Annabelle Stephenson
Nvidia (NVDA) je osigurala svoju poziciju kao kralj tržišta čipova za veštačku inteligenciju (AI), sa tržišnim udelom koji se procenjuje između 70% i 90%. Visokoperformantni grafički procesori kompanije, idealni za obuku i pokretanje AI modela, toliko su traženi da je njihovo sticanje postalo izazovni zadatak. U junu, tokom AI ludila, Nvidia je dostigla tržišnu kapitalizaciju veću od 1 bilion dolara, a u petak su njene akcije dosegle najvišu vrednost od 549,91 dolara.
Nije samo Nvidia hardver koji pomaže u održavanju njene prednosti nad konkurentima. Još jedan ključni element njenje snage leži u kompanijskom CUDA softveru, koji programeri koriste za kreiranje AI platformi. „Softver ostaje strateška tvrđava Nvidie“, objašnjava Čirag Dekate, potpredsednik analize u kompaniji Gartner. „Ova prilagođena rešenja omogućavaju Nvidii da bude lider na tržištu i olakšavaju široko usvajanje.“
Nvidijina dominacija se nije odvijala preko noći. Kompanija je već više od decenije radila na AI proizvodima, čak i kada su investitori ispitivali takvu strategiju. „Nvidia, mora se priznati, počela je saradnju sa univerzitetima pre 15 godina kako bi pronašla inovativne primene za GPU-ova izvan gejminga i vizualizacije“, objašnjava Patrick Moorhead, CEO kompanije Moor Insights & Strategy. „Nvidia stvara svoje vlastito tržište i stavlja konkurente u veoma izazovnu poziciju, dok Nvidia već ide korak dalje.“
Ipak, pretnje Nvidia-inoj dominaciji su u porastu. Konkurenti kao što su Intel (INTC) i AMD (AMD) se mobilizuju da osvoje deo AI pite. U decembru je AMD predstavio svoj MI300 akcelerator, sa ciljem da konkurira Nvidijinim sopstvenim akceleratorima. Istovremeno, Intel proširuje svoj AI akcelerator, Gaudi3, koji će takođe biti konkurencija Nvidia-ina ponuda.
AMD i Intel nisu jedini konkurenti. Hiperskaleri poput Microsofta (MSFT), Google (GOOG, GOOGL), Amazona (AMZN) i Mete (META) počinju da koriste sopstvene aplikacijske integrisane kola (ASIC) kao alternativu GPU čipovima. Ovi ASIC-ovi, specijalizovani za potrebe svake kompanije, često se pokazuju efikasnijim od Nvidia-inih, AMD-ovih i Intel-ovih grafičkih procesora.
Ovo predstavlja problem za Nvidiju jer su hiperskaleri važni investitori u AI GPU-ove ove kompanije. Međutim, kako sve više njih ulaže u svoje sopstvene ASIC-ove, potražnja za Nvidia-inim GPU čipovima može da se smanji.
Ipak, Nvidia-ina tehnologija je generalno mnogo naprednija od konkurencije. „Imaju… dugoročna istraživanja kako bi održali prednost u budućem razvoju GPU-ova“, objašnjava Dekate.
Postoje dva osnovna načina korišćenja AI čipova. Prvi je u obuci modela, poznat kao obuka, a drugi uključuje praktičnu primenu tih AI modela, što kompanijama omogućava stvaranje specifičnih rezultata, bilo u obliku teksta, slike ili nečeg sasvim drugačijeg, poznato kao spoznaja. Na primer, OpenAI koristi ChatGPT za spoznaju, a Microsoft se oslanja na Copilot-ovu spoznaju. Svaki put kada pošaljete upit ovim programima, koriste se AI akceleratori kako bi generisali željeni izlaz.
Vremenom, spoznaja će najverovatnije postati glavna upotreba AI čipova, kako sve više kompanija teži da iskoristi različite AI modele.
Eksplozija veštačke inteligencije tek počinje, a većina kompanija koje će imati koristi od AI-a još uvek nisu ušle u igru. Dakle, čak i ako Nvidia-in udeo na tržištu opadne, njen prihod će nastaviti da raste sa boomom AI prostora.
Često postavljana pitanja – Nvidia kao kralj veštačke inteligencije
1. Koje je Nvidia-ino tržišno učešće na globalnom tržištu čipova za veštačku inteligenciju?
Nvidia procenjuje da je njeno tržišno učešće u globalnom tržištu čipova za veštačku inteligenciju između 70% i 90%.
2. Kako Nvidia održava prednost nad konkurencijom?
Nvidia ima visokoperformantne grafičke procesore koji su idealni za obuku AI modela i njihovo pokretanje. Osim hardvera, ključni element je Nvidia-in CUDA softver, koji programeri koriste za kreiranje AI platformi.
3. Koliko dugo Nvidia razvija AI proizvode?
Nvidia već više od deceniju radi na razvoju AI proizvoda, čak i kada su investitori ispitivali takvu strategiju. Kompanija je već duže vreme sarađivala sa univerzitetima kako bi pronašla inovativne primene za GPU-ove.
4. Ko predstavlja konkurenciju za Nvidiu u oblasti AI-a?
Intel (INTC) i AMD (AMD) su Nvidia-ini konkurenti u oblasti AI-a, razvijajući svoje sopstvene akceleratore. Pored toga, hiperskaleri poput Microsofta, Googlea, Amazona i Mete takođe uvode svoje sopstvene ASIC-ove kao alternativu GPU čipovima.
5. Zašto ASIC-ovi predstavljaju problem za Nvidiu?
Hiperskaleri, koji su značajni investitori u Nvidia-in GPU, sve više ulažu u sopstvene specijalizovane ASIC-ove prilagođene svojim potrebama. To može dovesti do smanjenja potražnje za Nvidia-inim GPU čipovima.
6. Koje su dve osnovne upotrebe AI čipova?
Prva upotreba je obuka AI modela, poznata kao obuka. Druga upotreba uključuje praktičnu primenu ovih modela, poznatu kao spoznaja, gde kompanije generišu specifične rezultate na osnovu AI modela.
7. Kako Nvidia se priprema za budućnost AI čipova?
Nvidia sprovodi dugoročna istraživanja kako bi održala prednost u budućim razvojima GPU-ova.
8. Kako raste eksplozija AI-a i kako to utiče na Nvidiu?
Eksplozija veštačke inteligencije tek počinje, a većina kompanija tek treba da iskoristi AI. Čak i ako udeo Nvidie na tržištu opadne, njen prihod će nastaviti da raste kako interesovanje za AI prostorom raste.
Predloženi relevantni linkovi:
– Nvidia
– Intel
– AMD
– Microsoft
– Google
– Amazon
– Meta
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl
