Як Nvidia вдається вигравати у війні чіпів?
Видання Bloomberg підготувало матеріал на тему лідерства американської компанії Nvidia на ринку чіпів: попри те, що гравців достатньо, саме Nvidia контролює 90% ринку. Матеріал максимально стислий і є саме загальним, навіть поверхневим оглядом того, чому компанії вдалось, а також коротко пояснює, як сьогодні виглядає ринок. Якщо взагалі підсумувати максимально сильно — Nvidia почала першою робити те, на що інші звернули увагу лише через роки. Редакція Scroll.media підготувала скорочений переклад.
Наразі Nvidia залишається головним «продавцем лопат» у золотій лихоманці штучного інтелекту. Її виторг стрімко зростає, а замовлення на прискорювальні чипи компанії — на піку.
Подальший успіх Nvidia залежить від здатності генерального директора Дженсена Хуана впоратися з численними викликами. Він розвиває можливості своїх чипів, щоб довести найбільшим клієнтам — таким як Microsoft та Amazon — що продукція Nvidia найкраща на ринку.
Це особливо важливо, оскільки ці компанії розробляють власні технології, які згодом можуть замінити деякі менш потужні чипи Nvidia (практично всі великі компанії інвестують у створення своїх чіпів, аби витрачати менше на підрядників, як от Nvidia). Хуан також намагається допомогти ширшому колу компаній інтегрувати обчислення AI у свої бізнес-процеси, одночасно лавіруючи між геополітичними напруженнями, які можуть відрізати Nvidia від ключових світових ринків (зокрема, мова про Китай).
Які ключові фактори зростання Nvidia і виклики, що стоять перед нею?
Найпопулярніші чіпи Nvidia
- Флагманом наразі є Hopper H100 — вдосконалений графічний процесор, названий на честь піонерки комп’ютерних наук Ґрейс Гоппер. Його витісняє нова лінійка Blackwell, названа на честь математика Девіда Блеквелла.
- Blackwell забезпечує у 2,5 раза вищу продуктивність у навчанні AI, ніж Hopper.
- Обидва чипи включають технології, які дозволяють з’єднувати кілька комп’ютерів з чіпами Nvidia в єдину обчислювальну систему для обробки величезних обсягів даних на високій швидкості — що ідеально підходить для тренування нейронних мереж нового покоління.
- Nvidia почала інвестувати в цю галузь ще понад десятиліття тому, ставлячи на те, що паралельна обробка даних стане ключовою поза межами ігор.
- Компанія також продаватиме Blackwell у складі суперчіпа GB200, що поєднує два GPU Blackwell з CPU Grace — також названим на честь Ґрейс Гоппер.
Як Nvidia стала лідером в AI?
Компанія домінувала на ринку графічних процесорів, які використовуються для створення зображень на екрані. Потужні GPU Nvidia можуть обробляти дані паралельно — що важливо як для ігор, так і для AI.
Інженери Nvidia ще на початку 2000-х зрозуміли, що такі чіпи можна пристосувати до інших задач. А дослідники AI побачили, що ці чипи відкривають нові горизонти для навчання та використання штучного інтелекту.
Коротко кажучи — інженери Nvidia раніше за інших побачили можливості там, на що інші уваги не звертали.
Що роблять конкуренти Nvidia?
Згідно з IDC, Nvidia контролює близько 90% ринку GPU для дата-центрів. Основні хмарні провайдери — Amazon AWS, Google Cloud та Microsoft Azure — розробляють власні чіпи. Те саме роблять і конкуренти Nvidia — AMD та Intel.
Однак конкуренти поки що мало впливають на домінування Nvidia. Наприклад, AMD очікує нульове зростання продажів AI-чипів у першій половині року, тоді як виручка Nvidia зростає на понад 50% щоквартально. Керівник компанії неодноразово заявляв, що обсяг замовлень перевищує виробничі потужності — навіть на старі моделі.
Microsoft, Amazon, Meta та Google, хоч і створюють власні чіпи, планують інвестувати сотні мільярдів доларів у AI та дата-центри.
Як Nvidia тримає перевагу?
Nvidia швидко оновлює і апаратне, і програмне забезпечення. Компанія також пропонує кластерні системи, що дозволяють клієнтам швидко закуповувати й розгортати чипи.
Хуан регулярно виступає на конференціях по всьому світу, рекламує новинки та партнерства. Nvidia зобов’язалася щороку випускати нові продукти — це сигнал конкурентам: наздогнати компанію стає дедалі важче.
Чому DeepSeek викликав занепокоєння?
DeepSeek заявив, що його модель R1 з відкритим кодом тренувалася з використанням набагато меншої кількості ресурсів, ніж традиційні моделі.
Ця модель використовує спеціальний метод навчання, що дозволяє моделі вчитись на реальних даних без потреби в тривалому попередньому тренуванні. Nvidia назвала модель «відмінним досягненням у AI», підкресливши, що вона не порушує обмежень США на експорт технологій.
Головний висновок: AI-системи майбутнього можуть навчатися без гігантських дата-центрів, що кидає виклик нинішній моделі розвитку індустрії.
Nvidia стверджує, що навіть за такого підходу її чіпи залишаться популярними.
І водночас кейс DeepSeek для багатьох став сигналом: а чи зможе Nvidia і далі бути потрібною у таких масштабах, як сьогодні?
Геополітика
Попри слабкий вплив конкурентів, уряд США вже обмежив ріст Nvidia. Наприклад, у квітні компанія списала $5,5 млрд через заборону на поставки чипа H20 до Китаю — навіть попри те, що H20 створено спеціально з обмеженими можливостями для обходу попередніх санкцій.
У травні компанії отримали полегшення — адміністрація Трампа призупинила обмеження на поставки до Близького Сходу.
Хуан активно лобіює інтереси компанії, стверджуючи, що експортні обмеження шкодять самій Америці: якщо США не постачатиме передові технології, це зроблять інші — зокрема Huawei в Китаї, що поставить під загрозу лідерство США.
Як Nvidia вдається вигравати у війні чіпів?
Видання Bloomberg підготувало матеріал на тему лідерства американської компанії Nvidia на ринку чіпів: попри те, що гравців достатньо, саме Nvidia контролює 90% ринку. Матеріал максимально стислий і є саме загальним, навіть поверхневим оглядом того, чому компанії вдалось, а також коротко пояснює, як сьогодні виглядає ринок. Якщо взагалі підсумувати максимально сильно — Nvidia почала першою робити те, на що інші звернули увагу лише через роки. Редакція Scroll.media підготувала скорочений переклад.
Наразі Nvidia залишається головним «продавцем лопат» у золотій лихоманці штучного інтелекту. Її виторг стрімко зростає, а замовлення на прискорювальні чипи компанії — на піку.
Подальший успіх Nvidia залежить від здатності генерального директора Дженсена Хуана впоратися з численними викликами. Він розвиває можливості своїх чипів, щоб довести найбільшим клієнтам — таким як Microsoft та Amazon — що продукція Nvidia найкраща на ринку.
Це особливо важливо, оскільки ці компанії розробляють власні технології, які згодом можуть замінити деякі менш потужні чипи Nvidia (практично всі великі компанії інвестують у створення своїх чіпів, аби витрачати менше на підрядників, як от Nvidia). Хуан також намагається допомогти ширшому колу компаній інтегрувати обчислення AI у свої бізнес-процеси, одночасно лавіруючи між геополітичними напруженнями, які можуть відрізати Nvidia від ключових світових ринків (зокрема, мова про Китай).
Які ключові фактори зростання Nvidia і виклики, що стоять перед нею?
Найпопулярніші чіпи Nvidia
- Флагманом наразі є Hopper H100 — вдосконалений графічний процесор, названий на честь піонерки комп’ютерних наук Ґрейс Гоппер. Його витісняє нова лінійка Blackwell, названа на честь математика Девіда Блеквелла.
- Blackwell забезпечує у 2,5 раза вищу продуктивність у навчанні AI, ніж Hopper.
- Обидва чипи включають технології, які дозволяють з’єднувати кілька комп’ютерів з чіпами Nvidia в єдину обчислювальну систему для обробки величезних обсягів даних на високій швидкості — що ідеально підходить для тренування нейронних мереж нового покоління.
- Nvidia почала інвестувати в цю галузь ще понад десятиліття тому, ставлячи на те, що паралельна обробка даних стане ключовою поза межами ігор.
- Компанія також продаватиме Blackwell у складі суперчіпа GB200, що поєднує два GPU Blackwell з CPU Grace — також названим на честь Ґрейс Гоппер.
Як Nvidia стала лідером в AI?
Компанія домінувала на ринку графічних процесорів, які використовуються для створення зображень на екрані. Потужні GPU Nvidia можуть обробляти дані паралельно — що важливо як для ігор, так і для AI.
Інженери Nvidia ще на початку 2000-х зрозуміли, що такі чіпи можна пристосувати до інших задач. А дослідники AI побачили, що ці чипи відкривають нові горизонти для навчання та використання штучного інтелекту.
Коротко кажучи — інженери Nvidia раніше за інших побачили можливості там, на що інші уваги не звертали.
Що роблять конкуренти Nvidia?
Згідно з IDC, Nvidia контролює близько 90% ринку GPU для дата-центрів. Основні хмарні провайдери — Amazon AWS, Google Cloud та Microsoft Azure — розробляють власні чіпи. Те саме роблять і конкуренти Nvidia — AMD та Intel.
Однак конкуренти поки що мало впливають на домінування Nvidia. Наприклад, AMD очікує нульове зростання продажів AI-чипів у першій половині року, тоді як виручка Nvidia зростає на понад 50% щоквартально. Керівник компанії неодноразово заявляв, що обсяг замовлень перевищує виробничі потужності — навіть на старі моделі.
Microsoft, Amazon, Meta та Google, хоч і створюють власні чіпи, планують інвестувати сотні мільярдів доларів у AI та дата-центри.
Як Nvidia тримає перевагу?
Nvidia швидко оновлює і апаратне, і програмне забезпечення. Компанія також пропонує кластерні системи, що дозволяють клієнтам швидко закуповувати й розгортати чипи.
Хуан регулярно виступає на конференціях по всьому світу, рекламує новинки та партнерства. Nvidia зобов’язалася щороку випускати нові продукти — це сигнал конкурентам: наздогнати компанію стає дедалі важче.
Чому DeepSeek викликав занепокоєння?
DeepSeek заявив, що його модель R1 з відкритим кодом тренувалася з використанням набагато меншої кількості ресурсів, ніж традиційні моделі.
Ця модель використовує спеціальний метод навчання, що дозволяє моделі вчитись на реальних даних без потреби в тривалому попередньому тренуванні. Nvidia назвала модель «відмінним досягненням у AI», підкресливши, що вона не порушує обмежень США на експорт технологій.
Головний висновок: AI-системи майбутнього можуть навчатися без гігантських дата-центрів, що кидає виклик нинішній моделі розвитку індустрії.
Nvidia стверджує, що навіть за такого підходу її чіпи залишаться популярними.
І водночас кейс DeepSeek для багатьох став сигналом: а чи зможе Nvidia і далі бути потрібною у таких масштабах, як сьогодні?
Геополітика
Попри слабкий вплив конкурентів, уряд США вже обмежив ріст Nvidia. Наприклад, у квітні компанія списала $5,5 млрд через заборону на поставки чипа H20 до Китаю — навіть попри те, що H20 створено спеціально з обмеженими можливостями для обходу попередніх санкцій.
У травні компанії отримали полегшення — адміністрація Трампа призупинила обмеження на поставки до Близького Сходу.
Хуан активно лобіює інтереси компанії, стверджуючи, що експортні обмеження шкодять самій Америці: якщо США не постачатиме передові технології, це зроблять інші — зокрема Huawei в Китаї, що поставить під загрозу лідерство США.
