Купить ИИ-ускоритель NVIDIA H100 стало проще — очереди уменьшились, появился вторичный рынок

Сроки поставки графических процессоров NVIDIA H100, применяемых в приложениях ИИ и высокопроизводительных вычислениях, заметно сократились — с 8–11 до 3–4 месяцев. Аналитики полагают, что это связано с расширением возможностей аренды ресурсов у крупных компаний, таких как Amazon Web Services, Google Cloud и Microsoft Azure. В результате некоторые компании, ранее закупившие большое количество процессоров H100, теперь пытаются их продать.

Источник изображения: NVIDIA

The Information сообщает, что некоторые фирмы перепродают свои графические процессоры H100 или сокращают заказы из-за снижения дефицита и высокой стоимости содержания неиспользуемых запасов. Это знаменует собой значительный сдвиг по сравнению с прошлым годом, когда приобретение графических процессоров NVIDIA Hopper было серьёзной проблемой. Несмотря на повышение доступности чипов и значительное сокращение сроков выполнения заказов, спрос на чипы ИИ всё ещё продолжает превышать предложение, особенно среди компаний, обучающих большие языковые модели (LLM).

Ослабление дефицита ускорителей ИИ отчасти связано с тем, что поставщики облачных услуг упростили аренду графических процессоров NVIDIA H100. Например, AWS представила новый сервис, позволяющий клиентам планировать аренду графических процессоров на более короткие периоды, что привело к сокращению спроса и времени ожидания. Увеличение доступности ИИ-процессоров NVIDIA также привело к изменению поведения покупателей. Компании при покупке или аренде становятся более требовательными к ценам, ищут меньшие по размеру кластеры графических процессоров и больше внимания уделяют экономической жизнеспособности своего бизнеса.

В результате рост сектора искусственного интеллекта значительно меньше, чем в прошлом году, сдерживается ограничениями из-за дефицита чипов. Появляются альтернативы устройствам NVIDIA, например, процессоры AMD или AWS, которые наряду с повысившейся производительностью получили улучшенную поддержку со стороны программного обеспечения. В совокупности с взвешенным подходом к инвестициям в ИИ, это может привести к более сбалансированной ситуации на рынке.

Тем не менее, доступ к большим кластерам графических процессоров, необходимым для обучения LLM, до сих пор остаётся проблематичным. Цены на H100 и другие процессоры NVIDIA не снижаются, компания продолжает получать высокую прибыль и невероятными темпами наращивать свою рыночную стоимость. NVIDIA прогнозирует высокий спрос на ИИ-ускорители следующего поколения Blackwell. В поисках альтернатив Сэм Альтман (Sam Altman) из OpenAI пытается привлечь масштабное финансирование для создания дополнительных заводов по производству процессоров ИИ.