Найти в Дзене
AI & Нейросети
1 подписчик

AI-компании строят будущее без господства чипового гиганта Nvidia

1
1 мин
Искусственный интеллект сегодня почти полностью «крутится» на видеокартах Nvidia. Но всё громче звучат новости о том, что разные игроки — от Китая до Microsoft — пытаются уйти от этой зависимости. Причины просты: дорогие поставки, энергозатраты, геополитика. Alibaba и Baidu
Китайские технологические гиганты начали использовать свои чипы для тренировки моделей. У Alibaba — собственные процессоры, у Baidu — GPU Kunlun P800 для развития Ernie. Это снижает критическую зависимость от американских поставок. Cambricon Technologies
Компания показала взрывной рост прибыли — в 44 раза за полгода. Cambricon активно масштабирует производство процессоров, делая ставку на замещение Nvidia в ряде задач. Microsoft
Готовит собственные чиповые кластеры для тренировки моделей и инфраструктуры. Это не полный отказ от Nvidia, но уже курс на диверсификацию и снижение зависимости. AI-компании всерьёз строят будущее без Nvidia.
Китай — делает ставку на MetaX, Cambricon, Kunlun.
Западные гиганты — диверси
Оглавление

Искусственный интеллект сегодня почти полностью «крутится» на видеокартах Nvidia. Но всё громче звучат новости о том, что разные игроки — от Китая до Microsoft — пытаются уйти от этой зависимости. Причины просты: дорогие поставки, энергозатраты, геополитика.

🔍 Кто уже двигается в сторону независимости

  • SpikingBrain 1.0 (Китай, Академия наук)

    Первая «мозгоподобная» языковая модель, которая работает на чипах     MetaX, а не Nvidia. Она активирует только нужные «нейроны», экономит энергию и показывает прирост скорости в 25–100 раз при длинных текстах.

Alibaba и Baidu

Китайские технологические гиганты начали использовать свои чипы для тренировки моделей. У Alibaba — собственные процессоры, у Baidu — GPU Kunlun P800 для развития Ernie. Это снижает критическую зависимость от американских поставок.

-2

Cambricon Technologies

Компания показала взрывной рост прибыли — в 44 раза за полгода. Cambricon активно масштабирует производство процессоров, делая ставку на замещение Nvidia в ряде задач.

-3

Microsoft

Готовит собственные чиповые кластеры для тренировки моделей и инфраструктуры. Это не полный отказ от Nvidia, но уже курс на диверсификацию и снижение зависимости.

-4

⚡ Почему это важно

  • Экономия — снижение затрат на обучение и инференс.
  • Энергоэффективность — меньше потребление, меньше выбросы.
  • Технологический суверенитет — страны и компании хотят контролировать критическую инфраструктуру.
  • Скорость — оптимизация под конкретные архитектуры позволяет обрабатывать данные быстрее.

🛠 Что пока под вопросом

  • Большинство результатов — внутренние тесты. В реальных проектах и при масштабировании многое ещё нужно доказать.
  • У Nvidia есть сильная экосистема ПО и драйверов, которую конкуренты только строят.
  • Новые чипы — не всегда универсальны, часто «заточены» под конкретные задачи.

🚀 Итог

AI-компании всерьёз строят будущее без Nvidia.

Китай — делает ставку на MetaX, Cambricon, Kunlun.

Западные гиганты — диверсифицируют риски, создают свои платформы.

Если всё получится, мы можем увидеть новый баланс сил на рынке железа для искусственного интеллекта.