Новости

30 июля цена акций Nvidia упала на 7%, что стало самым большим падением компании за три месяца. Ее рыночная стоимость за ночь испарилась на 193,4 миллиарда долларов США, упав до 2,55 триллиона долларов США.

С 10 по 30 июля цена акций NVIDIA упала на 23%, с $134,91 за акцию до $103,73. Раньше казалось, что непрерывный рост компании заставлял инвесторов игнорировать риски.

За последние две недели инвесторы вывели деньги из акций крупных технологических компаний, таких как Nvidia, поскольку они были обеспокоены тем, что крупные компании изо всех сил пытаются получить прибыль от своих расходов на ИИ.

Технические аналитики отмечают, что такой сдвиг оставляет возможность для дальнейшего падения цен акций Nvidia.

01

Apple виновата?

Резкое падение курса акций Nvidia может быть связано с Apple.

29 июля Apple заявила в техническом документе, что две модели ее системы искусственного интеллекта (ИИ) Apple Intelligence были обучены на облачных чипах, разработанных Apple, подробно описан тензорный процессор, используемый для обучения. Кроме того, Apple также выпустила предварительную версию Apple Intelligence для некоторых устройств.

Apple не упоминает Google или Nvidia в своем 47-страничном документе, но отмечает, что ее Apple Foundation Model (AFM) и серверы AFM обучены на кластерах TPU в облаке. В документе говорится, что система позволяет Apple эффективно и масштабируемо обучать модели AFM, включая модели AFM на устройстве, AFM-сервер и более крупные модели.

Apple заявляет, что AFM-on-device обучен на одном чипе 2048 TPU v5p, самом совершенном TPU, доступном в декабре 2023 года. AFM-сервер обучен на 8192 чипах TPU v4, которые настроены на совместную работу как 8 слайсов в сети центра обработки данных.

Google уже давно внедряет TPU в больших количествах в центрах обработки данных для ускорения обучения и вывода моделей ИИ. Более того, Google также рассматривает TPU не только для собственного использования.облачные вычисленияУслуги предоставляются третьим лицам для использования, превращая их в продукты для продажи.

Последний TPU от Google стоит менее 2 долларов в час, а для его использования необходимо сделать предварительный заказ за три года. Google впервые запустил TPU для внутренних рабочих нагрузок в 2015 году и сделал их общедоступными в 2017 году. Сейчас это самые сложные специальные чипы, предназначенные для искусственного интеллекта.

Тем не менее, Google остается одним из крупнейших клиентов Nvidia и продает доступ к технологиям Nvidia на своей облачной платформе.

Ранее Apple заявляла, что вывод, который использует предварительно обученную модель ИИ и запускает ее для генерации контента или прогнозирования, будет частично выполняться на чипах в собственных центрах обработки данных Apple.

Apple опубликовала соответствующие технические документы во время WWDC 2024 в июне, показав, что помимо использования оборудования, такого как собственные процессоры Apple и собственная программная платформа в Apple Intelligence, инженеры также использовали свои собственные графические процессоры в сочетании с TPU Google для ускорения обучения моделей искусственного интеллекта.

Nvidia сталкивается с растущим конкурентным давлением. Если взять в качестве примера Google, технологический гигант продолжает расширять свою долю на рынке за счет собственных чипов искусственного интеллекта. Данные TechInsights показывают, что на рынке ускорителей центров обработки данных в 2023 году поставки Google TPU достигнут 2 миллионов единиц. Несмотря на то, что они немного уступают 3,8 миллионам единиц NVIDIA, они прочно занимают третье место в отрасли и имеют сильный импульс роста. Nvidia представляет собой проблему. . В то же время технологические гиганты, такие как Microsoft, постепенно сокращают свою зависимость от Nvidia и переходят на чипы других конкурирующих брендов.

02

Графические процессоры слишком дороги

Помимо риска одиночной зависимости, многих производителей отпугивает и высокая цена графических процессоров Nvidia.

Отчеты показывают, что серверы искусственного интеллекта, оснащенные графическим процессором Nvidia Blackwell следующего поколения, стоят 2–3 миллиона долларов каждый.

Nvidia выпустила два набора эталонных проектов на базе архитектуры Blackwell. Среди них NVL36 оснащен 36 графическими картами-ускорителями B200. Ожидаемая цена составит 2 миллиона долларов США, а теперь она составит 1,8 миллиона долларов США. цена выросла. Размер NVL72 увеличился вдвое и оснащен 72 картами-ускорителями B200. Ожидается, что стартовая цена составит 3 миллиона долларов США.

NVIDIA прогнозирует, что в 2025 году поставки серверов B200, как ожидается, достигнут 60 000–70 000 единиц общей стоимостью от 120 до 210 миллиардов долларов США.

В настоящее время в приобретении серверов B200 заинтересованы AWS, Dell, Google, Meta, Microsoft и др., и масштабы превосходят ожидания.

Серверы ИИ в основном состоят из ЦП, графического процессора, FPGA и других процессоров, которые используются для решения большого количества вычислительных задач. По сравнению с традиционными серверами, серверам ИИ обычно требуется более производительное оборудование для удовлетворения потребностей крупномасштабной обработки данных. и сложные расчеты. Из-за более высокой цены на это оборудование на них приходится наибольшая доля стоимости серверов ИИ. Среди них на долю графического процессора приходится наибольшая стоимость среди различных процессоров.

В процессе обучения и вывода ИИ графический процессор обычно является самым дорогим оборудованием. Это связано с тем, что графический процессор обладает мощной вычислительной мощностью и возможностями параллельной обработки, которые могут ускорить процесс обучения и вывода модели ИИ. Большинство серверов искусственного интеллекта оснащены несколькими графическими процессорами для удовлетворения потребностей высокопроизводительных вычислений.

Поскольку графический процессор обладает мощной вычислительной мощностью, его энергопотребление также велико. Чтобы удовлетворить вычислительные потребности моделей искусственного интеллекта, обычно необходимо настроить несколько графических процессоров, что еще больше увеличивает энергопотребление сервера. Высокое энергопотребление означает, что для работы сервера требуется более мощный источник питания, что приводит к увеличению счетов за электроэнергию.

По сравнению с процессорами, графические процессоры имеют более сложную архитектуру и больше компонентов, а это означает, что обслуживание графических процессоров является более утомительным и сложным и требует более профессиональных технических специалистов для обслуживания и управления. Более того, из-за высокого энергопотребления графического процессора требования к охлаждению также выше, что требует дополнительного охлаждающего оборудования и затрат на техническое обслуживание.

Благодаря быстрому развитию технологий искусственного интеллекта производительность графического процессора также постоянно улучшается. Чтобы оставаться конкурентоспособными, многим компаниям необходимо часто приобретать новые версии графических процессоров, что приведет к увеличению стоимости серверов.

С продвижением приложений ИИ все больше и больше компаний начинают использовать серверы ИИ, что привело к увеличению спроса на графические процессоры. Когда предложение превышает спрос, цена на графические процессоры также будет расти.

03

Давление конкурентов

Все конкуренты NVIDIA готовятся, и среди них AMD, наиболее привлекательная, в последнее время показала хорошие результаты.

30 июля AMD опубликовала финансовый отчет за второй квартал 2024 года. Чистая прибыль выросла на 881% по сравнению с прошлым годом, доходы от бизнеса центров обработки данных увеличились вдвое, и это отняло у Nvidia значительную часть бизнеса.

Общий доход AMD за этот квартал достиг 5,835 млрд долларов США, что не только превысило предыдущие ожидания в 5,72 млрд долларов США, но также привело к росту на 9% в годовом исчислении и на 7% в месячном исчислении. Чистая прибыль достигла 265 миллионов долларов США, увеличившись на 881% в годовом исчислении и на 115% в месячном исчислении.

Продажи MI300, графического процессора, используемого в центрах обработки данных, превысили 1 миллиард долларов США за один квартал, что привело к значительному увеличению доходов подразделения центров обработки данных.

Серия MI300 — это графические процессоры для искусственного интеллекта, выпущенные AMD в конце 2023 года, включая MI300X, а также интегрированное ядро ​​ЦП и графический ускоритель MI300A. Среди них MI300X сравнивается с H100 от Nvidia. По данным AMD, производительность MI300X находится на одном уровне с NVIDIA H100 при использовании для обучения искусственного интеллекта. С точки зрения рассуждений, его производительность превосходит производительность конкурирующих продуктов. Если взять в качестве примера один сервер, состоящий из 8 графических процессоров, при запуске модели BLOOM со 176 миллиардами параметров и модели Llama2 с 70 миллиардами параметров производительность платформы MI300X в 1,4–1,6 раза выше, чем у платформы H100.

Генеральный директор AMD Су Цзыфэн заявил, что продажи чипов искусственного интеллекта компании «выше, чем ожидалось» и что Microsoft расширяет использование чипов MI300 в качестве поддержки вычислительной мощности для GPT-4 Turbo, а также для поддержки Microsoft Word, Teams и т. д. Несколько сервисов Copilot. Hugging Face — один из первых клиентов, внедривших новое облако Microsoft Azure, которое позволяет корпоративным клиентам и клиентам с искусственным интеллектом развертывать сотни тысяч моделей на MI300 одним щелчком мыши.

В июне этого года AMD объявила план итерации, планируя выпустить MI325X в четвертом квартале этого года, а также запустить серии MI350 и MI400 в ближайшие два года. Среди них M1300X и MI325X будут использовать CDNA3. архитектура, а M1350 будет использовать структуру CDNA4. MI400 будет использовать архитектуру CDNA следующего поколения. AMD будет выпускать новые серии продуктов каждый год. С точки зрения отрасли, эта скорость соответствует плану, опубликованному Nvidia.

Кроме того, Су Цзифэн сказал, что спрос на рассуждения ИИ будет выше, чем на обучение. Компьютеры с искусственным интеллектом — очень важная часть категории ПК, а рынок ПК — хорошая возможность роста доходов для бизнеса AMD.

В этом году AMD ускоряет внедрение искусственного интеллекта за счет инвестиций. В июле компания потратила 665 миллионов долларов на приобретение Silo AI, крупнейшей в Европе лаборатории искусственного интеллекта, которая предоставляет комплексные решения на основе искусственного интеллекта. Это приобретение считается важным шагом для AMD, чтобы догнать Nvidia.

Су Цзифэн заявил, что помимо приобретения Silo AI, AMD за последние 12 месяцев инвестировала более 125 миллионов долларов США в более чем дюжину компаний, занимающихся искусственным интеллектом, чтобы расширить экосистему AMD и сохранить лидирующие позиции среди вычислительных платформ AMD. По ее словам, AMD продолжит инвестировать в программное обеспечение, что стало одной из причин инвестирования в Silo AI.

Основываясь на качественном графическом оборудовании, разработке программного обеспечения и экосистеме, AMD конкурирует так же, как Nvidia добилась успеха.

04

У NVIDIA тоже есть слабые места

Чтобы конкурировать с NVIDIA, лучшая стратегия — использовать свои сильные стороны и избегать слабостей, то есть использовать свои сильные стороны для атаки на слабости NVIDIA.

Хотя возможности параллельной обработки графического процессора очень сильны, это основная причина, почему он хорош для обучения ИИ. Но когда данные перемещаются туда и обратно, графический процессор обрабатывает их не так быстро. При запуске больших моделей искусственного интеллекта часто требуется большое количество графических процессоров и большого количества чипов памяти, которые связаны друг с другом. Чем быстрее данные перемещаются между графическим процессором и памятью, тем выше производительность. При обучении больших моделей ИИ некоторые ядра графического процессора простаивают, ожидая данных почти половину времени.

Если большое количество процессорных ядер и массивную память можно объединить для формирования вычислений в памяти, можно значительно уменьшить сложность соединений между несколькими чипами и значительно повысить скорость передачи данных. Большое количество процессорных ядер соединены внутри чипа и могут работать в сотни раз быстрее, чем комбинация независимых графических процессоров. В настоящее время подобными вещами занимаются несколько стартапов, и разработка достойна внимания.

Кроме того, вы должны быть готовы к затяжной войне в программной и аппаратной экосистеме, чтобы справиться с NVIDIA. В связи с этим вам необходим сильный ресурсный бэкграунд, чтобы бороться за свою жизнь. AMD и Intel делают это.

Более того, помимо самого чипа, можно приложить больше усилий для межчипового соединения. NVIDIA не является лидером в этом аспекте, а Broadcom.

Broadcom решает проблему взаимосвязи между чипами и не конкурирует напрямую с графическими процессорами Nvidia. Хотя у Nvidia также есть собственная технология межчипового соединения, с точки зрения всей отрасли технологии и продукты Broadcom превосходят их. Среди восьми крупнейших в мире серверных систем искусственного интеллекта семь развернули инфраструктуру Ethernet, поддерживаемую технологией Broadcom. Ожидается, что к 2025 году все сверхбольшие серверные системы искусственного интеллекта будут работать через Ethernet.

Broadcom лучше всего решает проблемы с пропускной способностью связи. На мировом рынке SerDes со скоростью 50 ГБ/с компания Broadcom занимает 76% доли. Ее интерфейс SerDes преобразует низкоскоростные параллельные данные в высокоскоростные последовательные данные, а затем преобразует их обратно в параллельные данные. принимающая сторона. Благодаря таким операциям данные могут передаваться от одного TPU к другому с высокой скоростью, что значительно повышает эффективность передачи.

Благодаря развитию искусственного интеллекта выручка Broadcom от продуктов Netcom растет на 40% в годовом исчислении. Финансовый отчет компании показывает, что во втором финансовом квартале по состоянию на май этого года доходы от ИИ увеличились на 280% в годовом исчислении до 3,1 млрд долларов США, и ожидается, что эта цифра превысит 11 млрд долларов США до конца этого финансового года. .

05

За большим падением последовал снова большой рост

Ряд конкурентов оказывает давление на Nvidia, что является важной причиной падения курса акций компании. Однако рынок меняется настолько быстро, что люди не могут вовремя отреагировать.

Вечером 31 июля цена акций Nvidia внезапно резко выросла, увеличившись за один раз более чем на 14%, а ее рыночная стоимость увеличилась на 326,9 миллиардов долларов США за один день.

Nvidia стала первой компанией, рыночная капитализация которой за один день выросла более чем на 300 миллиардов долларов. В настоящее время NVIDIA занимает первое место в списке однодневных акций США по увеличению рыночной стоимости. 22 февраля и 23 мая этого года однодневная рыночная стоимость NVIDIA выросла на 276,6 млрд долларов США и 217,7 млрд долларов США соответственно.

Morgan Stanley опубликовал исследовательский отчет, в котором говорится, что, учитывая недавнюю распродажу Nvidia на рынке, хотя конкретные причины неизвестны, компания считает, что она может предоставить заинтересованным инвесторам хорошие возможности для входа на рынок, поэтому она снова включила ее в список лучших. акции и полученная прибыль. Прогноз и целевая цена не изменились, рейтинг «перевес» и целевая цена 144 доллара.

Всего за два дня цена акций Nvidia резко упала, а затем резко выросла. Это может быть связано с нехваткой поставок у Blackwell и трудностями в своевременной доставке всей продукции.

В Morgan Stanley заявили, что продукция Blackwell вызвала большой интерес на рынке, особенно значительное улучшение ее эффективности рассуждений, что еще больше стимулирует желание клиентов совершать покупки.

Однако в отрасли ходят новости о том, что выпуск чипа Blackwell GPU может быть отложен или выпуск серверных продуктов, оснащенных этим чипом, может быть отложен.

Хотя производительность технологий и продуктов многих конкурентов становится все лучше и лучше, оказывая давление на Nvidia, в настоящее время и в краткосрочной и среднесрочной перспективе продукты графических процессоров компании по-прежнему остаются основной силой на рынке серверов искусственного интеллекта, и в целом предложение превышает спрос. Поскольку графические процессоры Blackwell, которых с нетерпением ждут многие клиенты, вот-вот начнут поставляться, новость о том, что поставки будут отложены, определенно подогреет аппетит рынка и поможет росту цен на акции.