Гонка в разработке ИИ-чипов: как технологические гиганты борются за лидерство на рынке

Рост рынка генеративного ИИ во многом стал возможен благодаря передовым чипам Nvidia. Спрос на них значительно превышает предложение, что сделало разработанные компанией GPU крайне востребованными и дорогими. Помимо прочего, это привело к тому, что рыночная капитализация Nvidia в прошлом году достигла трех триллионов долларов.

По мере того как спрос на ИИ продолжает расти, становится очевидно, что чипы являются важнейшим ресурсом, необходимым для превосходства в данной сфере. Это подталкивает крупнейших клиентов Nvidia — Microsoft, OpenAI, Amazon и Google — к разработке собственных ИИ-чипов.

Тем временем сама Nvidia и другие производители чипов — AMD и Intel — оказались вовлечены в гонку вооружений, стремясь выпускать всё более эффективные и мощные чипы для ИИ.

По состоянию на середину 2024 года Nvidia оставалась доминирующим производителем чипов для ИИ — её доля, по оценкам экспертов, составляла от 70% до 95% объёма рынка. Поэтому неудивительно, что в третьем квартале 2025 финансового года чистая прибыль компании достигла $19,3 млрд при выручке в $35,08 млрд — по сравнению с третьим кварталом 2023 оба показателя выросли вдвое.

В этом январе CEO Nvidia Дженсен Хуанг объявил о запуске в продажу «персонального суперкомпьютера для ИИ» под названием Digits. Это устройство оснащено «суперчипом» Nvidia GB10 Grace Blackwell, оптимизированным для ускорения вычислений, необходимых для обучения и запуска ИИ-моделей.

Устройство имеет 128 гигабайт оперативной памяти и до 4 терабайт NVMe-хранилища для работы с особенно крупными ИИ-программами. Размер Digits при этом сопоставим с небольшой книгой, а купить его можно будет уже в мае этого года за скромные $3 тыс.

Другие компании, традиционно занимающиеся разработкой и производством чипов, пытаются повторить успех Nvidia и также начинают концентрироваться на создании специализированных чипов для ИИ. Например, почти половина продаж американской компании AMD во втором квартале 2024 года пришлась на продукты для центров обработки данных.

Бизнес компании в этой сфере удвоился всего за год — такой рост в первую очередь был обеспечен ускорителем AMD Instinct MI300, который представляет собой прямого конкурента ИИ-чипу H100 от Nvidia. По сообщениям источников, чипы AMD начинают использовать один из лидеров ИИ-отрасли — OpenAI.

Однако успешно конкурировать с Nvidia получается далеко не у всех. Так, для Intel 2024 год был наполнен неудачами. Весной компания заявила, что её новый чип Gaudi 3 обеспечивает «в среднем на 50% более высокую производительность» по сравнению с H100 от Nvidia и демонстрирует лучшую энергоэффективность. Цена чипа от Intel при этом в несколько раз ниже продукта Nvidia.

Несмотря на такие впечатляющие цифры в заявлениях Intel, компании не удалось достичь даже своей нижней планки в $500 млн по доходам от ИИ-чипов. Тут стоит упомянуть, что более смелые ожидания от продаж в компании находились на уровне $1–2 млрд. Результатом таких скромных финансовых показателей стал неожиданный уход CEO компании Пэта Гелсингера после менее четырёх лет работы. По данным журналистов, такое решение Гелсингера вынудил принять совет директоров Intel.

Крупнейшие технологические компании также инвестируют в создание собственных полупроводников для дата-центров. Отчасти это связано с дефицитом и дороговизной продуктов от Nvidia и их аналогов, но важную роль играют и другие факторы. В частности, сложная геополитическая ситуация вокруг Тайваня, где производится более 90% наиболее продвинутых полупроводников.

Здесь, правда, стоит оговориться, что термин «ИИ-чипы» является собирательным и включает в себя несколько видов полупроводников. Поэтому создание компанией одной серии чипов не означает полного закрытия её потребности в полупроводниках от внешних производителей.

На данном этапе крупнейшие технологические гиганты уже представили свои версии ИИ-чипов. Так, Amazon Web Services недавно заявила о доступности своих Trainium2 (T2) для обучения и развертывания крупных языковых моделей. Компания уже сейчас создаёт специальные серверы «EC2 Trn2 UltraServers», в которых с помощью технологий NeuronLink объединяются 64 таких чипа.

В то же время AWS сообщила о запуске ещё более мощного чипа в следующем году — вероятно, это связано с новыми чипами Nvidia Blackwell, которые превосходят нынешние разработки Amazon по многим показателям.

Microsoft рассказала о своём чипе — Microsoft Azure Maia AI Accelerator — ещё в ноябре 2023 года. По заявлениям компании, он был создан специально под нагрузки ИИ. Компания планировала начать внедрение собственных чипов в инфраструктуру Microsoft — прежде всего в Copilot и Azure OpenAI Service — в начале 2024 года.

Google занимается разработкой собственных ИИ-процессоров, Tensor Processing Unit, ещё с 2015 года. Последние новости об успехах компании на этом направлении появились в мае 2024 года — тогда Google анонсировала собственный ИИ-чип шестого поколения, TPU v6e (Trillium). Google не собирается продавать чипы как таковые, но предоставляет к ним доступ для клиентов своих облачных сервисах. Руководитель полупроводникового направления Google, Амин Вахдат, признаёт, что это нетипичная сфера деятельности для компании:

«Стать великим производителем аппаратного обеспечения — это совсем не то же самое, что стать великой облачной компанией или выдающимся организатором информации в мире».

В основе прорыва в развитии ИИ стоит стартап OpenAI и его продукт ChatGPT. Для продолжения разработок, связанных с искусственным интеллектом, а также для поддержания работы уже существующих моделей OpenAI необходимы огромные вычислительные мощности. Поэтому данная компания, как и Microsoft с Google, озаботилась созданием новых чипов, предназначенных для обработки больших рабочих нагрузок от ИИ.

Стоит отметить, что сам прорыв OpenAI во многом связан с использованием чипов, которые изначально не были предназначены для обучения ИИ. По этой причине они не оптимальны с точки зрения потребления энергии. При этом энергия, также как и чипы, является дефицитным ресурсом, за который разворачивается серьёзная конкуренция между технологическими компаниями.

По сообщениям источников, CEO OpenAI Сэм Альтман в 2024 году активно работал над привлечением миллиардов долларов в инвестиции для создания мировой сети фабрик по производству кастомных ИИ-чипов. Для разработки полупроводников OpenAI создала команду из 20 человек, включая ведущих инженеров, ранее работавших в Google над линейкой ИИ-процессоров Tensor Precessing Unit.

Помимо этого, OpenAI сотрудничает с производителем чипов Broadcom. Вероятно, это связано с тем, что OpenAI не обладает таким же количеством внутренних ресурсов, как Amazon, Microsoft и Google, так что не может полностью рассчитывать на собственные силы. Согласно графику, производство чипов, разработанных совместно Broadcom и OpenAI, начнётся не раньше 2026 года.

По оценке американской консалтинговой компании Gartner, мировой доход от полупроводников для ИИ в 2024 году должен был достигнуть $71 млрд — на 33% больше, чем в 2023 году. При этом на ближайший год темпы роста сохранятся: аналитики прогнозируют, что в 2025 году доход от ИИ-чипов достигнет $92 млрд.

Эксперты Gartner также подсчитали, что в предыдущем году 22% от общего объёма новых корпоративных ПК имели ИИ-функции. К 2026 году эта цифра должна достигнуть 100%.

Gartner оценивает как перспективную тенденцию разработки технологическими компаниями собственных ИИ-чипов. По мнению аналитиков, несмотря на высокую стоимость разработки таких чипов, их использование позволяет повысить операционную эффективность, снизить затраты на предоставление услуг на базе ИИ и уменьшить расходы пользователей на доступ к новым ИИ-приложениям.

Вице-президент Gartner, Алан Пристли, заявляет: «Мы ожидаем, что данный тренд сохранится по мере того, как рынок переходит от стадии разработки к развёртыванию».