Почему NVIDIA является лидером в области искусственного интеллекта? За ним последовали Маск, Microsoft, AMD и Amazon, а 2025 и 2026 годы стали переломными на рынке
С тех пор как Huida (Nvidia) превратилась из поставщика игровых графических процессоров в глобального поставщика технологий вычислительных процессоров искусственного интеллекта, она успешно закрепилась в мировой индустрии искусственного интеллекта. Крупнейшие мировые технологические гиганты, такие как Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta и Musk (Elon Musk) последовала этому примеру и увеличила инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта.
В то же время миллиарды долларов тратятся на создание «гипермасштабируемых дата-центров» и закупаются миллионы чипов ИИ, чтобы удовлетворить огромный спрос на вычислительную мощность моделей ИИ. Тем не менее, перед лицом сильного доминирования Huida, есть ли шанс (Tranium) у таких оппонентов, как AMD, Intel (Intel), Google TPU и Amazon, столкнется ли развитие ИИ с узкими местами вычислительных мощностей в будущем, и как будет развиваться эта война ИИ.
«Масштаб» становится ключевым фактором, и технологические гиганты продолжают создавать инфраструктуру искусственного интеллекта
В последние годы спрос на модели ИИ стремительно растет, и технологические гиганты инвестируют в строительство крупных дата-центров для расширения вычислительных возможностей ИИ, в том числе:
Meta строит (2GW) дата-центр мощностью 2 гигаватт в Луизиане, штат США.
Amazon AWS и Microsoft Azure также расширяют несколько гигаваттных (Gigawatt) дата-центров по всему миру.
Google потратил миллиарды долларов на оптоволоконные сети и укрепил каналы связи в центрах обработки данных по всему миру.
xAI Маска планирует развернуть 200 000 графических процессоров для создания суперкомпьютерных кластеров с искусственным интеллектом.
Инвестиции этих технологических гигантов показывают, что «масштаб» по-прежнему является ключевым фактором, а затем подключение глобальных центров обработки данных через оптические сети для улучшения обучения ИИ и производительности вычислений прямо опровергает утверждение о том, что «масштаб вычислений ИИ достиг своего предела».
Huida по-прежнему занимает лидирующие позиции, полагаясь на нее более чем на 70% мировых вычислительных мощностей ИИ
На рынке чипов ИИ Huida по-прежнему является лидером рынка с долей рынка 70%, особенно в области обучения ИИ, с долей рынка, близкой к 98%. Несмотря на то, что у Google есть собственные чипы TPU (Tensor обработки Unit), она по-прежнему является одним из покупателей графических процессоров Huida.
( Примечание: TPU — это специальные прикладные чипы, разработанные Google для ускорения рабочих нагрузок машинного обучения и искусственного интеллекта. )
Почему Huida удается сохранять свое доминирование
Преимущества программного обеспечения: Помимо аппаратного обеспечения, Huida является одной из немногих полупроводниковых компаний, которая действительно хороша в программном обеспечении для искусственного интеллекта, особенно ее собственную экосистему CUDA трудно заменить.
Усовершенствованный процесс: новые технологии всегда могут быть внедрены быстрее, чем у конкурентов, обеспечивая высочайшую производительность чипов.
Сетевые технологии: Укрепление (NVLink) эффективной технологии межсоединений между графическими процессорами с приобретением компании Mellanox.
Эти факторы делают NVIDIA лидером в области AI-чипов, и даже если AMD, Google, Amazon и другие конкуренты активно инвестируют в разработку AI-чипов, Huida по-прежнему занимает доминирующее положение на рынке. Тем не менее, рынок по-прежнему отличается высокой конкуренцией, и многие технологические игроки ищут альтернативы, чтобы снизить свою зависимость от Huida.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium могут бросить вызов Huida
Хотя Huida по-прежнему доминирует на рынке, несколько крупных конкурентов, таких как Google, AMD и Amazon, все еще пытаются захватить рынок вычислительных мощностей искусственного интеллекта. Хотя TPU от Google в основном используются для внутренних услуг, таких как поиск, реклама и обработка видео на YouTube, они по-прежнему занимают большую долю рынка на рынке обучения ИИ.
Преимущества и недостатки Google TPU
Партнерство с Broadcom с помощью мощной технологии межсоединений.
Интегрируйтесь во внутренние сервисы Google для оптимизации поисковых и рекламных алгоритмов искусственного интеллекта.
Она уступает только NVIDIA в области обучения искусственному интеллекту.
Недостаток ТПУ
Облачный бизнес Google слаб, а ТПУ не так конкурентоспособен, как Huida на внешнем рынке.
Программная экосистема закрыта и сложна в использовании внешними разработчиками.
AMD MI300 является крупнейшим конкурентом Huida, но программное обеспечение все еще является недостатком
В последние годы AMD активно развивает рынок чипов искусственного интеллекта, а графический процессор MI300X выиграл от экспортного контроля Соединенных Штатов в Китай, который относительно популярен на китайском рынке. Кроме того, Microsoft и Meta также активно используют чипы AMD для снижения зависимости от Huida.
Хотя AMD чувствует себя хорошо, она не взорвется, как ожидает рынок. Поскольку платформа AMD ROCm недостаточно зрела с точки зрения экосистемы программного обеспечения искусственного интеллекта, все еще есть возможности для повышения стабильности и простоты использования по сравнению с CUDA от Huida.
Например, когда разработчики используют ROCm для обучения моделей ИИ, они часто сталкиваются с такими проблемами, как отладка (debug) сложности, и даже базовый опыт «из коробки» не проходит гладко. Модели основных платформ ИИ, такие как запуск PyTorch непосредственно с ROCm, могут сталкиваться с ситуациями, которые не могут работать без сбоев, и требуется дополнительная корректировка или модификация, что делает их менее удобными для разработчиков.
Amazon Tranium 2 делает акцент на экономичности
Tranium 2 от Amazon в шутку известен как TPU от Amazon, который в основном используется для внутреннего обучения искусственного интеллекта, подчеркивая низкую стоимость и высокую пропускную способность памяти. Вот три аспекта экономической эффективности Amazon:
Улучшенное соотношение цены и производительности: AWS утверждает, что инстансы Trn2 предлагают преимущество в соотношении цены и производительности на 30–40 % по сравнению с инстансами EC2 текущего поколения на базе графических процессоров (P5e, P5en и использующими Huida H200).
Повышенная энергоэффективность: Trainium 2 потребляет в 3 раза больше энергии, чем Trainium (Trn1) первого поколения, и потребляет меньше энергии на единицу расчета.
Снижение затрат на обучение: Trainium 2 обеспечивает эффективное распределенное обучение в сочетании с адаптером Elastic Fabric Adapter (EFA) обеспечивает пропускную способность сети до 12,8 Тбит/с, сокращая время, необходимое для обучения больших моделей ИИ.
Для клиентов AWS не только снижение затрат на аренду и электроэнергию, но и снижение накладных расходов за счет интеграции экосистемы, особенно в условиях резкого роста спроса на чипы искусственного интеллекта, является ключевой стратегией, стоящей перед Huida.
Huida все еще впереди, но может ли продолжаться безумие капитала вычислительных мощностей ИИ?
В настоящее время Huida по-прежнему удерживает первенство среди чипов искусственного интеллекта, но 2025 и 2026 годы станут переломными на рынке. Если производительность моделей ИИ продолжит прорываться, спрос на вычислительные мощности продолжит расти, а крупные технологические гиганты продолжат вкладывать капитал в содействие промышленному развитию.
Однако рынку все же нужно обратить внимание на то, действительно ли бизнес-модель ИИ может приносить стабильную прибыль, иначе рынок ИИ может «раздуться», и тогда начнется волна консолидации, и выжить смогут только компании с реальными технологическими преимуществами.
(64,000 чипов Huida AI готовы к вводу! Проект «Звездные врата» уничтожил миллиарды магния, а суперцентр обработки данных в Техасе вот-вот запустится )
Почему NVIDIA прочно занимает лидирующие позиции в области искусственного интеллекта? За ним последовали Маск, Microsoft, AMD и Amazon, а 2025 и 2026 годы стали переломными на рынке и впервые появились в новостях сети ABMedia.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Почему NVIDIA является лидером в области искусственного интеллекта? За ним последовали Маск, Microsoft, AMD и Amazon, а 2025 и 2026 годы стали переломными на рынке
С тех пор как Huida (Nvidia) превратилась из поставщика игровых графических процессоров в глобального поставщика технологий вычислительных процессоров искусственного интеллекта, она успешно закрепилась в мировой индустрии искусственного интеллекта. Крупнейшие мировые технологические гиганты, такие как Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta и Musk (Elon Musk) последовала этому примеру и увеличила инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта.
В то же время миллиарды долларов тратятся на создание «гипермасштабируемых дата-центров» и закупаются миллионы чипов ИИ, чтобы удовлетворить огромный спрос на вычислительную мощность моделей ИИ. Тем не менее, перед лицом сильного доминирования Huida, есть ли шанс (Tranium) у таких оппонентов, как AMD, Intel (Intel), Google TPU и Amazon, столкнется ли развитие ИИ с узкими местами вычислительных мощностей в будущем, и как будет развиваться эта война ИИ.
«Масштаб» становится ключевым фактором, и технологические гиганты продолжают создавать инфраструктуру искусственного интеллекта
В последние годы спрос на модели ИИ стремительно растет, и технологические гиганты инвестируют в строительство крупных дата-центров для расширения вычислительных возможностей ИИ, в том числе:
Meta строит (2GW) дата-центр мощностью 2 гигаватт в Луизиане, штат США.
Amazon AWS и Microsoft Azure также расширяют несколько гигаваттных (Gigawatt) дата-центров по всему миру.
Google потратил миллиарды долларов на оптоволоконные сети и укрепил каналы связи в центрах обработки данных по всему миру.
xAI Маска планирует развернуть 200 000 графических процессоров для создания суперкомпьютерных кластеров с искусственным интеллектом.
Инвестиции этих технологических гигантов показывают, что «масштаб» по-прежнему является ключевым фактором, а затем подключение глобальных центров обработки данных через оптические сети для улучшения обучения ИИ и производительности вычислений прямо опровергает утверждение о том, что «масштаб вычислений ИИ достиг своего предела».
Huida по-прежнему занимает лидирующие позиции, полагаясь на нее более чем на 70% мировых вычислительных мощностей ИИ
На рынке чипов ИИ Huida по-прежнему является лидером рынка с долей рынка 70%, особенно в области обучения ИИ, с долей рынка, близкой к 98%. Несмотря на то, что у Google есть собственные чипы TPU (Tensor обработки Unit), она по-прежнему является одним из покупателей графических процессоров Huida.
( Примечание: TPU — это специальные прикладные чипы, разработанные Google для ускорения рабочих нагрузок машинного обучения и искусственного интеллекта. )
Почему Huida удается сохранять свое доминирование
Преимущества программного обеспечения: Помимо аппаратного обеспечения, Huida является одной из немногих полупроводниковых компаний, которая действительно хороша в программном обеспечении для искусственного интеллекта, особенно ее собственную экосистему CUDA трудно заменить.
Усовершенствованный процесс: новые технологии всегда могут быть внедрены быстрее, чем у конкурентов, обеспечивая высочайшую производительность чипов.
Сетевые технологии: Укрепление (NVLink) эффективной технологии межсоединений между графическими процессорами с приобретением компании Mellanox.
Эти факторы делают NVIDIA лидером в области AI-чипов, и даже если AMD, Google, Amazon и другие конкуренты активно инвестируют в разработку AI-чипов, Huida по-прежнему занимает доминирующее положение на рынке. Тем не менее, рынок по-прежнему отличается высокой конкуренцией, и многие технологические игроки ищут альтернативы, чтобы снизить свою зависимость от Huida.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium могут бросить вызов Huida
Хотя Huida по-прежнему доминирует на рынке, несколько крупных конкурентов, таких как Google, AMD и Amazon, все еще пытаются захватить рынок вычислительных мощностей искусственного интеллекта. Хотя TPU от Google в основном используются для внутренних услуг, таких как поиск, реклама и обработка видео на YouTube, они по-прежнему занимают большую долю рынка на рынке обучения ИИ.
Преимущества и недостатки Google TPU
Партнерство с Broadcom с помощью мощной технологии межсоединений.
Интегрируйтесь во внутренние сервисы Google для оптимизации поисковых и рекламных алгоритмов искусственного интеллекта.
Она уступает только NVIDIA в области обучения искусственному интеллекту.
Недостаток ТПУ
Облачный бизнес Google слаб, а ТПУ не так конкурентоспособен, как Huida на внешнем рынке.
Программная экосистема закрыта и сложна в использовании внешними разработчиками.
AMD MI300 является крупнейшим конкурентом Huida, но программное обеспечение все еще является недостатком
В последние годы AMD активно развивает рынок чипов искусственного интеллекта, а графический процессор MI300X выиграл от экспортного контроля Соединенных Штатов в Китай, который относительно популярен на китайском рынке. Кроме того, Microsoft и Meta также активно используют чипы AMD для снижения зависимости от Huida.
Хотя AMD чувствует себя хорошо, она не взорвется, как ожидает рынок. Поскольку платформа AMD ROCm недостаточно зрела с точки зрения экосистемы программного обеспечения искусственного интеллекта, все еще есть возможности для повышения стабильности и простоты использования по сравнению с CUDA от Huida.
Например, когда разработчики используют ROCm для обучения моделей ИИ, они часто сталкиваются с такими проблемами, как отладка (debug) сложности, и даже базовый опыт «из коробки» не проходит гладко. Модели основных платформ ИИ, такие как запуск PyTorch непосредственно с ROCm, могут сталкиваться с ситуациями, которые не могут работать без сбоев, и требуется дополнительная корректировка или модификация, что делает их менее удобными для разработчиков.
Amazon Tranium 2 делает акцент на экономичности
Tranium 2 от Amazon в шутку известен как TPU от Amazon, который в основном используется для внутреннего обучения искусственного интеллекта, подчеркивая низкую стоимость и высокую пропускную способность памяти. Вот три аспекта экономической эффективности Amazon:
Улучшенное соотношение цены и производительности: AWS утверждает, что инстансы Trn2 предлагают преимущество в соотношении цены и производительности на 30–40 % по сравнению с инстансами EC2 текущего поколения на базе графических процессоров (P5e, P5en и использующими Huida H200).
Повышенная энергоэффективность: Trainium 2 потребляет в 3 раза больше энергии, чем Trainium (Trn1) первого поколения, и потребляет меньше энергии на единицу расчета.
Снижение затрат на обучение: Trainium 2 обеспечивает эффективное распределенное обучение в сочетании с адаптером Elastic Fabric Adapter (EFA) обеспечивает пропускную способность сети до 12,8 Тбит/с, сокращая время, необходимое для обучения больших моделей ИИ.
Для клиентов AWS не только снижение затрат на аренду и электроэнергию, но и снижение накладных расходов за счет интеграции экосистемы, особенно в условиях резкого роста спроса на чипы искусственного интеллекта, является ключевой стратегией, стоящей перед Huida.
Huida все еще впереди, но может ли продолжаться безумие капитала вычислительных мощностей ИИ?
В настоящее время Huida по-прежнему удерживает первенство среди чипов искусственного интеллекта, но 2025 и 2026 годы станут переломными на рынке. Если производительность моделей ИИ продолжит прорываться, спрос на вычислительные мощности продолжит расти, а крупные технологические гиганты продолжат вкладывать капитал в содействие промышленному развитию.
Однако рынку все же нужно обратить внимание на то, действительно ли бизнес-модель ИИ может приносить стабильную прибыль, иначе рынок ИИ может «раздуться», и тогда начнется волна консолидации, и выжить смогут только компании с реальными технологическими преимуществами.
(64,000 чипов Huida AI готовы к вводу! Проект «Звездные врата» уничтожил миллиарды магния, а суперцентр обработки данных в Техасе вот-вот запустится )
Почему NVIDIA прочно занимает лидирующие позиции в области искусственного интеллекта? За ним последовали Маск, Microsoft, AMD и Amazon, а 2025 и 2026 годы стали переломными на рынке и впервые появились в новостях сети ABMedia.