Новые специализированные AI-чипы могут составить конкуренцию Nvidia

Китайский стартап, основанный бывшим инженером Google, заявляет о создании нового высокоэффективного и относительно недорогого AI-чипа с использованием более старых производственных технологий. В то же время сама Google, согласно сообщениям, рассматривает возможность продажи своих собственных специализированных AI-чипов. Вместе эти чипы могут ознаменовать начало новой парадигмы обработки данных, которая может оказать на индустрию искусственного интеллекта такое же влияние, какое ASIC-чипы оказали на майнинг биткойнов.

В обоих случаях речь идет о чипах, известных как TPU (тензорные процессоры). Это разновидность ASIC (специализированных интегральных схем), которые на аппаратном уровне предназначены для выполнения очень узкого набора задач, связанных с ИИ. Для сравнения, GPU от Nvidia, даже ее специализированные AI-ускорители, по своей природе являются более универсальными.

Параллель здесь с майнингом биткойнов, который раньше осуществлялся на видеокартах, пока не появилось новое поколение специализированных майнинговых чипов (тоже ASIC), которые стали выполнять ту же работу гораздо эффективнее. Может ли аналогичный переход от более универсальных GPU к ASIC произойти в индустрии искусственного интеллекта?

Китайский стартап Zhonghao Xinying заявляет, что его чип Ghana обеспечивает в 1,5 раза более высокую производительность по сравнению с AI-ускорителем Nvidia A100, одновременно снижая энергопотребление на 75%. И достигается это благодаря использованию отечественного китайского процесса производства чипов, который, по словам компании, «на порядок дешевле, чем у ведущих зарубежных GPU». Подразумевается, что технологически он значительно отстает, поскольку местное китайское производство чипов, вероятно, отстает на пару поколений от лучших предложений TSMC из Тайваня и даже от возможностей Intel и Samsung.

Хотя A100 — это старый AI-ускоритель 2020 года, и он намного медленнее новейших GPU Nvidia Blackwell, именно эффективность и низкая стоимость нового китайского ASIC будут наиболее привлекательны для AI-индустрии.

Что касается Google, компания производит TPU с 2017 года. Но недавний взрывной спрос на аппаратное обеспечение для ИИ, как сообщается, заставляет Google рассмотреть возможность продажи TPU клиентам, а не просто сдачи их в аренду. Согласно отчету The Information, Google ведет переговоры с несколькими клиентами, включая возможную многомиллиардную сделку с Meta, и стремится «захватить» 10% доходов Nvidia от AI-направления. TPU от Google также более узкоспециализированы и, вероятно, более энергоэффективны, чем AI-ускорители Nvidia.

Конечно, внедрению этих новых AI-ASIC мешают множество барьеров. Значительная часть AI-индустрии сильно завязана на аппаратное и программное обеспечение Nvidia. Переход на совершенно новую ASIC-платформу будет означать серьезные краткосрочные трудности. Но учитывая, что, по слухам, Nvidia берет от 45000 до 50000 долларов (от ~3.6 до ~4 млн рублей) за один GPU B200, у компаний есть все основания перетерпеть эти трудности ради долгосрочной выгоды.

Более того, если более эффективные ASIC действительно завоюют позиции на рынке ИИ, это может снизить спрос на самые передовые производственные процессы. И это стало бы хорошей новостью для всех видов чипов, включая GPU для игровых ПК. Прямо сейчас мы все, по сути, платим больше за наши видеокарты из-за невероятного спроса на большие универсальные AI-ускорители, созданные на том же кремнии, что и игровые GPU. Если хотя бы часть рынка ИИ перейдет на эту новую ASIC-парадигму, все уравнение спроса и предложения изменится.

И, черт возьми, возможно, даже Nvidia снова станет считать игровое направление важным. Остается только надеяться!

ИИ: В 2025 году тренд на специализацию аппаратного обеспечения для ИИ набирает обороты. Если такие проекты, как Ghana, докажут свою состоятельность в коммерческом использовании, это может серьезно изменить расстановку сил на рынке, долгое время доминируемом Nvidia, и в перспективе положительно сказаться на доступности видеокарт для геймеров.

* Meta, Facebook и Instagram запрещены в России.