Китай построил крупную ИИ-модель без чипов Nvidia, а OpenAI научилась обходиться заметно меньшим их числом, сократив стоимость инференса более чем вдвое. Тем не менее акции Nvidia выросли — и в этом главная загадка: OpenAI остаётся одним из крупнейших клиентов компании.

OpenAI режет издержки по двум направлениям

Первое направление — программное. Издание The Information сообщило, что инженеры OpenAI снизили стоимость инференса более чем вдвое за счёт новых методов оптимизации; технические детали компания не публиковала. Экономия сокращает количество чипов Nvidia, необходимых для обслуживания части трафика ChatGPT, и потенциально позволяет снизить цены или поднять лимиты использования.

Второе направление — аппаратное. 24 июня OpenAI и Broadcom (AVGO) представили Jalapeño — первый собственный чип OpenAI, разработанный за девять месяцев. По утверждению OpenAI, ранние тесты показывают заметно более высокую производительность на ватт, чем у нынешних передовых чипов. Первые партии планируют развернуть в масштабе гигаватта к концу 2026 года, ведущим партнёром выступает Microsoft. При этом основную часть инференса OpenAI по-прежнему выполняет на Nvidia.

Большие технологические компании строят свои чипы

OpenAI не одинока. Google выпускает тензорные процессоры с 2016 года, Amazon пошла тем же путём. Исследовательская фирма TrendForce прогнозирует, что системы на базе ASIC займут 27,8% поставок ИИ-серверов в 2026 году — максимум с 2023 года, и что кастомные чипы впервые будут расти быстрее графических процессоров Nvidia. Ключевыми производителями таких чипов стали Broadcom и Marvell. В Китае тот же тренд подстёгивают санкции: Meituan недавно обучила модель LongCat-2.0 на 1,6 трлн параметров на отечественных чипах, вообще без оборудования Nvidia.

Почему акции Nvidia продолжают расти

Угроза реальна, но цифры объясняют спокойствие рынка. 30 июня акции Nvidia прибавили почти 2%, а капитализация приблизилась к $4,8 трлн. В последнем отчёте выручка сегмента дата-центров выросла на 75% и достигла рекордных $62,3 млрд за квартал. Основное давление приходится на инференс, а не на обучение: в обучении моделей Nvidia по-прежнему доминирует, а её программная платформа CUDA удерживает разработчиков с 2006 года — кастомные чипы редко дают сопоставимую гибкость. Nvidia защищает и слой инференса: на конференции GTC компания заявила, что будущая платформа Rubin снижает стоимость инференса в расчёте на токен до 10 раз по сравнению с Blackwell. К тому же удешевление инференса обычно повышает потребление и общий объём вычислений.

Убеждены не все: часть инвесторов переложилась в акции конкурирующих производителей чипов, делая ставку на то, что сдвиг в инференсе будет нарастать. Однако прогноз на текущий квартал Nvidia дала вообще без учёта продаж в Китай — и всё равно видит рекордный спрос. Компания продаёт все чипы, которые успевает произвести. Настоящая проверка в том, сумеют ли крупнейшие клиенты отказаться от неё быстрее, чем растёт сам рынок.

Источник: BeInCrypto