Czy AI podważa monopol Nvidii? Nowa analiza

Opowieść o Nvidii zwykle zaczyna się od sprzętu: najszybsze układy, najmniejsze dostawy, najwyższe ceny. Jednak prawdziwa siła tej firmy od dwóch dekad tkwi w warstwie programowej. To CUDA (Compute Unified Device Architecture) zamienia krzem Nvidii w platformę, na której programiści mogą budować systemy sztucznej inteligencji. Teraz jednak fundamenty tej przewagi są wystawione na próbę, a zagrożenie pochodzi z najmniej oczekiwanego kierunku.

Historia CUDA to lata pracy nad gotowymi bibliotekami kodu i narzędziami do debugowania. Ten system pozwala też tysiącom układów współpracować przy trenowaniu jednego modelu. Dziś jednak pojawił się nowy gracz, który może zmienić zasady gry: agenci AI potrafiący samodzielnie pisać niskopoziomowe oprogramowanie.

Dwa filary obrony, które zaczynają pękać

Przewaga CUDA opiera się na dwóch poziomach. Pierwszy to samo oprogramowanie, drugi to cały ekosystem, który wokół niego wyrósł. Miliony linii firmowego kodu i dopasowanych procesów sprawiają, że migracja na konkurencyjne chipy jest kosztowna i czasochłonna. Wewnętrzne dokumenty Amazona wprost wskazywały CUDA jako główną przeszkodę we wdrażaniu własnych układów AI.

Startup, który przeszedł do historii w 10 godzin

Jeremy Nixon, były badacz Google Brain i założyciel startupu Infinity, opowiedział Business Insiderowi o eksperymencie, który brzmi jak science fiction. Jego zespół użył agentów AI do odtworzenia oprogramowania podobnego do CUDA dla firmy chipowej D-Matrix. Cały proces zajął około 10 godzin. Nixon traktuje to jako dowód, że jedna z największych barier obronnych Nvidii została właśnie przekroczona.

Presja na pierwszy filar nie pochodzi wyłącznie od startupów. Google, Amazon i Microsoft od lat piszą oprogramowanie pod własne układy. OpenAI i Anthropic pokazały modele generujące kod systemowy. Założyciel DeepSeek przyznał wprost, że agenci kodujący w połączeniu z autorskim językiem programowania znacznie ułatwili budowę oprogramowania AI.

Co ciekawe, Nvidia nie neguje tego trendu, a raczej go zawłaszcza. Firma twierdzi, że programiści coraz częściej sięgają po biblioteki CUDA, a sama Nvidia używa agentów kodujących do szybszego rozwijania CUDA. Przywiązanie klientów może się więc wyginać, zanim pęknie.

Problem z wnioskowaniem, czyli zmiana priorytetów rynku

Bardziej dotkliwe zagrożenie wiąże się z tym, do czego układy AI są dziś używane. Branża przechodzi z trenowania modeli na ich praktyczne uruchamianie, czyli wnioskowanie. W tej fazie klienci mniej przejmują się szczytową wydajnością, a bardziej kosztami operacyjnymi. To z kolei sprzyja oprogramowaniu działającemu na różnych chipach, a nie przywiązanemu do jednego dostawcy.

Marshall Choy z koreańskiego startupu Rebellions jest w tej kwestii bezlitosny. Jego zdaniem w obszarze wnioskowania CUDA „przestała się liczyć”. To pole gry dla rozwiązań open source i alternatywnych architektur. Mowa tu o chipach optycznych, układach sieciowych czy otwartym odpowiedniku CUDA od Alibaba.

Chris Lattner, którego startup Modular tworzy oprogramowanie AI niezależne od producenta chipów, zwraca uwagę na paradoks CUDA. Wiek tego systemu działa na jego korzyść i niekorzyść jednocześnie. CUDA dźwiga dziedzictwo czasów, gdy powstawała dla gier komputerowych. Lattner porównuje to do „próby zmieszczenia Microsoft Windows w telefonie”.

Analitycy z Wall Street już dostrzegli zmianę. Stabilna, a nawet płaska wycena akcji Nvidii w ostatnim roku bywa czytana jako zakład przeciwko trwałości jej fosy obronnej.

Nowa fosa zamiast starej?

Istnieje jednak kontrargument: agenci AI mogą nie tyle zlikwidować przewagę Nvidii, co ją przenieść w inne miejsce. Wygenerowany kod wciąż trzeba zweryfikować i zoptymalizować, a właśnie w tym obszarze ekosystem CUDA jest najgłębszy.

Bing Xu, którego poprzedni startup z oprogramowaniem dla chipów kupiła Nvidia, wskazuje na weryfikację jako kolejną fosę obronną. „Agenci potrafią wygenerować mnóstwo kodu w krótkim czasie, ale weryfikacja pozostaje największym wąskim gardłem” – mówi Xu.

Lattner idzie jeszcze dalej w swojej ocenie. Uważa, że szum wokół agentów kodujących jest „mocno przesadzony”. Pisanie kodu to tylko mały wycinek pracy nad oprogramowaniem. Najtrudniejsze jest dostrojenie go do warunków produkcyjnych. Dodatkowo oprogramowanie dla chipów to niszowa dziedzina, w której agenci mają niewiele publicznych przykładów do nauki.

Uczciwa ocena sytuacji nie brzmi więc jak wyrok dla CUDA. To raczej stwierdzenie, że po raz pierwszy w historii coś, co chroni Nvidię, ma wiarygodną datę przydatności. Agenci potrafią dziś wykonać w kilka godzin pracę, która kiedyś zajmowała wyspecjalizowanym zespołom lata. Z kolei era wnioskowania nagradza tych, którzy uwalniają klientów od jednego, zamkniętego stosu technologicznego.

Czy fosa się utrzyma? Wszystko sprowadza się do jednego wyścigu. Rywale muszą zamknąć dystans szybciej, niż Nvidia – która jak podkreślają komentatorzy, „nie śpi” – zdoła wykopać nową fosę wokół swojego imperium.

Źródło

Może Cię zainteresować