З того часу, як Huida (Nvidia) перетворилася з постачальника ігрових графічних процесорів на глобального постачальника основних технологій обчислень штучного інтелекту, вона успішно закріпилася у світовій індустрії штучного інтелекту. Найбільші світові технологічні гіганти, такі як Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta та Musk (Elon Musk) наслідувала цей приклад і збільшила свої інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту.
У той же час мільярди доларів витрачаються на будівництво «гіпермасштабованих центрів обробки даних» і закуповуються мільйони чіпів штучного інтелекту для задоволення величезного попиту на обчислювальні потужності моделей штучного інтелекту. Однак, в умовах сильного домінування Huida, чи матимуть шанс прорватися такі опоненти, як AMD, Intel (Intel), Google TPUs і Amazon (Tranium), чи зіткнеться розвиток ШІ з вузькими місцями обчислювальної потужності в майбутньому і як буде розвиватися ця війна штучного інтелекту.
«Масштаб» стає ключовим, і технологічні гіганти продовжують будувати інфраструктуру штучного інтелекту
Останніми роками попит на моделі зі штучним інтелектом стрімко зріс, і технологічні гіганти інвестували в будівництво великих центрів обробки даних для розширення обчислювальних можливостей штучного інтелекту, зокрема:
Meta будує дата-центр (2GW) потужністю 2 гігават у штаті Луїзіана, США.
Amazon AWS і Microsoft Azure також розширюють кілька гігаватних (Gigawatt) центрів обробки даних по всьому світу.
Google витратив мільярди доларів на оптоволоконні мережі та зміцнив зв'язок із центрами обробки даних по всьому світу.
xAI Маска планує розгорнути 200 000 графічних процесорів для створення суперкомп'ютерних кластерів штучного інтелекту.
Інвестиції цих технологічних гігантів показують, що «масштаб» все ще є ключовим, а потім підключення глобальних центрів обробки даних через оптичні мережі для покращення навчання ШІ та продуктивності обчислень прямо спростовує твердження про те, що «масштаби обчислень ШІ досягли своєї межі».
Huida, як і раніше, займає лідируючі позиції, покладаючись на неї для більш ніж 70% світової обчислювальної потужності штучного інтелекту
На ринку чіпів штучного інтелекту Huida, як і раніше, є лідером ринку з часткою ринку 70%, особливо в галузі навчання штучного інтелекту, з часткою ринку, близькою до 98%. Незважаючи на те, що Google має власні чіпи Unit( обробки TPU )Tensor, вона все ще є одним із покупців графічних процесорів Huida.
( Примітка: TPU — це спеціальні прикладні чіпи, розроблені Google для прискорення машинного навчання та робочих навантажень штучного інтелекту. )
Чому Хуйда здатна зберегти своє домінування
Програмні переваги: Окрім апаратного забезпечення, Huida є однією з небагатьох напівпровідникових компаній, яка дійсно добре розбирається в програмному забезпеченні штучного інтелекту, особливо її власну екосистему CUDA важко замінити.
Передовий процес: нові технології завжди можуть бути впроваджені швидше, ніж конкуренти, забезпечуючи найвищу продуктивність чіпів.
Мережеві технології: зміцнює (NVLink) ефективної технології з'єднання між графічними процесорами завдяки придбанню Mellanox.
Ці фактори роблять NVIDIA лідером у виробництві чіпів штучного інтелекту, і навіть якщо AMD, Google, Amazon та інші конкуренти активно інвестують у розробку чіпів штучного інтелекту, Huida все ще утримує домінуюче становище на ринку. Однак ринок все ще залишається висококонкурентним, і багато технологічних гравців шукають альтернативи, щоб зменшити свою залежність від Huida.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium можуть кинути виклик Huida
Хоча Huida все ще домінує на ринку, кілька великих конкурентів, таких як Google, AMD і Amazon, все ще намагаються захопити ринок обчислювальних потужностей штучного інтелекту. Хоча TPU Google в основному використовуються для внутрішніх сервісів, таких як пошук, реклама та обробка відео на YouTube, вони все ще мають велику частку ринку навчання штучного інтелекту.
Переваги та недоліки Google TPU
Партнерство з Broadcom за допомогою потужної технології з'єднання.
Інтегруйте у внутрішні сервіси Google для оптимізації пошукових і рекламних алгоритмів штучного інтелекту.
Вона поступається лише NVIDIA у сфері навчання ШІ.
Недолік ТПУ
Хмарний бізнес Google слабкий, а TPU не така конкурентоспроможна, як Huida на зовнішньому ринку.
Екосистема програмного забезпечення є закритою та складною для використання зовнішніми розробниками.
AMD MI300 є найбільшим конкурентом Huida, але програмне забезпечення все ще залишається недоліком
Останніми роками AMD активно розгорнула ринок чіпів штучного інтелекту, а графічний процесор MI300X отримав вигоду від експортного контролю Сполучених Штатів до Китаю, який є відносно популярним на китайському ринку. Крім того, Microsoft та Meta також активно використовують чипи AMD, щоб зменшити залежність від Huida.
Хоча у AMD справи йдуть добре, вона не вибухне, як очікує ринок. Оскільки платформа AMD ROCm недостатньо зріла з точки зору екосистеми програмного забезпечення штучного інтелекту, все ще є місце для покращення стабільності та зручності використання порівняно з CUDA від Huida.
Наприклад, коли розробники використовують ROCm для навчання моделей штучного інтелекту, вони часто стикаються з такими проблемами, як труднощі з налагодженням (debug), і навіть базовий досвід «з коробки» не є гладким. Моделі основних фреймворків штучного інтелекту, такі як запуск PyTorch безпосередньо з ROCm, можуть зіткнутися з ситуаціями, які не можуть працювати безперебійно, і потрібні додаткові коригування або модифікації, що робить їх менш зручними для розробників.
Amazon Tranium 2 фокусується на економічній ефективності
Tranium 2 від Amazon жартома відомий як TPU від Amazon, який в основному використовується для внутрішнього навчання штучного інтелекту, наголошуючи на низькій вартості та високій пропускній здатності пам'яті. Ось три аспекти економічної ефективності Amazon:
Покращене співвідношення ціни та продуктивності: AWS стверджує, що екземпляри Trn2 пропонують перевагу в ціновій продуктивності на 30-40% порівняно з екземплярами EC2 поточного покоління на основі GPU (P5e, P5en та використанням Huida H200).
Підвищена енергоефективність: Trainium 2 споживає в 3 рази більше енергії, ніж Trainium першого покоління (Trn1), і споживає менше енергії на одиницю виміру.
Зниження витрат на навчання: Trainium 2 забезпечує ефективне розподілене тренування в поєднанні з адаптером Elastic Fabric Adapter (EFA) забезпечує пропускну здатність мережі до 12,8 Тбіт/с, скорочуючи час, необхідний для навчання великих моделей штучного інтелекту.
Для клієнтів AWS не тільки зниження витрат на оренду та електроенергію, але й зниження накладних витрат за рахунок інтеграції екосистеми, особливо в контексті сплеску попиту на чіпи штучного інтелекту, це ключова стратегія, щоб кинути виклик Huida.
Huida все ще попереду, але чи може тривати божевілля капіталу обчислювальних потужностей штучного інтелекту?
Наразі Huida все ще утримує перевагу над чіпами штучного інтелекту, але 2025 та 2026 роки стануть переломними на ринку. Якщо продуктивність моделей штучного інтелекту продовжить прорив, попит на обчислювальні потужності продовжить зростати, а великі технологічні гіганти продовжать інвестувати капітал для сприяння промисловому розвитку.
Однак ринку все одно потрібно звернути увагу на те, чи дійсно бізнес-модель ШІ може приносити стабільний прибуток, інакше ринок ШІ може опинитися в «бульбашці», і тоді це запустить хвилю консолідації, і вижити зможуть лише компанії з реальними технологічними перевагами.
(64,000 чіпів Huida AI готові до входу! Проект «Зоряна брама» знищив мільярди магнію, а техаський супердата-центр ось-ось запустять )
Ця стаття Чому NVIDIA твердо займає лідируючі позиції в галузі штучного інтелекту? За ними пішли Маск, Microsoft, AMD та Amazon, а 2025 та 2026 роки стали переломними на ринку та вперше з'явилися в новинах мережі ABMedia.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Чому NVIDIA є лідером у галузі штучного інтелекту? За ними пішли Маск, Microsoft, AMD та Amazon, а 2025 та 2026 роки стали переломними на ринку
З того часу, як Huida (Nvidia) перетворилася з постачальника ігрових графічних процесорів на глобального постачальника основних технологій обчислень штучного інтелекту, вона успішно закріпилася у світовій індустрії штучного інтелекту. Найбільші світові технологічні гіганти, такі як Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta та Musk (Elon Musk) наслідувала цей приклад і збільшила свої інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту.
У той же час мільярди доларів витрачаються на будівництво «гіпермасштабованих центрів обробки даних» і закуповуються мільйони чіпів штучного інтелекту для задоволення величезного попиту на обчислювальні потужності моделей штучного інтелекту. Однак, в умовах сильного домінування Huida, чи матимуть шанс прорватися такі опоненти, як AMD, Intel (Intel), Google TPUs і Amazon (Tranium), чи зіткнеться розвиток ШІ з вузькими місцями обчислювальної потужності в майбутньому і як буде розвиватися ця війна штучного інтелекту.
«Масштаб» стає ключовим, і технологічні гіганти продовжують будувати інфраструктуру штучного інтелекту
Останніми роками попит на моделі зі штучним інтелектом стрімко зріс, і технологічні гіганти інвестували в будівництво великих центрів обробки даних для розширення обчислювальних можливостей штучного інтелекту, зокрема:
Meta будує дата-центр (2GW) потужністю 2 гігават у штаті Луїзіана, США.
Amazon AWS і Microsoft Azure також розширюють кілька гігаватних (Gigawatt) центрів обробки даних по всьому світу.
Google витратив мільярди доларів на оптоволоконні мережі та зміцнив зв'язок із центрами обробки даних по всьому світу.
xAI Маска планує розгорнути 200 000 графічних процесорів для створення суперкомп'ютерних кластерів штучного інтелекту.
Інвестиції цих технологічних гігантів показують, що «масштаб» все ще є ключовим, а потім підключення глобальних центрів обробки даних через оптичні мережі для покращення навчання ШІ та продуктивності обчислень прямо спростовує твердження про те, що «масштаби обчислень ШІ досягли своєї межі».
Huida, як і раніше, займає лідируючі позиції, покладаючись на неї для більш ніж 70% світової обчислювальної потужності штучного інтелекту
На ринку чіпів штучного інтелекту Huida, як і раніше, є лідером ринку з часткою ринку 70%, особливо в галузі навчання штучного інтелекту, з часткою ринку, близькою до 98%. Незважаючи на те, що Google має власні чіпи Unit( обробки TPU )Tensor, вона все ще є одним із покупців графічних процесорів Huida.
( Примітка: TPU — це спеціальні прикладні чіпи, розроблені Google для прискорення машинного навчання та робочих навантажень штучного інтелекту. )
Чому Хуйда здатна зберегти своє домінування
Програмні переваги: Окрім апаратного забезпечення, Huida є однією з небагатьох напівпровідникових компаній, яка дійсно добре розбирається в програмному забезпеченні штучного інтелекту, особливо її власну екосистему CUDA важко замінити.
Передовий процес: нові технології завжди можуть бути впроваджені швидше, ніж конкуренти, забезпечуючи найвищу продуктивність чіпів.
Мережеві технології: зміцнює (NVLink) ефективної технології з'єднання між графічними процесорами завдяки придбанню Mellanox.
Ці фактори роблять NVIDIA лідером у виробництві чіпів штучного інтелекту, і навіть якщо AMD, Google, Amazon та інші конкуренти активно інвестують у розробку чіпів штучного інтелекту, Huida все ще утримує домінуюче становище на ринку. Однак ринок все ще залишається висококонкурентним, і багато технологічних гравців шукають альтернативи, щоб зменшити свою залежність від Huida.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium можуть кинути виклик Huida
Хоча Huida все ще домінує на ринку, кілька великих конкурентів, таких як Google, AMD і Amazon, все ще намагаються захопити ринок обчислювальних потужностей штучного інтелекту. Хоча TPU Google в основному використовуються для внутрішніх сервісів, таких як пошук, реклама та обробка відео на YouTube, вони все ще мають велику частку ринку навчання штучного інтелекту.
Переваги та недоліки Google TPU
Партнерство з Broadcom за допомогою потужної технології з'єднання.
Інтегруйте у внутрішні сервіси Google для оптимізації пошукових і рекламних алгоритмів штучного інтелекту.
Вона поступається лише NVIDIA у сфері навчання ШІ.
Недолік ТПУ
Хмарний бізнес Google слабкий, а TPU не така конкурентоспроможна, як Huida на зовнішньому ринку.
Екосистема програмного забезпечення є закритою та складною для використання зовнішніми розробниками.
AMD MI300 є найбільшим конкурентом Huida, але програмне забезпечення все ще залишається недоліком
Останніми роками AMD активно розгорнула ринок чіпів штучного інтелекту, а графічний процесор MI300X отримав вигоду від експортного контролю Сполучених Штатів до Китаю, який є відносно популярним на китайському ринку. Крім того, Microsoft та Meta також активно використовують чипи AMD, щоб зменшити залежність від Huida.
Хоча у AMD справи йдуть добре, вона не вибухне, як очікує ринок. Оскільки платформа AMD ROCm недостатньо зріла з точки зору екосистеми програмного забезпечення штучного інтелекту, все ще є місце для покращення стабільності та зручності використання порівняно з CUDA від Huida.
Наприклад, коли розробники використовують ROCm для навчання моделей штучного інтелекту, вони часто стикаються з такими проблемами, як труднощі з налагодженням (debug), і навіть базовий досвід «з коробки» не є гладким. Моделі основних фреймворків штучного інтелекту, такі як запуск PyTorch безпосередньо з ROCm, можуть зіткнутися з ситуаціями, які не можуть працювати безперебійно, і потрібні додаткові коригування або модифікації, що робить їх менш зручними для розробників.
Amazon Tranium 2 фокусується на економічній ефективності
Tranium 2 від Amazon жартома відомий як TPU від Amazon, який в основному використовується для внутрішнього навчання штучного інтелекту, наголошуючи на низькій вартості та високій пропускній здатності пам'яті. Ось три аспекти економічної ефективності Amazon:
Покращене співвідношення ціни та продуктивності: AWS стверджує, що екземпляри Trn2 пропонують перевагу в ціновій продуктивності на 30-40% порівняно з екземплярами EC2 поточного покоління на основі GPU (P5e, P5en та використанням Huida H200).
Підвищена енергоефективність: Trainium 2 споживає в 3 рази більше енергії, ніж Trainium першого покоління (Trn1), і споживає менше енергії на одиницю виміру.
Зниження витрат на навчання: Trainium 2 забезпечує ефективне розподілене тренування в поєднанні з адаптером Elastic Fabric Adapter (EFA) забезпечує пропускну здатність мережі до 12,8 Тбіт/с, скорочуючи час, необхідний для навчання великих моделей штучного інтелекту.
Для клієнтів AWS не тільки зниження витрат на оренду та електроенергію, але й зниження накладних витрат за рахунок інтеграції екосистеми, особливо в контексті сплеску попиту на чіпи штучного інтелекту, це ключова стратегія, щоб кинути виклик Huida.
Huida все ще попереду, але чи може тривати божевілля капіталу обчислювальних потужностей штучного інтелекту?
Наразі Huida все ще утримує перевагу над чіпами штучного інтелекту, але 2025 та 2026 роки стануть переломними на ринку. Якщо продуктивність моделей штучного інтелекту продовжить прорив, попит на обчислювальні потужності продовжить зростати, а великі технологічні гіганти продовжать інвестувати капітал для сприяння промисловому розвитку.
Однак ринку все одно потрібно звернути увагу на те, чи дійсно бізнес-модель ШІ може приносити стабільний прибуток, інакше ринок ШІ може опинитися в «бульбашці», і тоді це запустить хвилю консолідації, і вижити зможуть лише компанії з реальними технологічними перевагами.
(64,000 чіпів Huida AI готові до входу! Проект «Зоряна брама» знищив мільярди магнію, а техаський супердата-центр ось-ось запустять )
Ця стаття Чому NVIDIA твердо займає лідируючі позиції в галузі штучного інтелекту? За ними пішли Маск, Microsoft, AMD та Amazon, а 2025 та 2026 роки стали переломними на ринку та вперше з'явилися в новинах мережі ABMedia.