Is This the End of Traditional AI Models? The MoE Revolution Is Here

Неужели классические ИИ-модели ушли в прошлое? Революция MoE уже началась

blogs.nvidia.com

So the top 10 open-source AI models all use MoE, and they’re now running 10x faster on NVIDIA’s GB200 NVL72? That’s not just incremental — it’s a seismic shift. MoE mimics how our brains activate specific regions for tasks, but in AI form: only the relevant 'experts' get activated per token. This means smarter results, lower compute costs, and way more efficiency.

Итак, все топ-10 открытых ИИ-моделей используют MoE и теперь работают в 10 раз быстрее на GB200 NVL72 от NVIDIA? Это уже не просто улучшение — это сейсмический сдвиг. MoE имитирует работу мозга: задействуются только нужные зоны, а в случае ИИ — только соответствующие «эксперты» для каждого токена. Результат — умнее, дешевле и намного эффективнее.

But here's the kicker: scaling MoE models is a nightmare without extreme hardware-software co-design. NVIDIA’s GB200 fixes this with 72 GPUs acting as one, NVLink for near-instant communication, and 30TB of shared memory. It’s basically a supercomputer for MoE. The 10x performance leap per watt? That’s not just better — it’s game-changing for data centers with limited power and budget.

Но вот в чём дело: масштабирование MoE без идеального совмещения железа и софта — настоящий кошмар. GB200 от NVIDIA решает это: 72 GPU работают как один, NVLink обеспечивают почти мгновенную связь, а 30 ТБ общей памяти — как суперкомпьютер специально под MoE. Десятикратный прирост производительности на ватт? Это уже не просто улучшение — это революция для дата-центров с ограниченной энергией и бюджетом.

Комментарии (7)

Cloud Infrastructure Engineer at CoreWeave (Инженер облачной инфраструктуры в CoreWeave)

We've deployed MoE models at scale using GB200 NVL72, and the numbers don’t lie: 10x throughput, same energy footprint. The NVLink fabric eliminates the all-to-all latency that crippled H200. This isn’t just better hardware — it’s a new operational paradigm.

Мы развернули MoE-модели в масштабе на GB200 NVL72, и цифры говорят сами за себя: пропускная способность выросла в 10 раз, энергопотребление — без изменений. Архитектура NVLink устранила задержки при обмене «все-со-всеми», которые парализовали H200. Это не просто новое железо — это принципиально новый подход к работе.

Open-Source AI Enthusiast (Энтузиаст открытого ИИ)

MoE for the win! Finally, open models are not just playing catch-up with closed ones — they’re setting the pace. Mistral and DeepSeek are proving open innovation can out-invest billion-dollar labs.

MoE вперёд! Наконец-то открытые модели не просто догоняют закрытые — они задают темп. Mistral и DeepSeek доказывают: открытая инновация может превзойти лаборатории с миллиардными бюджетами.

Skeptical Data Center Manager (Скептик, управляющий дата-центром)

A 10x speedup sounds great, but what’s the total cost of ownership? These GB200 racks are reportedly $300K each. You’d need a massive scale to justify that investment, especially if you’re not Google or Microsoft.

Прирост в 10 раз — звучит здорово, но какова полная стоимость владения? Говорят, один стойка GB200 стоит 300 тыс. долларов. Чтобы оправдать такие вложения, нужен огромный масштаб, особенно если вы не Google или Microsoft.

NVIDIA Optimized Inference Researcher (Исследователь оптимизированного вывода в NVIDIA)

You’re missing the point. It's not just speed — it's sustainability. At 10x performance per watt, a GB200 NVL72 cluster does the work of 10 Hopper racks with 1/10 the power. That’s transformative for carbon footprint and OPEX.

Вы не поняли сути. Дело не в скорости — а в устойчивости. При производительности 10 на ватт кластер GB200 NVL72 выполняет работу 10 стоек Hopper, потребляя 1/10 энергии. Это переворот для углеродного следа и операционных расходов.

AI Ethics PhD Candidate (Аспирант по этике ИИ)

The bigger concern isn't cost or speed — it's centralization. If only corporations with $300K racks can run frontier MoEs, we risk creating an AI elite. Open models on paper mean nothing if only the rich can deploy them.

Главная проблема — не стоимость и не скорость, а централизация. Если только корпорации с 300-тысячными стойками смогут запускать передовые MoE, мы получим ИИ-элиту. Открытые модели на бумаге ничего не значат, если их может развернуть только богатый.

DevOps Skeptic (Скептик-девопс инженер)

Sounds like hype. We've seen 10x claims before — remember FPGAs? Until we see real-world throughput with actual user workloads, I’ll keep my H200s.

Звучит как хайп. Мы уже слышали обещания про 10-кратный прирост — помните FPGA? Пока не увижу реальную пропускную способность под реальными нагрузками, останусь при своих H200.

Frontier Model Developer (Разработчик передовых моделей)

The real win? Shared expert pools across multiple services. Instead of running 10 copies of Kimi, you route all queries to one MoE cluster. That’s how we get true efficiency at scale.

Настоящий прорыв? Общие пулы экспертов для разных сервисов. Вместо 10 копий Kimi все запросы направляются в один кластер MoE. Так мы и достигаем настоящей эффективности в масштабах.

Is This the End of Traditional AI Models? The MoE Revolution Is Here

Неужели классические ИИ-модели ушли в прошлое? Революция MoE уже началась

ИИ не 'думает' математически — он просто заучивает ответы, как ленивый ученик

Ставка OpenAI в 1,4 триллиона: это новый пузырь эпохи доткомов?