Протягом багатьох років Nvidia асоціювалася з високопродуктивними графічними процесорами (GPU), що забезпечують прогрес в іграх, науці даних і, тепер, штучному інтелекті. Однак нещодавні кроки компанії демонструють зростаючу концентрацію на задоволенні потреб ширшого ринку AI, де не кожному додатку потрібне найпередовіше і найдорожче обладнання.
Окрім GPU: Диверсифікація Обчислювальних Рішень
Nvidia більше не просто продає GPU. Нещодавні інвестиції в чіпи з низькою затримкою та представлення автономних CPU сигналізують про стратегію захоплення клієнтів, які надають пріоритет ефективності, а не сирій потужності. Це особливо актуально для “агентного AI” – програмного забезпечення, що вимагає реакції в реальному часі, а не величезних наборів даних для навчання.
Цей зсув був закріплений вчорашнім оголошенням про багатомільярдну угоду між Nvidia та Meta. Гігант соціальних мереж придбає суміш чіпів Nvidia, включаючи CPU, для живлення AI-інфраструктури, що розширюється. Це партнерство не нове; раніше Meta планувала придбати 350 000 чіпів H100 до кінця 2024 року, загалом 1,3 мільйона GPU до 2025 року.
Останнє розширення призведе до того, що Meta розгорне CPU Nvidia в масштабі разом із GPU Blackwell та Rubin, оптимізуючи свої центри обробки даних як для навчання, так і для логічного виведення AI.
Зростання CPU в AI-Робочих Навантаженнях
Що рухає цей попит на CPU? Трендом є агентний AI. У міру інтеграції AI-додатків у системи реального часу CPU грають вирішальну роль в управлінні потоком даних та забезпеченні чуйності. Один із центрів обробки даних OpenAI тепер вимагає “десятки тисяч CPU”, щоб обробляти величезні обсяги даних, що генеруються GPU, що не існувало до вибухового зростання AI.
Тим не менш, GPU залишаються домінуючими. Покупка Meta CPU значна, але вона все ж таки тьмяніє в порівнянні з її придбаннями GPU. CPU служить допоміжним компонентом, забезпечуючи відсутність вузьких місць в архітектурі GPU.
Конкуренція та Диверсифікація
Кроки Nvidia відбуваються тоді, коли інші AI-гіганти диверсифікують свої джерела обчислень. OpenAI, Anthropic та Google вивчають власні чіпи або партнерство з AMD та Cerebras, щоб зменшити залежність від одного постачальника. OpenAI, наприклад, уклала угоди як з Nvidia (потенційно на суму 100 мільярдів доларів), так і з AMD (до 6 гігават чіпів), а також угоду на 10 мільярдів доларів із Cerebras.
Основна проблема залишається у постачаннях. Попит на GPU все ще перевищує пропозицію, що змушує компанії шукати альтернативи, де це можливо. Недавнє придбання Nvidia Groq, стартапу з виробництва чіпів, що спеціалізується на недорогих логічних висновках, відбиває цей тиск.
Масивні Інвестиції Meta в AI-інфраструктуру
Meta планує витратити від 115 до 135 мільярдів доларів на AI-інфраструктуру цього року, порівняно з 72,2 мільярдами доларів минулого року, що наголошує на прихильності компанії до зростання, заснованого на AI. Nvidia давно стверджує, що її обладнання підтримує логічний висновок поряд із навчанням, при цьому її бізнес ділиться приблизно на 40% логічного висновку та 60% навчання два роки тому.
Насамкінець, партнерство Nvidia з Meta сигналізує про стратегічне зрушення у бік задоволення різноманітних потреб AI-ринку. Компанія більше не фокусується виключно на високопродуктивних GPU; вона активно розширює свої пропозиції CPU і зміцнює свою позицію як комплексний постачальник обчислень у все більш конкурентному середовищі.
