Почему чипы Nvidia доминируют на рынке искусственного интеллекта? У компании есть три больших преимущества

Ни одна другая фирма не получила такой выгоды от бума искусственного интеллекта (ИИ), как Nvidia. С января 2023 года цена акций производителя микросхем выросла почти на 450%.

Общая стоимость акций Nvidia приближается к $2 трлн, и теперь Nvidia является третьей по стоимости компанией в Америке после Microsoft и Apple. Ее доходы за последний квартал составили $22 млрд по сравнению с $6 млрд за аналогичный период прошлого года. Большинство аналитиков ожидают, что Nvidia, контролирующая более 95% рынка специализированных чипов искусственного интеллекта, продолжит расти стремительными темпами в обозримом будущем.

Что делает его чипсы такими особенными?

Чипы искусственного интеллекта Nvidia, также известные как графические процессоры (GPU) или «ускорители», изначально были разработаны для видеоигр. Они используют параллельную обработку, разбивая каждое вычисление на более мелкие фрагменты, а затем распределяя их между несколькими «ядрами» — мозгами процессора — в чипе. Это означает, что графический процессор может выполнять вычисления гораздо быстрее, чем если бы он выполнял задачи последовательно. Этот подход идеален для игр: реалистичная графика требует одновременного отображения на экране бесчисленного количества пикселей. Высокопроизводительные чипы Nvidia теперь составляют четыре пятых игровых графических процессоров.

К счастью для Nvidia, ее чипы нашли гораздо более широкое применение: майнинг криптовалют, беспилотные автомобили и, что самое важное, обучение моделей искусственного интеллекта.

Алгоритмы машинного обучения, лежащие в основе искусственного интеллекта, используют ветвь глубокого обучения, называемую искусственными нейронными сетями. В этих сетях компьютеры извлекают правила и закономерности из огромных наборов данных. Обучение сети включает в себя крупномасштабные вычисления, но поскольку задачи можно разбить на более мелкие части, параллельная обработка — идеальный способ ускорить процесс. Высокопроизводительный графический процессор может иметь более тысячи ядер, поэтому он может выполнять тысячи вычислений одновременно.

Как только Nvidia осознала, что ее ускорители очень эффективны при обучении моделей искусственного интеллекта, она сосредоточилась на их оптимизации для этого рынка. Ее чипы идут в ногу со все более сложными моделями искусственного интеллекта: за десятилетие до 2023 года Nvidia увеличила скорость своих вычислений в 1000 раз.

Но резкий рост стоимости Nvidia обусловлен не только более быстрыми чипами. Его конкурентное преимущество распространяется и на две другие области. Один из них — сеть.

Поскольку модели искусственного интеллекта продолжают расти, центрам обработки данных, в которых они работают, нужны тысячи графических процессоров, объединенных вместе, чтобы повысить вычислительную мощность (большинство компьютеров используют лишь несколько).

Nvidia подключает свои графические процессоры через высокопроизводительную сеть на основе продуктов Mellanox, поставщика сетевых технологий, которого она приобрела в 2019 году за 7 миллиардов долларов. Это позволяет компании оптимизировать производительность своей сети чипов так, как это не могут сделать конкуренты.

Другая сильная сторона Nvidia — cuda, программная платформа, которая позволяет клиентам точно настраивать производительность своих процессоров. Nvidia инвестирует в это программное обеспечение с середины 2000-х годов и уже давно призывает разработчиков использовать его для создания и тестирования приложений искусственного интеллекта. Это сделало cuda де-факто отраслевым стандартом.

Высокая прибыль Nvidia и быстрый рост рынка ускорителей искусственного интеллекта, который, по прогнозам, к 2027 году достигнет 400 миллиардов долларов в год, привлекли конкурентов.

Amazon и Alphabet создают ИИ-чипы для своих центров обработки данных. Другие крупные производители чипов и стартапы также хотят получить долю в бизнесе Nvidia. В декабре 2023 года компания Advanced Micro Devices, другой производитель чипов, представила чип, который по некоторым показателям примерно в два раза мощнее, чем самый продвинутый чип Nvidia.

Но даже создания более качественного оборудования может быть недостаточно. Nvidia доминирует в производстве чипов искусственного интеллекта, потому что предлагает лучшие чипы, лучшие сетевые комплекты и лучшее программное обеспечение. Любой конкурент, надеющийся вытеснить полупроводникового гиганта, должен будет победить его во всех трех областях. Это будет трудная задача.

Пост основан на статье The Economist

P. S. Подпишитесь на канал «Куда идем?