Внедрение GPT-5.5 в инфраструктуру NVIDIA: как агенты меняют корпоративную разработку
Более 10 тысяч сотрудников NVIDIA получили ранний доступ к агенту Codex на базе новой модели GPT-5.5. Разбираем, как это влияет на рабочие процессы и экономику вычислений.

Суть
Компания OpenAI представила новую модель GPT-5.5, которая стала вычислительной основой для обновленного агентного приложения Codex. NVIDIA уже развернула эту систему внутри компании для более чем 10 тысяч своих сотрудников. Это событие представляет собой важный прецедент для индустрии: мы наблюдаем переход от экспериментального использования ИИ-агентов к их масштабному применению в сложных корпоративных процессах, где агенты способны автономно обрабатывать информацию и решать многоуровневые задачи.
Контекст
Сотрудничество между NVIDIA и OpenAI имеет глубокие корни и продолжается более десяти лет. Еще в 2016 году OpenAI получила первый ИИ-суперкомпьютер DGX-1. Сегодня партнерство вышло на уровень совместного проектирования аппаратного обеспечения и инфраструктуры. Компании успешно запустили первый вычислительный кластер, состоящий из 100 000 графических процессоров (GPU) на базе стоечных систем GB200 NVL72. Именно эта инфраструктура обеспечила необходимую мощность для создания и последующей работы модели GPT-5.5.

Изображение из источника
Детали
Масштабное внедрение Codex внутри NVIDIA затронуло не только инженеров, но и специалистов из юридического, финансового, маркетингового и кадрового отделов. Внутренние данные показывают существенное ускорение рабочих процессов: циклы отладки сложного кода сократились с нескольких дней до часов, а проверка гипотез, ранее требовавшая недель, теперь выполняется за ночь.
Ключевым фактором, сделавшим такое масштабное внедрение возможным, стала экономика вычислений. Использование систем GB200 NVL72 позволило снизить стоимость обработки миллиона токенов в 35 раз. Одновременно с этим пропускная способность генерации токенов в расчете на один мегаватт энергии выросла в 50 раз по сравнению с системами предыдущего поколения.






