Бум искусственного интеллекта привёл к появлению десятков разработчиков специализированных процессоров, однако огромного числа клиентов вслед за ними на рынок не пришло. Аналитики Jon Peddie Research считают, что отрасль приблизилась к периоду серьёзной консолидации: часть компаний будет вынуждена уйти, объединиться с конкурентами или отказаться от прямого соперничества с Nvidia в пользу более узких направлений.

Главной проблемой молодых разработчиков становится уже не только производительность их ускорителей. Заказчики всё больше учитывают совместимость с существующим программным обеспечением, инфраструктурой и привычными инструментами разработки. Именно здесь Nvidia обладает одним из наиболее серьёзных преимуществ: сформированная вокруг её оборудования программная экосистема заметно повышает порог перехода на альтернативные решения.

Разработчиков ИИ-процессоров стало слишком много

Аналитики Jon Peddie Research проследили развитие рынка специализированных вычислительных решений на протяжении нескольких десятилетий. Особенно бурный период пришёлся на прошлое десятилетие.

По подсчётам исследовательской компании, с 2012 по 2018 год количество разработчиков ИИ-чипов увеличилось на 267%. После этого число участников рынка продолжало расти, хотя уже не такими высокими темпами.

Одновременно увеличивался поток инвестиций. Совокупный объём средств, вложенных в разработчиков ИИ-процессоров с 2000 года, достиг примерно $31 млрд.

Одним из переломных моментов стал период около 2017 года, когда использование GPU в серверных системах для задач искусственного интеллекта стало быстро переходить от экспериментальных проектов к промышленным масштабам. Это привлекло инвесторов и породило новую волну стартапов.

Миллиарды инвестиций не создали столько же покупателей

Проблема заключается в дисбалансе между количеством поставщиков и реальным числом крупных заказчиков.

Спрос на вычислительные мощности для ИИ действительно стремительно увеличился, особенно после взрывного роста генеративных моделей. Однако круг организаций, способных закупать специализированные ускорители в действительно больших количествах, остаётся значительно уже круга компаний, желающих эти ускорители производить.

В результате разработчики конкурируют не только с Nvidia, AMD и другими крупными производителями, но и между собой за сравнительно ограниченное число крупных контрактов.

Jon Peddie Research считает сложившуюся ситуацию нестабильной: поставщиков ИИ-чипов оказалось больше, чем рынок способен поддерживать в долгосрочной перспективе.

Одной высокой производительности теперь недостаточно

На ранних стадиях развития рынка новый ускоритель можно было привлекательно представить прежде всего через показатели вычислительной мощности и энергоэффективности. Теперь этого становится недостаточно.

Для компаний, уже располагающих крупными вычислительными кластерами, переход на другую аппаратную платформу может означать изменение программного стека, перенос существующих приложений, дополнительное тестирование и обучение специалистов.

Поэтому всё большее значение имеют не только характеристики самого процессора, но и окружающая его экосистема.

Именно это существенно усложняет положение новичков.

Nvidia защищает позиции не только своими GPU

Преимущество Nvidia заключается в сочетании аппаратного и программного обеспечения. Огромную роль в формировании экосистемы компании сыграла CUDA, вокруг которой за годы существования сформировался широкий набор библиотек, инструментов и оптимизированного программного обеспечения.

Поэтому потенциальному конкуренту недостаточно просто разработать ускоритель, способный превзойти GPU Nvidia в определённом тесте. Ему необходимо убедить клиентов, что переход на новую архитектуру не создаст дополнительных проблем с уже существующим ПО и инфраструктурой.

Jon Peddie Research отмечает, что Nvidia особенно прочно закрепилась в сегменте оборудования для обучения моделей искусственного интеллекта. Именно здесь число компаний, способных напрямую конкурировать с ней, сравнительно невелико.

Финансовый рост Nvidia также отражает масштаб произошедших на рынке изменений. В мае 2023 года капитализация компании впервые превысила отметку в $1 трлн, а последовавший бум генеративного ИИ ещё сильнее увеличил спрос на её вычислительные решения.

Конкурентам придётся искать рынки, где позиции Nvidia слабее

Аналитики не считают, что альтернативным разработчикам обязательно придётся полностью покинуть рынок. Более реалистичной стратегией может стать отказ от попыток напрямую соперничать с Nvidia в обучении крупнейших нейросетей.

Одним из главных направлений становится инференс — выполнение уже обученных моделей. По мере распространения ИИ-сервисов потребность в таких вычислениях увеличивается, а требования к оборудованию здесь могут заметно отличаться от обучения моделей.

Другой перспективной областью аналитики называют Интернет вещей и периферийные вычисления, когда обработка выполняется непосредственно на конечном устройстве, а не отправляется целиком в крупный дата-центр.

По данным Jon Peddie Research, на компании, ориентированные на инференс и Интернет вещей, уже приходится около 67% разработчиков ИИ-чипов.

Роботы и автомобили тоже могут стать спасением для разработчиков

Есть и другие специализированные направления, где альтернативные архитектуры способны получить пространство для развития.

В частности, речь идёт о системах автономного управления. Вычислительные платформы для автомобилей и робототехники предъявляют собственные требования к энергопотреблению, задержкам, размерам оборудования и обработке информации непосредственно на устройстве.

В подобных нишах универсальная производительность крупнейшего серверного GPU не всегда является определяющим параметром. Это оставляет пространство для специализированных архитектур, оптимизированных под конкретные задачи.

Таким образом, рынок ИИ-чипов может становиться не только более концентрированным, но одновременно и более специализированным.

К 2028 году рынок может выглядеть совсем иначе

Jon Peddie Research ожидает, что ближайшие годы станут своеобразным испытанием на жизнеспособность для множества появившихся во время ИИ-бума компаний.

У разработчиков остаётся несколько основных сценариев: найти устойчивую специализированную нишу, объединиться с другим участником рынка, стать объектом поглощения или прекратить самостоятельную деятельность.

Особое значение аналитики придают 2028 году. К этому времени станет значительно понятнее, какие компании смогли превратить технологические разработки и привлечённые инвестиции в устойчивый бизнес.

История рынка ИИ-ускорителей в результате может повторить судьбу многих других технологических отраслей: после периода бурного появления новых компаний начинается консолидация. И главным испытанием для конкурентов Nvidia теперь становится не создание ещё одного быстрого процессора, а поиск клиентов и задач, ради которых заказчики действительно будут готовы перейти на новую аппаратную и программную платформу.