ЦПУ раптово стали ключовим фокусом ринку цього року.

Основною причиною є те, що OpenAI та Anthropic підписали масштабні партнерські угоди з хмарними провайдерами, такими як Amazon, Google і Microsoft, що призвело до значного споживання потужностей хмарних ЦПУ.
Існують дві основні причини, чому ШІ потребує більше ЦПУ.
По-перше, парадигма навчання зміщується від традиційного попереднього навчання до навчання з підкріпленням.
Після того, як модель генерує код, вона повинна запускати модульні тести та перевіряти результати в імітованих веб-сайтах або пісочницях. Ці навантаження значною мірою покладаються на ЦПУ.
По-друге, парадигма інференції зміщується від простих чат-інтерфейсів до агентів.
Моделі повинні викликати широкий спектр інструментів, включаючи пошукові системи, бази даних, середовища виконання коду, компілятори та системи розгортання. Кожен такий виклик інструменту вимагає значної обробки ЦПУ у фоновому режимі.
Існує також непряме джерело попиту, яке легко не помітити.
Кількість комітів у GitHub у всьому світі вже зросла в кілька разів порівняно з минулим роком. Величезний обсяг коду, згенерованого ШІ, зрештою потребує розгортання та виконання в середовищах на основі ЦПУ.
Відтоді, як цю тенденцію вперше відзначили, ціни акцій Arm та Intel зросли в кілька разів, а AMD також отримала значну вигоду.
NVIDIA навіть почала продавати свій Vera CPU як окремий продукт і встановила відповідну ціль доходу у 20 мільярдів доларів.
Однак малоймовірно, що ЦПУ стануть наступним центральним стовпом інвестиційного циклу ШІ.
Наприклад, один Blackwell GPU коштує понад 50 000 доларів, тоді як ЦПУ коштує приблизно 5 000 доларів.
Навіть припускаючи, що один ЦПУ підтримує два GPU, кожні 100 000 доларів, інвестовані в GPU, призведуть лише до приблизно 5 000 доларів відповідних витрат на ЦПУ.
Ринок ЦПУ раніше явно недооцінювався, але поточне переоцінювання краще розуміти як повернення до більш розумної оцінки, а не як доказ того, що ЦПУ стануть наступним головним героєм індустрії ШІ.