Лучший искусственный интеллект: Nvidia vs AMD

Хотя новые меры контроля за экспортом закрывают жизненно важный рынок сбыта в Китае, спрос на передовые чипы, используемые для поддержки инфраструктуры искусственного интеллекта (ИИ), остается высоким. Рынок ИИ-чипов в целом растет. И наиболее часто используемыми чипами среди них являются графические процессоры (GPU). Это название связано с тем, что изначально эти чипы были разработаны для ускорения рендеринга графики в видеоиграх.

Благодаря высокой скорости обработки графические процессоры в настоящее время используются для решения различных высокопроизводительных вычислительных задач, таких как обучение большим языковым моделям (LLM) и выполнение логических выводов с помощью искусственного интеллекта. На данный момент рынок графических процессоров, по сути, представляет собой дуополию, возглавляемую Nvidia и Advanced Micro Devices (AMD). Однако многие инвесторы задаются вопросом: какие акции лучше покупать?

Бесспорным лидером в области графических процессоров, конечно, сейчас является Nvidia, на долю которой приходится более 80% рынка. Nvidia не только превосходит AMD по размерам, но и быстрее увеличивает доходы от своих центров обработки данных. Так, в прошлом квартале Nvidia повысила а выручку от своих центров обработки данных на 73% - до 39,1 млрд долларов, в то время как выручка AMD от центров обработки данных подскочила на 57% - до 3,7 млрд долларов.

Преимущество Nvidia заключается в ее программной платформе CUDA. Компания запустила платформу свободного программного обеспечения еще в 2006 году, чтобы позволить разработчикам программировать свои графические процессоры для различных задач, стремясь выйти за рамки рынка видеоигр. Компания предложила использовать это программное обеспечение университетам и исследовательским лабораториям, что сделало его программой, на основе которой разработчиков учили программировать графические процессоры.

Несмотря на то, что AMD предпринимала некоторые нерешительные усилия в области программного обеспечения, она выпустила настоящего конкурента CUDA - ROCm - примерно через 10 лет. К тому времени CUDA уже стала программным обеспечением по умолчанию, используемым для программирования графических процессоров, а ROCm все еще отставал из-за меньшей аппаратной поддержки, ограниченной документации и больших сложностей в установке и использовании. Между тем с тех пор Nvidia расширила свои возможности в области программного обеспечения, выпустив набор библиотек и инструментов для ИИ, созданных на базе CUDA, под названием CUDA X, что помогает повысить производительность ее чипов для задач ИИ.

В конечном счете CUDA дала Nvidia большое преимущество в сетевом эффекте. Чем шире используется CUDA, тем больше инструментов и библиотек создается для нее, что делает графические процессоры Nvidia еще более надежными. Хотя ROCm продолжает совершенствоваться, он по-прежнему уступает CUDA, особенно при использовании в обучении LLM.

Однако, где AMD смогла добиться большего успеха, так это в области логических выводов с использованием искусственного интеллекта. Обучение моделей с использованием искусственного интеллекта - гораздо более сложная задача, именно поэтому Nvidia доминирует на этом рынке и здесь ее преимущество CUDA действительно очевидно. С другой стороны, логический вывод проще, и в нем больше внимания уделяется таким вещам, как задержка, энергопотребление и стоимость. Благодаря своему конкурентному позиционированию графические процессоры AMD, как правило, стоят дешевле, чем у Nvidia, и, хотя программное обеспечение ROCm уступает CUDA, оно, как правило, считается достаточно хорошим для выполнения большинства рабочих нагрузок, связанных с выводом ИИ.

Положительным моментом для AMD является то, что рынок логических выводов, как ожидается, в итоге станет гораздо более крупным из двух рынков. На самом деле, некоторые эксперты, в том числе венчурный капиталист и бывший исполнительный директор Facebook Чамат Палихапития, заявили, что рынок логических выводов может быть в 100 раз больше, чем рынок обучающих моделей искусственного интеллекта. Но независимо от того, станет ли рынок логических выводов в 2 раза больше или в 100 раз по сравнению с рынком обучения, у AMD может появиться возможность завоевать некоторую долю рынка.

Какую акцию лучше купить?
Что касается оценки, то обе акции торгуются в схожем диапазоне. Соотношение цены и прибыли (P/E) у Nvidia в этом году составляет чуть более 32 раз, по оценкам аналитиков, в то время как у AMD - в 28 раз. Тем временем Nvidia наращивает свои доходы более быстрыми темпами.

Учитывая схожесть их оценок, ключевым фактором, по которому акции будут демонстрировать лучшие результаты в ближайшие годы, в значительной степени будет рост. Nvidia является явным лидером в области графических процессоров и должна продолжать демонстрировать уверенный рост по мере развития инфраструктуры искусственного интеллекта. Тем не менее доход от ее центров обработки данных с искусственным интеллектом в настоящее время в 10 раз выше, чем у AMD. Таким образом, закон больших чисел может вступить в силу.

Поскольку инфраструктура искусственного интеллекта начинает все больше ориентироваться на логический вывод, у AMD должна появиться отличная возможность занять определенную долю рынка. Nvidia по-прежнему лидирует в области логического вывода, но разрыв уже меньше по сравнению с обучением. AMD также не нужно занимать значительную долю на быстрорастущем рынке, чтобы по-настоящему увеличить доходы от своих гораздо меньших центров обработки данных с использованием искусственного интеллекта. Таким образом, есть большая вероятность, что она начнет расти быстрее, чем гораздо более крупная Nvidia. Если это произойдет, то акции AMD будут расти быстрее.

В конечном счете инвесторы могут владеть обеими акциями, что, вероятно, является хорошей идеей. Поскольку расходы на инфраструктуру искусственного интеллекта, по-видимому, все еще находятся на начальном этапе, обе компании должны выиграть, хотя у AMD больше возможностей для роста. Между тем самым большим риском будет неожиданное снижение расходов на ИИ.