Может ли Intel наконец освоить ИИ с помощью SambaNova? Рассматривая второй шанс в стратегии создания пользовательских чипов

Основные моменты сделки

Сообщается, что Intel рассматривает возможность приобретения SambaNova Systems, специалиста по инфраструктуре ИИ, чья оценка рухнула с $5 миллиардов до предполагаемой цены покупки всего в 1,6 миллиарда долларов. В отличие от предыдущего проекта в области ускорителей обучения ИИ, эта сделка ориентирована на совершенно другой сегмент рынка.

SambaNova специализируется на инфраструктуре для вывода ИИ — вычислительной нагрузке, которая обрабатывает обученные модели, а не создает их. Собственные чипы компании, брендированные как Reconfigurable Dataflow Units (RDUs), образуют основу системы SambaRack. Это интегрированное решение объединяет аппаратное обеспечение, сетевое программное обеспечение и уровни управления в полноценные комплекты, предназначенные для беспрепятственного развертывания в дата-центрах.

Почему последняя ставка Intel на ИИ провалилась

История приобретений в полупроводниковой индустрии служит предостережением. В 2019 году Intel заплатила примерно $2 миллиардов за Habana Labs, компанию, разрабатывающую процессор для обучения ИИ Gaudi. Тогда это казалось стратегическим шагом — Gaudi набирал популярность среди гиперскейлеров, ищущих альтернативы доминирующим GPU Nvidia.

Однако реализация Intel оказалась неудачной. Последующие поколения, такие как Gaudi 2 и Gaudi 3, показали достойные показатели, но не смогли преодолеть две структурные преграды. Во-первых, Gaudi использовал незнакомую архитектуру в сочетании с недоразвитой экосистемой программного обеспечения. Во-вторых, и более важно, проприетарная платформа CUDA от Nvidia уже почти два десятилетия является отраслевым стандартом. Это создало «рвы» — барьер, превосходящий по значимости производительность чипа — зрелые программные библиотеки CUDA и привычка разработчиков давали Nvidia непреодолимое преимущество.

В то же время Intel одновременно пыталась реализовать двойную стратегию: разрабатывать обучающие чипы Gaudi и запускать конкурирующие дата-центровые GPU. Ни одна из этих инициатив не получила значительной доли рынка. Когда Intel в конечном итоге отменил проект Falcon Shores — GPU для дата-центров с технологией Gaudi, — он фактически сдал поле боя в области обучения ИИ Nvidia.

Структурно иная возможность

Приобретение SambaNova может стать стратегическим поворотом, а не повторением ошибок. Есть несколько факторов, отличающих этот сценарий.

Во-первых, рынок вывода ИИ работает по другим конкурентным принципам, чем обучение. В то время как обучение требует максимальной вычислительной мощности, вывод ИИ ориентирован на эффективность — получение точных прогнозов на базе существующих моделей с минимальным потреблением энергии и задержками. Специализированный чип SambaNova отлично справляется с этой задачей оптимизации.

Во-вторых, SambaNova уже обладает ощутимым рыночным импульсом. В октябре компания заключила соглашения о развертывании своих решений для суверенных облаков ИИ в Австралии, Европе и Великобритании. Впоследствии OVHcloud, крупный европейский поставщик вычислительных услуг, выбрал системы SambaNova для дополнения своего портфеля инфраструктуры ИИ. Эти победы свидетельствуют о том, что рынок признает ценность решений для вывода ИИ на уровне rack-scale, превосходящих простое использование GPU.

В-третьих, у Intel Capital уже есть доля в SambaNova как в портфельной компании, а генеральный директор Intel Лип-Бу Тань возглавляет ее совет директоров. Это снижает риск приобретения за счет уже существующего знакомства и операционной синергии.

Стратегическая согласованность с поворотом Intel

Анонс отмены проекта Falcon Shores означал стратегическую переориентацию компании: она отказывается от стратегии только чипов в пользу интегрированных систем ИИ на уровне rack. Приобретение ускоряет этот переход, предоставляя уже готовые к развертыванию технологии, а не требуя разработки с нуля, как у Jaguar Shores, преемника Falcon Shores.

Для компании, которая неоднократно терпела неудачи в нишевых сегментах полупроводников, приобретение проверенной инфраструктуры для вывода ИИ выглядит более осуществимым путем, чем конкуренция с Nvidia в области ускорения обучения или создание дублирующих GPU-решений.

Остается лишь гадать, реализуется ли такая сделка. Тем не менее, ориентация на ИИ вывод, приобретение проверенных коммерческих решений вместо спекулятивных R&D-проектов и использование существующих портфельных связей свидетельствуют о том, что Intel, возможно, извлекла уроки из опыта Habana Labs — и на этот раз выбрала принципиально другую область битвы.