На самом деле, нет никакой разницы, если вы используете одного из многочисленных конкурентов ChatGPT. Почти все они используют чипы от Nvidia Corp., которая продает около 92 % компонентов – так называемых ускорителей искусственного интеллекта, – обеспечивающих работу чат-ботов. В производстве своих полупроводников Nvidia опирается на тройку партнеров: южнокорейская SK Hynix Inc., Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. и голландская ASML Holding NV. Каждый из поставщиков занимает на рынке почти такое же положение, как Nvidia, или даже более прочное
Во многих отраслях такое доминирование могло бы заставить антимонопольные органы угрожать развалом. В технологиях уже давно принято считать, что важные инновации могут привести к тому, что компании займут доминирующее положение на рынке, а затем останутся на вершине в течение многих лет, используя законы масштаба. Так было с мейнфреймами и персональными компьютерами, веб-браузерами, поисковыми системами, социальными сетями и мобильным программным обеспечением.
Когда некоторые из этих ранних монополий прекратили свое существование, это произошло в основном потому, что конкуренты привели их к краху, а не потому, что государственные регулирующие органы разобрали их на части в стиле Standard Oil. Не исключено, что у ИИ будет свой «момент iPhone», когда новое изобретение практически за ночь сделает компании, занимающие лидирующие позиции на рынке, устаревшими. Также возможно, что ИИ просто не окажет того мирового экономического воздействия, которое обещает индустрия, и золотая лихорадка закончится. Пока же монополии на искусственный интеллект принимают звездный облик.
Никогда еще на карту не ставилось столько денег. По состоянию на середину марта совокупная рыночная стоимость Nvidia и трех ее важнейших партнеров превышала 4 триллиона долларов. Только на долю Nvidia приходилось 6 % индекса ведущих американских акций S&P 500. TSMC и ASML стали самыми дорогими компаниями в своих странах. Такие оценки в значительной степени основаны на идее, что эти компании будут иметь этот растущий рынок в своем распоряжении в течение многих лет.
Однако бум искусственного интеллекта уже сейчас оказывается непредсказуемым и неустойчивым, а конкуренты Nvidia тратят огромные состояния на разработку чипов, способных конкурировать с ее продукцией по мощности, скорости и надежности.
Как они стали такими большими.
На протяжении десятилетий компания Nvidia была известна своими геймерскими разработками, а не искусственным интеллектом. Она разрабатывает графические процессоры, или GPU, – компоненты, с помощью которых создаются реалистичные изображения в таких видеоиграх, как Call of Duty. В графических процессорах используется технология, известная как параллельные вычисления, когда несколько процессоров решают множество вычислительных задач одновременно, причем гораздо быстрее, чем традиционный компьютер. Чуть более десяти лет назад предприимчивые исследователи обнаружили, что эти чипы хорошо подходят для глубокого обучения – типа вычислений, который работает подобно человеческому мозгу и стал основой для сегодняшнего бума ChatGPT.
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг сделал раннюю ставку на этих исследователей, поставив набор чипов стоимостью 129 000 долларов некоммерческому стартапу OpenAI в 2016 году, когда это была небольшая лаборатория. «Поначалу это было почти случайностью», – сказал Джейсон Фурман, профессор экономической политики в Гарвардском университете. «Затем они проницательно воспользовались этой случайностью».
Nvidia уже создала обширную библиотеку кода для использования своих GPU-чипов, основанного на языке программирования под названием Compute Unified Device Architecture, который стал единственным способом использовать ее чипы для нового типа вычислений. Поскольку многие инженеры по ИИ привыкли использовать CUDA, альтернативные чипы, разработанные хорошо финансируемыми стартапами и Google, не смогли добиться успеха. Даже Intel Corp., некогда король чипов, не смог угнаться за ними.
18 марта Хуанг представил новейшую линейку более мощных чипов Nvidia и сопутствующее программное обеспечение под названием Dynamo, которое он назвал «операционной системой фабрики искусственного интеллекта».
Кто что делает.
Для работы графических процессоров Nvidia необходим мощный чип памяти – интегральная схема, предназначенная для хранения данных, пока процессор работает с ними. Для этого Nvidia обращается к SK Hynix, корейской компании, которая контролирует около четырех пятых рынка самых мощных чипов памяти с высокой пропускной способностью (HBM). Долгое время SK Hynix работала в тени местного конкурента Samsung Electronics Co. Но в 2019 году ее инженеры придумали новый способ упаковки чипов памяти, используемых для обработки больших объемов данных в искусственном интеллекте, без перегрева. Samsung еще предстоит наверстать упущенное.
Хотя Nvidia разрабатывает графические процессоры, на самом деле она их не производит. Более того, она не владеет ни одной фабрикой. Вместо этого она передает производство на аутсорсинг тайваньской компании TSMC, которая специализируется на производстве чипов по чужим проектам. TSMC изобрела так называемый литейный бизнес и с тех пор отточила свои производственные возможности до такой степени, что оставила конкурентов далеко позади. Ее прорыв произошел в 2013 году, когда Apple Inc. начала переходить от Samsung к TSMC для производства компонентов для iPhone и iPad. Intel и Samsung потратили годы, пытаясь сломать контроль TSMC над литейным производством, но тщетно. В прошлом году TSMC заявила, что производит 99 % всех ускорителей искусственного интеллекта в мире.
Это даже не самая доминирующая монополия во вселенной ИИ. Компания ASML, гордящаяся своими гиками, базируется в городе Вельдховене. ASML – единственная в мире компания, производящая самые передовые машины для изготовления чипов, оборудование, на котором TSMC и другие компании производят полупроводники по спецификациям Nvidia и Apple. Машины ASML для экстремальной ультрафиолетовой литографии (EUV), каждая из которых больше автобуса, настолько ценны, что продаются по цене около 380 миллионов долларов. Мало кто в отрасли считает, что конкуренты смогут производить их в обозримом будущем.
Компании в основном сопротивляются идее о том, что они являются монополистами, особенно если они считают, что их доминирующее положение возникло несправедливо или что они изолированы от конкуренции. В своем заявлении представитель Nvidia сообщил, что компания конкурирует с «торговыми поставщиками», поставщиками облачных вычислений и компаниями, занимающимися разработкой искусственного интеллекта. «Клиенты ценят наше решение полного стека и ценят то, что Nvidia доступна в каждом облаке и в помещениях для каждого предприятия», – заявили в компании. TSMC, SK Hynix и ASML отказались от комментариев.
Компании в основном сопротивляются идее о том, что они являются монополистами, особенно если они считают, что их доминирующее положение возникло несправедливо или что они изолированы от конкуренции. В своем заявлении представитель Nvidia сообщил, что компания конкурирует с «торговыми поставщиками», поставщиками облачных вычислений и компаниями, занимающимися разработкой искусственного интеллекта. «Клиенты ценят наше решение полного стека и ценят то, что Nvidia доступна в каждом облаке и в помещениях для каждого предприятия», – заявили в компании. TSMC, SK Hynix и ASML отказались от комментариев.
Так являются ли эти компании «монополиями»?
С точки зрения доли рынка – да. Определение может варьироваться в зависимости от отрасли, но доля более 70 % обычно рассматривается как монополия, если она существует с барьерами для входа конкурентов.
Ведут ли эти компании себя как классические монополии – это уже другой вопрос. Монополии становятся зловещими, когда они могут воспользоваться своим доминирующим положением, например, повышая цены. Это правда, что цены на чипы растут. За последние два года стоимость графических процессоров Nvidia достигла 90 000 долларов за штуку. SK Hynix и другие производители ключевых компонентов также смогли повысить цены, в основном потому, что у покупателей практически нет альтернатив.
Это отражается на финансовых результатах. Валовая маржа Nvidia – доля выручки, остающаяся после вычета затрат на производство, – составляет более 70 %, что является удивительно высоким показателем даже для технологического сектора, где маржа обычно превышает другие отрасли. (У давнего конкурента Nvidia номер два на рынке, компании Advanced Micro Devices Inc., этот показатель составляет около 50%). Теоретически компании, вынужденные покупать более дорогие чипы, могли бы переложить эти расходы на потребителей, повысив цены на услуги искусственного интеллекта, такие как ChatGPT или Microsoft Copilot. Пока этого не произошло. Похоже, что пока технологические гиганты Кремниевой долины, являющиеся главными потребителями графических процессоров, рады нести колоссальные затраты на вычисления, чтобы оставаться впереди в этой области.
Nvidia поставляет основную часть своей продукции – примерно 41% в пересчете на выручку – всего четырем компаниям: Microsoft Corp., Google, Amazon.com Inc. и Meta Platforms Inc. согласно анализу цепочек поставок, проведенному Bloomberg. Все эти компании заявили инвесторам, что не могут приобрести достаточное количество графических процессоров для создания центров обработки данных, оснащенных GPU для удовлетворения растущего спроса на искусственный интеллект. А те, что они уже приобрели, пока не приносят большой прибыли их облачным вычислениям и рекламному бизнесу. Пока что акционеры, похоже, готовы ждать отдачи.
При этом нельзя сказать, что клиенты Nvidia довольны ее подавляющим влиянием на рынке. Они спешат создать собственные чипы искусственного интеллекта, чтобы хотя бы частично отказаться от ее услуг. Amazon разрабатывает специализированные чипы. Microsoft помогает конкуренту Nvidia по производству чипов – компании AMD – выйти на рынок ускорителей ИИ. Даже OpenAI отправляет дизайн чипа в TSMC для производства, чтобы обойти Nvidia. Такая реальность делает для Nvidia более рискованным недовольство своих крупнейших клиентов завышением цен на свою продукцию.
Собственные поставщики Nvidia могут занимать доминирующие доли рынка, но и они не обязательно обладают монопольной властью. Например, SK Hynix была практически единственным поставщиком самых передовых чипов HBM3E на протяжении большей части 2024 года. Но Nvidia была ее самым важным клиентом, что делало баланс сил более равномерным. Американские компании Samsung и Micron Technology Inc. спешили завершить разработку своих конкурирующих чипов, поэтому у SK Hynix не было стимула навязывать Nvidia завышенные цены. (С тех пор и Samsung, и Micron получили одобрение Nvidia на свои чипы HBM3E).
Как долго это продлится?
Монополии в сфере технологий имеют тенденцию сохраняться. International Business Machines Corp. так владела табуляционными картами, использовавшимися в самых ранних компьютерах, что правительство США подало антимонопольные иски против компании в 1932 и 1952 годах. Когда появились компьютеры-мейнфреймы, в 1967 году антимонопольщики снова обвинили IBM в нарушении законов о монополии. Когда в 1980-х годах персональные компьютеры стали обычным явлением, большинство из них поставлялись с программным обеспечением Windows от Microsoft и чипом Pentium от Intel. Этот альянс «Wintel» остается доминирующим и по сей день. Google уже более 20 лет является королем онлайн-поиска, а Google и Apple контролируют операционные системы смартфонов уже более десяти лет.
Люди, которые всю жизнь изучают причины возникновения и падения технологических монополий, говорят, что их, как правило, трудно сместить. В некоторых случаях, чтобы обуздать доминирующие компании, требуется агрессивное регулирование и жесткие конкуренты. После того как США начали борьбу с Microsoft, оставив гиганта «отвлеченным», как выразился соучредитель Microsoft, Билл Гейтс, Apple и Google завоевали рынок мобильных устройств. Находясь «в тени» антимонопольных дел, IBM допустила ошибки в своей стратегии производства чипов для ПК, уступив тем самым ключевые рынки Microsoft и Intel, считает Рэндал Пикер, профессор юридического факультета Чикагского университета, изучающий компьютерные монополии.
В других случаях именно инновации в конечном итоге вытеснили укоренившихся инкумбентов. Компании BlackBerry Ltd. и Nokia Oyj были признаны звездами индустрии мобильных телефонов – вплоть до того момента, когда соучредитель Apple Стив Джобс представил iPhone. В то же время компания Microsoft потеряла свою власть над вычислительной техникой.
Wintel по-прежнему занимает значительный рынок настольных компьютеров. Но потребителей, политиков и юристов, занимающихся вопросами конкуренции, это уже не волнует так сильно, как раньше. «ПК больше не является предметом первой необходимости, – сказал Пикер.
Монополии Nvidia едва исполнилось три года, а рыночные силы, похоже, уже заявляют о себе: конкуренты, клиенты и множество стартапов пытаются повторить или заново изобрести GPU. Это неудивительно, учитывая то, что предлагает любая компания, которая сможет захватить хотя бы небольшой кусочек бизнеса Nvidia. Темпы развития технологии означают больше возможностей для проворных, инновационных компаний использовать любую неловкость крупных игроков, а экспертам по правовым вопросам сложнее выявить любые антиконкурентные маневры. «Это очень быстро развивающаяся сфера, и сегодня она развивается еще быстрее», – сказала Лора Филлипс-Сойер, доцент юридического факультета Университета Джорджии.
На данный момент у Nvidia более быстрые чипы, более мощная поддержка программного обеспечения и наиболее налаженная цепочка поставок и каналов продаж. Для компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта, купить кластер из чипов Nvidia относительно просто, если их достаточно. «Если бы мне нужен был кластер AMD, я даже не знаю, к кому бы я обратился», – сказал Джейми Дборин, соучредитель компании TitanML, занимающейся разработкой программного обеспечения для ИИ.
Однако крупные компании, занимающиеся облачными вычислениями и подготавливающие альтернативы Nvidia, обладают достаточными ресурсами, чтобы создать серьезную угрозу». Производство чипов памяти также может очень быстро стать более конкурентоспособным. Даже TSMC, которая имеет огромное преимущество над конкурентами, не является неприступной. Новый генеральный директор Intel, Лип-Бу Тан, дал понять, что будет придерживаться амбициозных планов чипмейкера по производству полупроводников для других компаний. Из всех четырех компаний ASML, возможно, имеет самые большие барьеры для конкуренции, поскольку ни одна другая компания не добилась серьезного прогресса в создании конкурирующих EUV-машин.
Фактор DeepSeek.
Перспективы Nvidia получили толчок в январе, когда китайский стартап DeepSeek выпустил конкурентоспособную модель искусственного интеллекта, которая, по его словам, была построена на скромные средства. Рыночная стоимость Nvidia упала почти на 600 миллиардов долларов за один день, пока инвесторы осмысливали последствия заявления DeepSeek: популярные приложения для искусственного интеллекта могут быть разработаны без таких огромных инвестиций в аппаратное обеспечение.
Nvidia отыграла большую часть этих потерь в последующие недели. Стандартное отраслевое предположение заключается в том, что удешевление ИИ, подразумеваемое моделью DeepSeek, только увеличит глобальный аппетит к ИИ-сервисам и аппаратному обеспечению для них. В подтверждение этого крупнейшие компании, тратящие средства на ИИ, удваивают их: Марк Цукерберг из Meta планирует потратить в этом году 65 миллиардов долларов на инфраструктуру ИИ и построить центр обработки данных, достаточно большой, чтобы занять «значительную часть Манхэттена». Согласно недавнему отчету Bloomberg Intelligence, Microsoft, Google, Meta и еще пять крупнейших мировых технологических компаний намерены потратить на ИИ 371 миллиард долларов в этом году, что на 44 % больше, чем в 2024 году.
С одной стороны, феномен DeepSeek укрепляет перспективы Nvidia. Китайский стартап сообщил, что использует немного более старые чипы Nvidia из-за экспортных ограничений США в отношении Китая. Лидер DeepSeek публично заявил, что использовал бы больше таких чипов, если бы мог.
Но DeepSeek также использовал умный обходной путь, который, с другой стороны, создает потенциальную проблему для Nvidia. При обучении большой языковой модели – базового программного обеспечения для таких вещей, как ChatGPT, – разработчики используют программное обеспечение для выполнения вычислений и обеспечения связи чипов в кластере друг с другом. Обычно этапы вычислений и координации происходят в разные моменты времени. DeepSeek подправила инструкцию в программном обеспечении Nvidia, называемую PTX, чтобы выполнять эти этапы одновременно – по сути, она позволяет модели синхронизироваться во время обучения, не замедляя работу. Если программное обеспечение Nvidia CUDA похоже на автоматическую коробку передач, то модификация PTX – на ручное переключение. По мнению некоторых наблюдателей, такой подход говорит о том, что компаниям, возможно, не нужны новейшие чипы Nvidia для создания конкурентоспособных моделей.
Алгоритмическое джиу-джитсу DeepSeek «снижает барьеры этого огромного рва, который есть у Nvidia», – сказал Нарри Сингх, исполнительный партнер консалтинговой компании AlixPartners, специализирующейся на ИИ. Однако он добавил, что у Nvidia достаточно специалистов по программному обеспечению, способных адаптироваться к таким изменениям.
Другие специалисты по ИИ утверждают, что твик PTX в DeepSeek лишь укрепляет позиции Nvidia, поскольку он произошел в мире программного обеспечения компании. Кроме того, широко распространено мнение, что DeepSeek воспользовалась существующими моделями, такими как GPT от OpenAI, которые были построены с использованием огромных вычислительных ресурсов. OpenAI заявила, что выясняет, не сделала ли DeepSeek это с помощью метода, называемого «дистилляцией», когда одна модель обучается на результатах другой. (США расследуют, не использовала ли DeepSeek более совершенные чипы, чем заявляла).
Нормативная угроза?
Маловероятно, что антимонопольные органы разделят Nvidia только из-за ее нынешнего доминирования. Такой шаг можно легко истолковать как наказание компании за ее успех. Они просто выясняют, как компания стала такой большой и быстрой и не было ли в этом каких-то нарушений.
В прошлом году Министерство юстиции США начало расследование, не предоставляла ли Nvidia льготные поставки или цены клиентам, желающим приобрести ее системы эксклюзивно или в комплекте. Компания это отрицает. Департамент также поставил под сомнение приобретение Nvidia Run:AI, израильской компании, которая производит программное обеспечение для управления чипами искусственного интеллекта.
Дэниел Хэнли, старший аналитик Института открытых рынков, аналитического центра, критически настроенного по отношению к технологическим компаниям, считает, что эта сделка — привычный ход монополиста. Создавая пакет услуг, которые делают ее графические процессоры более эффективными, Nvidia в итоге направляет больше покупателей на свое оборудование и вытесняет конкурентов. Это своего рода «огороженный сад», не похожий на тот, что есть у Apple с ее программным обеспечением для iPhone, утверждал Хэнли. «Все условия созрели для преференциальных сделок», – сказал он.
Nvidia заявила, что распределяет ограниченный объем поставок между клиентами, основываясь на их способности оперативно использовать продукты. Представитель компании также заявил, что Nvidia делает продукты Run:AI с открытым исходным кодом и в свободном доступе.
Приобретение Run:AI было одобрено в США, а также в Европе, где регулирующие органы еще более настороженно относятся к монополиям.
Президент Дональд Трамп сделал американское лидерство в области ИИ приоритетным и принял в свой ближний круг деятелей Кремниевой долины, что позволяет предположить, что он вряд ли накажет такого столпа ИИ, как калифорнийская компания Nvidia, только за ее доминирующее положение. Хуанг встретился с новым президентом США в январе, и Nvidia заявила, что они обсудили «важность укрепления лидерства США в области технологий и ИИ».
Аналогичная динамика наблюдается в компаниях TSMC, SK Hynix и ASML, которые также считаются национальными чемпионами в странах, стремящихся сохранить свою значимость в технологическом секторе.
Во многом их преимущество объясняется их огромным масштабом и огромными бюджетами на исследования и разработки, которые они получают, независимо от предполагаемого антиконкурентного поведения. Производство чипов требует огромных затрат. Intel также потратил миллиарды, чтобы выйти на рынок ускорителей ИИ, но без особого успеха. Для регуляторов, озабоченных проблемой монополий, существует опасность, что горы необходимого капитала могут оттеснить потенциальных конкурентов. «Это может поднять и без того высокие барьеры для входа на рынок еще выше, – сказал профессор права Филлипс-Сойер.
Но доказать, что это является злоупотреблением на рынке, сложно, если нет точных доказательств монопольного ценообразования или объединения. «TSMC ведет себя нечестно», – сказал Пикер. «Совершили ли они что-то антиконкурентное? Насколько мне известно, нет».
Такую же оценку он дает SK Hynix, ASML и Nvidia: «В основе их успеха лежит то, что они делают что-то правильно».
Источник: Bloomberg.