Nvidia обошла Apple по капитализации, но ей грозят регуляторы и конкуренты

В первой тройке самых дорогих компаний в мире произошла перестановка, давно ожидаемая, но от этого не менее значимая: корпорация Nvidia, главный поставщик чипов для обучения и работы систем искусственного интеллекта, по итогам торгов в среду впервые стала стоить дороже, чем Apple. Впереди только Microsoft, которая своим лидерством также обязана в значительной степени внедрению ИИ-технологий в рамках партнерства с OpenAI. Однако положение Nvidia трудно назвать прочным: за компанию уже пообещали всерьез взяться американские регуляторы, а конкуренты — как лидеры рынка чипов, так и стартапы — прилагают массу усилий для создания собственных прорывных продуктов.

Разменяли четвертый триллион

По итогам торгов на NASDAQ 5 июня акции Nvidia подорожали на 5,2%, в результате чего рыночная капитализация компании достигла $3,019 трлн, пишет CNBC. Apple сейчас стоит $2,99 трлн, Microsoft — $3,15 трлн. Непосредственной причиной скачка котировок стало приближение даты дробления акций 1:10 7 июня — это поможет привлечь еще больше денег индивидуальных инвесторов. С начала 2024 года бумаги Nvidia подорожали на 147% (а за последние 5 лет — на 3290%) благодаря огромному спросу на ее чипы-ускорители вычислений. Сначала они предназначались для видеоигр и 3D-графики, потом на фоне криптовалютного бума возник огромный спрос со стороны майнеров, теперь же разработанное на тех же принципах специализированное железо покупают для дата-центров, где обучаются и работают мощные нейросети OpenAI, Microsoft, Google и Meta*.

IT-гиганты начиная с прошлого года тратят миллиарды долларов (и планируют потратить еще десятки) на ИИ-железо, сделав ставку на ИИ как на главный драйвер развития бизнеса в ближайшие годы. Их доходы от ИИ-технологий пока умозрительные, Nvidia же зарабатывает здесь и сейчас. Компания не в состоянии удовлетворить весь спрос, поэтому график поставок уже расписан на месяцы вперед.

При этом эксперты не считают акции чипмейкера переоцененными. Как пишет Reuters, год назад капитализация компании в 70 с лишним раз превосходила ее ожидаемый годовой доход, сейчас же этот коэффициент снизился до 39.

Аналитики не исключают, что вскоре Nvidia возглавит рейтинг самых дорогих компаний мира. «Nvidia делает деньги на ИИ прямо сейчас, а компании вроде Apple и Meta* пока только тратят на ИИ, — цитирует Reuters гендиректора Longbow Asset Management Джейка Доллархайда. — Можно с уверенностью сказать, что Nvidia вскоре обгонит Microsoft. Много розничных инвесторов вкладывают деньги, полагая, что акции Nvidia будут расти без остановок».

В мире свободной конкуренции (и беспощадно внимательных государственных регуляторов) положение лидера редко бывает прочным. Сейчас доля Nvidia на рынке ИИ-чипов для дата-центров оценивается Mizuho Securities в размере от 70% до 95%, фактически компания — монополист, и в Вашингтоне уже готовы начать с этим разбираться.

New York Times сообщила накануне, что регуляторы США определились с тактикой действий и готовят антимонопольные расследования против ведущих игроков отрасли. Два источника сообщили изданию, что Минюст и Федеральная комиссия по торговле (FTC) договорились разделить обязанности: первый будет выяснять, нарушает ли антимонопольное законодательство Nvidia, вторая же возьмется за OpenAI, разработчика ChatGPT, и вложившую в OpenAI $13 млрд в обмен на доступ к ИИ-технологиям Microsoft. Аналогичное соглашение ведомства заключили в 2019-м прежде чем начать громкие расследования и судебные разбирательства в отношении Google, Apple, Amazon и Meta*.

А в четверг утром, буквально на следующий день после яркого биржевого успеха Nvidia, в Financial Times вышел материал с интервью замглавы Минюста США Джонатаном Кантером, курирующим применение антимонопольного законодательства. Он заявил, что регуляторы должны действовать безотлагательно, чтобы предотвратить получение доминирующими в ИИ-сфере компаниями полного контроля над рынком.

По словам Кантера, он изучает «узкие места и конкурентный ландшафт» в сфере ИИ, охватывая все: от вычислительных мощностей и данных, используемых для обучения больших языковых моделей, до поставщиков облачных услуг, найма дефицитных специалистов и доступа к необходимому оборудованию, такому как ИИ-процессоры.

Кантер отметил, что чипы, необходимые для обучения и работы нейросетей, стали дефицитным ресурсом. По его словам, необходимо изучить возможные конфликты интересов и манипулирование ценами и поставками. «Если принимаемые компаниями решения демонстрируют, что они заботятся не о максимальной прибыльности и доходах акционеров, а о последствиях для конкуренции, это проблема», — считает чиновник.

Руководство Nvidia, понимая к чему все идет, начало готовить отповедь регуляторам заранее. В ноябре прошлого года гендиректор компании Дженсен Хуанг вдруг заявил, что «взволнован и обеспокоен» возможной потерей технологического лидерства, так как на подъеме находится множество сильных конкурентов.

Действительно, Nvidia не единственная компания, чьи процессоры способны выполнять сложные математические вычисления, лежащие в основе генеративного ИИ. Если менее мощные (и более дешевые) чипы смогут выполнять ту же работу, опасения Хуанга могут в итоге оправдаться.

По прогнозу аналитиков, который приводит CNBC, в ближайшие пять лет годовые продажи ИИ-железа могут достичь $400 млрд. По оценке Bank of America, в прошлом году Nvidia поставила ИИ-чипов на $34,5 млрд. Хотя компания в состоянии выпускать больше (ограничителем будут скорее возможности ее главного производственного партнера, непосредственно делающей процессоры тайваньской TSMC), на рынке неизбежно будет становиться все больше места для конкурентов.

Альтернативы Nvidia от IT-гигантов

Один из конкурентов игрока номер один — AMD, которая давно производит чипы Radeon для игровых видеокарт и, как Nvidia, адаптирует их технологии для ИИ-ускорителей. Microsoft уже купила партию процессоров AMD и предлагает к ним доступ для ИИ-вычислений через свое облако Azure. Архитектура флагманского чипа AMD Instinct MI300X в большей степени, чем у чипов Nvidia, оптимизирована непосредственно для ИИ-вычислений (то, что происходит, когда ChatGPT генерирует текстовый ответ или Midjourney рисует изображение), а не только для обучения нейросетей. То есть компания уже смотрит в будущее, когда работа с ИИ-инструментами станет обыденностью, и для нее будет требоваться гораздо больше вычислительных ресурсов, чем для тренировки ИИ. Аналитики Morgan Stanley считают, что продажи ИИ-чипов AMD могут превысить $4 млрд в этом году.

Intel, в 2023 году впервые в истории уступившая Nvidia по объему выручки, на днях представила на выставке Computex в Тайбэе новые процессоры Xeon 6 для дата-центров с улучшенной производительность и энергоэффективностью. Базовый вариант Xeon 6, ориентированный на энергоэффективность, уже доступен заказчикам. По мощности он не слишком превосходит предыдущие модели, но позволит владельцам дата-центров серьезно сэкономить место в серверных стойках и меньше платить за электричество.

Более продвинутый вариант Xeon 6, который позиционируется как альтернатива флагманским решениям Nvidia, будет доступен в третьем квартале 2024 года. А сейчас вместо самых массовых ИИ-чипов Nvidia, H100, Intel предлагает использовать свои Gaudi 3. Кластер из восьми таких процессоров обойдется заказчикам в $125 000, в то время как только один H100 стоит более $40 000. В компании заявили, что собрали заказов на свое ИИ-железо на $2 млрд. Тем не менее, аналитики Bank of America обещают Intel лишь 1% этого рынка по итогам текущего года.

Свои разработки ИИ-железа ведут многие представители БигТеха. Google и Amazon уже предлагают клиентам для вычислений в облаке собственные серверные процессоры, Meta* применяет свои чипы в дата-центрах, хотя и в ограниченном масштабе, Microsoft такие чипы анонсировала, а Apple, по слухам, намерена использовать в дата-центрах для обеспечения новых ИИ-функций iPhone кластеры из собственных чипов M-серии, исходно разработанных для компьютеров Mac.

Стартапы

По данным PitchBook венчурные инвесторы вложили в компании по производству чипов для ИИ в 2023 году $6 млрд, немногим больше по сравнению с $5,7 млрд годом ранее. Эта сфера крайне непроста для небольших компаний, так как разработка процессоров стоит дорого, а производственные мощности крупнейших фабрик в дефиците. В итоге ставку делают на оригинальные решения.

Например, разработка оцениваемой в $4 млрд компании Cerebras из Кремниевой долины — чип-гигант WSE-2 — объединяет в себе вычислительные модули разных типов и память, позволяя компонентам обмениваться данными с крайне малыми задержками. Это должно устранить традиционное «узкое место» в процессе обучения ИИ-моделей — ограниченную по скорости связь между выполняющими вычисления отдельными чипами.

Стартап Groq выпустил чип, кратно ускоряющий работу больших языковых моделей — например, с ним чат-бот на базе GPT-4 отвечает пользователю в 18 раз быстрее. Ускоритель ИИ Groq LPU выглядит как обычная видеокарта и стоит около $20 000. Благодаря тому, что прямо в чип интегрирована память объемом 230 мегабайт, обеспечивается крайне высокая скорость обмена данными между ею и вычислительными ядрами, что позволяет нейросети выдавать даже объемные ответы за доли секунды.

Еще среди претендентов называют стартапы D-Matrix, Qyber, Modular, MatX, Rain Neuromorphics и Tiny Corp.

*Корпорация Meta признана экстремистской и запрещена в РФ