Публикация

Cognitive Framework | Power Law: почему я считаю, что NVIDIA по-прежнему является главным победителем в области ИИ? Несколько дней назад я порекомендовал книгу Питера Тиля «From Zero to One». Больше всего меня впечатлило не то, что «конкуренция — игра для проигравших», а модель мышления, способная анализировать почти все отличные компании — закон степени. Когнитивная структура | Закон степени Многие изучают компанию и сначала смотрят на частное образование, доход, прибыль и денежный поток. Конечно, это важно, но, на мой взгляд, ещё важнее сначала ответить на один вопрос: есть ли шанс стать тем, кто отнимет подавляющее большинство ценности отрасли? Обычно я использую четыре вопроса закона власти для вынесения суждений. Победитель получает всё: Это индустрия «победитель получает всё»? Не каждая отрасль производит супергигантов. Кейтеринг, одежда, недвижимость — чаще всего многие компании зарабатывают вместе. Но индустрия ИИ-чипов отличается; она больше похожа на поисковую систему, социальную платформу или операционную систему. Когда ты ведёшь, ты только опережаешь других. Причина, по которой NVIDIA соблюдает закон мощности, в первую очередь связана с тремя преимуществами: во-первых, сетевые эффекты — чем больше людей ими пользуются, тем ценнее он становится, как и WeChat — им пользуются все, поэтому новички продолжают им пользоваться. NVIDIA не только продаёт видеокарты, но и создала платформу для разработки под названием CUDA. Её можно назвать «Windows» мира ИИ: чем больше разработчиков, тем богаче программное обеспечение и чем более распространённое ПО, тем больше разработчиков оно привлекает, в итоге формируя всё более сильную экосистему. Во-вторых, это экономика масштаба. Чем крупнее компания, тем очевиднее преимущество. NVIDIA ежегодно инвестирует десятки миллиардов долларов в НИОКР, что позволяет ей заранее обеспечивать передовые мощности по производству пластин и привлекать ведущих мировых специалистов в области искусственного интеллекта — преимущество, которое небольшим компаниям трудно воспроизвести. В-третьих — эффект бренда. Сегодня многие компании, создающие дата-центры на базе ИИ, сначала думают о NVIDIA, и сам бренд стал конкурентным преимуществом. Изображение Секретная ставка: Это ставка на будущее, в которое другие не верят? Любимый вопрос Питера Тиля: «Что важного, во что вы верите, но с чем большинство людей не согласны?» Почти у всех великих компаний есть свой собственный «антиконсенсус». Антиконсенсусная политика Nvidia тогда заключалась в том, чтобы настаивать на инвестициях в CUDA. Двадцать лет назад большинство думало, что видеокарты предназначены только для игр, но NVIDIA верила, что в будущем они станут универсальными вычислительными платформами. Когда появился ChatGPT, все поняли, что больше всего ИИ нужен видеопроцессор. Многие видят бум ИИ, но я вижу, как стратегия, которая сохранялась двадцать лет, наконец-то реализуется. Изображение Уход от конкуренции: Затруднило ли это уход клиентов? Настоящая проблема не в том, что продукт лучше, а в том, что даже если клиенты захотят сменить, это очень сложно. Если компания в области искусственного интеллекта уже вложила десятки миллионов долларов в создание всех своих моделей на CUDA, то смена платформ означает, что инженерам придётся заново учиться, перерабатывать код и переучивать модели, что требует огромных затрат времени и финансов. Многие компании не просто хотят сменить компанию — они просто не могут себе этого позволить. Это стоимость миграции, и это один из самых крепких рвов. Изображение Rule Setter: Начали ли они устанавливать отраслевые правила? Думаю, это самое страшное в Nvidia. Многие думают, что она продаёт GPU, но на самом деле она продаёт всю инфраструктуру ИИ. CUDA — это программная платформа для разработки ИИ, по сути, операционной системы в мире ИИ; DGX — это суперкомпьютер, специально разработанный для обучения ИИ. Предприятия могут быстро обучать крупные модели, не создавая их с нуля; NVLink можно понимать как «магистраль» между GPU. Обучающие модели, такие как ChatGPT, требуют сотен или тысяч GPU, работающих одновременно. NVLink позволяет этим GPU общаться с высокой скоростью, как многие компьютеры, превращающиеся в суперкомпьютеры; InfiniBand действует как вся «высокоскоростная железнодорожная сеть» ИИ-дата-центра, соединяя серверы и GPU для обеспечения массовой передачи данных; иначе даже самые мощные GPU будут тратить производительность в ожидании данных; AI Factory — это новая концепция, на которой Дженсен Хуанг в последние годы акцентировал — ранее компании покупали серверы; в будущем они приобретут «умную фабрику», способную непрерывно производить модели и сервисы ИИ. От GPU, серверов и сетевого оборудования до разработки программного обеспечения и развертывания моделей — NVIDIA предлагает почти полноценное решение. То, что покупают компании, — это уже не просто чип, а целая экосистема ИИ. По мере того как всё больше компаний строят дата-центры на базе ИИ согласно вашим стандартам, ваша конкуренция перестаёт быть с конкурентами, а определяет будущее развитие всей отрасли. Изображение Насколько я понимаю, закон степени никогда не был про предсказание роста или падения цен на акции; он действительно научил меня определить, способна ли компания стать победителем, который «забирает большую часть стоимости отрасли». Финансовые отчёты определяют настоящее будущее компании; её бизнес-модель, экосистема и конкурентные преимущества определяют её будущее. Короче говоря: GPU — это просто продукты, которые продаёт NVIDIA, а CUDA, DGX, NVLink, InfiniBand и AI Factory — это настоящие экосистемы, которые строят её ров.