Nvidia na čelu AI revolucije, ali konkurencija joj puše za vratom

Nagli rast dionica, koji je nakratko postavio Nvidiju na prvo mjesto među najvrjednijim tvrtkama na svijetu, sada je zaustavljen. Investitori su postali oprezniji u daljnjem ulaganju u proizvođača čipova jer je sada jasno da se razvoj usluga i proizvoda umjetne inteligencije neće odvijati glatko niti će u potpunosti ovisiti o Nvidijinoj tehnologiji. Zasad, Nvidia ostaje vodeći dobavljač ključne tehnologije u digitalnoj zlatnoj groznici. Prihodi nastavljaju naglo rasti, a potražnja za Nvidijinom serijom čipova Hopper i njezinim nasljednikom Blackwellom i dalje je iznimno velika.

Njezin daljnji uspjeh ovisi o tome hoće li Microsoft, Google i drugi tehnološki divovi pronaći dovoljno poslovnih prilika za primjenu umjetne inteligencije kako bi opravdali svoje goleme investicije u Nvidijine čipove. Čak i ako uspiju, nije jasno koliko će najsnažnijih i najprofitabilnijih čipova kompanije biti potrebno. U siječnju je kineski startup DeepSeek predstavio AI model za koji tvrdi da radi jednako dobro kao oni koje razvijaju velika američka poduzeća, ali za razvoj zahtijeva znatno manje resursa.

Nakon što je DeepSeek objavio članak s detaljima o sposobnostima novog modela i načinu njegove izrade, tržišna vrijednost Nvidije pala je za 589 milijardi dolara u jednom danu, što je najveći pad u povijesti burzovnog tržišta. U narednim tjednima dionice su se djelomično oporavile, ali su krajem veljače i dalje bile ispod razine s početka godine.

Koji su Nvidijini najpopularniji čipovi za umjetnu inteligenciju?

Trenutno najveći profit donosi Hopper H100, nazvan prema računalnoj pionirki Grace Hopper. Riječ je o moćnijoj verziji grafičkog procesora koji potječe iz osobnih računala korištenih za videoigre. Serija Blackwell, nazvana po matematičaru Davidu Blackwellu, sada preuzima vodeću poziciju i zamjenjuje Hopper kao najjače rješenje u Nvidijinoj ponudi.

Hopper i Blackwell sadrže tehnologiju koja računalima s Nvidijinim čipovima omogućuje da se spoje u jedinstvene sustave sposobne za obradu ogromnih količina podataka i izvođenje matematičkih operacija nevjerojatnom brzinom. To ih čini idealnima za energetski zahtjevne procese treniranja neuronskih mreža, temelja najnovije generacije AI proizvoda i usluga.

Tvrtka Nvidia, osnovana 1993. godine, pionirski je ušla na tržište s ulaganjima koja sežu više od desetljeća unazad, kladeći se da će sposobnost paralelnog izvršavanja operacija jednog dana učiniti njezine čipove vrijednima za primjene izvan industrije videoigara. Tvrtka sa sjedištem u Santa Clari u Kaliforniji ponudit će Blackwell u različitim verzijama, uključujući kao dio superčipa GB200, koji kombinira dva Blackwell GPU-a s jednim Grace CPU-om, višenamjenskom centralnom procesorskom jedinicom. (I CPU Grace nazvan je po Grace Hopper.)

Zašto su Nvidijini AI čipovi posebni?

Tzv. platforme generativne umjetne inteligencije uče zadatke poput prevođenja teksta, sažimanja izvještaja i generiranja slika unosom ogromnih količina postojećih podataka te što je više podataka dostupno, to bolje funkcioniraju. Takve se platforme razvijaju metodom pokušaja i pogrešaka, izvodeći milijarde eksperimenata kako bi postigle željenu razinu performansi, pri čemu troše ogromne količine računalne snage.

Prema Nvidiji, Blackwell omogućuje 2,5 puta bolje performanse u učenju umjetne inteligencije u usporedbi s Hopperom. Novi dizajn ima toliko tranzistora, tj. sićušnih prekidača koji omogućuju obradu informacija u poluvodičima, da se čip ne može izraditi konvencionalno kao jedan komad. Zapravo se sastoji od dvaju čipova povezanih vezom koja osigurava da rade besprijekorno kao jedan, objašnjava tvrtka.

Za klijente koji se natječu u obuci svojih AI platformi za nove zadatke, performanse koje nude Hopper i Blackwell ključna su prednost. Ti su čipovi toliko važni za razvoj umjetne inteligencije da je američka vlada ograničila njihovu prodaju Kini.

Kako je Nvidia postala lider u umjetnoj inteligenciji?

Nvidia je već bila kralj grafičkih čipova, komponenti koje generiraju slike na računalnim zaslonima. Njihovi najmoćniji modeli sadrže tisuće procesnih jezgri koje mogu istovremeno izvršavati više zadataka. To omogućuje stvaranje složenih 3D prikaza, uključujući sjene i odraze, što je ključna značajka modernih videoigara.

Inženjeri Nvidije još su početkom 2000-tih shvatili da se grafički akceleratori mogu prilagoditi i za druge primjene. U međuvremenu su istraživači umjetne inteligencije otkrili da konačno mogu ostvariti značajan napredak koristeći upravo takve čipove.

Što rade Nvidijini konkurenti?

Prema istraživačkoj tvrtki IDC, Nvidia trenutačno drži oko 90 posto tržišta grafičkih procesora za podatkovne centre. Vodeći pružatelji cloud usluga, poput Amazonova AWS-a, Google Clouda i Microsoft Azurea, pokušavaju razviti vlastite čipove, a isto vrijedi i za konkurente Nvidije, poput AMD-a i Intela.

Dosadašnji pokušaji nisu značajno poljuljali dominantnu poziciju Nvidije.

AMD, koji se smatra najozbiljnijim izazivačem, najavio je da će prodaja u prvoj polovici godine ostati na istoj razini kao u prethodnih šest mjeseci, uz poboljšanja tek u drugoj polovici 2025. godine kada lansira novi čip. AMD nije otkrio ciljane godišnje prihode, što je potaknulo špekulacije da tvrtka ima problema s jačanjem tržišnog položaja.

Bloomberg

Kako Nvidia održava prednost pred konkurencijom?

Nvidia neprestano ažurira svoju ponudu, i hardver i softver, brzinom koju konkurencija ne može pratiti. Tvrtka je razvila posebne sustave za povezivanje više jedinica, omogućujući korisnicima jednostavnu kupnju i brzo povezivanje čipova H100 u snažan računalni sustav spreman za upotrebu. Čipovi poput Intelovih procesora Xeon sposobni su za složenu obradu podataka, ali imaju manje jezgri i sporije obrađuju ogromne količine informacija potrebnih za treniranje modela umjetne inteligencije. Intel, nekoć dominantni igrač u podatkovnim centrima, trenutačno se suočava s problemima u ponudi akceleratora koji bi kupci odabrali umjesto Nvidijine opreme.

Kako se održava potražnja za AI čipovima?

Izvršni direktor Nvidije Jensen Huang i njegovi suradnici više su puta izjavili da potražnja za njihovim čipovima, uključujući starije modele, daleko nadmašuje proizvodne kapacitete tvrtke.

Microsoft, Amazon, Meta i Google najavili su zajednička ulaganja vrijedna stotine milijardi dolara u umjetnu inteligenciju i podatkovne centre. No nedavno su se pojavile špekulacije da rast podatkovnih centara za AI možda usporava.

Prema investicijskoj banki TD Cowen, Microsoft je otkazao nekoliko ugovora za najam prostora i infrastrukture u američkim podatkovnim centrima, što je potaknulo sumnje da je tvrtka možda preambiciozno planirala proširenje svojih AI računalnih kapaciteta.

Zašto je kineski startup DeepSeek izazvao toliku zabrinutost?

Objava novog open-source AI modela R1 tvrtke DeepSeek natjerala je konkurente da se zapitaju kako su uspjeli postići rezultate usporedive s američkim tvrtkama, koristeći samo djelić njihovih resursa.

DeepSeek poboljšava svoje AI modele unosima iz stvarnog svijeta, pristupom poznatim kao inferencija, koji je manje vremenski zahtjevan i podatkovno intenzivan od umjetne metode treniranja koju koriste druga poduzeća. Nvidia, koja bi mogla najviše izgubiti zbog kineskog iskoraka, priznala je DeepSeekov model kao "izvanredno postignuće u razvoju umjetne inteligencije" te potvrdila da nije razvijen kršenjem američkih izvoznih ograničenja za visoku tehnologiju.

Ta ograničenja zabranjuju izvoz najnaprednijih grafičkih procesora Nvidije u Kinu, pa je njihovim odgovorom očito smanjen skepticizam nekih analitičara industrije da kineski startup nije mogao postići iskorak o kojem se izvještavalo.

Ipak, Nvidia je naglasila da će njezini čipovi igrati ključnu ulogu čak i ako dođe do promjene načina izgradnje AI modela. "Inferencija zahtijeva značajan broj Nvidijinih grafičkih procesora i visokoučinkovitu mrežnu povezanost", poručila je tvrtka.

Kako se AMD i Intel uspoređuju s Nvidijom u proizvodnji AI čipova?

AMD, drugi najveći proizvođač računalnih grafičkih čipova, predstavio je 2023. godine verziju svoje linije Instinct namijenjenu tržištu na kojem dominiraju Nvidijini proizvodi. Nova, snažnija verzija MI350 trebala bi stići korisnicima oko sredine godine. Izvršna direktorica AMD-a Lisa Su izjavila je da će raditi 35 puta bolje od svog prethodnika. Tvrtka predviđa da će prihodi u prvih šest mjeseci 2025. godine biti otprilike isti kao u prethodnih šest mjeseci. Iako AMD sada ostvaruje više od pet milijardi dolara godišnjih prihoda od akceleratora koji pomažu u razvoju AI modela, Nvidijina prodaja u toj kategoriji premašuje 100 milijardi dolara godišnje.

Intelovi čelnici su prošlog mjeseca analitičarima i investitorima otvoreno priznali da tvrtka nema značajnu ulogu u isporuci procesora za podatkovne centre koji pogone cloud usluge umjetne inteligencije. Nakon što nisu uspjeli prikupiti pozitivne povratne informacije potencijalnih korisnika za čip s kodnim imenom Falcon Shores, tvrtka ga neće plasirati na tržište kako je prvotno planirano, već će ga koristiti samo za internu evaluaciju. Izjave privremene izvršne direktorice Michelle Johnston Holthaus otkrile su da Intel u utrci s Nvidijom zaostaje čak i više nego što su analitičari strahovali, što je u oštrom kontrastu s pretjerano optimističnim prognozama bivšeg izvršnog direktora Pata Gelsingera.

Međutim, nijedan od Nvidijinih konkurenata još nije uračunao napredak koji će, prema tvrdnjama tvrtke, donijeti Blackwell. Nvidijina prednost nije samo u snazi njezinog hardvera. Tvrtka je razvila CUDA, programski jezik za svoje grafičke procesore, koji programerima omogućuje da optimiziraju te čipove za specifične operacije ključne za rad AI sustava.

Široka upotreba tog softverskog alata pomogla je zadržati povezanost industrije s Nvidijinom hardverskom platformom.