Краткое резюме основного содержания
Недавно крупнейший производитель чипов Broadcom представил свои лучшие финансовые результаты за всю историю: общий доход в третьем квартале составил почти 30 миллиардов долларов, что на 86% больше по сравнению с прошлым годом. Доход от продаж специализированных чипов для искусственного интеллекта увеличился более чем вдвое. За этим стоит не внезапный успех Broadcom, а коллективные усилия всех ведущих компаний в области искусственного интеллекта — от Google, Meta, OpenAI до Amazon, а также китайских компаний Huawei, Alibaba и Baidu — которые начали самостоятельно разрабатывать или заказывать чипы для искусственного интеллекта, чтобы не полагаться полностью на готовые продукты Nvidia. По сути, все они понимают важность экономии средств, завоевания доли рынка и обеспечения своей безопасности. Монопольная ситуация, при которой Nvidia доминирует на рынке чипов для искусственного интеллекта, начинает меняться.
---
Подробный анализ
1. Почему Broadcom вдруг так хорошо справился с финансовыми показателями? Сейчас Broadcom является единственной компанией, которая может предоставить полный комплекс услуг по производству чипов для искусственного интеллекта
Раньше многие считали Broadcom лишь производителем сетевых коммутационных чипов для центров обработки данных. Однако такие результаты стали возможны благодаря тому, что компания точно угадала потребности всех крупных компаний в области искусственного интеллекта: большинство из них не имеют возможности самостоятельно разрабатывать чипы. Нанимание сотен инженеров, сотрудничество с производителями полупроводников и организация всех этапов проектирования затратно и времязатратно; к тому времени, когда продукт готов, конкуренты уже могут выпустить несколько новых версий своих моделей. Broadcom предлагает комплексные решения: пользователи сообщают, какие характеристики нужны их чипам и в каких сценариях они будут использоваться, и Broadcom занимается всем остальным — от проектирования до производства на фабриках. Например, на разработку и ввод в эксплуатацию чипа OpenAI “Pepper” ушло всего 9 месяцев. Сейчас большинство заказов на чипы от таких компаний, как Google, Meta и OpenAI, находится у Broadcom. Кто будет зарабатывать, если Broadcom перестанет их выпускать?
2. Не думайте, что разработка собственных чипов — это лишь пустые слова: большинство компаний уже перешли к практическому применению этой стратегии, и некоторые даже зарабатывают больше, продавая собственные чипы, чем модели искусственного интеллекта
Процесс разработки чипов для искусственного интеллекта давно вышел из стадии теоретических обсуждений; многие компании уже успешно внедрили их в коммерческие продукты:
- Google первой начала разработку собственных чипов для искусственного интеллекта (TPU) еще в 2016 году; восьмое поколение этих чипов скоро поступит в массовое производство. Компания даже разделила свои чипы на специализированные для обучения и для выполнения вычислений. Ранее компания Anthropic заключила с Google контракт на покупку чипов на сумму 20 миллиардов долларов;
- Meta использует первые заказанные у Broadcom чипы для рекомендации контента в сервисах Facebook и Instagram; новые чипы, которые скоро появятся, будут адаптированы для работы с генеративными моделями искусственного интеллекта;
- Самая агрессивная компания в этой области — Amazon: ее собственные чипы для обучения Trainium уже на третьем поколении, а заказы на чипы следующего поколения были полностью распроданы еще до их выхода на рынок. Ежегодный доход от этого бизнеса превышает 225 миллиардов долларов;
- В Китае компании Huawei (Ascend), Alibaba (RealWu) и Baidu (KunlunChip) также активно используют собственные чипы для искусственного интеллекта; среди крупных игроков только Tencent пока не объявила о своих планах по разработке собственных чипов.
3. Экономия средств при разработке собственных чипов
Производство собственных чипов позволяет значительно сэкономить средства. Например, чипы Nvidia можно купить готовыми, но при заказе специализированных моделей, соответствующих конкретным требованиям, можно сэкономить на затратах на проектирование, производство и трудовых ресурсах. Чипы OpenAI “Pepper” были оптимизированы специально для работы с большими моделями искусственного интеллекта; их эксплуатационные затраты на 50% ниже, чем у чипов Nvidia. Это позволяет сэкономить миллиарды долларов в год.
4. Независимость от Nvidia
Раньше все компании в области искусственного интеллекта были зависимы от Nvidia, которая контролировала большую часть рынка чипов. Теперь, разрабатывая собственные чипы, компании получают больше контроля над своими продуктами. Например, Google использует собственные чипы для ускорения работы своих моделей искусственного интеллекта в два раза по сравнению с чипами Nvidia.
5. Обеспечение безопасности
Собственные чипы позволяют избежать проблем с поставками и ценами от Nvidia. Если Nvidia решит повысить цены или прекратить поставки, компании с собственными чипами могут найти альтернативы, что обеспечивает их стабильность в работе. Особенно это важно для китайских компаний, для которых поставки высококлассных чипов Nvidia ограничены. Разработка собственных чипов — это вопрос выживания, а не просто вопрос прибыльности.