Содержание |
Российский рынок видеокарт
Основная статья: Видеокарты (рынок России)
2024: Доля Nvidia на мировом рынке видеокарт достигла рекордных 88%
К концу второго квартала 2024 года доля Nvidia на мировом рынке ускорителей на базе графических процессоров (GPU) достигла рекордных 88%. В целом, Nvidia доминирует в сегменте видеокарт на протяжении более чем 20 лет. Об этом говорится в материалах 3DCenter, с которыми TAdviser ознакомился в конце сентября 2024 года.
По оценкам, Nvidia является практически бессменным лидером на глобальном рынке GPU-акселераторов с 2002 года. AMD смогла вырваться вперед только в течение четырех кварталов в 2004–2005 годах. Однако с тех пор AMD не удается отобрать пальму первенства у своего конкурента. Отмечается также, что в бумы майнинга в 2017–2018 годах и в 2021–2022 годах показатели AMD начали расти, но и в этих случаях отставание от Nvidia было весьма существенным.
Nvidia выиграла благодаря стремительному развитию искусственного интеллекта. Ускорители Nvidia используют операторы крупнейших центров обработки данных и гиперскейлеры. По данным аналитической компании Tech Insights, в 2023 году компания Nvidia поставила 3,76 млн акселераторов на основе GPU для дата-центров: это примерно на 1 млн больше по сравнению с 2022-м. С учетом изделий AMD и Intel отгрузки GPU-ускорителей для ЦОДов в 2023-м оказались на уровне 3,85 млн единиц против примерно 2,67 млн штук в 2022 году. Таким образом, Nvidia захватила 98% сегмента акселераторов для дата-центров.
Согласно данным 3DCenter, значительное увеличение продаж GPU-решений Nvidia наблюдалось в 2015–2016 годах, в конце 2018-го, а также в конце 2020 года. Вместе с тем пиковые значения зафиксированы в первом и втором кварталах 2024-го, что обусловлено быстрым расширением глобальной инфраструктуры ЦОД и появлением новых ИИ-моделей с огромным количеством параметров, для обучения которых требуются большие вычислительные мощности.[1]
2023: Взлет спроса на видеокарты из-за бума ИИ
Модели искусственного интеллекта (ИИ) требуют большой вычислительной мощности для обработки огромного количества данных и выполнения сложных алгоритмов. Традиционно, центральные процессоры (CPU) использовались для обработки данных в компьютерах. Однако, видеокарты (GPU) стали предпочтительным выбором для выполнения задач ИИ по нескольким причинам:
1. Параллельные вычисления: видеокарты имеют тысячи ядер, которые позволяют выполнять параллельные вычисления. Это означает, что они могут обрабатывать несколько задач одновременно, что особенно полезно для моделей ИИ, которые работают с большими объемами данных.Облачные сервисы для бизнеса: особенности рынка и крупнейшие поставщики. Обзор TAdviser 
2. Высокая производительность: видеокарты специально разработаны для обработки графики, что делает их очень эффективными в выполнении операций с матрицами и векторами, которые являются основой для многих алгоритмов машинного обучения.
3. CUDA и OpenCL: CUDA (Compute Unified Device Architecture) и OpenCL (Open Computing Language) - это программные платформы, которые позволяют разработчикам использовать мощность видеокарты для обработки данных. Они предоставляют API и набор инструментов для программирования видеокарты и оптимизации выполнения задач ИИ.
4. Низкая стоимость: видеокарты обычно имеют лучшее соотношение цена/производительность по сравнению с центральными процессорами. Они доступны в различных ценовых категориях, что делает их более доступными для исследователей и разработчиков ИИ.
5. Специализация на графических задачах: видеокарты были разработаны в первую очередь для обработки графики, поэтому они обладают специфическими возможностями, такими как аппаратное ускорение текстур, фильтры и шейдеры. Эти возможности могут быть использованы для оптимизации выполнения задач ИИ, особенно в области компьютерного зрения.
В целом, использование видеокарт для моделей ИИ позволяет значительно ускорить вычисления и повысить эффективность работы алгоритмов.
2020: Рост поставок на 3 млн штук во время бума криптовалют
Объем мирового дискретных видеокарт по итогам 2020 года увеличился примерно на 3 млн штук относительно 2019-го и составил 41,5 млн единиц, чему отчасти способствовал спрос на оборудование для добычи криптовалют. Таким расчетом поделились в исследовательской компании Jon Peddie Research (JPR).
Согласно данным экспертов, в 2020 году рынок видеокарт вернулся к росту после провального 2019 года, когда отгрузки продукции были рекордно низкими — 38,56 млн штук.
Зарегистрированный в 2020 году результат оказался ниже предыдущим годов и сильно уступает объему продаж 1999 года, когда было реализовано порядка 114 млн видеоадаптеров. Выручка на рассматриваемом рынке в 2020 году составила $14,8 млрд, а средняя стоимость проданной видеокарты — $360.
В докладе сказано, что Nvidia лидирует на рынке дискретных графических процессоров с начала 2000-х годов, а в 2020-м рыночная доля компании достигла максимального значения в истории — 83% в натуральном выражении. При этом показатель присутствия AMD, напротив, сократился до рекордно низкого уровня — 17%.
По словам специалистов, в последние годы, включая 2020-й, Nvidia опережала AMD по продажам дискретной графики примерно в четыре раза. Кроме того, Nvidia долгое время доминировала в сегменте автономных графических процессоров для ноутбуков благодаря игровым решениям. Исторически этот рынок был небольшим, но, по данным Nvidia, за семь лет он вырос семикратно. Особое внимание в JPR выделили сильным позициям Nvidia на рынке мобильных видеокарт - в 2020 году компания поставила около 50 млн дискретных GPU GeForce для игровых ноутбуков.[2]
 | Сейчас ноутбуки стали самой быстрорастущей игровой платформой, — заявила финансовый директор Nvidia Колетт Кресс на одной из аналитических конференций в марте 2021 года. — Четвертый квартал стал для нас 12-м кварталом подряд, когда общий рост ноутбуков с нашими графическими ускорителями в годовом исчислении выражался двузначными числами. Выпуск лэптопов с графикой GeForce RTX 30 стал одним из крупнейших в истории продаж - было выпущено более 70 различных устройств… Теперь у нас есть 50 млн геймеров, играющих на ноутбуках с графикой GeForce. |  |
В отличие от AMD и Intel, Nvidia поставляет только дискретные графические решения, и ее количественные поставки продукции уменьшились из-за острой нехватки продуктов для настольных ПК. Несмотря на эти проблемы, лидирующая позиция Nvidia в сегменте дискретных графических процессоров не пострадала.
В конце 2020 года наблюдался рост стоимости криптовалют, что стало одним из катализаторов подъема спрос на видеокарты. Это, в свою очередь, привело к повышению цен на эти компьютерные комплектующие. Так, графический адаптер MSI (Эмэсай Компьютер) Radeon RX 6900XT подорожал более чем на 100%. Большой спрос на видеокарты наблюдался как в мире, так и на российском рынке.
По мнению экспертов, ажиотажный спрос майнеров на эти комплектующие усугубил сложившуюся ранее ситуацию: из-за пандемии COVID-19 и простоя производств, на которых собираются карты, перебои с их поставками возникали еще во втором квартале 2020 году. К этому добавился высокий спрос на карты для игровых компьютеров.
Джон Педди из JPR, который наблюдает за рынком графики более трёх десятилетий, говорит о новой версии Ethereum. По его мнению, этот вариант криптовалюты сделает нерентабельным использование видеокарт.
| | Ethereum сейчас является весьма удобным для добычи видеокартами, но после появления версии 2.0 это останется в прошлом, – сказал он. | |
