Стремительный рост акций, благодаря которому Nvidia Corp. вошла в тройку самых дорогих компаний мира, основан на нескольких предположениях. Одно из них заключается в том, что приложения искусственного интеллекта, ставшие возможными благодаря ее полупроводникам, станут неотъемлемой частью современной экономики. Другое предположение заключается в том, что Nvidia и множество субподрядчиков, на которых она опирается, смогут без проблем удовлетворить растущий спрос на ее оборудование.
Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта то утихает, то разгорается, но Nvidia остается главным продавцом «кирок и лопат» в «золотой лихорадке» ИИ. Доходы компании по-прежнему растут, а портфель заказов на чипы линейки Hopper и их преемника – Blackwell – просто огромен.
Однако дальнейший успех компании зависит от того, найдут ли Microsoft Corp., Google и другие технологические компании достаточно коммерческих применений для ИИ, чтобы получить прибыль от своих масштабных инвестиций в чипы Nvidia. Тем временем антимонопольные органы обратили внимание на доминирующее положение Nvidia на рынке и выясняют, не затрудняет ли компания переход клиентов к другим поставщикам, сообщает Bloomberg.
29 августа акции Nvidia пережили самое сильное однодневное падение за последние четыре недели после того, как компания опубликовала неутешительный прогноз продаж. Компания также подтвердила появившиеся ранее сообщения о том, что в конструкцию Blackwell были внесены изменения, упрощающие ее производство.
С тех пор акции компании отскочили от своего августовского минимума. По оценкам, в этом году выручка компании вырастет более чем в два раза, а в 2025 году повторится аналогичный скачок. Если не произойдет непредвиденного обвала акций, Nvidia завершит год в качестве самого дорогого чипмейкера в мире.
Вот что стало причиной впечатляющего роста компании, а также о грядущих проблемах.
Какие самые популярные чипы Nvidia для искусственного интеллекта?
В настоящее время самым популярным чипом является Hopper H100, чье название связано с именем пионера компьютерных наук Грейс Хоппер. Это более мощная версия графического процессора, который обычно используется в персональных компьютерах и помогает видеоигрокам получать максимально реалистичные визуальные эффекты. Но на смену ему в верхней части линейки пришла линейка Blackwell (названная в честь математика Дэвида Блэквелла).
И Hopper, и Blackwell включают в себя технологию, превращающую кластеры чипов Nvidia в единое целое, способное обрабатывать огромные объемы данных и производить вычисления на высоких скоростях. Это делает их идеально подходящими для решения энергоемкой задачи обучения нейронных сетей, лежащих в основе последнего поколения продуктов искусственного интеллекта.
Компания, основанная в 1993 году, стала первопроходцем на этом рынке благодаря инвестициям, сделанным почти два десятилетия назад, когда она сделала ставку на то, что способность выполнять параллельную работу однажды сделает ее чипы ценными в приложениях за пределами игр.
Компания из Санта-Клары (Калифорния) будет продавать Blackwell в различных вариантах, в том числе в составе суперчипа GB200, который объединяет два графических процессора Blackwell с одним центральным процессором Grace (центральный процессор общего назначения).
Почему ИИ-чипы Nvidia такие особенные?
Так называемые генеративные ИИ-платформы обучаются таким задачам, как перевод текста, обобщение отчетов и анализ изображений, анализируя огромное количество уже имеющегося материала. Чем больше они видят, тем лучше справляются с такими задачами, как распознавание человеческой речи или написание сопроводительных писем. Они развиваются методом проб и ошибок, делая миллиарды попыток достичь мастерства и потребляя огромное количество вычислительной мощности на этом пути.
По данным Nvidia, производительность Blackwell в обучении ИИ в 2,5 раза выше, чем у Hopper. В новой конструкции так много транзисторов – крошечных переключателей, которые обеспечивают способность полупроводников обрабатывать информацию, – что она слишком велика для обычных технологий производства. По словам компании, это фактически два чипа, соединенные друг с другом с помощью соединения, которое обеспечивает их бесперебойную работу как единого целого.
Для клиентов, стремящихся обучить свои платформы искусственного интеллекта выполнять новые задачи, преимущество в производительности, обеспечиваемое чипами Hopper и Blackwell, имеет решающее значение. Эти компоненты считаются настолько ключевыми для развития ИИ, что правительство США ограничило их продажу в Китай.
Как Nvidia стала лидером в области искусственного интеллекта?
Компания из Санта-Клары (Калифорния) уже была королем графических чипов – компонентов компьютера, генерирующих изображения, которые вы видите на экране. Самые мощные из них оснащены тысячами вычислительных ядер, которые одновременно выполняют несколько потоков вычислений, моделируя сложные 3D-рисунки, такие как тени и отражения.
В начале 2000-х годов инженеры Nvidia поняли, что эти графические ускорители можно перепрофилировать для других целей. Исследователи ИИ тем временем обнаружили, что их работа наконец-то может стать практичной благодаря использованию чипов этого типа.
Что делают конкуренты Nvidia?
Nvidia контролирует около 90% рынка графических процессоров для центров обработки данных, по данным компании IDC, занимающейся исследованиями рынка. Доминирующие поставщики облачных вычислений, такие как AWS от Amazon.com Inc., Google Cloud от Alphabet Inc. и Azure от Microsoft, пытаются разработать свои собственные чипы, как и конкуренты Nvidia – Advanced Micro Devices Inc. и Intel Corp.
Эти усилия пока мало способствуют ослаблению доминирующего положения Nvidia. AMD прогнозирует, что в этом году объем продаж процессоров, связанных с ускорителями искусственного интеллекта, достигнет 4,5 миллиарда долларов. Это заметный скачок роста по сравнению с практически нулевым показателем в 2023 году, но он все равно меркнет по сравнению с более чем 100 миллиардами долларов, которые Nvidia получит от продаж для центров обработки данных в этом году, согласно оценкам аналитиков.
Как Nvidia удается опережать своих конкурентов?
Nvidia обновляет свои предложения, включая программное обеспечение для поддержки аппаратного обеспечения, темпами, которые пока не удается превзойти ни одной другой компании. Компания также разработала различные кластерные системы, которые помогают ее клиентам покупать H100 оптом и быстро развертывать их. Такие чипы, как процессоры Xeon от Intel, способны обрабатывать более сложные данные, но у них меньше ядер, и они медленнее справляются с массивами информации, которые обычно используются для обучения программ искусственного интеллекта. Некогда доминирующий поставщик компонентов для центров обработки данных до сих пор не смог предложить акселераторы, которые клиенты были бы готовы выбрать вместо решений Nvidia.
Как поддерживается спрос на чипы ИИ?
Главный исполнительный директор Nvidia, Дженсен Хуанг, заявил, что клиенты разочарованы тем, что не могут получить достаточное количество чипов. «Спрос на них настолько велик, и все хотят быть первыми и все хотят быть самыми-самыми», – сказал он на технологической конференции Goldman Sachs Group Inc. в Сан-Франциско 11 сентября. «Возможно, сегодня у нас более эмоциональные клиенты. Это заслуженно. Это сложно. Мы стараемся сделать все, что в наших силах».
По словам Хуанга, спрос на текущие продукты высок, а заказы на новую линейку Blackwell поступают по мере улучшения предложения. Отвечая на вопрос о том, обеспечивают ли огромные расходы на ИИ возврат инвестиций, он сказал, что у компаний нет другого выбора, кроме как использовать «ускоренные вычисления».
Почему в отношении Nvidia ведется расследование?
Растущее доминирующее положение Nvidia стало предметом беспокойства регуляторов отрасли. Министерство юстиции США направило повестки в адрес Nvidia и других компаний в поисках доказательств того, что чипмейкер нарушил антимонопольное законодательство, усилив уже начатое расследование, сообщило агентство Bloomberg, 3 сентября. Nvidia впоследствии отрицала, что получила повестку, однако Минюст часто направляет запросы на получение информации в форме так называемого гражданского следственного требования, которое обычно называют повесткой. По словам человека, непосредственно знакомого с этим вопросом, Министерство юстиции направило такой запрос, требуя предоставить информацию о приобретении компанией Nvidia компании RunAI и о некоторых аспектах ее бизнеса по производству чипов. Nvidia заявила, что ее доминирование на рынке AI-акселераторов обусловлено превосходством ее продуктов и тем, что покупатели свободны в выборе.
Как AMD и Intel конкурируют с Nvidia в области производства чипов для ИИ?
AMD, второй по величине производитель чипов для вычислительной графики, в прошлом году представил версию своей линейки Instinct, нацеленную на рынок, на котором доминирует продукция Nvidia. На выставке Computex в Тайване в начале июня генеральный директор AMD, Лиза Су, объявила, что обновленная версия процессора MI300 AI поступит в продажу в четвертом квартале, и сообщила, что последующие продукты появятся в 2025 и 2026 годах, что свидетельствует о приверженности ее компании этой сфере деятельности. AMD и Intel, которые также разрабатывают чипы для ИИ-нагрузок, заявили, что их последние продукты выгодно отличаются от H100 и даже его преемника H200 в некоторых сценариях.
Но ни один из конкурентов Nvidia пока не смог учесть тот скачок вперед, который, по словам компании, обеспечит Blackwell. Преимущество Nvidia заключается не только в производительности ее аппаратного обеспечения. Компания изобрела так называемый CUDA – язык для своих графических чипов, который позволяет программировать их для работы, лежащей в основе приложений искусственного интеллекта. Широкое использование этого программного инструмента помогло сохранить привязку индустрии к аппаратному обеспечению Nvidia.
Что Nvidia планирует выпустить дальше?
Самым ожидаемым релизом является линейка Blackwell, и Nvidia заявила, что ожидает получить «много» доходов от новой серии продуктов в этом году. Однако в процессе разработки компания столкнулась с инженерными проблемами, которые замедлят выпуск некоторых продуктов.
Тем временем спрос на аппаратное обеспечение серии H продолжает расти. Хуанг выступает в качестве посла технологии и пытается убедить правительства, а также частные предприятия в необходимости ранних покупок, иначе они рискуют остаться позади тех, кто внедряет ИИ. Nvidia также знает, что если клиенты выберут ее технологию для своих проектов генеративного ИИ, то ей будет гораздо проще продать им обновления, чем конкурентам.
Источник: Bloomberg