Национальные лаборатории США начали искать замену Nvidia и AMD из-за бума ИИ
Причиной стали опасения, что современные ИИ-чипы всё хуже подходят для научных и оборонных вычислений, критически важных для США.
Одним из центров этих изменений стала Sandia National Laboratories — одна из ключевых исследовательских площадок США, работающая над задачами ядерной безопасности, моделированием оружия и сложными физическими расчётами. Ранее лаборатория активно использовала решения Nvidia и AMD, однако теперь специалисты заявляют, что рынок начал слишком сильно ориентироваться на обучение нейросетей и коммерческий ИИ.
Главная проблема заключается в том, что современные ускорители всё чаще оптимизируются под вычисления с пониженной точностью — именно такие операции востребованы в генеративном ИИ. Но для научного моделирования, климатических исследований и оборонных задач необходимы вычисления с высокой двойной точностью, которые требуют другой архитектуры чипов. По словам представителей лабораторий, поставки подходящих решений становятся всё более ограниченными.
На этом фоне Sandia начала тестировать разработки менее известных компаний, включая израильский стартап NextSilicon. Компания предлагает необычную архитектуру процессоров, способную динамически перенастраивать вычислительные блоки под конкретные задачи. Такой подход позволяет эффективнее использовать энергию и ресурсы системы при сложных научных вычислениях.
В лаборатории уже подтвердили, что решения NextSilicon успешно прошли предварительные технические испытания и потенциально могут использоваться в системах национальной безопасности США. Это считается серьёзным сигналом для всей индустрии, поскольку Sandia historically влияла на развитие суперкомпьютеров и технологий охлаждения дата-центров. Многие технологии, позже ставшие отраслевым стандартом, впервые внедрялись именно там.
Эксперты отмечают, что ИИ-бум начал менять не только рынок видеокарт, но и всю структуру полупроводниковой отрасли. Компании массово вкладываются в ускорители для дата-центров, а традиционные сегменты высокопроизводительных вычислений постепенно отходят на второй план. Из-за этого государственные структуры США начали опасаться зависимости от ограниченного числа поставщиков.
Дополнительное давление создаёт глобальная конкуренция за ИИ-инфраструктуру. Аналитики прогнозируют дальнейший дефицит передовых чипов, поскольку крупнейшие корпорации продолжают скупать огромные объёмы ускорителей для нейросетей и облачных сервисов. На этом фоне даже небольшие разработчики вроде NextSilicon или Cerebras получают шанс занять часть рынка суперкомпьютеров следующего поколения.