NVIDIA поддерживает SSI Ильи Суцкевера, готовясь к десятикратному увеличению вычислительных мощностей

Введение

Тайная лаборатория Ильи Суцкевера по ИИ, Safe Superintelligence Inc. (SSI), заключила долгосрочное стратегическое партнерство с NVIDIA.

Две компании объявили 27 июля 2026 года, что NVIDIA сделала значительные инвестиции в SSI и предоставит лаборатории доступ к своей вычислительной платформе следующего поколения Vera Rubin. Ожидается, что инвестиции и доступ к оборудованию увеличат доступные вычислительные мощности SSI примерно на порядок.

Собственное заявление SSI было еще более прямым: компания сообщила, что ее исследования достигли точки, когда масштабирование стало оправданным.

SSI заявила, что партнерство с NVIDIA поможет увеличить ее вычислительные мощности в 10 раз в течение следующих 12 месяцев.

Суцкевер кратко подвел итог момента в коротком посте:

«Пора масштабировать SSI».

Компании не раскрыли финансовые условия в своем официальном объявлении. Reuters, ссылаясь на источник, знакомый со сделкой, сообщило, что инвестиции NVIDIA в акционерный капитал составляют 5 миллиардов долларов. Bloomberg ранее сообщал ту же цифру.

Примечание о точности: Сумма в 5 миллиардов долларов является сообщенной цифрой, а не числом, раскрытым NVIDIA или SSI в официальном объявлении о партнерстве.

SSI и NVIDIA формируют долгосрочный альянс

Safe Superintelligence была запущена в июне 2024 года Ильей Суцкевером, Дэниелом Гроссом и Дэниелом Леви с необычно узкой целью: создать безопасный сверхразум, не отвлекаясь на обычные продуктовые циклы.

Веб-сайт компании до сих пор отражает эту направленность.

SSI описывает себя как лабораторию, «нацеленную на прямое попадание», сфокусированную на одном продукте: безопасном сверхразуме.

В отличие от большинства передовых компаний в области ИИ, SSI не тратила последние два года на выпуск чат-ботов, API для разработчиков, карточек моделей, публичных демонстраций или исследовательских работ.

Заявленная стратегия компании заключается в совместной работе над возможностями и безопасностью как техническими проблемами, при этом бизнес изолирован от краткосрочного коммерческого давления.

Это делает партнерство с NVIDIA особенно примечательным. Производитель чипов заявляет, что решил углубить отношения после получения редкого доступа к тщательно охраняемым

Исследование

Согласно официальному объявлению NVIDIA, SSI последние два года занималась разработкой нового направления исследований, направленного на создание мощного ИИ, сохраняющего надежную согласованность.

Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг заявил, что Суцкевер отвечал за фундаментальные прорывы в современном ИИ, начиная с AlexNet, и выразил надежду, что SSI сможет открыть что-то новое с помощью платформы Vera Rubin.

Заявление Суцкевера было сосредоточено на том же:

«У нас есть исследования, которые заслуживают масштабирования, и доступ к большому компьютеру NVIDIA позволит нам это сделать».

Платформа Vera Rubin предоставит SSI гораздо больше вычислительных мощностей

Партнерство дает SSI доступ к новой платформе NVIDIA Vera Rubin.

По словам NVIDIA, Vera Rubin разработана для крупномасштабного обучения и вывода, особенно для моделей с триллионами параметров, задач с длинным контекстом, систем со смесью экспертов и агентного ИИ.

Для SSI важным показателем является не результат теста, а емкость.

Компания сообщает, что сочетание инвестиций NVIDIA и доступа к Vera Rubin позволит увеличить ее вычислительные мощности примерно в 10 раз.

В объявлении SSI в социальных сетях говорится, что это увеличение ожидается в течение следующих 12 месяцев.

NVIDIA и SSI также будут сотрудничать в области технической эволюции текущих и будущих вычислительных платформ NVIDIA, при этом SSI будет предоставлять обратную связь на основе собственных исследований в области ИИ.

Сообщается об инвестициях в акционерный капитал в размере 5 миллиардов долларов

В официальном пресс-релизе инвестиции NVIDIA описываются только как «значительные».

Впоследствии Reuters сообщило, что инвестиции в акционерный капитал составляют 5 миллиардов долларов, ссылаясь на источник, знакомый со сделкой.

Если эта информация верна, это будет необычно крупная стратегическая инвестиция в компанию, которая еще не выпустила коммерческий продукт.

По имеющимся данным, партнерство было оформлено в течение нескольких недель.

Эта скорость отчасти делает историю интересной: NVIDIA, похоже, приобрела достаточную уверенность благодаря частному доступу к исследованиям SSI, чтобы вложить как капитал, так и дефицитную вычислительную инфраструктуру следующего поколения.

Почему инвесторы поддержали SSI до появления продукта

SSI привлекла большие объемы капитала, несмотря на то, что публично раскрыла очень мало.

В сентябре 2024 года, примерно через три месяца после запуска, компания привлекла более 1 миллиарда долларов при заявленной оценке примерно в 5 миллиардов долларов.

Среди инвесторов были Andreessen Horowitz, Sequoia Capital, DST Global, SV Angel и NFDG.

В то время SSI заявила, что средства будут использованы в первую очередь для приобретения вычислительных мощностей и найма исследователей и инженеров.

В апреле 2025 года, по сообщениям, компания привлекла еще 2 миллиарда долларов при оценке в 32 миллиарда долларов. Раунд возглавила Greenoaks, в нем также приняли участие такие инвесторы, как Andreessen Horowitz и Lightspeed. Alphabet и NVIDIA также поддержали компанию.

Это означает, что SSI достигла частной оценки в 32 миллиарда долларов, не выпустив модель, продукт или обычную публичную техническую дорожную карту.

Частично это объясняется послужным списком Суцкевера.

Он был одним из авторов AlexNet — нейронной сети 2012 года, которая помогла утвердить глубокое обучение как доминирующий подход в компьютерном зрении. Позже он работал в Google Brain и внес вклад в исследования, включая...

sequence-to-sequence learning и AlphaGo.

В 2015 году он стал сооснователем OpenAI и занял пост главного научного сотрудника. Он участвовал в работе над несколькими поколениями крупномасштабных моделей компании до своего ухода в мае 2024 года.

Месяц спустя он запустил SSI.

Новая компания была намеренно спроектирована так, чтобы избежать коммерческой напряжённости, связанной с выпуском потребительских продуктов, одновременно ведя передовые исследования в области ИИ.

На её сайте говорится:

«SSI — это наша миссия, наше название и вся наша дорожная карта продукта».

Это по сути единственное публичное описание того, что строит компания.

Что увидела NVIDIA?

Это самый большой неотвеченный вопрос.

SSI практически ничего не опубликовала о своих текущих исследованиях.

Нет ни публичной модели, ни детальной статьи об архитектуре, ни таблицы с бенчмарками, ни технической демонстрации, позволяющей сторонним наблюдателям самостоятельно оценить работу, стоящую за партнёрством.

Тем не менее, в объявлении NVIDIA есть одно необычно конкретное утверждение: компания получила редкий доступ к тщательно охраняемым исследованиям SSI, прежде чем решила ускорить партнёрство.

NVIDIA заявляет, что SSI разрабатывает «новое направление исследований», нацеленное на мощный и надёжно согласованный ИИ.

SSI, в свою очередь, сообщает, что исследования теперь достигли точки, когда их масштабирование оправдано.

Эти заявления значимы, но они всё ещё являются описаниями от двух компаний, непосредственно участвующих в сделке.

Без статьи, модели или воспроизводимого эксперимента сторонние наблюдатели пока не могут определить:

• В чём именно заключается новое направление исследований
• Меняет ли оно архитектуру модели
• Меняет ли оно цели обучения
• Основывается ли оно на новых или синтетических данных
• Меняет ли оно пост-тренинг или обучение с подкреплением
• Чем его подход к безопасности отличается от существующих методов согласования
• Какие доказательства убедили NVIDIA, что работу стоит масштабировать

Пока самым сильным публичным сигналом является готовность NVIDIA выделить как финансирование, так и доступ к Vera Rubin.

Возвращение масштабирования

Партнёрство особенно примечательно из-за давней связи Суцкевера с идеей масштабирования систем ИИ.

В 2020 году исследователи OpenAI опубликовали работу, показывающую, что потери языковых моделей подчиняются предсказуемым степенным законам в зависимости от размера модели, размера набора данных и вычислительных затрат на обучение.

Эта линия исследований помогла укрепить общеотраслевую стратегию: если более крупные модели, обученные на большем количестве данных и вычислений, улучшаются предсказуемо, то одним из самых надёжных способов создания более мощных систем является масштабирование.

GPT-3 стал одним из самых ярких примеров этого подхода.

В последующие годы масштабирование привело к всё более крупным тренировочным запускам в OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta, xAI и других лабораториях.

Однако в последнее время в отрасли ведётся дискуссия о том, не приносит ли обычное предтренировочное масштабирование убывающую отдачу. Исследовательские группы всё чаще изучают рассуждения, обучение с подкреплением, синтетические данные, вычислительные затраты во время тестирования, мультимодальное обучение и новые архитектуры.

Сам Суцкевер публично заявлял, что ИИ вступает в период, когда фундаментальные исследования снова имеют значение.

Это делает его последнее направление особенно интересным.

SSI не

Просто заявляет, что ей нужно больше графических процессоров.

Она утверждает, что сначала потратила примерно два года на поиск исследовательского направления, и сейчас считает, что это направление заслуживает больше вычислительных ресурсов.

Иными словами, последовательность действий выглядит так:

1. Найти новый исследовательский подход.
2. Протестировать его в частном порядке.
3. Решить, что он достаточно перспективен для масштабирования.
4. Увеличить вычислительные мощности примерно в 10 раз.

Это отличается от масштабирования неизменной архитектуры просто потому, что стало доступно больше оборудования.

Новая кривая масштабирования — или просто более крупный эксперимент?

В первоначальном отчёте партнёрство с NVIDIA представляется как возвращение Сутскевера на «арену масштабирования».

Такая интерпретация возможна, но имеющиеся данные пока не позволяют сказать, что именно SSI планирует масштабировать.

Это может быть как обычный прогон обучения frontier-модели, так и иная цель обучения, архитектура, механизм безопасности или процесс пост-обучения.

Разница имеет значение.

Увеличение вычислительных мощностей в 10 раз становится стратегически важным только в том случае, если от него выигрывает базовый метод.

Публичные заявления SSI указывают на то, что компания считает, что пересекла этот порог.

NVIDIA, по-видимому, достаточно убеждена, чтобы помочь обеспечить инфраструктуру.

Остальному AI-сообществу ещё предстоит дождаться доказательств.

Часто задаваемые вопросы

Что такое Safe Superintelligence Inc.?

Safe Superintelligence Inc. (SSI) — это AI-исследовательская компания, основанная в 2024 году Ильёй Сутскевером, Дэниелом Гроссом и Дэниелом Леви. Её заявленная цель — создание безопасного сверхинтеллекта, не отвлекаясь на потребительские продукты или краткосрочные продуктовые циклы.

Инвестировала ли NVIDIA официально 5 миллиардов долларов в SSI?

NVIDIA официально подтвердила, что сделала существенные инвестиции, но не раскрыла сумму. Reuters сообщило об инвестициях в акционерный капитал на сумму 5 миллиардов долларов со ссылкой на человека, знакомого со сделкой.

Насколько SSI увеличит свои вычислительные мощности?

NVIDIA заявляет, что партнёрство увеличит вычислительную мощность SSI на порядок. В собственном объявлении SSI описывает это как увеличение примерно в 10 раз в течение следующих 12 месяцев.

Какое оборудование будет использовать SSI?

SSI получит доступ к платформе NVIDIA Vera Rubin. Vera Rubin — это следующее поколение AI-вычислительной платформы NVIDIA для крупномасштабного обучения и инференса.

Выпустила ли SSI модель?

На момент подготовки этой статьи публичной модели SSI не существовало. Компания также опубликовала очень мало технической информации о своих исследованиях.

Почему SSI оценивается так высоко без продукта?

Похоже, инвесторы делают большие ставки на исследовательский послужной список Ильи Сутскевера и потенциал SSI совершить крупный прорыв в AI. Сообщается, что компания достигла оценки в 32 миллиарда долларов в ходе раунда финансирования в 2025 году.

Что NVIDIA увидела в исследованиях SSI?

NVIDIA заявляет, что получила редкий доступ к тщательно охраняемой работе SSI до вступления в партнёрство. Компании публично не раскрывали детали лежащих в основе исследований.

Масштабирует ли SSI просто более крупную языковую модель?

Это не подтверждено. SSI утверждает, что разработала новое исследовательское направление, которое теперь стоит масштабировать, но публично не описывала архитектуру или метод обучения.

Связанные инструменты

• [Safe Superintelligence Inc.

](https://ssi.inc/): Официальный сайт и публичная миссия SSI.

• NVIDIA Vera Rubin: Следующее поколение платформы NVIDIA для крупномасштабного обучения и логического вывода ИИ.
• NVIDIA Developer: Технические ресурсы NVIDIA для ускоренных вычислений и инфраструктуры ИИ.
• Google Cloud TPU: Специализированная платформа ускорителей ИИ от Google, также использовавшаяся SSI.
• JAX: Высокопроизводительная вычислительная среда, широко применяемая в крупномасштабных исследованиях ИИ.
• PyTorch: Фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, используемый для крупномасштабных исследований и обучения моделей.

Связанные ссылки

• Официальное объявление о партнёрстве NVIDIA и SSI: Официальное заявление NVIDIA от 27 июля, охватывающее инвестиции, доступ к Vera Rubin и десятикратное расширение вычислительных мощностей.
• Официальный сайт Safe Superintelligence: Основная миссия и описание компании SSI.
• Reuters: NVIDIA инвестирует 5 миллиардов долларов в SSI: Независимое освещение суммы инвестиций и сделки.
• Законы масштабирования OpenAI для нейросетевых языковых моделей: Исследование 2020 года, формализовавшее ключевые эмпирические взаимосвязи между производительностью модели, вычислительными ресурсами, данными и масштабом.
• Статья о GPT-3: Работа, описывающая GPT-3 и прирост производительности за счёт масштабирования языковых моделей.

Итог

NVIDIA и SSI заключили долгосрочное стратегическое партнёрство, которое предоставляет лаборатории Ильи Суцкевера доступ к системам Vera Rubin и дополнительные мощности, увеличивающие её вычислительные ресурсы примерно в 10 раз.

Компании официально раскрыли существенные инвестиции NVIDIA, но не их размер. Reuters сообщает, что доля в капитале оценивается в 5 миллиардов долларов.

Наиболее важной частью объявления может быть собственное объяснение SSI: после почти двух лет строго засекреченных исследований лаборатория теперь считает, что её работа достигла этапа, оправдывающего дальнейшее масштабирование.

Партнёрство не раскрывает, что именно обнаружила SSI, но предоставляет компании вычислительные ресурсы, необходимые для выяснения того, будет ли это частное направление исследований продолжать улучшаться при масштабировании.