На протяжении многих лет Nvidia ассоциировалась с высокопроизводительными графическими процессорами (GPU), обеспечивающими прогресс в играх, науке о данных и, теперь, искусственном интеллекте. Однако недавние шаги компании демонстрируют растущую концентрацию на удовлетворении потребностей более широкого рынка AI, где не каждому приложению требуется самое передовое и дорогостоящее оборудование.
Помимо GPU: Диверсификация Вычислительных Решений
Nvidia больше не просто продает GPU. Недавние инвестиции в чипы с низкой задержкой и представление автономных CPU сигнализируют о стратегии захвата клиентов, которые отдают приоритет эффективности, а не сырой мощности. Это особенно актуально для «агентного AI» – программного обеспечения, требующего реакции в реальном времени, а не огромных наборов данных для обучения.
Этот сдвиг был закреплен вчерашним объявлением о многомиллиардной сделке между Nvidia и Meta. Гигант социальных сетей приобретет смесь чипов Nvidia, включая CPU, для питания расширяющейся AI-инфраструктуры. Это партнерство не ново; ранее Meta планировала приобрести 350 000 чипов H100 к концу 2024 года, в общей сложности 1,3 миллиона GPU к 2025 году.
Последнее расширение приведет к тому, что Meta развернет CPU Nvidia в масштабе вместе с GPU Blackwell и Rubin, оптимизируя свои центры обработки данных как для обучения, так и для логического вывода AI.
Рост CPU в AI-Рабочих Нагрузках
Что движет этот спрос на CPU? Трендом является агентный AI. По мере интеграции AI-приложений в системы реального времени CPU играют решающую роль в управлении потоком данных и обеспечении отзывчивости. Один из центров обработки данных OpenAI теперь требует «десятки тысяч CPU», чтобы обрабатывать огромные объемы данных, генерируемые GPU, что не существовало до взрывного роста AI.
Тем не менее, GPU остаются доминирующими. Покупка Meta CPU значительна, но она все же меркнет по сравнению с ее приобретениями GPU. CPU служит вспомогательным компонентом, обеспечивая отсутствие узких мест в архитектуре, управляемой GPU.
Конкуренция и Диверсификация
Шаги Nvidia происходят в то время, когда другие AI-гиганты диверсифицируют свои источники вычислений. OpenAI, Anthropic и Google изучают собственные чипы или партнерство с AMD и Cerebras, чтобы уменьшить зависимость от одного поставщика. OpenAI, например, заключила сделки как с Nvidia (потенциально на сумму 100 миллиардов долларов), так и с AMD (до 6 гигаватт чипов), а также соглашение на 10 миллиардов долларов с Cerebras.
Основная проблема остается в поставках. Спрос на GPU все еще превышает предложение, что заставляет компании искать альтернативы, где это возможно. Недавнее приобретение Nvidia Groq, стартапа по производству чипов, специализирующегося на недорогих логических выводах, отражает это давление.
Массивные Инвестиции Meta в AI-Инфраструктуру
Meta планирует потратить от 115 до 135 миллиардов долларов на AI-инфраструктуру в этом году, по сравнению с 72,2 миллиардами долларов в прошлом году, что подчеркивает приверженность компании росту, основанному на AI. Nvidia давно утверждает, что ее оборудование поддерживает логический вывод наряду с обучением, при этом ее бизнес делится примерно на 40% логического вывода и 60% обучения два года назад.
В заключение, партнерство Nvidia с Meta сигнализирует о стратегическом сдвиге в сторону удовлетворения разнообразных потребностей AI-рынка. Компания больше не фокусируется исключительно на высокопроизводительных GPU; она активно расширяет свои предложения CPU и укрепляет свою позицию в качестве комплексного поставщика вычислений в все более конкурентной среде.