Всеки път, когато нова джаджа разтърси света на технологиите, това обикновено е потребителски продукт като смартфон или игрова конзола. Тази година технологичните експерти се фокусират върху малко познат компютърен компонент, който повечето хора никога няма да видят. Процесорът H100 даде възможност за създаване на ново поколение инструменти за изкуствен интелект (AI), които обещават да променят цели индустрии, като превърнаха разработчика му Nvidia Corp. в една от най-високо оценените компании в света. Той показа на инвеститорите, че шумът около генеративния изкуствен интелект се превръща в реални приходи, поне за Nvidia и нейните най-важни доставчици. Търсенето на H100 е толкова голямо, че на някои клиенти се налага да чакат цели шест месеца за доставка.
H100, чието име е намек за пионера в компютърните науки Грейс Хопър, е по-мощна версия на графичен процесор, който обикновено се намира в персоналните компютри и помага за създаване на най-реалистично визуално изживяване във видео игрите. Той съдържа технология, която превръща клъстерите от чипове на Nvidia в единици, които могат да обработват огромни обеми от данни и да извършват изчисления с висока скорост.
Това го прави много подходящ за обучение на невронни мрежи, които са в основата на генеративния изкуствен интелект, който изисква огромни количества енергия. Компанията, основана през 1993 г., е пионер на този пазар с инвестиции отпреди почти две десетилетия, когато залага на това, че способността за паралелна работа един ден ще направи чиповете ѝ ценни в приложения извън игрите.
Платформите за генеративен изкуствен интелект се научават да изпълняват задачи като превод на текст, обобщаване на доклади и създаване на изображения, като поглъщат огромни количества вече съществуващи материали. Колкото повече съдържание преглеждат, толкова по-добри стават в неща като разпознаване на човешка реч или писане на мотивационни писма за работа. Те се развиват чрез опити и грешки, като правят милиарди опити за постигане на умения и същевременно изразходват огромно количество изчислителна мощност.
Nvidia твърди, че H100 е четири пъти по-бърз от предшественика на чипа, A100, при обучението на т.нар. големи езикови модели или LLM, и е 30 пъти по-бърз при отговарянето на потребителски подкани. След пускането на H100 през 2023 г. Nvidia обяви версии, които според нея са още по-бързи - H200 и Blackwell B100 и B200. За компаниите, които се надпреварват да обучават LLM за изпълнение на нови задачи, това нарастващо предимство в производителността може да бъде от решаващо значение. Много от чиповете на Nvidia се смятат за толкова ключови за развитието на изкуствения интелект, че правителството на САЩ е ограничило продажбата на H200 и няколко по-малко способни модела в Китай.
Базираната в Санта Клара, Калифорния, компания е световен лидер в производството на графични чипове - частите на компютъра, които генерират изображенията, които виждате на екрана. Най-мощните от тях са изградени с хиляди изчислителни ядра, които извършват едновременно множество изчисления, като създават модели на сложни 3D визуализации като сенки и отражения. В началото на 2000 г. инженерите на Nvidia осъзнават, че могат да преработят тези графични ускорители графични ускорители за други приложения, като разделят задачите на по-малки части и след това работят по тях едновременно. Изследователите на изкуствения интелект откриха, че работата им най-накрая може да стане практическа чрез използването на този тип чип.
4. Има ли Nvidia реални конкуренти?
По данни на фирмата за пазарни проучвания IDC Nvidia вече контролира около 92% от пазара на графични процесори за центрове за данни. Доминиращите доставчици на изчислителни облаци като AWS на Amazon.com Inc., Google Cloud на Alphabet Inc. и Azure на Microsoft се опитват да разработят свои собствени чипове, както и конкурентите на Nvidia - Advanced Micro Devices Inc. и Intel Corp. Досега тези усилия не са постигнали голям напредък на пазара на ускорители на изкуствен интелект, а нарастващата доминация на Nvidia се превърна в проблем за регулаторните органи в бранша.
5. Как Nvidia изпреварва своите конкуренти?
Nvidia актуализира продуктите си, включително софтуера за поддръжка на хардуера, с темпо, което никоя друга фирма все още не е успяла да постигне. Компанията също така е разработила различни клъстерни системи, които помагат на клиентите ѝ да купуват H100 на едро и да ги внедряват бързо. Чипове като процесорите Xeon на Intel са способни да обработват по-сложни данни, но имат по-малко ядра и са много по-бавни при обработката на огромните обеми от информация, които обикновено се използват за обучение на софтуер за изкуствен интелект.
AMD, вторият по големина производител на чипове за компютърна графика, представи миналата година версия на своята линия Instinct, насочена към пазара, на който доминират продуктите на Nvidia. На изложението Computex в Тайван в началото на юни главният изпълнителен директор на AMD Лиза Су обяви, че актуализираната версия на процесора MI300 AI ще бъде пусната в продажба през четвъртото тримесечие, и посочи, че през 2025 г. и 2026 г. ще излязат още продукти, което показва ангажираността на компанията в тази бизнес област.
В момента Intel разработва чипове, предназначени за натоварвания с изкуствен интелект, но призна, че засега търсенето на графични чипове за центрове за данни расте по-бързо, отколкото на сървърни процесори, които традиционно са силната ѝ страна. Предимството на Nvidia не е само в производителността на нейния хардуер. Компанията е изобретила нещо, наречено CUDA, език за графичните си чипове, който позволява те да бъдат програмирани за работата, която е в основата на програмите за изкуствен интелект.
Най-очакваната версия е Blackwell и Nvidia заяви, че очаква да получи „много“ приходи от новата серия продукти през тази година. Компанията обаче е попаднала на инженерни пречки в разработката си, които ще забавят пускането на някои продукти от линията.
Междувременно търсенето на хардуера от серията H продължава да расте. Главният изпълнителен директор Дженсън Хуанг действа като посланик на технологията и се опитва да примами правителствата, както и частните предприятия, да купуват по-рано или да рискуват да останат по-назад от тези, които възприемат изкуствения интелект. Nvidia също така знае, че след като клиентите изберат нейната технология за своите проекти за генеративен изкуствен интелект, ще ѝ бъде много по-лесно да им продава подобрения, отколкото конкурентите, които се надяват да привлекат клиенти към своите продукти.