Акциите на Nvidia се сринаха: Интересът се пренасочва към чиповете на Google

Акциите на Nvidia се понижиха при предпазарната търговия на NASDAQ във вторник, след като се разпространиха информации, че Meta – компанията, стояща зад Facebook и Instagram – преговаря да похарчи милиарди за собствените чипове на Google за изкуствен интелект (ИИ), известни като tensor processing units (TPUs), пише Euronews.

Стойността на Nvidia падна с почти 4% до около 175.44 долара, спрямо по-ранните годишни върхове до 212 долара, достигнати в края на октомври. Търговията беше интензивна в сесията след работно време, като бяха прехвърлени повече от 250 милиона акции.

През по-голямата част от тази година Nvidia беше възприемана като победител в надпреварата с ИИ, тъй като нейните чипове, особено графичният процесор H100 (GPU), се превърнаха в основния хардуер, захранващ почти всеки голям модел с изкуствен интелект. Това даде на компанията почти пълен монопол на пазара, като същевременно я превърна в една от най-скъпите фирми в света.

Чиповете на Nvidia обаче са графични процесори с общо предназначение (general-purpose GPUs), първоначално създадени за графика и впоследствие пренасочени за ИИ. За разлика от тях, TPUs на Google са специализирани процесори, проектирани от самото начало почти изключително за задачи по машинно обучение, което ги прави по-бързи и по-ефективни за определени типове работа с ИИ.

Движението на пазара може да е сигнал, че докато опитът на Nvidia в производството на чипове ѝ е осигурил лъвския пай от първоначалния инвеститорски интерес, сега най-големите световни купувачи на хардуер за изкуствен интелект преценяват алтернативи, специално адаптирани за ИИ. Подобно развитие може да има дългосрочни последици за производителя на чипове с трилионна оценка.

Чиповете на Nvidia са известни с изключителната си производителност по отношение на рендиране на компютърна графика, игри, видеообработка и 3D моделиране.

Според доклад на бизнес изданието The Information, Meta обмисля да внедри TPUs на Google в своите центрове за данни от 2027 г. и може също така да наеме TPU капацитет чрез Google Cloud още през следващата година.

TPUs на Google не са процесори с общо предназначение и изостават при задачи, които не са свързани с машинното обучение или изкуствения интелект. Това означава, че те не могат да заменят централните или графичните процесори (CPUs или GPUs) за обичайни изчислителни задачи. Следователно движенията на акциите показват, че чиповете, които дълго време са захранвали нашите лаптопи и настолни компютри, вече са по-нисък приоритет за инвеститорите.

Край на монопола?

В основата на спада в цената на акциите е възможността за оспорване на почти монополното положение на Nvidia при ускорителите за ИИ. Пазарните анализатори изчисляват, че Nvidia в момента държи между 80% и 90% от пазара – някои дори стигат до 95% – като нейните графични процесори H100 и H200 формират гръбнака на глобалната инфраструктура за обучение на ИИ.

Само Meta заяви, че планира да придобие над 350 000 чипа H100 в доклад на компанията от миналата година – огромен ангажимент, който отразява както мащаба, така и зависимостта от един-единствен доставчик.

Изглежда, че графичните процесори на Nvidia няма да бъдат изцяло отхвърлени, но всичко в надпреварата с ИИ се свежда до мащаба. Цената и производителността на чиповете на Nvidia не са толкова привлекателни за хиперскейлърите (hyperscalers) – компании, които се стремят да си осигурят огромно и постоянно количество чипове, докато се разширяват в областта на ИИ.

Ако Nvidia не успее да произведе достатъчно графични процесори, за да отговори на глобалното търсене, хиперскейлърите искат да избегнат зависимостта от един доставчик. TPUs дават на големите купувачи втори източник на чипове, намалявайки риска от доставките, но и осигурявайки им лост за договаряне на цените.

Следователно дори скромно пренасочване на търсенето от купувач с размера на Meta може да промени настроенията в целия сектор.

За Google пазарните движения подкрепят дългосрочните усилия да превърнат TPUs в търговски продукт. Първоначално създадени преди повече от десет години като интегрални схеми със специфично приложение (ASICs) за задачи по машинно обучение и използвани само в рамките на Google, TPUs вече се продават външно.

Сделката с Anthropic за предоставяне на до един милион TPUs бележи голяма стъпка и ги прави надеждна алтернатива на графичните процесори на Nvidia както за обучението, така и за приложението на моделите с ИИ.