Придбання NVIDIA компанії SchedMD викликає занепокоєння в спільноті штучного інтелекту щодо потенційного упередження у продуктивності проти конкурентів

Згідно з 1M AI News, NVIDIA оголосила про придбання SchedMD у грудні 2025 року. SchedMD є основним розробником відкритого програмного забезпечення для планування робочих завдань Slurm, яке широко використовується для керування плануванням обчислювальних задач у суперкомп’ютерах і AI дата-центрах. Повідомляється, що приблизно 60% суперкомп’ютерів у світі використовують Slurm, зокрема AI-навчальні кластери від таких компаній, як Anthropic, Meta та Mistral, а також суперкомп’ютери, що застосовуються різними урядами для прогнозування погоди й розробки ядерної зброї. Slurm особливо добре справляється з керуванням чипами NVIDIA, але він також має широкі застосування на апаратному забезпеченні, не пов’язаному з NVIDIA. Нещодавно це придбання викликало занепокоєння серед експертів з AI та користувачів суперкомп’ютерів, які побоюються, що NVIDIA може непомітно надавати перевагу власним чипам (таким як CUDA та InfiniBand) через програмні оновлення, потенційно погіршуючи продуктивність обладнання конкурентів на кшталт AMD та Intel. Дехто посилався на попереднє придбання NVIDIA Bright Computing як прецедент, припускаючи, що подібна інтеграція може спричинити втрати продуктивності для інших чипів. Генеральний директор Intersect360 Research Еддісон Снелл висловив занепокоєння, що NVIDIA може перетворити цей універсальний інструмент з відкритим кодом на продукт, «більш придатний або виключний для власного обладнання», впливаючи на справедливу конкуренцію. NVIDIA відповіла, заявивши, що Slurm залишається відкритим, і що компанія й надалі надаватиме покращення та підтримку для всіх користувачів, підкреслюючи свою прихильність до «open source та нейтральності щодо вендорів» у розробці, а також стверджуючи, що клієнти загалом отримають вигоду. Компанія планує зберігати навчання та технічну підтримку для сотень клієнтів SchedMD, водночас заперечуючи, що минулі придбання завдали шкоди сумісності з багатьма типами обладнання. Ця подія розглядається як ключовий тест того, чи зможе NVIDIA справді зберігати відкритість у сферах AI та високопродуктивних обчислень.