На фоне бума искусственного интеллекта главным потенциальным победителем следующего этапа развития ИИ может стать не Nvidia, а Arm Holdings. Такой вывод связан с тем, что так называемый agentic AI, или агентный ИИ, требует не только мощностей дата-центров, но и распределенных вычислений на миллиардах устройств, где архитектура Arm уже широко используется.
Речь идет о переходе от обычных генеративных моделей, которые просто отвечают на запросы, к системам, способным самостоятельно планировать действия, рассуждать в несколько этапов, использовать инструменты, адаптироваться к новым данным и выполнять задачи без постоянного контроля со стороны пользователя.
Именно поэтому ключевое значение получает не только обучение ИИ-моделей в облаке, но и работа ИИ на конечных устройствах, где важны низкая задержка, постоянная доступность и умеренные затраты. По этой логике Arm Holdings, акции которой торгуются на Nasdaq под тикером ARM, получает структурное преимущество, которое рынок, как утверждается, пока в полной мере не учитывает.
Nvidia по-прежнему считается лидером нынешнего ИИ-бума: ее графические процессоры остаются непревзойденными для параллельных вычислений, необходимых при обучении моделей. В материале также отмечается, что в сочетании с высокоскоростными решениями для инференса, такими как Groq, чипы Nvidia обеспечивают работу сложных рассуждающих систем в дата-центрах на очень высокой скорости.
Однако значительная часть агентных ИИ-процессов состоит из рутинных решений, обращений к памяти и этапов исполнения, для которых важнее низкая задержка, энергоэффективность и постоянная работа. В таких задачах централизованные кластеры на GPU испытывают нагрузку, а перенос даже простых операций в облако повышает расходы на электроэнергию и усиливает опасения по поводу конфиденциальности.
На этом фоне главным преимуществом agentic AI называется способность работать непосредственно на устройствах, на периферии сети и в уже установленной инфраструктуре компаний и пользователей. Архитектуры Arm лежат в основе значительной и растущей доли потребительской электроники, сетевого оборудования и устройств интернета вещей. По мере того как агентный ИИ будет переходить от пилотных проектов к массовому использованию в смартфонах, планшетах, автономных автомобилях и роботизированных сенсорах, число конечных устройств на базе Arm может резко вырасти.
Отдельно подчеркивается и бизнес-модель Arm. Компания, как утверждается, пользуется эффектом многолетней привязки партнеров по всей вычислительной цепочке, из-за чего затраты на переход на другие решения выглядят практически неприемлемыми. Это дает Arm возможность получать лицензионные отчисления с масштабных поставок устройств с агентным ИИ.
В материале также говорится, что такая модель способна создать самоподдерживающийся цикл роста, который бизнес Nvidia, сосредоточенный на аппаратном обеспечении для дата-центров, воспроизвести не сможет, особенно если ускорители конкурентов и специализированные ASIC-чипы будут становиться популярнее.
По этой оценке, Уолл-стрит пока уделяет больше внимания стремительному росту Nvidia и закупкам GPU со стороны гипермасштабируемых облачных компаний, чем изменениям архитектуры рынка. Однако основными выгодоприобретателями распространения agentic AI в повседневной жизни могут оказаться не только компании, которые обеспечивают вычисления для таких задач, а прежде всего тот игрок, чья архитектура уже встроена в устройства, где такие ИИ-агенты будут работать и масштабироваться.
Источник: finance.yahoo.com
