Orijinal kaynak: Lei Technology

Resim kaynağı: Sınırsız Yapay Zeka tarafından oluşturulmuştur

NVIDIA şu anda çok müreffeh bir hayat yaşıyor. Sanal para çılgınlığından büyük yapay zeka modelleri çağına kadar, NVIDIA'nın son birkaç yıldaki geliştirme hızı önceki tüm dönemleri aştı ve bu da çip şirketinin piyasa değerinin başarıyla 10.000 milyarı aşmasına yardımcı oldu. dolar işareti.

Bununla birlikte, sanal para biriminin kale benzeri sanal ekonomisiyle karşılaştırıldığında, büyük yapay zeka modellerinin getirdiği "gerçek talep", NVIDIA'nın trilyon dolarlık piyasa değeri sınırını aşmasının temel itici gücüdür.NVIDIA'nın H100'ünün siparişten kaynaklandığı bildiriliyor Teslimata kadar gereken süre birkaç ay kadar uzundu ve spotun primi bir zamanlar %100'e yakındı.

Ancak NVIDIA'nın iyi günleri uzun sürmeyebilir. Büyük yapay zeka modelleri "geniş bir yol" olarak kabul edildiğinden, büyük şirketler NVIDIA grafik kartlarını satın alma ve kendi eğitim sunucularını oluşturma çabalarını hızlandırıyor. Ayrıca, şu şekilde fonların aktığını da görüyorlar: sel de kendi küçük hesabını yaptı.

Yakın zamanda **OpenAI, Nvidia'ya olan bağımlılığını azaltmak için kendi AI çiplerini geliştirmeye başlayacağını duyurdu.Tesadüfen, büyük ölçekli bir AI sunucusu inşa eden Microsoft da kendi AI çip planını duyurdu. **İlginç bir şekilde, OpenAI artık nominal olarak Microsoft kampına ait olsa da (Microsoft daha önce OpenAI'yi satın almayı tamamlamıştı), OpenAI ve Microsoft'un çip planlarını paylaşmaya yönelik herhangi bir planı yok gibi görünüyor.

OpenAI ve Microsoft'un yanı sıra harekete geçmeye hazır birçok üretici de var.

Her tarafta savaş var

Büyük ölçekli bir veri merkezini desteklemenin maliyeti düşük değildir. Yalnızca ilk donanım yatırımı "yüz milyon" olarak ölçülmektedir. Microsoft tarafından bir süre önce açıklanan Avrupa veri merkezi planının başlangıç yatırımı 500 milyon ABD dolarına kadardır. müteakip bakım dahil Bekleme ücretleri. Altyapı inşaatı ve diğer giderlerin yanı sıra 500 milyon ABD doları içinde en büyük harcamayı Nvidia'nın ürettiği profesyonel bilgi işlem kartlarının satın alınması oluşturuyor.

Bir süre önce yapılan analizlere göre, Nvidia çiplerinin maliyet ve satış fiyatı arasındaki fark 10 kattan fazla olabiliyor.Büyük işletmeler arasında en popüler olan H100'ü örnek alırsak, bilgi işlem kartının maliyeti yaklaşık 2.000 dolardır. -2.500 ABD doları, resmi satış fiyatı ise 25.000 ABD dolarının üzerindedir.

İster paradan tasarruf etmek ister bu gelişen pazardan yararlanmak olsun, kendi yapay zeka çipi araştırma ve geliştirme planının uygulamaya konması çok yakında. **Şu anda bilinen bilgilere göre Intel ve AMD gibi yarı iletken devleri, yeni bir AI çip araştırma ve geliştirme planı turu duyurdu. Intel, CPU'yu farklı bir şekilde başka bir AI çipi oluşturmak için bir atılım olarak kullanıyor ve hatta piyasaya sürdü İlk nesil yapay zeka çipleri ürünleri olan AMD, Nvidia'nın GPU alanındaki konumuna meydan okumaya çalışıyor. **

Geleneksel yarı iletken devlerinin pastadan pay almaya çalışması şaşırtıcı değil. Nvidia'nın dikkatini daha da çok çeken ise OpenAI ve Microsoft'un yapay zeka çipi araştırma ve geliştirme planlarını başlatacaklarını duyurmaları oldu. İki çekirdek kullanıcı olarak Nvidia'dan vazgeçerlerse Bunların Nvidia açısından olumsuz sonuçları olacağı kesin.Ekolojik durum ve gelirin ciddi sonuçları var.

OpenAI'nin çip planı yakın zamanda ilk kez ortaya çıktı.Bir yapay zeka şirketi için OpenAI'nin çip araştırma ve geliştirme yetenekleri konusunda şüphelerim var. Üstelik OpenAI tarafından yayınlanan son işe alım bilgilerinden yola çıkarak sıfırdan bir araştırma ve geliştirme ekibi kuruyorlar, ön sonuçları elde etmeleri en az bir yılı bulabilir ve başaramama olasılıkları da yüksek. Nvidia'nın amiral gemisi çipleriyle rekabet edebilir.

Nispeten konuşursak, Microsoft'un çip planı daha endişe verici. Microsoft'un çip alanına yaptığı yatırım aslında oldukça yüksekti ve son yıllarda birçok ürün üretti. **Dahili kaynaklara göre yakın zamanda ortaya çıkan "Athena" kod adlı çip kaynaklar, araştırma ve geliştirme 2019 gibi erken bir tarihte başladı ve şu anda deneme üretim aşamasına girdi. **

OpenAI'nin Athena çipini gizlice test ettiği bildiriliyor.Büyük modelleri eğitmek ve çalıştırmak için tasarlanmış bir çip olarak performansı, performans açısından çok iyi, en azından Amazon, Google ve diğer şirketlerin ana akım çipleriyle karşılaştırılabilir.

Tabii ki, Athena'nın performansı kesinlikle Nvidia'nın amiral gemisi çipleriyle kıyaslanamaz, ancak Microsoft'a daha fazla inisiyatif verebilir ve Nvidia'nın çip teklifleri sağlamada biraz daha kısıtlı olmasına izin verebilir. Üstelik Athena, Microsoft'un yalnızca ilk profesyonel yapay zeka çipi ve 2 milyar ABD dolarını aşan Ar-Ge yatırımının tek bir sonuç üretmeyeceği aşikar.

OpenAI'nin en büyük sponsoru olan Microsoft, büyük olasılıkla OpenAI'nin Athena çipi için bir test ve dağıtım ortamı sağlamasını isteyecektir, sonuçta Amazon ve Google da bunu yapmıştır. Microsoft'tan çok önce Amazon ve Google, birçok yapay zeka şirketine yatırım yapmıştı.Amazon, Anthropic'e 4 milyar dolarlık mali destek sağlarken, karşı tarafın da Amazon tarafından geliştirilen iki yapay zeka çipini kullanmasını zorunlu kılıyordu. **

Önde gelen AI şirketleri diğer çiplere veya kendi geliştirdikleri çiplere geçmeye başladığında, bunun tüm AI endüstrisinin donanım seçimi üzerinde kaçınılmaz olarak önemli bir etkisi olacaktır.Bu tam olarak NVIDIA'nın görmek istemediği şey.NVIDIA nasıl tepki verecek?

Nvidia'nın Karşı Önlemleri

Büyük yapay zeka modellerinin cazibesi birçok teknoloji şirketini içine çekti ve hatta bazıları bunun bir sonraki sanayi devriminin başlangıcı olduğuna inanıyor. Elbette, kaç yeni teknolojinin "endüstriyel devrimin başlangıcı" olarak adlandırıldığını tartışmayalım. En azından mevcut gelişim rotasına bakıldığında, büyük yapay zeka modelinin son yıllarda sıradan insanlarla en yakından ilişkili model olması gerekir. .

Sıradan insanlarla yakın ilişki, bu teknolojinin çok geniş bir uygulama pazarına sahip olduğu ve kâr getirecek şekilde hızla tanıtılıp ticarileştirilebileceği anlamına geliyor. Teknolojinin doğuşundan ticari kullanımına kadar çok az teknoloji, büyük yapay zeka modelleri kadar hızlı ilerlemiştir. ChatGPT'nin duyurulup kullanıma açılmasından, çeşitli büyük yapay zeka modellerinin ortaya çıkıp halka açılmasına kadar tüm süreç sadece kısa sürdü. Bir gün, bir yıldan az bir sürede tamamlanacak.

Üretkenlikten eğlenceye, tüketime, seyahate ve eğitime kadar birçok uygulamada büyük yapay zeka modelleri uygulandı.Bu nedenle bazı güçlü şirketler, daha büyükleri dağıtmak ve eğitmek için kendi veri merkezlerini ve bilgi işlem merkezlerini kurma çabalarını da hızlandırıyor. Ölçekli modeller Yapay zeka modelleri size rekabette avantaj sağlar.

**Yapay zeka pazarı rekabetçi bir aşamaya girerken, şirketler de daha verimli eğitim yöntemleri ve daha güçlü modeller arıyor.Algoritmaların ve diğer hususların optimize edilmesinin yanı sıra, daha güçlü bilgi işlem yeteneklerine sahip profesyonel bilgi işlem kartları da bir zorunluluktur. **Yani NVIDIA'nın karşı önlemleri aslında çok basit: Ar-Ge ekibini istikrara kavuşturun ve diğer üreticilerin çok ilerisinde olan yapay zeka çiplerini piyasaya sürün.

Donanım performansı NVIDIA'nın en büyük avantajıdır. İster Amazon ister Microsoft olsun, performans ile enerji tüketimi arasında en iyi dengeyi bulmak istedikleri sürece NVIDIA onların ilk tercihidir. Üreticileri kendi geliştirdikleri çipleri kullanmaya teşvik eden sadece iki neden var: Biri Nvidia'nın çiplerinin çok pahalı olması, diğeri ise arzın sınırlı olması ve stoklama için beklemeleri gerekmesi, bu da üreticilerin genişleme planlarını etkiliyor.

Şu anda Nvidia'nın üretim kapasitesi giderek artıyor, satın alma hacmi ise giderek azalıyor ve yakın zamanda arz-talep arasında bir denge aşamasına ulaşması bekleniyor. O zaman tek sorun fiyat... Nvidia'nın maliyet ve satış fiyatının neredeyse 10 kat farklı olduğu göz önüne alındığında, fiyat indirimi için yeterli alan olması gerekir.

**Şahsen ben, NVIDIA fiyatı düşürmeye istekli olduğu sürece, birçok şirketin yüksek performanslı veri merkezleri oluşturmak için NVIDIA'nın profesyonel bilgi işlem kartlarını satın almasının hâlâ uygun maliyetli bir anlaşma olacağına inanıyorum. **Kendi geliştirdiğiniz çiplere gelince? Aslında veri merkezleri, boyutlarına ve amaçlarına bağlı olarak farklı türde çiplere ihtiyaç duyarlar.Daha düşük performans gereksinimleri olan bazı veri merkezleri, kendi geliştirdikleri çiplerle kurulmaya uygundur.

Basitçe ifade etmek gerekirse, eğitim ve geliştirme merkezleri, eğitim verimliliğini artırmak için Nvidia'nın profesyonel bilgi işlem kartlarını kullanırken, sıradan kullanıcılara yönelik veri merkezleri, inşaat maliyetlerini ve sonraki bakım maliyetlerini azaltmak için kendi geliştirdikleri veya diğer çipleri kullanıyor. Genişledikçe şirketlerin yakındaki kullanıcı ihtiyaçlarına yanıt verebilmek için dünya çapında daha fazla veri merkezi kurması gerekiyor.

Dolayısıyla NVIDIA'nın geçmişte biriktirdiği avantajlar gelecekte de kolay kolay kaybolmayacaktır. Ancak diğer şirketlerin oyuna girmesiyle NVIDIA'nın sesi azalacaktır. Ürün fiyatlandırması ve diğer hususlar açısından NVIDIA pay verebilir. Pazar payını korumak için kârından.

Ancak, tanrılar ve ölümlüler arasındaki önceki savaşlarla karşılaştırıldığında, bu kez birçok yapay zeka şirketi "Guangmingding"i kuşattı; bu da küçük ve orta ölçekli yapay zeka şirketlerinin daha ucuz veri merkezi dağıtım çözümleri elde etmesine olanak tanıyabiliyor.