Искусственный интеллект: от тренировок к заработку. Куда вкладывать?

Вначале была лишь лихорадка гонки за мощностью – кто первым обучит машину думать. Теперь же, когда модели созданы, пришло время заставить их работать, зарабатывать. И вот тут-то, скажу я вам, начинается настоящая битва за копейку. Рынок вычислений для работы искусственного интеллекта, или, как модно говорить, «инференса», может вырасти до 255 миллиардов долларов к 2030 году. Цифры, конечно, впечатляют, но за ними – пот и труд тех, кто будет обслуживать эти самые машины.

🏦

Думаешь, 'медвежий рынок' — это что-то про Baldur's Gate 3? Тебе сюда. Объясним, почему Уоррен Баффет не покупает щиткоины.

Присоединиться бесплатно в Телеграм

Посмотрим, кто, по мнению воротил бизнеса, готов к этой работе, и кому суждено нажиться на чужом труде.

Nvidia

Nvidia, конечно, известна как королева тренировок искусственного интеллекта. Но не стоит думать, что они остановятся на достигнутом. Они же не благотворительная организация. Теперь они взялись и за «инференс», предлагая готовые решения. Blackwell GB300 Ultra – их новая игрушка, заточенная под эти самые вычисления. А Vera Rubin – следующая ступенька, обещающая еще больше эффективности. Но самое интересное, скажу я вам, – это покупка сотрудников Groq. Они разработали необычный чип, заточенный под обработку языка. Nvidia хочет встроить его в свою систему, чтобы выжать из машин еще больше. Похоже, они хотят взять под контроль весь процесс – от создания до эксплуатации. И это, знаете ли, не просто бизнес – это власть.

Advanced Micro Devices

Nvidia, конечно, сильна, но не все так гладко. Их монополия в «инференсе» не так крепка, как в тренировках. Это дает шанс AMD занять свою нишу. Они уже сделали первые шаги, и теперь им нужно воспользоваться моментом. Рынок растет, а у них есть все шансы откусить кусок пирога. Тем более, что они стартуют с гораздо меньшей базы, чем Nvidia. А еще, знаете ли, OpenAI вложила в них деньги и пообещала использовать их чипы. 6 гигаватт чипов – это вам не шутки. Если посчитать по ценам Nvidia, то это миллиарды долларов. И все это для «инференса». Похоже, они хотят создать альтернативу Nvidia. И это, знаете ли, хорошо. Конкуренция всегда идет на пользу простым людям.

Кстати, о чипах. Не стоит забывать о центральных процессорах. В мире «умных» машин они играют все более важную роль. Они – мозг компьютера, а в «умных» агентах они становятся незаменимыми. Так что AMD выглядит хорошо подготовленной к будущему. Спрос на «инференс» и центральные процессоры растет, а у них есть все, чтобы его удовлетворить.

Broadcom

Компании хотят снизить затраты на инфраструктуру. И они все чаще обращаются к специализированным чипам, или ASICs. Это чипы, которые сделаны для конкретной задачи. Они работают быстро и эффективно, и потребляют меньше энергии. А это важно, потому что «инференс» – это постоянный процесс, который требует энергии каждый раз, когда машина отвечает на вопрос или выполняет задачу. Broadcom – лидер в этой технологии. Они помогают своим клиентам создавать чипы, которые сделаны специально для их задач. У них есть связи с производителями памяти и заводами, которые обеспечивают им необходимые компоненты и производственные мощности. Это позволяет им производить чипы в больших масштабах.

Broadcom помогла Alphabet создать их Tensor Processing Units (TPUs). И это уже большой успех. Теперь Alphabet позволяет своим клиентам использовать TPUs через Google Cloud. Anthropic уже заказала TPUs на 21 миллиард долларов. А большая часть капитальных затрат Alphabet, около 180 миллиардов долларов, тоже пойдет на TPUs. А еще Broadcom привлекает новых клиентов, таких как OpenAI, которые заказали чипы на 10 гигаватт. Так что Broadcom выглядит как один из главных победителей в этой гонке.

Рынок «инференса» растет, и Broadcom готова к этому. Они – один из тех, кто будет наживаться на чужом труде. Но, как говорится, таков капитализм.

Смотрите также

2026-02-26 01:33