Nvidia, neapstrīdams tirgus līderis KI mikroshēmu jomā, saskaras ar pieaugošu konkurenci. Tomēr, kamēr konkurenti cer ieņemt vietu šajā strauji attīstošajā tirgū, Nvidia līdz šim neizrāda pazīmes, ka zaudētu savu dominējošo pozīciju. Gluži pretēji, uzņēmums turpina paplašināt savu klātbūtni un ietekmi.

Izšķirošs pagrieziena punkts cīņā par mākslīgā intelekta tirgu varētu būt tuvu. Tomēr joprojām nav skaidrs, vai un kad Nvidia varētu zaudēt tirgus daļu saviem konkurentiem. Mākslīgā intelekta tirgus attīstās strauji, un, kamēr lielo „Foundation” modeļu trenēšana, kas veido mūsdienu mākslīgā intelekta sistēmu pamatu, joprojām prasa milzīgu skaitļošanas jaudu, tā sauktais „Inference” – vaicājumu izpilde pret šiem modeļiem – varētu sniegt iespēju konkurentiem piedāvāt tirgū mazāk jaudīgus un lētākus mikroshēmas.

Līdz šim gan neizskatās, ka Nvidia zaudētu savu pārsvaru. Paziņojot par jaunākajiem ceturkšņa rezultātiem, uzņēmums norādīja, ka vairāk nekā 40 procenti tā datu centriem saistīto ieņēmumu pagājušajā gadā bija saistīti ar Inference, kas pārsniedz 33 miljardus ASV dolāru. Šis skaitlis pārsniedz Intel kopējos datu centru ieņēmumus vairāk nekā divarpus reizes.

Doch wie sich der Inference-Markt entwickeln wird, bleibt ungewiss. Zwei entscheidende Fragen stehen im Raum: Wird der KI-Markt weiterhin von einem Wettlauf um immer größere Modelle dominiert werden, und wo wird das Inference in Zukunft stattfinden?

Translated heading:
Tomēr, kā attīstīsies inferences tirgus, joprojām ir neskaidrs. Tiek uzdoti divi izšķiroši jautājumi: Vai KI tirgu arī turpmāk dominēs sacīkstes par arvien lielākiem modeļiem, un kur nākotnē notiks inferencēšana?

Nvidia ir ļoti daudz guvusi no šī sacensību pie arvien lielākiem modeļiem. Nvidia vadītājs Jensens Huangs paziņoja, ka katra jauna lielu mākslīgā intelekta modeļu paaudze pieprasa „10, 20, 40 reizes vairāk aprēķina jaudas“, kas garantē milzīgu pieprasījumu pēc Nvidia gaidāmajiem Blackwell mikroshēmām. Šie jaunie procesori arī piedāvās visefektīvāko veidu, kā veikt inferenci pret šiem „multitriljonu parametru modeļiem“.

Tomēr nav skaidrs, vai arvien lielāki modeļi turpinās dominēt tirgū vai arī šie modeļi kādā brīdī sasniegs efektivitātes robežas. Tajā pašā laikā populārāki kļūst mazāki modeļi, kas sola līdzīgas priekšrocības, kā arī specializēti modeļi šaurākām pielietojuma jomām. Piemēram, Meta nesen apgalvoja, ka tā jaunais Llama 3.1 modelis spēj sasniegt progresīvu modeļu, piemēram, OpenAI GPT-4, veiktspēju, pat neskatoties uz tā mazāko izmēru.

Uzlabotas apmācības metodes un lielāka daudzuma augstas kvalitātes datu izmantošana arī ir veicinājusi efektivitātes paaugstināšanos. Pēc apmācības lielākos modeļus var „destilēt“ arī mazākās versijās. Šīs attīstības varētu novest pie tā, ka vairāk inferenču uzdevumu tiek veikti mazākos datu centros vai uz tādām ierīcēm kā viedtālruņi un personāldatori. „Mākslīgā intelekta slodze arvien vairāk pārvietosies uz turieni, kur ir dati vai lietotāji,“ saka Gartner analītiķis Aruns Čandrasēkarans.

Konkurentu skaits, kas mērķē šo jauno tirgu, strauji pieaug. Piemēram, uzņēmums Qualcomm bija pirmais, kas izstrādāja mikroshēmas jaunai mākslīgā intelekta spējīgu datoru klasei, izaicinot ilgstošo datora mikroshēmu tirgus līderi Intel.

Nav iespējams izvairīties no tā, ka Nvidia zaudēs tirgus daļu, ja MI-infūzija tiks pārcelta uz ierīcēm, kurās uzņēmums vēl nav pārstāvēts, un uz mākoņdatošanas uzņēmumu datu centriem, kas dod priekšroku saviem mikroshēmu dizainiem. Lai aizsargātu savu pozīciju, Nvidia lielā mērā paļaujas uz savu programmatūras stratēģiju, kas jau sen kalpo par aizsargbarjeru ap savu aparatūru un atvieglo izstrādātājiem tās mikroshēmu izmantošanu.

Nvidia pašlaik strādā pie plašāka uzņēmumu programmatūras klāsta, kas palīdzēs uzņēmumiem izstrādāt lietojumprogrammas, lai optimāli izmantotu mākslīgo intelektu. Tas arī nodrošinātu pieprasījumu pēc Nvidia mikroshēmām. Uzņēmums sagaida, ka ieņēmumi no šīs programmatūras līdz gada beigām sasniegs ikgadēju apgrozījumu 2 miljardu ASV dolāru apjomā. Lai gan tas ir salīdzinoši maz attiecībā pret sagaidāmajiem kopējiem ieņēmumiem, kas pārsniedz 100 miljardus ASV dolāru, tas norāda uz tehnoloģiju pieaugošo nostiprināšanos, kas palielina produktu "kvalitāti".

Lai gan KI mikroshēmu tirgus varētu ieiet jaunā fāzē, Nvidia spēcīgais tvēriens neuzrāda atslābuma pazīmes.