Le défi à l’hégémonie de Nvidia dans les puces à: Importance de l’inférence

Ces dernières années, le panorama de puce pour l’intelligence artificielle vu un changement significatif et guidé de l’augmentation de la demande d’inférencele processus dans lequel un modèle pour répondre aux demandes des utilisateurs. Les entreprises aiment Profondeur Ils ont accéléré ce changement avec des modèles tels que R1, qui nécessitent plus de ressources de calcul pendant l’inférence en ce qui concerne la formation. Cela a changé l’attention du marché des modèles de formation à l’inférence, ouvrant de nouvelles opportunités pour les concurrents de Nvidiacomme Cerebras et GRQen plus des géants technologiques tels que Google, Amazon, Microsoft et Metaqui essaie de défier le domaine de Nvidia dans le secteur.

Compétition et nouvelles opportunités dans le secteur de l’inférence

Alors que NVIDIA continue de dominer le marché des grands grappes de calcul, ses concurrents voient une opportunité dans les plus petits centres de données axés sur l’inférence. Deuxième Vipul Ved Prakash Par ensemble de l’IA, l’inférence représente un « grand objectif » pour l’avenir des affaires, avec une prédiction de croissance significative dans la charge de travail sur Internet. Les analystes estiment que Plus de 75% de la demande de pouvoir et de calcul dans les centres de données aux États-Unis sera destiné à l’inférence dans les années à venir, Avec des investissements qui pourraient atteindre des centaines de milliards de dollars.

Les défis et les stratégies de Nvidia pour maintenir le leadership

Malgré la concurrence croissante, Nvidia affirme que ses jetons sont tout aussi puissants pour l’inférence que pour la formation. La société a récemment lancé Blackwell Chips, conçu pour améliorer les performances d’inférence. La popularité du logiciel NVIDIA parmi les développeurs AI, sur la base de son architecture propriétaire Cudareprésente une barrière importante pour les concurrents. Cependant, avec l’augmentation de la demande d’inférence, Nvidia doit faire face au défi de maintenir sa part de marché dans un secteur en évolution rapide.

L’avenir de l’inférence et l’évolution du marché des puces AI

Avec la baisse des coûts de l’inférence et l’augmentation des demandes de traitement, le marché des puces AI est destiné à évoluer rapidement. Les innovations architecturales et l’efficacité du codage d’entreprises telles que Deepseek contribuent à réduire davantage les coûts, ouvrant la voie à des solutions alternatives aux GPU NVIDIA traditionnels. Alors que NVIDIA continue de développer des puces polyvalentes, les concurrents explorent des accélérateurs d’inférence spécialisés pour des modèles spécifiques, essayant de capitaliser sur un marché rapide de croissance et de diversification.