Nvidia, vaieldamatu turuliider tehisintellekti kiipide valdkonnas, seisab silmitsi kasvava konkurentsiga. Kuid samal ajal, kui konkurendid loodavad selles kiiresti arenevas turul kanda kinnitada, ei näita Nvidia seni märke oma domineeriva positsiooni kaotamisest. Vastupidi: ettevõte laiendab oma kohalolekut ja mõjuvõimu jätkuvalt.

Otsustav pöördepunkt tehisintellekti turu konkurentsis võib olla lähedal. Siiski jääb avatuks küsimus, kas ja millal Nvidia võiks oma turuosa kaotada konkurentidele.

Senini ei paista siiski, et Nvidia kaotaks oma edumaa. Avalikustades oma viimase kvartali tulemused, teatas ettevõte, et enam kui 40 protsenti tema eelmise aasta andmekeskuse tuludest tulenes inferentsist, mis võrdub enam kui 33 miljardi USA dollariga. See number ületab Inteli kogu andmekeskuse tulusid enam kui kaks ja pool korda.

Kuid kuidas Inference-turg areneb, on endiselt ebaselge. Kaks otsustavat küsimust jäävad õhku: Kas tehisintellekti turgu valitseb jätkuvalt võidujooks üha suuremate mudelite poole ja kus toimub Inference tulevikus?

Nvidia on sellest võistlusest järjest suuremate mudelite suunas palju kasu saanud. Nvidia tegevjuht Jensen Huang selgitas, et iga tehisintellekti suurte mudelite uus põlvkond vajab „10, 20, 40 korda rohkem arvutusvõimsust“, mis tagab tohutu nõudluse Nvidia tulevaste Blackwelli kiipide järele. Need uued protsessorid peaksid samuti pakkuma kõige tõhusamat viisi nende „mitmetrillioniliste parameetrite mudelite“ järelduse tegemiseks.

Samas ei ole selge, kas üha suuremad mudelid jätkavad turu domineerimist või jõuavad need mudelid mingil hetkel efektiivsuse piirideni. Samal ajal kasvab väiksemate mudelite populaarsus, mis lubavad sarnaseid eeliseid, samuti spetsialiseeritud mudelite populaarsus kitsamates rakendusvaldkondades. Näiteks Meta on hiljuti väitnud, et tema uus Llama 3.1 mudel suudab vaatamata oma väiksemale suurusele jõuda OpenAI GPT-4 tasemeni jõudluses.

Parandatud treeningmeetodid ja suuremate kvaliteetsete andmete kasutamine on samuti kaasa aidanud tõhususe tõstmisele. Pärast treeningut saab suurimaid mudeleid "destilleerida" väiksemateks versioonideks. Need arengud võivad viia selleni, et enamasti tehakse järeldustööd väiksemates andmekeskustes või seadmetes nagu nutitelefonid ja arvutid. "Tehisintellekti töökoormused nihkuvad üha enam sinna, kus on andmed või kasutajad," ütleb Gartneri analüütik Arun Chandrasekaran.

Konkurrentide arv, kes sihivad seda uut turgu, kasvab kiiresti. Näiteks oli Qualcomm esimene, kes arendas välja kiibid uue põlvkonna tehisintellekti-võimekusega personaalarvutitele, seades sellega kahtluse alla Intel’i kui pikaajalise personaalarvutite kiipide turuliidri.

On vältimatu, et Nvidia kaotab turuosa, kui tehisintellekti järeldamine liigub seadmetesse, milles ettevõte veel ei ole esindatud, ja pilveettevõtete andmekeskustesse, mis eelistavad oma kiipide kujundusi. Oma positsiooni kaitsmiseks panustab Nvidia tugevalt oma tarkvarastrateegiale, mis on pikka aega toiminud selle riistvara kaitsemüürina ja lihtsustab arendajatel oma kiipide kasutamist.

Nvidia töötab praegu laiaulatuslike ettevõtte tarkvaralahenduste kallal, mis aitavad ettevõtetel arendada rakendusi, mis kasutavad AI-d optimaalselt. See kindlustaks ka nõudluse Nvidia kiipide järele. Ettevõte ootab, et tarkvara müügitulu jõuab aasta lõpuks 2 miljardi USA dollarini aastase jooksuajaga. Kuigi see on võrreldes oodatavate üldtuludega, mis ületavad 100 miljardit USA dollarit, suhteliselt väike, viitab see tehnoloogiate kasvavale kinnistumisele, mis suurendab toodete "kleepuvust".

Kuigi tehisintellekti kiibiturg võib siseneda uude faasi, ei näita Nvidia tugev haare mingeid lõdvenemise märke.