Investing.com — NVIDIA прославилась благодаря своим чипам ИИ, но ее самая важная конструкция — это оплот бизнеса, который удерживает клиентов внутри, а конкурентов снаружи. Этот оплот состоит как из программного обеспечения, так и из кремния, пишет Yahoo.
За последние 2 десятилетия Nvidia создала явление, известное в сфере технологий как «замкнутый сад», отличающийся от того, что создала Apple (NASDAQ:AAPL). В то время как экосистема ПО и услуг Apple нацелена на потребителей, Nvidia долгое время фокусировалась на разработчиках, которые создают системы ИИ и другое ПО с ее чипами.
«Замкнутый сад» Nvidia объясняет, почему, несмотря на конкуренцию со стороны других производителей чипов и даже таких технологических гигантов, как Google (NASDAQ:GOOG) и Amazon (NASDAQ:AMZN), Nvidia вряд ли потеряет значительную долю рынка ИИ в ближайшие несколько лет.
Это также объясняет, почему в долгосрочной перспективе битва за территорию, на которой сейчас доминирует Nvidia, скорее всего, будет сосредоточена на мастерстве кодирования компании, а не только на дизайне схем, и почему ее конкуренты спешат разработать ПО, которое может обойти защитную стену Nvidia.
Ключом к пониманию «замкнутого сада» Nvidia является программная платформа под названием CUDA. Когда она была запущена в 2007 году, то была решением проблемы, с которой еще никто не сталкивался: как запускать неграфическое ПО, такое как алгоритмы шифрования и майнинг криптовалют, с помощью специализированных чипов Nvidia, которые были разработаны для трудоемких приложений, таких как 3D-графика и видеоигры?
CUDA позволяла выполнять всевозможные прочие вычисления на этих чипах, известных как графические процессоры или GPU. Среди приложений, которые CUDA позволяла запускать чипам Nvidia, было ПО ИИ, чей стремительный рост в последние годы сделал ее одной из самых дорогих компаний в мире.
Кроме того, и это важно, CUDA была только началом. Год за годом Nvidia отвечала на потребности разработчиков ПО, выпуская специализированные библиотеки кода, что позволяло выполнять огромное количество задач на ее графических процессорах на скоростях, которые были невозможны с обычными процессорами общего назначения, такими как те, что производятся Intel (NASDAQ:INTC) и AMD (NASDAQ:AMD).
Важность программных платформ Nvidia объясняет, почему в течение многих лет в штате Nvidia было больше инженеров-программистов, чем инженеров-технологов. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг недавно назвал акцент своей компании на сочетании аппаратного и программного обеспечения «компьютерными вычислениями полного стека», что означает, что Nvidia делает все, от чипов до ПО для создания ИИ.
Каждый раз, когда конкурент объявляет о чипах ИИ, предназначенных конкурировать с Nvidia, он сталкивается с системами, которые клиенты Nvidia используют уже более 15 лет, чтобы писать кучу кодов. Это ПО может быть трудно перенести на систему конкурента.
На собрании акционеров в июне Nvidia объявила, что CUDA теперь включает более 300 библиотек кода и 600 моделей ИИ, а также поддерживает 3700 приложений с ускорением на GPU, используемых более чем 5 млн разработчиков в примерно 40 000 компаний.
Огромный размер рынка вычислений ИИ побудил ряд компаний объединиться, чтобы бросить вызов Nvidia. Атиф Малик, аналитик полупроводникового и сетевого оборудования в Citi Research, прогнозирует, что рынок чипов, связанных с ИИ, достигнет $400 млрд в год к 2027 году. (Выручка Nvidia за финансовый год, закончившийся в январе, составила около $61 млрд.)
Большая часть этого сотрудничества сосредоточена на разработке альтернатив CUDA с открытым исходным кодом, как заявил Билл Пирсон, вице-президент Intel, занимающийся ИИ для клиентов облачных вычислений. Инженеры Intel вносят свой вклад в два таких проекта, один из которых включает Arm (NASDAQ:ARM), Google, Samsung (KS:005930) и Qualcomm (NASDAQ:QCOM). OpenAI, компания, стоящая за ChatGPT, работает над собственным проектом с открытым исходным кодом.
Инвесторы вкладывают средства в стартапы, работающие над разработкой альтернатив CUDA. Эти инвестиции отчасти обусловлены возможностью того, что инженеры многих мировых технологических гигантов могли бы коллективно сделать так, чтобы компании могли использовать любые чипы, которые им нравятся, и перестать платить так называемый «налог на CUDA».
Один из стартапов, который мог бы воспользоваться этим ПО с открытым исходным кодом, Groq, недавно объявил об инвестициях в размере $640 млн при оценке $2,8 млрд для создания чипов, которые будут конкурировать с Nvidia.
Технологические гиганты также инвестируют в собственные альтернативы чипам Nvidia. Google и Amazon производят собственные чипы для обучения и распространения ИИ, а Microsoft (NASDAQ:MSFT) объявила в 2023 году, что последует их примеру.
Среди самых успешных конкурентов доминированию Nvidia в области чипов ИИ — AMD. Это лишь малая часть от доли Nvidia на рынке — AMD прогнозирует выручку на $4,5 млрд в 2024 году от своей линейки чипов ИИ Instinct, но она вкладывает значительные средства в найм инженеров-программистов, по словам Эндрю Дикмана, вице-президента AMD.
«Мы значительно расширили наши программные ресурсы, — сказал он. — В прошлом месяце AMD объявила, что приобретет Silo AI за $665 млн, добавив в штат 300 инженеров ИИ.
Microsoft и Meta Platforms* (NASDAQ:META), основные клиенты Nvidia, покупают чипы ИИ AMD, что отражает их желание стимулировать конкуренцию за одну из самых дорогих статей в бюджетах технологических гигантов.
Тем не менее, Малик из Citi Research заявил, что ожидает, что Nvidia сохранит долю рынка около 90% по чипам, связанным с ИИ, в течение следующих 2-3 лет.
Чтобы понять плюсы и минусы альтернатив, полезно знать, что требуется для создания ИИ в стиле ChatGPT без использования какого-либо оборудования или ПО от Nvidia.
Бабак Пахлаван, генеральный директор стартапа NinjaTech AI, сказал, что он бы использовал оборудование и ПО Nvidia для запуска своей компании, если бы мог себе это позволить. Но нехватка мощных чипов H100 от Nvidia удерживает цены на высоком уровне и затрудняет доступ.
Пахлаван и его соучредители в конечном итоге обратились к Amazon, которая производит собственные чипы для обучения ИИ — процесса, с помощью которого такие системы «учатся» на огромных массивах данных. После месяцев усилий команде наконец удалось обучить свой ИИ на чипах Amazon, известных как Trainium, что было нелегко.
«Было много проблем и ошибок», — сказал Пахлаван, чья команда NinjaTech AI встречалась 4 раза в неделю в течение нескольких месяцев с командой разработчиков ПО Amazon.
Наконец, две компании решили проблемы, и в мае были запущены «агенты» ИИ от NinjaTech, которые выполняют задачи для пользователей. Компания заявляет о более чем 1 млн активных пользователей ежемесячно для ее сервиса, все из которых обслуживаются моделями, обученными и работающими на чипах Amazon.
«Вначале было несколько ошибок с обеих сторон, — заявил руководитель Amazon Web Services Гади Хатт, чья команда работала с NinjaTech AI. — Но теперь „мы в деле“».
Клиенты, которые используют пользовательские чипы AI Amazon, — это Anthropic, Airbnb (NASDAQ:ABNB), Pinterest (NYSE:PINS) и Snap (NYSE:SNAP). Amazon предлагает своим клиентам облачных вычислений доступ к чипам Nvidia, но они стоят дороже, чем собственные чипы AI Amazon. Тем не менее, клиентам потребуется время, чтобы перейти на них, по словам Хатта.
Опыт NinjaTech AI иллюстрирует одну важную причину, по которой такие стартапы терпят боль и дополнительное время разработки, необходимое для создания ИИ за пределами огороженного сада Nvidia: стоимость.
По словам Пахлавана, чтобы обслуживать более 1 млн пользователей в месяц, счет за облачные сервисы NinjaTech на Amazon составляет около $250 000 в месяц. Если бы он запускал тот же ИИ на чипах Nvidia, это стоило бы от $750 000 до $1,2 млн.
Nvidia прекрасно осознает все это конкурентное давление, и то, что ее чипы дороги для покупки и эксплуатации. Хуанг Дженсен, ее генеральный директор, пообещал, что следующее поколение чипов компании, ориентированных на ИИ, снизит затраты на обучение ИИ на ее оборудовании.
В обозримом будущем судьба Nvidia — это вопрос инерции, причем того же рода, которая запирала предприятия и клиентов в прочих различных «замкнутых садах» на протяжении всей истории, включая Apple.