Az Nvidia MI-modelleket működtető chipjeinek ugrásszerűen növekvő eladása a 2023-mas és 2024-es év legnagyobb technológiai sztorijai közé tartozik. A gyors növekedés az elmúlt 12 hónapban 200%-os emelkedést eredményezett a vállalat részvényeinek árfolyamában, ami a 2 billió dollárt meghaladó tőzsdei értékkel rendelkező vállalatok exkluzív klubjába való belépést eredményezett (rövid ideig az értéke még a 3 billió dollárt is meghaladta). A kérdés, amit most sokan feltesznek, hogy ki tudja legyőzni az Nvidia-t, amely jelenleg az MI-chipek piacának 80%-át uralja. De több elemző szerint ez rossz kérdés, mert ahogy egyikük, Daniel Newman, a Futurum Group vezérigazgatója fogalmazott, "jelenleg nincs ellenfele az Nvidiának".

Az Nvidia grafikus feldolgozó egységeit, a GPU-kat eredetileg 1999-ben a PC-s videojátékok ultragyors 3D-s grafikájához fejlesztették ki, de tökéletesnek bizonyultak az olyan cégek, mint az OpenAI, a Google, a Meta, az Anthropic és a Cohere egyre nagyobb és nagyobb méretű, masszív generatív MI-modelljeinek kiképzésére. Ma már ehhez a képzéshez hatalmas számú mesterséges intelligencia-chiphez kell hozzáférni. Évek óta az Nvidia GPU-it tartják a legerősebbnek, így ezek a legkeresettebbek. Természetesen nem olcsók: a legjobb generatív MI-modellek képzéséhez több tízezer, egyenként 30 000-40 000 dollárba kerülő, csúcskategóriás GPU-ra van szükség. Elon Musk például nemrég azt mondta, hogy a cége, az xAI Grok 3 modelljét 100 000 Nvidia csúcs GPU-n kell majd betanítani ahhoz, hogy "valami különleges" legyen. Önmagában ez az egyetlen megrendelés több mint 3 milliárd dolláros bevételt jelentene az Nvidia számára.

Az Nvidia sikere nem csak a chipekből fakad, hanem a szoftverekből is, amelyek elérhetővé és használhatóvá teszik őket. Az Nvidia szoftveres ökoszisztémája a mesterséges intelligenciára összpontosító fejlesztők hatalmas csoportjának kedvencévé vált, akiket nem nagyon ösztönöz semmi a váltásra. A múlt heti éves részvényesi közgyűlésen Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója "angyali körnek" nevezte a vállalat CUDA (Compute Unified Device Architecture) névre keresztelt szoftverplatformját. Több felhasználó révén az Nvidia megengedheti magának, hogy többet fektessen be az ökoszisztéma frissítésébe, ezáltal még több felhasználót vonzva.

Az Nvidia legnagyobb versenytársa, az AMD - amely a globális GPU-piac mintegy 12%-át uralja - szintén rendelkezik versenyképes GPU-kkal és fejleszti szoftvereit - mondta Newman. De bár alternatívát jelenthet azoknak a vállalatoknak, amelyek nem akarják magukat az Nvidia kötelékébe zárni, nem rendelkezik a rá építő fejlesztők masszív felhasználói bázisával, akik a CUDA-t könnyen használhatónak tartják. Ráadásul, bár az egyes nagy felhőszolgáltatók, mint az Amazon AWS, a Microsoft Azure és a Google Cloud saját, saját fejlesztésű chipeket gyártanak, nem akarják kiszorítani az Nvidiát. Inkább azt szeretnék, ha többféle MI-chip közül választhatnának, hogy optimalizálhassák saját adatközpont-infrastruktúrájukat, alacsonyan tarthassák az árakat, és a lehető legszélesebb potenciális ügyfélkörnek adhassák el felhőszolgáltatásukat.


"Az Nvidia lendületben van, és egy gyorsan növekvő piacon másoknak nehéz felzárkózni" - magyarázta Jack Gold, a J. Gold Associates elemzője, aki szerint az Nvidia jó munkát végzett egy olyan egyedi ökoszisztéma létrehozásában, amellyel mások nem rendelkeznek. Különösen nehéz lenne kiszorítani az Nvidia chipjeit a nagyméretű mesterséges intelligencia modellek képzésében, ami - mint kifejtette - az a terület, ahová manapság a számítási teljesítményre fordított kiadások nagy részét elmegy. "Nem látom, hogy ez a dinamika még egy ideig változni fog" - mondta.

Azonban egyre több MI-chipes startup - köztük a Cerebras, a SambaNova, a Groq és a legújabb, az Etched - is lehetőséget lát arra, hogy az Nvidia MI-chipes üzletágából leszakítson kisebb részeket. Az MI-vállalatok speciális igényeire összpontosítanak, különösen, amikor az úgynevezett "következtetésről" van szó, vagyis arról, hogy adatokat futtatnak át már betanított MI-modelleken, hogy a modellek információt adjanak ki (például a ChatGPT minden válasza következtetést igényel).

Az Etched például éppen a múlt héten 120 millió dollárt gyűjtött össze egy speciális chip kifejlesztésére, amelyet kifejezetten transzformációs modellek futtatására terveztek, egy olyan típusú MI modellarchitektúra, amelyet az OpenAI ChatGPT, a Google Gemini és az Anthropic Claude használ. Eközben a Groq - amely a modellek villámgyors futtatására összpontosít - 2,5 milliárd dolláros értékelés mellett új forrásokat gyűjt, míg a Cerebras tőzsdei bevezetés iránti kérelmet nyújtott be alig néhány hónappal azután, hogy bemutatta legújabb chipjét, amely állítása szerint képes a GPT-4 vagy a Gemini méretének tízszeresét elérő MI-modellt betanítani.

Valószínűleg mindezen startupok kezdetben egy részpiacra fognak koncentrálni, például bizonyos feladatokhoz hatékonyabb, gyorsabb vagy olcsóbb chipeket kínálnak majd. Lehet, hogy inkább az egyes iparágak vagy az MI-alapú eszközök, például a PC-k és az okostelefonok számára kifejlesztett speciális chipekre összpontosítanak. "A legjobb stratégia az, ha egy saját piaci rést alakítunk ki, és nem a világot probáljuk meg meghódítani, amivel a legtöbben próbálkoznak" - mondta Jim McGregor, a Tirias Research vezető elemzője.

Tehát talán a helyes kérdés inkább a következő lenne: a felhőszolgáltatókkal és a félvezető-óriásokkal, például az AMD-vel és az Intellel együtt mekkora piaci részesedést tudnak ezek a startupok megszerezni? Ezt még nem tudjuk, különösen azért, mert a mesterséges intelligencia-modellek futtatására szolgáló chipek piaca még mindig nagyon új. Az Nvidia legutóbbi éves részvényesi közgyűlésén Huang azonban világossá tette a befektetők számára, hogy miközben a riválisok igyekeznek csökkenteni az Nvidia piaci részesedését, a vállalat is innoválni fog és továbbra is az MI-képzési chipek legjobbja marad. A társaság még az idén bemutatja Blackwell rendszerét, amely felülmúlja majd a jelenlegi H100-as chipek teljesítményét, és csak megerősíti az előnyét - állította. "A Blackwell architektúrájú platform valószínűleg történelmünk legsikeresebb terméke lesz" - mondta Huang.

Hosszú távon azonban az elemzők rengeteg területet látnak a riválisok számára, ahol gyarapodhatnak, különösen, ami az áramfelhasználást illeti, ami hatalmas költséget jelent a vállalatok számára az MI-modellek kiképzésénél és futtatásánál. "Úgy gondolom, hogy az energia kérdése olyan kérdés, amely helyet hagy a versenyképes alternatíváknak" - mondta Bryson. "Ahogy a modellek egyre nagyobbak lesznek a GPU-adatközpontok egyre energiaéhesebbé válnak, és egy olyan megoldás, amely jelentősen csökkenti az energiaigényt, jelentős vonzerővel bírhat."

Az Nvidiának a trösztellenes vádakkal is vigyáznia kell. Az Nvidia ellen már vizsgálatot indított a francia versenyhivatal "állítólagos versenyellenes gyakorlatok" miatt - ez valószínűleg csak az első ilyen szabályozó hatóság a sorban. Az Egyesült Államokban jelenleg az igazságügyi minisztérium vezet vizsgálatot az Nvidia ellen. Bármilyen trösztellenes ügy potenciálisan lelassíthatja az Nvidia rohanását, miközben teret enged a kisebb riválisoknak, hogy felzárkózzanak. "Elméletben az Nvidia szinte felbecsülhetetlen értékű maradhat, hacsak nem okoznak maguknak olyan sebet, ami miatt ez a piac megváltozik" - mondta Newman. De a speciális chipek hatalmas piacán mindenképpen kell legyen hely sok más szereplőnek. "Ha a mesterséges intelligencia tényleg olyan nagy trend, mint ahogyan azt mindannyian hisszük, akkor a chipgyártók és szoftverfejlesztők egészséges ökoszisztémája születik meg alkalmazásspecifikus problémák megoldására" - mondta.