Nvidia priekšrocība vairs nav tikai grafiskajos procesoros
Nvidia jaunā Vera Rubin sistēma parāda, ka uzņēmuma vadošā pozīcija mākslīgā intelekta nozarē balstās ne tikai uz GPU, bet arī uz sarežģīto infrastruktūru ap tiem. Investori pēc trešdienas peļņas atskaites sāk pārvērtēt uzņēmuma perspektīvas.
Ilgu laiku par Nvidia stāstīja vienkāršu vēsturi — uzņēmums bija vienīgais mūsdienīgu grafisko procesoru (GPU) ražotājs, kas guva milzīgu peļņu, mākslīgā intelekta nozarei augot. Pēdējos gados tādi mākoņpakalpojumu giganti kā Amazon un Google sākuši izstrādāt savas mikroshēmas, radot bažas par Nvidia priekšrocības ilgtspēju. Kopš 2023. gada sākuma līdz 2025. gada vidum uzņēmuma tirgus vērtība pieauga desmitkārtīgi, taču pēdējā gadā akciju cena auga lēnāk, tostarp konkurences dēļ GPU segmentā.
Pēc trešdienas peļņas paziņojuma veidojas jauna interpretācija — Nvidia priekšrocība sniedzas tālu ārpus pašiem grafiskajiem procesoriem. Palielinoties mākslīgā intelekta aprēķinu jaudai līdz gigavatu mērogam, arvien sarežģītāka kļūst datu plūsmu koordinēšana starp iekārtām. Nvidia ir izstrādājusi lielu daļu no aprīkojuma, kas nepieciešams šai koordinēšanai, tādējādi iegūstot priekšrocību sistēmās, kas ieskauj pašu GPU.
Sistēmas ap procesoru
Uzņēmums pašlaik ievieš arhitektūru "Vera Rubin", kas apvieno Rubin GPU ar citām sastāvdaļām — Vera centrālo procesoru, "Groq 3 LPX" secinājumu paātrinātāju, kā arī uzglabāšanas un tīklošanas iekārtām. Nvidia glabāšanas tehnoloģiju viceprezidents Džeisons Hārdijs skaidroja, ka Vera procesors risina datu koordinēšanas problēmu — atmiņas apjoms vienā serverī ir ierobežots, tāpēc svarīgi ir nodrošināt datu savlaicīgu nogādi GPU. Pēc uzņēmuma datiem, Vera procesors ļāvis panākt līdz pat trīskāršu uzlabojumu attiecīgajās darbībās, ļaujot pilnībā izmantot zibatmiņas iespējas bez darbības aizķeršanās.
Līdzīgu problēmu risina arī citi uzņēmumi ārpus Nvidia. OpenAI, izstrādājot savu mikroshēmu "Jalapeño", centies pēc iespējas samazināt datu pārvietošanas nepieciešamību, ļaujot visai slodzei norisināties vienā savienotā sistēmā. Lai gan pieeja atšķiras, mērķis ir tas pats — palielināt efektivitāti ar viedāku datu plūsmas vadību, nevis tikai lielāku procesora jaudu.
Jaunā uzmanība datu koordinēšanai rada jaunu konkurences līmeni, kurā Nvidia nāksies sacensties gan ar citiem mikroshēmu ražotājiem, gan mākoņpakalpojumu uzņēmumiem. Tomēr pagaidām Nvidia šajā jomā ieņem vadošo pozīciju.
