Nvidia отчиталась за четвёртый квартал вполне достойно: несмотря на снижение продаж, показатели превзошли ожидания аналитиков, а конференц-колл прошёл без намёков на панику или сокращения штата. Но настоящей новостью стало не это.
Среди разговоров о финансовых итогах и прогнозах на 2023 год генеральный директор Дженсен Хуанг неожиданно объявил о запуске DGX Cloud — сервиса, который позволит арендовать вычислительные системы DGX через облачных провайдеров вместо того, чтобы устанавливать это оборудование у себя в дата-центре.
Что такое DGX Cloud
Nvidia уже давно продаёт готовые GPU-системы под брендом DGX Pods. Теперь те же процессоры, сетевые компоненты и программный стек Nvidia AI Enterprise, из которых собраны эти комплексы, станут доступны прямо из браузера — без необходимости вкладывать шести- или семизначные суммы в собственное «железо».
«Создавать ИИ-суперкомпьютеры сложно и долго, — сказал Хуанг аналитикам с Уолл-стрит на конференц-колле. — Сегодня мы объявляем о запуске Nvidia DGX Cloud — самом быстром и простом способе получить собственный ИИ-суперкомпьютер DGX. Достаточно открыть браузер».
Сервис будет доступен через Oracle Cloud Infrastructure, Microsoft Azure и Google Cloud Platform, причём список провайдеров планируется расширять. Примечательно, что среди партнёров пока нет AWS.
Через эти облачные платформы клиенты получат доступ к Nvidia AI Enterprise для обучения и развёртывания больших языковых моделей и других ИИ-нагрузок. На уровне предобученных генеративных моделей компания также предложит предприятиям кастомизируемые варианты для создания собственных решений и сервисов на базе проприетарных данных.
Генеративный ИИ — это технологии, способные создавать оригинальный контент; самый известный пример — ChatGPT, который работает на GPU Nvidia.
«Мы собираемся демократизировать доступ к этой инфраструктуре и благодаря ускоренному обучению сделаем эту технологию по-настоящему доступной, — добавил Хуанг. — Наша цель — разместить инфраструктуру DGX в облаке, чтобы эта возможность стала доступна каждому предприятию и каждой компании в мире, которая хочет создавать собственные данные».
Больше деталей Nvidia пока не раскрывает: представители компании отказались от дальнейших комментариев, пообещав подробности на предстоящей конференции GTC в марте.
Скептицизм аналитиков
Аншел Саг, главный аналитик Moor Insights & Strategy, сомневается, что технология DGX когда-либо станет по-настоящему массовой, но допускает, что она приблизит компанию к обещанной Хуангом демократизации доступа к ИИ сильнее, чем это удавалось раньше.
«Мне кажется, речь скорее о программном решении, которое использует уже имеющиеся у компании аппаратные наработки и делает их доступнее для тех, кто уже привык работать в облаке с ИИ-нагрузками», — пояснил он.
Что стоит за резким ростом расходов на R&D
Финансовые итоги квартала в целом оказались позитивными, хотя потребительский сегмент заметно просел. Бизнес дата-центров, напротив, продолжил расти, а прогноз на первый квартал 2023 года компания дала оптимистичный.
Обращает на себя внимание резкий скачок расходов на исследования и разработки: в четвёртом квартале 2021 года они составляли около 1,5 миллиарда долларов, а за последний отчётный квартал — уже почти 2 миллиарда. Такого роста не наблюдалось ни в один из предыдущих периодов, по которым доступна отчётность компании.
Расходы на R&D у Nvidia и раньше росли из года в год, но куда более плавно — рост на 33% за один год не имеет прецедента. Даже с учётом разработки процессора Grace, будущего преемника архитектуры Hopper и работ в области сетевых технологий, такой скачок затрат заставляет задуматься: над чем на самом деле работает компания?
Источник: NetworkWorld.