Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Рекламные акции
AI
Gate AI
Ваш универсальный AI-ассистент для любых задач
Gate AI Bot
Используйте Gate AI прямо в вашем социальном приложении
GateClaw
Gate Синий Лобстер — готов к использованию
Gate for AI Agent
AI-инфраструктура: Gate MCP, Skills и CLI
Gate Skills Hub
Более 10 тыс навыков
От офиса до трейдинга: единая база навыков для эффективного использования ИИ
GateRouter
Умный выбор из более чем 30 моделей ИИ, без дополнительных затрат (0%)
Молодость — не знала, что мама Су хороша, ошибочно принимала мусор за сокровище.
Когда вышел DEEPSEEK, акции американского рынка с ИИ резко упали, AMD даже опустилась до 80, за несколько месяцев уже 300, действительно вызывая недоумение.
Но что поделать, упущенное — потому что не понимала, не понимаешь — учись, тренируйся.
В течение последних трех лет основное потребление вычислительной мощности ИИ шло на «обучение» — OpenAI обучает GPT-4, Anthropic обучает Claude, Google обучает Gemini, все это — обучение.
Особенность обучения — однократное, концентрированное, с пиковыми нагрузками.
Но каждый раз, задавая вопрос ChatGPT, каждый раз, когда Claude пишет код, каждый раз, когда Midjourney генерирует изображение — вы расходуете не обучающую мощность, а推理算力.
推理的特征是持续的、分散的、长尾的。
Обучение завершено — модель запущена. После запуска она отвечает на запросы сотен миллионов пользователей 24 часа в сутки.
Через три месяца расход на обучение в общем балансе уже незаметен — всё это推理.
Этот переломный момент я могу объяснить сравнением.
В 2023 году推理 примерно занимает 20% расходов на ИИ, в 2024 году этот показатель достигнет 50%, к 2026 году уже превысит 55%, и продолжает расти.
Некоторые более радикальные прогнозы предполагают, что к 2030 году推理 займет 70-80%.
Обратите внимание, что это не связано с сокращением потребности в обучении — абсолютные расходы на обучение продолжают расти, — а推理 растет гораздо быстрее.
На вершине этой большой кривой推理 — NVIDIA.
В 2026 финансовом году NVIDIA (по состоянию на январь 2026) доходы дата-центров составили 194 миллиарда долларов, два года назад эта цифра была менее 50 миллиардов.
Такой рост в истории полупроводников не наблюдался.
Экосистема CUDA с пятью миллионами разработчиков, двадцатилетним опытом, одновременной загрузкой обучающих и推理侧 — это настоящий монополизм.
Глава NVIDIA, вторая по значимости AMD, третьи — Google TPU, Amazon Trainium, Meta MTIA — такие структуры сегодня на рынке.
Какое место занимает AMD на этом рынке? Вторая позиция.
Эта позиция очень важна — без второго места первая позиция не имеет ценового давления.
Но второе место — не первое.
Поэтому настоящая проблема сводится к двум подзадачам:
Первое, сможет ли AMD удерживать второе место десять лет?
Второе, сколько стоит удержание этого места?
Кроме того, у AMD есть один сильно недооцененный аспект:
История за спиной 170 тысяч долларов за MI300X от Meta.
«Отчёт AMD: 10 лет назад — дорого ли это за 300 долларов?»