Modeli rezonovanja Nvidia CEO-a potaknuti će potražnju GPU-a

Nvidia je nastavila dominaciju podataka o umjetnoj inteligenciji (AI), sa najnovijim tromjesečnim rezultatima koji prikazuju rast prihoda od 16% – povećavajući se 93% iz istog razdoblja prošle godine.

Posao kompanije Datacentre izvijestio je kvartalno prihod od 35,6 milijardi dolara, a prihod od 115 milijardi dolara za cjelokupnu godinu – porast od 142% u odnosu na prošlu godinu.

U svojim pripremljenim napomenama, generalni direktor i osnivač Jensen Huang rekao je: “Potražnja za Blackwellom je nevjerojatna, ai dodaje još jedan zakon o skaliranju – povećavajući modele pametnije i dugotrajnog računara za dugotrajno razmišljanje čini da se dugo razmnožavanje čini pametnijim.

“Mi smo uspješno povećali proizvodnju superkomputatora Blackwell AI, postižući milijarde dolara u prodaji u svom prvom tromjesečju. AI napreduje na svjetlu brzinu kao agentic AI i fizički ai postavi sljedeći val AI-a za revoluciju najvećih industrija.”

Tokom poziva za zaradu, finansijski analitičari su ispitivali NVIDIA preko Deepseeka, za koje zahtijeva manje moćne grafičke jedinice za obradu (GPUS), te činjenica da su provajderi za oblake (CSPS), kao što su Microsoft optimizirani za optimizirane vlastite prilagođene čipove.

Prema transkriptu poziva za zaradu objavljen na traženju Alpha, CSPS račun za otprilike polovinu poslovanja Nvidia. Ali postoji i rastuća potražnja od kupaca preduzeća. Huang je rekao: “Vidimo da rast preduzeća ide naprijed”, što vjeruje predstavlja veću priliku za prodaju Nvidia GPU-a.

Huang je koristio poziv za zaradu kako bi razgovarao o tome zašto misli da će novi AI modeli pokrenuti potražnju, čak i dok AI modeli postaju računalnije efikasniji. “Što više modela misli, pametniji odgovor”, rekao je. “Modeli poput Openaija, GROK-3 i DEEPSEEK-R1 su modeli rezonovanja koji primenjuju inferentni vremenski skaliranje. Modeli razgovora mogu konzumirati 100 puta više izračunavanja.”

Na pitanje o riziku da CSPS razvijaju integrirane cikluse specifične za aplikaciju (ASICS), umjesto da koristi GPU, Huang je odgovorio na složenosti tehnološkog snopa, što znači da bi to bio izazov ako su prilagođeni čipovi umjesto standardnog GPU-a. “Softverski hrpa je nevjerovatno tvrda. Izgradnja azića nije drugačija od onoga što radimo – izgrađujemo novu arhitekturu”, rekao je.

Prema Huang-u, tehnološki ekosustav koji sjedi na vrhu ove NVIDIA arhitekture je danas 10 puta složenije nego prije dvije godine. “To je prilično očigledno”, rekao je, “jer je iznos softvera koji svijet gradi na vrhu arhitekture eksponencijalno raste, a AI napreduje vrlo brzo. Dakle, donoseći cijeli ekosustav [together] na vrhu više čipsa je teško. “

Rasprava o rezultatima NVIDIA, Forrester Senior Analyst Alvin Nguyen izjavio je: “Imati još jedan rekordni nastup iz Nvidia, uprkos tome što je zabilježila proizvode za reprodukciju. Nešto, a ne manje, izračunavanje brige o dubokoj potražnji.”

Međutim, u Nguyenovom mišljenju, Huang-ovi odgovori na pitanja o prilagođenim čipovima koji nude alternativu Nvidijinom GPU-u bio je “otpuštanja”.

“Njihov odgovor na pitanje o prilagođenim čipovima iz Amazona, Microsoft i Google prijeteći njihovom poslu odbacili su i zanemaruje potrebu da ove kompanije imaju opcije izvan Nvidia i da su poluvodiči prilagođene potrebama AI-a”, rekao je.

Pročitajte više o IT inovacijama, istraživanju i razvoju

• Nvidia čita Veru Rubin da zamijeni Blackwell

  Napisao: Antone Gonsalves

• Nvidia ima za cilj agente, fizički AI sa modelima obrazloženja

  Napisao: Esther Shittu

• Deepseek intenzivira utrka SAD-China za Ai nadmoć

  Napisao: Makenzie Holland

• NVIDIA izvještava o jakim Q4, priprema se za novi AI GPU

  Napisao: Antone Gonsalves