В момента Nvidia е безспорният лидер в индустрията на чиповете за изкуствен интелект. Доминантната позиция на компанията я изведе до пазарна капитализация от над 4 трилиона долара, което я нарежда сред най-ценните технологични компании в света.

Въпреки това, самият изкуствен интелект, чието развитие Nvidia подпомага, скоро може да постави под натиск нейната лидерска позиция.

Успехът на Nvidia не се дължи единствено на мощния хардуер. Както отбелязва Wired, основното ѝ предимство е силната софтуерна екосистема – библиотеките и инструментите, които улесняват и оптимизират програмирането на чиповете.

Инженерите по света са свикнали с екосистемата на Nvidia, което прави прехода към алтернативни чипове скъп и труден, изискващ пренаписване на значителни обеми код. Това предимство обаче може скоро да престане да бъде уникално.

Стратегическата инвестиция от 60 млн. долара разширява партньорствата на стартъпа с водещи производители на чипове и ускорява комерсиализацията на технологията

AMD, Qualcomm и Arm залагат на Wayve в надпреварата при автономните автомобили

Нова вълна компании използва изкуствен интелект за автоматизация на една от най-сложните задачи – оптимизацията на софтуера за конкретен силициев чип.

Стартъпът Wafer, подкрепен с рисково финансиране от около 4 млн. долара, обучава AI модели да генерират нискониво код (kernel code), който комуникира директно с хардуера.

Главният изпълнителен директор на Wafer, Емилио Андере, посочва, че технологията им може да позволи на модели като Claude на Anthropic и GPT на OpenAI да оптимизират софтуера за максимална ефективност върху чипове на конкуренти като AMD, Amazon (Trainium) и Google (TPU).

Целта е постигане на максимална изчислителна ефективност на ват енергия, независимо от използвания хардуер.

Nvidia вече не се конкурира само с традиционни компании. Нейните клиенти постепенно се превръщат и в основни съперници. Apple от години използва собствени чипове, Google и Amazon разработват специализиран силиций за облачните си платформи, а Meta наскоро обяви изграждането на инфраструктура с капацитет до 1 гигават електрическа мощност, базирана на нови чипове, разработени съвместно с Broadcom.

Стартираща компания обучава биологичен компютър от човешки неврони да играе Doom, демонстрирайки потенциала на нов тип изчислителни системи, които могат да бъдат по-ефективни и да променят бъдещето на изкуствения интелект

Биологични компютри: Ще изместят ли мозъчните клетки силициевите чипове?

Досега основната пречка за тези компании беше необходимостта от скъпи софтуерни инженери за адаптиране на кода към нов хардуер. Ако инструменти като тези на Wafer станат широко разпространени, бариерите за навлизане ще намалеят, а софтуерното предимство на Nvidia ще отслабне.

Докато Wafer се фокусира върху оптимизацията на софтуера, друг стартъп – Ricursive Intelligence – цели да трансформира хардуерния дизайн.

Създадена от бивши инженери на Google, компанията вече е привлякла значително финансиране. Концепцията е изкуственият интелект да поеме най-сложните етапи от проектирането на чипове – физическото разположение на компонентите и тяхната верификация. Целта е инженерите да описват промени по чипа на естествен език, подобно на начина, по който днес програмистите генерират код чрез чатботове.

Благодарение на бума при изкуствения интелект и придобиването на Mellanox Nvidia превръща мрежовата инфраструктура за центрове за данни в бързо растящ бизнес за милиарди, който допълва и засилва доминацията ѝ при AI чиповете

Nvidia изгражда бизнес за милиарди, който може да съперничи на подразделението ѝ за чипове

Промяната в правилата изглежда неизбежна. „Навлизаме в нов режим, в който можем да използваме повече изчислителна мощ, за да проектираме по-бързи и по-добри чипове“, казва съоснователката на Ricursive Ана Голди пред Wired.

Това води до т.нар. „рекурсивно подобрение“ – концепция, според която изкуственият интелект може да оптимизира едновременно собствения си хардуер и алгоритми. За инвеститорите това бележи началото на нов цикъл на технологичен растеж, при който доминацията няма да зависи от един монополист, а от способността на AI да изгражда собствената си изчислителна инфраструктура.