Чому Nvidia раптово звернулась до відкритого коду? Я зрозумів плани Дженсена Хуана!

Хуан Женьсюнь одночасно вперто захищає екосистему CUDA і закликає до відкритості – це здається суперечливим, але насправді це, ймовірно, найрозумніший крок Nvidia за останні роки.

11 серпня The Information повідомило, що Nvidia розробляє відкриту AI-модель Nemotron 4, і флагманська версія має досягти щонайменше одного трильйона параметрів, що вдвічі більше за Nemotron 3 Ultra, випущену у червні.

Водночас багаторічні обіцянки Nvidia щодо хмарних сервісів вже зросли до 28 млрд доларів США — приблизно вполовину більше, ніж рік тому.

Компанія, що продає GPU, навіщо вкладає величезні кошти у розробку безкоштовної AI-моделі?

Відповідь дуже проста:

Чим ширше поширюються відкриті моделі, тим вищий попит на AI-обчислення – а найбільшим постачальником GPU є саме Nvidia.

Перетворити AI з інструменту декількох гігантів на глобальну інфраструктуру

На даний момент закриті AI-моделі, такі як серія GPT від OpenAI, основні функції контролюються лише декількома компаніями.

Звичайним компаніям, для використання топових моделей, часто потрібно звертатися до хмарних сервісів, і попит на обчислення концентрується у OpenAI, Microsoft, Google та ін. великих платформах.

Але відкриті моделі зовсім інші. Компанії, розробники й навіть державні органи можуть завантажувати модель, налаштовувати під свої потреби і розгортати на власних серверах або у своїй хмарній інфраструктурі. І кожне окреме розгортання означає нову потребу в обчислювальній потужності.

А серцем обчислювальної потужності AI є GPU.

Віце-президент Nvidia з генеративного AI, Карі Бріскі, заявив, що Nvidia вкладається у Nemotron, бо вірить, що кожна компанія й кожна країна у майбутньому потребуватимуть передові відкриті моделі, доступні для використання.

По-простому:

Знизити поріг використання AI, дозволити більшій кількості людей увійти в епоху AI і підштовхнути більш багатьох купувати обчислювальну потужність.

У цій грі у Nvidia кілька ключових цілей

Перше – розширити клієнтську базу з декількох гігантів на весь ринок

Останні кілька років, найбільшими клієнтами чипів Nvidia для AI були Microsoft, OpenAI, Google, Amazon – тобто лише декілька гігантів. Хоча ці компанії купують багато GPU, вони також розробляють власні чипи для AI.

Якщо у майбутньому AI-застосування поширяться з кількох компаній по всьому бізнесу, то попит на обчислювальну потужність теж зростатиме від декількох супер-клієнтів до незліченної кількості компаній, стартапів та організацій.

Для Nvidia це означає набагато більшу базу клієнтів.

Друге — безкоштовна модель сама по собі є найкращим інструментом продажу GPU

Nemotron – відкритий, модель можна завантажити безкоштовно.

Але запуск моделі потребує обчислювальної потужності.

У липні цього року Хуан Женьсюнь в інтерв'ю заявив:

«Безкоштовний AI — це добре для заліза, безкоштовний AI — це добре для чипів»

Це вже пояснює логіку Nvidia:

Програмне забезпечення може бути безкоштовним, але для його запуску потрібне обладнання.

Чим ширша модель, тим більший попит на GPU.

Третє — за допомогою відкритої екосистеми конкурувати з компаніями, що розробляють закриті моделі

Відкриті моделі дешевші, гнучкі в розгортанні й стають важливим вибором для корпоративних AI-застосувань. Це може змінити позиції OpenAI, Anthropic та інших компаній з закритими моделями.

Nvidia з одного боку продає GPU цим компаніям, а з іншого — розширює свій вплив через відкриту екосистему.

Також Nvidia інвестувала в Reflection AI, Thinking Machines Lab та інші AI-компанії. Тепер, запускаючи Nemotron, вона розширює свою присутність у сфері AI ПЗ.

Тож Nvidia створила «Nemotron альянс», залучаючи Reflection, Cursor, Mistral та інших розробників і компаній.

Просто кажучи:

З конкуренцією справи йдуть не так – додай конкурентів до екосистеми.

Четверте — і найважливіше: подальше зміцнення «рва» CUDA

Багато хто зосереджується на апаратних перевагах Nvidia, але справжню довгострокову конкурентоздатність визначає екосистема CUDA. GPU — лише вхідна точка. Безліч розробників, компаній та наукових установ роками розробляють AI-додатки на основі CUDA — це створює величезні витрати на міграцію.

Тому стратегія Nvidia дуже прозора:

Модель можна зробити відкритою — але екосистема має бути під контролем.

Відкритим стає модель, а екосистема CUDA — зміцнюється.

Nvidia входить у ще більш складну позицію

Але Nemotron приніс і нову проблему:

Nvidia певною мірою починає конкурувати зі своїми клієнтами.

OpenAI — один із найбільших клієнтів GPU для Nvidia, Nvidia навіть інвестувала в OpenAI. Але Nemotron покликаний знизити вартість використання AI-моделей для компаній і конкурувати на ринках закритих моделей.

Це означає, що Nvidia у майбутньому може відігравати дві ролі:

З одного боку — вона постачальник для AI-компаній; з іншого — активний учасник AI-екосистеми.

Це шлях, яким треба дуже обережно балансувати.

28 млрд доларів вкладень у хмарні сервіси — ставка на майбутній попит на обчислювальну потужність

Станом на квітень цього року обіцянки Nvidia щодо хмарних сервісів вже досягли 28 млрд доларів, із контрактами аж до початку 2031-го.

Частину обчислювальної потужності буде використано для тренування Nemotron тощо.

З фінансової точки зору, відкриті моделі самі по собі не створюють великого доходу.

Але, якщо це допоможе більшій кількості компаній розгорнути AI, попит на GPU може значно перевищити цінність самої моделі.

У простих словах:

Відкрита модель — це вхід, доходи — це GPU.

Nvidia не обов'язково потрібен Nemotron як найсильніша модель у світі.

Те, що компанія справді хоче бачити:

Яка б модель не перемогла, їй знадобиться багато GPU Nvidia для роботи.

Погляньмо на вчорашній план фінансування обчислювальної потужності на 500 млрд доларів

10 серпня Nvidia оголосила про співпрацю з Apollo Global Management, Blackstone, BlackRock, Brookfield, Goldman Sachs та KKR й іншими американськими фінансовими установами — створюючи нову платформу фінансування обчислювальної потужності.

Мета — залучити понад 500 млрд доларів стороннього капіталу протягом тривалого часу.

Просто кажучи:

У майбутньому компанії можуть купувати GPU не обов'язково разово за великі гроші, а через фінансування чи лізинг для отримання потужності.

Раніше AI-компанія мала вкладати від десятків до сотні мільярдів доларів у власний дата-центр. Тепер фінансові організації можуть купити обладнання і здавати його у лізинг, а клієнти — використовувати потужності за довготривалу оплату.

Генеральний директор BlackRock Ларрі Фінк навіть прирівняв це до процесу сек'юритизації нерухомості в минулому.

Хуан Женьсюнь також підкреслив, що технологічна інфраструктура вперше стала масштабним інвестиційним активом.

Суть цього підходу — переосмислення цінності GPU

Раніше GPU вважали просто технічним обладнанням.

Але Nvidia хоче, щоб ринок побачив:

GPU стають все більш схожими на інфраструктурний актив.

Бо в епоху AI обчислювальна потужність стане для компаній важливою ресурсом, як електрика чи інтернет.

Отже:

• Відкриті моделі Nemotron створюють додатковий попит на AI.
• 500 млрд доларів фінансування знижує поріг закупівлі обчислювальної потужності.
• Екосистема CUDA забезпечує довгострокову конкурентоздатність.

Три напрямки разом формують стратегію Nvidia щодо AI-інфраструктури у майбутньому.

Звичайно, є й побоювання на ринку.

Після оголошення про платформу фінансування акції Nvidia впали на 2,86%, а п'ятирічний CDS (кредитний дефолтний своп) підскочив до 77,215 базисних пунктів — найбільше за два тижні.

Інвестори хвилюють три питання:

Перше – чи є ризик “циклічного фінансування”?

Критики вважають, що Nvidia допомагає клієнтам фінансувати покупки, а після отримання коштів ті знову купують GPU Nvidia — утворюється фінансовий цикл.

Друге – чи виникне конфлікт інтересів між Nvidia і її клієнтами?

Компанія і продає чипи OpenAI тощо, і через відкриті моделі входить у конкуренцію з програмним забезпеченням.

Третє – чи буде прибутковість AI-вкладень відповідати такому масштабному капіталовкладенню?

Зараз глобальні технологічні гіганти вкладають мільярди, а доходи від AI-додатків ще на початковому рівні.

Якщо зростання попиту на AI не виправдає очікування, ризик передасться від промислового ланцюга до фінансової системи.

Investing UA (инвестиційний портал США) зазначає:

Nvidia в основі просуває подальше поширення AI-інфраструктури.

• Відкрита модель Nemotron — зниження порогу для використання AI.
• 500 млрд доларів фінансування — зниження порогу закупівлі потужностей.
• Екосистема CUDA — гарантія, що й надалі AI промисловість працюватиме у рамках Nvidia.

Короткостроково це може викликати побоювання щодо конкуренції і фінансування, але довгостроково Хуан Женьсюнь робить ставку на більшу тенденцію:

AI потенційно, як електрика й інтернет, може стати інфраструктурою для бізнесу і держав у всьому світі.

І в цій інфраструктурній конкуренції Nvidia прагне стати основним постачальником обчислювальної потужності.

• 28 млрд доларів у хмарні сервіси — розширення екосистеми.
• 500 млрд доларів фінансування — розширення ринку.
• CUDA — справжній довгостроковий «рів» Nvidia.