Взрывной рост спроса на ChatGPT и другие сервисы искусственного интеллекта потянул вверх капитализацию мировых производителей полупроводниковой продукции. Первой волну поймала американская Nvidia, чьи процессоры оказались эффективными для обучения нейросетей.

ИИ-революция

Собственно, графические процессоры и раньше были востребованы в технологиях ИИ. Например, в автомобильной промышленности, а точнее, в создании систем беспилотных авто. Но все же роботы на дорогах — это нишевая тема, а сейчас искусственный разум рвется в повседневную жизнь каждого человека.

Речь идет о взрывном росте популярности таких ИИ-сервисов, как ChatGPT. Разработанный компанией OpenAI (один из ее основателей — Илон Маск), этот чат-бот с искусственным интеллектом удивил массового пользователя способностью выполнять широкий спектр когнитивных задач — от поиска ответа на интересующий вопрос до возможности написать программный код, стихотворение или учебный реферат. Рядовой потребитель с удивлением обнаружил, что ChatGPT может самостоятельно генерировать тексты объемом до 25 тысяч слов, описывать изображения или вот, например, недавно он успешно сдал экзамен на адвоката.

Сейчас ChatGPT называют самым быстрорастущим цифровым сервисом в истории. После запуска в конце ноября прошлого года всего за пять дней своего существования он привлек миллион пользователей, а за два месяца преодолел отметку в 100 млн клиентов. По итогам апреля ежемесячное число посетителей сайта сервиса составила впечатляющее 1,8 млрд человек (см. график 1).

Помимо ChatGPT в мире набирают популярность другие связанные с искусственным интеллектом сервисы. Это, например, Rytr и Jasper (написание текстов), Replica (разговоры на любые темы), Elsaspeak (изучение языков), Aiseo (продвижение сайта в поисковых системах), Copilot (написание программных кодов) и многие другие. В борьбу за лидерство в сфере ИИ бросились и хайтек-гиганты, включая Google, Amazon, Meta. В частности, Google в ближайшее время должен запустить свой чат-бот LaMDA, который, по заявлениям разработчиков, содержит 540 млрд параметров, что почти в три раза больше, чем у ChatGPT.

Аналитики говорят, что в ближайшем будущем технологии ИИ проникнут в широкие сферы повседневной жизни человека, а также станут важным инструментом в развитии экономики и бизнеса, где роботизированным решениям будет отводиться большая роль, например, в маркетинге, инжиниринге, проектировании, в налаживании цепочек поставок. По прогнозам Next Move Strategy Consulting, в 2023 году глобальный рынок искусственного интеллекта достигнет 208 млрд долларов, а к 2030 году — 1,8 трлн долларов. И как раз для развития этих перспективных технологий особенно подходит такое «железо», как графические процессоры.

Новый суперкомпьютер Nvidia с поддержкой вычислений для ИИ может интегрировать до 256 чипов Nvidia Grace Hopper

Для обучения нейросетей в технологиях ИИ лучше подходят графические процессоры, которые раньше особенно любили геймеры и майнеры криптовалют. В их производстве порядка 80% мирового рынка занимает Nvidia

 Робот присел на GPU

Технологии графических процессоров GPU развивались бок о бок с другими аппаратными решениями, нацеленными на быструю обработку информации и широко применяемыми в компьютерной технике. Прежде всего это центральные процессоры (CPU), которые сейчас являются главным вычислительным инструментом любого персонального компьютера. Ранее GPU и CPU были нацелены на решение разных задач, так как работают на разных принципах: CPU спроектированы таким образом, чтобы, упрощенно говоря, последовательно выполнять цепочки вычислений, в то время, как GPU могут одновременно оперировать огромным количеством независимых между собой вычислений. Получается, что если подавать на графический процессор большой объем независимых математических задач, то он справляется с их решением значительно быстрее, чем центральный процессор. В свое время это свойство графических процессоров хорошо подошло для майнинга криптовалюты (здесь важно в максимально короткий срок из миллионов комбинаций подобрать один ключ для получения виртуальной прибыли). Сейчас же GPU оказались особенно эффективным и быстрым инструментом для развития алгоритмов искусственного интеллекта и обучению нейросетей. «Практически все вычисления, необходимые для ИИ, можно свести к операциям с многомерными векторами, которые как раз оптимально обрабатывать, используя графические процессоры, — объясняет Алексей Ермаков, преподаватель факультета игровой индустрии и киберспорта университета “Синергия”. — Максимально быстрые операции с алгебраическими объектами, в виде которых и обрабатывается видеосигнал, сейчас наиболее популярны, например, в обработке естественного языка и создания языковых моделей».

Последние два десятилетия Nvidia является лидером на мировом рынке графических процессоров с долей рынка порядка 80%, остальные 20% занимает ее основной конкурент — другой американский производитель микроэлектроники — AMD, акции которого сейчас тоже стремительно растут.

На фоне этого невыгодно выглядит положение такого крупнейшего мирового производителя CPU, как Intel: эта компания в первом квартале 2023 года получила крупнейший в своей истории убыток в размере 2,8 млрд долларов. Пытаясь ухватить благоприятный тренд, Intel стремится развивать свою линейку графических процессоров, но пока видимых достижений не наблюдается. Тем временем на крупной выставке Computex, открывшейся на прошлой неделе, Дженсен Хуанг делал громкие заявления о том, что CPU уже отжили свой век. Они продолжат использоваться, например, в рассчитанной на массового потребителя компьютерной технике. Но в сегменте перспективных профессиональных вычислительных центров, связанных в том числе с развитием технологий искусственного интеллекта, лучше подойдут GPU.

Этот тезис Дженсен Хуанг доказывал на своей презентации, где он заявил о существенной разнице в производительности, энергоэффективности и стоимости серверов на базе CPU и GPU. Так, по его словам, чтобы обучить одну большую языковую модель (LLM), понадобится 960 серверов на базе CPU или всего два сервера на базе GPU. Это существенная разница, в том числе в энергоэффективности и стоимости. Процессорные системы обойдутся компаниям в 10 млн долларов и потребуют для этого 11 ГВт/час энергии, тогда как система на GPU обойдется в 400 тыс. долларов и потратит всего 0,13 ГВт/час — производительность при этом останется одинаковой.

Светлое пятно в ожидании рецессии

Взлет акций NVidia повлек за собой и рост стоимости других компаний, связанных с технологиями искусственного интеллекта. По оценкам Reuters, всего за неделю рост акций компаний, связанных с ИИ, в общей сложности повысил их капитализацию на 300 млрд долларов. Например, почти на 10% подорожали бумаги таких производителей программного обеспечения для ИИ, как американские C3.ai и Palantir Technologies. Подросли бумаги Microsoft, Apple, Alphabet, Amazon, которые, как мы говорили выше, обещают в ближайшее время выводить на рынок связанные с ИИ продукты.

Наконец, знаковым выглядит рост акций ведущих мировых производителей базовой полупроводниковой продукции. Пошли в рост акций голландской ASML (Advanced Semiconductor Materials Lithography) и тайваньской TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited), продукция которых используется при производстве процессоров, в том числе той же Nvidia.

«Например, стоимость акций производителя полупроводниковых чипов и компонентов Marvell Technology взлетела на 32 процента на заявлении ее руководства о том, что выручка компании в сегменте решений для ИИ как минимум удвоится в текущем финансовом году и продолжит расти быстрыми темпами в последующие годы, — комментирует Игорь Додонов, аналитик финансовой группы “Финам”. — По-видимому, на фоне общей не самой радостной картины на рынках, омрачаемой спорами по потолку госдолга США, ожиданиями рецессии в ведущих странах, высокой инфляцией и жесткой монетарной политикой центробанков, инвесторы увидели в ИИ единственное светлое пятно, точку роста и принялись рьяно скупать акции имеющих отношение к ИИ компаний».

Дженсен Хуанг, основатель и глава Nvidia: центральные процессоры (СPU) уже отжили свой век, и наступает эра выпускаемых его компанией графических ускорителей (GPU), которые гораздо быстрее могут решать задачи обучения нейросетей

В мире началась ИИ-революция. Вместе с ростом стоимости Nvidia на биржах в общей сложности на 300 млрд долларов подскочили цены акций других компаний, связанных с технологиями искусственного интеллекта

 Китайский фактор

Купаясь в повышенном внимании к своей деятельности, руководство Nvidia использует возможность громко заявить и о проблемах. К ним относится развязанная в конце прошлого года американским руководством страны «война чипов» между США и Китаем, в ходе которой Вашингтон запретил Nvidia и другим своим высокотехнологичным компаниям поставлять полупроводниковую продукцию в КНР. На днях в интервью Financial Times Дженсен Хуанг заявил, что это может нанести огромный ущерб американской технологической отрасли и что экспортный контроль связывает Nvidia по рукам и ногам, лишая ее возможности продавать передовые чипы на одном из крупнейших рынков. По оценкам, до введения ограничений на долю Китая приходилось более одной пятой всех продаж Nvidia, и потеря этого рынка больно бьет по бизнесу компании.

Но особенно волнует американскую корпорацию то, что поднимают голову китайские производители графических процессоров, которые в будущем могут составить Nvidia конкуренцию. По данным Worldview by Stratfor, глобально Китай уже почти вышел на третье место по производству полупроводников, обогнав США и уступая только Тайваню, Южной Корее и Японии (см. график 2). Наращивает темп КНР и в области выпуска GPU, к наиболее активным китайским компаниям в этой области относятся, например, Huawei, Biren, Innosilicon. «Китайские производители GPU, такие как Huawei, Bitmain и другие, стремятся стать конкурентоспособными на мировом рынке, они инвестируют в разработку и производство собственных GPU, и в будущем их продукты могут составить конкуренцию американским и другим производителям. Хотя пока китайские производители GPU не достигли такой же степени признания, как Nvidia и AMD», -— комментирует Дмитрий Мазанов, специалист IT-компании Arbitroom.

Так как компаниям Nvidia, AMD и другим американским разработчикам чипов запрещено поставлять продукцию в Россию, то в будущем китайские производители могут стать значимыми поставщиками графических процессоров в РФ, где тоже растет спрос на сервисы искусственного интеллекта. По данным АНО «Цифровая экономика», объем российского рынка ИИ оценивается по итогам прошлого года в 635 млрд рублей, и, по прогнозам этой организации, к 2030 году вклад ИИ в российский ВВП может составить 2%.

Например, Сбер декларирует, что финансовый эффект от внедрения ИИ в компании только по итогам 2022 года составил более 230 млрд рублей. Публично говорят об эффективности использования ИИ в своей деятельности маркетплейс Ozon, ретейлер X5 Group, «Авито» и многие другие. А для массовых пользователей в апреле этого года «Яндекс» запустил ИИ-сервис для генерации изображений «Шедеврум», Сбер в тестовом режиме запустил альтернативу ChatGPT — сервис GigaChat. «Решения на основе искусственного интеллекта постепенно внедряются во многие российские системы: от контроля дорожного движения до, например, контроля погрузки высотных грузов, когда на видео фиксируется, на сколько градусов отклоняется трос, и на основании этих данных создается система предупреждения аварийных ситуаций, -— рассказывает Роман Дементьев, генеральный директор компании “АТБ Электроника” (производство электронного оборудования промышленного назначения). — Мы видим много команд, которые начали разработку сервисов на основе ИИ. К нам обращаются за аппаратными решениями как стартапы, так и сформировавшиеся вендоры и интеграторы, внедряющие свои решения в промышленности и государственном секторе. В перспективе двух-трех лет, когда решения с использованием ИИ пройдут этап тестирования у заказчиков и перейдут в стадию активного внедрения, спрос на процессоры в России значительно повысится».

В самой России графические процессоры массово не производятся, и перспективы здесь выглядят туманно (производство ведущих российских брендов «Байкал» и «Эльбрус» в большей степени связано с CPU), но пока участники российского ИТ-рынка не видят их дефицита в стране. Впрочем, уже сейчас стоит приготовиться к тому, что спрос на такие аппаратные решения будет расти и в условиях санкций нужно будет придумывать способы его удовлетворения. Хотя, с другой стороны, не стоит и впадать в эйфорию относительно головокружительных перспектив искусственного интеллекта. Биржевые аналитики уже сейчас говорят о рисках образования финансового пузыря. «Признаки образования пузыря мы можем видеть уже сейчас, — указывает Игорь Додонов из “Финама”. — В частности, акции Nvidia торгуются с такими коэффициентами, которые представляются заметно завышенными, даже учитывая хорошие перспективы роста бизнеса компании. Риск состоит в том, что, если темпы развития ИИ вдруг перестанут соответствовать нынешним сверхоптимистичным ожиданиям, разочарование может оказаться сильным, что, в свою очередь, отразится и на стоимости акций ИИ-компаний».