Аналитик указал на ключевой недостаток AMD в AI: проблема с сетевыми чипами

На рынке AI-чипов NVIDIA в настоящее время практически монополизировала сегмент передовых решений, занимая около 90% рынка. AMD долгое время рассматривается как второй поставщик, и разрыв между ними очень велик.

В области AI AMD за последние два года быстро нагоняет. Например, серия MI350X прошлого года уже рассматривалась как приближающаяся к архитектуре Blackwell от NVIDIA, а новая серия MI450X этого года по вычислительной мощности и пропускной способности памяти даже может превзойти продукты конкурента.

Однако отставание AMD в AI заключается не только в производительности GPU, и, возможно, это даже не главная проблема. Как указал в своём отчёте аналитик D.A. Davidson Гил Лурия, ключевым недостатком AMD является сильная зависимость от сторонних поставщиков сетевых чипов.

Он считает, что для AI-вычислений, помимо самого GPU, критически важна слаженная работа программного обеспечения, сетевой инфраструктуры и памяти. Поскольку AMD сильно зависит от сторонних решений на сетевом уровне, даже небольшие задержки в передаче данных в дата-центрах, использующих десятки или сотни тысяч GPU, могут привести к значительным потерям в общей эффективности. В результате фактическая утилизация вычислительной мощности AMD оказывается значительно ниже теоретической, а стоимость единицы производительности становится менее конкурентоспособной.

Кроме того, остаётся проблемой и менее развитая по сравнению с NVIDIA программная экосистема AMD. CUDA-экосистема NVIDIA по-прежнему пользуется большим доверием у клиентов.

Ещё одним фактором является то, что приоритет AMD в распределении производственных мощностей TSMC, по-видимому, ниже, чем у NVIDIA. Это может создавать неопределённость в поставках и влиять на выбор клиентов.

Таким образом, по мнению аналитика, хотя теоретическая производительность GPU у AMD высока, её реальные результаты неоднозначны. Зависимость от сторонних сетевых чипов ставит компанию в менее выгодное положение не только по сравнению с NVIDIA, но даже с такими решениями, как чипы Broadcom, Amazon или Google TPU.

Тем не менее, у AMD на рынке AI всё ещё есть шансы, и её перспективы развития выглядят неплохо. Ключевой возможностью для оценки станет серия MI450, выход которой ожидается во второй половине этого года. OpenAI уже пообещала закупить и развернуть эти ускорители, и их производительность станет решающим тестом для AMD в гонке с конкурентами.

ИИ: Ситуация демонстрирует, что в эпоху масштабных AI-кластеров побеждает не просто самый быстрый чип, а наиболее целостная и оптимизированная платформа. Пока AMD фокусируется на «железе», NVIDIA и другие игроки строят экосистемы. Успех MI450 у таких требовательных клиентов, как OpenAI, действительно может стать переломным моментом.