Ang bagong “trump card” ng AI ng Nvidia (NVDA.US) ay narito na! Naipadala na ang Vera Rubin sa OpenAI at iba pang mga higante—nagsisimula na ang susunod na round ng kompetisyon sa computing power

Nalaman ng APP ng Pananalapi ng Matalinong Mamamahayag na inihayag ng Nvidia (NVDA.US) na ang mga computing system na nakabatay sa pinakabagong Vera Rubin na arkitektura ay naihatid na sa ilang malalaking kumpanya ng artipisyal na intelihensiya (AI), at malapit nang magsimula sa aktuwal na operasyon. Binibigyang-diin ng kumpanya na ang mga produkto ng bagong henerasyon ay sumusunod sa plano at inaasahang lalo pang magpapatibay ng kanilang nangungunang posisyon sa AI chip market.

Sinabi ni Ian Buck, Pangalawang Pangulo at General Manager ng Nvidia, sa isang media briefing na ginanap sa punong-himpilan ng kumpanya: "Lubusan na kaming pumasok sa yugto ng mass production, at lahat ng pangunahing kliyente ay nagdedeply na ng mga kaugnay na sistema."

Malapit na tinututukan ng mga mamumuhunan at analyst ang progreso ng paglulunsad ng Vera Rubin na produkto, at dati nang nag-aalala ang merkado na posibleng maantala ito o magkaroon ng sagabal sa produksyon. Bagamat pinabulaanan na ni CEO Jensen Huang ang mga ganoong alalahanin, nananatiling maingat ang merkado kung magagawang mapanatili ni Nvidia ang bentahe nito sa teknolohiya habang mabilis na humahabol ang mga kakompetensya.

Batay sa mga datos, ang benchmark index ng chip industry ay tumaas ng humigit-kumulang 66% ngayong taon, ngunit ang presyo ng stock ng Nvidia ay tumaas lamang ng mga 9%. Kung ikukumpara, ang presyo ng stock ng Intel (INTC.US), Arm Holdings (ARM.US), at AMD (AMD.US) ay lumampas na ng dalawang beses ang dating halaga.

Sa ngayon, nananatiling pangunahing supplier ng AI accelerator si Nvidia. Ginagamit ang AI accelerator pangunahing sa pagtakbo ng AI software sa mga data center. Gayunman, aktibo ring nakakakuha ng mas malaking bahagi ng merkado ang AMD at Broadcom (AVGO.US), habang ang malalaking data center customer gaya ng Amazon (AMZN.US) ay nagde-develop ng sarili nilang chip upang mabawasan ang kanilang pag-asa sa mga produkto ng Nvidia.

Sa ganitong konteksto, kailangang patunayan ni Nvidia na maihahatid nito ang mga bagong produkto sa oras at may lead sa performance kumpara sa mga kakompetensya. Sa ilang briefing na ginanap sa punong-himpilan nito sa Santa Clara, California, binigyang-diin ng kumpanya na hindi lang mas mataas ang performance ng bagong henerasyong device, malaki rin ang pagbaba ng hirap sa pagtatalaga nito.

Ipinahayag ng Nvidia na planong "malakihan" gamitin ng ChatGPT developer na OpenAI ang Vera Rubin system sa ikatlong quarter. Nagsimula na ring gumamit ng mga kaugnay na sistema ang CoreWeave (CRWV.US), Google Cloud ng Alphabet (GOOGL.US, GOOG.US), Azure ng Microsoft (MSFT.US), Meta Platforms (META.US), at Dell Technologies (DELL.US).

Bagaman maingat ang mga mamumuhunan sa performance ng stock ng Nvidia ngayong taon, inaasahan ng merkado na lalago pa nang mas mabilis ang kita nito. Tinatantya ng mga analyst na ang revenue ng Nvidia ngayong fiscal year ay tataas ng 82% kumpara noong nakaraang taon at aabot sa $393.4 bilyon, mas mataas kaysa sa dating tantiyang 65% paglago; sa susunod na fiscal year, tinatayang lalampas sa $500 bilyon ang kabuuang revenue.

Inaasahan na makakabuo ang Nvidia ng humigit-kumulang isang-katlong bahagi ng global chip industry sales, kasabay ng pagpapanatili ng mataas na lebel ng kita. Tinataya ng merkado na ang gross profit margin ng kumpanya ay aabot sa 75% ngayong fiscal year.

Ayon sa mga opisyal ng Nvidia, nagpapakilala ang kumpanya ng sunod-sunod na bagong teknolohiya, pinapabuti ang disenyo ng hardware, proseso ng paggawa, at sistema ng paglamig para mapataas ang performance at efficiency ng deployment ng produkto.

Sa mga nakaraang henerasyon ng produkto, ang compute tray na naglalaman ng AI accelerator, central processing unit, at mga network component ay karaniwang kinakailangang mano-manong buuin, kabilang ang pagkonekta ng maraming cable. Ang prosesong ito ay matagal, lalo na habang nasasanay pa ang mga manggagawa sa pabrika sa bagong disenyo, na nagreresulta sa mas mataas na failure rate.

Sa makabagong sistema, halos inalis na ang mga internal cable at pangunahing inilalapat ang koneksyon sa pamamagitan ng circuit boards o espesyal na disenyo ng connector. Sinabi ng Nvidia na ang trabahong dati ay nangangailangan ng oras para matapos ng tao ay kasalukuyan nang magagawa ng robot sa loob lamang ng ilang minuto, at bumaba pa ang failure rate.

Ang pagbuti na ito ay dulot din ng ganap na paggamit ng liquid cooling technology sa mga pangunahing bahagi. Nabawasan ang pangangailangan sa mga fan at espasyo para sa airflow, kaya gumanda ang density ng mga bahagi sa loob ng cabinet.

Ipinahayag ng Nvidia na ang token processing capacity ng NVL72, ang bagong henerasyong AI accelerator full-cabinet, ay aabot ng sampung ulit kaysa sa nakaraang henerasyon ng produkto. Ang token ay ang pangunahing yunit ng pagsukat sa mga AI computing task, at ang kaugnay na datos ng performance ay nasukat ng data center operator na CoreWeave.

Bihira ring direkta ang paghahambing ng Nvidia ng bagong produkto kumpara sa mga kakompetensya. Sinabi ng kumpanya na, sa pagpapatakbo ng code ng Python programming language, ang bilis ng bagong Vera processor ay maaaring umabot hanggang 1.8 beses ng AMD Turin processor. Parehong naging maagang kustomer ng produktong ito ang OpenAI at Anthropic.

Maliban dito, nagtayo na ang Nvidia ng ilang testing sites malapit sa Silicon Valley headquarters para sa mabilisang pag-develop at beripikasyon ng hardware, software, at iba pang teknikal na pangangailangan ng AI data centers. Puwede ring subukan ng mga kustomer ang software at serbisyo nila sa bagong hardware sa mga pasilidad na ito bago pormal na i-deliver ang mga kagamitan.

Sa isang maliit na testing data center sa Sunnyvale, California, ipinakita ng mga engineer ng Nvidia ang isang grupp ng Vera Rubin server na kasalukuyang tinetesting ng OpenAI. Sa ganitong paraan, nagpapadala ng malinaw na mensahe ang Nvidia: ang bagong henerasyon ng AI computing devices ay handa na para gampanan ang pinakakritikal na artificial intelligence workloads sa buong mundo.