Война кремния: Nvidia теряет ореол неуязвимости

Ни одна компания не извлекла больше выгоды из ажиотажа вокруг искусственного интеллекта, чем Nvidia, которая сегодня является самой дорогой компанией в мире. За последние три года инвесторы подняли ее акции до заоблачных высот, полагая, что ее доминирование на рынке чипов для ИИ непоколебимо. Конкурирующие производители и стартапы пытались пробиться в этот бизнес, но без особого успеха. Однако теперь один из крупнейших клиентов Nvidia стал ее самым серьезным конкурентом на сегодняшний день. В этом месяце Google, которая была пионером в разработке архитектуры «трансформер», лежащей в основе нынешней волны ИИ, выпустила Gemini 3, передовую модель, которая превосходит своих основных конкурентов, включая OpenAI, по большинству показателей. Важно, что Gemini 3 была полностью обучена с использованием собственных чипов Google, называемых тензорными процессорными единицами (TPU), которые компания начала предлагать третьим сторонам в качестве более дешевой альтернативы графическим процессорным единицам (GPU) Nvidia. В прошлом месяце Anthropic, другой разработчик моделей, объявил о планах использовать до 1 миллиона TPU Google в рамках соглашения, которое, по сообщениям, оценивается в десятки миллиардов долларов. Сообщения о том, что Meta — еще один технологический гигант с большими амбициями в области ИИ — также ведет переговоры об использовании чипов Google в своих дата-центрах к 2027 году, привели к падению цены акций Nvidia несколько дней назад. «Клиенты Nvidia имеют весомый стимул для поиска более дешевых альтернатив. Bernstein, инвестиционная исследовательская компания, оценивает, что графические процессоры Nvidia составляют более двух третей стоимости типичной стойки серверов искусственного интеллекта. TPU Google стоят от половины до одной десятой стоимости эквивалентного чипа Nvidia. Эти сбережения важны, учитывая огромные суммы, которые сегодня тратятся на вычислительные мощности для ИИ. Bloomberg Intelligence оценивает, что капитальные затраты Google в следующем году достигнут 95 миллиардов долларов, и почти три четверти этой суммы пойдут на обучение и запуск моделей ИИ. Инвесторы недавно осознали огромное преимущество в стоимости, которое Google получила благодаря своим внутренним чипам; за последние три месяца акции Alphabet, ее материнской компании, выросли на 50%, что сделало ее третьей по стоимости компанией в мире. Другие технологические гиганты, включая Amazon, Meta и Microsoft, также разрабатывают собственные процессоры, а в прошлом месяце OpenAI объявила о сотрудничестве с Broadcom, разработчиком чипов, с целью создания собственного кремния. Но ни одна из этих компаний не продвинулась так далеко, как Google. Компания начала разрабатывать свои чипы более десяти лет назад. В то время инженеры Google подсчитали, что если пользователи будут использовать новую функцию голосового поиска на своих телефонах всего по несколько минут в день, компании потребуется удвоить мощность своих дата-центров. Этот прогноз послужил толчком к разработке более эффективного процессора, адаптированного к потребностям Google. Сегодня компания выпускает уже седьмое поколение TPU. Инвестиционный банк Jefferies подсчитал, что в следующем году Google произведет около 3 миллионов таких чипов, что составляет почти половину объема производства Nvidia. Однако для других клиентов Nvidia переход на чипы Google будет нелегким. Преимущество Nvidia отчасти заключается в CUDA, программной платформе, которая помогает программистам использовать свои графические процессоры. Разработчики искусственного интеллекта привыкли к ней. И в то время как программное обеспечение, связанное с TPU, было создано с учетом собственных продуктов Google, включая поиск, CUDA разработана для широкого спектра приложений. Кроме того, по словам Джея Голдберга из Seaport Research Partners, желание Google продавать свои TPU может быть ограничено: компания может предпочесть направить потенциальных клиентов к своему прибыльному сервису облачных вычислений. Чтобы помешать своим конкурентам в области ИИ, Google также может быть склонна поддерживать высокие цены на свои чипы. Все это может объяснить, почему Jensen Huang, генеральный директор Nvidia, не выглядит особенно обеспокоенным. Он охарактеризовал Google как «очень особый случай», поскольку компания начала разрабатывать чипы задолго до нынешней волны ИИ, и отверг усилия других, назвав их «очаровательными и простыми». Он также делает ставку на гибкость. Архитектура трансформера, лежащая в основе современных моделей ИИ, все еще находится в стадии развития. Графические процессоры, которые изначально разрабатывались для видеоигр, обладают высокой адаптивностью, что позволяет исследователям в области ИИ пробовать новые подходы. Nvidia, возможно, уже не кажется такой неуязвимой, как раньше. Но ее силу не следует недооценивать.