Nvidia е изправена пред предстоящо изпитание за използването на чипове

Съперниците на Nvidia, която господства на пазара за AI чипове, от дълго време се надяват, че една инфлексна точка ще им помогне да наваксат изгубените позиции.

Този миг може да е налице. Засега обаче има малко признаци, че Nvidia ще отстъпи водачеството си - макар че към момента е открит въпросът дали пазарът на ИИ ще се развие по способи, които в последна сметка ще подкопаят господството му.

Ключовият въпрос е по кое време главният фокус в AI се реалокира от образованието на огромните „ съществени “ модели, които са в основата на актуалните AI системи, към стартирането на тези модели в необятно потребление в приложенията, употребявани от огромен брой консуматори и бизнеси.

Със способността си да се оправят с голям брой калкулации редом, мощните графични процесори на Nvidia, или GPU, са запазили превъзходството си в интензивното образование за AI с данни. За разлика от това, осъществяването на поръчки против тези AI модели — известни като заключения — е по-малко взискателна активност, която би могла да даде опция за производителите на по-малко мощни — и по-евтини — чипове.

Всеки, който чака бърза смяна, ще е бил отчаян. Преднината на Nvidia на този по-нов пазар към този момент наподобява страхотна. Обявявайки последните си облаги в четвъртък, компанията сподели, че повече от 40 % от продажбите на нейните центрове за данни през последните 12 месеца към този момент са обвързани с догатки, което съставлява повече от 33 милиарда $ доходи. Това е повече от два пъти и половина от общите продажби на отдела за центрове за данни на Intel за същия интервал.

Но по какъв начин ще се развие пазарът на заключения от тук нататък не е несъмнено. Два въпроса ще дефинират резултата: дали бизнесът с изкуствен интелект продължава да бъде доминиран от конкуренцията за създаване на все по-големи модели на изкуствен интелект и къде ще се организира по-голямата част от изводите.

Късметът на Nvidia е мощно привързан с конкуренция за мащаб. Главният изпълнителен шеф Дженсън Хуанг сподели тази седмица, че са нужни „ 10, 20, 40 пъти повече калкулации “, с цел да се образова всяко ново потомство огромни AI модели, което подсигурява голямо търсене на идните чипове Blackwell на Nvidia. Тези нови процесори също по този начин ще обезпечат най-ефективния метод за заключения против тези „ мултитрилиони параметрични модели “, добави той.

И въпреки всичко не е ясно дали все по-големите модели ще продължат да преобладават на пазара или тези в последна сметка ще доближи точка на намаляваща възвръщаемост. В същото време по-малки модели, които дават обещание доста от същите преимущества, както и модели с по-малки благоприятни условия, предопределени за по-тесни задания, към този момент навлизат на мода. Meta, да вземем за пример, неотдавна съобщи, че нейният нов Llama 3.1 може да доближи продуктивността на усъвършенстваните модели като GPT-4 на OpenAI, макар че е доста по-малък.

Подобрени техники за образование, постоянно разчитащи на по-големи количества високи - качествени данни, са помогнали. Веднъж подготвени, най-големите модели могат също да бъдат „ дестилирани “ в по-малки версии. Такива разработки дават обещание да донесат повече от работата по изводите на AI в по-малки или „ крайни “ центрове за данни и към смарт телефони и компютри. „ Работните натоварвания на AI ще се приближат до мястото, където са данните или потребителите “, споделя Арун Чандрасекаран, анализатор в Gartner.

Групата от съперници, които обръщат внимание на този зараждащ се пазар, нараства бързо. Компанията за мобилни чипове Qualcomm, да вземем за пример, е първата, която създава чипове, способни да зареждат нов клас лични компютри с изкуствен интелект, съответстващи на дизайна, изложен от Microsoft – разработка, която насочва непосредствено предизвикателство към дългогодишния водач в чиповете за лични компютри Intel.

Междувременно пазарът на центрове за данни притегли необятен набор от евентуални съперници, от започващи компании като Cerebras и Groq до софтуерни колоси като Meta и Amazon, които са създали свои лични чипове за заключения.

Неизбежно е Nvidia да загуби пазарен дял, защото AI изводите се реалокират към устройства, където към момента не участват, и към данните центрове на облачни компании, които избират вътрешни дизайни на чипове. Но с цел да отбрани своя терен, той се обляга мощно на софтуерната тактика, която от дълго време е работила като трап към неговия хардуер, с принадлежности, които улесняват разработчиците да употребяват неговите чипове.

Този път работи върху по-широка гама корпоративен програмен продукт, с цел да помогне на фирмите да изградят приложения, които употребяват най-добре AI – нещо, което също би подсигурило търсенето на чипове. Nvidia разкри тази седмица, че чака приходите й от този програмен продукт да доближат годишен % от $2 милиарда до края на тази година. Цифрата е дребна за компания, за която се чака да генерира общи доходи от над 100 милиарда $, само че сочи възходящото нахлуване на технологии, които би трябвало да усилят „ лепкавостта “ на продуктите. Пазарът на AI чипове може да навлиза в нова фаза, само че хватката на Nvidia не демонстрира признаци за намаляване.