„Dėl rinkodaros kampanijos „Intel Inside“ „Intel“
1990-aisiais tapo žinomu prekės ženklu ir visur esančiu asmeninių kompiuterių
lustų tiekėju. Šiomis dienomis „Nvidia Inside“ turi daug didesnę pardavimo
galią.
Būtent to „Nvidia“ ir siekia, pirmadienį pristatydama naują
asmeninių kompiuterių lustų liniją, kuri bus naudojama šiais metais
pasirodysiančiuose „Windows“ pagrindu veikiančiuose kompiuteriuose. Turėdama
dirbtinio intelekto pranašumą, tikėtina, kad „Nvidia“ pasiseks ir gali pakeisti
tvarką kompiuterių pasaulyje, kuri vyravo beveik pastaruosius penkis
dešimtmečius.
„Nvidia“ akcijos pirmadienį šoktelėjo daugiau nei 6 %, o
„Windows“ gamintojos „Microsoft“ – daugiau nei 2 %. Kompiuterių gamintojų „Dell
Technologies“ ir „HP“ akcijos šoktelėjo daugiau nei 8 %.
„Arm Holdings“, kuri licencijuoja pagrindinius brėžinius,
kuriuos „Nvidia“ naudoja savo kompiuterių lustuose, šoktelėjo daugiau nei 15 %.
Tiesioginis „Nvidia“ žaidimų su asmeniniais kompiuteriais
poveikis jos finansams, greičiausiai, bus ribotas, atsižvelgiant į milžinišką
bendrovės verslo, parduodančio dirbtinio intelekto lustus duomenų centrams,
apimtį. Tačiau šis žingsnis suteikia „Nvidia“ galimybę smarkiai padidinti
dirbtinio intelekto kompiuterių rinką ir sutrikdyti esamų rinkos dalyvių veiklą.
„Nvidia“ jau dešimtmečius yra svarbi žaidėja kompiuterių
rinkoje dėl savo grafikos lustų, kurie kompiuterių monitoriuose sukuria
ryškesnį ir sklandesnį vaizdą – tai prizas, kurį prizą turi galingi vaizdo
žaidimų mėgėjai. Tačiau prieš pristatydama naujausius lustus prekybos parodoje
Taivane, ji dar nebuvo sukūrusi centrinių procesorių, kurie yra kompiuterių
skaičiavimo šerdis. Šioje rinkoje dominuoja „Intel“ ir „Advanced Micro
Devices“.
Naujieji „Nvidia“ lustai, kuriuose sujungiamas procesorius
su itin populiaria dirbtinio intelekto skaičiavimo įranga, pasirodė „Intel“
silpnumo metu. „Intel“ išlieka didžiausia tradicinių „Windows“ kompiuterių
procesorių tiekėja, o praėjusių metų paskutinį ketvirtį jos rinkos dalis siekė
apie 64 %, remiantis „Mercury Research“ duomenimis. Tačiau „Intel“ ir kitiems
kompiuterių rinkos dalyviams nepavyko įtikinti daugybės vartotojų ar įmonių
pirkti naujus kompiuterius dėl savo lustų dirbtinio intelekto galimybių.
Praėjusiais metais buvo parduota apie 270 mln. kompiuterių.
„Gartner“ duomenimis, per metus tai yra apie 9 % daugiau nei 2024 m. Tai nėra
didelis padidėjimas, turint omenyje dirbtinio intelekto bumą, kuris turėtų
pakeisti žmonių darbo ir gyvenimo būdą. Bendras skaičius yra mažesnis nei Covid
eros piko, kai 2021 m. buvo parduota apie 340 mln.
Iki šiol dauguma dirbtinio intelekto kompiuterių pardavimų
buvo vykdomi pagal numatytuosius nustatymus. Kompiuterių gamintojai į visas
savo našesnes produktų linijas įtraukia neuroninio apdorojimo lustus, kurie
įgalina kai kurias įrenginyje esančias dirbtinio intelekto funkcijas.
„Pirkėjai, šiandien renkasi dirbtinio intelekto
kompiuterius, nebūtinai tai daro dėl dirbtinio intelekto“, – teigė Jiteshas
Ubrani iš rinkos tyrimų bendrovės IDC, kuri stebi kompiuterių pardavimus. „Jie
tai daro todėl, kad esant tam tikram našumo lygiui nėra alternatyvos.“
„Nvidia“ kompiuteriai dabar yra maža jos verslo dalis.
Tačiau bendrovė gali pasigirti dideliu patrauklumu šiame segmente, o tai yra
geras ženklas jos naujausioms pastangoms. Su kompiuteriais susijusios „Nvidia“
pajamos per finansinius metus, pasibaigusius sausio mėnesį, išaugo 41 % ir
siekė šiek tiek daugiau nei 16 mlrd. USD, iš dalies dėl naujų vaizdo žaidimų
technologijų įvedimo. lustų, priklausančių populiariam bendrovės prekės ženklui
„Blackwell“. Remiantis IDC duomenimis, bendras asmeninių kompiuterių pardavimų
skaičius per kalendorinius metus išaugo tik 8 %.
Ar „Nvidia“ toliau žengs žingsnį į priekį su savo asmeninių
kompiuterių lustomis, bus jos prekės ženklo galios ir glaudaus ryšio su
dirbtinio intelekto bumu išbandymas.
Tikriausiai „Nvidia“ bus daug lengviau parduoti žmonėms ir
įmonėms naujus kompiuterius, paruoštus dirbtiniam intelektui, nei „Intel“ ar
AMD – arba, tiesą sakant, „Apple“, kuri taip pat turi populiarią kompiuterių
liniją, kurioje naudojami vietiniai lustai.
„Nvidia“ iškilimas nebus be iššūkių – didžiausias iš jų gali
būti programinės įrangos lipnumas, susikaupęs aplink „Intel“ ir AMD
procesorius. Jie naudoja pagrindinę lustų architektūrą, vadinamą x86. Tačiau
programinė įranga, veikianti x86 procesoriuose, turi būti pritaikyta, kad gerai
veiktų su „Nvidia“ ar „Apple“ „Arm“ pagrindu sukurtais lustais.
Yra „Microsoft Windows“ operacinės sistemos versija, skirta
„Arm“ pagrindu sukurtiems lustams, o programinės įrangos inžinieriai kuria
daugiau programų „Arm“, nes „Arm“ pagrindu sukurtų asmeninių kompiuterių
skaičius auga. Tačiau „Arm“, kaip asmeninių kompiuterių platforma, išlieka
programinės įrangos kūrimo trūkumas, palyginti su x86, įskaitant tokias sritis,
kaip žaidimai, kurie išlieka svarbia „Nvidia“ galutine rinka.
Tačiau galiausiai „Nvidia“ atėjimas į asmeninių kompiuterių
procesorių rinką, greičiausiai, dar labiau sumažins likusį x86 pranašumą, ypač
„Windows“ pagrindu veikiančių kompiuterių pasaulyje, kur naujiems „Arm“
pagrindu veikiantiems žaidėjams buvo sunku įsitvirtinti.
„Intel Inside“ veikė daugelį metų. Tačiau technologijų
srityje net įsimintini rinkodaros šūkiai turi galiojimo laiką.“ [A]
„Arm
Holdings“ licencijuoja pagrindinius, „Nvidia“ naudojamus, brėžinius. Lustus
gamina Taivano gamintojai. Ką veikia „Nvidia“? Tik užsiima rinkodara?
„Nvidia“ veikia, kaip puslaidininkių įmonė be fabrikų. Jie
toli gražu neužsiima vien rinkodara, jie tvarko sudėtingiausius, vertę
kuriančius, aparatinės ir programinės įrangos kūrimo etapus: individualios
architektūros projektavimą ir programinės įrangos ekosistemos kūrimą.
Jos pagrindiniai vaidmenys apima:
1. Architektūrinis projektavimas ir inžinerija
Nors „Arm“ teikia pagrindinius brėžinius (instrukcijų
rinkinio architektūrą), „Nvidia“ inžinieriai, remdamiesi šiomis pagrindinėmis
koncepcijomis, metų metus kuria savo labai pritaikytas grandines, atminties
kelius ir apdorojimo logiką (pvz., savo GPU architektūras ir dirbtinio
intelekto greitintuvus, tokius, kaip „Blackwell“).
2.
Programinės įrangos ekosistemos (pvz., CUDA)
Didžiausias
„Nvidia“ konkurencinis pranašumas yra ne tik jų lustai, bet ir CUDA platforma –
patentuota programinės įrangos sritis, leidžianti kūrėjams iš tikrųjų panaudoti
lustus dirbtinio intelekto mokymui ir bendriems skaičiavimams. Jie investuoja
didžiules sumas į mokslinius tyrimus ir plėtrą, kad užtikrintų, jog jų
aparatinė įranga sklandžiai veiktų su pažangiausiomis pasaulyje dirbtinio
intelekto sistemomis (pvz., „PyTorch“ [B]).
3. Sistemų integracija ir platformų kūrimas
„Nvidia“ ne tik parduoda atskiras mikroschemas; ji
projektuoja ištisas duomenų centrų pagrindines plokštes, tinklo sąsajas ir
didžiulius skaičiavimo klasterius (pvz., jų DGX superkompiuterius). Jie
išsiaiškina, kaip tūkstančiai lustų ir aušinimo sistemų nepriekaištingai
bendrauja petabaitų per sekundę greičiu.
4. Tiekimo grandinės orkestravimas
„Nvidia“ valdo neįtikėtinai sudėtingą savo projektavimo
pateikimo liejykloms (pvz., „TSMC“ Taivane) ir pažangiems pakavimo
specialistams procesą, mikroskopinius brėžinius paversdama milijardais fizinių
tranzistorių.
Perkeldama neįtikėtinai brangią, kapitalo reikalaujančią,
gamybą specializuotoms liejykloms, „Nvidia“ atlaisvina šimtus milijardų
kapitalo, kad galėtų visiškai sutelkti dėmesį į mokslinius tyrimus ir plėtrą
bei dominuoti programinės įrangos lygmenyje.
A. 'Nvidia Inside' Can Work in PC Market --- The world's
only $5 trillion company can sell the concept that AI computing won't be
confined to data centers. Gallagher, Dan; Fitch, Asa. Wall Street Journal,
Eastern edition; New York, N.Y.. 03 June 2026: B11.
B. „PyTorch“
yra labai populiari, atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, daugiausia
naudojama giliesiems neuroniniams tinklams kurti ir mokyti. Sukurta „Meta“
dirbtinio intelekto tyrimų laboratorijos (FAIR) 2016 m., ji parašyta Python ir
C++ kalbomis ir tapo pirmaujančia technologija pažangiausiems dirbtinio
intelekto projektams.
Pagrindiniai „PyTorch“ ramsčiai
Ši sistema iš esmės pagrįsta dviem pagrindinėmis savybėmis:
• Tenzorių skaičiavimas: ji tvarko daugiamačius masyvus
(tenzorius), panašiai į „NumPy“, tačiau sklandžiai juos spartina, naudodama
tokią aparatinę įrangą, kaip GPU ir TPU.
• Automatinis diferencijavimas (Autograd): joje yra
įmontuotas variklis, kuris seka matematines operacijas operatyviai,
automatiškai apskaičiuodamas tikslius gradientus, reikalingus neuroninio tinklo
mokymui.
_________________________________________
Kodėl naudojama „PyTorch“
„PyTorch“ tapo numatytuoju pagrindinių technologijų
organizacijų (įskaitant „OpenAI“, „Tesla“ ir „Microsoft“) pasirinkimu dėl kelių
skirtingų privalumų:
1. Dinaminiai skaičiavimo grafikai
Skirtingai nuo tradicinių sistemų, kurios naudoja statinius
grafikus (kur modelio struktūra turi būti visiškai sukompiliuota, prieš
paleidžiant), „PyTorch“ naudoja „Define-by-Run“ metodą. Matematinis grafikas
kuriamas dinamiškai, kai vykdomas kodas. Tai leidžia kūrėjams keisti neuroninio
tinklo elgseną vykdymo metu, naudoti vietinius „Python“ ciklus ir daug lengviau
keisti kintamo ilgio duomenų (pvz., teksto sakinių) mastelį.
2. Vietinė „Python“ integracija („Pythonic“)
„PyTorch“ nesijaučia, kaip atskira kalba; ji sklandžiai
integruojasi su „Python“ ekosistema. Tai leidžia ją lengvai skaityti ir
kūrėjams naudoti standartinius „Python“ paketus, objektinį struktūrizavimą ir
vietinius klaidų šalinimo įrankius (pvz., pdb arba standartinius IDE lūžio
taškus).
3. Neprilygstamas dominavimas tyrimuose
Kadangi ji skatina greitus eksperimentus, ji užima didžiulę
lyderystę akademiniuose tyrimuose, turėdama daugiau, nei 85 % tyrimų dalį,
palyginti su konkuruojančiomis sistemomis, tokiomis, kaip „TensorFlow“. Kai
sukuriami nauji dirbtinio intelekto modeliai, jų šaltinio kodas beveik visada
pirmiausia publikuojamas „PyTorch“.
4. Didelės gamybinės galimybės
Nors tokie įrankiai, kaip „TorchScript“ yra labai lankstūs
tyrimų metu, jie leidžia kūrėjams serializuoti „PyTorch“ modelius į
struktūrizuotą, labai optimizuotą grafų režimą. Tai reiškia, kad modelį galima
intuityviai sukurti, naudojant „Python“, o tada sklandžiai perkelti į
greitaeigę C++ vykdymo aplinką realioms įmonės diegimo sistemoms.
5. Masyvi bendruomenė ir ekosistema
„PyTorch“ yra generatyvinio dirbtinio intelekto bumo
pagrindas. Tai yra pagrindinis variklis, skirtas geriausiems pramonės
įrankiams, įskaitant [„Hugging Face Transformers“](https://hugging face.co)
biblioteką kalbos apdorojimui, „TorchVision“ vaizdų modeliams ir pagrindinius
modelius, tokius, kaip „OpenAI“ „ChatGPT“ ir „Stable Diffusion“.
__________________________________________
Dažnos programos
Kūrėjai naudoja oficialią „PyTorch“ biblioteką, kad galėtų
valdyti technologijas įvairiose srityse:
• Natūralios kalbos apdorojimas: didelių kalbų modelių (LLM)
maitinimas, mašininis vertimas ir teksto generavimas.
• Kompiuterinė rega: save vairuojančių, automobilių
algoritmų (pvz., „Tesla Autopilot“) valdymas, objektų aptikimas ir generatyvus
meno kūrimas.
• Pastiprinimasis mokymasis: sudėtingų dirbtinio intelekto
agentų kūrimas robotikai, strateginiams žaidimams ir modeliavimo sistemoms.