Блумберг: бум генеративных платформ заканчивается и требуются коррективы перспектив для производителей ИИ чипов

На позапрошлой неделе Блумберг выпустил материал о перспективах NVidia. С учетом критики в адрес последних карт RTX 5090, которые стали выходить из строя не успев выйти в продажу, непонятно, сколько еще компания сможет почивать на лаврах.

Так вот, Блумберг пишет:

"Дальнейший успех [Nvidia] зависит от того, найдут ли Microsoft Corp. , Google и другие технологические гиганты достаточно коммерческих применений для ИИ (?!), чтобы получить прибыль от своих огромных инвестиций в чипы Nvidia. Даже если они это сделают, неясно, сколько самых мощных и прибыльных чипов компании понадобится: в январе китайский стартап DeepSeek выпустил модель ИИ, которая, по его словам, работает так же хорошо, как и те, что производятся крупными американскими компаниями, но требует гораздо меньше ресурсов для разработки.

После того, как DeepSeek опубликовала статью, в которой подробно описывались возможности новой модели и то, как она была создана, рыночная стоимость Nvidia за один день упала на $589 млрд, что стало самым большим падением в истории фондового рынка. Она восстановилась в течение следующих недель, но к концу февраля все еще была ниже уровня начала года.

Стремительный рост акций, который на какое-то время сделал Nvidia Corp. самой дорогой компанией в мире, замедлился. Инвесторы стали опасаться вкладывать больше денег в производителя чипов теперь, когда стало ясно, что внедрение искусственного интеллекта не будет простым процессом и не будет зависеть исключительно от технологий Nvidia.

Так называемые генеративные платформы искусственного интеллекта осваивают такие задачи, как перевод текста, обобщение отчетов и синтез изображений, используя огромное количество уже существующего материала — чем больше они видят, тем лучше выполняют. Такие платформы развиваются методом проб и ошибок, предпринимая миллиарды попыток достичь мастерства и поглощая при этом огромные вычислительные мощности.

Nvidia уже была королем графических чипов, компонентов, которые генерируют изображения, которые вы видите на экране компьютера. Самые мощные из них состоят из тысяч вычислительных ядер, выполняющих несколько потоков вычислений одновременно. Это позволяет им создавать сложные 3D-рендеринги, такие как тени и отражения, которые являются особенностью современных видеоигр.

В начале 2000-х инженеры Nvidia поняли, что эти графические ускорители можно переоборудовать для других целей. Тем временем исследователи в области искусственного интеллекта обнаружили, что их работа наконец-то стала практичной благодаря использованию чипов такого типа. Вот причина успеха Nvidia... 

Однако, ... в последнее время появились предположения, что бум центров обработки данных для ИИ уже сходит на нет. По данным инвестиционного банка TD Cowen, Microsoft отменила некоторые договоры аренды мощностей центров обработки данных в США, что вызывает опасения по поводу того, что компания обеспечивает больше вычислительных мощностей для ИИ, чем ей нужно в долгосрочной перспективе".