Kako je Nvidia zagospodarila tržištem AI čipova i hoće li njena dominacija potrajati

Vrtoglavi rast akcija Nvidije koji je kompaniju na neko vreme učinio najvrednijom na svetu sada je zastao. Investitori su postali suzdržani po pitanju dodatnih ulaganja u tog proizvođača čipova, sada kada je očigledno da se razvoj veštačke inteligencije neće odvijati glatko, kao i to da se on neće oslanjati samo na tehnologiju Ndivije.

Ta kompanija zasad i dalje prednjači kao dobavljač neophodne opreme u zlatnoj groznici veštačke inteligencije. Prihodi nastavljaju da beleže vrtoglavi rast, dok su narudžbine za seriju čipova Hooper i novog naslednika Blackwell i više nego brojne.

Njen neprekidni uspeh zavisi od toga da li će Microsoft, Google i drugi tehnološki giganti pronaći dovoljno komercijalnih primena za veštačku inteligenciju kako bi ostvarili profit na svoja velika ulaganja u čipove Nvidije. Čak i ako uspeju, nije jasno koliko će najmoćnijih i najprofitabilnijih čipova te kompanije biti potrebno: u januaru je kineski startap DeepSeek predstavio AI model za koji tvrde da funkcioniše jednako dobro kao oni koje prave velike američke kompanije, ali zahteva daleko manje resursa za razvoj.

Nakon što je DeepSeek objavio rad o mogućnostima novog modela i načinu na koji je razvijen, tržišna vrednost Nvidije je pala za 589 milijardi dolara u jednom danu, što je najveći pad u istoriji berze. Oporavila se tokom narednih nedelja, ali je krajem februara i dalje bila ispod nivoa s početka godine.

Evo analize faktora koji su doprineli vrtoglavom uspehu Nvidije i predstojećih prepreka pred kojima će se kompanija naći.

Koji su najpopularniji Nvidia AI čipovi

Trenutno je najprodavaniji Hopper H100, koji nosi ime pionirke računarskih nauka Grace Hopper. To je poboljšana verzija grafičke kartice koja potiče iz personalnih računara, a koju koriste igrači video-igara. Hopper na vrhu ponude zamenjuje serija Blackwell, nazvana po matematičaru Davidu Blackwellu.

I Hopper i Blackwell zasnovani su na tehnologiji koja pretvara klastere računara koji koriste Nvidia čipove u jedinstvene jedinice koje mogu obrađivati ogromne količine podataka i vršiti proračune velikom brzinom. To ih čini savršenim za energetski zahtevne zadatke obučavanja neuronskih mreža na kojima se temelji najnovija generacija AI proizvoda.

Osnovana 1993. godine, Nvidia je pionir u ovoj oblasti, sa ulaganjima koja sežu više od deset godina unazad, kada je vizionarski procenila da će mogućnost istovremenog izvršavanja više operacija s vremenom učiniti njene čipove dragocenim i van sveta video-igara.

Kompanija sa sedištem u Santa Klari u Kaliforniji prodavaće Blackwell u različitim varijantama, uključujući i kao deo GB200 superčipa, koji kombinuje dva Blackwell GPU-a sa jednim Grace CPU-om, procesorom opšte namene. (Grace CPU je takođe nazvan po Grace Hopper.)

Zašto su Nvidia AI čipovi posebni

Takozvane generativne AI platforme uče zadatke poput prevođenja teksta, rezimiranja izveštaja i generisanja slika tako što se unose ogromne količine postojećeg materijala - što više podataka se unese, to bolje funkcionišu. Takve platforme se razvijaju kroz pokušaje i greške, praveći milijarde pokušaja kako bi dosegli stručnost, pri tome trošeći ogromne količine računarske snage.

Blackwell pruža 2,5 puta bolje performanse od Hoppera u treniranju veštačke inteligencije, prema Nvidiji. Novi dizajn ima toliko tranzistora (sićušnih prekidača koji poluprovodnicima daju sposobnost da obrađuju informacije) da ne može biti proizveden konvencionalno kao jedna jedinica. Zapravo, radi se o dva čipa spojena međusobno kroz vezu koja osigurava da besprekorno funkcionišu kao jedan, saopštili su u kompaniji.

Za klijente koji se utrkuju da obuče svoje AI platforme za obavljanje novih zadataka, prednost u performansama koju nude čipovi Hopper i Blackwell ključna je. Te komponente se smatraju toliko važnim za razvoj veštačke inteligencije da je američka vlada ograničila njihovu prodaju Kini.

Kako je Nvidia postala lider u veštačkoj inteligenciji

Nvidia je već bila lider na polju grafičkih čipova, komponenti koje generišu slike koje vidite na ekranu računara. Najmoćniji od njih su izgrađeni iz hiljadu procesorskih jezgara koja izvode više istovremenih niti. To im omogućava da proizvedu složene 3D prikaze poput senki i refleksija koje su odlika današnjih video-igara.

Nvidijini inženjeri su početkom 2000. shvatili da mogu koristiti te grafičke akceleratore i za druge namene. Istraživači na polju veštačke inteligencije shvatili su da GPU čipovi koje je je razvila Nvidia predstavljaju ključno tehnološko rešenje koje im je omogućilo da teorijske koncepte veštačke inteligencije prevedu u praktičnu primenu.

Šta rade Nvidijini konkurenti

Nvidia sada kontroliše oko 90 odsto tržišta GPU-ova za data centre, prema istraživačkoj firmi IDC. Dominantni provajderi klaud usluga kao što su AWS kompanije Amazon.com , Google Cloud kompanije Alphabet i Azure kompanije Microsoft pokušavaju da razviju svoje sopstvene čipove, kao i Nvidijini rivali Advanced Micro Devices i Intel.

Ti napori su zasad malo doprineli narušavanju Nvidijine dominacije.

AMD, koji mnogi stručnjaci vide kao najozbiljnijeg pretendenta da ugrozi Nvidijinu dominaciju, objavio je u januaru da će prihodi u prvih šest meseci ostati isti kao u drugoj polovini prethodne godine. Poboljšaće se u drugoj polovini 2025. godine, kada kompanija bude imala novi čip na tržištu. AMD nije želeo da objavi projekciju godišnjih prihoda, što je izazvalo spekulacije da kompanija teško stiče potrebnu tržišnu dinamiku.

Kako Nvidia prednjači u odnosu na konkurente

Nvidia je ažurirala svoju ponudu, uključujući softver za podršku hardveru, tempom koji nijedna druga firma još nije uspela da dostigne. Kompanija je takođe osmislila klaster sisteme koji pomažu njenim klijentima da kupuju H100 čipove na veliko i brzo ih implementiraju. Čipovi poput Intelovih Xeon procesora pogodni su za obavljanje složene obrade podataka, ali imaju manje jezgara i sporiji su u obradi velike količine informacija koje se obično koriste za obučavanje AI softvera. Intel, nekada dominantni dobavljač komponenti za data centre, dosad se borio da ponudi akceleratore koje su klijenti spremni da izaberu umesto Nvidia opreme.

Kako se održava potražnja za AI čipovima

Generalni direktor Nvidije Jensen Huang i njegov tim više puta su izjavili da kompanija ima više narudžbina nego što može da proizvede, čak i za starije modele. Na predstojećoj objavi finansijskih rezultata u sredu, ulagači će očekivati da kompanija ponovo potvrdi ove optimistične najave o potražnji.

Microsoft, Amazon, Meta i Google najavili su planove o potrošnji stotina milijardi dolara na veštačku inteligenciju i data centre koji je podržavaju. Nedavno su se pojavile spekulacije da ekspanzija AI data centara već pokazuje znake usporavanja. Microsoft je otkazao neke zakupe za kapacitete data centara u SAD, prema investicionoj banci TD Cowen, što je izazvalo širu zabrinutost oko toga da li raspolaže AI računarskim kapacitetima više nego što je kompaniji potrebno na duži rok.

Zašto je kineski startap DeepSeek izazvao toliku zabrinutost

Predstavljanje novog R1 AI modela otvorenog koda kompanije DeepSeek nateralo je konkurente da se uspaničeno raspituju kako je on postigao rezultate kao američki rivali koristeći samo delić njihovih resursa.

DeepSeek optimizuje svoj AI model pomoću inputa iz stvarnog sveta, što predstavlja pristup poznat kao zaključivanje, koji je manje vremenski zahtevan i manje intenzivan po pitanju podataka od metoda veštačkog treniranja koji koriste druge kompanije. Nvidia, kompanija koja verovatno ima najviše da izgubi, pohvalila je DeepSeekov model kao "odličan napredak u veštačkoj inteligenciji" - i onaj koji je postignut bez kršenja američkih kontrola izvoza tehnologije.

Ta ograničenja zabranjuju isporuku najsofisticiranijih Nvidia GPU čipova u Kinu, a reakcija kompanije je očigledno umirila sumnjičave analitičare koji su dovodili u pitanje mogućnost da kineski startap zaista ostvari najavljeni tehnološki iskorak.

Ipak, Nvidia je izjavila da će njeni čipovi imati značajnu ulogu čak i ako dođe do promene u načinu na koji se AI modeli grade. "Zaključivanje zahteva značajan broj Nvidia GPU-ova i mrežu visokih performansi", rekli su u kompaniji.

Kako se AMD i Intel porede sa Nvidijom u oblasti AI čipova

AMD, drugi najveći proizvođač računarskih grafičkih čipova, predstavio je 2023. godine verziju svoje Instinct linije usmerene na tržište kojim dominiraju Nvidijini proizvodi. Nova, unapređena verzija, MI350, biće isporučena klijentima sredinom godine. Generalna direktorka AMD-a Lisa Su izjavila je da će imati 35 puta bolje performanse od svog prethodnika. Kompanija predviđa da će prihodi u prvih šest meseci 2025. godine biti približno isti kao u prethodnih šest meseci. Iako AMD sada generiše više od pet milijardi dolara godišnjih prihoda od čipova-akceleratora koji pomažu u razvoju AI modela, Nvidijina prodaja u toj kategoriji premašuje 100 milijardi dolara godišnje.

Prošlog meseca, menadžment Intela rekao je analitičarima i investitorima da kompanija "nema značajnu ulogu na tržištu AI data centara baziranih na klaud tehnologiji". Iz razloga što o čipu šifrovanog naziva Falcon Shores nisu dobili povoljne povratne informacije od potencijalnih kupaca, kompanija ga neće plasirati na tržište kako je planirano i koristiće ga samo za interno testiranje. Komentari koje je dala privremena generalna direktorka Michelle Johnston Holthaus ukazali su na to da je kompanija još više zaostala u trci sa Nvidijom nego što se strahovalo, što je u suprotnosti sa optimističnijim tvrdnjama koje je ranije iznosio smenjeni generalni direktor Pat Gelsinger.

Međutim, nijedan od Nvidijinih rivala nije računao na iskorak koji će, kako kompanija tvrdi, doneti Blackwell. Nvidijina prednost nije samo u performansama njenog hardvera. Kompanija je izumela jezik za svoje grafičke čipove -CUDA, koji im omogućava da budu programirani za one vrste računskih operacija koje predstavljaju osnovu AI aplikacija.

Široka upotreba tog softverskog alata doprinela je tome da industrija i dalje zavisi od Nvidijinog hardvera.