Секрет, который помогает Nvidia стать «машиной для печатания денег»: страны выстраиваются в очередь, чтобы купить чипы

Лидирующая позиция Nvidia

Полупроводниковая промышленность находится на подъеме, и в экосистему полупроводников вливаются огромные средства: от добычи, отбора и переработки полезных ископаемых до исследований и разработок, а также производства микросхем.

По оценкам, стоимость этого рынка может составить около десяти триллионов долларов США. Многие компании в этой сфере — от Азии до Америки и Европы — добились значительных успехов.

Многие «крупные игроки» полупроводниковой промышленности уже давно занимают лидирующие позиции в рейтингах прибыльности. Однако многие эксперты считают, что эра полупроводниковых компаний только начинается.

Основанная более 30 лет назад и изначально специализирующаяся на графических чипах для компьютерных игр, компания Nvidia вскоре обратила свое внимание на искусственный интеллект.

Дженсен Хуан — один из старейших руководителей технологической отрасли. Он заложил основу для развития искусственного интеллекта в Nvidia в 2006 году, разработав чипы для решения задач, выходящих за рамки компьютерной графики.

Компания Nvidia стала крупнейшим бенефициаром гонки среди технологических компаний по встраиванию искусственного интеллекта (ИИ) в свои продукты и услуги. Многие крупные технологические компании тратят миллиарды долларов на покупку графических процессоров Nvidia.

Bí quyết giúp Nvidia trở thành cỗ máy in tiền, các nước xếp hàng mua chip - 1 — Генеральный директор Nvidia демонстрирует татуировку логотипа на руке (Фото: Reuters).

Графические процессоры (GPU) Nvidia, H100, часто используются для создания самых сложных систем искусственного интеллекта. В настоящее время H100 от Nvidia считается самым мощным графическим процессором на рынке, но он также дорог: около 30 000–36 000 долларов, а в случае дефицита цена может достигать 40 000 долларов.

Однако разработчикам искусственного интеллекта пришлось месяцами ждать в очереди, чтобы воспользоваться процессорами Nvidia через поставщиков облачных вычислений.

Спутниковые предприятия в полупроводниковой промышленности, которые играют роль в обработке готовой продукции, также владеют такими известными предприятиями, как TSMC, Samsung, SMIC... с выручкой до десятков миллиардов долларов США в квартал.

Аналитики оценивают, что Nvidia может производить около 1,2 миллиона чипов в год, но удовлетворить спрос становится всё сложнее. Nvidia разрабатывает чипы и заключает контракт на их производство с крупнейшей в мире компанией по производству полупроводников TSMC.

Однако компания сталкивается с трудностями на поздних этапах производства, где кремниевые пластины собираются в готовые изделия. TSMC планирует удвоить мощности на следующих этапах в этом году.

Быстрый рост

Nvidia потребовалось 24 года, чтобы достичь оценки в 1 триллион долларов, будучи публичной компанией. Но всего восемь месяцев спустя она добавила ещё 1 триллион долларов благодаря роли производителя чипов в развитии революции искусственного интеллекта. Рыночная капитализация Nvidia недавно превысила 2 триллиона долларов.

Путь к становлению одной из самых дорогих компаний в Америке начался в ресторане Denny's в 1993 году. В последние годы компания стремительно росла благодаря доминированию Nvidia на рынке графических процессоров.

Эти чипы стали дефицитным и дорогим товаром, и сейчас на долю Nvidia приходится около 80% рынка. Спрос опережает производство, что побуждает конкурентов разрабатывать собственные версии.

Возможность обеспечить поставки графических процессоров может определить, насколько быстро компании смогут разрабатывать новые системы искусственного интеллекта. Многие компании используют свои стабильные поставки графических процессоров для найма новых специалистов по искусственному интеллекту. Эти чипы даже используются в качестве залога при получении кредитов на миллиарды долларов.

Bí quyết giúp Nvidia trở thành cỗ máy in tiền, các nước xếp hàng mua chip - 2 — Выручка Nvidia существенно выросла (Фото: Nvidia).

Флетчер Превин, директор по информационным технологиям компании Cisco, занимающейся сетевыми технологиями, заявил, что чипы были настолько ценными, что их доставляли в бронированных автомобилях.

Когда компания Nvidia недавно отчиталась о третьем квартале подряд с прибылью, превзошедшей ожидания, руководители компании заявили, что поставки по-прежнему ограничены и что новое поколение ИИ-чипов, выпуск которых ожидается в этом году, будет ограничено в поставках.

Эти чипы играют ключевую роль в обучении масштабных языковых моделей, лежащих в основе генеративного ИИ, такого как ChatGPT от OpenAI. Основная часть расходов на ИИ со стороны таких технологических компаний, как Microsoft, Alphabet и Amazon.com, приходится на графические процессоры.

По словам генерального директора и соучредителя Nvidia Дженсена Хуанга, генеративный ИИ вызывает волну инвестиций в размере триллиона долларов, которая, по его мнению, удвоит количество центров обработки данных в мире в течение следующих пяти лет и создаст рыночные возможности для Nvidia.

«Создается совершенно новая отрасль, и это движущая сила нашего роста», — сказал он во время встречи в компании.

Выручка Nvidia за финансовый квартал, завершившийся в конце января, составила 22,1 млрд долларов, что на 265% больше, чем за аналогичный период годом ранее, а чистая прибыль увеличилась почти в восемь раз до 12,3 млрд долларов. Акции Nvidia выросли на 59% в этом году после более чем утроения в 2023 году.

Борьба за покупку фишек

В ответ на конкуренцию в сфере искусственного интеллекта четыре крупные китайские технологические компании конкурируют за чипы у «гиганта» Nvidia. Baidu, ByteDance, Tencent и Alibaba приобрели у Nvidia около 100 000 чипов A800 стоимостью в миллиарды долларов.

Сегодня графические процессоры Nvidia, обеспечивающие вычислительную мощность для разработки крупных моделей, стали незаменимым товаром для крупнейших мировых технологических компаний.

Опасаясь, что США ужесточат контроль над чипами и что поставки чипов будут нарушены, многие компании не имеют иного выбора, кроме как запасаться чипами A800, поскольку никто не хочет отставать в конкурентной борьбе в области искусственного интеллекта.

«Без чипов мы не смогли бы обучать никакие языковые модели», — сказал сотрудник Baidu.

ByteDance, материнская компания TikTok, в настоящее время имеет несколько небольших исследовательских групп, работающих над различными продуктами искусственного интеллекта общего назначения, которые проходят внутреннее тестирование.

Bí quyết giúp Nvidia trở thành cỗ máy in tiền, các nước xếp hàng mua chip - 3 — Продажи чипов H100 и ожидаемый доход на рынке серверов к 2027 году (Фото: Omdia).

В мае прошлого года ByteDance протестировала в TikTok чат-бот Tako на базе искусственного интеллекта, который мог генерировать видеоролики по запросам пользователей. TikTok также недавно подал заявку на регистрацию товарного знака Tako, и компания, возможно, готовится к продвижению чат-бота.

Сотрудники ByteDance сообщили, что компания накопила не менее 10 000 графических процессоров Nvidia для поддержки разработки продуктов, связанных с искусственным интеллектом. Они также разместили заказы на почти 70 000 чипов A800 на сумму около 700 миллионов долларов.

У китайских компаний имеется всего несколько тысяч чипов, которые можно использовать для обучения ИИ, и этот высокий спрос также привел к «дефициту» чипов Nvidia.

Не только поставщики облачных услуг и технологические компании ищут чипы, но и многие лаборатории искусственного интеллекта также заказывают чипы, а Nvidia является наиболее заказываемой компанией-производителем чипов.

По мере роста спроса растут и цены на чипы. Дистрибьютор Nvidia сообщил: «В настоящее время цены на чипы A800, поступающие к дистрибьюторам, выросли более чем на 50%».

Брайан Вентуро, соучредитель и технический директор CoreWeave, объясняет это двойной силой Nvidia — как в области аппаратного, так и программного обеспечения. Он считает, что ни одна другая компания не способна производить чипы лучше, чем Nvidia.

Сосредоточение на разработке собственных чипов

Резкий рост спроса на чипы также побудил конкурентов Nvidia ускорить разработку собственных чипов ИИ.

Компания Advanced Micro Devices начала продавать чипы, чтобы конкурировать с продукцией Nvidia, и ожидает, что объем продаж этих чипов в этом году превысит 3,5 миллиарда долларов.

Британский разработчик микросхем Arm Holdings также включился в эту деятельность. Intel начала продавать центральные процессоры, способные выполнять вычисления с использованием искусственного интеллекта.

Существует также ряд стартапов, разрабатывающих ИИ-чипы. Крупные облачные компании, такие как Google и Amazon, также работают над ИИ-чипами. В ноябре прошлого года Microsoft представила свой первый ИИ-чип под названием Maia 100.

Bí quyết giúp Nvidia trở thành cỗ máy in tiền, các nước xếp hàng mua chip - 4 — Дженсен Хуанг, генеральный директор и соучредитель Nvidia (Фото: Investing).

Многие отраслевые аналитики утверждают, что преимущество Nvidia не может быть легко подорвано конкуренцией благодаря глубине и сложности программного обеспечения, на разработку которого она потратила годы, встроенного в ее чипы.

Тем временем стартапы и крупные технологические компании хвастаются количеством накопленных ими чипов Nvidia.

В прошлом месяце Марк Цукерберг, генеральный директор Meta Platforms, сообщил в Instagram, что его компания планирует потратить несколько миллиардов долларов на покупку 350 000 чипов H100 у Nvidia до конца этого года.

Google создала исполнительный комитет, который определяет распределение вычислительных ресурсов между внутренними и внешними пользователями. Microsoft также запустила аналогичную программу распределения, называемую Советом по графическим процессорам (GPU Council), где руководители определяют, как вычислительные ресурсы распределяются между внутренними проектами.

Однако Эндрю Нг, управляющий фондом ИИ, заявил, что AMD и Intel добились значительных успехов в разработке конкурентоспособных программных систем для чипов с поддержкой ИИ.

«Я думаю, что примерно через год дефицит полупроводников уменьшится», — сказал он в интервью Wall Street Journal .

Ссылка на источник