Цифра дня
92,4% суверенных ИИ-моделей используют чипы Nvidia для обучения или запуска, посчитали в Counterpoint Research. В ходе исследования изучили более 170 моделей в 55 странах. Из выборки исключили США и Китай как глобальных игроков – интересовали страны, которые пытаются развивать собственные ИИ-модели и инфраструктуру вместо зависимости от зарубежных сервисов вроде ChatGPT. В результатет обнаружилось противоречие: модели могут быть местными, дата-центры находиться внутри страны, а вычисления почти везде зависят от Nvidia.
У AMD в этой выборке всего 4,1%, у Cerebras – 1,7%. Исключения появляются, но очень постепенно – в Южной Корее Moreh развивает платформу для обучения моделей на ускорителях AMD, а Upstage начала использовать новые MI355. Rebellions вместе с SK Telecom продвигает собственные чипы для запуска уже обученных моделей. Counterpoint также отмечает позиции Cerebras в ОАЭ и отдельные проекты на других платформах в Японии и ряде стран.
Заменить Nvidia при этом сложнее, чем просто купить другой GPU. Большая часть инструментов для разработки ИИ годами строилась вокруг CUDA, которая работает только с чипами Nvidia, а сверху появилась целая экосистема библиотек и программного обеспечения. Поэтому страны ищут альтернативы, но медленнее, чем, возможно, хотелось бы.
92,4% суверенных ИИ-моделей используют чипы Nvidia для обучения или запуска, посчитали в Counterpoint Research. В ходе исследования изучили более 170 моделей в 55 странах. Из выборки исключили США и Китай как глобальных игроков – интересовали страны, которые пытаются развивать собственные ИИ-модели и инфраструктуру вместо зависимости от зарубежных сервисов вроде ChatGPT. В результатет обнаружилось противоречие: модели могут быть местными, дата-центры находиться внутри страны, а вычисления почти везде зависят от Nvidia.
У AMD в этой выборке всего 4,1%, у Cerebras – 1,7%. Исключения появляются, но очень постепенно – в Южной Корее Moreh развивает платформу для обучения моделей на ускорителях AMD, а Upstage начала использовать новые MI355. Rebellions вместе с SK Telecom продвигает собственные чипы для запуска уже обученных моделей. Counterpoint также отмечает позиции Cerebras в ОАЭ и отдельные проекты на других платформах в Японии и ряде стран.
Заменить Nvidia при этом сложнее, чем просто купить другой GPU. Большая часть инструментов для разработки ИИ годами строилась вокруг CUDA, которая работает только с чипами Nvidia, а сверху появилась целая экосистема библиотек и программного обеспечения. Поэтому страны ищут альтернативы, но медленнее, чем, возможно, хотелось бы.