БІН-ДЖЕН ХОН
Генеративний штучний інтелект, зокрема ChatGPT, захопив інвестиційний світ останніми місяцями, і такі компанії, як Microsoft (MSFT) і Google (GOOG) (GOOGL) мають помітили.
Хоча деякі переваги (і підводні камені) технології можуть бути перейти до найбільших у світі технологічних компаній, передових напівпровідникових компаній, таких як Nvidia (NASDAQ:NVDA) також може виграти від цієї тенденції, заявила інвестиційна компанія KeyBanc Capital Markets.
У дослідницькій записці аналітик Джон Він сказав, що Nvidia (NVDA) є «явним бенефіціаром» серед напівпровідникових компаній для генеративного штучного інтелекту завдяки важким потребам цієї технології в обчисленнях.
Спеціально для ChatGPT OpenAI, який має деякі проблеми, про що свідчить Microsoft (MSFT) останній захист свого чат-бота для нової пошукової системи Bing, яка базується на технології ChatGPT. Він вважає, що навчальний кластер, який допоможе навчити модель мови трансформатора, використовує приблизно 10 000 графічних процесорів A100 від компанії під керівництвом Дженсена Хунага.
«За 10 тис. дол [average selling prices]це означатиме ~100 мільйонів доларів доходу», – написав Він у примітці для клієнтів.
Він додав, що ChatGPT, ймовірно, також використовує графічні процесори для висновків ШІ, хоча кількість, необхідна для цього завдання, вважається «значно меншою», ніж потреба в навчальному кластері.
Незважаючи на ці можливості, не все так райдужно для використання GPU, коли справа доходить до генеративного ШІ.
Деякі компанії, наприклад Google (GOOG) (GOOGL), може використовувати тензорні процесори, або TPU, для власного навчання. Він додав, що Google, ймовірно, використовує TPU для Bard, виходячи з розмов. Однак аналітик зазначив, що використання TPU навряд чи матиме «значну перевагу в операційних витратах» порівняно з GPU.
Раніше цього місяця Google (GOOG) (GOOGL) розкритий свій чат-бот Bard у поспішній відповіді Microsoft (MSFT)-угода OpenAI, а також неперевершена подія відбувся в Парижі, демонструючи кілька оновлень, пов’язаних зі штучним інтелектом не вдалося вразити аналітиків.
Крім того, існують проблеми з витратами, оскільки оціночна вартість виконання запиту ChatGPT становить від 30 центів до 1 долара, додав Він, що значно нижче вартості виконання традиційного пошукового запиту Google, яку він оцінює в одну соту цента. . Інші аналітики мають оцінюється Google витрачає приблизно одну п’яту цента на пошуковий запит.
Nvidia (NVDA) GPU A100 має середню продажну ціну приблизно 10 000 доларів США, тоді як H100, представлений у березні минулого рокумає ASP близько 25 000 доларів США.
Таким чином, компанії можуть прагнути знизити витрати на навчання великих мовних моделей або LLM якомога нижче, використовуючи альтернативні мікросхеми, наприклад, такі як AMD (AMD) MI300.
Окрім AMD (AMD), Він додав Broadcom (AVGO), Intel (INTC), Micron Technologies (MU) і Marvell Technologies (MRVL), ймовірно, також отримають вигоду від генеративного ШІ.
Інші компанії також можуть відмовитися від графічних процесорів і зосередитися на спеціальному кремнієвому процесорі, щоб зберегти низькі витрати, як Amazon (AMZN) покінчив зі своїм Процесор Graviton ARM та інші серверні проекти на основі ARM.
Однак маятник може повертатися в бік Nvidia (NVDA), запропонував Вінь.
“[W]З огляду на те, що хмарні провайдери все частіше прагнуть скоротити капітальні витрати, масові звільнення в техніці та зростання процентних ставок, зростає невизначеність щодо того, наскільки агресивні ці хмарні проекти й надалі будуть фінансуватися», – пояснив Він. «Ми вважаємо, що ці тенденції можуть означати зрушення назад до більшого використання торгового кремнію”, водночас забезпечуючи переваги для таких компаній, як Nvidia (NVDA).
Незважаючи на весь ажіотаж навколо цього, він все ще зароджується для розвитку генеративного штучного інтелекту та варіантів його використання поза чат-ботами. Тим не менш, «існує зростаючий тиск на ініціативи генеративного штучного інтелекту, щоб значно зменшити розбіжності у витратах із пошуком».
Для Nvidia (NVDA), довгостроковий загальний адресний ринок може бути «значною можливістю». з постійним прогресом компанії в області штучного інтелекту стає очевидним, що компанія зосереджується на просторі як способі стимулювання зростання.