Акции Nvidia, Broadcom и Alphabet выделены как наиболее перспективные среди компаний, которые могут выиграть от распространения agentic AI — систем искусственного интеллекта, способных выполнять задачи с минимальным участием человека. Сейчас эта технология чаще всего применяется в программировании, но в ближайшие годы может распространиться и на другие сферы.
Наиболее привлекательными в этом сегменте названы Nvidia, Broadcom и Alphabet. Все три компании уже стали крупными победителями в гонке ИИ, однако, по оценке автора материала, их рост на этом не завершен.
Nvidia и Broadcom уже хорошо известны инвесторам, следящим за развитием ИИ с 2023 года, когда резко ускорилось строительство дата-центров. Обе компании поставляют вычислительные компоненты для ИИ, но работают в разных частях рынка.
Nvidia остается явным лидером в сегменте чипов для параллельной обработки данных. Компания выпускает одни из самых мощных графических процессоров в мире и развивает инфраструктуру для их поддержки. Такие GPU подходят для широкого круга вычислительных задач и ценятся за гибкость и скорость.
Однако не всем пользователям нужны все возможности GPU. В ряде случаев вычислительное устройство используется только для узкого типа задач — например, для инференса ИИ. Тогда универсальность графического процессора может оказаться избыточной.
Именно на эту часть рынка ориентируется Broadcom со своими кастомными ИИ-чипами. Компания сотрудничает с крупными провайдерами облачных и ИИ-сервисов и разрабатывает ASIC — специализированные интегральные схемы, рассчитанные на строго определенные вычислительные нагрузки. Сама концепция ASIC не нова, но Broadcom и еще несколько компаний начали активно адаптировать ее к задачам искусственного интеллекта. В некоторых сценариях такие ИИ-ASIC обеспечивают более выгодное соотношение производительности и стоимости по сравнению с GPU. При правильно настроенной нагрузке кастомный ИИ-чип Broadcom может работать быстрее и обходиться дешевле.
Одним из самых показательных примеров кастомного ИИ-чипа назван Tensor Processing Unit, или TPU, от Google. Эти чипы обеспечивают высокую производительность, и это называется одной из причин быстрого роста Google Cloud. При этом Google Cloud предоставляет клиентам не только доступ к TPU, но и серверы на базе графических процессоров Nvidia.
По мере того как ИИ-агенты будут становиться массовым продуктом, им потребуется все больше вычислительного оборудования как от Nvidia, так и от Broadcom. По этой оценке, это позволит обеим компаниям и дальше расти высокими темпами, несмотря на уже достигнутые масштабы.
Alphabet, в свою очередь, недавно представила один из самых дешевых ИИ-моделей для агентных систем — Gemma 4. Ее стоимость составляет ноль: модель доступна бесплатно. Такой подход компания использует как долгосрочную стратегию монетизации.
Alphabet фактически убрала барьер входа для создания ИИ-агентов: любой желающий может использовать Gemma 4 бесплатно. При этом пользователи могут со временем упереться в ограничения базовых возможностей, что открывает путь к платным продуктам. Расчет состоит в том, что бесплатный доступ привлечет широкую аудиторию, люди привыкнут к инструменту, а затем часть из них станет долгосрочными клиентами платных сервисов, когда им понадобятся более продвинутые функции.
Такой подход выделяет Alphabet на фоне некоторых стартапов, которым нужно гораздо быстрее сделать свои решения в области agentic AI прибыльными, чтобы сохранить жизнеспособность бизнеса. Благодаря своим масштабам Alphabet может позволить себе играть вдолгую. Компания названа одним из лидеров в сфере ИИ-агентов и потенциальным поставщиком базовых технологий, на которых многие компании будут строить собственных ИИ-агентов.
Источник: finance.yahoo.com
