Немецкая версия

Это было быстро. Фондовый рынок уже компенсировал большую часть недавнего спада. Особенно резкое восстановление наблюдается в секторе полупроводников. Теперь все внимание приковано к квартальной прибыли Nvidia в следующую среду.

На фоне бума искусственного интеллекта показатели компании по производству чипов стали макрособытием. «В этом классе вычислений, который мы называем искусственным интеллектом, Nvidia неприкосновенна», — говорит отраслевой эксперт Джонатан Голдберг. «С другой стороны, чтобы акции оправдали такую ​​оценку, нам необходимо увидеть интересные приложения ИИ».

Голдберг знает, о чем говорит. Он является партнером венчурной компании Snowcloud Capital в Кремниевой долине и консультирует компании в области электроники и полупроводников. Он также хорошо знает Китай, где прожил около десяти лет и только что провел несколько недель в командировке.

В подробном интервью The Market NZZ, которое было слегка отредактировано, отраслевой эксперт делится своими мыслями о Nvidia и конкуренции за самые быстрые компьютерные чипы. Он также комментирует контрнаступление Пекина перед лицом все более жестких мер США по бойкоту китайского полупроводникового сектора, а также шансы Intel на выживание.

Сегодня все в технологическом секторе вращается вокруг искусственного интеллекта. Как вы относитесь к ИИ как инвестор в полупроводниковый сектор?

Первое, что я стараюсь делать, когда говорю об ИИ, — это вообще избегать использования этого термина. Я вырос на научной фантастике и до сих пор читаю много научной фантастики. Поэтому, когда я слышу об искусственном интеллекте, я связываю его со «Звездным путем» или HAL, разумным компьютером общего искусственного интеллекта из «Космической одиссеи»; действительно крутые вещи. ИИ, который у нас есть сегодня, не таков. Сейчас это просто линейная алгебра. Это умножение матриц, и выполнение такого рода вычислений может быть в некотором смысле очень полезным, но это не общий искусственный интеллект.

Как можно лучше классифицировать технологию на нынешнем этапе?

Я как бы разделяю ИИ на три категории. Первый — «ИИ как магия» — относится к общему искусственному интеллекту: идее компьютеров, которые могут думать и учиться, как люди. Есть люди, которые считают, что это близко. Другие думают, что этого никогда не произойдет. Не знаю, но не думаю, что это произойдет в ближайшее время. И, честно говоря, если это произойдет, все изменится настолько радикально, что я не буду сейчас об этом беспокоиться.

Какие еще две категории?

На другом конце спектра находится то, что я называю «ИИ как функция»: использование ИИ для улучшения того, что вы и так уже делаете. Именно здесь и вступили в игру большинство реализаций ИИ, которые мы видели до сих пор. Например, Meta утверждает, что благодаря использованию ИИ они улучшили соответствие рекламы на 10%. Это скучный заголовок, но это также большие деньги, сотни миллионов долларов. Есть еще несколько компаний-разработчиков программного обеспечения, которые заявили, что снизили стоимость обслуживания на 5-10%. Опять же, это звучит не очень захватывающе, но если сложить все это, это важно. Мы видим, как это происходит во всем технологическом секторе: искусственный интеллект или нейронные сети полезны в небольших, непривлекательных целях – и в совокупности это хорошо.

А третья категория?

Между этими двумя крайностями находится ИИ как приложение или платформа. Это пространство, за которое сегодня борются Google, Meta, Microsoft и все остальные; пытаясь создать что-то новое, что можно сделать с помощью ИИ. На мой взгляд, это относится к категории «будет определено». ChatGPT вышел почти два года назад, и с тех пор они мало что сделали. Стало лучше, но в этом больше нет ничего нового или захватывающего.

Что ты имеешь в виду?

ChatGPT очень полезен в некоторых нишевых областях, таких как инструменты кодирования второго пилота, или для написания вещей, которые никто не будет читать, например, спама. Проблема в том, что вам все еще требуется изрядное вмешательство человека. Около месяца назад Google опубликовал внутренний анализ использования инструментов кодирования искусственного интеллекта. Они обнаружили, что около половины их программистов использовали эти инструменты, а общий эффект заключался в увеличении объема исходного кода на 20%. Но тогда их программистам пришлось тратить больше времени на просмотр и редактирование кода, так что чистый эффект составил лишь около 10% увеличения производительности. Опять же, это больше похоже на функцию, и за пределами этой узкой области она не так уж и полезна. Мы пока не нашли по-настоящему интересного и привлекательного потребительского приложения для ИИ.

Однако технологические гиганты, такие как Microsoft, Google, Meta и Amazon, активно наращивают свои вычислительные мощности для ИИ. Окупятся ли эти инвестиции?

Как человек, работающий в полупроводниковых компаниях и рядом с ними, мне нравится видеть эти цифры. Но есть разумная доля не то чтобы скептицизма, а вопросов по поводу окупаемости этих инвестиций. Даже для этих компаний это большие деньги. OpenAI, Microsoft и Google, которые, вероятно, являются лидерами, анонсировали новые программные приложения, использующие ИИ, но в каждом отдельном случае им пришлось отказаться от самых впечатляющих из них. Поэтому вполне разумно, что мы начинаем задаваться вопросом, для чего это полезно. Некоторые люди относятся к этому невероятно скептически. Они думают, что это чистый пузырь, и все закончится провалом и катастрофой. Я не настолько пессимистичен, но нам нужно начать видеть в этом какую-то осязаемую ценность.

Крупнейшим бенефициаром этого инвестиционного бума является Nvidia. Как вы переживаете эйфорию вокруг акций?

Есть две стороны. С одной стороны, в этом классе вычислений, который мы называем искусственным интеллектом, Nvidia неприкосновенна. У AMD есть кое-что, и есть группа стартапов, преследующих Nvidia, но все они сильно отстают. У Nvidia есть огромное преимущество, потрясающее программное обеспечение, и это просто очень солидная история. Я не думаю, что они потеряют долю на этом рынке. С другой стороны, чтобы акции оправдали такую ​​оценку, нам необходимо увидеть интересные приложения ИИ. Если мы сможем их получить, Nvidia выиграет, но нам нужно нечто большее; не ОИИ, но больше, чем мы имеем сегодня. Опять же, если вы хотите быть очень циничным в отношении того, что на самом деле означает ИИ, то это всего лишь переход в центре обработки данных; от центров обработки данных, где доминирует Intel, до архитектур, где доминирует Nvidia. Это все, что есть с точки зрения холодных и жестких денег, и я не думаю, что это исчезнет.

Как вы думаете, что произойдет с акциями Nvidia в долгосрочной перспективе?

То, что я только что описал, является своего рода медвежьим случаем: Nvidia остается лидером в этой области, но их доля рынка возрастает с 80% до 50% или 45%. Таким образом, они по-прежнему являются крупнейшим игроком, но уже не столь доминирующими. Позиция в том, что ситуация будет продолжаться, и доля Nvidia останется на уровне 80% в течение следующих пяти лет. Я думаю, что мы, вероятно, окажемся где-то посередине между этими двумя крайностями.

С другой стороны, крупные технологические компании также все больше полагаются на собственные чипы, причем наиболее передовыми из них являются Google и Amazon. Насколько значима эта тенденция?

Это справедливо. Гораздо более вероятно, что Nvidia теряет долю на рынке гиперскейлеров, по сути, в пользу своих клиентов, а не прямых конкурентов. Сегодня около 60–70% расходов на ИИ приходится на Nvidia, около 20–30% — на Google, а все остальные — небольшие цифры. Google имеет значительную внутреннюю базу установленных чипов TPU. Они по-прежнему покупают чипы Nvidia, но, вероятно, это исчезнет. Но Google, а также Meta, особенные, потому что они контролируют свой собственный стек программного обеспечения. Амазон другой. AWS должна поддерживать микросхемы всех остальных. Они должны поставлять чипы, которые нужны их клиентам, и им нужна Nvidia. Например, если крупный банк запускает чат-бота с искусственным интеллектом, он не собирается учиться использовать среду Amazon Trainium и Inferentia.

Как вы относитесь к конечным устройствам, то есть ПК и смартфонам, оптимизированным для искусственного интеллекта?

Это восходит к трем сегментам ИИ. Весь прошлый год и в начале этого года, когда я разговаривал с поставщиками чипов, такими как Qualcomm, AMD или Intel, они продолжали обещать, что появится компьютер с искусственным интеллектом: он появится и будет иметь функции искусственного интеллекта, встроенные в процессор. Но когда вы задаете им вопросы типа «Что потребители собираются с этим делать?» или «Зачем мне, как потребителю, тратить на компьютер с искусственным интеллектом на 1 доллар больше?» тебя всегда встречали неловким молчанием. Я не думаю, что у нас пока есть хороший вариант потребительского использования ПК с искусственным интеллектом.

А что на рынке смартфонов?

Искусственный интеллект в телефонах присутствует уже много лет. Apple уже шесть или семь лет использует в своих процессорах серии A то, что они называют нейронными двигателями. Это полезно, фотографировать становится лучше, но нас это не особо впечатлило. Никто не будет говорить о революции искусственного интеллекта. Мы еще увидим это. ИИ как функция может сделать ваш телефон немного лучше, но он не изменит мир. Интересно, что когда в июне Apple представила то, что они называют Apple Intelligence, я заметил одну вещь: каждый инструмент искусственного интеллекта был интегрирован в нечто уже существующее. Итак, ИИ — это функция, и, насколько мне известно, они не планируют взимать плату за нее.

Давайте расширим нашу точку зрения: какие компании лучше всего подходят для внедрения ИИ, учитывая все этапы создания стоимости в технологическом секторе?

Нвидиа, это мой ответ. На техническом уровне лучшие разработки в области искусственного интеллекта исходят от Qualcomm. Но, как я уже сказал, с коммерческой точки зрения это не такое уж большое влияние. Это одна из проблем с ИИ: выгоды были очень незначительными. По сути, это Nvidia и окружающие ее компании. Мы наблюдаем ускоренный цикл обновления полуфабрикатов и оборудования центров обработки данных. За кулисами происходят некоторые важные изменения в том, как Nvidia выводит свои системы на рынок. Раньше они создавали свои собственные серверы, теперь они больше работают с OEM-производителями. Это будет не просто Супер Микро Компьютер. Это будут Dell и HPE, а затем некоторые тайваньские компании, такие как Foxconn или Compal. По сути, все, кто связан с цепочкой поставок центров обработки данных, находятся в довольно хорошей форме. Но опять же, это довольно узкий круг.

Касается ли это и сетевого оборудования?

У нас нет точных данных. Но если вы проведете тот же анализ, сравнив доходы центров обработки данных ИИ в крупных сетевых компаниях, таких как Cisco и Arista, вполне вероятно, что крупнейшим поставщиком сетевого оборудования в сфере ИИ является Nvidia. Четыре года назад они купили Mellanox, поставщика компьютерных сетей, и теперь зарабатывают так много денег. Это одна из лучших сделок M&A за последнее десятилетие. Просто невероятно, насколько они развили этот бизнес.

Соперничество между США и Китаем является еще одним центральным аспектом общих дебатов об ИИ. Вы только что провели несколько недель в Народной Республике. Какие впечатления у вас остались?

Это очень грязно. Из Китая выходит много инновационных, передовых технологий искусственного интеллекта, невероятное программное обеспечение и очень интересные вещи. В целом китайские интернет-компании лучше умеют превращать новые технологии в полезные продукты, чем технологические компании США. Подумайте о TikTok: они чрезвычайно успешны и невероятно быстро выросли. Это компания, занимающаяся искусственным интеллектом. Частью их успеха стал алгоритм определения того, какие видео показывать пользователям, который был построен на машинном обучении пять или шесть лет назад. Будет больше таких пользователей, которые столкнутся с инновациями и интересными услугами. Кроме того, в апреле в Гонконге вышла на биржу компания Mobvoi. Это первая компания, занимающаяся искусственным интеллектом, которая разместила свои акции на бирже. Он крошечный, и это…