Desde que a Huida (Nvidia) se transformou de um fornecedor de GPU para jogos em um provedor global de tecnologia central de computação de IA, ela ganhou com sucesso uma posição na indústria global de IA. Os maiores gigantes da tecnologia do mundo, como Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta e Musk (Elon Musk) seguiu o exemplo e aumentou seu investimento em infraestrutura de IA.
Ao mesmo tempo, bilhões de dólares são gastos para construir "centros de dados de hiperescala" e milhões de chips de IA são comprados para atender à enorme demanda por poder de computação dos modelos de IA. No entanto, diante do forte domínio de Huida, se oponentes como AMD, Intel (Intel), Google TPUs e Amazon (Tranium) têm a chance de romper, se o desenvolvimento de IA encontrará gargalos de poder de computação no futuro e como essa guerra de IA se desenvolverá.
"Escala" se torna fundamental, e gigantes da tecnologia continuam a construir infraestrutura de IA
Nos últimos anos, a demanda por modelos de IA cresceu rapidamente, e os gigantes da tecnologia investiram na construção de grandes centros de dados para expandir as capacidades de computação de IA, incluindo:
A Meta constrói um data center de (2GW) de 2 gigawatts na Louisiana, EUA.
A Amazon AWS e o Microsoft Azure também estão expandindo vários centros de dados de (Gigawatt) gigawatts em todo o mundo.
O Google gastou bilhões de dólares em redes de fibra ótica e fortaleceu os links de data centers em todo o mundo.
A xAI de Musk planeja implantar 200.000 GPUs para construir clusters de supercomputação de IA.
O investimento destes gigantes tecnológicos mostra que a "escala" ainda é a chave e, em seguida, conectar centros de dados globais através de redes óticas para melhorar o treinamento de IA e o desempenho de computação, refuta diretamente a alegação de que "a escala de computação de IA atingiu seu limite".
Huida ainda ocupa a liderança, contando com ele para mais de 70% do poder de computação de IA do mundo
No mercado de chips de IA, a Huida continua a ser líder de mercado com uma quota de mercado de 70%, especialmente na área da formação em IA, com uma quota de mercado próxima dos 98%. Mesmo que o Google tenha seu próprio TPU (Tensor processamento Unit) chips, ainda é um dos compradores de GPUs Huida.
( Nota: TPUs são chips de aplicativos especiais projetados pelo Google para acelerar o aprendizado de máquina e cargas de trabalho de IA. )
Por que Huida é capaz de manter seu domínio
Vantagens do software: Além do hardware, a Huida é uma das poucas empresas de semicondutores que é realmente boa em software de IA, especialmente seu próprio ecossistema CUDA é difícil de substituir.
Processo avançado: As novas tecnologias podem sempre ser introduzidas mais rapidamente do que os concorrentes, garantindo um desempenho de chip líder.
Tecnologia de rede: Fortalece o (NVLink) de tecnologia de interconexão eficiente entre GPUs com a aquisição da Mellanox.
Esses fatores tornam a NVIDIA líder em chips de IA e, mesmo que AMD, Google, Amazon e outros concorrentes invistam ativamente no desenvolvimento de chips de IA, a Huida ainda detém uma posição dominante no mercado. No entanto, o mercado ainda é altamente competitivo, e muitos players de tecnologia estão procurando alternativas para reduzir sua dependência da Huida.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium podem desafiar Huida
Embora a Huida ainda domine o mercado, vários concorrentes importantes, como Google, AMD e Amazon, ainda estão tentando aproveitar o mercado de poder de computação de IA. Embora os TPUs do Google sejam usados principalmente para serviços internos, como pesquisa, anúncios e processamento de vídeo do YouTube, eles ainda têm uma grande participação no mercado de treinamento de IA.
Vantagens e desvantagens do Google TPU
Parceria com a Broadcom com uma poderosa tecnologia de interconexão.
Integre-se aos serviços internos do Google para otimizar os algoritmos de IA de pesquisa e publicidade.
Fica atrás apenas da NVIDIA no campo do treinamento de IA.
Desvantagem TPU
O negócio de nuvem do Google é fraco, e a TPU não é tão competitiva quanto a Huida no mercado externo.
O ecossistema de software é fechado e difícil de usar por desenvolvedores externos.
AMD MI300 é o maior concorrente do Huida, mas o software ainda é uma deficiência
A AMD implantou ativamente o mercado de chips de IA nos últimos anos, e a GPU MI300X se beneficiou do controle de exportação dos Estados Unidos para a China, que é relativamente popular no mercado chinês. Além disso, a Microsoft e a Meta também estão usando ativamente chips AMD para reduzir a dependência do Huida.
Embora a AMD esteja indo bem, ela não explodirá como o mercado espera. Como a plataforma ROCm da AMD não está madura o suficiente em termos de ecossistema de software de IA, ainda há espaço para melhorias na estabilidade e facilidade de uso em comparação com o CUDA da Huida.
Por exemplo, quando os desenvolvedores usam o ROCm para treinar modelos de IA, eles geralmente encontram problemas como depuração (debug) dificuldades, e até mesmo a experiência básica "fora da caixa" não é suave. Modelos de estruturas de IA convencionais, como executar o PyTorch diretamente com o ROCm, podem encontrar situações que não podem ser executadas sem problemas, e ajustes ou modificações adicionais são necessários, tornando-o menos conveniente para os desenvolvedores usarem.
Amazon Tranium 2 se concentra na relação custo-benefício
O Tranium 2 da Amazon é jocosamente conhecido como TPU da Amazon, que é usado principalmente para treinamento interno de IA, enfatizando baixo custo e alta largura de banda de memória. Aqui estão os três aspetos de custo-benefício da Amazon:
Melhor relação preço-desempenho: a AWS afirma que as instâncias Trn2 oferecem uma vantagem de desempenho de preço de 30% a 40% em relação às instâncias EC2 baseadas em GPU da geração atual (P5e, P5en e usando o Huida H200).
Maior eficiência energética: O Trainium 2 consome até 3 vezes mais energia do que o Trainium de primeira geração (Trn1) e consome menos energia por unidade de cálculo.
Custos de treinamento reduzidos: o Trainium 2 permite treinamento distribuído eficiente, combinado com o Elastic Fabric Adapter (EFA) fornecer até 12,8 Tbps de largura de banda de rede, reduzindo o tempo necessário para treinar grandes modelos de IA.
Para os clientes da AWS, não apenas reduzir os custos de leasing e eletricidade, mas também reduzir os custos gerais por meio da integração do ecossistema, especialmente no contexto do aumento da demanda por chips de IA, essa é uma estratégia fundamental para desafiar a Huida.
Huida ainda está à frente, mas será que o frenesi do capital de poder de computação da IA pode continuar?
Atualmente, Huida ainda detém a supremacia dos chips de IA, mas 2025 e 2026 serão um divisor de águas no mercado. Se o desempenho dos modelos de IA continuar a avançar, a demanda por poder de computação continuará a aumentar e os grandes gigantes da tecnologia continuarão a investir capital para promover o desenvolvimento industrial.
No entanto, o mercado ainda precisa prestar atenção se o modelo de negócios de IA pode realmente trazer lucros estáveis, caso contrário, o mercado de IA pode ser "borbulhado", e então isso inaugurará uma onda de consolidação, e apenas empresas com vantagens tecnológicas reais podem sobreviver.
(64.000 chips Huida AI estão prontos para entrar! O projeto Stargate quebrou bilhões de magnésio, e o super data center do Texas está prestes a ser lançado )
Este artigo Por que a NVIDIA está firmemente na liderança de IA? Musk, Microsoft, AMD e Amazon seguiram, e 2025 e 2026 se tornaram um divisor de águas no mercado e apareceram pela primeira vez na cadeia de notícias ABMedia.
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Por que a NVIDIA é líder em IA? Musk, Microsoft, AMD e Amazon seguiram, e 2025 e 2026 se tornaram um divisor de águas no mercado
Desde que a Huida (Nvidia) se transformou de um fornecedor de GPU para jogos em um provedor global de tecnologia central de computação de IA, ela ganhou com sucesso uma posição na indústria global de IA. Os maiores gigantes da tecnologia do mundo, como Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta e Musk (Elon Musk) seguiu o exemplo e aumentou seu investimento em infraestrutura de IA.
Ao mesmo tempo, bilhões de dólares são gastos para construir "centros de dados de hiperescala" e milhões de chips de IA são comprados para atender à enorme demanda por poder de computação dos modelos de IA. No entanto, diante do forte domínio de Huida, se oponentes como AMD, Intel (Intel), Google TPUs e Amazon (Tranium) têm a chance de romper, se o desenvolvimento de IA encontrará gargalos de poder de computação no futuro e como essa guerra de IA se desenvolverá.
"Escala" se torna fundamental, e gigantes da tecnologia continuam a construir infraestrutura de IA
Nos últimos anos, a demanda por modelos de IA cresceu rapidamente, e os gigantes da tecnologia investiram na construção de grandes centros de dados para expandir as capacidades de computação de IA, incluindo:
A Meta constrói um data center de (2GW) de 2 gigawatts na Louisiana, EUA.
A Amazon AWS e o Microsoft Azure também estão expandindo vários centros de dados de (Gigawatt) gigawatts em todo o mundo.
O Google gastou bilhões de dólares em redes de fibra ótica e fortaleceu os links de data centers em todo o mundo.
A xAI de Musk planeja implantar 200.000 GPUs para construir clusters de supercomputação de IA.
O investimento destes gigantes tecnológicos mostra que a "escala" ainda é a chave e, em seguida, conectar centros de dados globais através de redes óticas para melhorar o treinamento de IA e o desempenho de computação, refuta diretamente a alegação de que "a escala de computação de IA atingiu seu limite".
Huida ainda ocupa a liderança, contando com ele para mais de 70% do poder de computação de IA do mundo
No mercado de chips de IA, a Huida continua a ser líder de mercado com uma quota de mercado de 70%, especialmente na área da formação em IA, com uma quota de mercado próxima dos 98%. Mesmo que o Google tenha seu próprio TPU (Tensor processamento Unit) chips, ainda é um dos compradores de GPUs Huida.
( Nota: TPUs são chips de aplicativos especiais projetados pelo Google para acelerar o aprendizado de máquina e cargas de trabalho de IA. )
Por que Huida é capaz de manter seu domínio
Vantagens do software: Além do hardware, a Huida é uma das poucas empresas de semicondutores que é realmente boa em software de IA, especialmente seu próprio ecossistema CUDA é difícil de substituir.
Processo avançado: As novas tecnologias podem sempre ser introduzidas mais rapidamente do que os concorrentes, garantindo um desempenho de chip líder.
Tecnologia de rede: Fortalece o (NVLink) de tecnologia de interconexão eficiente entre GPUs com a aquisição da Mellanox.
Esses fatores tornam a NVIDIA líder em chips de IA e, mesmo que AMD, Google, Amazon e outros concorrentes invistam ativamente no desenvolvimento de chips de IA, a Huida ainda detém uma posição dominante no mercado. No entanto, o mercado ainda é altamente competitivo, e muitos players de tecnologia estão procurando alternativas para reduzir sua dependência da Huida.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium podem desafiar Huida
Embora a Huida ainda domine o mercado, vários concorrentes importantes, como Google, AMD e Amazon, ainda estão tentando aproveitar o mercado de poder de computação de IA. Embora os TPUs do Google sejam usados principalmente para serviços internos, como pesquisa, anúncios e processamento de vídeo do YouTube, eles ainda têm uma grande participação no mercado de treinamento de IA.
Vantagens e desvantagens do Google TPU
Parceria com a Broadcom com uma poderosa tecnologia de interconexão.
Integre-se aos serviços internos do Google para otimizar os algoritmos de IA de pesquisa e publicidade.
Fica atrás apenas da NVIDIA no campo do treinamento de IA.
Desvantagem TPU
O negócio de nuvem do Google é fraco, e a TPU não é tão competitiva quanto a Huida no mercado externo.
O ecossistema de software é fechado e difícil de usar por desenvolvedores externos.
AMD MI300 é o maior concorrente do Huida, mas o software ainda é uma deficiência
A AMD implantou ativamente o mercado de chips de IA nos últimos anos, e a GPU MI300X se beneficiou do controle de exportação dos Estados Unidos para a China, que é relativamente popular no mercado chinês. Além disso, a Microsoft e a Meta também estão usando ativamente chips AMD para reduzir a dependência do Huida.
Embora a AMD esteja indo bem, ela não explodirá como o mercado espera. Como a plataforma ROCm da AMD não está madura o suficiente em termos de ecossistema de software de IA, ainda há espaço para melhorias na estabilidade e facilidade de uso em comparação com o CUDA da Huida.
Por exemplo, quando os desenvolvedores usam o ROCm para treinar modelos de IA, eles geralmente encontram problemas como depuração (debug) dificuldades, e até mesmo a experiência básica "fora da caixa" não é suave. Modelos de estruturas de IA convencionais, como executar o PyTorch diretamente com o ROCm, podem encontrar situações que não podem ser executadas sem problemas, e ajustes ou modificações adicionais são necessários, tornando-o menos conveniente para os desenvolvedores usarem.
Amazon Tranium 2 se concentra na relação custo-benefício
O Tranium 2 da Amazon é jocosamente conhecido como TPU da Amazon, que é usado principalmente para treinamento interno de IA, enfatizando baixo custo e alta largura de banda de memória. Aqui estão os três aspetos de custo-benefício da Amazon:
Melhor relação preço-desempenho: a AWS afirma que as instâncias Trn2 oferecem uma vantagem de desempenho de preço de 30% a 40% em relação às instâncias EC2 baseadas em GPU da geração atual (P5e, P5en e usando o Huida H200).
Maior eficiência energética: O Trainium 2 consome até 3 vezes mais energia do que o Trainium de primeira geração (Trn1) e consome menos energia por unidade de cálculo.
Custos de treinamento reduzidos: o Trainium 2 permite treinamento distribuído eficiente, combinado com o Elastic Fabric Adapter (EFA) fornecer até 12,8 Tbps de largura de banda de rede, reduzindo o tempo necessário para treinar grandes modelos de IA.
Para os clientes da AWS, não apenas reduzir os custos de leasing e eletricidade, mas também reduzir os custos gerais por meio da integração do ecossistema, especialmente no contexto do aumento da demanda por chips de IA, essa é uma estratégia fundamental para desafiar a Huida.
Huida ainda está à frente, mas será que o frenesi do capital de poder de computação da IA pode continuar?
Atualmente, Huida ainda detém a supremacia dos chips de IA, mas 2025 e 2026 serão um divisor de águas no mercado. Se o desempenho dos modelos de IA continuar a avançar, a demanda por poder de computação continuará a aumentar e os grandes gigantes da tecnologia continuarão a investir capital para promover o desenvolvimento industrial.
No entanto, o mercado ainda precisa prestar atenção se o modelo de negócios de IA pode realmente trazer lucros estáveis, caso contrário, o mercado de IA pode ser "borbulhado", e então isso inaugurará uma onda de consolidação, e apenas empresas com vantagens tecnológicas reais podem sobreviver.
(64.000 chips Huida AI estão prontos para entrar! O projeto Stargate quebrou bilhões de magnésio, e o super data center do Texas está prestes a ser lançado )
Este artigo Por que a NVIDIA está firmemente na liderança de IA? Musk, Microsoft, AMD e Amazon seguiram, e 2025 e 2026 se tornaram um divisor de águas no mercado e apareceram pela primeira vez na cadeia de notícias ABMedia.