**OpenAI також їздить на ослі, щоб знайти коня, і хоче якомога швидше позбутися своєї залежності від Nvidia. **
За даними Reuters, OpenAI обговорює різні рішення принаймні з минулого року, сподіваючись вирішити проблему дорогих і дефіцитних мікросхем. Серед них чіпи власної розробки є одним із варіантів, і цей варіант ще не повністю відкинутий.
Інший варіант — безпосередньо придбати компанію, що займається виробництвом мікросхем. Люди, обізнані з цим питанням, сказали, що OpenAI вже має потенційні об’єкти придбання та розглядає можливість проведення їх належної перевірки. Однак у звіті не вдалося визначити конкретну компанію-виробника мікросхем.
**За збігом обставин, разом з цим з’явилася ще одна новина — Microsoft випустить свій перший чіп «Athena», розроблений для ШІ, на щорічній конференції розробників наступного місяця. **
Як повідомляє The Information з посиланням на людей, обізнаних із цим питанням, Athena використовуватиметься на серверах центрів обробки даних, розроблених для навчання великих мовних моделей тощо, одночасно підтримуючи висновок, і може забезпечити потужність для всього програмного забезпечення ШІ, що стоїть за ChatGPT.
Хмара стала важливим полем битви для великих моделей, і два конкуренти Microsoft у цій галузі, Google і Amazon, вже мають власні чіпи ШІ. Запуск Athena дозволить Microsoft усунути її недоліки.
Прогрес Microsoft і OpenAI у питаннях чіпів досить репрезентативний: з точки зору ролей, саме тристороння співпраця Microsoft, OpenAI і NVIDIA зробила ChatGPT реальністю, що, у свою чергу, викликало нову хвилю глобального AIGC; часу, наступного Цього місяця рівно рік після запуску ChatGPT.
**Наступним фокусом змагання великих моделей, схоже, є те, «хто першим зможе «скинути» NVIDIA.» NVIDIA, яка домінує в області чіпів, стала кайданами, які терміново потрібно звільнити. **
У 2016 році OpenAI, якому виповнився лише рік, вітав поважного гостя, генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга. Він особисто подарував OpenAI перший легкий невеликий суперкомп’ютер DGX-1. OpenAI може виконувати обчислення за рік за один місяць за допомогою DGX-1.
Сьогодні люди, які із запізненням озираються на підпис Хуан Реньсюня на DGX-1 «для майбутнього обчислювальної техніки та людства» та вигукують злобні очі «лідера, одягненого в шкіру».
До 2019 року Microsoft об’єднала зусилля з OpenAI для створення суперкомп’ютера з використанням десятків тисяч графічних процесорів NVIDIA A100. Таким чином OpenAI доклав зусиль, Microsoft вклала гроші, а NVIDIA забезпечила інфраструктуру, використовуючи дивовижні обчислювальні потужності для підтримки досліджень і розробки великої моделі OpenAI, і нарешті наполегливо працювала над досягненням чудес. ChatGPT був запущений у листопаді 2022 року, приголомшивши світ .
OpenAI стала зірковою компанією, Microsoft веде запеклу боротьбу з Google та іншими за свою стратегію штучного інтелекту, а ринкова вартість Nvidia зросла з понад 300 мільярдів доларів США в листопаді минулого року до понад одного трильйона доларів США сьогодні. У всьому світі панує повне захоплення великими моделями. Як «продавець», NVIDIA не турбується про продаж чіпів.
У липні цього року дослідницький аналітик Citi Крістофер Дейні зазначив у звіті, що Nvidia займе «щонайменше 90%» ринку мікросхем AI.
**Однак у цій грі «три перемоги» цілком щасливий, можливо, лише Хуан Реньсюнь. Для «покупців води», представлених Microsoft і OpenAI, покладатися на чіпи Nvidia має принаймні дві проблеми. **
Перша проблема полягає в тому, що це дорого. Що стосується суперкомп’ютера, створеного для OpenAI, то, за даними Bloomberg, Microsoft витратила на проект сотні мільйонів доларів. Стейсі Расгон, аналітик Bernstein Research, проаналізувала, що ChatGPT коштує близько 4 центів за запит. Якби обсяг запитів ChatGPT зріс до однієї десятої розміру пошукових запитів Google, для продовження роботи йому знадобилося б приблизно 48,1 мільярда доларів на графічні процесори та додаткові 16 мільярдів доларів на мікросхеми на рік.
Друга проблема – дефіцит. Лише в червні цього року генеральний директор OpenAI Сем Альтман заявив на конференції, що дефіцит мікросхем заважає розвитку ChatGPT. Зіткнувшись зі скаргами клієнтів щодо надійності та швидкості API, Альтман пояснив, що більшість проблем спричинені браком мікросхем.
Нещодавно випущений цього року Nvidia H100 наразі є найпопулярнішим чіпом AI, але він може задовольнити лише половину ринкового попиту. Nvidia H100 і A100 виробляються TSMC. Минулого місяця голова TSMC Лю Дейін пояснив, що обмеження поставок пов’язані не з відсутністю фізичних чіпів, а з обмеженою потужністю передових служб упаковки чіпів (CoWos), що є ключовим кроком у виробництві. процес.
**Лю Деінь також прогнозує, що технічних виробничих потужностей буде достатньо, щоб задовольнити попит клієнтів через півтора роки, а це означає, що обмежені пропозиції чіпів ШІ можуть бути зменшені до кінця 2024 року. **
Хоча Athena може вийти лише цього року, Microsoft готувалася до цього роками. У 2019 році, коли на створення суперкомп’ютера для OpenAI було витрачено сотні мільйонів доларів, був запущений проект Microsoft Athena. Згідно з новинами, Athena буде створено за 5-нанометровим техпроцесом TSMC, безпосередньо порівнюючи Nvidia A100, і, як очікується, знизить вартість чіпа на одну третину.
**Для Nvidia егоїзм Microsoft і OpenAI є червоним сигналом. **
Microsoft є одним із найбільших клієнтів NVIDIA, і навіть з’явилися новини про «збільшення» виробничої потужності H100 на весь рік.OpenAI є найважливішим флюгером у галузі AIGC. Прагнення двох компаній розробляти мікросхеми власної розробки - це темна хмара над головою Nvidia.
Google була першою компанією, яка придбала графічні процесори у великих масштабах для обчислень зі штучним інтелектом, але пізніше розробила власні чіпи для штучного інтелекту. Перше покоління TPU (Tensor Processing Unit) було випущено в 2016 році, а потім було запущено як Google Cloud інфраструктура Google TPU в 2017 році. У квітні цього року Google оприлюднив деталі TPU v4, заявивши, що він у 1,7 рази потужніший за A100 від Nvidia.
Хоча Google все ще закуповує графічні процесори Nvidia оптом, його хмарні сервіси вже використовують власні TPU. У цій битві AIGC компанія Midjourney, що займається картографуванням штучного інтелекту, і компанія-єдиноріг Anthropic, у якої є конкурент ChatGPT Cloude, не купували чіпи від Nvidia для створення суперкомп’ютера, такого як OpenAI, а використовували обчислювальну потужність Google.
Інший технологічний гігант, Amazon, також почав діяти досить рано.В 2015 році він придбав ізраїльський чіп-стартап Annapurna Labs для розробки індивідуальних чіпів для своєї хмарної інфраструктури.Трьома роками пізніше він випустив серверний чіп Graviton на базі Arm. Пізніше Amazon випустив Inferentia, Trainium, чіп, орієнтований на штучний інтелект.
**Минулого місяця повідомлялося, що Amazon інвестує в Anthropic $4 млрд. У рамках угоди Anthropic використовуватиме чіпи AWS Trainium і Inferentia для створення, навчання та розгортання своїх майбутніх базових моделей. **
Крім того, інші конкуренти Nvidia також починають атаки в області чіпів ШІ. AMD, Intel, IBM та інші послідовно випускають чіпи AI, намагаючись конкурувати з продуктами Nvidia. У червні цього року AMD випустила Instinct MI300, який безпосередньо порівнює NVIDIA H100 і є прискорювачем спеціально для AIGC. Кількість інтегрованих транзисторів досягає 153 мільярдів, що перевищує 80 мільярдів у H100.Це найбільший чіп AMD з моменту його запуску у виробництво. AMD навіть використовує стратегію сумісності з NVIDIA CUDA, щоб знизити поріг міграції для клієнтів.
Незаперечним є те, що Nvidia досі майже монополіст на ринку AI-чіпів, жоден конкурент не зможе похитнути її позиції, і жоден технологічний гігант не зможе повністю позбутися своєї залежності від неї.
Але «зменшення контролю Nvidia», здається, стало консенсусом, і зовнішні виклики приходять один за одним. Новина про те, що Microsoft і OpenAI розробляють мікросхеми власної розробки, є новою хвилею. Чи може Nvidia встояти?
Література:
Серце машини: «Amazon щойно інвестувала 4 мільярди доларів США, Google та інші інвестують ще 2 мільярди, а оцінка Anthropic стрімко зростає»
Sina Technology: «Нестача чіпів штучного інтелекту знижує доходи технологічних компаній. Кажуть, що наступного року поставки Nvidia H100 збільшаться щонайменше втричі».
CSDN: «Витративши сотні мільйонів доларів і десятки тисяч графічних процесорів Nvidia, Microsoft розкриває суперкомп’ютерне минуле, що стоїть за створенням ChatGPT!» 》
Статті Уолл-стріт: «Принизіть свою гордість!» Як Microsoft робить великі ставки на OpenAI》
Jiemian News: «З'явилася власно розроблена мікросхема штучного інтелекту Microsoft «Athena», яка має на меті порушити монополію Nvidia на обчислювальну потужність»
Науково-дослідний інститут Юаньчуань: «Розлом в імперії NVIDIA»
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Хто може першим «скинути» Nvidia?
Першоджерело: Алфавітний список
Автор: Бі Енді
**OpenAI також їздить на ослі, щоб знайти коня, і хоче якомога швидше позбутися своєї залежності від Nvidia. **
За даними Reuters, OpenAI обговорює різні рішення принаймні з минулого року, сподіваючись вирішити проблему дорогих і дефіцитних мікросхем. Серед них чіпи власної розробки є одним із варіантів, і цей варіант ще не повністю відкинутий.
Інший варіант — безпосередньо придбати компанію, що займається виробництвом мікросхем. Люди, обізнані з цим питанням, сказали, що OpenAI вже має потенційні об’єкти придбання та розглядає можливість проведення їх належної перевірки. Однак у звіті не вдалося визначити конкретну компанію-виробника мікросхем.
**За збігом обставин, разом з цим з’явилася ще одна новина — Microsoft випустить свій перший чіп «Athena», розроблений для ШІ, на щорічній конференції розробників наступного місяця. **
Хмара стала важливим полем битви для великих моделей, і два конкуренти Microsoft у цій галузі, Google і Amazon, вже мають власні чіпи ШІ. Запуск Athena дозволить Microsoft усунути її недоліки.
Прогрес Microsoft і OpenAI у питаннях чіпів досить репрезентативний: з точки зору ролей, саме тристороння співпраця Microsoft, OpenAI і NVIDIA зробила ChatGPT реальністю, що, у свою чергу, викликало нову хвилю глобального AIGC; часу, наступного Цього місяця рівно рік після запуску ChatGPT.
**Наступним фокусом змагання великих моделей, схоже, є те, «хто першим зможе «скинути» NVIDIA.» NVIDIA, яка домінує в області чіпів, стала кайданами, які терміново потрібно звільнити. **
Сьогодні люди, які із запізненням озираються на підпис Хуан Реньсюня на DGX-1 «для майбутнього обчислювальної техніки та людства» та вигукують злобні очі «лідера, одягненого в шкіру».
До 2019 року Microsoft об’єднала зусилля з OpenAI для створення суперкомп’ютера з використанням десятків тисяч графічних процесорів NVIDIA A100. Таким чином OpenAI доклав зусиль, Microsoft вклала гроші, а NVIDIA забезпечила інфраструктуру, використовуючи дивовижні обчислювальні потужності для підтримки досліджень і розробки великої моделі OpenAI, і нарешті наполегливо працювала над досягненням чудес. ChatGPT був запущений у листопаді 2022 року, приголомшивши світ .
У липні цього року дослідницький аналітик Citi Крістофер Дейні зазначив у звіті, що Nvidia займе «щонайменше 90%» ринку мікросхем AI.
**Однак у цій грі «три перемоги» цілком щасливий, можливо, лише Хуан Реньсюнь. Для «покупців води», представлених Microsoft і OpenAI, покладатися на чіпи Nvidia має принаймні дві проблеми. **
Перша проблема полягає в тому, що це дорого. Що стосується суперкомп’ютера, створеного для OpenAI, то, за даними Bloomberg, Microsoft витратила на проект сотні мільйонів доларів. Стейсі Расгон, аналітик Bernstein Research, проаналізувала, що ChatGPT коштує близько 4 центів за запит. Якби обсяг запитів ChatGPT зріс до однієї десятої розміру пошукових запитів Google, для продовження роботи йому знадобилося б приблизно 48,1 мільярда доларів на графічні процесори та додаткові 16 мільярдів доларів на мікросхеми на рік.
Друга проблема – дефіцит. Лише в червні цього року генеральний директор OpenAI Сем Альтман заявив на конференції, що дефіцит мікросхем заважає розвитку ChatGPT. Зіткнувшись зі скаргами клієнтів щодо надійності та швидкості API, Альтман пояснив, що більшість проблем спричинені браком мікросхем.
Нещодавно випущений цього року Nvidia H100 наразі є найпопулярнішим чіпом AI, але він може задовольнити лише половину ринкового попиту. Nvidia H100 і A100 виробляються TSMC. Минулого місяця голова TSMC Лю Дейін пояснив, що обмеження поставок пов’язані не з відсутністю фізичних чіпів, а з обмеженою потужністю передових служб упаковки чіпів (CoWos), що є ключовим кроком у виробництві. процес.
**Лю Деінь також прогнозує, що технічних виробничих потужностей буде достатньо, щоб задовольнити попит клієнтів через півтора роки, а це означає, що обмежені пропозиції чіпів ШІ можуть бути зменшені до кінця 2024 року. **
Хоча Athena може вийти лише цього року, Microsoft готувалася до цього роками. У 2019 році, коли на створення суперкомп’ютера для OpenAI було витрачено сотні мільйонів доларів, був запущений проект Microsoft Athena. Згідно з новинами, Athena буде створено за 5-нанометровим техпроцесом TSMC, безпосередньо порівнюючи Nvidia A100, і, як очікується, знизить вартість чіпа на одну третину.
Microsoft є одним із найбільших клієнтів NVIDIA, і навіть з’явилися новини про «збільшення» виробничої потужності H100 на весь рік.OpenAI є найважливішим флюгером у галузі AIGC. Прагнення двох компаній розробляти мікросхеми власної розробки - це темна хмара над головою Nvidia.
Google була першою компанією, яка придбала графічні процесори у великих масштабах для обчислень зі штучним інтелектом, але пізніше розробила власні чіпи для штучного інтелекту. Перше покоління TPU (Tensor Processing Unit) було випущено в 2016 році, а потім було запущено як Google Cloud інфраструктура Google TPU в 2017 році. У квітні цього року Google оприлюднив деталі TPU v4, заявивши, що він у 1,7 рази потужніший за A100 від Nvidia.
Хоча Google все ще закуповує графічні процесори Nvidia оптом, його хмарні сервіси вже використовують власні TPU. У цій битві AIGC компанія Midjourney, що займається картографуванням штучного інтелекту, і компанія-єдиноріг Anthropic, у якої є конкурент ChatGPT Cloude, не купували чіпи від Nvidia для створення суперкомп’ютера, такого як OpenAI, а використовували обчислювальну потужність Google.
Інший технологічний гігант, Amazon, також почав діяти досить рано.В 2015 році він придбав ізраїльський чіп-стартап Annapurna Labs для розробки індивідуальних чіпів для своєї хмарної інфраструктури.Трьома роками пізніше він випустив серверний чіп Graviton на базі Arm. Пізніше Amazon випустив Inferentia, Trainium, чіп, орієнтований на штучний інтелект.
Крім того, інші конкуренти Nvidia також починають атаки в області чіпів ШІ. AMD, Intel, IBM та інші послідовно випускають чіпи AI, намагаючись конкурувати з продуктами Nvidia. У червні цього року AMD випустила Instinct MI300, який безпосередньо порівнює NVIDIA H100 і є прискорювачем спеціально для AIGC. Кількість інтегрованих транзисторів досягає 153 мільярдів, що перевищує 80 мільярдів у H100.Це найбільший чіп AMD з моменту його запуску у виробництво. AMD навіть використовує стратегію сумісності з NVIDIA CUDA, щоб знизити поріг міграції для клієнтів.
Незаперечним є те, що Nvidia досі майже монополіст на ринку AI-чіпів, жоден конкурент не зможе похитнути її позиції, і жоден технологічний гігант не зможе повністю позбутися своєї залежності від неї.
Але «зменшення контролю Nvidia», здається, стало консенсусом, і зовнішні виклики приходять один за одним. Новина про те, що Microsoft і OpenAI розробляють мікросхеми власної розробки, є новою хвилею. Чи може Nvidia встояти?
Література:
Серце машини: «Amazon щойно інвестувала 4 мільярди доларів США, Google та інші інвестують ще 2 мільярди, а оцінка Anthropic стрімко зростає»
Sina Technology: «Нестача чіпів штучного інтелекту знижує доходи технологічних компаній. Кажуть, що наступного року поставки Nvidia H100 збільшаться щонайменше втричі».
CSDN: «Витративши сотні мільйонів доларів і десятки тисяч графічних процесорів Nvidia, Microsoft розкриває суперкомп’ютерне минуле, що стоїть за створенням ChatGPT!» 》
Статті Уолл-стріт: «Принизіть свою гордість!» Як Microsoft робить великі ставки на OpenAI》
Jiemian News: «З'явилася власно розроблена мікросхема штучного інтелекту Microsoft «Athena», яка має на меті порушити монополію Nvidia на обчислювальну потужність»
Науково-дослідний інститут Юаньчуань: «Розлом в імперії NVIDIA»