Nvidia получает до 1000% прибыли с каждого графического ускорителя H100, который она продает, согласно оценкам, опубликованным в недавнем посте в социальных сетях Тэ Кимом. В долларовом выражении это означает, что рыночная цена Nvidia в размере от 25 000 до 30 000 долларов за каждый из этих ускорителей высокопроизводительных вычислений (HPC) (для наименее дорогой версии PCIe) более чем покрывает предполагаемую стоимость в 3320 долларов за чип и периферийные компоненты (встроенные в плату).
Ким называет ориентировочную стоимость каждого чипа H100 в размере 3320 долларов США, полученную от финансовой консалтинговой фирмы Raymond James. Однако неясно, насколько глубок этот анализ затрат: если речь идет о чистых производственных затратах (усреднение цены за плату и другие компоненты с учетом доходности), то у Nvidia все еще остается значительная статья расходов, которую необходимо покрыть со своих продаж.
Разработка продукта требует времени и ресурсов; и, учитывая инженеров и других участников жизненного цикла разработки такого продукта, как H100, затраты Nvidia на исследования и разработки также должны быть приняты во внимание, прежде чем будет достигнута окончательная средняя стоимость разработки продукта. По данным Glassdoor, средняя зарплата инженера-электронщика Nvidia составляет около 202 000 долларов в год. И это для одного инженера - вполне вероятно, что разработка таких чипов, как H100, потребует тысяч часов от множества специализированных работников. Все это тоже должно быть принято во внимание.
Тем не менее нельзя отрицать, что есть преимущества в том, чтобы быть компанией-разработчиком устройств, ускоряющих работу с искусственным интеллектом. Судя по всему, графические процессоры Nvidia раскупаются. Похоже, заказы на устройства Nvidia для искусственного интеллекта, уже расписаны до 2024 года.
Из-за стремительного роста интереса к серверам с искусственным интеллектом по сравнению с более традиционными установками HPC производителям DDR5 пришлось пересмотреть свои ожидания относительно того, насколько новый стандарт памяти будет проникать на рынок. Теперь ожидается, что внедрение DDR5 достигнет паритета с DDR4 только к 3 кварталу 2024 года.
Но бюджеты везде, как правило, имеют пределы, и существует также проблема альтернативных издержек: инвестиции в ускорение искусственного интеллекта по текущим ценам закроют некоторым игрокам двери для инвестиций в другие сферы или ограничат степень риска, на который они могут пойти, выбирая менее безопасные места для исследований и разработок.
В конечном счете, прибыль Nvidia, поддерживаемая продажами ее чипов искусственного интеллекта, теперь может покрыть большую часть расходов компании.
