Nvidia, доминирующая сила в сфере ИИ-чипов, построенных на графических процессорах (GPU), сделала значительный шаг, лицензировав технологию у Groq, стартапа, специализирующегося на чипах, разработанных для быстрого ИИ-вывода с низкой задержкой, и наняв большую часть ее команды, включая основателя и генерального директора Джонатана Росса. Эта ставка в 20 миллиардов долларов предполагает, что Nvidia признает, что одних только GPU может быть недостаточно для ИИ-вывода, процесса запуска ИИ-моделей в масштабе.

Акцент на выводе обусловлен его решающей ролью в превращении ИИ из исследовательского проекта в сервис, приносящий доход. После обучения модели вывод — это этап, на котором она выполняет такие задачи, как ответы на запросы, генерация кода, рекомендации продуктов, суммирование документов, поддержка чат-ботов и анализ изображений. Именно здесь давление с целью снижения затрат, минимизации задержки (задержки в получении ответа ИИ) и максимизации эффективности становится первостепенным.

Экономика ИИ-вывода стимулирует жесткую конкуренцию в отрасли. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг публично признал проблемы вывода, подчеркнув необходимость решений, которые могут справиться с растущими требованиями развертывания ИИ-моделей в реальных приложениях.

Технология Groq специально разработана для решения этих проблем, предлагая более быстрые и эффективные возможности вывода. Интегрируя инновации Groq, Nvidia стремится укрепить свои позиции в быстро развивающейся сфере ИИ. Сделка, объявленная непосредственно перед рождественскими праздниками, сигнализирует о стратегическом сдвиге в сторону оптимизации ИИ-инфраструктуры для задач вывода.

Это событие подчеркивает неустойчивый характер экономики создания ИИ-чипов. В то время как GPU были рабочей лошадкой для обучения ИИ, требования к выводу подталкивают компании к изучению альтернативных архитектур и специализированного оборудования. Приобретение команды и технологий Groq предполагает, что Nvidia хеджирует свои ставки и инвестирует в решения, которые потенциально могут дополнить или даже превзойти GPU в определенных приложениях вывода.

Последствия этого шага выходят за рамки индустрии ИИ. Поскольку ИИ все больше интегрируется в различные аспекты общества, эффективность и экономичность вывода будут играть решающую роль в определении доступности и масштабируемости сервисов на основе ИИ. Битва за доминирование в ИИ-выводе в конечном итоге определит, как ИИ повлияет на нашу повседневную жизнь.