U posljednjim godinama, vještačka inteligencija (AI) postala je ključna tehnologija koja oblikuje brojne industrije, od zdravstva i finansija do autonomnih vozila i zabave. Kako bi omogućili napredak u razvoju AI modela, kompjuterska snaga je postala presudna, a lider u tom segmentu tržišta je NVIDIA. Međutim, sve više novih kompanija pokušava preuzeti tržišni udio, nudeći alternativne čipove koji bi mogli omogućiti bolju efikasnost i performanse u specifičnim zadacima, poput inferencije modela. Idemo analizirati trenutnu situaciju na tržištu AI čipova, dominaciju NVIDIA, izazove za nove konkurente, te izglede za dugoročnu promjenu u industriji.

Dominacija NVIDIA u AI treningu: Nepobjedivost trenutnog ekosistema

NVIDIA se već nekoliko godina smatra liderom na tržištu AI hardvera, a njeni grafički procesorski čipovi (GPU) postali su de facto standard za treniranje velikih AI modela. Ovaj uspjeh nije samo rezultat snažnih performansi njenih GPU-ova, već i duboko razvijenog ekosistema koji uključuje CUDA (paralelni računarski okvir za GPU), NVLink (tehnologija za povezivanje više GPU-ova), kao i sofisticirane softverske alate za optimizaciju radnih zadataka.

Za preduzeća i istraživačke institute koji razvijaju napredne AI modele, treniranje na NVIDIA-ovim čipovima omogućava ne samo brzinu, već i jednostavnost integracije u postojeće radne tokove. Brzina tržišta je ključna, a trošak i rizik prelaska na nepoznate ili manje testirane alternative predstavljaju značajan izazov. Zbog ovoga, NVIDIA ostaje dominantni igrač na tržištu treniranja modela, jer je trenutni ekosistem previše ukorijenjen da bi mogao biti lako zamijenjen.

Inferencija: Novi „izazivači“ ulaze u Igri

Iako je NVIDIA dominantna u segmentu treniranja modela, konkurencija postaje značajnija u fazi inferencije, koja podrazumijeva korištenje prethodno treniranih modela za obavljanje predikcija ili izvršavanje zadataka u stvarnom vremenu. (U kontekstu vještačke inteligencije (AI), inferencija se odnosi na proces primjene već obučenog modela na nove podatke kako bi se donijeli zaključci ili predviđanja. Dakle, to je faza kada AI sistem koristi svoja prethodna saznanja (obučene parametre) da bi riješio konkretan problem ili odgovorio na pitanje.) Mnogi od novih „izazivača“ u AI hardverskoj industriji usmjereni su upravo na optimizaciju performansi za inferenciju, i to na specijalizirane načine koji mogu ponuditi bolje rezultate od NVIDIA-ovih čipova u određenim aplikacijama.

Kompanije poput Groq, SambaNova Systems i Cerebras Systems pozicioniraju se kao alternativni proizvođači čipova koji, prema njihovim tvrdnjama, nude bolje performanse za inferenciju, naročito u primjenama koje koriste velike modele kao što je Meta Facebook LLaMa. Ove kompanije se oslanjaju na vlastite optimizacije koje omogućavaju superiorne brzine inferencije u specifičnim aplikacijama. Međutim, važno je napomenuti da su ti dobitci u performansama često rezultat duboke integracije između hardvera i softvera koja je optimizirana za specifične modele. Za prosječnu firmu koja ne posjeduje interne timove visoko specijalizirane za ovu vrstu optimizacije, implementacija novih tehnologija može biti izuzetno izazovna.

 Prepreke za Novi Hardver: Ekosistem i Softver

Jedan od glavnih razloga zbog kojeg je tako teško zamijeniti NVIDIA u industriji je softverska integracija. NVIDIA je izgradila širok ekosistem alatki, okvira i biblioteka koje omogućavaju jednostavnu integraciju njihovih GPU-ova u postojeće AI radne tokove. CUDA (Compute Unified Device Architecture) je ključni element koji omogućava programerima i istraživačima da pišu paralelne računske zadatke koji se izvode na GPU-ovima. Mnogi od tih zadataka već su optimizirani za NVIDIA-ovu arhitekturu, što znači da je prebacivanje na alternativne hardverske platforme u praksi često ekvivalentno velikom trošku i vremenskom investiranju u razvoj novih softverskih rješenja.

Za nove kompanije koje žele konkurirati NVIDIA-u, najveći izazov je razviti ekvivalentnu softversku platformu koja omogućava jednostavnu integraciju s postojećim AI radnim procesima i modelima. Bez tih dodatnih slojeva integracije, alternative NVIDIA-ovim čipovima neće biti široko prihvaćene u industriji, jer preduzeća jednostavno neće imati vremena ni resursa za razvoj vlastitih softverskih rješenja koja će optimalno iskoristiti konkurentske čipove.

Dugoročni izgledi: Diverzifikacija i mogućnost zamjene

Iako trenutno dominira NVIDIA, dugoročno gledano, industrija će se vjerojatno diverzificirati. Kako sve više hiperskalerskih kompanija (kao što su Google, Microsoft i Amazon) te cloud platforme prepoznaju važnost kontrole nad cijelim tehnološkim ekosistemom, investicije u vlastite čipove postaju sve češće. Google-ov TPU, Microsoft-ov Maia i Tesla-ov Dojo samo su neki od primjera kako velike tehnološke kompanije ulažu u razvoj vlastitih AI čipova kako bi optimizirali radne tokove u svojim ekosistemima i smanjili zavisnost od vanjskih dobavljača poput NVIDIA-e.

Bitno je napomenuti da kompanije koje sam već ranije spomenuo, Groq, SambaNova Systems i Cerebras Systems, iako pozicioniraju se kao alternativni proizvođači čipova, već su na meti velikih investitora i investicionih fondova što će sigurno ubrzati njihov razvoj.

Međutim, ovakav prijelaz neće biti toliko brz. U narednih 18-24 mjeseca, NVIDIA će vjerojatno ostati dominantna na tržištu AI čipova za treniranje i inferenciju, jer se trenutni ekosistem i infrastruktura temelje na njihovim čipovima i softverskim alatima. Za uspješno usvajanje alternativnih rješenja, kompanije će morati pokazati da njihovi čipovi mogu pružiti slične ili bolje performanse, uz nisku cijenu integracije u postojeće sisteme.

Zaključak: Evolucija tržišta AI hardvera

Tržište AI čipova trenutno je pod dominacijom NVIDIA, koja je izgradila moćan ekosistem temeljen na GPU-ovima i CUDA platformi. Iako novi konkurenti poput Groq-a, SambaNova Systems-a i Cerebras Systems-a nude specijalizirane alternative koje mogu pružiti bolje performanse u određenim zadacima, trenutna prepreka za njihovu širu primjenu leži u nedostatku softverske integracije i potrebne optimizacije za širok spektar aplikacija.

Dugoročno gledano, očekuje se diverzifikacija tržišta, pri čemu će velikim tehnološkim kompanijama kao što su Google, Microsoft i Tesla biti u mogućnosti razviti vlastite rješenja koja će smanjiti njihovu zavisnost od NVIDIA. Ipak, izazov će biti u tome kako prenijeti ovu promjenu na širu industriju i omogućiti lakšu integraciju za sve korisnike.

Za sada, NVIDIA ostaje ključni igrač, ali tržište se razvija i konkurencija sigurno neće nestati. Za korisnike i preduzeća, odabir AI hardvera u budućnosti bit će složeniji, jer će osim performansi, sve više biti bitni faktori poput ekosistema, softverske podrške i mogućnosti integracije.