В этом году Microsoft купила в два раза больше флагманских чипов Nvidia, чем любой из ее крупнейших конкурентов в США и Китае, поскольку крупнейший инвестор OpenAI ускорил инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта.
По оценкам аналитиков технологической консалтинговой компании Omdia, в этом году Microsoft купила 485 000 чипов Nvidia Hopper. Это поставило Microsoft далеко впереди следующего крупнейшего клиента Nvidia в США, Meta, который купил 224 000 чипов Hopper, а также своих конкурентов в области облачных вычислений Amazon и Google.
Поскольку спрос на самые передовые графические процессоры Nvidia на протяжении большей части последних двух лет превышал предложение, запасы чипов Microsoft дали ей преимущество в гонке по созданию систем искусственного интеллекта следующего поколения.
В этом году крупные технологические компании потратили десятки миллиардов долларов на центры обработки данных, на которых установлены новейшие чипы Nvidia, которые стали самым ходовым товаром в Кремниевой долине с тех пор, как дебют ChatGPT два года назад положил начало беспрецедентному всплеску инвестиций в искусственный интеллект.
Облачная инфраструктура Microsoft Azure использовалась для обучения последней модели o1 OpenAI, поскольку они соревнуются с возрождающейся Google, стартапами, такими как Anthropic и xAI Илона Маска, и конкурентами в Китае за доминирование в области вычислений следующего поколения.
По оценкам Omdia, ByteDance и Tencent заказали в этом году около 230 000 чипов Nvidia, включая модель H20, менее мощную версию Hopper, которая была модифицирована для соответствия требованиям экспортного контроля США для китайских клиентов.
По словам аналитиков, Amazon и Google, которые вместе с Meta активизируют внедрение своих собственных чипов искусственного интеллекта в качестве альтернативы чипам Nvidia, купили 196 000 и 169 000 чипов Hopper соответственно.
Omdia анализирует публично раскрытые капитальные расходы компаний, поставки серверов и информацию о цепочках поставок, чтобы рассчитать свои оценки.
Стоимость Nvidia, которая сейчас начинает выпускать преемника Хоппера Blackwell, в этом году выросла до более чем 3 триллионов долларов, поскольку крупные технологические компании спешат собирать все более крупные кластеры ее графических процессоров.
Однако необычайный рост акций в последние месяцы пошел на убыль на фоне опасений по поводу замедления роста, конкуренции со стороны собственных чипов искусственного интеллекта крупных технологических компаний и потенциального нарушения ее бизнеса в Китае со стороны новой администрации Дональда Трампа в США.
ByteDance и Tencent стали двумя крупнейшими клиентами Nvidia в этом году, несмотря на ограничения правительства США на возможности американских чипов искусственного интеллекта, которые можно продавать в Китае.
Microsoft, инвестировавшая 13 миллиардов долларов в OpenAI, была самой агрессивной из крупных технологических компаний США в создании инфраструктуры центров обработки данных, как для запуска собственных служб искусственного интеллекта, таких как помощник Copilot, так и для сдачи в аренду клиентам через свое подразделение Azure. .
Заказы Microsoft на чипы Nvidia более чем в три раза превышают количество процессоров искусственного интеллекта Nvidia того же поколения, которые компания приобрела в 2023 году, когда Nvidia стремилась наращивать производство Hopper после прорывного успеха ChatGPT.
«Хорошая инфраструктура центров обработки данных — это очень сложные и капиталоемкие проекты», — рассказал Financial Times Алистер Спирс, старший директор Microsoft по глобальной инфраструктуре Azure. «Они требуют многолетнего планирования. Поэтому важно спрогнозировать, каким будет наш рост с небольшим запасом».
По данным Omdia, в 2024 году технологические компании по всему миру потратят на серверы около 229 миллиардов долларов, во главе с Microsoft — 31 миллиард долларов капитальных затрат и Amazon — 26 миллиардов долларов. На 10 крупнейших покупателей инфраструктуры центров обработки данных, в число которых теперь входят относительные новички xAI и CoreWeave, приходится 60 процентов мировых инвестиций в вычислительную мощность.
Влад Галабов, директор по исследованиям облачных технологий и центров обработки данных компании Omdia, сказал, что в 2024 году около 43 процентов расходов на серверы пришлось на Nvidia.
«На графические процессоры Nvidia приходится чрезвычайно высокая доля капиталовложений в серверы», — сказал он. «Мы близки к вершине».
В то время как Nvidia по-прежнему доминирует на рынке чипов искусственного интеллекта, ее конкурент из Кремниевой долины AMD делает все возможное. По данным Omdia, в этом году Meta купила 173 000 чипов AMD MI300, а Microsoft — 96 000.
Крупные технологические компании в этом году также активизировали использование собственных чипов искусственного интеллекта, пытаясь снизить зависимость от Nvidia. Google, которая уже десять лет занимается разработкой своих «тензорных процессоров», или TPU, и Meta, которая в прошлом году представила первое поколение своего чипа Meta Training and Inference Accelerator, каждая из них внедрила около 1,5 млн собственных чипов.
Amazon, которая вкладывает значительные средства в свои чипы Trainium и Inferentia для клиентов облачных вычислений, в этом году внедрила около 1,3 млн таких чипов. В этом месяце Amazon заявила, что планирует построить новый кластер, используя сотни тысяч своих новейших чипов Trainium для Anthropic, конкурента OpenAI, в которого Amazon инвестировала 8 миллиардов долларов, для обучения следующего поколения своих моделей искусственного интеллекта.
Microsoft, однако, гораздо раньше начала создавать ускоритель искусственного интеллекта, способный конкурировать с Nvidia: в этом году было установлено всего около 200 000 чипов Maia.
Спирс сказал, что использование чипов Nvidia по-прежнему требует от Microsoft значительных инвестиций в собственную технологию, чтобы предлагать клиентам «уникальные» услуги.
«По нашему опыту, для создания инфраструктуры искусственного интеллекта необходимо не только иметь лучший чип, но и иметь правильные компоненты хранения, правильную инфраструктуру, правильный уровень программного обеспечения, правильный уровень управления хостом, коррекцию ошибок и все эти другие компоненты для построения этой системы», — сказал он.
