Аутсайдеры рынка чипов ИИ бросают вызов господству Nvidia на меняющейся арене

Внимание инвесторов сосредоточено на предстоящем финансовом успехе разработчика чипов Nvidia Corp., поскольку компания ожидает значительного роста продаж и прибыли, обусловленного ее чипами для ИИ, предназначенными для центров обработки данных. Несмотря на текущее внимание к Nvidia, некоторые проницательные инвесторы начинают обращать свой взгляд за пределы технологического гиганта, ища потенциальных конкурентов в сфере разработки чипов для ИИ.

В настоящее время Nvidia занимает ведущее положение в качестве главного поставщика графических процессоров (GPU), используемых в качестве ускорителей ИИ. Ожидание сильных результатов от отчета Nvidia за второй финансовый квартал укрепляет позиции компании. В то время как Advanced Micro Devices Inc. и Intel Corp., конкуренты Nvidia в полупроводниковой отрасли, стараются завоевать свою долю на прибыльном рынке чипов для ИИ, их предложения еще не доступны, а Nvidia сталкивается с вызовом удовлетворения растущего спроса.

Эта ситуация создала благоприятную возможность для новых полупроводниковых стартапов, специализирующихся на искусственном интеллекте. Однако эти стартапы сталкиваются со сложной задачей в гонке за поставку необходимого оборудования, в частности полупроводников, для питания революции ИИ.

Трудный путь для стартапов в области чипов ИИ

В этом начинании d-Matrix, стартап из Санта-Клары, специализирующийся на энергоэффективных чиплетах, стремится заявить о себе. Сид Шетх, соучредитель и генеральный директор d-Matrix, признает значительный спрос со стороны клиентов, желающих сотрудничать и проводить пилотные тесты их предложений к первой половине следующего года. Согласно заявлениям Шетха, существует большой интерес со стороны множества клиентов, ищущих альтернативы из-за проблем, вызванных неспособностью Nvidia удовлетворить спрос и ее высокой стоимостью. Это привело к поиску решений, которые могут потенциально изменить экономическую динамику рынка. Он подчеркивает, что клиенты выразили живой интерес к их продуктам и готовы к немедленным покупкам, как только они станут доступны.

Компания стремится подготовить свои наборы чипов для пилотного тестирования с клиентами к первой половине 2024 года, в конечном итоге достигнув массового производства во второй половине того же года. Подобно Nvidia, d-Matrix сотрудничает с Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. для производства своих полупроводников. Они используют более старые, более доступные технологические процессы производства, обеспечивающие экономические преимущества. Эти чиплеты, названные Corsair, представляют собой специализированные модули памяти SRAM, разработанные для выполнения бесчисленных операций в алгоритмах ИИ. Примечательно, что они спроектированы для дополнения доминирующей архитектуры x86 от Intel, устраняя узкие места при запуске приложений генеративного ИИ.

Разнообразные подходы к разработке чипов ИИ

Ландшафт стартапов в области чипов ИИ видел множество игроков, стремящихся либо бросить вызов Nvidia, либо сотрудничать с ней, фокусируясь на различных аспектах ускорения ИИ как в центрах обработки данных, так и на периферии. Карл Фройнд, основатель и главный аналитик Cambrian AI Research, классифицирует эти стартапы на две основные группы. Первая сосредоточена на обучении, процессе, требующем множества GPU для итеративной обработки данных — области, где Nvidia имеет значительное преимущество. Вторая направленность сосредоточена на выводе (инференсе), который включает принятие решений на основе имеющихся данных, сферу, которую Фройнд определяет как более насыщенную компаниями. Важно отметить, что этот тип обработки часто происходит на границе сети, ближе к пользователям, предлагая преимущества в эффективности по сравнению с облачной обработкой.

Фройнд предсказывает, что доминирование Nvidia в центрах обработки данных, вероятно, сохранится в течение следующих трех лет, при этом новые стартапы совместно захватят лишь небольшую долю рынка. Он воспринимает периферию как преобладающую арену для инноваций стартапов, указывая на Qualcomm Inc. как на заметного действующего игрока в этом пространстве.

Экосистема стартапов в области чипов, ориентированных на ИИ, привлекла внимание венчурного капитала, предлагая проблеск надежды на фоне снижения финансирования и ограниченной активности IPO. IPO Arm Holdings, принадлежащей SoftBank Group Corp., ожидается как фактор возрождения рынка и выделения производителей чипов, ориентированных на ИИ. Инвестиции венчурного капитала в такие компании упали с 9 миллиардов долларов в 2021 году до 4 миллиардов долларов в 2022 году. В 2023 году 1,06 миллиарда долларов было вложено в 97 сделок со стартапами в области чипов для ИИ и машинного обучения.

Cerebras Systems, оцененная более чем в 1 миллиард долларов, выделяется своими чипами размером с фрисби, заключив существенный контракт на поставку для суперкомпьютеров ИИ. Карл Фройнд видит в ней конкурента Nvidia. Tenstorrent недавно привлекла 100 миллионов долларов финансирования от известных инвесторов, включая Samsung, LG Electronics и Hyundai. Tenstorrent, поддерживаемая 100 миллионами долларов, использует архитектуру RISC-V, и ее карта Grayskull уже доступна, в то время как Blackhole появится в 2024 году при поддержке известного дизайнера процессоров Джима Келлера в качестве генерального директора.

Дорога впереди для стартапов в области чипов ИИ

По мере развития арены стартапов в области чипов ИИ успех, вероятно, достанется компаниям, предоставляющим комплексные программные решения или всеобъемлющие экосистемы. Опираясь на свой опыт работы в Nvidia, Саша Остоич из Playground Global подчеркивает важность готовности программного обеспечения, учитывая мощный программный экосистемный подход Nvidia. Это создает значительное конкурентное преимущество, подчеркивая первостепенную роль качества программного обеспечения для триумфа. Действуя на более высоком уровне риска, чем стартапы в области программного обеспечения, предприятия в области чипов ИИ сталкиваются со сложностями в проектировании полупроводников, разработке программного обеспечения и производстве, что усиливает финансовые требования и риски.

По мере развития сектора looming potential failures, но привлекательность стать следующим Nvidia сохраняется. На фоне доминирования Nvidia в области чипов ИИ новые игроки, такие как d-Matrix, Cerebras и Tenstorrent, усердно стремятся утвердить свои позиции в этом динамичном ландшафте, отмеченном проблемами в разработке полупроводников. Их усилия воплощают инновации, направляя отрасль к будущему, движимому технологиями на базе ИИ.