Nvidia доминира сектора чиповете в бума на изкуствения интелект. Тя иска да завладее и почти всичко останало, което кара тези процесори да работят.

Главният изпълнителен директор Дженсън Хуанг все повече разширява фокуса на своята компания и се стреми да увеличи предимството ѝ пред конкурентите, като предлага софтуер, услуги за проектиране на центрове за данни и мрежови технологии в допълнение към мощните си силициеви мозъци.

Той се опитва да превърне Nvidia в универсален доставчик на всички ключови елементи в центровете за данни, където се създават и внедряват инструменти като ChatGPT на OpenAI - или това, което той нарича „фабрики за изкуствен интелект“.

Хуанг подчерта нарастващите умения на Nvidia в проектирането на центрове за данни след отчета за приходите миналата седмица, който надхвърли прогнозите на Уолстрийт. Докладът беше представен дни след като конкурентът Advanced Micro Devices се съгласи да плати близо 5 млрд. долара за компанията за проектиране и производство на центрове за данни ZT Systems, опитвайки се да спечели преднина пред Nvidia.

„Имаме уникалната възможност да се интегрираме, за да проектираме фабрика за изкуствен интелект, защото разполагаме с всички компоненти“, казва Хуанг в разговор с анализатори, цитиран от Тhe Wall Street Journal.

Това е стратегия, която има за цел да разшири успеха, който превърна Nvidia в една от най-ценните компании в света - и да я изолира от съперниците, които искат да се възползват от пазарния ѝ дял в чиповете, който се оценява на повече от 80%. Поглъщането на по-голяма част центровете за данни едновременно увеличава приходите и прави предложенията на компанията по-привлекателни за клиентите.

Въпрос за $30 милиарда: Устойчив ли е безпрецедентният растеж на Nvidia?

Nvidia се основава на ефективността на своя 17-годишен патентован софтуер, наречен CUDA, който позволява на програмистите да използват чиповете ѝ. Напоследък Хуанг влага ресурси в свръхбърз мрежов протокол, наречен InfiniBand, след като преди пет години придоби основния производител на оборудване за технологията - Mellanox Technologies, за близо 7 млрд. долара. Анализаторите смятат, че InfiniBand се използва в повечето внедрявания за обучение на AI.

Nvidia също така изгражда бизнес, който доставя оптимизиран за AI Ethernet - форма на мрежа, широко използвана в традиционните центрове за данни. Очаква се бизнесът с Ethernet да генерира приходи в размер на милиарди долари в рамките на една година, заяви главният финансов директор Колет Крес след отчета за тримесечието.

В по-широк план компанията продава продукти, включително централни процесори и мрежови чипове за редица други съоръжения за центрове за данни, които са прецизно настроени да работят безпроблемно заедно. Освен това тя предлага софтуерни и хардуерни конфигурации, съобразени с нуждите на конкретни индустрии, като здравеопазване и роботика.

„Той е вертикализирал компанията“, казва пред WSJ Раул Мартинек, главен изпълнителен директор на оператора на центрове за данни DataBank, за стратегията на Хуанг.

„Те имат визия за това какъв трябва да бъде изкуственият интелект, какви софтуерни и хардуерни компоненти са необходими, за да го направят така, че потребителите да могат действително да го внедрят.“

AMD подписва сделка за $5 млрд., отправяйки поредно предизвикателство към Nvidia

Конкуренцията нараства

Конкурентите на Nvidia реагират на това. Сделката на Advanced Micro Devices за купуване на ZT Systems в основата си е свързана с придобиване на умения за това как се изграждат центрове за данни. AMD планира да продаде производствените операции на ZT и да запази експертите по проектиране, за да отправи по-сериозно предизвикателство към Nvidia.

През последните години AMD направи и други придобивания, за да подсили предложенията си, включително на компанията за програмируеми чипове Xilinx и на стартъпа за мрежи за центрове за данни Pensando през 2022 г.

Други доставчици на чипове, от Intel до стартъпи за изкуствен интелект като Cerebras Systems и SambaNova, предлагат услуги и системи, които вършат голяма част от работата за клиентите, които искат да създадат и управляват AI инструменти.

AI печалбите открояват победителите (Nvidia) и губещите (почти всички останали) в сектора

Анализатори и ръководители от индустрията казват, че тенденцията отчасти отразява предпочитанията на клиентите към изчислителна инфраструктура за изкуствен интелект, която им помага да се движат бързо в условията на бум, където скоростта е от първостепенно значение.

Извършването на повече от тежката работа може да помогне на производителите на чипове да се конкурират по-добре, тъй като инвестициите се прехвърлят от технологични гиганти като Meta Platforms и Microsoft към по-широк кръг от предприятия с по-малко опит.

„Предприятията обикновено се насочват към готовите решения“, казва Срини Паджури, анализатор в инвестиционната компания Raymond James. Според него „те нямат ресурсите, технологията или ноу-хауто“, за да сглобят сами оборудването.

Спящата AMD се пробужда: Ще се сблъска ли Nvidia със сериозен опонент?

Рискове в стратегията

Тъй като изчисленията с изкуствен интелект стават по-конкурентни и бързината за създаване на фабрики намалява, клиентите могат да проучат алтернативи на много от патентованите технологии, които Nvidia е създала около своите чипове.

„В момента времето за пускане на пазара е най-важното нещо, така че те приемат решения от Nvidia, но с узряването на технологията компанията може да не е в състояние да завладее по-голяма част от пая“, казва Паджури.

Nvidia също така може да се сблъска с регулаторни пречки, които в миналото са се появявали за много компании, които са започнали да доминират на даден пазар и да разширяват влиянието си. Производителят е подложен на щателна проверка за пазарните си практики в Европа, а през изминалата година офисите му във Франция бяха обискирани, въпреки че там не са повдигнати обвинения.

В сряда Хуанг описа ролята на Nvidia като координатор и дизайнер, който може да дава насоки как да се създаде сложна инфраструктура за изкуствен интелект, но подчерта, че компанията няма да прави всичко.

Със следващото си поколение чипове Blackwell, които ще бъдат пуснати в края на тази или началото на следващата година, тя за първи път предлага дизайн за цял шкаф за компютърно оборудване - с ширина около 2 фута и височина 6 фута. Но самата Nvidia няма да ги произвежда.

„Знаем как да проектираме инфраструктурата за изкуствен интелект, да я предоставим по начина, по който клиентите биха искали, и да позволим на екосистемата да я интегрира“, коментира Хуанг.