Китай розгорнув масштабну модель штучного інтелекту без використання чипів Nvidia. Водночас OpenAI розробила підходи, що скорочують потребу у цих компонентах, знизивши витрати на інференс більш ніж удвічі. Попри це, акції Nvidia зросли.
Ситуація заслуговує окремого розгляду. OpenAI входить до числа основних корпоративних клієнтів Nvidia (NVDA). Проте ринкова вартість компанії пішла вгору, навіть після анонсу суттєвого скорочення попиту на її чипи.
OpenAI скорочує витрати на інференс на двох напрямках
Перший напрямок – програмні рішення. За даними The Information, інженерам OpenAI вдалося застосувати нові підходи з оптимізації, що дозволили скоротити витрати на інференс більш ніж на 50%. Технічну документацію компанія поки не оприлюднила.
Таке зниження дає змогу обмежити кількість чипів Nvidia, необхідних для обслуговування частини трафіку ChatGPT. OpenAI може використати ці переваги для зменшення тарифів або підвищення лімітів споживання послуг.
Другий напрямок – апаратне забезпечення. 24 червня OpenAI разом із Broadcom (AVGO) представили Jalapeño – перший чип власної розробки. За оцінками OpenAI, попередні випробування демонструють суттєве перевищення енергоефективності порівняно з актуальними чипами. Дизайн завершено за дев’ять місяців.
Перші партії Jalapeño заплановано розгорнути на рівні гігаватної потужності до кінця 2026 року, головним партнером виступає Microsoft. Водночас ядро бізнес-процесів OpenAI наразі залишається пов’язаним із інфраструктурою Nvidia, попри суттєві інвестиції у співпрацю з Broadcom.
Великі технологічні компанії прискорюють розробку власних чипів
OpenAI не є унікальним прикладом. Корпорація Google створює власні тензорні процесори ще з 2016 року, а Amazon реалізувала аналогічний підхід. За оцінкою TrendForce, у 2026 році на систему на базі ASIC припадатиме 27,8% поставок серверів для ШІ — найвищий показник з 2023 року.
В аналітичному зрізі TrendForce фіксується прискорення темпів зростання сегменту кастомних чипів, які вперше можуть випередити GPU Nvidia. Broadcom і Marvell утверджуються як ключові виробники рішень для специфічних задач, розширюючи власний вплив у галузі.
Обмежувальні заходи відіграють аналогічну роль у Китаї. Компанія Meituan нещодавно навчала модель LongCat-2.0 із числом параметрів 1,6 трлн на основі локальних чипів, без залучення рішень Nvidia.
Чому акції Nvidia продовжують зростати
Конкурентний тиск очевидний, проте економічна статистика пояснює поточну стабільність. Вартість акцій Nvidia підвищилася майже на 2% станом на 30 червня – досягнувши оцінки $4,8 трлн. За останній фінансовий звіт обсяг виручки підрозділу обробки даних збільшився на 75% – до рекордних $62,3 млрд за квартал.
Основна зона підвищеного ризику виникає у сфері інференсу, а не навчання моделей. Nvidia зберігає домінування у навчанні нейронних мереж, де програмне середовище CUDA залишається стандартом для розробників із 2006 року. Кастомні чипи поки що поступаються гнучкістю.
Nvidia активно працює над захистом позицій і на ринку інференсу. На конференції GTC було представлено платформу Rubin, яка, за запевненням компанії, дозволить знизити витрати на інференс на один токен у 10 разів порівняно з Blackwell. Зменшення вартості зазвичай стимулює подальше зростання обсягів обчислень та попиту.
Далеко не всі фінансові учасники поділяють цей оптимізм: частина інституційних інвесторів переводить капітал у акції інших чипових компаній, очікуючи посилення тренду на локалізацію інференсу. Примітно, що прогнози Nvidia щодо наступного кварталу не містять розрахунків поради на китайському ринку, і все ж компанія декларує стійкий надлишковий попит.
Кожен доступний чип компанія реалізує без залишків. Фундаментальне питання полягає у швидкості, з якою найбільші замовники зможуть відмовитись від її апаратного забезпечення швидше, ніж розширюється сам ринок.
