Nvidia Yatafakari Kuingia Ukodishaji Seva za AI Kupitia Lepton AI

Katika uwanja wenye ushindani mkali wa akili bandia (AI), ambapo nguvu za kikokotozi ndizo muhimu zaidi, Nvidia inasimama kama mfalme asiye na pingamizi, huku vichakataji vyake vya michoro (GPUs) vikiwa msingi ambao mapinduzi mengi ya sasa ya AI yamejengwa juu yake. Hata hivyo, minong’ono inayoibuka kutoka kwenye korido za teknolojia inapendekeza kuwa kampuni hii kubwa ya semikondakta inaweza kuwa inalenga upanuzi wa kimkakati zaidi ya biashara yake kuu ya silicon. Ripoti zinaonyesha Nvidia iko katika majadiliano ya kina ya uwezekano wa kuinunua Lepton AI, kampuni changa inayofanya kazi katika soko linalozidi kuwa muhimu la ukodishaji wa seva za AI. Hatua hii, ikiwa itakamilika, inaweza kuashiria mabadiliko makubwa katika mkakati wa Nvidia, ikiisukuma juu zaidi katika mnyororo wa thamani na uwezekano wa kubadilisha mienendo ya upatikanaji wa miundombinu ya AI.

Mpango huo unaowezekana, uliokadiriwa na vyanzo vilivyonukuliwa katika The Information kuwa na thamani inayofikia dola milioni mia kadhaa, unahusu kampuni ambayo ina umri wa miaka miwili tu. Lepton AI imejikita katika eneo maalum: inakodisha seva zilizojaa chipu za AI za Nvidia zinazotamaniwa sana, ikipata uwezo huu hasa kutoka kwa watoa huduma wakubwa wa wingu, na kisha kukodisha nguvu hii ya kikokotozi kwa kampuni zingine, mara nyingi wachezaji wadogo au wale wanaohitaji ufikiaji rahisi bila ahadi za muda mrefu kwa makampuni makubwa ya wingu. Mtindo huu wa biashara unaiweka Lepton AI kama msuluhishi, mwezeshaji katika mfumo changamano wa ikolojia unaosambaza nguvu ghafi ya uchakataji inayochochea maendeleo na utumiaji wa AI.

Kuelewa Lepton AI: Msuluhishi Katika Mbio za GPU

Ilianzishwa miaka miwili tu iliyopita, Lepton AI inawakilisha shauku ya ujasiriamali inayozunguka ukuaji wa miundombinu ya AI. Pendekezo lake kuu linahusu upatikanaji na urahisi. Wakati watoa huduma wakubwa wa wingu kama Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, na Google Cloud Platform (GCP) wanatoa ufikiaji wa moja kwa moja kwa matukio ya Nvidia GPU, kuvinjari matoleo yao, kupata uwezo, na kusimamia miundombinu kunaweza kuwa ngumu na gharama kubwa, haswa kwa kampuni changa au timu zenye mahitaji yanayobadilika.

Lepton AI inaingia katika pengo hili. Kwa kukusanya uwezo wa seva - kimsingi kununua kwa jumla kutoka kwa watoa huduma wa wingu - na kisha kuitoa kwa masharti yanayoweza kuwa rahisi zaidi au kwa huduma za ongezeko la thamani zilizoundwa mahsusi kwa mizigo ya kazi ya AI, inalenga kurahisisha ufikiaji wa kompyuta zenye utendaji wa juu. Mtindo huu unastawi kutokana na uhaba unaoendelea na mahitaji makubwa ya GPU za hali ya juu za Nvidia, kama vile H100 na zilizotangulia. Kampuni ambazo haziwezi kupata mgao moja kwa moja kutoka Nvidia au zinazokabiliwa na orodha ndefu za kusubiri kwa watoa huduma wa wingu zinaweza kugeukia wasuluhishi kama Lepton AI kwa ufikiaji wa haraka au uliobinafsishwa zaidi.

Kampuni hiyo changa ilipata ufadhili mdogo wa dola milioni 11 kama mbegu mnamo Mei 2023, ukiongozwa na CRV na Fusion Fund. Uwekezaji huu wa awali wa mtaji uliwezekana kuchochea juhudi zake za kujenga jukwaa lake, kuanzisha uhusiano na watoa huduma wa wingu, na kupata wateja wake wa awali. Kufanya kazi katika nafasi hii kunahitaji mtaji mkubwa, sio tu kwa gharama za uendeshaji lakini uwezekano wa kujitolea mapema kwa ukodishaji wa seva ili kuhakikisha upatikanaji wa uwezo kwa wateja wake. Bei ya ununuzi iliyoripotiwa, kwa hivyo, inapendekeza ama ukuaji wa haraka na mvuto wa kuahidi uliofikiwa na Lepton AI katika uwepo wake mfupi au, labda kwa umuhimu zaidi, thamani kubwa ya kimkakati ambayo Nvidia inaweka katika kudhibiti au kushawishi ufikiaji wa chini kwa vifaa vyake yenyewe.

Lepton AI kimsingi hufanya kazi kama muuzaji maalum na safu ya huduma, ikiondoa baadhi ya ugumu wa kushughulika moja kwa moja na miundombinu mikubwa ya wingu. Wateja wake wanaolengwa wanaweza kujumuisha:

• Kampuni Changa za AI: Kampuni zinazohitaji kompyuta zenye nguvu kwa ajili ya mafunzo ya modeli au makisio lakini hazina ukubwa au rasilimali za mikataba mikubwa ya wingu.
• Maabara za Utafiti: Vikundi vya utafiti vya kitaaluma au vya ushirika vinavyohitaji milipuko ya kompyuta zenye utendaji wa juu kwa majaribio.
• Makampuni Makubwa: Kampuni kubwa zinazochunguza miradi maalum ya AI zinazohitaji uwezo wa ziada nje ya mipangilio yao iliyopo ya wingu.

Uwezekano wa mtindo huu unategemea uwezo wa Lepton AI kupata uwezo wa GPU kwa uhakika na kwa gharama nafuu, kusimamia miundombinu yake kwa ufanisi, na kutoa bei au huduma za kuvutia ikilinganishwa na kwenda moja kwa moja kwenye chanzo. Ni usawa dhaifu katika soko linalotawaliwa na majitu.

Mkakati wa Nvidia: Zaidi ya Silicon

Kwa nini Nvidia, kampuni ambayo mafanikio yake makubwa yanatokana na kubuni na kuuza chipu za AI zinazotafutwa zaidi katika sekta hiyo, iingie katika biashara ya ukodishaji wa seva, ikishindana kwa ufanisi, ingawa kwa njia isiyo ya moja kwa moja, na wateja wake wakubwa - watoa huduma za wingu? Sababu zinazowezekana ni nyingi na zinaelezea mengi kuhusu mazingira yanayobadilika ya AI.

1. Ujumuishaji Wima na Ukamataji Thamani: Mnyororo wa thamani wa AI unaanzia kwenye usanifu na utengenezaji wa chipu kupitia ujumuishaji wa seva, uendeshaji wa vituo vya data, majukwaa ya wingu, na hatimaye, hadi kwenye matumizi ya AI yenyewe. Hivi sasa, Nvidia inakamata thamani kubwa katika kiwango cha chipu. Hata hivyo, thamani kubwa pia inazalishwa zaidi chini katika safu ya miundombinu-kama-huduma (IaaS) ambapo kampuni hulipa malipo ya ziada kwa ufikiaji wa kompyuta zinazoharakishwa na GPU. Kwa kupata mchezaji kama Lepton AI, Nvidia inaweza uwezekano wa kukamata sehemu kubwa zaidi ya matumizi ya jumla kwenye miundombinu ya AI, ikisonga zaidi ya mauzo ya vipengele hadi utoaji wa huduma.

2. Akili ya Soko na Maoni ya Moja kwa Moja ya Wateja: Kuendesha huduma ya ukodishaji, hata kwa umbali, kungeipa Nvidia maarifa muhimu sana, ya wakati halisi kuhusu jinsi GPU zake zinavyotumiwa, ni mizigo gani ya kazi iliyozoeleka zaidi, ni mrundikano gani wa programu unaopendelewa, na ni vikwazo gani wateja wanakabiliana navyo. Mzunguko huu wa maoni ya moja kwa moja unaweza kuarifu muundo wa chipu za baadaye, maendeleo ya programu (kama jukwaa lake la CUDA), na mkakati wa jumla wa soko kwa ufanisi zaidi kuliko kutegemea tu maoni yaliyochujwa kupitia washirika wakubwa wa wingu.

3. Kuunda Soko na Kuhakikisha Upatikanaji: Ingawa watoa huduma wakubwa wa wingu ni washirika muhimu, Nvidia inaweza kutamani ushawishi wa moja kwa moja zaidi juu ya jinsi teknolojia yake inavyofikia soko pana, haswa wavumbuzi wadogo. Tawi la ukodishaji linaweza kutumika kama njia ya kuhakikisha sehemu maalum za wateja au mipango ya kimkakati inapata ufikiaji uliohakikishwa wa vifaa vya hivi karibuni vya Nvidia, uwezekano wa kukuza uvumbuzi ambao hatimaye huendesha mahitaji zaidi ya chipu zake. Inaweza pia kutumika kama uwanja wa majaribio kwa matoleo mapya ya vifaa au programu kabla ya kutolewa kwa upana kupitia washirika wakubwa wa wingu.

4. Mienendo ya Ushindani: Hatua hiyo pia inaweza kufasiriwa kama ya kujihami. Wakati washindani (kama AMD na Intel) wanajitahidi kupata nafasi katika soko la chipu za AI, na wakati watoa huduma wakubwa wa wingu wanatengeneza silicon zao za AI maalum, Nvidia inaweza kuona kumiliki njia ya moja kwa moja kwa watumiaji wa mwisho kama njia ya kuimarisha utawala wa mfumo wake wa ikolojia na uaminifu wa wateja. Inatoa jukwaa la kuonyesha utendaji na urahisi wa matumizi wa mrundikano kamili wa Nvidia (vifaa pamoja na programu).

5. Kuchunguza Miundo Mipya ya Biashara: Mahitaji yasiyokoma ya kompyuta za AI yanaweza kuwa yanasukuma Nvidia kuchunguza miundo ya mapato ya mara kwa mara zaidi ya mauzo ya vifaa. Ingawa mapato ya huduma yanaweza kubaki madogo ikilinganishwa na mauzo ya chipu mwanzoni, inawakilisha mchezo wa mseto na kuingia katika sehemu inayopata ukuaji wa kulipuka.

Hata hivyo, kuingia katika soko la ukodishaji wa seva sio bila hatari. Inaweka Nvidia katika uwezekano wa “ushirikiano-ushindani” na wateja wake wakubwa, watoa huduma za wingu, ambao hununua GPU zake zenye thamani ya mabilioni ya dola. Nvidia ingehitaji kusimamia uhusiano huu kwa uangalifu ili kuepuka kuwatenga washirika hawa muhimu. Zaidi ya hayo, kuendesha biashara ya huduma kunahitaji uwezo tofauti wa uendeshaji kuliko kubuni na kuuza vifaa - kuzingatia muda wa kufanya kazi, usaidizi kwa wateja, na usimamizi wa miundombinu.

Soko Linalostawi la Nguvu za AI za Kukodi

Muktadha wa uwezekano wa Nvidia kuvutiwa na Lepton AI ni mbio za dhahabu zisizo na kifani za rasilimali za kikokotozi za AI. Kufundisha miundo mikubwa ya lugha (LLMs) kama zile zinazoendesha ChatGPT au kutengeneza matumizi ya kisasa ya AI katika nyanja kama ugunduzi wa dawa, uendeshaji wa magari huru, na uundaji wa mifumo ya kifedha kunahitaji nguvu kubwa ya uchakataji, inayotolewa hasa na GPUs.

Sababu muhimu zinazoendesha soko la ukodishaji ni pamoja na:

• Gharama Kubwa za Vifaa: Kupata seva za kisasa za AI moja kwa moja kunawakilisha matumizi makubwa ya mtaji, mara nyingi zaidi ya uwezo wa kampuni changa na hata makampuni mengi yaliyoimarika. GPU za kiwango cha juu za Nvidia, kama H100, zinaweza kugharimu makumi ya maelfu ya dola kila moja, na seva iliyo na vifaa kamili inaweza kufikia mamia ya maelfu.
• Uhaba wa Vifaa: Mahitaji ya GPU za hali ya juu za Nvidia mara kwa mara huzidi usambazaji. Hata watoa huduma wakubwa wa wingu wanakabiliwa na changamoto za kupata hesabu ya kutosha, na kusababisha orodha za kusubiri na vikwazo vya uwezo. Uhaba huu unaunda fursa kwa wasuluhishi wanaofanikiwa kupata mgao.
• Haja ya Urahisi na Uwezo wa Kuongezeka: Maendeleo ya AI mara nyingi huhusisha mahitaji ya kikokotozi yasiyotabirika. Timu zinaweza kuhitaji rasilimali kubwa kwa ajili ya mafunzo yanayodumu kwa wiki, ikifuatiwa na vipindi vya matumizi ya chini. Miundo ya ukodishaji inatoa unyumbufu wa kuongeza au kupunguza rasilimali kama inavyohitajika, ikibadilisha matumizi ya mtaji kuwa matumizi ya uendeshaji.
• Upitwaji wa Haraka wa Teknolojia: Kasi ya uvumbuzi katika vifaa vya AI ni kubwa sana. Kukodisha kunaruhusu kampuni kupata teknolojia ya hivi karibuni bila hatari ya kumiliki mali zinazopungua thamani haraka.

Kampuni changa kama Lepton AI na mshindani wake mkubwa, aliyezeeka kidogo, Together AI, zimeibuka ili kunufaika na mienendo hii. Together AI, ikiwa imekusanya zaidi ya dola bilioni nusu katika mtaji wa ubia, inafanya kazi kwa msingi sawa lakini uwezekano kwa kiwango kikubwa zaidi, ikiangazia imani ya wawekezaji katika ukodishaji wa GPU na mtindo maalum wa wingu la AI. Kampuni hizi zinajitofautisha na watoa huduma wakubwa wa wingu kwa kuzingatia pekee mizigo ya kazi ya AI/ML, uwezekano wa kutoa mirundikano ya programu iliyoboreshwa, usaidizi maalum, au miundo ya bei inayotabirika zaidi kwa matumizi fulani. Zinawakilisha safu inayokua ya utaalamu ndani ya soko pana la miundombinu ya wingu.

Kupambana Katika Uwanja wa Ushindani: Wanaoanza dhidi ya Majitu

Mazingira ya ushindani kwa ukodishaji wa kompyuta za AI ni magumu, yakijumuisha mchanganyiko wa majitu yaliyoimarika na kampuni changa mahiri.

• Watoa Huduma Wakubwa wa Wingu (AWS, Azure, GCP): Hawa ndio wachezaji wakuu, wanaotoa huduma mbalimbali, ikiwa ni pamoja na matukio ya GPU. Wanafaidika na uchumi wa kiwango, ufikiaji wa kimataifa, na mifumo ya ikolojia iliyounganishwa. Pia ni wateja wakubwa zaidi wa Nvidia. Hata hivyo, ukubwa wao wakati mwingine unaweza kutafsiriwa kuwa ugumu, usaidizi mdogo wa kibinafsi kwa wateja wadogo, na ushindani mkali kwa uwezo mdogo wa GPU wakati wa mahitaji makubwa.
• Watoa Huduma Maalum wa Wingu la AI (k.m., CoreWeave, Lambda Labs): Kampuni hizi huzingatia hasa kutoa kompyuta zenye utendaji wa juu kwa AI/ML, mara nyingi zikijivunia meli kubwa za GPU na utaalamu uliobuniwa kwa mizigo hii ya kazi. Wanashindana moja kwa moja na watoa huduma wakubwa wa wingu na kampuni ndogo za ukodishaji.
• Kampuni Changa za Ukodishaji (k.m., Lepton AI, Together AI): Wachezaji hawa mara nyingi huzingatia maeneo maalum, urahisi, au urahisi wa matumizi. Mtindo wao mara kwa mara unahusisha kukodisha uwezo kutoka kwa watoa huduma wakubwa wa wingu au watoa huduma maalum na kuuza tena, wakiongeza safu ya usimamizi, uboreshaji, au zana maalum. Uwepo wao unaonyesha kutokuwa na ufanisi kwa soko na mahitaji ambayo hayajafikiwa ya ufikiaji uliobinafsishwa.

Ununuzi wa Lepton AI ungeiweka Nvidia moja kwa moja kwenye mapambano haya ya ushindani, ingawa uwezekano wa kuanza kidogo. Ingeshindana, kwa maana fulani, na watoa huduma wengine maalum na kwa njia isiyo ya moja kwa moja na matoleo ya ukodishaji wa GPU ya watoa huduma wakubwa wa wingu wenyewe. Swali muhimu ni jinsi Nvidia ingeweka huduma kama hiyo. Je, ingelenga mvuto wa soko kubwa, au kuzingatia maeneo maalum ya kimkakati, labda kusaidia kampuni changa za AI ndani ya programu yake ya Inception au kuwezesha mipango ya utafiti?

Uhusiano na watoa huduma wakubwa wa wingu ungekuwa muhimu sana. Nvidia inaweza kuiweka Lepton AI iliyonunuliwa kama huduma inayosaidia, ikilenga sehemu ambazo hazihudumiwi vizuri na majitu au kutoa uboreshaji wa kipekee wa programu uliojengwa kwenye mrundikano wa Nvidia yenyewe (CUDA, cuDNN, TensorRT, n.k.). Inaweza hata kuandaliwa kama njia ya kuendesha zaidi matumizi ya wingu kwa njia isiyo ya moja kwa moja, kwa kuwawezesha wachezaji wadogo kuongeza kiwango hadi mahali ambapo hatimaye huhamisha mizigo mikubwa ya kazi kwenda AWS, Azure, au GCP. Hata hivyo, uwezekano wa mgogoro wa njia ni halisi na ungehitaji usimamizi makini.

Minong’ono ya Mpango na Ishara za Thamani

Thamani iliyoripotiwa ya “dola milioni mia kadhaa” kwa Lepton AI ni ya kuzingatia. Kwa kampuni ya miaka miwili tu yenye ufadhili wa mbegu uliotangazwa wa dola milioni 11 tu, hii inawakilisha ongezeko kubwa la thamani. Sababu kadhaa zinaweza kuchangia bei hii inayowezekana:

• Malipo ya Kimkakati: Nvidia inaweza kuwa tayari kulipa malipo ya ziada sio tu kwa biashara ya sasa ya Lepton AI, lakini kwa faida ya kimkakati ya kuingia katika soko la ukodishaji, kupata akili ya soko, na kupata njia ya moja kwa moja kwa watumiaji.
• Timu na Teknolojia: Ununuzi unaweza kuwa kwa sehemu “acqui-hire,” ukithamini utaalamu wa timu ya Lepton AI katika kusimamia miundombinu ya GPU na kuhudumia wateja wa AI. Wanaweza pia kuwa na programu ya umiliki au ufanisi wa uendeshaji unaoonekana kuwa wa thamani.
• Uthibitisho wa Soko: Mafanikio na thamani ya juu ya mshindani Together AI inaweza kutoa kigezo, ikipendekeza uwezekano mkubwa wa soko na kuhalalisha bei ya juu kwa Lepton AI, hata katika hatua ya awali.
• Udhibiti Juu ya Upatikanaji wa Vifaa: Katika mazingira ya uhaba mkubwa wa GPU, chombo chochote ambacho kimepata ufikiaji wa vifaa vya Nvidia - hata kupitia ukodishaji - kina thamani kubwa. Nvidia inaweza kuwa inalipa, kwa sehemu, kudhibiti au kuelekeza upya uwezo huo.

Ikiwa mpango utaendelea kwa thamani kama hiyo, inatuma ishara kali kuhusu thamani inayodhaniwa kufungwa ndani ya safu ya huduma za miundombinu ya AI, zaidi ya vifaa vyenyewe. Inapendekeza kuwa kuwezesha ufikiaji na kusimamia rasilimali za GPU kwa ufanisi ni pendekezo lenye thamani kubwa katika hali ya sasa ya soko.

Mawimbi Kwenye Mfumo wa Ikolojia: Watoa Huduma za Wingu na Zaidi

Ununuzi wa Lepton AIna Nvidia, hata ikiwa utawekwa kwa uangalifu, bila shaka utatuma mawimbi katika mfumo mzima wa ikolojia ya teknolojia.

• Watoa Huduma za Wingu: AWS, Azure, na GCP wangeangalia kwa karibu. Ingawa Lepton AI kwa sasa ni mteja (kukodisha seva kutoka kwao), Lepton inayomilikiwa na Nvidia inaweza kuwa mshindani wa moja kwa moja zaidi, haswa ikiwa Nvidia itawekeza sana katika kuongeza shughuli zake. Inaweza kuwachochea watoa huduma wa wingu kutathmini upya matoleo yao ya GPU, mikakati ya bei, na ushirikiano na Nvidia. Wanaweza kuharakisha juhudi za kutengeneza vichapuzi vyao vya AI maalum ili kupunguza utegemezi kwa Nvidia.
• Watengenezaji Wengine wa Vifaa: Washindani kama AMD na Intel, ambao wanajaribu kupinga utawala wa Nvidia, wanaweza kuona hii kama Nvidia ikijaribu kufunga zaidi mfumo wake wa ikolojia kwa kudhibiti sio tu vifaa bali pia majukwaa ya ufikiaji. Inaweza kuongeza uharaka kwao kujenga mirundikano yao ya programu na kukuza majukwaa mbadala ya miundombinu.
• Kampuni Nyingine Changa za Miundombinu: Kwa kampuni kama Together AI, CoreWeave, au Lambda Labs, mshindani anayeungwa mkono na Nvidia anabadilisha mazingira. Kwa upande mmoja, inathibitisha soko lao; kwa upande mwingine, inaleta mpinzani anayeweza kuwa mgumu mwenye mifuko mikubwa na ushawishi usio na kifani juu ya teknolojia ya msingi.
• Watumiaji wa Mwisho: Kwa watengenezaji wa AI na kampuni zinazotafuta rasilimali za GPU, hatua hiyo inaweza kuwa nzuri ikiwa itasababisha chaguo zaidi, huduma zinazoweza kuboreshwa zaidi, au ufikiaji rahisi, haswa kwa wachezaji wadogo. Hata hivyo, inaweza pia kusababisha wasiwasi kuhusu mkusanyiko wa soko ikiwa Nvidia itatumia nafasi yake isivyo haki.

Athari kuu inaweza kuwa kuongeza kasi ya mwelekeo wa ujumuishaji wima ndani ya mrundikano wa AI, wakati wachezaji wakuu wanatafuta kudhibiti vipande zaidi vya fumbo, kutoka kwa muundo wa silicon hadi huduma za wingu na majukwaa ya programu.

Mfumo wa Ununuzi? Kuunganisha Nukta

Hatua inayowezekana ya Nvidia juu ya Lepton AI haifanyiki katika ombwe. Inafuata kwa karibu ripoti kwamba Nvidia pia hivi karibuni ilinunua Gretel AI, kampuni changa inayobobea katika kuzalisha data bandia. Data bandia ni muhimu kwa kufundisha miundo ya AI, haswa wakati data halisi ni adimu, nyeti, au ina upendeleo.

Kuweka pamoja ununuzi huu mbili unaowezekana kunapendekeza mwelekeo mpana wa kimkakati kwa Nvidia:

• Gretel (Data): Inashughulikia upande wa pembejeo wa maendeleo ya modeli ya AI - kutoa data ya hali ya juu inayohitajika kwa mafunzo.
• Lepton AI (Kompyuta): Inashughulikia upande wa uchakataji - kutoa miundombinu ambayo modeli hufunzwa na kuendeshwa.

Mchanganyiko huu unaweza kuonyesha tamaa ya Nvidia ya kutoa jukwaa lililounganishwa zaidi au seti ya zana zinazosaidia mzunguko mzima wa maisha ya maendeleo ya AI. Kwa kudhibiti vipengele muhimu vya uzalishaji/usimamizi wa data na ufikiaji wa miundombinu ya kompyuta, Nvidia inaweza kuimarisha mfumo wake wa ikolojia kwa kiasi kikubwa, na kuifanya iwe muhimu zaidi kwa watengenezaji wa AI. Inaashiria mustakabali ambapo Nvidia haitoi tu “majembe na sururu” (GPUs) kwa mbio za dhahabu za AI, lakini pia baadhi ya “madai ya uchimbaji madini” (kompyuta za kukodi) na “huduma za upimaji” (zana za data).

Mkakati huu unalingana na uwekezaji mkubwa wa Nvidia katika mrundikano wake wa programu (CUDA, maktaba, mifumo) ambayo imeundwa kufanya vifaa vyake kuwa muhimu sana. Kuongeza huduma zinazohusiana na data na ufikiaji wa kompyuta itakuwa upanuzi wa kimantiki wa mkakati huu wa jukwaa.

Mazingira Yanayobadilika ya Upatikanaji wa Kompyuta za AI

Njia ambayo mashirika hupata nguvu ya kikokotozi inayohitajika kwa akili bandia iko katika mabadiliko ya kila wakati. Uwezekano wa ununuzi wa Lepton AI na Nvidia unafaa katika mwelekeo kadhaa mpana unaounda mazingira haya.

Hapo awali, ufikiaji ulikuwa hasa kupitia ununuzi na usimamizi wa vifaa vya ndani (on-premises). Kuongezeka kwa kompyuta ya wingu kulibadilisha dhana kuelekea IaaS, huku watoa huduma wakubwa wa wingu wakitoa matukio ya GPU kwa mahitaji. Sasa, tunaona utaalamu zaidi na mseto:

• Mawingu Maalum ya AI: Kutoa mazingira yaliyoboreshwa mahsusi kwa mizigo ya kazi ya AI/ML.
• Wasuluhishi wa Ukodishaji: Kutoa ufikiaji rahisi, mara nyingi kwa kutumia uwezo kutoka kwa watoa huduma wakubwa.
• GPU Zisizo na Seva (Serverless GPUs): Majukwaa yanayolenga kuondoa kabisa usimamizi wa seva, kuruhusu watumiaji kulipa tu kwa kila hesabu au kila makisio.
• Kompyuta za Ukingoni (Edge Computing): Kupeleka uwezo wa makisio ya AI karibu na mahali data inapozalishwa, kwa kutumia vifaa vidogo, vyenye ufanisi wa nishati.

Uwezekano wa Nvidia kuingia katika soko la ukodishaji kupitia Lepton AI unaashiria utambuzi kwamba miundo mbalimbali ya ufikiaji inahitajika. Ingawa watoa huduma wakubwa wa wingu watabaki kuwa wakuu kwa mahitaji makubwa, yaliyounganishwa ya wingu, kuna soko wazi kwa matoleo maalum zaidi, rahisi, au yanayolenga wasanidi programu ya kompyuta. Nvidia inaonekana kuwa tayari kuhakikisha ina hisa katika mfumo huu wa ikolojia unaobadilika, ikizuia jukumu lake kufungwa tu kwa lile la msambazaji wa vipengele, hata kama kipengele hicho ni muhimu kiasi gani.

Hatua hii, ikiwa itatokea, inasisitiza dhamira ya Nvidia ya kubaki katikati ya mapinduzi ya AI, sio tu kwa kutoa vifaa vya msingi lakini kwa kuunda kikamilifu jinsi vifaa hivyo vinavyopatikana na kutumiwa kote katika sekta hiyo. Inawakilisha dau lililokokotolewa juu ya hitaji la kudumu la kompyuta za AI zinazobadilika, zinazopatik