Конкуренти Nvidia демонструють свої власні мікросхеми AI

Amazon заявив , що інвестує до 4 мільярдів доларів у Anthropic, стартап із Сан-Франциско, який працює над штучним інтелектом.

Незабаром після цього керівник Amazon надіслав приватне повідомлення керівнику іншої компанії. Він сказав, що Anthropic виграла угоду, оскільки погодилася створити свій штучний інтелект за допомогою спеціальних комп’ютерних чіпів, розроблених Amazon.

Amazon, писав він, хотіла створити життєздатного конкурента виробнику мікросхем Nvidia, ключовому партнеру та виробнику королів у надзвичайно важливій галузі штучного інтелекту.

Бум генеративного ШІ за останній рік показав, наскільки великі технологічні компанії стали залежними від Nvidia. Вони не можуть створювати чат-ботів та інші системи штучного інтелекту без спеціального типу чіпа, який Nvidia освоїла за останні кілька років. Вони витратили мільярди доларів на системи Nvidia, і виробник мікросхем не встигає за попитом.

Тож Amazon та інші гіганти галузі, включаючи Google, Meta та Microsoft, створюють власні мікросхеми ШІ. За допомогою цих чіпів технологічні гіганти могли контролювати свою долю. Вони могли б зменшити витрати, усунути дефіцит мікросхем і зрештою продати доступ до своїх мікросхем компаніям, які використовують їхні хмарні сервіси.

У той час як Nvidia продала 2,5 мільйона чіпів минулого року, Google витратила від 2 до 3 мільярдів доларів на створення близько мільйона власних чіпів AI, сказав П’єр Феррагу, аналітик New Street Research. За його оцінками, минулого року Amazon витратила 200 мільйонів доларів на 100 000 мікросхем. Корпорація Майкрософт заявила, що почала тестувати свій перший чіп AI.

Але ця робота є балансуванням між конкуренцією з Nvidia та тісною співпрацею з виробником мікросхем та його все більш впливовим виконавчим директором Дженсеном Хуангом.

За даними дослідницької фірми Omdia, на компанію пана Хуанга припадає понад 70 відсотків продажів мікросхем ШІ. Він постачає ще більший відсоток систем, які використовуються для створення генеративного штучного інтелекту. Продажі Nvidia зросли на 206 відсотків за минулий рік, і компанія додала приблизно трильйон доларів у ринковій вартості.

Те, що є доходом для Nvidia, є витратами для технічних гігантів. Замовлення від Microsoft і Meta склали приблизно чверть продажів Nvidia за останні два повних квартали, сказав Гіл Лурія, аналітик інвестиційного банку DA Davidson.

За словами пана Феррагу, Nvidia продає свої чіпи приблизно за 15 000 доларів за штуку, тоді як Google витрачає в середньому від 2 000 до 3 000 доларів на кожну з них.

«Коли вони зіткнулися з продавцем, який тримав їх над бочкою, вони відреагували дуже різко», — сказав пан Лурія.

Компанії постійно залицяються до пана Хуанга, намагаючись бути першими в черзі за його фішками. Він регулярно з’являється на сцені подій із їхніми керівниками, і компанії поспішають сказати, що залишаються відданими своєму партнерству з Nvidia. Усі вони планують продовжувати пропонувати його чіпи поряд зі своїми.

Поки великі технологічні компанії переходять у бізнес Nvidia, вона переходить у їхній бізнес. Минулого року Nvidia запустила власну хмарну службу, де компанії можуть використовувати її чіпи, і вона направляє чіпи в нову хвилю хмарних провайдерів, таких як CoreWeave, які конкурують з великою трьома: Amazon, Google і Microsoft.

«Напруга тут у тисячу разів перевищує звичайну боротьбу між клієнтами та постачальниками», — сказав Чарльз Фіцджеральд, технологічний консультант та інвестор.

Nvidia відмовилася від коментарів.

За прогнозами дослідницької компанії Gartner, до 2027 року ринок чіпів штучного інтелекту зросте більш ніж удвічі, приблизно до 140 мільярдів доларів. Поважні виробники мікросхем, такі як AMD і Intel, також створюють спеціалізовані мікросхеми штучного інтелекту, як і стартапи, такі як Cerebras і SambaNova. Але Amazon та інші технологічні гіганти можуть робити те, чого не можуть менші конкуренти.

«Теоретично, якщо вони зможуть досягти достатньо великого обсягу та зменшити свої витрати, ці компанії зможуть надати щось, що навіть краще, ніж Nvidia», — сказав Навін Рао, який заснував одну з перших компаній-розробників штучного інтелекту. ups і пізніше продав його Intel.

Nvidia будує так звані графічні процесори або графічні процесори, які спочатку були розроблені для допомоги у відтворенні зображень для відеоігор. Але десять років тому академічні дослідники зрозуміли, що ці мікросхеми також справді добре створюють системи, які називаються нейронними мережами , які зараз керують генеративним штучним інтелектом.

З появою цієї технології пан Хуан швидко почав модифікувати чіпи Nvidia та відповідне програмне забезпечення для ШІ, і вони стали стандартом де-факто. Більшість програмних систем, які використовуються для навчання технологіям штучного інтелекту, були адаптовані для роботи з чіпами Nvidia.

«У Nvidia чудові чіпи, і, що важливіше, вони мають неймовірну екосистему», — сказав Дейв Браун, який керує розробкою чіпів Amazon. За його словами, це робить «дуже, дуже складним завданням» змусити клієнтів використовувати новий вид мікросхем ШІ.

Переписування програмного коду для використання нового чіпа настільки складне й трудомістке, що багато компаній навіть не намагаються, сказав Майк Шрепфер, радник і колишній головний технічний директор Meta. «Проблема з технологічним розвитком полягає в тому, що багато з них вмирає, навіть не розпочавшись», — сказав він.

Рані Боркар, який контролює апаратну інфраструктуру Microsoft, сказав, що Microsoft та її колегам необхідно зробити «безпроблемним» перехід клієнтів між чіпами різних компаній.

Amazon, як сказав пан Браун, працює над тим, щоб зробити перемикання між чіпами «настільки простим, наскільки це можливо».

Деякі технологічні гіганти досягли успіху у виробництві власних мікросхем. Apple розробляє кремній для iPhone і Mac, а Amazon розгорнула понад два мільйони власних традиційних серверних чіпів у своїх хмарних центрах обробки даних. Але для таких досягнень потрібні роки розробки апаратного та програмного забезпечення.

Google має найбільшу перевагу в розробці мікросхем ШІ. У 2017 році він представив свій тензорний процесор, або TPU, названий на честь свого роду обчислень, життєво важливих для створення штучного інтелекту. Google використовував десятки тисяч TPU для створення продуктів штучного інтелекту, включаючи свій онлайн-чат-бот Google Bard. Інші компанії використовували чіп через хмарний сервіс Google для створення подібних технологій, у тому числі гучний стартап Cohere .

Зараз Amazon використовує друге покоління Trainium, свого чіпа для створення систем штучного інтелекту, і має другий чіп, створений спеціально для надання моделей штучного інтелекту клієнтам. У травні Meta оголосила про плани роботи над чіпом AI, адаптованим до її потреб, хоча він ще не використовується. У листопаді Microsoft анонсувала свій перший чіп AI, Maia, який спочатку буде зосереджений на роботі власних продуктів AI Microsoft.

«Якщо Microsoft будує власні чіпи, вона будує саме те, що їй потрібно за найменшу можливу ціну», — сказав пан Лурія.

Конкуренти Nvidia використали свої інвестиції у відомі стартапи зі штучного інтелекту, щоб стимулювати використання своїх чіпів. Microsoft виділила 13 мільярдів доларів для OpenAI, виробника чат-бота ChatGPT, і його чіп Maia обслуговуватиме технології OpenAI для клієнтів Microsoft. Як і Amazon, Google інвестував мільярди в Anthropic і також використовує чіпи Google зі штучним інтелектом.

Anthropic, яка використовує чіпи від Nvidia і Google, є однією з небагатьох компаній, які працюють над створенням штучного інтелекту, використовуючи якомога більше спеціалізованих чіпів, які вони можуть отримати. Amazon сказав, що якби такі компанії, як Anthropic, використовували чіпи Amazon у все більших масштабах і навіть допомагали в розробці майбутніх чіпів, це могло б знизити вартість і підвищити продуктивність цих процесорів. Anthropic відмовився від коментарів.

Але жодна з цих компаній найближчим часом не обжене Nvidia. Його мікросхеми можуть бути дорогими, але є одними з найшвидших на ринку. І компанія продовжить покращувати їх швидкість.

Пан Рао сказав, що його компанія Databricks навчила деякі експериментальні системи штучного інтелекту за допомогою чіпів штучного інтелекту Amazon, але побудувала свої найбільші та найважливіші системи з використанням чіпів Nvidia, оскільки вони забезпечували вищу продуктивність і чудово працювали з ширшим спектром програмного забезпечення.

«Попереду у нас багато років важких інновацій», — сказав пан Браун з Amazon. «Nvidia не збирається стояти на місці».