CEO Nvidie Jen-Hsun Huang nabývá na sebejistotě v segmentu profesionální akcelerace AI. Se současnou generací Hopper se mu podařilo trefit do vlny nejvyššího růstu poptávky po výkonných řešení, na niž byla Nvidie připravena hardwarově i softwarově. Právě produkty Nvidie jsou tak považované za primárně poptávané řešení pro tréning (deep learning) neurálních sítí.
Nvidia H100 (Hopper GH100)
Na otázku, zda se Huang neobává, že konkurence nabídne podstatně levnější řešení než Nvidia, odpověděl:
Máme více konkurentů než kdokoli jiný na planetě. […] [Naše akcelerátory jsou] tak dobré, že i kdyby konkurenti rozdávali své čipy zdarma, nebylo by to dost levné. — Jen-Hsun Huang, CEO Nvidie |
Huang dále vysvětlil, že akcelerátory Nvidie (které se prodávají i za ceny překračující $40 000) nejsou v podstatě nijak drahé ve srovnání s cenami a náklady v segmentu datacenter.
Šéf Nvidie se zkrátka cítí v tomto segmentu natolik zabydlený, že konkurence ze strany AMD, Nvidie, ani výrobců ASIC / FPGA řešení či ARM a dalších alternativ nevnímá jako potenciální ohrožení své pozice. Pravdou nicméně zůstává, že ač v segmentu strojového učení zůstávají akcelerátory nedostižné (a konkrétně akcelerátory Nvidie žádané jako primární řešení), v segmentu inference (tedy aplikace, použití neurální sítě, generování obsahu…) není situace zdaleka jednoznačná a pro řadu úloh jsou stále preferovanou platformou x86 procesory, které Nvidia v nabídce nemá.
