Грандиозный план Nvidia по доминированию в глобальном искусственном интеллекте с нуля

Nvidia, чипы которой в настоящее время обеспечивают работу значительной части мировой инфраструктуры искусственного интеллекта, все глубже погружается в разработку программного обеспечения и моделей ИИ, что указывает на ее стремление быть гораздо больше, чем просто производителем оборудования.

Часть сюжета раскрывается цифрами. Аналитики прогнозируют, что годовая выручка Nvidia превысит 358,7 млрд долларов в 2026 году после роста с 26,9 млрд долларов в 2022 году до 215,9 млрд долларов в 2025 году.

Акции ChatGPT выросли примерно на 990% с момента старта компании в ноябре 2022 года.

Nvidia объявила о намерениях инвестировать 26 млрд долларов в течение следующих пяти лет для содействия развитию больших моделей искусственного интеллекта с открытым исходным кодом в документах, поданных в Комиссию по ценным бумагам и биржам США.

Привлекательность компании никогда не заключалась только в чипах. Ее программная платформа CUDA, которая позволяет клиентам максимально использовать возможности графических процессоров, была центральной в ее взлету.

Джастин Бойтано, вице-президент Nvidia по корпоративным платформам, отметил, что большинство их сотрудников — инженеры-программисты, факт, который часто упускается из виду.

Чтобы усилить эту программную сторону, Nvidia недавно выпустила новую открытую языковую модель ИИ под названием Nemotron 3 Super. Модель предназначена для корпоративных систем ИИ, включающих несколько агентов ИИ, работающих вместе.

Она содержит 120 миллиардов параметров и использует архитектуру, называемую Mixture-of-Experts (Смешение экспертов).

Одной из её ключевых особенностей является контекстное окно объемом до одного миллиона токенов, что позволяет обрабатывать целую книгу или тысячи страниц финансовых отчетов за один запуск.

Nvidia в этом модели выбрала так называемый средний путь.

В отличие от OpenAI, которая держит свои модели закрытыми, или Meta, полностью открывающей модели Llama, Nvidia опубликует ключевые параметры модели в открытом доступе. Компании и разработчики смогут бесплатно скачивать и запускать их, а также настраивать под свои нужды.

По словам финансовых аналитиков, если Nvidia удержит свое лидерство в области аппаратного обеспечения и захватит 10% рынка фундаментальных моделей, этот шаг может принести дополнительные 50 миллиардов долларов годовой выручки в течение трех лет.

Партнеры занимаются разработкой аппаратной части

С точки зрения развертывания аппаратного обеспечения Nvidia не строит дата-центры самостоятельно. Эту работу выполняют партнеры, включая Dell, Hewlett Packard Enterprise и Foxconn.

Артур Льюис, руководитель направления инфраструктуры Dell, сообщил, что его компания помогла одному из клиентов развернуть 100 000 GPU всего за шесть недель. 

Параллельно NTT DATA объявила о планах по внедрению того, что она называет «заводами по производству ИИ на базе оборудования Nvidia». Это комплексные конфигурации, объединяющие системы управления, программное обеспечение, инфраструктуру и данные.

В программе используются программные инструменты Nvidia NeMo и NIM наряду с аппаратным обеспечением.

Онкологический исследовательский центр, использующий платформы Nvidia для радиологии и диагностики, поставщик автомобильных запчастей, применяющий облачные сервисы на базе Nvidia для сокращения времени настройки производства с месяцев до дней, и американский производитель, тестирующий линии производства аккумуляторов с использованием симуляций на базе Nvidia, — лишь несколько примеров ранних результатов работы с клиентами.

Кари Бриски, вице-президент Nvidia по корпоративному программному обеспечению для генеративного ИИ, отметила, что создание таких передовых моделей создает огромную нагрузку на системы хранения, сети и вычислительные мощности, и это давление определяет направление развития будущего аппаратного обеспечения.

Генеральный директор Дженсен Хуанг описал ИИ как нечто большее, чем программный тренд, сравнивая его с фундаментальной инфраструктурой.

«ИИ — одна из самых мощных сил, формирующих мир сегодня», — заявил Хуанг. «Это не умное приложение и не одна модель; это необходимая инфраструктура, подобная электричеству и интернету».

Хуанг описал стек ИИ в пять слоев: энергия в основе, затем чипы, затем физическая инфраструктура, такая как земля и системы охлаждения, затем модели ИИ и, наконец, приложения на вершине, где, по его словам, создается реальная экономическая ценность через такие вещи, как открытие новых лекарств, промышленные роботы и беспилотные автомобили.

Он признал, что процесс развертывания все еще находится на ранней стадии.

На данный момент было потрачено несколько сотен миллиардов долларов, но, по словам Хуанга, общая сумма потребует триллионов, назвав это потенциально крупнейшим строительством инфраструктуры в истории человечества.

Он добавил, что модели ИИ недавно пересекли важную черту, став достаточно надежными для широкого использования, и что модели с открытым исходным кодом помогают ускорить их внедрение.