Nvidia все сильней старается закрепиться в качестве платформы для огромного количества устройств. Сегодня мы хотим вновь вернуться к теме приобретения корпорацией Nvidia компании Arm. На первый взгляд, эти компании не кажутся вероятными партнёрами, учитывая, что они в основном работают в разных областях - Nvidia занимается дискретной графикой, а основное направление Arm - это системы на чипе (SoC) для смартфонов и мобильных устройств. Однако, как и многие другие технологические приобретения, это связано с тем, что Nvidia покупает активы, которые, по ее мнению, будут прибыльны в будущем.
Зачем Nvidia покупает Arm?
Продукция Arm лежит в основе не только всех смартфонов, как Android, так и iOS, но и также является сердцем устройств интернета вещей (IoT), различных встраиваемых систем и даже приложений искусственного интеллекта, что также является приоритетом для Nvidia. Несмотря на то, что Nvida наиболее известна как разработчик потребительских видео ускорителей, ГПУ на самом деле также отлично подходят и для машинного обучения поскольку они прекрасно справляются с обработкой параллельных вычислений - задач, которые могут быть разбиты на части, и с которыми процессор может работать одновременно. Nvidia уже использует это преимущество для создания продуктов, предназначенных для глубокого обучения в системах автопилота для автомобилей, а также в областях розничной торговли и наблюдения.
Вместе с тем, Arm позволит зеленой компании еще сильнее продвинуться на рынке ИИ. И хотя, при упоминании машинного обучения многие представляют себе большие серверные фермы, работающие над невероятно сложными проблемами, разработка ИИ в гораздо меньших масштабах становится все более распространенной и важной задачей. В последние годы, Arm выпустила процессоры с поддержкой машинного обучения для смартфонов и IoT устройств, чтобы позволить этим гаджетам обучаться самостоятельно, не полагаясь на облачные вычисления. Подумайте об алгоритмах, улучшающих качество фотографий в смартфонах или определяющих объекты в автономных автомобилях, которые будут работать даже если вы находитесь в зоне с проблемным покрытием или полным отсутствием связи.
Поскольку Nvidia уже давно работает в сфере графических ускорителей, компания теперь находится в хорошем положении, чтобы использовать Arm для продвижения более продвинутых решений искусственного интеллекта во многие другие устройства. Несмотря на то, что в прошлом Nvidia пыталась внедрить собственные чипы Tegra, основанные на архитектуре Arm в мобильные телефоны, они не добились большого успеха на этом поприще, от части из-за стоимости. Однако в этот раз, Nvidia просто покупает главного игрока на этом рынке.
Кроме того, стоит помнить, что бизнес модель Arm состоит не в том, чтобы самостоятельно изготавливать чипы. Вместо этого компания предпочитает лицензировать собственный дизайн множеству других компаний. А поскольку, у Arm уже есть так много лицензионных соглашений, Nvidia может быстро перейти к конкуренции на множестве других рынков. И дело касается не только небольших гаджетов. На самом деле, Nvidia планирует построить суперкомпьютер на основе Arm, для исследований в области ИИ и машинного обучения.
С другой стороны, такое крупное слияние не может обойтись без пристального внимания всего мира. Хотя, как и в случае со многими другими слияниями есть опасения, что одна компания начнет доминирование на определенном рынке, есть и другая сложность. Несмотря на то, что Arm частная компания, она многими считается «Швейцарией полупроводниковой индустрии», оставаясь нейтральной в отношении компаний, которым продает лицензии на свою архитектуру. К примеру, как Samsung, так и Qualcomm разрабатывают чипы на основе архитектуры Arm, являясь при этом прямыми конкурентами на рынке смартфонов. С другой стороны, ситуация с давлением на Huawei уже не выглядит такой однозначной.
Таким образом, опасения заключаются в том, что несмотря на заявления Nvidia о сохранении нейтралитета Arm на данный момента, Nvidia в будущем может перестать лицензировать технологии Arm компаниям, с которыми она находится в прямой конкуренции, что может навредить Nvidia, поскольку крупные мировые регуляторы все еще должны одобрить сделку о покупке. Вполне возможно она еще может и быть запрещена. Кто знает, возможно однажды, мы будем носить в кармане полноценную игровую приставку, если она конечно, буквально не прожжет дыру в вашем кармане.