Nvidia, neprikosnoveni tržišni lider u oblasti KI čipova, suočava se sa sve većom konkurencijom. Međutim, dok se konkurenti nadaju da će se pozicionirati na ovom brzo rastućem tržištu, Nvidia za sada ne pokazuje znakove gubitka svoje dominantne pozicije. Naprotiv, kompanija nastavlja da širi svoju prisutnost i uticaj.
Presudan preokret u tržišnoj utakmici za KI možda predstoji. Međutim, ostaje pitanje da li i kada bi Nvidia mogla izgubiti tržišni udeo u odnosu na svoje konkurente. Tržište za KI se brzo razvija, i dok obuka velikih "Foundation" modela na kojima moderni KI sistemi počivaju i dalje zahteva ogromnu računarsku snagu, tzv. "Inference" – izvršavanje upita protiv ovih modela – moglo bi pružiti priliku konkurentima da na tržište uvedu manje moćne i jeftinije čipove.
Do sada ne izgleda kao da će Nvidia izgubiti svoju prednost. Prilikom objavljivanja svojih najnovijih kvartalnih rezultata, kompanija je izjavila da je više od 40 procenata njenih prihoda od data centara protekle godine bilo od inferencije, što iznosi više od 33 milijarde američkih dolara. Ovaj broj premašuje ukupne prihode Intela od data centara za više od dva i po puta.
Međutim, kako će se razvijati tržište inferencije, ostaje neizvesno. Dva ključna pitanja su u vazduhu: Da li će tržište veštačke inteligencije i dalje biti dominirano trkom za sve većim modelima, i gde će se u budućnosti odvijati inferencija?
Nvidia je značajno profitirala od ove trke za sve većim modelima. Jensen Huang, generalni direktor Nvidia kompanije, izjavio je da svaka nova generacija velikih AI modela zahteva „10, 20, 40 puta veću računalnu snagu“, što garantuje ogromnu potražnju za nadolazećim Blackwell čipovima. Ovi novi procesori takođe treba da ponude najefikasniji način za izvođenje inferencije protiv ovih „multitrisilionskih modela sa parametrima“.
Međutim, nejasno je da li će sve veći modeli nastaviti da dominiraju tržištem ili će ovi modeli u nekom trenutku doseći granice efikasnosti. Istovremeno, manji modeli, koji obećavaju slične prednosti, kao i specijalizovani modeli za uža područja primene, postaju sve popularniji. Na primer, Meta je nedavno tvrdila da njen novi Llama 3.1 model može postići performanse naprednih modela poput OpenAI GPT-4 uprkos svojoj manjoj veličini.
Poboljšane metode obuke i upotreba većih količina visokokvalitetnih podataka takođe su doprinele povećanju efikasnosti. Nakon obuke, najveći modeli mogu se "destilisati" u manje verzije. Ovi razvojni pravci mogli bi dovesti do toga da se više inferencijskog rada obavlja u manjim centrima za obradu podataka ili na uređajima poput pametnih telefona i računara. "Radni zadaci veštačke inteligencije će se sve više premještati tamo gde se nalaze podaci ili korisnici", kaže Arun Chandrasekaran, analitičar u kompaniji Gartner.
Broj konkurenata koji ciljaju na ovo novo tržište rapidno raste. Na primer, kompanija Qualcomm je bila prva koja je razvila čipove za novu klasu računara sa veštačkom inteligencijom, izazivajući tako dugogodišnjeg lidera na tržištu PC čipova, kompaniju Intel.
Neizbežno je da će Nvidia izgubiti tržišni udeo kada se KI-inferencija prebaci na uređaje u kojima kompanija još nije prisutna, i na računarske centre cloud kompanija koje preferiraju sopstveni dizajn čipova. Da bi odbranio svoju poziciju, Nvidia se snažno oslanja na svoju softversku strategiju, koja već dugo služi kao zaštitni zid oko njenog hardvera i olakšava programerima korišćenje njenih čipova.
Nvidia trenutno radi na široj paleti poslovnog softvera koji treba da pomogne kompanijama da razviju aplikacije koje optimalno koriste veštačku inteligenciju. Ovo bi takođe osiguralo potražnju za Nvidia čipovima. Kompanija očekuje da će prihod od ovog softvera do kraja godine dostići godišnji nivo od 2 milijarde dolara. Iako je ovo relativno malo u poređenju sa očekivanim ukupnim prihodima većim od 100 milijardi dolara, to ukazuje na sve veću integraciju tehnologija koje povećavaju "lepljivost" proizvoda.
Iako bi tržište KI čipova moglo ući u novu fazu, snažna dominacija Nvidie ne pokazuje znakove popuštanja.
