В общественном сознании OpenAI – очевидный победитель стремительного бума ИИ. В качестве второго места можно рассмотреть Midjourney или Claude от Anthropic, высокоэффективного конкурента ChatGPT.
Вопрос о том, удастся ли кому-либо из этих игроков найти эффективные способы монетизации этого ажиотажа, широко обсуждается. А пока кто-то должен поставлять аппаратное обеспечение для работы всего этого вирусного генеративного ИИ, и на данный момент именно на нем делаются деньги.
И тут на сцену выходит корпорация Nvidia – компания с триллионным состоянием, которая зарабатывает на своих чипах для искусственного интеллекта столько денег, что ее выручка по сравнению с прошлым годом выросла более чем в два раза, быстро превратившись в бесспорную опору индустрии искусственного интеллекта.
Согласно последнему квартальному отчету, выручка Nvidia составляет 13,5 млрд долларов, а рост прибыли еще более невероятен: чистая прибыль компании увеличилась в девять раз по сравнению с прошлым годом и достигла 6,2 млрд долларов.ф
Другими словами, нет никаких сомнений в том, что ИИ – это золотая лихорадка, и независимо от того, найдет ли кто-то из старателей золото, именно Nvidia в настоящее время продает лопаты.
Это неожиданный поворот. Если вы слышали о компании Nvidia в прошлые годы, то, скорее всего, это было связано с ее игровым оборудованием. Теперь же продажа комплектующих для ПК-геймеров составляет лишь незначительную часть ее колоссальных доходов.
Эта реальность потихоньку меняется уже давно. До того как искусственный интеллект захватил технологический сектор в прошлом году, первым намеком на странную новую траекторию Nvidia была, пожалуй, криптовалюта. По мере роста стоимости биткойна и ему подобных за последние десять лет любители криптовалют быстро обнаружили, что графические процессоры (GPU) компании, которые уже давно используются для создания виртуальных миров на домашних компьютерах, являются мощными двигателями для добычи криптовалют.
Предсказуемо, они начали открывать огромные серверные фермы, которые потребляли электроэнергию, фильтровали ее через GPU и генерировали цифровые активы, иногда уничтожая населенные пункты и оставляя после себя гибель окружающей среды. Руководство Nvidia, похоже, не было обескуражено этим явлением: главный технический директор компании Майкл Каган в начале этого года заявил, что эти технологии “не приносят ничего полезного обществу”.
Но “ИИ приносит”, – сказал он в интервью The Guardian. “С ChatGPT каждый может создать свою собственную машину, свою собственную программу: вы просто говорите ей, что делать, и она делает”.
Пока что время подтверждает этот тезис, по крайней мере, в финансовом плане. В этом квартале аппаратное подразделение Nvidia, занимающееся искусственным интеллектом, получило рекордную выручку в размере 10,3 млрд. долларов – более трех четвертей от общего объема продаж, что значительно превосходит показатели криптовалют и игр.
Успех компании, вероятно, был долгожданным. То ли благодаря удаче, то ли благодаря грамотному планированию Nvidia получила серьезное преимущество перед конкурентами в области аппаратных средств искусственного интеллекта.
“У нас хватило мудрости поставить на это всю компанию”, – сказал генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг в интервью CNBC в марте. “Мы уже в самом начале, примерно десять лет назад, увидели, что такой способ работы с программным обеспечением может изменить все”, – добавил он. “Каждый чип, который мы делали, был ориентирован на искусственный интеллект”.
В 2006 году, когда компания все еще была гигантом в производстве игрового оборудования, она выпустила CUDA – платформу для параллельных вычислений, которая позволила энергоемким моделям искусственного интеллекта работать на графических процессорах Nvidia гораздо быстрее, чем у конкурентов. Внезапно разработка ИИ стала намного дешевле и намного быстрее.
Потребовалось более 15 лет, чтобы результаты, получаемые искусственным интеллектом, достигли своего уровня, но когда это произошло, с результатами уже невозможно было спорить.
Сегодня флагманским продуктом Nvidia в области ИИ является графический процессор H100, и практически все, кто приложил руку к пирогу генеративного ИИ, хотят заполучить его как можно больше. И если не H100, который сейчас в дефиците, то его предшественник A100.
Среди известных заказчиков – компания Microsoft, которая, по некоторым данным, потратила около нескольких сотен миллионов долларов на закупку тысяч чипов A100 для OpenAI в рамках партнерства с тогдашним стартапом в 2019 году на сумму 1 млрд. долларов. Именно благодаря этим инвестициям и оборудованию Nvidia OpenAI смогла создать ChatGPT. Фактически, ажиотаж стал настолько сильным, что чипы расхватывают целые страны: в начале месяца Financial Times сообщила, что Саудовская Аравия приобрела 3000 чипов H100 по цене до 40 тыс. долл. за штуку.
По одной из оценок, Nvidia занимает до 95% рынка графических процессоров для ИИ.
Нет необходимости говорить о том, что на трон Nvidia претендуют многие. Другие тяжеловесы компьютерной техники, такие как AMD и Intel, в настоящее время вкладывают миллиарды долларов в разработку собственных процессоров машинного обучения. Не отстают от них и Google с Amazon. Даже Microsoft, надеясь отвязаться от дорогостоящего оборудования гиганта GPU, по некоторым данным, создает собственный чип ИИ.
Как бы то ни было, в ближайшем будущем компания Nvidia не собирается останавливаться на достигнутом. По ее собственным прогнозам, в следующем квартале ее выручка резко возрастет до 16 млрд. долл. И это поразительно – при всей шумихе вокруг возможностей искусственного интеллекта, источник, на котором базируется эта технология, остается неизменным.
