Когда-то компания Nvidia была известна как производитель чипов, используемых в видеоиграх, но в последние годы переключила свое внимание на рынок центров обработки данных.
Американская компания по производству микросхем процветала во время пандемии, поскольку резко вырос спрос на игровые и облачные приложения, а также по всему миру распространилась мода на майнинг криптовалют. К концу финансового года, завершившегося 29 января, доля бизнеса по производству микросхем для центров обработки данных в выручке компании превысила 50%.
Тем временем популярный чат-бот ChatGPT в этом году вывел генеративный искусственный интеллект (ИИ) на новый уровень, используя большие объемы существующих данных для создания нового контента по темам от поэзии до компьютерного программирования.
Microsoft и Alphabet, два технологических гиганта, также являются крупными игроками в сфере ИИ, веря, что генеративные технологии могут изменить подход к работе людей. Обе компании начали гонку по интеграции ИИ в поисковые системы и офисное программное обеспечение, стремясь занять лидирующие позиции в этой отрасли.
По оценкам Goldman Sachs, к 2030 году инвестиции США в ИИ могут составить примерно 1% от объема экономики страны.
Суперкомпьютеры, используемые для обработки данных и запуска генеративного ИИ, используют графические процессоры (GPU). Графические процессоры предназначены для выполнения специфических вычислений, связанных с ИИ, и выполняют их гораздо эффективнее, чем центральные процессоры других производителей чипов, таких как Intel. Например, OpenAI ChatGPT работает на тысячах графических процессоров Nvidia.
Между тем, доля Nvidia на рынке графических процессоров составляет около 80%. Основными конкурентами Nvidia являются Advanced Micro Devices и собственные разработки ИИ-чипов таких технологических компаний, как Amazon, Google и Meta Platforms.
Секрет сублимации
Прорыв компании стал возможен благодаря H100 — чипу на базе новой архитектуры Nvidia под названием «Hopper», названной в честь пионера американского программирования Грейс Хоппер. Бурное развитие искусственного интеллекта сделало H100 самым востребованным товаром в Кремниевой долине.
Эти сверхбольшие чипы, используемые в центрах обработки данных, содержат 80 миллиардов транзисторов, что в пять раз больше, чем в кремниевых чипах новейших iPhone. Хотя они стоят вдвое дороже своего предшественника, A100 (выпущенного в 2020 году), пользователи H100 утверждают, что они обеспечивают в три раза большую производительность.
H100 оказался особенно популярен среди крупных технологических компаний, таких как Microsoft и Amazon, которые строят целые центры обработки данных, ориентированные на рабочие нагрузки ИИ, а также среди стартапов нового поколения в области ИИ, таких как OpenAI, Anthropic, Stability AI и Inflection AI, поскольку он обещает более высокую производительность, которая может ускорить запуск продуктов или со временем сократить затраты на обучение.
«Это один из самых дефицитных инженерных ресурсов», — сказал Брэннин Макби, директор по стратегии и основатель CoreWeave, облачного стартапа на базе искусственного интеллекта, который был одной из первых компаний, получивших поставки H100 в начале этого года.
Другим клиентам повезло меньше, чем CoreWeave: им приходится ждать до шести месяцев, чтобы получить продукт для обучения своих массивных моделей данных. Многие стартапы в области искусственного интеллекта обеспокоены тем, что Nvidia не сможет удовлетворить рыночный спрос.
Илон Маск также заказал тысячи чипов Nvidia для своего стартапа в сфере искусственного интеллекта, заявив, что «графические процессоры сейчас сложнее достать, чем лекарства».
«Расходы на вычислительные мощности резко возросли. Минимальная сумма расходов на серверное оборудование, используемое для создания креативного ИИ, достигла 250 миллионов долларов», — сообщил генеральный директор Tesla.
Хотя H100 появился вовремя, прорыв Nvidia в области искусственного интеллекта начался два десятилетия назад, благодаря программным инновациям, а не аппаратным. В 2006 году компания представила программное обеспечение Cuda, которое позволяет использовать графические процессоры в качестве ускорителей для задач, не связанных с графикой.
«Nvidia увидела будущее раньше всех и переключилась на программируемые графические процессоры. Они увидели возможности, сделали большую ставку и постоянно опережали конкурентов», — сказал Натан Бенаич, партнёр Air Street Capital и инвестор в стартапы в области искусственного интеллекта .
(По данным Reuters, FT)
Источник
Комментарий (0)