Süni intellekt (AI) məlumat mərkəzlərinə ilkin investisiya bumu AI modellərinin öyrədilməsi üçün avadanlıqlara yönəlmişdi – bu iş yükləri böyük paralel emal imkanları tələb edir. Qrafik prosessor vahidləri (GPU) güclü və çevik paralel prosessorlardır və bu xüsusiyyət 2023-cü ilin əvvəlində təxminən 350 milyard dollar dəyərində olan adi böyük kapitallı şirkət Nvidia -nın (NASDAQ: NVDA) dünyanın ən dəyərli şirkəti mövqeyinə yüksəlməsinə səbəb oldu. Bu gün onun dəyəri 5 trilyon dollardan çoxdur. Lakin məlumat mərkəzləri ölçüləri böyüdükcə xərc məhdudiyyətləri və AI enerji darboğazı yaradır. Bundan əlavə, hiperskalatorların ehtiyacları AI nəticə çıxarma (inference) ümumi iş yükünün artan bir hissəsinə çevrildikcə inkişaf edir. Təlim modelin intellektini qurmaq üçün lazım olsa da, nəticə çıxarma bu intellekti AI çatbotları, AI agentləri, robototexnika və özü idarə olunan avtomobillər kimi real dünya tətbiqlərində tətbiq edir. 2009-cu ildə Nvidia -nı qaçırdınız? Bu Nadir Siqnal Yenidən Yanır. 2009-cu ildə az tanınan çip istehsalçısı Nvidia üçün “Double Down” siqnalı yanıb. İllər sonra ilk dəfə olaraq, eyni “Total Conviction” siqnalı Nvidia -nın 1/100 ölçüsündə olan bir şirkət üçün yanır. Davam et » Tətbiqə xas inteqrasiya olunmuş sxemlər (ASIC) GPU-lar qədər çevik deyil, lakin miqyasda yüksək dərəcədə sərfəli ola bilər. Buna görə də investisiya bankı Goldman Sachs yaxın illərdə ASIC-lərə tələbatın GPU tələbatını üstələyəcəyini proqnozlaşdırır. Broadcom (NASDAQ: AVGO) aparıcı ASIC dizayneridir, buna görə də bu bumdan faydalanacaq. Bəs yarımkeçirici səhmləri 3 iyunda gəlirlərini açıqlamazdan əvvəl alınmalıdırmı? Hiperskalada ASIC-lər Alphabet -in (NASDAQ: GOOGL) (NASDAQ: GOOG) Tensor Emal Vahidləri (TPU), Meta Platforms -un (NASDAQ: META) Meta Təlim və Nəticə Çıxarma Sürətləndiricisi (MTIA) və Amazon -un (NASDAQ: AMZN) Trainium çipləri ASIC nümunələridir. Meta və Alphabet -in Google -u çiplərini dizayn etmək üçün Broadcom -un xüsusi sürətləndirici platforması ilə işləyir, Amazon Web Services (AWS) isə daxili yarımkeçirici bölməsi olan Annapurna Labs -a malikdir. Google və AWS bulud xidmətləri üçün xüsusi çiplərini miqyasda tətbiq etməklə xərclərə qənaət və səmərəlilik artımı əldə ediblər. Google öz Gemini böyük dil modelini və Google Search , Google Maps və Google Photos kimi digər AI ilə işləyən tətbiqləri gücləndirmək üçün TPU-lardan istifadə edir. Meta MTIA-nı axtarış və məzmun tövsiyə alqoritmləri daxil olmaqla daxili infrastrukturu üçün dizayn edib. Broadcom ASIC-lərə artan tələbatı kəmiyyətcə ifadə etməkdən çəkinməyib. O, təkcə AI çiplərindən 2027-ci maliyyə ilində 100 milyard dollar satış proqnozlaşdırır. Bundan əlavə, şirkətin böyük qeyri-AI yarımkeçirici və infrastruktur proqram təminatı biznesləri də var. Lakin investorların ASIC-lərin məlumat mərkəzlərində GPU-ları üstələyəcəyini güman etməsi səhv olardı.