Как Nvidia создала конкурентный ров вокруг чипов искусственного интеллекта

Jun 20, 2023

Реклама

Поддерживается

Самый заметный победитель бума искусственного интеллекта добился своего доминирования, став универсальным центром разработки ИИ, от чипов до программного обеспечения и других услуг.

Дон Кларк

Репортаж из Сан-Франциско

Навин Рао, нейробиолог, ставший технологическим предпринимателем, однажды пытался конкурировать с Nvidia, ведущим мировым производителем чипов, предназначенных для искусственного интеллекта.

Чтобы узнать больше об аудиожурналистике и повествовании, загрузите New York Times Audio, новое приложение для iOS, доступное для подписчиков новостей.

В стартапе, который позже купил полупроводниковый гигант Intel, г-н Рао работал над чипами, предназначенными для замены графических процессоров Nvidia, которые представляют собой компоненты, адаптированные для задач искусственного интеллекта, таких как машинное обучение. Но в то время как Intel действовала медленно, Nvidia быстро обновила свои продукты, добавив в них новые функции искусственного интеллекта, которые противоречили тому, что он разрабатывал, сказал г-н Рао.

Покинув Intel и возглавив стартап по разработке программного обеспечения MosaicML, г-н Рао использовал чипы Nvidia и сравнивал их с процессорами конкурентов. Он обнаружил, что Nvidia вышла за рамки чипов, создав большое сообщество программистов искусственного интеллекта, которые постоянно изобретают, используя технологии компании.

«Все в первую очередь используют Nvidia», — сказал г-н Рао. «Если вы выпускаете новое оборудование, вы спешите наверстать упущенное».

За более чем 10 лет компания Nvidia завоевала почти неприступное лидерство в производстве чипов, которые могут выполнять сложные задачи искусственного интеллекта, такие как распознавание изображений, лиц и речи, а также генерировать текст для чат-ботов, таких как ChatGPT. Бывший отраслевой выскочка добился такого доминирования, рано распознав тенденцию ИИ, адаптировав свои чипы для этих задач, а затем разработав ключевые части программного обеспечения, которые помогают в разработке ИИ.

Дженсен Хуанг, соучредитель и исполнительный директор Nvidia, с тех пор продолжает поднимать планку. Чтобы сохранить свою лидирующую позицию, его компания также предложила клиентам доступ к специализированным компьютерам, вычислительным услугам и другим инструментам их развивающейся отрасли. Это превратило Nvidia, по сути, в универсальный центр разработки ИИ.

По данным исследовательской компании Omdia, в то время как Google, Amazon, Meta, IBM и другие также производят чипы искусственного интеллекта, на долю Nvidia сегодня приходится более 70 процентов продаж чипов искусственного интеллекта и она занимает еще большую позицию в обучении генеративных моделей искусственного интеллекта.

В мае статус компании как наиболее заметного победителя революции искусственного интеллекта стал очевиден, когда она прогнозировала 64-процентный скачок квартальной выручки, что намного больше, чем ожидал Уолл-стрит. Ожидается, что в среду Nvidia, рыночная капитализация которой превысила 1 триллион долларов и стала самым ценным производителем чипов в мире, подтвердит эти рекордные результаты и предоставит больше сигналов о растущем спросе на ИИ.

«Клиенты будут ждать 18 месяцев, чтобы купить систему Nvidia, а не покупать готовый чип у стартапа или другого конкурента», — сказал Дэниел Ньюман, аналитик Futurum Group. "Это невероятно."

60-летний Хуан, известный своей фирменной черной кожаной курткой, много лет говорил об искусственном интеллекте, прежде чем стал одним из самых известных лиц движения. Он публично заявил, что компьютерные технологии переживают самый большой сдвиг с тех пор, как 60 лет назад IBM определила, как работает большинство систем и программного обеспечения. Теперь, по его словам, графические процессоры и другие чипы специального назначения заменяют стандартные микропроцессоры, а чат-боты с искусственным интеллектом заменяют сложное программное кодирование.

«Мы поняли, что это новое изобретение того, как выполняются вычисления», — сказал г-н Хуанг в интервью. «И мы построили все с нуля, от процессора до конца».

Г-н Хуанг помог основать Nvidia в 1993 году для производства чипов для рендеринга изображений в видеоиграх. В то время как стандартные микропроцессоры превосходно справляются с последовательным выполнением сложных вычислений, графические процессоры компании выполняют множество простых задач одновременно.

В 2006 году г-н Хуан пошел еще дальше. Он анонсировал программную технологию под названием CUDA, которая помогла запрограммировать графические процессоры для новых задач, превратив их из одноцелевых чипов в более универсальные, которые могли бы выполнять другие задачи в таких областях, как физика и химическое моделирование.