Вени, Nvidia, Вичи

Около половината от годишните приходи на Nvidia от 17 млрд. долара все още идват от графичните карти. Те също така се оказаха отлични и в решаването на математически пъзели, които стоят в основата на популярната криптовалута етериум. Това инжектира крипто несигурност в продажбите на графични процесори, което допринесе за близо 50% спад в цената на акциите на Nvidia в края на 2018 г. Друг удар по продажбите идва от предлагането на чипове, които ускоряват функции, различни от графики или AI, на производителите на компютри и автомобилни компании.

Но бизнесът с AI расте бързо. Той включва специализирани чипове, както и усъвършенстван софтуер, даващ възможност на програмистите да прецизират как работят устройствата - нещо, което се случи благодарение на по-ранна инвестиция на Хуан, която по онова време някои инвеститори критикуваха като твърде скъпа. През 2004 г. Хуан започва да залага на Сuda, основен слой софтуер, който позволява точно такава фина настройка и я внедрява във всички чипове на Nvidia.

Голяма част от тези системи се озовават в сървъри - мощните компютри, които са гръбнакът на обработката в центровете за данни. Продажбите към центрове за данни са се увеличили от 25% от общите приходи в началото на 2019 г. до 36%, като днес носят почти толкова оборот, колкото и графичните процесори за игри. Тъй като все повече компании от различни индустрии започнаха да използват AI, делът на продажбите на центровете за данни на Nvidia, отиващи за големи облачни доставчици като Amazon и Google, е намалял от 100% наполовина.

Днес хардуерно-софтуерната AI комбинация на Nvidia е проектирана да работи безпроблемно с алгоритмите за машинно обучение, събрани в библиотеки като TensorFlow (която се поддържа от Google) и PyTorch (управлявана от Facebook), увеличавайки мощта на обработка на алгоритмите. Nvidia е създала програми за свързване на хардуера и софтуера до ИТ системите на големи бизнес клиенти със собствени проекти за AI. Всичко това прави работата на разработчиците на AI неизмеримо по-лесна, казва бивш изпълнителен директор на Nvidia. Nvidia също се разширява в "заключението" на AI: изпълнението на AI модели, запазени досега на процесорите, а не просто тяхното обучение. Огромните модели на AI в реално време, като тези, използвани за разпознаване на реч или системи за препоръчване на съдържание, все повече се нуждаят от специализирани графични процесори, за да се представят добре, казва Иън Бък, ръководител на бизнеса с ускорени компютърни изчисления на Nvidia.

Именно тук е и ролята на Arm. Чрез придобиването Nvidia получава нужните процесорни активи, с които да допълни историческата си сила в графичните чипове и неотдавна придобитите умения в мрежовите интерфейсни карти, необходими за стартиране на сървърни ферми (през 2019 г. Nvidia придоби Mellanox, специалист по такава технология за взаимосвързаност). През април компанията представи планове за първия си процесор за центрове за данни, Grace - високопроизводителен чип, базиран на дизайн на Arm. Енергийно ефективните чипове на Arm биха помогнали на Nvidia да достави продукти с изкуствен интелект за "крайни изчисления" - в самоуправляващи се автомобили, заводски роботи и други места извън центровете за данни, където енергоемките графични процесори може да не са идеалното решение.

Транзисторите в микропроцесорите вече са с размер на няколко атома, така че нямат много място за още свиване, а други трикове, като например аутсорсинг на изчисления в облака или използване на софтуер за разделяне на физически компютър на няколко виртуални машини, могат и да не работят толкова добре. Така че се очаква бизнесът да се обърне към ускорените изчисления като начин да спечели процесорна мощ, без да харчи главоломно за все повече процесори. През следващите пет до десет години, тъй като AI става все по-често използвана технология, до половината от харчените годишно за сървъри 80-90 млрд. долара биха могли да преминат към ускорения изчислителен модел на Nvidia, смята Стейси Разгон от брокерската група Bernstein. Половината от тази сума може да отиде към ускорените чипове - пазар, на който графичните процесори на Nvidia доминират, казва той. Nvidia смята, че световният сегмент за ускорени изчисления, включително центровете за данни ще стигне стойности над 100 млрд. долара годишно.

Nvidia не е единствената, която е забелязала тази възможност. Конкурентите се множат - от стартиращи компании до други производители на чипове и технологични гиганти. Фондове за рисков капитал подкрепят фирми като Tenstorrent, Untether AI, Cerebras и Groq, които се опитват да направят полупроводниците дори по-подходящи за AI от графичните процесори на Nvidia, които въпреки всичките си добродетели могат да изискват твърде много енергия и са трудни за програмиране. Британската фирма Graphcore рекламира своя "продукт за интелигентна обработка".

През 2019 г. Intel купи израелската стартираща компания, която се занимава с AI-чипове - Habana Labs, и прекрати работата по процесорите за невронни мрежи, които беше придобила като част от по-ранна покупка на друга подобна компания - Nervana Systems. Amazon Web Services (AWS), облачното подразделение на гиганта за електронна търговия, скоро ще започне да предлага ускорителите Gaudi на Habana на своите клиенти в облака, като твърди, че тези чипове, макар и по-бавни от графичните процесори на Nvidia, са с 40% по-евтини спрямо производителността. Advanced Micro Devices (AMD), ветеран в производството на чипове, който е основният съперник на Nvidia на гейминг пазара и на Intel в бизнеса с процесори, е в процес на финализиране на сделка от 35 млрд. долара за придобиване на Xilinx, която прави друг вид ускорител, наречен програмируем полеви масив (FPGA).

По-голямата заплаха идва от най-големите клиенти на Nvidia. Облачните гиганти проектират свои собствен персонализирани продукти. Google беше първият, който предложи своя "блок за обработка на тензори". Облачното отделение Azure на Microsoft избра FPGA. Китайската търсачка Baidu разполага със своите чипове Kunlun за AI, а Alibaba, гигант за електронна търговия от Китай, има Hanguang 800. AWS вече има чип, предназначен за заключения, наречен Inferentia, и такъв, който ще се използва за обучения. "Рискът е, че след десет години AWS ще предложи евтина AI кутия с всички компоненти, направени от AWS", казва бившият директор в Nvidia. Марк Липакис от инвестиционната банка Jefferies отбелязва, че от средата на 2020 г. AWS поставя Inferentia във все по-голямо предлагане на клиенти потенциално за сметка на Nvidia.

С Arm напред

Що се отнася до придобиването на Arm, то далеч не е финализирано. Клиентите на Arm включват всички световни производители на чипове, както и AWS и Apple, които използват Arm в своите iPhone. Някои се оплакват, че Nvidia може да ограничи достъпа им до дизайна на чипове. Graviton2, специално проектиран сървърен чип на AWS, е базиран на проект на Arm. Nvidia казва, че няма планове да променя бизнес модела на Arm. Западните регулатори трябва да решат дали да одобрят сделката, а британската служба за защита на конкуренцията трябваше до 30 юли да разгледа транзакцията и ще е сред първите, които се произнесат по нея. Китай от своя страна е малко вероятно да приветства американското поглъщане на важен доставчик на собствените си технологични фирми, който в момента е собственост на японския технологичен конгломерат SoftBank.

Дори един от антимонополните органи да попречи на придобиването, перспективите пред Nvidia пак изглеждат светли. Рисковите капиталисти са значително по-малко ентусиазирани, когато става въпрос за подкрепа на стартиращи компании, противопоставящи се на Nvidia и технологичните гиганти, инвестиращи в ускорени изчисления, казва Пол Тейх от Equinix, американски оператор на центрове за данни. Intel от години обещаваха много неща, включително ускорените компютърни изчисления, но не успяха да изпълнят поетия ангажимент. AWS и останалата част от големите технологични компании имат много други задачи пред себе си и нямат ясния фокус на Nvidia върху тази сфера. Самата компания казва, че не е отстъпила пазарен дял на Inferentia на AWS, ако се гледа актуалното използване на технологиите от фирми клиенти.

Хуан твърди, че разходите за обучение и работа с AI приложения са важни, а не цената на хардуерните компоненти. По тази мярка, казва той, "ние сме без конкуренция откъм съотношението цена-изпълнение". Нито един от конкурентите на Nvidia не притежава своя софтуерна екосистема. А компанията доказано има способността да превключва предавките и да се възползва от късмета. "Те винаги се оглеждат за нещо ново", споделя друг бивш директор. Укрепената позиция, която компанията има, й дава възможността да се възползва от инерцията, допълва той.

Инвеститорите не са забравили спада от почти 50% на цената на акциите на Nvidia през 2018 г. Тя все още може да бъде отчасти обвързана с късмета на крипто пазара. Да задържиш акции на Nvidia изисква здрав стомах, казва Разгон от Bernstein. Nvidia може да се самопредставя като стълб на компютърната индустрия, но остава агресивна, ръководена от основателите фирма, която се държи като стартираща компания. Добавете малко параноя и ще бъде трудно да бъде спряна.

2021, The Economist Newspaper Limited. All rights reserved