Akcje Nvidii gwałtownie spadły we wtorek w notowaniach przed otwarciem sesji, o prawie 4% do 175,44 dolarów (152,20 euro) po doniesieniach, że Meta poważnie rozważa wielomiliardową inwestycję w jednostki przetwarzające Tensor (TPU) firmy Google. Ta zmiana sygnalizuje rosnące zainteresowanie dedykowanym sprzętem AI zamiast tradycyjnie dominującymi, ale bardziej wszechstronnymi procesorami graficznymi (GPU) firmy Nvidia.
Zmiana krajobrazu sprzętu AI
Przez większą część 2023 roku Nvidia utrzymywała niemal monopol na rynku akceleratorów AI, w dużej mierze dzięki temu, że jej procesory graficzne H100 stały się niezbędne do szkolenia i obsługi większości dużych modeli AI. Jednak procesory TPU firmy Google zostały zaprojektowane od podstaw specjalnie pod kątem uczenia maszynowego, dzięki czemu są szybsze i wydajniejsze w przypadku niektórych obciążeń AI. Podczas gdy chipy Nvidia przodują w grafice, grach i ogólnych obliczeniach, TPU skupiają się wyłącznie na zadaniach AI.
Nie chodzi tu o to, że jeden chip będzie ogólnie „lepszy”; wszystko zależy od specjalizacji. Duże firmy, takie jak Meta, które wymagają ogromnych ilości chipów, szukają alternatyw, które zapewnią maksymalną wydajność na potrzeby ich sztucznej inteligencji. Całkowita zależność od Nvidii stwarza ryzyko dla łańcucha dostaw i ogranicza siłę ustalania cen.
Dlaczego meta zainteresowania mają znaczenie
Doniesienia o planach Meta wdrożenia TPU w swoich centrach danych od 2027 r. – i potencjalnego dzierżawienia mocy obliczeniowej TPU za pośrednictwem Google Cloud już w przyszłym roku – są znaczącym wydarzeniem. W zeszłym roku Meta ogłosiła plany zakupu ponad 350 000 chipów H100, co odzwierciedla jej wcześniejsze duże uzależnienie od Nvidii. Przejście na TPU oznacza, że nawet najwięksi nabywcy dywersyfikują obecnie swoje zakupy, aby zapewnić stabilne i opłacalne dostawy sprzętu AI.
Reakcja rynku pokazuje, że inwestorzy są świadomi tych zmian. Dominacja Nvidii na rynku procesorów graficznych nie zniknie z dnia na dzień, ale perspektywa większej konkurencji wyraźnie pogarsza nastroje. W wyścigu AI nie chodzi o znalezienie jednego zwycięzcy; chodzi o znalezienie najlepszych narzędzi do rozwiązywania problemów, a coraz częściej narzędzia te obejmują niestandardowe TPU firmy Google.
Długoterminowa strategia Google
Dla Google jest to potwierdzenie długoterminowej inwestycji w TPU. Pierwotnie był to projekt wewnętrzny, którego początki sięgają ponad dziesięciu lat. Obecnie Google aktywnie komercjalizuje te chipy, czego dowodem jest niedawna umowa na dostawę aż do miliona TPU dla firmy Anthropic. Ruch na rynku potwierdza strategię Google zakładającą uczynienie TPU realną alternatywą dla procesorów graficznych Nvidia.
Wzrost liczby TPU nie oznacza końca udziału Nvidii w rynku procesorów graficznych, ale oznacza, że krajobraz sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej konkurencyjny.
Podsumowując, zainteresowanie Meta TPU firmy Google sygnalizuje zmianę na rynku akceleratorów sztucznej inteligencji, zwiększającą konkurencję i dającą firmom hiperskalowym więcej opcji zasilania infrastruktury sztucznej inteligencji. Rozwój ten podkreśla znaczenie dedykowanego sprzętu w wyścigu AI i może mieć długoterminowe konsekwencje dla dominacji Nvidii.
