К 2030 году эти лидеры ИИ могут превзойти Nvidia. Вот почему

Nvidia (NVDA), несомненно, является королем на рынке чипов для искусственного интеллекта (ИИ), утвердив свой статус с самого начала бума в этой отрасли. Изначально сделанный акцент на разработке программной платформы CUDA стал решающим для её успеха, превратив GPU компании в основное оборудование для обучения больших языковых моделей. Эта парадигма — с её многочисленными вычислениями и сложными расчетами — не оставляла места для конкурентов. И в этом нет ничего неожиданного, поскольку Nvidia сумела выстроить такую стратегическую крепость, к которой никто не мог подобраться.

🏦

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

Присоединиться бесплатно в Телеграм

И, тем не менее, как и в случае с многими прочими господствующими силами, время не стоит на месте. И вот, когда ИИ начинает переходить от обучения к выводу, возникает новый вызов для Nvidia. Ведь обучение модели происходит один раз, в то время как вывод повторяется снова и снова при каждом обращении к модели. Ожидается, что рынок вывода значительно увеличится в следующие пять лет, и теперь важнейшими критериями становятся не только производительность, но и цена, а также эффективность. И вот здесь открывается возможность для других производителей чипов занять свою нишу.

И хотя Nvidia по-прежнему в выгодной позиции для того, чтобы оставаться ведущим игроком на этом поле, меньшие конкуренты могут на удивление оказаться более успешными в ближайшие годы, возможно, именно из-за колоссального размера самой Nvidia. Позвольте же обратить внимание на две компании, которые могут превзойти её к 2030 году.

Broadcom

Broadcom (AVGO) постепенно становится одним из важнейших игроков на рынке ИИ, особенно в свете того, что крупные технологические компании начинают искать способы сократить затраты на вывод. Компания проектирует специализированные интегрированные схемы (ASIC), которые создаются для выполнения одной задачи. Такие чипы, конечно, не обладают гибкостью GPU, однако их быстродействие и энергоэффективность делают их идеальными для конкретных приложений.

Широкая известность Broadcom пришла с успехом, достигнутым при разработке Tensor Processing Units (TPUs) для Alphabet, которые теперь активно используются в облачных сервисах Google для задач как обучения, так и вывода. Успех с Alphabet позволил компании привлечь других крупных клиентов, таких как Meta Platforms и ByteDance. Согласно утверждениям компании, на 2027 год объём обслуживаемого рынка составляет от 60 до 90 миллиардов долларов.

Недавно Broadcom также заявила, что четвертый крупный заказчик, который, по мнению многих, является OpenAI, уже разместил заказ на сумму 10 миллиардов долларов на следующий год. И по слухам, Apple также работает с компанией над собственными чипами для ИИ. С прогнозируемым доходом в 63 миллиарда долларов в текущем финансовом году, компания имеет колоссальные возможности в области производства специализированных чипов. Если она сможет существенно захватить этот рынок, акции Broadcom могут в ближайшие несколько лет превзойти Nvidia.

AMD

Advanced Micro Devices (AMD), долгое время стоявшая на втором месте по производству GPU после Nvidia, теперь открывает для себя перспективы в области вывода. Когда на первый план выходят такие факторы, как стоимость и эффективность, AMD находит свою нишу.

Ключевую роль в этом процессе играет развитие программной платформы ROCm, которая значительно улучшилась и теперь способна эффективно работать с нагрузками по выводу. Хотя ROCm 7 и отстает от CUDA Nvidia в области обучения, она достаточно хороша для множества приложений, где цена и энергопотребление важнее пиковых показателей производительности. Уже несколько крупных игроков ИИ начинают использовать AMD для вывода своих моделей, и семь из десяти крупнейших операторов ИИ используют оборудование AMD.

Кроме того, AMD, вместе с Broadcom, является основателем UALink Consortium — открытого стандарта, который может стать альтернативой проприетарному NVLink от Nvidia. Если эта технология станет стандартом, то это будет значительный толчок для AMD.

В прошлом квартале доход AMD от дата-центров ИИ составил около 3 миллиардов долларов, что значительно меньше, чем 40 миллиардов долларов у Nvidia. Однако, учитывая значительно меньшую базу доходов AMD, даже скромное увеличение доли на рынке вывода может привести к существенному росту компании за следующие пять лет.

Так что, господа, мир меняется, и те, кто считает Nvidia непобедимой, могут вскоре быть удивлены её конкурентами, которые — как бы это сказать — проявляют редкое терпение и стратегический расчет. Не бойтесь перемен, они всегда приносят новые возможности. 🧐

Смотрите также

2025-10-07 12:44