Nvidia, американский производитель полупроводников, в течение примерно десяти лет занимает ведущие позиции в отрасли, предлагая передовые процессоры для искусственного интеллекта, облачных вычислений и машинного обучения.
Её преимущества подкреплены дизайном чипов и собственной программной библиотекой CUDA. Компания стала одной из самых дорогих в мире с оценкой выше 5 трлн долларов и продала около 147,8 млрд долларов чипов, связанных с ИИ, в период с февраля по октябрь.
Однако лидерство Nvidia столкнулось с растущим давлением со стороны конкурирующих разработчиков, крупных технологических компаний, облачных провайдеров и самих клиентов.
Amazon и Google развивают собственные ИИ‑чипы и стремятся предложить альтернативы графическим процессорам Nvidia.
Некоторые известные производители полупроводников пересматривают стратегию и активнее выходят на рынки ИИ, опираясь на взаимные сделки и инвестиции.
AMD объявила о стратегических шагах для удовлетворения растущего спроса и подписала крупные контракты на поставки чипов, в том числе для крупных облачных и исследовательских клиентов.
Broadcom разрабатывает кастомные XPU для вычислительных и сетевых задач и заключила многомиллиардные соглашения с компаниями в сфере ИИ. Qualcomm анонсировала разработку ускорителей AI200 и AI250 с упором на энергоэффективность и увеличенную ёмкость памяти.
Эти инициативы нацелены на разные сегменты рынка — от дата‑центров до мобильных и автомобильных решений.
Intel также наращивает усилия в проектировании и производстве, ориентируясь на продвинутые процессоры для дата‑центров.
Крупные технологические компании вкладывают значительные ресурсы в собственное аппаратное обеспечение для ИИ.
Google разрабатывает тензорные процессоры (TPU) и поставляет их клиентам, которые ранее пользовались решениями Nvidia, включая такие фирмы, как Meta и Anthropic. Аналитики отмечают, что рост популярности альтернативных чипов ослабляет зависимость рынка от одного поставщика.
Amazon Web Services расширяет инфраструктуру для партнёров, создавая кластеры, которые в перспективе могут разместить до миллиона фирменных чипов Trainium, что подчёркивает стремление облачных провайдеров строить собственные экосистемы аппаратного обеспечения.
Кроме того, крупнейшие клиенты Nvidia начинают разрабатывать собственные специализированные решения.
OpenAI и Meta работают над кастомными чипами и заключают партнёрства с производителями для создания специализированных процессоров. Meta также объявила о намерении приобрести стартап Rivos для ускорения разработки внутренних обучающих чипов.
Ограничения доступа к китайскому рынку, включая запреты на поставки чипов, снизили присутствие Nvidia в одном из крупнейших регионов спроса.
В совокупности эти факторы усложняют задачу сохранения прежней доминирующей позиции в отрасли полупроводников.
Комментариев