Стратегический ход Apple: Google-TPU вместо Nvidia для обучения ИИ

В начале июня Apple представила свои долгожданные функции искусственного интеллекта под названием Apple Intelligence. Система состоит из нескольких генеративных моделей ИИ, оптимизированных для различных задач, таких как написание, суммирование, генерация изображений и взаимодействие с приложениями iPhone и Mac. Удивительно, но эти модели не тренировали с использованием GPU от Nvidia - на самом деле, GPU вовсе не использовались. Вместо этого Apple использовала Tensor Processing Units (TPU) от Google для тренировки своих Apple Foundation Models. TPU представляет собой специализированный дизайн компьютерного чипа, который называется application-specific integrated circuit (ASIC). По сравнению с GPU, ASIC-чипы относительно ограничены в выполняемых ими процессах, однако выполняют их чрезвычайно эффективно. Apple использовала TPU четвертого и пятого поколений от Google для тренировки своих Foundation Models. Google заявляет, что TPU v5p, выпущенный в конце прошлого года, в 2,8 раза быстрее, чем дизайн четвертого поколения. TPU v4 от Google, согласно расчетам, был на 1,2–1,7 раза быстрее, чем Nvidia A100. Следовательно, чипы v5p от Google находятся примерно на одном уровне с новейшими чипами H100 от Nvidia. В мае Google представила шестое поколение TPUs, которое обеспечивает еще большие улучшения в скорости. Для тренировки генеративной модели основного ИИ разработки Google оказались столь же мощными, как и новейшее оборудование Nvidia, при этом более энерго- и экономически эффективными. Это позволило Apple разработать фундаментальную модель для Apple Intelligence за малую часть тех затрат, которые потребовались бы при использовании чипов Nvidia. Apple не единственная компания, использующая TPUs от Google для тренировки своих ИИ. Однако решение одной из самых богатых компаний мира использовать TPUs вместо Nvidia посылает четкий сигнал тревоги инвесторам Nvidia. Nvidia сильно зависит от небольшой группы технологических гигантов. Несмотря на собственную разработку AI-чипов, Google является одним из крупнейших клиентов Nvidia. Другими крупными клиентами Nvidia являются Microsoft, Amazon и Meta, которые также разрабатывают собственные специализированные силиконовые чипы для тренировки и эксплуатации ИИ-моделей. Генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи на квартальной конференции компании акцентировал внимание на основной причине, по которой эти компании все же покупают чипы Nvidia в больших количествах. «Риск недостаточных инвестиций значительно перевешивает для нас риск чрезмерных инвестиций», - сказал он. В долгосрочной перспективе TPUs от Google и другие специализированные ASIC-чипы могут оказаться более экономически эффективными альтернативами. Решение Apple использовать TPUs является важным сигналом этого. Высокая концентрация клиентов остается значительным риском для Nvidia. Два клиента составили 24% от общего дохода Nvidia в первом квартале. Если эти клиенты сократят свою зависимость от Nvidia, рост доходов в ближайшие годы может существенно замедлиться. Ожидания от Nvidia высоки, но переход на более дешевые ASIC-чипы может оказать значительное давление на курс акций. Неудачный квартал может вызвать значительное падение акций. Несмотря на снижение курса, акции Nvidia продолжают торговаться по крайне высоким показателям. Хотя Nvidia до сих пор превосходила ожидания на фоне бума ИИ, вероятность снижения доходов и прибыли растет.