ на основі Vera Rubin у міру зростання обчислювальної потужності до кількох GW; крім того, SpaceXAI планує впровадити оптимізовану версію Vera Rubin NVL72 на орбіті для першої серії AI-супутників Starmind.

Groq 3 LPX повномасштабно виробляється: Nvidia завершує “останню милю” для агентів

Nvidia тепер офіційно випускає Groq 3 LPX у виробництво, не для заміни GPU як окремого чипа для виведення, а для доповнення Vera Rubin можливостями традиційної GPU-архітектури спеціально в генерації Token з низькою затримкою.

Для агентів виконання задачі часто не обмежується одним питанням-відповіддю: агент має читати файли, викликати інструменти, виконувати код, перевіряти результати, продовжуючи міркування згідно результатів, що може повторюватись сотні або тисячі разів. У цьому процесі швидкість генерації Token на кожному кроці впливає на час виконання всієї задачі.

Nvidia зазначає: AI-агенти створюють дві різних обчислювальних проблеми — треба ефективно працювати з великим і зростаючим контекстом і одночасно безперервно генерувати Token з наднизькою затримкою. Vera Rubin NVL72 забезпечує широке тренування, виведення та обробку контексту, а Groq 3 LPX оптимізований для швидкості інтерактивного користувача, підвищуючи пропускну здатність генерації Token.

Останнє тестування Nvidia показує, що Groq 3 LPX на Gemma 4 31B з контекстом 100K досягає 3400 Token/сек; для агентних і інших затримково-чутливих навантажень швидкість відповіді сягає 4 разів перевищення конкурентних платформ. За словами Nvidia, така швидкість дозволяє агентам швидше завершувати такі послідовні завдання як написання коду, тестування, виклик інструментів і верифікація результатів.

У бізнесі AI-хмарний сервіс Nebius стане першим використовуючим Groq 3 LPX у хмарних платформах, з планами впровадження в Nebius Token Factory. Groq також планує бути серед перших користувачів цієї платформи.

Це означає, що з масовим запуском Groq 3 LPX — можливості, отримані Nvidia через купівлю Groq, справді інтегруються в продуктові системи дата-центрів Vera Rubin.

30 разів — це не “швидкість” у 30 разів, а кількість агентних задач на мегават

Навіть важливішим, ніж показник 3400 Token/сек, є акцент Nvidia на пропускній здатності та собівартості Token на мегават.

Результати тестування показують: під навантаженням SemiAnalysis AgentX Vera Rubin NVL72 на мегават досягає у 30 разів більшої пропускної здатності, ніж GB300 NVL72, а собівартість Token найменша у 35 разів. Тестування проводиться на реальних агентних програмних сценаріях, враховуючи приріст контексту, виклики інструментів та генерацію субагентів.

Тому збільшення пропускної здатності на мегават у 30 разів — це прояв різкого покращення ефективності AI-виведення, але не означає просто підвищення швидкості виведення чипа у 30 разів.

Цей показник має особливу значимість для AI-дата-центрів.

Традиційні сервіси великих моделей більше зосереджувалися на затримці одного запиту та пропускній здатності; агентні навантаження постійно витрачають Token. Nvidia, посилаючись на дані OpenRouter, каже: споживання Token у навантаженнях агентного AI може бути у 15 разів більшим, ніж у простих чатах. Причина — агент може спочатку звертатися до бази даних, шукати новини і файли, викликати субагентів для аналізу, запускати код і проводити повторну верифікацію — за цей час контекст суттєво збільшується.

Це призводить до появи нового підходу до оцінки економічної ефективності AI-інфраструктури: скільки корисних агентних задач можна виконати на одному мегаваті електроенергії?

В умовах, коли електроенергія та дата-центр-ресурси стають вузьким місцем розширення AI, збільшення числа Token на одиницю електроенергії може бути важливішим за просто підвищення пікової обчислювальної потужності.

Vera Rubin: від “GPU-платформи” до цілісної AI-фабрики

З погляду архітектури, Groq 3 LPX не є самостійним продуктом, а частиною стратегії “максимальної координації” Nvidia в межах Vera Rubin.

Nvidia раніше визначила Vera Rubin як AI-фабрику для епохи Agentic AI. Система складається не лише із GPU, а побудована навколо обчислень, мереж, зберігання та програмних рішень з координацією різних компонентів: Rubin GPU, Vera CPU, Groq 3 LPX, BlueField-4 DPU, Spectrum-6 SPX тощо.

Rubin GPU відповідає за масове тренування, виведення і обробку контексту; Groq 3 LPX забезпечує швидку генерацію Token; Vera CPU обробляє великі CPU-інтенсивні завдання між запуском моделей агентів, зокрема оркестрацію інструментів, виконання коду, обробку даних та моделювання.

За попередніми архітектурними даними Nvidia, платформа Vera Rubin використовуючи сім чипів і п’ять типів спеціалізованих стійок для максимальної координації, дозволяє кожному апаратному компоненту виконувати найбільш оптимальні завдання, а не покладати всі AI-навантаження на один вид процесора.

Це означає, що Nvidia піднімає AI-інфраструктуру з “GPU-кластеру” до гетерогенної обчислювальної системи.

Для AI-хмарних провайдерів така архітектура дозволяє оптимально налаштовувати ресурси під різні етапи — тренування, довгий контекст, генерацію Token, виклики інструментів — підвищуючи ефективність і економічну дохідність дата-центру в цілому.

SpaceXAI інвестує у Vera: агентний AI з датацентру виходить у космос

Під час повномасштабного запуску Groq 3 LPX компанія SpaceXAI також оголосила про подальше впровадження системи Vera Rubin Nvidia.

24 серпня Nvidia оголосила: SpaceXAI розгорне Vera CPU для застосування AI-агентів нового покоління. Vera спроектована для навантажень на CPU поза межами виведення моделей — таких як оркестрація інструментів, виконання коду, обробка даних, управління завданнями та моделювання.

Vera використовує 88 власних ядер Olympus від Nvidia та високошвидкісну пам’ять LPDDR5X з максимальною пропускною здатністю 1.2 TB/s. Nvidia повідомляє, що для AI-агентів, навчання із підкріпленням та обробки даних швидкість виконання Vera максимально у 1.8 рази більша за x86 CPU.

Для SpaceXAI цінність Vera полягає не тільки у підвищенні продуктивності CPU.

У процесі роботи агентів багато завдань виконуються між виведенням GPU — наприклад, запуск коду, обробка даних, виклики інструментів та координація агентів. Якщо CPU справляється повільно, GPU змушена чекати, знижуючи ефективність AI-фабрики.

SpaceXAI прагне використовувати Vera для обробки таких “дозапускових” завдань, щоб GPU могла більше фокусуватися на тренуванні і виведенні моделей, підвищуючи ефективність системи.

SpaceXAI також планує розширити Grok AI-інфраструктуру на основі Vera Rubin, нарощуючи потужності до кількох GW; і також використовувати оптимізовану Vera Rubin NVL72 для першої серії супутників Starmind AI.

Це означає, що прискорена обчислювальна система Nvidia розширюється від наземних дата-центрів до орбітальних обчислень.

Від “чат-бота” до “автоматичного виконання” — змінюється попит на AI-потужності

Groq 3 LPX повномасштабне виробництво, Vera Rubin із 30-кратною пропускною здатністю на мегават, SpaceXAI розширює Vera Rubin до Starmind-супутників — усі ці новини Nvidia відображають одну тенденцію: AI-застосування переходить від генерації контенту до автономного виконання завдань.

У чатах та резюме користувачі зазвичай чекають швидкої текстової відповіді від моделі; у агентних сценаріях модель має прогнозувати, викликати інструменти, виконувати код, доступитися до зовнішніх даних і знову перевіряти результати.

Це означає, що основні показники для інфраструктури AI у майбутньому можуть змінитися — замість “навчити більшу модель” акцент перейде на кількість ефективних Token на одиницю електроенергії, численні виконані задачі на одиницю вартості та час на виконання складних завдань агентами.

Nvidia об’єднує Groq 3 LPX, Vera CPU і Rubin GPU в єдину AI-фабрику, щоб врахувати ці зміни у дизайні інфраструктури.

А SpaceXAI пропонує ще більш креативний напрям застосування: якщо система справді розшириться із наземних дата-центрів до орбіти, межі AI-обчислень більше не обмежуватимуться традиційними серверними приміщеннями.