Аналитики сообщают, что выручка Nvidia от дата-центров в третьем квартале возросла в четыре раза по сравнению с предыдущими показателями.

Nvidia оказала значительное влияние на индустрию чипов, отгрузив почти полмиллиона графических процессоров H100 и A100 в третьем квартале этого года. Это впечатляющее достижение принесло 14,5 миллиарда долларов выручки от центров обработки данных, что в четыре раза превышает показатели того же квартала прошлого года. Данный рост подробно изложен в последнем отчете по рыночным тенденциям от Владислава Галапова и Маноадуры Сукумарана, ведущих аналитиков Omdia, фирмы, специализирующейся на исследованиях в области облачных технологий и центров обработки данных.

Большинство отгрузок серверов с графическими процессорами в третьем квартале направлялись гипермасштабным облачным провайдерам, среди которых Meta стала одним из крупнейших клиентов Nvidia. Microsoft также сделала значительные заказы на графические процессоры H100, что, вероятно, обусловлено расширением её ассортимента продуктов AI и Copilots. Среди других крупных клиентов — Google, Amazon, Oracle и Tencent, последняя из которых сталкивается с проблемами из-за строгих экспортных ограничений со стороны администрации Байдена, которые затрудняют доступ к H100. Аналитики Omdia прогнозируют, что к концу четвертого квартала отгрузки графических процессоров Nvidia превысят полмиллиона, что обусловлено постоянным высоким спросом на мощное оборудование.

Тем не менее, многие производители серверов, включая Dell, Lenovo и HPE, сталкиваются с задержками в выполнении заказов на серверы H100. Эти проблемы связаны с нехваткой выделенных GPU от Nvidia, что приводит к ожидаемым срокам ожидания от 36 до 52 недель.

Динамика рынка

Галаповы и Сукумар прогнозируют, что рынок серверов достигнет впечатляющих 195,6 миллиарда долларов к 2027 году, более чем удвоившись по сравнению с десятилетием ранее. Этот рост обусловлен растущей зависимостью от серверных процессоров и сопроцессоров, так как организации переходят к гипер-гетерогенным вычислениям — конфигурациям серверов, оптимизированным для конкретных приложений с использованием нескольких сопроцессоров.

Для задач обучения и вывода AI ведущими конфигурациями серверов являются Nvidia DGX, оборудованный восемью GPU H100/A100, и серверы Amazon, адаптированные для AI вывода, с 16 специально разработанными сопроцессорами Inferentia 2. В области видео-транскодирования сервер Google с 20 единицами видеокодирования (VCU) и сервер Meta с 12 масштабируемыми видео процессорами стали фаворитами на рынке.

Авторы отметили: "Мы ожидаем, что эта тенденция будет расти, поскольку спрос на определенные приложения достиг такого масштаба, что создание оптимизированных индивидуальных процессоров становится финансово целесообразным". Они подчеркнули, что хотя медиа и AI сектора в настоящее время получают выгоду от гипер-готерогенных вычислений, другие области, такие как базы данных и веб-сервисы, также вероятно примут аналогичные стратегии оптимизации в ближайшем будущем.

Рост инфраструктуры

Согласно данным Omdia, рост этих современных серверов для AI приложений способствует развитию физической инфраструктуры центров обработки данных. Например, выручка от распределения энергии в стойках в первой половине года увеличилась на 17% по сравнению с предыдущим годом, немного превысив ожидаемый рост в 14%. Кроме того, выручка от терморегулирования в центрах обработки данных, скорее всего, увеличится на 17% в 2023 году, что связано с увеличением плотности стоек, требующих инновационных решений по жидкостному охлаждению.

По мере расширения профессиональных услуг в области генеративного AI, способствующих более широкому внедрению в 2024 году и позже, авторы предполагают, что основным ограничением текущей скорости внедрения AI может стать доступность электроэнергии. Они отметили, что их прогноз не ограничивается финансовыми препятствиями и выделили интересную тенденцию: компании всё чаще используют востребованные графические процессоры в качестве залога по займам.

Эта ситуация подчеркивает ключевую роль инновационного оборудования и оптимизированных серверных конфигураций в продолжающейся эволюции центров обработки данных, особенно по мере роста спроса на возможности AI в различных секторах.