На искусственном интеллекте разбогатела не только Nvidia
Специализированные чипы и инфраструктура превращаются в отдельную индустрию стоимостью в триллионы долларов
В здании на окраине Сан-Хосе расположены многочисленные ряды мигающего оборудования. Разноцветные провода соединяют высокопроизводительные серверы, сетевое оборудование и системы хранения данных. Вверху жужжат огромные кондиционеры. Из-за шума посетителям приходится кричать.
Здание принадлежит компании Equinix, которая арендует помещения под центры обработки данных. Оборудование, находящееся внутри, принадлежит различным компаниям: от корпоративных гигантов до стартапов, которые все чаще используют его для запуска систем искусственного интеллекта (ИИ). Золотая лихорадка в области искусственного интеллекта, вызванная поразительным уровнем развития «генеративных» систем, таких как популярный виртуальный чат-бот Chatgpt, обещает огромный доход тем, кто решит воспользоваться потенциалом данной технологии. Однако, как и в начале любой золотой лихорадки, это уже приносит прибыль продавцам «инвентаря».
24 мая компания Nvidia, которая разрабатывает полупроводники для серверов с элементами искусственного интеллекта, превзошла прогнозы аналитиков по выручке и прибыли за три месяца до апреля. Компания ожидает, что объем продаж в текущем квартале составит $11 млрд, что в полтора раза выше прогнозов Уолл-стрит. После того как на следующий день ее акции подскочили на 30%, рыночная капитализация компании приблизилась к $1 трлн. Глава Nvidia Дженсен Хуан заявил 29 мая, что мир находится на «пороге новой вычислительной эры».
Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта не обошел стороной и других производителей чипов, от таких разработчиков, как AMD, до таких производителей, как тайваньская TSMC. Равно как и поставщиков другой вычислительной инфраструктуры, которая включает различные компоненты — от разноцветных кабелей, шумных кондиционеров и помещений под центры обработки данных до программного обеспечения, которое помогает запускать модели искусственного интеллекта и упорядочивать данные. Равновзвешенный индекс, включающий более 30 таких компаний, подскочил на 40% после запуска Chatgpt в ноябре по сравнению с ростом высокотехнологичного индекса Nasdaq на 13%.
«Появляется новый комплекс технологий», — подытожил Дэниел Джеффрис из лоббистской группы AI Infrastructure Alliance.
На первый взгляд, новинки для ИИ кажутся гораздо менее увлекательными, чем умные «большие языковые модели», лежащие в основе Chatgpt и его быстро развивающихся аналогов. Но поскольку разработчики моделей и создатели приложений, использующие такие модели, соперничают за долю на рынке искусственного интеллекта, всем им нужны вычислительные мощности прямо сейчас и в большом количестве.
Новейшим ИИ-системам, в том числе генеративным, требуется гораздо больше вычислительных мощностей, чем более старым, не говоря уже о приложениях, не связанных с искусственным интеллектом. Амин Вахдат, руководитель отдела ИИ-инфраструктуры в Google Cloud Platform, подразделении облачных вычислений Интернет-гиганта, отметил, что в последние шесть лет размеры моделей ежегодно увеличиваются в десять раз. Языковая модель GPT-4, последняя версия, используемая в Chatgpt, анализирует данные с помощью 1 трлн параметров, в пять раз больше, чем в предыдущей версии. По мере усложнения моделей возрастают и вычислительные потребности для их обучения.
После обучения ИИ требуется меньше мощностей для обработки цифровых данных, которые будут использоваться в рамках процесса, называемого логическим выводом. Но, учитывая разнообразие предлагаемых приложений, логический вывод в совокупности также потребует большого объема мощностей для обработки. Microsoft насчитывает более 2500 клиентов сервиса, использующего технологию создателя Chatgpt — Openai, почти половина которого принадлежит IT-гиганту. Это в десять раз больше, чем в предыдущем квартале. Материнская компания Google, Alphabet, имеет шесть продуктов, число пользователей которых составляет 2 млрд или более по всему миру, и планирует дополнить их генеративным искусственным интеллектом.
Очевидно, что от роста спроса на вычислительные мощности выигрывают производители чипов. Продукция разработчиков чипов, включая Nvidia и AMD, которые изготавливаются на заводах по производству полупроводников, таких как TSMC, пользуется большим спросом, особенно среди крупных поставщиков облачных вычислений, которые обеспечивают работу большинства ИИ-приложений. В результате искусственный интеллект принес выгоду разработчикам чипов, поскольку для него нужны более мощные чипы (которые, как правило, обеспечивают более высокую маржу) в большем количестве. Банк UBS считает, что в ближайшие год-два искусственный интеллект подтолкнет спрос на специализированные чипы, известные как графические процессоры (GPU), на $10-$15 млрд.
В результате годовой доход Nvidia от центров обработки данных, на долю которых приходится 56% ее продаж, может удвоиться. AMD выпустит новый графический процессор позднее в этом году. Несмотря на то, что это менее крупный игрок в сегменте графических процессоров, чем Nvidia, масштаб ИИ-бума показал, что эта фирма также может извлечь выгоду, «даже если ей достанутся лишь остатки» рынка, отметил Стейси Рэсгон из брокерской фирмы Bernstein. Стартапы по разработке чипов, ориентированные на искусственный интеллект, такие как Cerebras и Graphcore, пытаются сделать себе имя. Поставщик данных PitchBook насчитал около 300 таких фирм.
Кто еще выиграл от ажиотажа вокруг ИИ
Естественно, часть неожиданной прибыли также достанется производителям. В апреле глава TSMC Си Си Вэй осторожно заявил о «постепенном росте спроса, связанного с искусственным интеллектом». Инвесторы проявили гораздо больше энтузиазма. После выхода последних данных о доходах Nvidia акции компании выросли на 10%, увеличив ее рыночную капитализацию примерно на $20 млрд. Менее очевидными бенефициарами также являются компании, чьи технологии позволяют разместить больше чипов на одном процессоре. Голландская компания Besi производит инструменты, которые помогают соединять чипы. По словам Пьера Феррагу из New Street Research, другой аналитической фирмы, эта голландская компания контролирует три четверти рынка высокоточной пайки. В этом году ее акции подскочили более чем в два раза.
По оценкам UBS, графические процессоры составляют примерно половину стоимости специализированных ИИ-серверов по сравнению с десятой частью стоимости стандартных серверов. Но это не единственный необходимый компонент. Чтобы работать как единый компьютер, графические процессоры для ЦОД также должны взаимодействовать друг с другом.
Для этого, в свою очередь, требуется более совершенное сетевое оборудование, такое как коммутаторы, маршрутизаторы и специализированные чипы. По данным исследовательской фирмы 650 Group, ожидается, что рынок таких наборов инструментов будет ежегодно расти на 40% в ближайшие несколько лет и достигнет почти $9 млрд к 2027 году. На долю Nvidia, которая также лицензирует такие наборы, приходится 78% мировых продаж. Однако клиенты интересуются и ее конкурентами, такими как калифорнийская фирма Arista Networks: за последний год ее акции взлетели почти на 70%. Компания Broadcom, которая продает специализированные чипы для работы сетей заявила, что ее ежегодные продажи таких полупроводников вырастут в 2023 году в четыре раза до $800 млн.
Кроме того, как отмечает Питер Раттен из IDC, другой исследовательской фирмы, бум в сфере искусственного интеллекта — хорошая новость для компаний, которые собирают серверы для центров обработки данных. Еще одна аналитическая фирма Dell’Oro Group прогнозирует, что в течение пяти лет центры обработки данных по всему миру увеличат долю серверов, предназначенных для искусственного интеллекта, с менее чем 10% на сегодняшний день до примерно 20%, и что доля таких наборов инструментов в капитальных затратах центров обработки данных на серверы вырастет с сегодняшних 20% до 45%.
Это будет на руку производителям серверов, таким как тайваньские Wistron и Inventec, которые производят серверы на заказ в основном для крупнейших поставщиков облачных услуг, таких как Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure. Более мелкие производители тоже должны добиться успеха. Руководители Wiwynn, другого тайваньского производителя серверов, недавно заявили, что на проекты, связанные с искусственным интеллектом, приходится более половины их текущего портфеля заказов. Американская фирма Super Micro сообщила, что за три месяца до апреля на долю ИИ-продуктов пришлось 29% продаж по сравнению со средним показателем в 20% за предыдущие 12 месяцев.
Для работы аппаратного обеспечения с искусственным интеллектом требуется специальное ПО. Некоторые из этих программ поставляются фирмами, производящими оборудование; например, программно-аппаратная архитектура Nvidia под названием Cuda помогает клиентам максимально эффективно использовать ее графические процессоры. Другие фирмы создают приложения, которые позволяют компаниям, работающим с искусственным интеллектом, управлять данными (Datagen, Pinecone, Scale AI) или размещать большие языковые модели (HuggingFace, Replicate). По данным PitchBook, существует около 80 таких стартапов. В этом году более 20 из них привлекли новые инвестиции; среди инвесторов Pinecone — гигантские венчурные фонды Andreessen Horowitz и Tiger Global.
Как и в случае с аппаратным обеспечением, основными заказчиками большей части этого ПО являются поставщики облачных услуг. Совместно Amazon, Alphabet и Microsoft планируют инвестировать в этом году около $120 млрд по сравнению с $78 млрд в 2022 году. Большая часть этих средств пойдет на расширение возможностей в области облачных вычислений. Тем не менее, спрос на вычисления с ИИ настолько высок, что даже они не поспевают за ним.
Это открывает возможности для новых игроков. В последние несколько лет IBM, Nvidia и Equinix начали предлагать доступ к графическим процессорам «в качестве услуги». Число облачных стартапов, ориентированных на искусственный интеллект, также увеличивается. В марте один из них, Lambda, привлек $44 млн от таких инвесторов, как Gradient Ventures, одно из венчурных подразделений Google, и Грег Брокман, соучредитель Openai. В результате сделки фирма была оценена примерно в $200 млн. Компания CoreWeave привлекла в апреле $221 млн, в том числе от Nvidia, а ее капитализация составила $2 млрд. Соучредитель CoreWeave Брэннин Макби утверждает, что акцент на обслуживании клиентов и инфраструктуре, разработанной на основе искусственного интеллекта, помогает ей конкурировать с облачными гигантами.
Еще одна группа, которая выиграла от развития ИИ-инфраструктуры, ближе всех к предоставлению физических инструментов: это владельцы ЦОД. Их объекты заполняются по мере роста спроса на облачные вычисления. Во второй половине 2022 года процент свободных площадей в центрах обработки данных составлял 3%, что является рекордно низким показателем. Такие специалисты, как Equinix или ее конкурент Digital Realty, все чаще конкурируют с крупными компаниями по управлению активами, которые стремятся добавить ЦОД в портфели недвижимости. В 2021 году частная инвестиционная компания Blackstone заплатила $10 млрд за GTS Realty Trust, одного из крупнейших американских операторов ЦОД. В апреле Brookfield, канадский конкурент Blackstone, который вкладывает значительные средства в центры обработки данных, купил французского оператора ЦОД Data4.
Препятствия для дальнейшего роста
Тем не менее, дальнейшему росту кластера ИИ-инфраструктуры могут помешать некоторые ограничения. Это, среди прочего, энергия. Один крупный инвестор в центры обработки данных отмечает, что доступ к электричеству, которое в огромных объемах потребляют центры обработки данных, как ожидается, замедлит развитие новых ЦОД в таких хабах, как Северная Вирджиния и Кремниевая долина. Еще одним потенциальным препятствием является переход от больших ИИ-моделей и систем логического вывода на базе облачных вычислений к менее крупным системам, которые требуют меньше вычислительных мощностей для обучения и могут осуществлять логический вывод со смартфона, как в случае с уменьшенной версией модели Palm, недавно представленной Google.
Самый большой вопрос связан со сроками самого бума искусственного интеллекта. Несмотря на популярность Chatgpt и аналогичных систем, сценарии прибыльной эксплуатации этой технологии по-прежнему неясны. Ажиотаж в Кремниевой долине может мгновенно смениться разочарованием. Рыночная капитализация Nvidia подскочила в 2021 году, поскольку ее графические процессоры стали использоваться для майнинга биткоина и других криптовалют, а затем резко упала, когда на смену криптовалютному буму пришел спад.
И если технология действительно окажется революционной, регуляторы могут ввести ограничения. Политики по всему миру, обеспокоенные тем, что генеративный ИИ может привести к сокращению рабочих мест или распространению дезинформации, уже задумываются о мерах защиты. Действительно, 11 мая законодатели ЕС предложили установить правила, которые ограничили бы распространение чат-ботов.
Все эти сдерживающие факторы могут замедлить внедрение ИИ и соответственно омрачить перспективы компаний, связанных с ИИ-инфраструктурой. Но, скорее всего, лишь незначительно. Даже если генеративный ИИ не окажется настолько революционной технологией, как утверждают его сторонники, он почти наверняка окажется полезнее криптовалют. Кроме того, существует множество других, не генеративных видов ИИ, для которых также требуется большая вычислительная мощность. Вряд ли что-то сможет остановить золотую лихорадку, кроме глобального запрета генеративного ИИ, который не ожидается в ближайшем будущем. И пока все будут стремиться поучаствовать в гонке, производители оборудования продолжат зарабатывать.
Подготовлено по материалам издания The Economist
