Nvidia больше не монополия? Google, AMD и Intel наступают на пятки!

Аппетиты разработчиков искусственного интеллекта выросли вместе с их требованиями к железу. По свежему исследованию компании Liquid Web, хотя Nvidia всё ещё лидирует по популярности среди железа для искусственного интеллекта, альтернативным решениям начинают отдавать всё больше предпочтения.

В опросе приняло участие 252 специалиста по ИИ, работающих с оборудованием. Казалось бы, небольшой выбор — но даже из этого можно извлечь показательные тренды. Около трети опрошенных заявили, что иногда используют чипы Google (TPU), графику AMD или процессоры Intel — иными словами, уже не только Nvidia кормит голодных до AI мощностей.

Почему все бросились искать альтернативу? Рынок меняется — команды всё тщательнее сопоставляют производительность, стоимость и возможности масштабирования своей инфраструктуры. Ведь одна группа разработчиков может без проблем задействовать сотни видеокарт. Если только часть из них перестаёт быть Nvidia, это заметно влияет на глобальные показатели по рынку. Тем не менее, примерно две трети специалистов (68%) по-прежнему голосуют за Nvidia рублём.

Правда, многие принимают решения на ощупь — почти треть респондентов (28%) признались, что обходятся без подробных сравнений и тестов перед покупкой. В итоге — покупки впопыхах иногда приводят к дорогостоящим ошибкам.

По словам технического директора Liquid Web Райана МакДональда, когда компании не проводят полноценную «разведку боем», проекты часто буксуют или вовсе отменяются — в индустрии, где промедление дорого обходится.

Как оказалось, самый сильный мотив при выборе железа — привычка и опыт. 43% спросили: «Что раньше работало — то и берём!». 35% руководствуются ценой, ещё 37% тратят время на реальные тесты.

Финансы ограничивают фантазии инженеров: 42% заявили, что экономят и урезают проекты из-за дороговизны или нехватки чипов, а 14% вовсе отменяли закупки.

Многие команды всё чаще прибегают к гибридным или облачным решениям — мол, лучше уж смешать локальное с облачным, и так проще пережить нехватку «железа». Более половины уже выбрали этот гибридный путь, а многие планируют нарастить траты на облачные вычисления.

Выделенный хостинг GPU сейчас рассматривают как способ избежать потерь производительности, которые случаются на «шареном» железе, когда мощность делится между пользователями.

Не забываем и про энергетические кризисы: 45% считают энергоэффективность актуальной, но лишь 13% реально что-то для этого делают. Проблемы с поставками, охлаждением и растущим электропотреблением вызывают у многих инженеров мигрень.

Рынок меняется — Nvidia всё ещё на коне, но преследователи словно в фильме "Безумный Макс", уже всё ближе. Команды искусственного интеллекта учатся балансировать между стоимостью, эффективностью, надёжностью и пресловутой "голой" производительностью. Так что впереди — гонка, и, кажется, пыль от шин уже сизеет!