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 процветает во время пандемии, поскольку вырос спрос на игровые и облачные приложения, а также «лихорадка майнинга монет», распространившаяся по всему миру. За финансовый год, закончившийся 29 января, на долю бизнеса по производству микросхем для центров обработки данных пришлось более 50% выручки компании.
Тем временем популярный чат-бот ChatGPT в этом году вывел генеративный искусственный интеллект (ИИ) на новый уровень. Технология использует большие объемы существующих данных для создания нового контента по широкому кругу тем: от поэзии до компьютерного программирования.
Microsoft и Alphabet, два технологических гиганта, которые также являются крупными игроками в сфере ИИ, считают, что генеративные технологии могут изменить способ работы 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 около 1% от объема производства страны.
Суперкомпьютеры, используемые для обработки данных и запуска искусственного интеллекта, используют графические процессоры (GPU). Графические процессоры предназначены для обработки определенных вычислений, связанных с вычислениями ИИ, гораздо более эффективно, чем центральные процессоры других производителей чипов, таких как Intel. Например, ChatGPT от OpenAI 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 чипы искусственного интеллекта от таких технологических компаний, как Amazon, Google и Meta Platforms.
Секрет сублимации
Такой рывок вперед компания совершила благодаря H100 — чипу, основанному на новой архитектуре Nvidia под названием «Hopper», названной в честь американского пионера программирования Грейс Хоппер. Бурный рост искусственного интеллекта сделал H100 самым востребованным товаром в Кремниевой долине.
Огромные чипы, используемые в центрах обработки данных, содержат 80 миллиардов транзисторов, что в пять раз больше, чем кремниевые чипы, используемые в последних моделях iPhone. Несмотря на то, что H100 в два раза дороже своего предшественника A100 (выпущенного в 2020 году), пользователи H100 утверждают, что этот чип обеспечивает 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, что может ускорить запуск продуктов или со временем сократить расходы на обучение.
«Это один из самых дефицитных инженерных ресурсов», — сказал Браннин Макби, директор по стратегии и основатель CoreWeave, облачного стартапа на основе искусственного интеллекта, который был одной из первых компаний, получивших поставки H100 в начале этого года.
Некоторым другим клиентам повезло меньше, чем CoreWeave: им пришлось ждать до 6 месяцев, чтобы получить продукт для обучения своих огромных моделей данных. Многие стартапы в сфере ИИ обеспокоены тем, что Nvidia не сможет удовлетворить спрос рынка.
Илон Маск также заказал тысячи чипов Nvidia для своего стартапа в сфере искусственного интеллекта, заявив, что «графические процессоры сейчас труднее достать, чем лекарства».
«Расходы на вычисления резко возросли. «Минимальная сумма денег, потраченная на серверное оборудование, используемое для создания креативного ИИ, достигла 250 миллионов долларов США», — поделился генеральный директор Tesla.
Если H100 своевременен, то прорыв Nvidia в области искусственного интеллекта произошел два десятилетия назад и был связан с инновациями в области программного обеспечения, а не оборудования. В 2006 году компания выпустила программное обеспечение Cuda, позволяющее использовать графический процессор в качестве инструмента для ускорения задач, не связанных с графикой.
«Nvidia раньше всех увидела будущее и сосредоточилась на разработке программируемых графических процессоров. «Эта компания увидела возможность, сделала большие ставки и последовательно опережала своих конкурентов», — сказал Натан Бенаич, партнер Air Street Capital и инвестор в стартапы в сфере ИИ.
(По данным Reuters, FT)
Источник
Комментарий (0)