Nvidia, neprikosnoveni tržišni lider u području AI čipova, suočava se sve više s rastućom konkurencijom. No, dok se natjecatelji nadaju da će se etablirati na ovom brzo rastućem tržištu, Nvidia zasad ne pokazuje nikakve znakove gubitka svoje dominantne pozicije. Naprotiv, tvrtka dalje širi svoju prisutnost i utjecaj.

Odlučujuća prekretnica u utrci za tržište umjetne inteligencije mogla bi biti pred vratima. Međutim, ostaje otvoreno pitanje hoće li i kada Nvidia izgubiti tržišni udio u korist svojih konkurenata. Tržište umjetne inteligencije brzo se razvija, a dok treniranje velikih „Foundation“ modela, na kojima se temelje moderni AI sustavi, i dalje zahtijeva ogromnu računalnu snagu, takozvana „Inference“ – provođenje upita protiv tih modela – mogla bi biti prilika za konkurente da uvedu manje snažne i povoljnije čipove na tržište.

Bisher sieht es jedoch nicht so aus, als würde Nvidia seinen Vorsprung verlieren. Bei der Bekanntgabe seiner jüngsten Quartalsergebnisse erklärte das Unternehmen, dass mehr als 40 Prozent seiner Rechenzentrumsumsätze im vergangenen Jahr auf Inference entfielen, was mehr als 33 Milliarden US-Dollar entspricht. Diese Zahl übertrifft die gesamten Rechenzentrumsumsätze von Intel um mehr als das Zweieinhalbfache.

Međutim, zasad ne izgleda kao da će Nvidia izgubiti svoju prednost. Pri objavi svojih najnovijih kvartalnih rezultata, kompanija je izjavila da je više od 40 posto prihoda od podatkovnih centara u prošloj godini pripisano inferenciji, što iznosi više od 33 milijarde američkih dolara. Ovaj broj je više nego dva i pol puta veći od ukupnih prihoda Intela od podatkovnih centara.

Kako će se tržište inferencije razvijati, ostaje neizvjesno. Dvije ključne pitanja stoje u zraku: Hoće li tržište umjetne inteligencije i dalje biti dominirano utrkom za sve većim modelima, i gdje će se inferencija odvijati u budućnosti?

Nvidia je izuzetno profitirala od ove utrke za sve većim modelima. Jensen Huang, izvršni direktor Nvidije, izjavio je da svaka nova generacija velikih AI modela zahtijeva „10, 20, 40 puta više računalne snage“, što osigurava ogromnu potražnju za nadolazećim Nvidijinim Blackwell čipovima. Ovi novi procesori trebali bi također ponuditi najučinkovitiji način za izvođenje inferencija protiv ovih „modela s multilijunskim parametrima“.

Nije jasno hoće li sve veći modeli i dalje dominirati tržištem ili će ti modeli u nekom trenutku doći do granica učinkovitosti. Istovremeno, manji modeli koji obećavaju slične prednosti te specijalizirani modeli za uže primjene dobivaju na popularnosti. Meta je, na primjer, nedavno tvrdila da njen novi Llama 3.1 model može postići izvedbu naprednih modela poput OpenAIs GPT-4 usprkos svojoj manjoj veličini.

Poboljšane metode treniranja i uporaba većih količina visokokvalitetnih podataka također su doprinijeli povećanju učinkovitosti. Nakon treniranja, najveći modeli mogu se „destilirati” u manje verzije. Ovi razvojni koraci mogli bi dovesti do toga da se više poslova predikcije obavlja u manjim podatkovnim centrima ili na uređajima poput pametnih telefona i računala. „Zadaci umjetne inteligencije će se sve više premještati tamo gdje se nalaze podaci ili korisnici“, kaže Arun Chandrasekaran, analitičar u Gartneru.

Broj konkurentā koji cilja na ovo novo tržište brzo raste. Na primjer, tvrtka Qualcomm je prva razvila čipove za novu klasu AI-omogućenih računala, izazivajući tako dugogodišnjeg lidera tržišta PC čipova, Intel.

Neizbježno je da će Nvidia izgubiti tržišni udio ako se AI inferencija prebaci na uređaje u kojima tvrtka još nije prisutna, kao i na podatkovne centre cloud tvrtki koje preferiraju vlastite dizajne čipova. Kako bi obranio svoju poziciju, Nvidia se snažno oslanja na svoju softversku strategiju, koja već dugo služi kao zaštitni zid oko njegove hardverske opreme i olakšava razvojnim inženjerima korištenje njegovih čipova.

Nvidia trenutno radi na širem spektru poslovnog softvera koji će tvrtkama pomoći u razvoju aplikacija koje optimalno koriste AI. To bi također osiguralo potražnju za Nvidia čipovima. Tvrtka očekuje da će prihod od ovog softvera do kraja godine doseći godišnju razinu od 2 milijarde američkih dolara. Iako je to relativno malo u usporedbi s očekivanim ukupnim prihodima od preko 100 milijardi američkih dolara, to ukazuje na sve veću ukorijenjenost tehnologija koje povećavaju "ljepljivost" proizvoda.

Iako bi tržište AI čipova moglo ući u novu fazu, Nvidia pokazuje da njen snažan stisak ne popušta.